Site Loader

Содержание

Вельск | И вновь музей говорит спасибо!

Радиоприёмник «Балтика М-254». Латвийская ССР, г. Рига, государственный электротехнический завод ВЭФ. 1955 г. Поступил от И.М. Платовой (г. Вельск) в 2021 г. Радиоприёмник принадлежал семье Н.В. Пеньевской, был приобретён в Вельском районном универмаге в

Ежегодно фонды музея пополняются новыми экспонатами благодаря пожертвованиям местных жителей, закупкам, экспедиционным сборам. Сегодня коллекция музея насчитывает более 29 тысяч экспонатов.

В уходящем году собрание музея увеличилось на 318 единиц хранения. В основном, это фотографии, документы, рукописные материалы, книги, вещи, иллюстрирующие советскую эпоху с 1930-х по 1980-е годы, большая часть которых передана музею в дар. И мы в очередной раз выражаем искреннюю благодарность землякам за их неравнодушное отношение к истории и культуре края.

Фонды музея пополнились экспонатами, являющимися источниками по истории деятельности различных учреждений и предприятий Вельска, например, таких как: Прижелезнодорожный леспромхоз, Вельский сельскохозяйственный техникум, Вельская фабрика пошива и ремонта одежды объединения «Архоблшвейбыт», ОАО «Вельскавтотранс» и другие.
Среди новых поступлений предметы, рассказывающие о жизни и деятельности известных жителей Вельска и Вельского района: Ивана Глотова – первого последователя стахановского движения в Вельском леспромхозе, Бориса Стрелкова – преподавателя Вельского педагогического училища, участника Великой Отечественной войны 1941–1945 годов, Зинаиды Корелиной – заслуженного врача РСФСР, и других.
Особого внимания заслуживает мемориальная коллекция, переданная в фонды жительницей Вельска Ириной Платовой. Несколько десятков предметов раскрывают этапы жизненного пути Нины Пеньевской (11.10.1925 – 23.10.2019), уроженки г. Вельска. Нина Васильевна – выпускница Вельского педагогического училища и Вельского учительского института, учитель начальных классов, русского языка и литературы в школах Вельского района и г. Вельска, отличник народного просвещения, общественный деятель. Свой трудовой путь Нина Васильевна начала в 1944 году в Овсянниковской начальной школе. Последние годы, с 1955-го по 1984-й, преподавала русский язык и литературу в школе № 2. Об ее постоянном стремлении к знаниям, активной гражданской и общественной позиции повествуют личные документы, которые поступили в фонды. Предметы одежды и обуви из гардероба вельской учительницы позволяют воссоздать ее образ, а также сформировать представление о том, как одевалась местная интеллигенция и что было модно в 1960-1980 годы.
Благодаря вельчанке Нине Анатольевне Кашиной фонды музея несколько лет активно пополняются предметами быта 1960-1980 годов. Дамские сумки, сумки хозяйственные, муж-ские и женские аксессуары, детские игрушки, предметы одежды, посуды и мебели – все те вещи, что наполняли повседневную жизнь советских людей и бережно хранились долгие годы в семье Нины Анатольевны, постепенно занимают свои места в фондовых коллекциях, а впоследствии будут представлены на выставках и экспозициях музея.

Сотрудники музея признательны всем тем, кто делится с нами своими семейными реликвиями, которые являются частью истории Вельского края.
Елена Киналь, главный хранитель музейных предметов

Балтика Беларусь Березка Былина | Принципиальные электрические схемы

Байкал Радиоприемник Скачать схему
Баку Радиоприемник Скачать схему
Баку 58 Радиоприемник Скачать схему
Балтика Радиоприемник Скачать схему
Балтика 52 Радиоприемник Скачать схему
Балтика М 254 Радиоприемник Скачать схему
Банга Радиоприемник Скачать схему
Банга 2 Радиоприемник Скачать схему
Барк 001 ст. Усилитель Скачать схему
Беларусь Радиоприемник Скачать схему
Беларусь 53 Радиоприемник Скачать схему
Беларусь 57
Радиоприемник Скачать схему
Беларусь 59 Радиоприемник Скачать схему
Беларусь 62 Радиоприемник Скачать схему
Беларусь Р101Л Радиоприемник Скачать схему
Беларусь Р103Л Радиоприемник Скачать схему
Березка 215 Телевизор Скачать схему
Берёзка Ц 208
Телевизор Скачать схему
Берёзка Ц 281 Д Телевизор Скачать схему
Берёзка TЦ 487 Д Телевизор Скачать схему
Бирюза Радиоприемник Скачать схему
Бирюза 202 Магнитола Скачать схему
Блюз РП 203 А Автоприемник
Скачать схему
Бриг 001 ст. Усилитель КРУЗО
Бригантина Радиоприемник Скачать схему
Былина 203 Автомагнитола Скачать схему
Былина 207 Автоприемник Скачать схему
Былина 310 Автоприемник Скачать схему
Былина 315 Автоприемник Скачать схему
Былина РМ 317 СА Автомагнитола Скачать схему

Орографический фактор в формировании вдольсклоновых течений в юго-восточной Балтике

105

ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 5. ГЕОГРАФИЯ. 2020. № 3

Жмур В. В., Сапов Д.А., Нечаев И.Д., Рыжаков М.В., Гри-

горьева Ю.В. Интенсивные гравитационные течения в придон-

ном слое океана // Известия РАН. Серия физическая. 2002. Т. 66.

№ 12. С. 1721–1726.

Леонтьев И.О. Оценка поперечного потока наносов на

границе прибрежной зоны // Океанология. 2008. Т. 48. № 1.

С. 132–138.

Онищенко Э.Л., Косьян Р.Д. О применении оптического

метода определения концентрации взвешенных наносов в при-

родных водоемах // Водные ресурсы. 1989. Вып. 3. С. 94–101.

Пыхов Н.В., Дачев В.Ж. О возможности расчета концент-

рации взвешенных наносов в береговой зоне во время шторма:

сб. Литодинамика и гидродинамика контактной зоны океана. М.:

Наука, 1981. С. 92–109.

Пыхов Н.В., Дачев В.Ж., Косьян Р.Д., Николов Х.И. Ис-

следование поля средней за шторм концентрации взвешенного

обломочного материала и его состава в береговой зоне моря

В кн.: Взаимодействие атмосферы, гидросферы и литосферы

в прибрежной зоне моря. Результаты международного экс-

перимента «Камчия 79» / Софи я: Изд-во Болг. АН , 1983.

С. 238–251.

Сафьянов Г., Меншиков B.Л., Пешков В. Подводные кань-

оны – их динамика и взаимодействие с береговой зоной океана.

Краснодар: Эдарт-принт, 2007. 392 с.

Свиридов Н.И., Сивков В.В., Руденко М.В., Тримонис Э.С.

Геологические следы придонных течений в Готландской впадине

Балтийского моря // Океанология. 1997. Т. 37. № 6. С. 928–935.

Стонт Ж.И., Чубаренко Б.В., Гущин О.А. Изменчивость

гидрометеорологических характеристик для побережья Юго-Во-

сточной Балтики // Известия РГО. 2010. Т. 142. Вып. 4. С. 48–56.

Шадрин И.Ф. Течения береговой зоны бесприливного

моря. М.: Наука, 1972. 128 с.

Burrough P.A., McDonell R.A. Principles of Geographical

Information Systems. Oxford University Press, New York,

1998,190 p.

Carter L., Burnett D., Drew S., Hagadorn L., Marl G., Bartlett-

McNeil D. , Irvine N. Submarine Cables and the Oceans-connecting

the world. UNEP-WCMC Biodiversity Series 31, ICPC/UNEP/

UNEP-WCMC, 2009, 64 p.

Gritsenko V., Svirido v N. Role of storms in formation of

turbulent sea currents in the near-shore zone. Baltica. Special

Publication 12, 1999, p. 28–31.

Hsu K.J. Physics of Sedimentology. Springer, 2004, 240 р.

Jenson S.K., Domingue J.O. Extracting Topographic Structure

from Digital Elevation Data for Geographic Information System

Analysis. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1988,

54 (11), p. 1593–1600.

Kileso A.V., Isachenko I.A., Gritsenko V.A., Burnashov E.M.,

Cherny shkov P.P. Orographic risks of bottom topography and

sustainability of the sea coasts of the Kaliningrad region, Russia.

Journal of Environm ental Hydrology, 2016, vol. 25, 2 р.

Krek A., Ston t Zh., Ulyanova M. Alongshore bed load transport

in the south ea st er n part of th e Ba ltic Sea under changin g

hydrometeorological conditions: Recent decadal data. Regional

Studies in Marine Science, 2016, р. 81–87.

Piper D.J.W., Cochonat P., Morrison M. The sequence of

events around the epicenter of the 1929 Grand Banks earthquake:

initiation of debris flows and turbidity currents inferred from

sidescan sonar. Sedimentology, 1999, vol. 46, p. 79–97.

Pui g P., Og ston A.S., Mu lle nbach B.L. , Nittrou er C. A.,

Sternb erg R.W. Shelf-to-Canyon sediment-transport processes on

the Eel Continental Margin (Northern California). Marine Geology,

2003, vol. 193, p. 129–149.

Tallin g P., Allin J., Arm itage D., Arnott R., Cartigny M.,

Clare M., Felletti F., Covault J., Girardclos S., Ernst H., Hill P.,

Hiscott R., Hogg A., Hughes Clarke J., Jobe Z., Malgesini G.,

Mozzato A., Naruse H., Parkinson S., Peel F., Piper D., Pope E.,

Postma G., Rowley PJ., Sguazzini A., Stevenson C., Sumner E.,

Sylvester Z., Watts C., Xu J. Key future directions for research on

turbidity curren ts and their deposits. Journ al of S edimenta ry

Research, 2015, vol. 85, no. 2, p. 153–169.

Tylkowski J. The temporal and spatial variability of coastal

dune erosion in the Polish Baltic coastal zone. Ba ltica, 2017,

vol. 30(2), p. 97–106.

Xu J.P., Noble M.A., Rosenfeld L.K. In-situ measurements of

velocity structure within turbidity currents. Geophysical Research

Letters, 2004, vol. 31, no. L09311.

Поступила в редакцию 17.12.2018

После доработки 25.11.2019

Принята к публикации 20.12.2019

1 Immanuel Kant Baltic Federal University; Institute of Environmental Management, Urban Development and Spatial Planning, Department

of Geography of the Ocean, Senior Lecturer; e-ma il: [email protected]

2 Lomo nosov Moscow State University, Fa cult y of Geogr aphy, Depa rtment of Oc eanology, Senior Sci entific Researcher, PhD. in

Geography; e-ma il: [email protected]

3 Immanuel Kant Baltic Federal University, Institute of Environmental Management, Urban Development and Spatial Planning, Department

of Geography of the Ocean, Head of department, Professor, D. Sc. in Physics and Mathematics; e- mail: [email protected]

A.V. Kileso1, A.N. Demidov2,

V.A. Gritsenko3

OROGRAPHIC FACTOR IN THE GENERATION

OF ALONGSLOPE CURRENTS IN THE SOUTH-EASTERN PART

OF THE BALTIC SEA

Influence of morphological features of the underwater coastal slope relief on the generation of storm-

induced high-energy bottom gravity currents is discussed. Such currents are capable of transporting beach

sediments from the swash zone to the outer boundary of the coastal zone. Characteristic features of the

regions (orientation of relief forms, gradients of the underwater coastal slope etc.) with positive and

negative forms of relief oriented across the coast were identified and investigated by example of the

underwater coastal slope of the Sambian Peninsula (Kaliningrad Oblast, south-eastern part of the Baltic

Sea). Raster image processing methods were applied to the digital elevation model, and potential steepest

253 Baltic Street, Brooklyn, NY 11201: продажи, планы этажей, отчеты о собственности

Какова средняя цена дома в Южном Бруклине?

Средняя цена дома в Южном Бруклине составляет 1 697 000 долларов, или 1 038 долларов за квадратный фут. Когда вы покупаете дом в Южном Бруклине, вы можете рассчитывать заплатить от 949 600 до 2 796 250 долларов. Эти цифры могут отличаться в зависимости от местоположения, типа и размера собственности.

Какова средняя цена дома-студии в Южном Бруклине?

Средняя цена дома-студии в Южном Бруклине составляет 2 495 000 долларов, или 756 долларов за квадратный фут.

Какова средняя цена дома с одной спальней в Южном Бруклине

Средняя цена дома с одной спальней в Южном Бруклине составляет 675 000 долларов, или 1018 долларов за квадратный фут.

Какова средняя цена дома с двумя спальнями в Южном Бруклине

Средняя цена дома с двумя спальнями в Южном Бруклине составляет 999 000 долларов, или 1078 долларов за квадратный фут.

Какова средняя цена дома с тремя спальнями в Южном Бруклине

Средняя цена дома с тремя спальнями в Южном Бруклине составляет 2 095 000 долларов, или 1 377 долларов за квадратный фут.

Какова средняя цена дома с четырьмя спальнями в Южном Бруклине

Средняя цена дома с четырьмя спальнями в Южном Бруклине составляет 2 300 000 долларов, или 875 долларов за квадратный фут.

Какова разбивка списков по количеству спален в Южном Бруклине?

В настоящее время в Южном Бруклине выставлено на продажу 532 объекта недвижимости. Из них 35,71% — это объявления студий, 12,97% — квартиры с одной спальней, 21,24% — списки с двумя спальнями, 13,35% — списки с тремя спальнями, и 16,73% — списки с четырьмя и более спальнями.

Какова разбивка списков по типам собственности в Южном Бруклине?

В настоящее время в Южном Бруклине расположено 216 квартир, 8 домов, 211 таунхаусов и 26 многоквартирных домов. Наш список доступных списков постоянно обновляется, поэтому не забывайте регулярно проверять.

Какая самая дешевая недвижимость была продана за последние 12 месяцев в Южном Бруклине?

Самая дешевая недвижимость продана в Южном Бруклине за 2500 долларов.

Какая самая дорогая недвижимость была продана за последние 12 месяцев в Южном Бруклине?

Самая дорогая недвижимость продана в Южном Бруклине за 30 000 000 долларов.

Как долго в среднем недвижимость в Южном Бруклине находится на рынке?

Согласно собранным нами данным, недвижимость в Южном Бруклине находится на рынке в среднем 105 дней.

Ассоциация балтийской и средиземноморской диет с показателями саркопении у пожилых женщин, исследование OSPTRE-FPS

Цель: Изучить, имеет ли более высокая приверженность диете Балтийского моря (BSD) и средиземноморской диете (MED) полезную связь с показателями саркопении у пожилых женщин.

Методы: В общей сложности 554 женщины в возрасте 65-72 лет, участвовавшие в исследовании OSTPRE-FPS, ответили на вопросник о факторах образа жизни и 3-дневном учете питания на исходном уровне в 2002 году. Были рассчитаны потребление пищи и потребление питательных веществ. Для расчета оценки BSD были выбраны девять компонентов. Оценка MED была рассчитана с использованием восьми компонентов. Состав тела измеряли с помощью двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии. Показатели физической функции включали скорость ходьбы на 10 м, подъемы со стула, стойку на одной ноге, разгибание колена, силу хвата руками и приседания в начале исследования и на 3-м году жизни. Оценка саркопении и короткой батареи физической работоспособности (SPPB) была определена на основе данных Европейской рабочей группы по саркопении. критерии. Качество мышц нижней части тела (LBMQ) рассчитывали как скорость ходьбы 10 м на мышечную массу ноги.

Результаты: Женщины в верхних квартилях показателей BSD и MED потеряли меньше относительного индекса скелетных мышц и общей безжировой массы тела (LM) в течение 3 лет наблюдения (P тенденция ≤ 0.034). На исходном уровне женщины в квартилях с более высоким баллом BSD имели более высокий LM, более высокую скорость ходьбы на 10 м, более высокий LBMQ, более высокий балл SPPB (P тренд ≤ 0,034) и более высокую долю завершения теста на приседания. Точно так же женщины в верхних квартилях MED имели значительно более высокую скорость ходьбы на 10 м, более высокий LBMQ (P тренд ≤ 0,041) и более высокую долю завершения теста на приседания.

Выводы: Лучшее качество диеты, измеряемое более высокой приверженностью к BSD и MED, может снизить риск саркопении у пожилых женщин.

Ключевые слова: диета Балтийского моря; Средиземноморская диета; Мышечная масса; Физическая функция; Саркопения.

254-я улица, Балтика, SD 57003 — Стоимость дома и информация о недвижимости

Выберите адрес ниже, чтобы узнать больше о собственности

47140 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Джи Гибсон

Характеристики

Цена последней продажи: $109.

Ежегодные налоги: $1,3 тыс.

Размер участка: 7,32 акра

Всего номеров: 6

47164 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Стивен Ларсон Брендан Тидеманн Роберт Тайдеманн Маргарет Тидеманн

Характеристики

Цена последней продажи: $202,7 тыс.

Ежегодные налоги: $2,8 тыс.

Размер участка: 13,19 акра

Всего номеров: 6

47177 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Луиза Ларсон Джейд Квале

Характеристики

Цена последней продажи: $258.8К

Год постройки: 2008

Ежегодные налоги: $3,5 тыс.

Размер участка: 6,6 акра

Всего номеров: 7

47231 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Джули Ларсен Тим Ларсен Тара Ларсен Зигфред Киркеби

Характеристики

Цена последней продажи: $190,6 тыс.

Ежегодные налоги: $2,5 тыс.

Размер участка: 5,86 акра

Всего номеров: 5

47248 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Джей Сили Скотт Сили

Характеристики

Цена последней продажи: 310 долларов.4К

Год постройки: 1993

Ежегодные налоги: $3,7 тыс.

Размер участка: 59,22 акра

Всего номеров: 6

47272 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

М Хорват Дарлин Хорват Роберт Янке Трэвис Банкерс

Характеристики

Цена последней продажи: 267 тысяч долларов

Год постройки: 1998

Ежегодные налоги: $3,5 тыс.

Размер участка: 4,49 акра

Всего номеров: 6

47274 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Дональд Банкерс Жакалин Банкерс Трэвис Банкерс Майкл Хорват

Характеристики

Цена последней продажи: 516 долларов.

Год постройки: 2002

Ежегодные налоги: 6 тысяч долларов

Размер участка: 95,25 акра

Всего номеров: 8

47286 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Кевин Эвен Дженнифер Эвен Линн Олсон Лиза Олсон

Характеристики

Цена последней продажи: $131,4 тыс.

Ежегодные налоги: $1,7 тыс.

Размер участка: 1 акр

Всего номеров: 6

47298 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Пол Хаагенсон Лоррейн Аун

Характеристики

Цена последней продажи: $112.8К

Год постройки: 1958

Ежегодные налоги: $1,5 тыс.

Размер участка: 1 акр

Всего номеров: 6

47485 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Джуди Шварц Дуг Шварц Дженни Шварц Джейми Шварц

Характеристики

Цена последней продажи: $217,1 тыс.

Год постройки: 1988

Ежегодные налоги: $2,8 тыс.

Размер участка: 3,5 акра

Всего номеров: 5

47496 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Леонард Полсон Тим Колецки Дженни Шварц Энди Шварц

Характеристики

Цена последней продажи: $213 000

Ежегодные налоги: $2.7К

Размер участка: 9,06 акра

Всего номеров: 4

47513 254-я улица

Балтика, SD 57003

Характеристики

Цена последней продажи: 3,3 миллиона долларов

Год постройки: 2004

Ежегодные налоги: $51,1 тыс.

Размер участка: 184,26 акра

47550 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Эмбер Арендс Чад Юнке Остин Юнке Эми Арендс

Характеристики

Цена последней продажи: $219.

Год постройки: 1977

Ежегодные налоги: $2,8 тыс.

Размер участка: 6,97 акра

Всего номеров: 5

47558 ​​254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

В. Лиас Тэмми Долдж Джон Долдж Линда Маклафлин

Характеристики

Цена последней продажи: $157,6 тыс.

Год постройки: 1991

Ежегодные налоги: $2K

Размер участка: 14,9 акра

Всего номеров: 5

47578 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Гэри Юлберг Паула Шреурс Фонтан Тереза Джефф Шреурс

Характеристики

Цена последней продажи: $347.4К

Год постройки: 1997

Ежегодные налоги: 4,4 тысячи долларов

Размер участка: 12,17 акров

Всего номеров: 12

47615 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Си Куам Джей Барбара

Характеристики

Цена последней продажи: $249,1 тыс.

Год постройки: 2002

Ежегодные налоги: $3,2 тыс.

Размер участка: 5,45 акра

Всего номеров: 5

47622 254-я улица

Балтика, SD 57003

Характеристики

Цена последней продажи: $113.2К

Ежегодные налоги: $1,9 тыс.

Размер участка: 19,88 акра

Всего номеров: 5

47623 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Б Карлберг Т. Карлберг Анджела Карлберг Эшли Карлберг

Характеристики

Цена последней продажи: $267,3 тыс.

Год постройки: 2000

Ежегодные налоги: $3,4 тыс.

Размер участка: 5,45 акра

Всего номеров: 7

47631 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Терри Куам Дж. Куам Кассандра Финке Маркус Куам

Характеристики

Цена последней продажи: $268.9К

Год постройки: 2000

Ежегодные налоги: $3,4 тыс.

Размер участка: 6,93 акра

Всего номеров: 6

47642 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Б. Ундерберг Дженнифер Альберс Дэйв Кристенсен Логан Джонсон

Характеристики

Цена последней продажи: $179,9 тыс.

Год постройки: 1958

Ежегодные налоги: $2,9 тыс.

Размер участка: 10,75 акра

Всего номеров: 5

47670 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Дж. Шрёрс Ширли Шреурс Джефф Шреурс Дуэйн Шреурс

Характеристики

Цена последней продажи: 375 долларов.

Год постройки: 1983

Ежегодные налоги: 4,4 тысячи долларов

Размер участка: 21,75 акра

Всего номеров: 7

47712 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Дэвид Уоррен Лоис Шеферс Джерри Бомбардье Дональд Уоррен

Характеристики

Цена последней продажи: $101,3 тыс.

Ежегодные налоги: $1,5 тыс.

Размер участка: 9,87 акра

47715 254-я улица

Балтика, SD 57003

Владелец и жители

Шари Пеннинг Джерри Фаулдс Гудрун Гоньо

Характеристики

Последняя продажа: 2013

Цена последней продажи: $255.4К

Год постройки: 1972

Ежегодные налоги: $3,7 тыс.

Размер участка: 7,89 акра

Всего номеров: 9

Подробнее о 254-я улица, Балтика

Средний дом в районе 254-й улицы был построен в 1989 году, а средний налог на недвижимость составляет около 5076 долларов в год. Средняя оценка стоимости дома на 254-й улице составляет 363 882 доллара, а средний участок земли составляет около 22,29 акра.

Ближайшие улицы вокруг 254-й улицы

Нажмите на ближайшую улицу и узнайте больше информации.Просмотрите свойства, чтобы увидеть информацию о владельце, стоимость имущества, ипотечные сделки, налоговую оценку и другие записи об имуществе.

УЛИЦА # СВОЙСТВ КОЛИЧЕСТВО ЖИТЕЛЕЙ СРЕДН. ЗНАЧЕНИЕ СВОЙСТВА
253-я улица, Балтийская 24 102 243 141 долл. США
251-я улица, Балтийская 19 108 348 175 долларов США
469-й пр., Балтийский 8 36 218 319 долларов
6-я улица, Балтийская 36 141 153 492 долл. США
474-й пр., Балтийский 12 71 231 843 долл. США
473-й пр., Балтийский 16 70 264 703 долл. США

Услуги поблизости

БОЛЬНИЦА

Районная больница Avera Dells Cah

909 Н Айова Авеню
Делл Рапидс, Южная Дакота

14.9 миль

АЭРОПОРТ

Джо Фосс Филд (FSD)

Су-Фолс, SD

На расстоянии 14,0 миль

ПОЖАРНАЯ СТАНЦИЯ

Пожарная служба мошенников

211 N 1st Ave
Crooks, SD

На расстоянии 5,2 миль

Выявление кормовых местообитаний балтийской кольчатой ​​нерпы по данным о перемещениях | Движение Экология

  • Харвуд Дж. Морские млекопитающие и их среда обитания в двадцать первом веке. J Млекопитающее. 2001; 82: 630–40.

    Артикул Google ученый

  • Russell DJF, McConnell B, Thompson D, Duck C, Morris C, Harwood J, et al.Выявление связей между регионами кормодобывания и размножения у высокомобильных млекопитающих. J Appl Ecol. 2013; 50: 499–509.

    Артикул Google ученый

  • Грэм И.М., Харрис Р.Н., Матеюсова И., Миддлмас С.Дж. Существуют ли «мошеннические» тюлени? Последствия для сохранения тюленей в Великобритании. Аним Консерв. 2011;14:587–98.

    Артикул Google ученый

  • Харви В., Хэммилл М., Суэйн Д., Брид Г., Лайдерсен С., Ковач К.Зимний кормление высшего хищника, серого тюленя Halichoerus grypus , в зависимости от распределения добычи. Mar Ecol Prog Сер. 2012; 462: 273–86.

    Артикул Google ученый

  • Bowen WD, Lidgard D. Программы выбраковки морских млекопитающих: обзор воздействия на популяции хищников и жертв. Мамм Ред. 2013; 43: 207–20.

    Артикул Google ученый

  • Оге А.А., Чилверс Б.Л., Мур А.Б., Дэвис Л.С. Важность изучения верности места кормления для пространственных мер по сохранению подвижного хищника. Аним Консерв. 2014; 17:61–71.

    Артикул Google ученый

  • Пишегрю Л., Гремийе Д., Кроуфорд Р.Дж.М., Райан П.Г.Морская запретная зона быстро приносит пользу исчезающим пингвинам. Биол Летт. 2010;6:498–501.

    КАС Статья Google ученый

  • Гормли А.М., Слоотен Э., Доусон С., Баркер Р.Дж., Рэймент В., дю Френ С. и др. Первые доказательства того, что морские охраняемые районы могут быть полезными для морских млекопитающих. J Appl Ecol. 1988; 2012: 474–80.

    Google ученый

  • Оксанен С.М., Ахола М.П., ​​Лехтонен Э., Куннасранта М.Использование данных о перемещениях балтийских серых тюленей для проверки соответствия местам кормления: последствия для смягчения конфликтов между тюленями и промыслом. Mar Ecol Prog Сер. 2014; 507: 297–308.

    Артикул Google ученый

  • Корпинен С., Мески Л., Андерсен Дж. Х., Лааманен М. Человеческое давление и его потенциальное воздействие на экосистему Балтийского моря. Эколь индик. 2012;15:105–14.

    Артикул Google ученый

  • Хардинг К., Харконен Т.Развитие популяций балтийского серого тюленя ( Halichoerus grypus ) и кольчатой ​​нерпы ( Phoca hispida ) в ХХ веке. Амбио. 1999; 28: 619–267.

    Google ученый

  • Рутти Х.Биотрансформация и разрушительное воздействие загрязняющих веществ на эндокринную систему у кольчатой ​​нерпы – последствия для мониторинга и оценки рисков. Кандидатская диссертация. Турку: Университет Турку; 2009.

    Google ученый

  • Сундквист Л., Харконен Т., Свенссон С.Дж., Хардинг К.С. Связь климатических тенденций с динамикой популяции балтийской кольчатой ​​нерпы: влияние исторических и будущих зимних температур. Амбио. 2012;41:865–72.

    Артикул Google ученый

  • Келли Б.П., Бадахос О.Х., Куннасранта М. , Моран Дж.Р., Мартинес-Баккер М., Варцок Д. и др.Сезонные участки обитания и верность местам размножения кольчатой ​​нерпы. Полярная биол. 2010;33:1095–109.

    Артикул Google ученый

  • Smith TG, Stirling I. Место размножения кольчатой ​​нерпы ( Phoca hispida ). Логово рождения и связанные с ним постройки. Can J Fish Aquat Sci. 1975; 53: 1297–305.

    Google ученый

  • Фургал К.М., Иннес С., Ковач К.М.Характеристики кольчатой ​​нерпы, Phoca hispida , субнивальные структуры и места размножения и их влияние на хищничество. Джан Джей Зул. 1996; 74: 858–74.

    Артикул Google ученый

  • Валтонен М., Пало Ю.Ю., Руоконен М., Куннасранта М., Найман Т. Пространственные и временные вариации генетического разнообразия находящихся под угрозой исчезновения пресноводных тюленей. Сохраняйте Жене. 2012;13:1231–45.

    Артикул Google ученый

  • Борн Э.В., Тейлманн Дж., Ригет Ф.Выгул кольчатой ​​нерпы ( Phoca hispida ), определенный по данным спутниковой телеметрии. Мар млекопитающих. 2002; 18:167–81.

    Артикул Google ученый

  • Kunnasranta M, Hyvärinen H, Häkkinen J, Koskela JT. Типы нырков и суточное поведение сайменской кольчатой ​​нерпы Phoca hispida saimensis в сезон открытой воды. Акта Териол. 2002; 47: 63–72.

    Артикул Google ученый

  • Келли BP, Quakenbush LT.Пространственно-временное использование логовищ кольчатой ​​нерпой ( Phoca hispida ). Джан Джей Зул. 1990;68:2503–12.

    Артикул Google ученый

  • Янг Б. Г., Фергюсон С.Х. Сезоны кольчатой ​​нерпы: пелагическая гиперфагия в открытой воде, донное питание зимой и весеннее голодание во время линьки. Уайлдл Рез. 2013;40:52–60.

    КАС Статья Google ученый

  • Ryg M, Øritsland NA.Оценки расхода энергии и потребления энергии кольчатой ​​нерпой ( Phoca hispida ) в течение года. Полярный рез. 1991; 10: 595–602.

    Артикул Google ученый

  • Харконен Т., Юсси М., Юсси И., Веревкин М., Дмитриева Л., Хелле Э. и др. Бюджет сезонной активности взрослых балтийских кольчатых нерп. ПЛОС Один. 2008;3:e2006. doi:10.1371/journal.pone.0002006.

    Артикул Google ученый

  • Тейлманн Дж., Борн Э.В., Аккуароне М.Поведение меченых спутниковыми передатчиками кольчатых нерп в полынье Северная Вода в период формирования припая. Джан Джей Зул. 1999; 77: 1934–46.

    Артикул Google ученый

  • Фрейтас С., Ковач К.М., Имс Р.А., Федак М.А., Лидерсен С. Тактика передвижения кольчатой ​​нерпы после линьки и выбор среды обитания. Экология. 2008; 155:193–204.

    Артикул Google ученый

  • Martinez-Bakker ME, Sell SK, Swanson BJ, Kelly BP, Tallmon DA.Комбинированные генетические и телеметрические данные показывают высокую скорость потока генов, миграцию и потенциал расселения на большие расстояния у арктической кольчатой ​​нерпы ( Pusa hispida ). ПЛОС Один. 2013;8:e77125. doi:10.1371/journal.pone.0077125.

    КАС Статья Google ученый

  • Koskela JT, Kunnasranta M, Hämäläinen E, Hyvärinen H. Перемещения и использование лежбищ сайменской кольчатой ​​нерпы с радиометками ( Phoca hispida saimensis Nordq. ) в сезон открытой воды. Энн Зул Фенничи. 2002; 39: 59–67.

    Google ученый

  • Ниеми М., Ауттила М., Вильянен М., Куннасранта М. Данные о перемещениях и их применение для оценки текущего распределения и потребностей в сохранении сайменской кольчатой ​​нерпы, находящейся под угрозой исчезновения. Исчезающие виды Res. 2012;19:99–108.

    Артикул Google ученый

  • Мейер ХЕМ, Дошер Р., Халкка А.Моделирование распределения льда в Балтийском море в условиях потепления климата и последствия для зимней среды обитания балтийской кольчатой ​​нерпы. Амбио. 2004; 33: 249–56.

    Артикул Google ученый

  • Юсси М. Жизнь на грани: не имеющие выхода к морю тюлени в меняющемся климате. Кандидатская диссертация. Тарту: Тартуский университет; 2012.

    Google ученый

  • Storm A, Routti H, Nyman M, Kunnasranta M. Hyljepuhetta — Alueelliset ja kansalliset näkökulmat ja odotukset merihyljekantojen hoidossa. Финский научно-исследовательский институт охоты и рыболовства. 2007. http://www.rktl.fi/www/uploads/pdf/raportti396.pdf. По состоянию на 10 января 2015 г.

  • Министерство сельского и лесного хозяйства. План управления популяциями финских тюленей в Балтийском море. 2007 г. http://www.mmm.fi/attachments/mmm/julkaisut/julkaisusarja/2007/5sxiKHp2V/4b_Hylkeen_enkku_nettiin.pdf. По состоянию на 10 января 2015 г.

  • Леппяранта М., Мирберг К.Физическая океанография Балтийского моря. Берлин Гейдельберг: Springer; 2009.

    Книга Google ученый

  • Оксанен С.М., Ахола М.П., ​​Ойкаринен Дж., Куннасранта М. Новый инструмент для снижения смертности балтийских тюленей от прилова при рыболовстве в прибрежных сетях. ПЛОС Один. 2015;10:e0127510. doi:10.1371/journal.pone.0127510.

    Артикул Google ученый

  • МакКоннелл Б.Дж., Чемберс С., Николас К.С., Федак М.А.Спутниковое слежение за серыми тюленями ( Halichoerus grypus ). Джей Зул. 1992; 226: 271–82.

    Артикул Google ученый

  • Getz WM, Fortmann-Roe S, Cross PC, Lyons AJ, Ryan SJ, Wilmers CC. LoCoH: непараметрические методы ядра для построения домашних диапазонов и распределений использования.ПЛОС Один. 2007;2:e207. doi:10.1371/journal.pone.0000207.

    Артикул Google ученый

  • Келли Б.П., Варцок Д. Ныряющее поведение кольчатой ​​нерпы в период размножения. Джан Джей Зул. 1996; 74: 1547–55.

    Артикул Google ученый

  • Лидерсен К., Ковач К.М. Поведение и энергетика подледно-размножающихся североатлантических тюленей-невидимок в период лактации. Mar Ecol Prog Сер.1999; 187: 265–81.

    Артикул Google ученый

  • Лемье Лефевр С., Мишо Р., Лесаж В., Берто Д. Выявление районов с высокой степенью обитания находящихся под угрозой исчезновения белух Святого Лаврентия по мелкомасштабным перемещениям отдельных особей и крупномасштабным перемещениям стад.Mar Ecol Prog Сер. 2012; 450: 243–57.

    Артикул Google ученый

  • Calenge C. Пакет «среда обитания» для программного обеспечения R: инструмент для анализа использования пространства и среды обитания животными. Эколь Модель. 2006; 197: 516–9.

    Артикул Google ученый

  • R Основная команда. R: Язык и среда для статистических вычислений. Вена: R Foundation for Statistical Computing; 2013.

    Google ученый

  • Пино Д. Количественная оценка поисковых усилий движущихся животных в нескольких пространственных масштабах с использованием анализа времени первого прохода: Влияние структуры окружающей среды и систем слежения. J Appl Ecol. 2008;45:91–9.

    Артикул Google ученый

  • Пино Д., Веймерскирх Х. Распространение буревестников и альбатросов в поисках пищи в зависимости от масштаба: сравнительное исследование.Дж Аним Экол. 2007;76:9–19.

    Артикул Google ученый

  • Служба данных и карт Балтийского моря. Хельсинкская комиссия. http://maps.helcom.fi/веб-сайт/mapservice/index.html. По состоянию на 10 января 2015 г.

  • Данные Natura 2000 — Европейская сеть охраняемых территорий. Европейское агентство по окружающей среде. http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/natura-5. По состоянию на 10 января 2015 г.

  • Директива Совета 92/43/ЕЕС.Европейская комиссия. 1992 г. http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:31992L0043&from=EN. По состоянию на 10 января 2015 г.

  • Heide-Jørgensen MP, Sterwart BS, Leatherwood S. Спутниковое слежение за кольчатой ​​нерпой Phoca hispida у северо-запада Гренландии. Экография. 1992; 15:56–61.

    Артикул Google ученый

  • Борн Э.В., Тейлманн Дж., Аккуароне М., Ригет Ф.Ф. Местообитания кольчатой ​​нерпы ( Phoca hispida ) в Северной акватории (Север Баффинова залива).Арктический. 2004; 57: 129–42.

    Артикул Google ученый

  • Гьерц И., Ковач К.М., Лидерсен К., Вийг Ø. Передвижение и ныряние взрослых кольчатых нерп ( Phoca hispida ) на Шпицбергене. Полярная биол. 2000; 23: 651–6.

    Артикул Google ученый

  • Harwood LA, Smith TG, Auld JC. Осенняя миграция кольчатой ​​нерпы (Phoca hispida) через моря Бофорта и Чукотское, 2001–2002 гг.Арктический. 2012;65:35–44.

    Google ученый

  • Браун ТМ, Луке С., Шаре Б., Фиск А.Т., Хелбинг К.С., Реймер К.Дж. Спутниковая телеметрия сообщает о распределении источников ПХБ в подвижном морском млекопитающем высокого трофического уровня: кольчатой ​​нерпе ( Pusa hispida ). Технологии экологических наук. 2014;48:13110–9.

    КАС Статья Google ученый

  • Куусисто Э. Сайма, живое озеро.Хельсинки: Тамми; 1999.

    Google ученый

  • Palo JU, Mäkinen HS, Helle E, Stenman O, Väinölä R. Микросателлитная изменчивость кольчатой ​​нерпы ( Phoca hispida ): генетическая структура и история популяции Балтийского моря.Наследственность. 2001; 86: 609–17.

    КАС Статья Google ученый

  • Кроуфорд Дж. А., Фрост К. Дж., Квакенбуш Л. Т., Уайтинг А. Различные стратегии использования местообитаний половозрелыми и взрослыми кольчатыми нерпами ( Phoca hispida ) в Беринговом и Чукотском морях. Полярная биол. 2012; 35: 241–55.

    Артикул Google ученый

  • Харконен Т. , Стенман О., Юсси М., Юсси И., Сагитов Р., Веревкин М. и др.Численность и распространение балтийской кольчатой ​​нерпы ( Phoca hispida botnica ). NAMMCO Sci Publ. 1998; 1: 167–80.

    Артикул Google ученый

  • Ниеми М., Ауттила М., Валтонен А., Вильянен М., Куннасранта М. Модели выгула сайменской кольчатой ​​нерпы и их реакция на движение судов в период линьки. Исчезающие виды Res. 2013;22:115–24.

    Артикул Google ученый

  • Хюваринен Х., Хямяляйнен Э., Куннасранта М.Ныряние сайменской кольчатой ​​нерпы ( Phoca hispida Saimensis Nordq.). Мар млекопитающих. 1995; 11: 324–34.

    Артикул Google ученый

  • Lunneryd S-G, Fjälling A, Westerberg H. Крупноячеистая ловушка для лосося: способ смягчения воздействия тюленей на прибрежный промысел. ICES J Mar Sci. 2003;60:1194–9.

    Артикул Google ученый

  • Helle E. Снижение репродуктивной способности у самок кольчатой ​​нерпы ( Pusa hispida ) в Ботническом заливе, северная часть Балтийского моря, с особым упором на непроходимость матки.Энн Зул Фенничи. 1980; 17: 147–58.

    Google ученый

  • База данных охраняемых территорий Балтийского моря. Хельсинкская комиссия. http://www.helcom.fi/baltic-sea-trends/data-maps/biodiversity/helcom-mpas.

  • Natura 2000 Network Viewer. Европейское агентство по окружающей среде. http://natura2000.eea.europa.eu/#. По состоянию на 10 января 2015 г.

  • Мур SE. Морские млекопитающие как стражи экосистемы. J Млекопитающее. 2008; 89: 534–40.

    Артикул Google ученый

  • Балтийское море – карты концентрации и толщины морского льда. Мой океан. http://www.myocean.com.Европа. По состоянию на 10 января 2015 г.

  • Пространственно-временные тенденции смешения запасов восточно- и западно-балтийской трески в бассейне Арконы и последствия для пополнения | Журнал морских наук ICES

    Аннотация

    В Балтийском море встречаются две генетически различные популяции трески: восточная и западная балтийская треска. С 2006 г. численность трески значительно увеличилась в бассейне Арконы (SD 24), потенциальном районе смешения двух районов управления запасами, предположительно из-за перетока из восточного запаса. В этом исследовании пространственно-временная динамика перемешивания запасов была проанализирована с использованием анализа формы архивных отолитов. Кроме того, влияние иммиграции восточной трески на пополнение в западной части Балтийского моря было исследовано с использованием гидрографического моделирования дрейфа. Процент восточно-балтийской трески в бассейне Арконы увеличился с ок. от 30% до 2005 г. до >80% в последние годы. Географические закономерности смешения стада с ярко выраженной тенденцией с востока на запад позволяют предположить, что иммиграция происходит к северу от Борнхольма, но распространяется по всему бассейну Арконы.Иммиграцию нельзя отнести к нерестовой миграции, так как сезонной тенденции в смешении стада не наблюдалось. Основываясь на экологических пороговых уровнях выживаемости икры и временных рядах данных гидрографии, среда обитания, подходящая для успешного нереста восточной трески, оценивается в диапазоне от 20 до 50% от максимально возможного размера среды обитания, ограниченного в первую очередь низкой соленостью. Наилучшие условия наблюдались нерегулярно в мае-конце июня, чередуясь с годами, когда успешный нерест был практически невозможен.Используя комбинированное гидродинамическое моделирование и подход с отслеживанием частиц, были оценены дрейф и выживаемость дрифтеров, представляющих икру восточной трески. В среднем 19% дрифтеров в бассейне Арконы доживают до конца стадии желточного мешка, при этом гибель происходит в основном после контакта с дном из-за низкой солености. Общее направление дрейфа выживших личинок было на восток. Следовательно, именно иммиграция восточной трески, а не перенос личинок, способствует пополнению трески в западной части Балтийского моря.

    Введение

    Идентификация запаса является необходимым условием для оценки и управления рыболовством. Запас обычно определяется как однородная группа рыб в отношении моделей роста, половозрелости и смертности, а также с самоподдерживающимся пополнением новых поколений (Cadrin et al . , 2013). Знания о структуре и динамике запасов, географических границах запасов и схемах миграции являются одними из основных вкладов в устойчивое управление рыболовством (Secor, 2013).Треска в Балтийском море управляется как два отдельных запаса, т. е. восточная и западная балтийская треска, расположенные в подразделениях ИКЕС (SD) 25–32 и 22–24 соответственно (рис. 1). Имеется достаточно данных, подтверждающих различие между двумя популяциями, основанное на мечении (Бернер, 1967, 1974; Багге, 1969; Бернер и Боррманн, 1985; Оттерлинд, 1985), фенотипических различиях (Бирюков, 1969; Бернер и Васке, 1985; Müller, 2002) и генетики (Nielsen et al. , 2003, 2005). Однако программы мечения также предоставляют документацию о том, что запасы восточно- и западно-балтийской трески сосуществуют в бассейне Арконы (SD 24; Aro, 1989; Nielsen et al., 2013). В конце 2000-х численность взрослой трески в бассейне Арконы быстро увеличивалась, в то время как численность оставалась стабильной и находилась на значительно более низком уровне в самой западной части Балтийского моря (SD 22; Eero et al. , 2014). Было высказано предположение, что это является результатом увеличения доли трески восточного происхождения в бассейне Арконы (Eero et al. , 2014), вероятно, из-за перетока трески из густонаселенного в настоящее время основного района распространения восточного Балтийская треска (SD 25; Eero и др., 2012). Эта предполагаемая иммиграция трески с востока привела к большим пространственным различиям в численности и биологических параметрах трески в западной части Балтийского района управления (Eero et al. , 2014), что создает ряд проблем для управления рыболовством, в том числе потенциальное истощение истинной популяции западно-балтийской трески (Eero et al. , 2014).

    Рис. 1.

    (а) Карта Балтийского моря. Цифры обозначают SD ICES, тонкие линии обозначают границы SD, а сплошные линии — границы между Каттегатом, западной и восточной областями управления Балтийского моря.(b) Карта бассейна Арконы (SD24) в западной части Балтийского моря. Линии обозначают статистические прямоугольники с именами прямоугольников; жирными линиями отмечены границы SD 24. На вставке показано расположение SD 24 в Балтийском море.

    Рис. 1.

    (а) Карта Балтийского моря. Цифры обозначают SD ICES, тонкие линии обозначают границы SD, а сплошные линии — границы между Каттегатом, западной и восточной областями управления Балтийского моря. (b) Карта бассейна Арконы (SD24) в западной части Балтийского моря.Линии обозначают статистические прямоугольники с именами прямоугольников; жирными линиями отмечены границы SD 24. На вставке показано расположение SD 24 в Балтийском море.

    Хотя все большее внимание уделяется потенциальной важности структуры запасов для устойчивого управления рыболовством (например, Ulrich et al. , 2013 ; Holmes et al. , 2014 ), оценка запасов и управление рыболовством часто не учитывают пространственную неоднородность или структуру подгруппы населения в данной единице управления (например,грамм. Cadrin и др. ., 2013; Критцер и Лю, 2013 г.). Среди причин этого — логистические ограничения, такие как ограниченность доступности данных и знаний об обменных курсах между регионами, а также ограниченное знакомство оценщиков запасов с доступными методами (Хаммер и Циммерманн, 2005; Критцер и Лю, 2013; и ссылки в них). . Однако есть ряд примеров, демонстрирующих, что игнорирование структуры популяции может привести к неустойчивому управлению и невозможности восстановления переловленных запасов (Murawski, 2010; Petitgas et al )., 2010) или истощение местных субпопуляций (например, Kell et al. , 2009). Восточно-балтийская популяция примерно в пять раз крупнее западной (Eero et al. ., 2014). Следовательно, западное стадо находится под угрозой локального истощения в ситуации с усилением иммиграции трески из соседнего восточного стада.

    Для разработки соответствующих решений по управлению рыболовством в районе, где происходит смешение запасов, необходимы знания о временных и пространственных вариациях пропорций смешения (Cadrin et al . , 2013 ). Кроме того, необходимы инструменты для возможного количественного разделения популяций в зоне смешения при рутинных оценках запасов. В последние годы анализ формы отолитов превратился в полезный инструмент для идентификации стада (Campana and Casselman, 1993; Bolles and Begg, 2000; Cardinale et al. , 2004; Mérigot et al. , 2007). Функции формы отолитов, специфичные для запаса, основанные на эллиптическом анализе Фурье, обеспечивают средства для классификации особей, пойманных в районе смешанного запаса, по их соответствующим родовым запасам.У балтийской трески этот подход недавно был задокументирован как высокоэффективный инструмент для разделения особей, принадлежащих к восточной и западной стае (Hüssy et al. , 2016). Таким образом, применительно к заархивированным отолитам этот метод дает возможность оценить пространственно-временные тенденции смешения запасов в бассейне Арконы (SD 24).

    Еще одним важным вопросом управления смешанными поголовьями является знание их потенциального вклада в пополнение. Это влияет на определение соответствующих биологических контрольных точек для статуса устойчивого использования данного географического района или популяции, а также для измерения состояния запасов по отношению к определенным целям.Что касается балтийской трески, неизвестно, способна ли восточно-балтийская треска, иммигрирующая в бассейн Арконы, производить жизнеспособное потомство в этом бассейне, и сохраняется ли потомство в границах управления западной части Балтийского моря или завозится в соседние районы управления. единицы. Балтийское море представляет собой большой эстуарий с мелководными соединениями с океаном и регулируется притоком высокосоленых атлантических вод и оттоком солоноватых поверхностных вод из Балтийского моря (Lehmann et al ., 2002). Мелководные пороги вызывают сильную термохалинную стратификацию глубоководных районов, в том числе и Арконской котловины, что приводит к частой гипоксии в придонных слоях. Следовательно, гидродинамические условия в пределах Балтийского моря чрезвычайно изменчивы (Matthäus and Franck, 1992; Schinke and Matthaus, 1998). Преобладающие гидрографические условия могут иметь значительное влияние на пригодность среды обитания трески для нереста, влияя на активность сперматозоидов и жизнеспособность оплодотворенной икры (Hüssy et al., 2012). В частности, низкие температуры, а также осаждение могут также ограничивать выживание стадий икры и личинок во время их транспортировки от места нереста до места нагула (Hinrichsen et al. , 2012). Известно, что модели связности (под влиянием различных гидрографических и атмосферных условий) влияют на успех пополнения рыбных запасов посредством изменений в удержании или рассеивании личинок из нерестилищ в районы, подходящие (или непригодные) для последующего выживания (например,грамм. Вернер и др. , 1996; Хит и Гальего, 1997; Хинрихсен и др. , 2002а; Болле и др. , 2009).

    Целью данной статьи является предоставление новых знаний по двум вопросам, описанным выше. Во-первых, мы оцениваем пространственно-временные тенденции в смешении запасов в бассейне Арконы в зависимости от сезона, года, длины рыбы и пространственного градиента, используя анализ формы отолитов. Во-вторых, чтобы оценить, способствует ли иммиграция восточно-балтийской трески в бассейн Арконы пополнению в западной части Балтийского моря, мы используем моделирование дрейфа для проверки гипотез о том, что условия окружающей среды в бассейне Арконы (i) подходят для нереста восточно-балтийской трески, (ii) подходит для ранних стадий жизни (i.е. яйца и личинки) выживание и (iii) удержание новобранцев восточной балтийской трески в бассейне Арконы (или западной части Балтийского моря в целом).

    Материалы и методы

    Образцы отолитов

    Из архива отолитов DTU Aqua были извлечены исторические образцы из области смешения в бассейне Арконы (SD 24). Образцы были взяты в основном из датских портовых коллекций и выброшенных образцов. Большинство образцов были взяты из выгрузки в датских гаванях Клинтхольм, Нексё, Рёдвиг, Рённе и Тейн.Чтобы зафиксировать динамику смешения за последние десятилетия, когда размер запаса восточно-балтийской трески увеличился, мы выбрали 1996, 1998, 2000, 2005, 2008, 2010, 2011, 2013 и 2014 годы. Образцы были тщательно отобраны. для обеспечения адекватного количества выборок в каждом квартале года и диапазона размера (Q1: 1/1–31/3, Q2: 1/4–30/6, Q3: 1/7–30/9, Q4: 1/10 –31/12). Поскольку процедура классификации стада не включает молодь трески, использовались только особи размером более 20 см, в результате чего было получено в общей сложности 6527 отолитов (таблица 1).Биологические данные, состоящие из длины, пола и стадии зрелости, связанные с каждой рыбой/отолитом, были получены из базы данных DTU Aqua BIA. Эти данные сопровождаются информацией о месте улова (SD ICES и статистический прямоугольник, долгота, широта), дате улова, типе рейса, станции и порте выгрузки.

    Таблица 1.

    Обзор выборок по кварталам и годам.

    Год . Квартал
    .
    Итого .
    1 (1 января – 31 марта) . 2 (1 апреля – 30 июня) . 3 (1 июля – 30 сентября) . 4 (1 октября – 31 декабря) . +
    1996 199 279 110 54 шестьсот сорок две
    1998 160 233 65 59 517
    2000 254 175 270 256 955
    2005 629 352 450 391 1822
    2008 304 243 189 302 1038
    2010 251 238 236 291 1016
    2011 479 1264 118 207 2068
    2013 477 144  123  205  949 
    2014 496 200 149 147 992
    Итого 3249 3128 1710 1912 9999
    Год . Квартал
    .
    Итого .
    1 (1 января – 31 марта) . 2 (1 апреля – 30 июня) . 3 (1 июля – 30 сентября) . 4 (1 октября – 31 декабря) . +
    1996 199 279 110 54 шестьсот сорок две
    1998 160 233 65 59 517
    2000 254 175 270 256 955
    2005 629 352 450 391 1822
    2008 304 243 189 302 1038
    2010 251 238 236 291 1016
    2011 479 1264 118 207 2068
    2013 477 144  123  205  949 
    2014 496 200 149 147 992
    Итого 3249 3128 1710 1912 9999
    Таблица 1.

    Обзор выборок по кварталам и годам.

    Год . Квартал
    .
    Итого .
    1 (1 января – 31 марта) . 2 (1 апреля – 30 июня) . 3 (1 июля – 30 сентября) . 4 (1 октября – 31 декабря) . +
    1996 199 279 110 54 шестьсот сорок две
    1998 160 233 65 59 517
    2000 254 175 270 256 955
    2005 629 352 450 391 1822
    2008 304 243 189 302 1038
    2010 251 238 236 291 1016
    2011 479 1264 118 207 2068
    2013 477 144  123  205  949 
    2014 496 200 149 147 992
    Итого 3249 3128 1710 1912 9999
    Год . Квартал
    .
    Итого .
    1 (1 января – 31 марта) . 2 (1 апреля – 30 июня) . 3 (1 июля – 30 сентября) . 4 (1 октября – 31 декабря) . +
    1996 199 279 110 54 шестьсот сорок две
    1998 160 233 65 59 517
    2000 254 175 270 256 955
    2005 629 352 450 391 1822
    2008 304 243 189 302 1038
    2010 251 238 236 291 1016
    2011 479 1264 118 207 2068
    2013 477 144  123  205  949 
    2014 496 200 149 147 992
    Итого 3249 3128 1710 1912 9999

    Отолиты были смотреть под микроскоп (Leica MZ12), оснащенный круговым источником отраженного света и стандартным увеличением (пиксель 15 мкм -1 ).Изображения отолитов оцифровывали с помощью камеры Leica DFC290 со стандартной настройкой (8-битный канал −1, кадр 2048 × 1536 пикселей, экспозиция 35 мс). Отолиты были помещены в стандартную ориентацию бороздой вверх, чтобы облегчить захват контура. Изображения были сохранены в виде файлов JPG. Контур каждой пары отолитов был захвачен с использованием «змеиной» процедуры MatLAB, разработанной для изображений отолитов. Эллиптические дескрипторы Фурье (EFD) были приспособлены к контурам каждого отдельного отолита и стандартизированы в соответствии с обычными протоколами (Kul and Giardina, 1982).

    Анализ формы отолитов

    Классификация исторических образцов отолитов по запасам представляет собой, по сути, двухэтапный подход, состоящий из разработки функций различения конкретных запасов на основе эталонных фоновых образцов, если отолит имеет форму, с последующим применением этих функций к историческим образцам смешанных запасов в Арконе. Бассейн. Далее излагается подход, детали анализов и используемые исходные данные описаны в Hüssy et al .(2016) .

    Разработка функций формы для конкретных заготовок

    Для создания полных фоновых проб, включающих весь размерный диапазон и все районы, нерестовых особей восточного (SD 25) и западного (SD 22) стада, отловленных в период нереста (410 и 1265 особей соответственно), и 746 нерестовых и нерестовых были отобраны нерестовые особи из бассейна Арконы (SD 24). Особи из бассейна Арконы были отнесены к биологической популяции (восточной или западной) на основе панели из 39 маркеров однонуклеотидного полиморфизма (SNP), которые были определены как особенно важные для разделения двух популяций Балтийского моря (см. Nielsen et al ., 2012 для концепции) и с использованием байесовского подхода (Rannala and Mountain, 1997), реализованного в программе GeneClass (Piry et al ., 2004).

    Эллиптические коэффициенты Фурье были подогнаны к контуру силуэта отолита и вместе с площадью отолита стандартизированы по длине трески для использования в качестве дескрипторов для классификации. Сбалансированные подмножества были отобраны путем стратифицированной случайной выборки из общего исходного уровня, чтобы выбрать наиболее надежные дескрипторы для классификации. Подмножества были разделены на четыре группы длины с интервалами длины группы, установленными так, чтобы гарантировать наличие не менее 10 человек в каждой группе размера базовой выборки.В результате были получены четыре размерные группы: <32, 32–39, 40–47 и ≥47 см. Эта стратификация по длине обеспечила выбор случайных подмножеств исходных данных в качестве калибровочных образцов, при этом все классы длины присутствовали в постоянных пропорциях для дальнейшего линейного дискриминантного анализа. Дескрипторы с наибольшей дискриминационной способностью между акциями были определены путем проведения 100-кратного пошагового линейного дискриминантного анализа вперед-назад (SAS PROC STEPWISE) на случайных подмножествах исходных выборок. 21 наиболее часто встречающийся дескриптор был выбран в качестве надежного списка переменных для всех дальнейших анализов.

    Чтобы оценить вероятность принадлежности каждого человека к любой из двух групп, последовательно была проведена серия из 100 линейных дискриминантных анализов с рандомизированными исходными подмножествами как исходных, так и тестовых выборок (SAS PROC DISCRIM). Для базового уровня это обеспечило матрицу правильных и неправильных назначенных людей из каждого запуска, так называемую матрицу путаницы. Наиболее вероятная матрица путаницы из всех прогонов затем использовалась для коррекции систематической ошибки в исходном уровне, а также в тестовых выборках.

    Нанесение на образцы смешанного сырья

    Пропорциональный вклад восточных и западных типов отолитов с поправкой на систематическую ошибку был рассчитан для каждого года, квартала, размерного класса и статистического прямоугольника. Из-за серьезных проблем с определением возраста восточно-балтийской трески (Hüssy, 2010) в настоящем исследовании анализы смешения поголовья проводились для отдельных размерных групп (<32, 32–39, 40–47 и ≥47 см), а не для чем возрастные категории. Учитывая правильную матрицу путаницы, подход Монте-Карло предоставляет информацию об изменчивости тестовых выборок с поправкой на погрешность, вызванную базовой неопределенностью, и способ расчета доверительных интервалов.Базовая неопределенность была выражена в виде 5- и 95-процентных процентилей оценочных долей на размерную группу во временных рядах смешанных выборок запасов из бассейна Арконы.

    Дрифтовое моделирование

    Гидрографические данные

    Распределение температуры, солености и кислорода в качестве прогностических переменных обеспечивается гидродинамической моделью льда и океана Балтийского моря в Киле (BSIOM, Lehmann and Hinrichsen, 2000; Lehmann et al., 2002). Горизонтальное разрешение объединенной модели морской лед-океан в настоящее время составляет 2,5 км. Размер сетки горизонтальной модели достаточно мелкий, чтобы зафиксировать соответствующие процессы горизонтального перемешивания (например, меньше, чем внутренний радиус Россби; Hinrichsen et al ., 2002b), которые могут повлиять на прогнозируемые траектории икры и личинок рыб. Указано шестьдесят вертикальных уровней, что позволяет разделить верхние 100 м на уровни мощностью 3 м. Область моделирования включает Балтийское море, включая Каттегат и Скагеррак.Кислородные условия во всем Балтийском море описываются подмоделью потребления кислорода, связанной с BSIOM (Lehmann et al. , 2014). Подробности о конфигурации модели, граничных условиях и атмосферном воздействии можно найти в Lehmann et al. (2014) . Численная модель БСИОМ рассчитана на период 1970–2010 гг. Из имеющихся временных рядов были отобраны данные за 1990–2010 годы для последующего анализа пригодности местообитаний и выживаемости на ранних стадиях жизни в бассейне Арконы, охватывающих период нереста восточно-балтийской трески с мая по август (Wieland et al. ., 2000; Блейл и др. , 2009).

    Время появления

    Поскольку основное внимание в данном исследовании уделяется воспроизводственному потенциалу восточно-балтийской трески, анализ был ограничен основным сезоном нереста восточно-балтийской трески. Известно, что это стадо нерестится с марта по октябрь, с основным сезоном нереста в мае-августе со значительной межгодовой изменчивостью пикового нереста (Wieland et al. , 2000; Bleil et al., 2009).

    Нерестилище

    Местоположение нерестилища в бассейне Арконы было выбрано на основе анализа всей имеющейся информации о нерестовой деятельности западно-балтийской трески (Hüssy, 2011). Места отбора проб для оценки пригодности нерестилищ были основаны на пороговых уровнях выживаемости икры в окружающей среде для восточно-балтийского запаса трески, как описано ниже. Следовательно, бродяги, представляющие только что выметавшуюся икру трески, были выпущены только в тех местах нерестилищ, для которых было возможно выживание икры, связанное с окружающей средой.

    Пороговые уровни окружающей среды

    Пороговые уровни окружающей среды для выживания яиц и личинок были выбраны из опубликованных значений минимальных значений солености, температуры и кислорода. Критические пороговые уровни, использованные в этом исследовании, составляли 11 psu для солености, 1,5 °C для температуры и 2 мл O 2 l −1 для кислорода, при этом выживание было возможно только при значениях выше этих уровней. При уровнях солености, превышающих уровни на дне, яйца остаются на плаву и плавают в толще воды, в то время как более низкая соленость, по-видимому, вызывает гибель яиц из-за осаждения (Nissling et al., 1994). Соленость >11 psu также необходима для активации сперматозоидов и оплодотворения яйцеклетки (Nissling and Westin, 1997). Время развития яиц сильно зависит от температуры, при этом время развития экспоненциально сокращается с 18 до 7 дней в пределах температурного диапазона, преобладающего в районе исследования (Bleil, 1995; Petereit et al. , 2014). Как высокие, так и низкие температуры становятся все более вредными для развития яиц. В бассейне Арконы температура никогда не поднимается до смертельного уровня; следовательно, только нижний предел 1.5°C имело отношение к этому исследованию. При уровне кислорода <2 мл O 2 l -1 развитие прекращается, и яйца погибают (Wieland et al. , 1994; Rohlf, 1999).

    Пригодность для нереста
    Чтобы определить временную изменчивость нерестилищ по отношению к окружающей гидрографии, были использованы временные ряды гидрографических данных, охватывающих 1990–2010 годы, аналогично тому, как это описано Hüssy et al. (2012) . В пределах нерестилища в бассейне Арконы (рис. 1 б) позиции на равномерном расстоянии 2.Была выбрана сетка гидродинамической модели 5 × 2,5 км при глубине дна более 25 м. В этих точках сетки модель обеспечивала профили гидрографических данных с вертикальным разрешением в 3 м. интервалы. Охватывая нерестовый сезон с 1 мая по 31 августа, даты нереста определялись с интервалом в 10 дней. Эти данные легли в основу расчета максимально возможного размера местообитания, пригодного для нереста ( HS max ): где n ht — общее количество горизонтальных участков в пределах нерестилища, а n vt общее количество точек вертикальной сетки выпуска яиц с шагом 3 м ниже глубины воды 25 м в этих горизонтальных местах.Для каждых 10-дневных интервалов в нерестовых сезонах с 1990 по 2010 г. определяли количество мест (в горизонтальном и вертикальном измерении), допускающих выживание икры. Соответствующая пригодность нерестилищ ( HS ) по отношению к максимально возможному размеру нерестилищ ( HS max ) была рассчитана для каждой отдельной даты как: n v = количество выживших яиц при выпуске (с интервалом 3 м) имелось в наличии.Таким образом, это значение указывает на вероятность успешного выхода яйцеклетки.
    Оценка выживаемости и смертности

    Смоделированные трехмерные поля скорости были извлечены (с 3-часовыми интервалами) из гидродинамической модели для разработки базы данных для отслеживания частиц. Этот набор данных дает возможность вывести маршруты лагранжевого дрейфа путем расчета адвекции «отмеченных» частиц воды. Смоделированные маршруты дрейфа были получены из эйлеровых полей течений с использованием лагранжевой техники отслеживания частиц.Трехмерные траектории смоделированных дрифтеров были рассчитаны с использованием схемы Рунге-Кутты четвертого порядка (Hinrichsen et al. , 1997). Частицы, представляющие икру трески на стадии Ia развития икры, выпускались в смоделированные поля течения и отслеживались на стадиях икры и желточного мешка, поддерживая постоянную плавучесть в течение всего времени дрейфа. Во время дрейфа икринки и желточные личинки плавали при изначально заданных уровнях плотности, но гибли из-за контакта с дном, если их изначально заданные уровни плотности оказывались выше, чем имеющиеся на дне на участках пути дрейфа, или из-за летальной температуры (<1.5°С) или в кислородных (<2 мл л -1 ) условиях. Для лиц, которые умерли во время моделирования, были записаны положения, в которых произошла смерть, а для выживших лиц были записаны конечные положения, достигнутые в конце стадии желточного мешка.

    Продолжительность дрейфа яиц и желточного мешка личинок зависела от температуры, обеспечиваемой гидродинамической моделью. Для каждого из трех часовых временных шагов модели дрейфа эти температуры использовались для расчета соответствующих температурно-зависимых времен развития от яиц стадии Ia до личинок, питающихся первыми (Thompson and Riley, 1981) вдоль путей дрейфа каждой особи. яйцо/личинка.Моделирование было остановлено, когда личинки желточного мешка начали становиться личинками первого питания, характеризующимися началом открывания рта в возрасте 4 дней (Thompson and Riley, 1981).

    Результаты

    Тенденции смешивания акций

    Сезон

    Чтобы оценить, связано ли смешение с сезонными миграциями, состав запаса был изучен поквартально за все годы, кроме 2005 и 2011, где не было достаточного количества образцов.Хотя пропорции смешения стада менялись в течение сезона для всех лет (критерий Пирсона χ 2 , df = 11, все p < 0,05), не было очевидной постоянной сезонной закономерности. Это говорит об отсутствии явной сезонной миграции в бассейн Арконы и из него. Следовательно, образцы со всех кварталов были объединены в последующие анализы.

    Год и размер

    Общие тенденции смешения запасов в бассейне Арконы были изучены на основе объединенных данных.Пропорции смешения запасов в бассейне Арконы значительно изменились с 1995 г. (рис. 2 а). В 1990-х годах процентная доля половозрелой восточно-балтийской трески в бассейне Арконы оценивалась относительно постоянной величиной ниже 40%. В период с 2005 по 2008 год этот процент увеличился до ~ 75%. С тех пор процент восточно-балтийской трески в бассейне Арконы ежегодно увеличивался до >85% в 2011 г. с последующим снижением до чуть более 65% за последние 2 года до значительно более высокого уровня, чем до 2008 г. (Pearson’s χ 2 тест, d.ф. = 8, p < 0,05). До 2011 г. большую часть этой иммиграции составляли в основном рыбы >32 см (рис. 2 б). В группе наименьшего размера (<32 см) восточная треска присутствовала в 1990-х годах, но не в период иммиграции (2005–2011 гг.). С 2011 г. все размерные группы присутствовали в статистически равных пропорциях (тест Пирсона χ 2 , df = 6, p = 0,58).

    Рис. 2.

    (a) Динамика доли восточно-балтийской трески в бассейне Арконы (SD 24) за 1996–2014 гг. (столбцы) с численностью запаса восточно-балтийской трески в те же годы (линия; данные ICES , 2013), и (b) доля восточно-балтийской трески по каждой размерной группе отдельно, где белая ≤32 см, светло-серая = 32–39 см, темно-серая = 40–47 см, черная ≥47 см.Столбики погрешностей на обеих гистограммах представляют собой неопределенность, введенную исходным уровнем, выраженную в виде 5- и 95-процентных процентилей расчетных долей за год и размерной группы.

    Рис. 2.

    (а) Динамика доли восточно-балтийской трески в бассейне Арконы (SD 24) за 1996–2014 гг. (столбцы) с численностью восточно-балтийской трески в те же годы (линия; данные из ICES, 2013), и (b) доля восточно-балтийской трески по каждой размерной группе отдельно, где белая ≤32 см, светло-серая = 32–39 см, темно-серая = 40–47 см, черная ≥47 см.Столбики погрешностей на обеих гистограммах представляют собой неопределенность, введенную исходным уровнем, выраженную в виде 5- и 95-процентных процентилей расчетных долей за год и размерной группы.

    Пространственные аспекты смешивания сырья

    Анализ пространственно-временного смешения запасов в бассейне Арконы отражает общее увеличение доли восточно-балтийской трески с 2005 г., но также обнаруживает четкую географическую закономерность. Пропорции запаса оценивались по прямоугольнику ICES (рис. 3), расположенному так, чтобы соответствовать их относительному положению в бассейне Арконы.Самый высокий процент восточно-балтийской трески приходится на самые восточные прямоугольники (39G4 и 38G4), а самый низкий — на самые западные прямоугольники 39G2 и 38G2). В двух промежуточных прямоугольниках размер выборки был относительно небольшим, но, тем не менее, свидетельствовал о постепенном уменьшении численности восточно-балтийской трески с востока на запад. Но, несмотря на меньший вклад восточно-балтийской трески в самые западные прямоугольники в бассейне Арконы, иммиграция с востока тем не менее распространилась по всему бассейну Арконы.

    Рисунок 3.

    Доля восточно-балтийской трески (>20 см) в год в шести прямоугольниках ИКЕС в бассейне Арконы (SD 24) за 1996–2014 годы. Использовались только годы с >10 рыбами на прямоугольник и год. Годы без столбцов указывают на отсутствие данных. Прямоугольники расположены так, чтобы соответствовать их относительному положению в бассейне Арконы с запада на восток.

    Рисунок 3.

    Доля восточно-балтийской трески (>20 см) в год в шести прямоугольниках ИКЕС в бассейне Арконы (SD 24) за 1996–2014 годы.Использовались только годы с >10 рыбами на прямоугольник и год. Годы без столбцов указывают на отсутствие данных. Прямоугольники расположены так, чтобы соответствовать их относительному положению в бассейне Арконы с запада на восток.

    Выживание на ранней стадии жизни

    Пригодность местообитаний для нереста в бассейне Арконы характеризовалась высокой изменчивостью как внутри года, так и между годами (рис. 4). В целом пригодность среды обитания колебалась от 20 до 50%. Пики пригодности местообитаний (> 70%) происходили в основном с середины мая до конца июня (140–180 юлианских дней), через неравные промежутки времени перемежались годами с чрезвычайно низкой (<30%) пригодностью местообитаний в течение всего нерестового сезона, в среднем 37. % за весь нерестовый период.В среднем половина этих успешно выметавшихся яиц доживает до конца стадии желточного мешка, а остальные погибают (табл. 2). Большая часть смертности была связана с контактом с дном из-за низкого уровня солености в бассейне Арконы. Остальная смертность была относительно низкой (<1%), вызванной низкими температурами, особенно в начале нерестового сезона (май). Кислород не имел значения как фактор смертности. Процент ранних стадий жизни, доживших до конца стадии желточного мешка, был относительно постоянным на протяжении многих лет (рис. 5).

    Таблица 2.

    Относительные вероятности (среднее + sd) (1) успешного выхода яиц, (2–3) гибели яиц и личинок из-за контакта с дном и температуры и (4) выживания до личиночной стадии желточного мешка восточных Балтийская треска нерестилась в бассейне Арконы.

    . Все . Сохранено . Выброшено .
    (1) Выпущенные яйца 0.373 ± 0.216
    0,180 ± 0.105 0.114 ± 0,056 0,066 ± 0,061 0,066 ± 0,061
    (3) Мертвые (температура) 0,002 ± 0,008 0.001 ± 0,007 0.001 ± 0,004
    (4) Yolk-Sac Выжившие 0.191 ± 0.151 0.165 ± 0.141 0,026 ± 0,033
    . Все . Сохранено . Выброшено .
    (1) Выпущенные яйца 0,373 ± 0,216
    (2) Мертвые (внизу) 0,180 ± 0,105 0,114 ± 0,056 0,066 ± 0,061
    (3) Мертвый (температурный) 0,002 ± 0,008 0,001 ± 0,007 0,001 ± 0.004
    (4) Yolk-SC SAC Выжившие 0.191 ± 0.151 0.165 ± 0.141 0,026 ± 0,033
    Таблица 2.

    Относительные вероятности (среднее + SD) (1) Успешный выпуск яичка (2–3) гибель икры и личинок из-за контакта с дном и температуры и (4) выживание до личиночной стадии желточного мешка восточно-балтийской трески, нерестящейся в бассейне Арконы.

    . Все . Сохранено . Выброшено .
    (1) Выпущенные яйца 0,373 ± 0,216
    (2) Мертвые (внизу) 0,180 ± 0,105 0,114 ± 0,056 0,066 ± 0,061
    (3) Мертвые (температура) 0,002 ± 0,008 0,001 ± 0,007 0,001 ± 0,004
    (4) Желточный мешок выжил 2 2191 ± 0,151 0,165 ± 0,141 0,026 ± 0,033
    . Все . Сохранено . Выброшено .
    (1) Выпущенные яйца 0.373 ± 0.216
    (2) Мертвые (дно) 0,180 ± 0.105 0,114 ± 0,056 0.066 ± 0.061
    (3) Мертвые (температура) 0,002 ± 0,008 0,001 ± 0,007 0,001 ± 0,004
    (4) Yolk-Sac Выжившие 0.191 ± 0.151 0,165 ± 0.141 0,026 ± 0,033

    Рисунок 4.

    Пригодность среды обитания в бассейне Арконы (SD 24) в зависимости от дня и года по юлианскому календарю. Показаны только данные за основной период нереста восточно-балтийской трески, май–август (120 900 27–90 028 240 дней по юлианскому календарю).Значения представляют собой процент от максимально возможного размера среды обитания.

    Рисунок 4.

    Пригодность среды обитания в бассейне Арконы (SD 24) в зависимости от дня и года по юлианскому календарю. Показаны только данные за основной период нереста восточно-балтийской трески, май–август (120 900 27–90 028 240 дней по юлианскому календарю). Значения представляют собой процент от максимально возможного размера среды обитания.

    Рисунок 5.

    Средняя пригодность среды обитания в мае–августе (среднее значение = сплошная черная линия, ±sd = пунктирные линии) и относительная вероятность выживания личинок (заштрихованная область) в бассейне Арконы (SD 24) в зависимости от года и месяца нереста , где май: белый, июнь: светло-серый, июль: серый и август: темно-серый.

    Рисунок 5.

    Средняя пригодность среды обитания в мае–августе (среднее значение = сплошная черная линия, ±sd = пунктирные линии) и относительная вероятность выживания личинок (заштрихованная область) в бассейне Арконы (SD 24) в зависимости от лет и нереста месяц, где май: белый, июнь: светло-серый, июль: серый, август: темно-серый.

    Для изучения временных тенденций дрейфа/удерживания яиц и личинок был проанализирован процент личинок, закончившихся за пределами бассейна Арконы, как число выживших дрифтеров за пределами бассейна Аркона), разделенное на общее число выживших.Весь транспорт из бассейна Арконы шел на восток (SD 25). Этот анализ показал значительную межгодовую изменчивость, где процент личинок, дрейфующих из бассейна Арконы, колебался от 0 до 70% (рис. 6). Сохранятся ли выжившие личинки в бассейне Арконы, зависит от того, когда они нерестятся. Личинки, нерестившиеся в мае, в значительной степени дрейфовали за пределы района, в то время как растущий процент личинок, нерестившихся в конце сезона, оставался в бассейне Арконы. В среднем процент выживших личинок, дрейфующих за пределы бассейна Арконы, составил: май = 28 ± 23 % (среднее значение ± с.г.), июнь = 13 ± 8%, июль = 7 ± 7%, август = 4 ± 3%. Для выживших яиц в бассейне Арконы наблюдалась общая тенденция дрейфа из центральной части бассейна (к северу от острова Рюген) в более восточные районы бассейна.

    Рисунок 6.

    Процент выживших личинок, вылетевших из бассейна Арконы (SD 24), по отношению к году для разных месяцев вылупления: май = сплошной черный цвет, июнь = черный пунктирный, июль = сплошной серый цвет и август = серый пунктирный .Отсутствующие значения являются результатом отсутствия выживших личинок.

    Рисунок 6.

    Процент выживших личинок, вылетающих из бассейна Арконы (SD 24), по отношению к году для разных месяцев вылупления: май = сплошной черный, июнь = черный с точками, июль = сплошной серый и август = пунктирный серый. Отсутствующие значения являются результатом отсутствия выживших личинок.

    Обсуждение

    Динамик стокового микширования

    Представленные здесь результаты дискриминационного анализа запасов по форме отолитов подтвердили, что восточно-балтийская треска в некоторой степени присутствовала в бассейне Арконы с 1996 г.Последовательных сезонных эффектов не наблюдалось, что позволяет предположить, что наблюдаемые модели иммиграции не связаны с нерестовыми миграциями, как предполагает Мюллер (2002). Модель смешения стада с пространственным разрешением показала постоянный градиент с востока на запад, с большей долей восточной трески к востоку. Таким образом, топография в бассейне Арконы, по-видимому, способствует иммиграции восточной трески в бассейн Арконы, но может в некоторой степени ограничивать расширение ареала их распространения дальше на запад.Кроме того, исторические исследования мечения в этом районе показали частые миграции между районами к востоку и западу от Борнхольма, особенно через более глубокие районы к северу от острова (Бернер, 1981).

    Предыдущие попытки определить различение стада в бассейне Арконы основывались на частотном анализе длины (Oeberst, 2001) и количестве лучей спинного плавника (Berner and Müller, 1989; Müller, 2002). Доля восточно-балтийской трески в бассейне Арконы оценивается в 72% (Бернер и Мюллер, 1989) и 28–68% (Мюллер, 2002) с высокой изменчивостью между годами и возрастными классами и без устойчивых закономерностей, за исключением слабой тенденции к более крупным пропорции в старших возрастных группах (Müller, 2002).Однако из-за значительной ошибки классификации и сильного воздействия на окружающую среду эти оценки, вероятно, не отражают истинных пропорций смешивания.

    В отличие от этих более ранних подходов к оценке смешения запасов, наше разделение запасов на основе анализа формы отолитов выявило лишь ограниченные межгодовые колебания. Наиболее заметным результатом стала временная тенденция увеличения доли восточно-балтийской трески с ок. от 30% до 2005 г. до >80% в 2011 г. Это согласуется с последними тенденциями в размере запаса и биологических параметрах трески для этих размерных групп (средняя масса тела, условия питания) в SD 22, 24 и 25 (Eero et др., 2014). Генетическая идентификация отдельных особей трески в бассейне Арконы недавно подтвердила, что в настоящее время большая часть рыбы в этом районе состоит из восточно-балтийской трески (Hüssy et al. , 2016). В то время как иммиграция восточной трески включала все размерные классы >32 см, настоящее исследование не может задокументировать, перемещалась ли мелкая треска (<32 см), встречающаяся с 2011 г., в бассейн Арконы с востока в виде молоди или потомства из иммигранты, уже проживающие в бассейне Арконы.

    Таким образом, это исследование подтверждает гипотезу Eero et al. Гипотеза (2014) об очевидном усилении распространения восточно-балтийской трески в бассейн Арконы, связанном с увеличением численности восточно-балтийской трески. Подход к идентификации запаса на основе формы отолита оказался полезным для разделения взрослых особей восточного и западного происхождения в целях оценки запаса и управления рыболовством. Тем не менее, соответствующие управленческие решения также зависят от того, дают ли восточные иммигранты, обнаруженные в западной части Балтики, жизнеспособное потомство в районе их нового проживания.

    Вклад восточной трески в пополнение в западной части Балтийского моря

    Нерестилища трески в Балтийском море находятся в глубоких соленых водах на глубине ниже 20–40 м (Hüssy, 2011). Пиковый сезон нереста зависит от района с прогрессивно более поздним нерестом к востоку, с января/февраля в Каттегате (SD 21) до марта/апреля в Киле и Мекленбургском заливе (SD 22) и июня/июля в бассейне Борнхольма (SD 25). ; Tomkiewicz and Köster, 1999; Wieland et al., 2000; Витале и др. , 2005; Блейл и др. , 2009). Кроме того, бассейн Арконы с начала 1990-х годов был известным районом нереста трески (Bleil and Oeberst, 2002) с пиком нереста в июне/июле, что позволяет предположить, что эта треска принадлежит к восточной стае (Bleil et al. , 2009). ). В противоположность этому, нерест, по-видимому, ограничивался ранней весной 1980-х годов (Berner, 1985; Bagge et al. , 1994). Эти исследования свидетельствуют о значительной временной изменчивости степени использования восточно-балтийской треской бассейна Арконы в качестве нерестилища.В свете увеличения иммиграции восточной трески важно оценить, производят ли эти иммигранты жизнеспособное потомство и какой запас вносят новобранцы. С этой целью мы проверили гипотезу о том, что бассейн Арконы обеспечивает условия окружающей среды, подходящие для нереста восточно-балтийской трески и выживания на ранних стадиях жизни (икры и личинок), и что потомство восточной трески удерживается в западной части Балтийского района управления.

    Первым шагом в этой оценке было проверить, подходят ли условия окружающей среды в бассейне Арконы для успешного воспроизводства.При средней пригодности нерестилища ок. 30%, бассейн Арконы значительно ниже, чем в других известных нерестилищах, таких как Каттегат (90%), Большой Бельт (80%), Саунд (45%), Кильский залив и Мекленбургский залив (50%; Хюсси и др.). и др. , 2012). Общим для всех районов является то, что пригодность среды обитания ограничена в первую очередь низкой соленостью и лишь в редких случаях низкими температурами. Пики в среде обитания, подходящей для размножения, редко длятся более 1 месяца и в основном приходятся на середину мая – конец июня.В отдельные годы (1995, 1999, 2002, 2007, 2010) в течение всего сезона наблюдалась низкая пригодность местообитаний. Эти результаты ясно показывают, что репродуктивный успех восточно-балтийской трески в бассейне Арконы может быть ограничен узкими временными окнами возможностей, с совпадением между пиком нереста и максимальной пригодностью среды обитания только в некоторые годы.

    Следующая проверенная гипотеза касалась того, существовали ли в бассейне Арконы подходящие условия окружающей среды для выживания на ранней стадии жизни (т.е. яйца и личинки) восточно-балтийской трески. Смертность на этих стадиях жизни была относительно высокой: около 50% последовательно выпущенных яиц погибло. Смертность была почти исключительно связана со смертью из-за контакта с дном, вызванного низкой соленостью окружающей среды и увеличением плотности яиц во время развития (Petereit et al. , 2014). Для восточно-балтийской трески информация об изменении плавучести во время развития икры отсутствует. Как видно из наблюдений за икрой западно-балтийской трески (Petereit и др. ., 2014), можно было ожидать, что снижение плавучести яиц в течение последней четверти развития яйца приведет к снижению вероятности выживания яйца, в основном из-за увеличения осаждения или дальнейшего воздействия вредных концентраций кислорода на яйца. Предыдущие наблюдения за выживаемостью личинок западно-балтийской трески показали, что выживаемость на ранних стадиях жизни также низка в Кильском и Мекленбургском заливах, которые находятся рядом с бассейном Арконы, а также ограничена низкой соленостью окружающей среды (Hinrichsen et al., 2012).

    Последняя гипотеза касалась пригодности экологических условий в бассейне Арконы для удержания восточно-балтийских рекрутов трески в западной части Балтийского моря. В этом исследовании выживаемость на ранних стадиях жизни была самой низкой в ​​мае и самой высокой в ​​июле. В то же время удержание в бассейне Арконы было самым низким в мае и самым высоким в июле/августе, при этом яйца в основном дрейфовали на восток. Скорость и направление ветра являются ключевыми факторами этих моделей сноса/удержания (Hinrichsen et al., 2001). Пиковое время нереста восточно-балтийской трески в июне/июле (Tomkiewicz and Köster, 1999; Wieland et al. , 2000; Bleil et al. , 2009), таким образом, совпадает с временным окном, обеспечивающим максимальную выживаемость и удержание при Бассейн Аркона. Тем не менее, следует иметь в виду, что вероятность успешного выхода яйцеклетки мала, а смертность ранних стадий жизни значительна. Исследования ихтиопланктона подтверждают эти наблюдения, поскольку в районе Арконы в 1990-х и 2000-х годах наблюдалось лишь несколько личинок трески (Klenz, 1999, 2006).

    Это исследование показало, что восточно-балтийская треска, иммигрирующая в бассейн Арконы, может способствовать пополнению в западной части Балтийского района управления, но потенциал выживания икры и личинок ограничен. Только в годы, характеризующиеся особыми условиями, они могут способствовать пополнению: после поступления соленых вод и при основном нересте в июле/августе. Это подтверждает наблюдения о том, что пополнение трески во всей западной части Балтийского моря (ICES, 2013) в последние годы было низким, несмотря на большой размер запаса в бассейне Арконы.

    Значение для оценки запасов и управления ими

    Установление квоты на вылов на основе оценок промысловой смертности является распространенным инструментом управления коммерческим рыболовством. При промысле нескольких запасов одного и того же вида субквоты могут устанавливаться на основе пространственно структурированных моделей оценки или с помощью пространственно разрешенных правил контроля вылова (Kritzer and Liu, 2013). Пространственно структурированные модели оценки объединяют информацию о составе запаса из нескольких взаимосвязанных областей, хотя состояние запаса, а также контрольные точки определяются для объединенного запаса (Kritzer and Liu, 2013 и ссылки в этом документе).Однако применение таких фреймворков остается редкостью (Cadrin and Secor, 2009). Если модели оценки с пространственным разрешением нецелесообразны и необходимо использовать модели оценки отдельного запаса, несмотря на наличие отдельных компонентов запаса (Хаммер и Циммерманн, 2005 г.), стратегия управления с пространственным распределением квот на вылов является вариантом устойчивого управления рыболовством.

    Два запаса балтийской трески отличаются от этих сценариев тем, что теперь они оцениваются и управляются как отдельные запасы, несмотря на то, что их районы распространения пересекаются.До 2015 г. оценка запасов западно-балтийской трески представляла конкретный географический район (SD 22–24), независимо от происхождения обитающей в этом районе трески. Количественный анализ смешивания запасов, представленный в этом документе, стал важным вкладом в облегчение перехода от оценки площадей к оценке запасов трески в Балтийском море в 2015 г. (ICES, 2015). Информация о годовом соотношении восточной и западной трески, обнаруженной в западной части Балтийского района управления, позволила распределить промысловый улов по исходным популяциям и провести оценку запасов для двух биологических популяций по отдельности.Это изменение дает более реалистичную картину динамики популяции западно-балтийской трески, которая была замаскирована в более ранних районных оценках увеличением доли восточно-балтийской трески в этом районе. Непрерывный мониторинг пропорций восточных и западных популяций трески в западной части Балтийского моря необходим для долгосрочного устойчивого управления этими двумя запасами.

    Благодарности

    Это исследование финансировалось Министерством продовольствия, сельского хозяйства и рыболовства Дании и Европейским Союзом в рамках проекта « Улучшение управления на основе идентификации запасов восточно- и западно-балтийской трески » (Европейский фонд рыболовства: контракт №.3744-11-k-0216) и «Оптимальное устойчивое использование имеющихся запасов трески для рыболовства в Дании» (Европейский фонд рыболовства: контракт № 33010-13-k-0269). Исследования, приведшие к этим результатам, также получили финансирование от BONUS (проекты INSPIRE и Bio-C3), совместной программы исследований и разработок в Балтийском море (Art 185), финансируемой совместно с Седьмой программой Европейского Союза по исследованиям, технологическим разработкам и демонстрациям. от Forschungszentrum Jülich Beteiligungsgesellschaft mbH (Германия) и от Инновационного фонда Дании.

    Каталожные номера

    1989

    .

    Обзор моделей миграции рыб в Балтийском море

    .

    Rapports et Procès-verbaux des Réunions du Conseil International pour l’Exploration de la Mer

    ,

    190

    :

    72

    96

    .

    1969

    .

    Предварительные результаты экспериментов по мечению трески в западной части Балтики

    .

    Документ ICES CM 1969/F: 29

    .

    1994

    .

    Балтийская треска

    .

    Дана

    ,

    10

    :

    1

    28

    .

    1967

    .

    Результаты мечения трески в западной и центральной Балтике в период 1962–1965 гг.

    .

    Документ ICES CM 1967/F: 05

    .

    1974

    .

    Некоторые результаты опытов ГДР по мечению трески на Балтике 1968–1971 гг.

    .

    Документ ICES CM 1974/F: 32

    .

    1981

    .

    Дислокационные параметры экспериментов по мечению трески на Балтике (подразделы 22–25) за 1959–1975 гг.

    .

    Документ ICES CM 1981/J: 15

    .

    1985

    .

    Die Periodische Veränderung der Gonadenmasse und der Laichzyklus des «Ostsee-» und «Beltseedorches» ( G. morhua callarias⁄ G. morhua morhua ) в verschiedenen Regionen der Ostsee

    .

    Fischerei-Forschung

    ,

    23

    :

    49

    57

    .

    1985

    .

    Zum saisonalen Längenwachstum des Dorsches der Mecklenburger Bucht nach Wiederfangdaten von Markierungsexperimenten und Bestandsvergleichen

    .

    Fischerei-Forschung

    ,

    23

    :

    63

    69

    .

    1989

    .

    Дискриминация между «балтийской треской» ( Gadus morhua callarias L .) и «Поясная морская треска» ( Гадус морхуа морхуа ) по морфометрическим и меристическим признакам

    .

    Документ ICES CM 1989/J: 13

    .

    1985

    .

    Морфометрические и меристические признаки запасов трески в Балтийском море

    .

    Документ ICES CM 1985/J: 11

    .

    1969

    .

    Нерестовые сообщества балтийской трески и степень их смешения

    .

    Документ ICES CM 1969/F: 7

    .

    1995

    .

    Untersuchungen zur Aufzucht von Dorsch ( Гадус морхуа ) der Westlichen Ostsee. 3. Aufbau und Hälterung eines Laichfischbestandes sowie Erbrütung der gewonnenen Eier

    .

    Informationen aus der Fischwirtschaft und Fischereiforschung

    ,

    42

    :

    133

    146

    .

    2002

    .

    Районы нереста запаса трески в западной части Балтийского моря и минимальная длина в период половозрелости

    .

    Архив рыбного хозяйства и морских исследований

    ,

    49

    :

    243

    258

    .

    2009

    .

    Развитие сезонной половозрелости балтийской трески в различных районах нереста: значение Арконского моря для летнего нереста

    .

    Журнал прикладной ихтиологии

    ,

    25

    :

    10

    17

    .

    2009

    .

    Изменчивость транспортировки икры и личинок рыб.III. Влияние гидродинамики и поведения личинок на пополнение на месте

    .

    Серия «Прогресс морской экологии»

    ,

    390

    :

    195

    211

    .

    2000

    .

    Различия между серебристым хеком ( Merluccius bilinearis ) акции в У.С. воды северо-западной Атлантики на основе морфометрии целых отолитов.

    .

    Рыболовный бюллетень

    ,

    98

    :

    451

    462

    .

    2013

    .

    Методы идентификации запасов: обзор

    . In

    Методы идентификации запасов: применение в науке о рыболовстве, 2-е изд.

    , стр.

    1

    5

    . Эд. к .

    Академическая пресса Elsevier

    ,

    Берлингтон, США

    .

    588 стр.

    .

    2009

    .

    Учет пространственной структуры популяции при оценке запасов: прошлое, настоящее и будущее

    . In

    Будущее науки о рыболовстве в Северной Америке

    , стр.

    405

    426

    . Эд. к .

    Спрингер

    ,

    Нидерланды

    .

    736 стр.

    .

    1993

    .

    Распознавание запасов с использованием анализа формы отолитов

    .

    Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences,

    50

    :

    1062

    1083

    .

    2004

    .

    Влияние пола, стада и окружающей среды на форму атлантической трески известного возраста ( Гадус морхуа ) отолиты

    .

    Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences,

    61

    :

    158

    167

    .

    2014

    .

    Последствия восстановления запасов для соседней единицы управления: опыт балтийской трески

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    71

    :

    1458

    1466

    .

    2012

    .

    Почему выздоравливает восточно-балтийская треска?

    Морская политика

    ,

    36

    :

    235

    240

    .

    , С.

    2005

    .

    Роль идентификации запаса в формулировании рекомендаций по управлению рыболовством

    . В

    Методы идентификации запасов: применение в науке о рыболовстве

    , 1stedn , стр.

    631

    658

    .Эд. к .

    Академическая пресса Elsevier

    ,

    Берлингтон, США

    .

    681 стр.

    .

    1997

    .

    Влияние зависящей от роста смертности, внешней среды и внутренней динамики на рост отолитов личинок рыб: индивидуальный подход к моделированию

    .

    Журнал биологии рыб

    ,

    51

    :

    121

    134

    .

    2012

    .

    Пространственно-временная изменчивость выживаемости западнобалтийской трески на ранней стадии жизни, опосредованная плавучестью икры, гидрографией и гидродинамикой

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    69

    :

    1744

    1752

    .

    1997

    .

    Моделирование дрейфа личинок трески в Борнхольмской котловине летом 1994 г.

    .

    Исследования континентального шельфа

    ,

    17

    :

    1765

    1784

    .

    2002б

    .

    Биофизическое моделирование личинок балтийской трески ( Гадус морхуа ) рост и выживание

    .

    Канадский журнал рыболовства и водных наук

    ,

    59

    :

    1858

    1873

    .

    2001

    .

    Проверка гипотезы дрейфа личинок в Балтийском море: удержание и рассеивание, вызванное ветровой циркуляцией

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    58

    :

    973

    984

    .

    2002а

    .

    Анализ влияния краткосрочных колебаний физических процессов на среду нереста восточно-балтийской трески: применение трехмерной гидродинамической модели

    .

    Журнал морских систем

    ,

    32

    :

    281

    294

    .

    2014

    .

    Динамика Gadoid: различные представления при сопоставлении тенденций запасов и популяции и их последствия для управления

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    71

    :

    1433

    1442

    .

    2010

    .

    Почему у балтийской трески определение возраста ( Гадус морхуа Л.) так сложно

    ?

    Журнал морской науки ICES

    ,

    67

    :

    1198

    1205

    .

    2011

    .

    Обзор западнобалтийской трески ( Гадус морхуа ) динамика набора

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    68

    :

    1459

    1471

    .

    2012

    .

    Гидрографическое влияние на пригодность нерестовых местообитаний западнобалтийской трески ( Гадус морхуа )

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    69

    :

    1736

    1743

    .

    2016

    .

    Оценка формы отолитов как инструмент различения запасов морских рыб на примере балтийской трески

    .

    Исследования в области рыболовства

    ,

    174

    :

    210

    218

    .

    ИКЕС

    .

    2013

    .

    Отчет Рабочей группы по оценке рыболовства в Балтийском море (WGBFAS), 10–17 апреля 2013 г., штаб-квартира ИКЕС, Копенгаген, Дания

    .

    ICES CM 2013/ACOM: 10

    .

    747 стр.

    .

    ИКЕС

    .

    2015

    .

    Отчет сравнительного семинара по запасам балтийской трески (WKBALTCOD), 2–6 марта 2015 г., Росток, Германия

    .

    ICES CM 2015/ACOM: 35

    .

    172 стр.

    .

    2009

    .

    Кумперы или сплиттеры? Оценка планов восстановления и управления метапопуляциями сельди

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    66

    :

    1776

    1783

    .

    1999

    .

    Ichthyoplanktonaufnahmen als Beitrag zu Biodiversitätsuntersuchungen in der westlichen Ostsee

    .

    Informationen aus der Fischwirtschaft und Fischereiforschung

    ,

    46

    :

    27

    31

    .

    2006

    .

    Личинки рыб в западной части Балтийского моря — исследования биоразнообразия с 2000 по 2005 год

    .

    Informationen aus der Fischereiforschung

    ,

    53

    :

    35

    39

    .

    2013

    .

    Стратегии управления рыболовством для решения сложной пространственной структуры морских рыбных запасов

    . In

    Методы идентификации запасов: применение в науке о рыболовстве, 2-е изд.

    , стр.

    29

    57

    . Эд. к .

    Академическая пресса Elsevier

    ,

    Берлингтон, США

    .

    588 стр.

    .

    1982

    .

    Эллиптические элементы замкнутого контура

    .

    Сравнительная графика и обработка изображений

    ,

    18

    :

    237

    258

    .

    2000

    .

    О термохалинной изменчивости Балтийского моря

    .

    Журнал морских систем

    ,

    25

    :

    333

    357

    .

    2014

    .

    Количественная неоднородность областей гипоксии и аноксии в Балтийском море с помощью упрощенного подхода, связанного с гидродинамической моделью потребления кислорода

    .

    Журнал морских систем

    ,

    134

    :

    20

    28

    .

    2002

    .

    Влияние дистанционного и местного атмосферного воздействия на циркуляцию и апвеллинг в Балтийском море

    .

    Теллус

    ,

    54А

    :

    299

    316

    .

    1992

    .

    Характеристики основных притоков Балтийского моря — статистический анализ

    .

    Исследования континентального шельфа

    ,

    12

    :

    1375

    1400

    .

    2007

    .

    Характеристика локальных популяций обыкновенной камбалы Солея подошвенная (Pisces, Soleidae) на северо-западе Средиземноморья

    .

    Морская биология

    ,

    151

    :

    997

    1008

    .

    2002

    .

    Распределение «трески поясного моря» и «балтийской трески» в Балтийском море с 1995 по 2001 г., оцененное с помощью дискриминантного анализа числа лучей спинного плавника

    .

    Документ ICES CM 2002/L: 16

    .

    2010

    .

    Восстановление истощенных запасов рыбы: хорошее, плохое и, в основном, уродливое

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    67

    :

    1830

    1840

    .

    2013

    .

    Индивидуальное поведение балтийской трески Гадус морхуа по отношению к полу и репродуктивному состоянию

    .

    Водная биология

    ,

    18

    :

    197

    207

    .

    и другие.

    2012

    .

    Ассоциированные с генами маркеры предоставляют инструменты для борьбы с незаконным рыболовством и ложной экологической сертификацией

    .

    Связь с природой

    ,

    3

    :

    851

    .

    2005

    .

    Сохранение молоди в гибридной зоне между атлантической треской Северного и Балтийского морей ( Гадус морхуа )

    .

    Канадский журнал рыболовства и водных наук

    ,

    62

    :

    2219

    2225

    .

    2003

    .

    Доказательства гибридной зоны у атлантической трески ( Гадус морхуа ) в Балтийском море и Датском поясе морей, выявленных анализом отдельных примесей

    .

    Молекулярная экология

    ,

    12

    :

    1497

    1508

    .

    1994

    .

    Изменение плавучести икры балтийской трески Гадус морхуа и его последствия для выживания яиц в преобладающих условиях в Балтийском море

    .

    Серия «Прогресс морской экологии»

    ,

    110

    :

    67

    74

    .

    1997

    .

    Требования к солености для успешного нереста балтийской и бельмийской трески и возможность взаимодействия запасов трески в Балтийском море

    .

    Серия «Прогресс морской экологии»

    ,

    152

    :

    261

    271

    .

    2001

    .

    Значение трески поясного моря для восточно-балтийского запаса трески

    .

    Архив рыбного хозяйства и морских исследований

    ,

    49

    :

    83

    102

    .

    1985

    .

    Эксперименты по миграции и трансплантации трески в Балтийском море

    .

    Zeitschrift für angewandte Ichthyologie

    ,

    1

    :

    3

    16

    .

    2014

    .

    Плавание вдоль уровней плавучести: рассеивание и выживание икры западно-балтийских рыб

    .

    Прогресс в океанографии

    ,

    122

    :

    131

    152

    .

    2010

    .

    Падение запасов и их восстановление: механизмы, которые устанавливают и поддерживают замыкание жизненного цикла в пространстве и времени

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    67

    :

    1841

    1848

    .

    2004

    .

    GeneClass2: программное обеспечение для генетического назначения и обнаружения мигрантов первого поколения

    .

    Журнал наследственности

    ,

    95

    :

    536

    539

    .

    1997

    .

    Обнаружение иммиграции с использованием мультилокусных генотипов

    .

    Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки

    ,

    94

    :

    9197

    9201

    .

    1999

    .

    Verhaltensänderungen der Larven des Ostseedorches ( Gadus morhua callarias ) während der Dottersackphase

    .

    Berichte aus dem Institutes für Meereskunde

    ,

    50

    стр.

    1998

    .

    О причинах крупных стоков Балтийского моря – анализ длинных временных рядов

    .

    Исследования континентального шельфа

    ,

    18

    :

    67

    97

    .

    2013

    .

    Концепция единичного запаса: ограниченная рыба и рыболовство

    . In

    Методы идентификации запасов: применение в науке о рыболовстве, 2-е изд.

    , стр.

    7

    28

    .Эд. к .

    Академическая пресса Elsevier

    ,

    Берлингтон, США

    .

    588 стр.

    .

    1981

    .

    Исследования развития икры и личинок трески Северного моря ( Гадус морхуа Л.)

    .

    Rapports et Procès-Verbaux des Réunions du Conseil International pour l’Exploration de la Mer

    ,

    178

    :

    553

    559

    .

    1999

    .

    Процесс созревания и время нереста трески в Борнхольмской котловине Балтийского моря: предварительные результаты

    .

    Документ ICES CM 1999/Y: 25

    .

    и другие.

    2013

    .

    Изменчивость и взаимосвязь популяций камбалы от восточной части Северного моря до западной части Балтийского моря и последствия для оценки и управления

    .

    Журнал морских исследований

    ,

    84

    :

    40

    48

    .

    2005

    .

    Оценка временного развития яичников у Гадус морхуа от пролива Саунд и Каттегат, Северное море

    .

    Журнал биологии рыб

    ,

    67

    :

    669

    683

    .

    1996

    .

    Трофодинамическое и адвективное влияние на личинок трески и пикши на отмели Жорж

    .

    Глубоководные исследования II

    ,

    43

    :

    1793

    1822

    .

    2000

    .

    Изменение сроков нереста балтийской трески: возможные причины и последствия для пополнения

    .

    Журнал морской науки ICES

    ,

    57

    :

    452

    464

    .

    1994

    .

    Развитие икры балтийской трески при различных уровнях температуры и содержания кислорода

    .

    Дана

    ,

    10

    :

    163

    177

    .

    Примечания автора

    © Международный совет по исследованию моря, 2015 г. Все права защищены. Для получения разрешений отправьте электронное письмо по адресу: [email protected]

    .

    границ | Тенденции абсолютного уровня Балтийского моря в эпоху спутниковой альтиметрии: пересмотр

    1.Введение

    Прибрежные сообщества вынуждены постоянно приспосабливаться к изменениям уровня моря (УМ). Глобальные продукты SL, такие как продукты, разработанные Европейским космическим агентством в рамках Инициативы по изменению климата на уровне моря (SLCCI) (Legeais et al., 2018), данные интегрированного многоцелевого океанского альтиметра для исследования климата (Beckley et al., 2017) и службы Copernicus (Von Schuckmann et al., 2016) играют важную роль в отслеживании глобального повышения SL, одного из самых серьезных последствий изменения климата.Эти синоптические и объективные продукты SL генерируются с использованием парка спутниковых датчиков высотомеров на орбите более двух десятилетий. Тем не менее, для региональной адаптации к местным прибрежным условиям и планирования будущих сценариев требуется информация об SL с учетом региональных особенностей.

    В Балтийском море (BS) спутниковые наблюдения особенно важны, учитывая, что сеть мареографов (TG), которые измеряют относительный SL, сильно подвержена влиянию вертикального движения суши (VLM) и, в частности, из-за ледникового Изостатическая регулировка (GIA) (Ludwigsen et al., 2020). Например, относительные тренды SL в северной части ЧС за последние несколько десятилетий оказались резко отрицательными, тогда как абсолютные тренды SL демонстрируют значительные положительные тренды (Olivieri, Spada, 2016; Madsen et al., 2019). Хотя продукты глобальной альтиметрии использовались для изучения SL в этом районе (Karabil et al., 2018), на них влияют пробелы в данных, которые сглаживаются типичной сильной интерполяцией в пространстве и времени (Madsen et al., 2019). В частности, БС включает в себя две основные особенности, ограничивавшие использование спутниковой альтиметрии с начала «эры альтиметрии»: наличие морского льда и близость побережья.Например, среднегодовая максимальная протяженность морского льда в марте покрывает до 40% водной поверхности (Leppäranta and Myrberg, 2009), и на почти 400 000 90 576 км 90 577 91 753 2 91 754 водной поверхности приходится около 200 000 островов. Однако преимуществом использования альтиметрии в БС является то, что приливная составляющая ограничена, что нивелирует известные проблемы приливного моделирования в районах со сложным берегом и батиметрией.

    Успехи в обработке альтиметрии показали, что специальные методы обработки сигналов способны повысить качество и количество извлечений (Benveniste et al., 2019). Это особенно важно, когда более точное соответствие отраженного сигнала радара (повторное отслеживание) сочетается со специальным выбором поправок к альтиметрическому диапазону для улучшения прибрежных данных (Benveniste et al., 2020). В районах, покрытых морским льдом, методы классификации позволяют идентифицировать водные апертуры (отводы), что в сочетании с повторным прослеживанием позволяет извлекать SL. Такая обработка недавно привела к улучшению анализа SL в Северном Ледовитом океане (Rose et al., 2019), но еще никогда не применялась к BS.Этот пробел предоставил возможность для проекта Европейского космического агентства «Уровень моря + Балтика» (ESA Baltic SEAL) создать региональный продукт SL с координатной сеткой, который включает наблюдения, полученные на основе альтиметрических измерений, полученных с отводов морского льда и прибрежных вод.

    Использование специализированных альтиметрических продуктов SL в сочетании с внешними наборами данных может способствовать описанию локальных различий в тенденциях и изменчивости SL (Passaro et al., 2016). Установлено, что изменчивость SL в BS сильно коррелирует с изменчивостью западных ветров (Andersson, 2002).Характер ветра модулируется крупномасштабной изменчивостью атмосферного давления, которая может быть описана климатическими индексами и, в частности, индексом Североатлантического колебания (САК) (Jevrejeva et al., 2005). Таким образом, цель данного исследования состоит в том, чтобы проанализировать тренд SL в BS в эпоху альтиметрии и охарактеризовать взаимосвязь между режимами ветра, САК и изменчивостью абсолютного SL в масштабе суббассейна. Для этого мы используем SL с привязкой к координатной сетке ESA Baltic SEAL, обобщая методологию, использованную для создания этого набора данных, и оценивая его производительность по сравнению с данными in-situ и глобальными продуктами SL с привязкой к координатной сетке.Затем рассчитываются тренды, обеспечивающие статистическую неопределенность, учитывающую серийную корреляцию во временном ряду.

    2. Методы

    2.1. Обработка альтиметрических данных

    Это исследование основано на анализе проекта ESA Baltic SEAL, документация которого находится в свободном доступе на http://balticseal.eu/outputs/. В контексте этого проекта вдольпутевые данные большинства альтиметрических миссий, проводившихся за последние два десятилетия, повторно обрабатываются для создания специального ежемесячного продукта с привязкой к координатной сетке с мая 1995 года по май 2019 года.В частности, используются следующие обычные альтиметрические миссии в режиме низкого разрешения (LRM): TOPEX-Poseidon (TP, с мая 1995 г.), Jason-1 (J-1), Jason-2 (J-2), ERS-2, Envisat. и САРАЛ. С учетом новейшей технологии альтиметрии с задержкой-доплером (DD) были получены данные следующих миссий: Cryosat-2 (CS-2), Sentinel-3A и Sentinel-3B (S3-A/B).

    Высокочастотные данные загружаются, т. е. распространяются с частотой 20 Гц для большинства миссий, за исключением 10 Гц для TP, 40 Гц для SARAL и 18 Гц для Envisat.Подробный список источников данных и версии альтиметрических данных, полученных для повторной обработки, представлен в Ringgaard et al. (2020).

    Общий процесс от радиолокационного импульса до оценки SSH, представленной в виде продукта с координатной сеткой, показан на рисунке 1. Также показаны усовершенствования, которые реализует проект ESA Baltic SEAL, чтобы адаптировать данные, полученные для региональных заинтересованных сторон BS, и дальнейшее развитие передовой практики для прибрежных альтиметрия по всему миру. Эти усовершенствования кратко изложены в следующих разделах и основаны на общем процессе преобразования импульса в SL.

    Рисунок 1 . От измерений до скорректированных оценок уровня моря, поставляемых в виде наборов данных вдоль пути и с координатной сеткой. Простая блок-схема происхождения данных волновой формы и того, как они обрабатываются для получения оценки уровня моря ESA Baltic SEAL. Шаги процесса, которые усовершенствованы и адаптированы для использования в BS, выделены оранжевым цветом.

    2.1.1. Классификация

    В зимние месяцы части БС, особенно районы Ботнического и Финского заливов, как показано на рис. 2, покрыты динамически меняющимся морским ледовым покровом, что затрудняет непрерывные, сплошные оценки SL.Более того, наблюдения в течение зимнего сезона ограничиваются уловами (т. е. узкими трещинами в морском льду), что дает лишь кратковременные, ограниченные в пространстве возможности для измерений в открытой воде.

    Рисунок 2 . Область исследования разделена на разные блоки, представляющие основные суббассейны. Цветовые оттенки отображают батиметрию.

    Поведение отраженных радиолокационных сигналов используется для классификации возвратов свинца и определения открытых акваторий в пределах морского льда. Применяемое обнаружение открытой воды основано на неконтролируемых алгоритмах машинного обучения искусственного интеллекта.Алгоритм, использованный в этом исследовании, описан Müller et al. (2017) для альтиметрии LRM и ее универсальность для применения также к миссиям DD были показаны в Dettmering et al. (2018).

    Чтобы автоматически сгруппировать эталонные наборы данных в определенное количество кластеров, представляющих различные типы сигналов, образцы сигналов из обучающего набора вводятся в алгоритм кластеризации K-medoids (Xu and Wunsch, 2008; Celebi, 2014). В принципе, K-medoids ищет скрытые сходства в данных на основе заданного входного пространства признаков, сводя к минимуму расстояние между отдельными признаками и наиболее центральными признаками (медоидами) из самого пространства признаков.Сначала алгоритм случайным образом определяет K-медоидов с последующим вычислением расстояния между всеми признаками и изначально выбранными K центрами. На следующих шагах K-medoids изменяет расположение медоидов до тех пор, пока между функциями нет движения. K-medoids относится к «раздельным» алгоритмам кластеризации, для которых требуется предварительно определенное количество кластеров K.

    После кластеризации кластеры вручную назначаются различным типам поверхности, используя базовые знания о физических свойствах обратного рассеяния отдельных условий поверхности и статистику признаков для каждого кластера.

    Рассматриваемые признаки формы сигнала являются обычными, описывающими форму эха: максимум формы сигнала, спад заднего фронта (экспоненциальная функция, подогнанная к заднему фронту сигнала), шум формы сигнала, наклон переднего фронта, наклон заднего фронта. Функции применяются ко всем необходимым спутниковым миссиям и наборам данных альтиметрии.

    Вторая часть классификации связана с классификацией остальных сигналов. Поэтому применяется классификатор K-ближайших соседей (KNN).KNN ищет ближайшее расстояние между эталонной моделью и оставшимися сигналами (Hastie et al., 2009). Большинство кластеров среди K ближайших соседей определяет, какой класс должен быть назначен сигналу.

    В результате классификации каждая высокочастотная волна классифицируется как открытая вода или морской лед. Волны, классифицируемые как отражения от морского льда, помечаются и не учитываются при создании продукта с координатной сеткой.

    2.1.2. Повторное отслеживание

    Все сигналы альтиметрических миссий, использованные в этом исследовании, за исключением TP, переоснащены с помощью специальных алгоритмов (ретрекеров), которые способны отслеживать сигнал в открытом океане, на побережье и в условиях, покрытых морским льдом.

    ALES+ — это ретрекер, который был доработан и расширен для всех миссий, рассматриваемых в этом проекте. ALES+ основан на функциональной форме Брауна-Хейна, которая моделирует отражение радара от океана к спутнику. Теоретическая модель океана Брауна-Хейна является стандартной моделью для ретрекеров открытого океана и описывает среднюю возвращаемую мощность шероховатой рассеивающей поверхности (то есть то, что мы просто называем волновой формой) (Браун, 1977; Хейн, 1980). Полное описание ретрекера ALES+ для миссий LRM представлено в Passaro et al.(2018а).

    В случае сигналов DD соответствующая версия под названием ALES+ SAR использует упрощенную версию функциональной формы Брауна-Хейна в качестве эмпирического ретрекера для отслеживания переднего фронта сигнала. Упрощение модели достигается за счет задания фиксированного затухания заднего фронта вместо зависимости от параметров антенны (ширина луча, неправильное наведение), как в случае LRM. Полное описание ретрекера ALES+ SAR представлено в Passaro et al. (2020а).Данные из CS-2, S3-A/B могут быть повторно обработаны с помощью ALES+ SAR с использованием сервиса ESA Grid Processing On Demand (GPOD) (https://gpod.eo.esa.int/, Passaro et al., 2020b).

    Посредством обнаружения переднего фронта ALES+ и ALES+ SAR отслеживают только субволну, ширина которой зависит от высоты волны в LRM и фиксируется в DD. Таким образом, можно избежать учета возмущений сигнала, характерных для прибрежной зоны, при подгонке эхосигналов. В случае остроконечных волн, типичных для отводов в морском льду, оба алгоритма выполняют прямую оценку наклона задней кромки.

    Вместе с повторным отслеживанием вычисляется специальная поправка на погрешность состояния моря (SSB). Коррекция SSB вычисляется для частоты 20 Гц. Это гарантирует более высокую точность поиска диапазона, поскольку уменьшает влияние коррелированных ошибок в повторно отслеживаемых параметрах (Passaro et al., 2018b).

    Для миссий LRM поправка SSB получена с использованием той же 2D-карты из Tran et al. (2010), но рассчитано для каждой высокочастотной точки с использованием высокочастотных оценок скорости ветра и высоты значительных волн (SWH) из ALES+.

    В исходных продуктах альтиметрии DD поправка SSB либо отсутствует (Cryosat-2), либо рассчитывается с использованием модели Джейсона. Вместо этого первая модель вычисляется специально для ретрекера ALES+ SAR. В качестве эталонного параметра, на котором строится модель, мы берем время нарастания переднего фронта, которое принимается в качестве прокси для значимой высоты волны.

    Поправки получаются путем наблюдения остатков SL (без применения поправок) в точках пересечения спутниковых дорожек (точки пересечения).σce+ϵ    (1)

    , где o и e обозначают нечетные и четные дорожки (указывающие восходящие и нисходящие дорожки соответственно), ϵ учитывает остаточные ошибки, σ c — время нарастания переднего фронта. Таким образом, у нас есть набор из 90 576 m 90 577 линейных уравнений, который решается методом наименьших квадратов. Выбранный α является таким, который максимизирует дисперсию, объясненную при пересечениях, т. е. разницу между дисперсией разности пересечений до и после поправки на SSB с использованием вычисленной модели.

    2.1.3. Выбор коррекции диапазона

    После того, как дальности были получены путем повторного отслеживания волновых форм, для определения высоты поверхности моря (SSH) применяется следующее уравнение альтиметра:

    SSH=Horbit-(R+WT+DT+IONO+SSB+DAC            +SET+PT+ROC)    (2)

    Используемые атмосферные и геофизические поправки перечислены в Таблице 1. H орбита и R обозначают высоту орбиты над эллипсоидом TOPEX/POSEIDON и расстояние между спутником и поверхностью моря.Для создания продукта с координатной сеткой SSH также корректируется с учетом океанского прилива и приливной нагрузки с использованием приливной модели FES2014 (Carrere et al., 2015).

    Таблица 1 . Поправки/параметры альтиметра, примененные к обработке вдоль пути.

    2.1.4. Многоцелевая перекрестная калибровка

    Чтобы обеспечить последовательное сочетание всех доступных миссий по измерению высоты, необходима перекрестная калибровка. Мы следуем подходу глобального многоцелевого перекрестного анализа (MMXO), описанному Bosch et al.(2014) для создания согласованного набора данных и согласованной вертикальной привязки для всех миссий по измерению высоты.

    Для всех местоположений пересечения радиальная поправка для наблюдений обоих пересекающихся треков оценивается методом наименьших квадратов на основе различий пересечения без применения какой-либо аналитической модели ошибок. Эти поправки позже интерполируются для всех точек измерения всех миссий, включенных в анализ.

    Этот подход был разработан для глобальной калибровки и адаптирован для региональных приложений в рамках ESA Baltic SEAL.Это включает следующие точки изменения по сравнению с (Bosch et al., 2014):

    1. Максимально допустимая разница во времени для вычислений кроссовера увеличена с 2 до 3 дней, чтобы обеспечить достаточную разницу во времени кроссовера в районе БС.

    2. По той же причине используются все точки пересечения, в том числе прибрежные районы.

    3. Для расчета кроссоверных разностей используются высокочастотные данные. Это реализуется путем изменения интерполяции высот вдоль трассы до точек пересечения с точечной на дальномерную.

    4. Все миссии имеют одинаковый вес. Взвешивание между перекрестными различиями и последовательными различиями адаптировано для учета меньшей области.

    2.1.5. Сетка

    После перекрестной калибровки для нескольких миссий оценки SL вдоль пути подвергаются обнаружению выбросов, последовательные шаги которого перечислены в Passaro et al. (2020а). После этой пометки наблюдения интерполируются на неструктурированной треугольной сетке (т. е. геодезическом многограннике).Сетка имеет пространственное разрешение 6–7 км.

    Ежемесячные оценки SL на сетке получаются путем подгонки наклонной плоскости к каждому узлу сетки с помощью взвешенной интерполяции методом наименьших квадратов с учетом информации SSH вдоль пути в радиусе 100 км вокруг центра узла сетки. Веса Гаусса на основе расстояния определены в диагональной матрице W . Медианное абсолютное отклонение вдольтрековых наблюдений SSH в пределах района в открытом море без сложных топографических особенностей вычисляется по разрешению и используется в качестве оценки неопределенности.Это помещается как дисперсия на главной диагонали матрицы неопределенности Q bb . Информация о неопределенности и W объединяются для формирования весовой матрицы метода наименьших квадратов P bb по уравнению:

    Чтобы устранить все еще существующие выбросы среди данных вдоль пути в пределах максимального размера, взвешенная оценка методом наименьших квадратов выполняется итеративно. На каждой итерации оценивается разница между среднемесячным значением и всеми значениями SSH вдоль пути.Оценки вдоль маршрута, невязка которых в 3 раза превышает стандартное отклонение всех невязок (критерий 3-сигма), помечаются как выбросы, и весовая матрица P bb соответственно обновляется перед новой поправкой методом наименьших квадратов. выполнено.

    Наконец, выполняется дополнительное отбрасывание выбросов на основе распределения Стьюдента: стандартизированные остатки каждого оставшегося наблюдения в пределах радиуса поиска проверяются на соответствие квантилям распределения Стьюдента ( t ), устанавливая 99-й процентиль в качестве граничного условия.Если стандартизованная невязка меньше, чем значение распределения t , соответствующее наблюдение используется в последней итерации уравнивания методом наименьших квадратов.

    2.2. Валидация альтиметрического продукта

    Чтобы проверить продукт SL с координатной сеткой по альтиметрии, мы проводим сравнение с данными SL от TG. Основным источником данных является служба мониторинга морской среды Copernicus (CMEMS), а некоторые данные дополняются национальными наборами данных Датского метеорологического института (DMI), Финского метеорологического института (FMI) и Шведского метеорологического и гидрологического института (SMHI). ).Полный список источников данных ТГ, использованных в этом исследовании, доступен в Ringgaard et al. (2020).

    Чтобы избежать пропусков во временном ряду, мы учитываем только точки сетки с достоверными данными не менее чем за 250 месяцев. Мы также делим БС на разные подбассейны, названия и географические расширения которых представлены на рисунке 2.

    Измерения TG и высотомера SL не эквивалентны, поэтому оба набора данных были дополнительно обработаны перед их сравнением. В частности, для возможности сравнения к данным альтиметрии был добавлен ЦАП, так как данные ТГ на него не корректируются.

    Система отсчета высоты SL альтиметра привязана к эллипсоиду TOPEX, а данные высоты SL TG относятся к системе отсчета Normaal Amsterdams Peil (NAP). Чтобы можно было сравнить пары TG-альтиметрия, среднее значение SL с координатной сеткой было удалено и установлено равным среднему значению соответствующего TG.

    Для проверки набора данных с координатной сеткой учитываются точки сетки в пределах 20 км от каждой ТГ. Поскольку набор данных с координатной сеткой имеет месячную периодичность, данные TG усредняются за месяц.ТГ измеряют относительную SL, а альтиметры измеряют абсолютную SL, поэтому эффект поднятия земли удаляется из данных ТГ с использованием модели GIA NKG2016LU (Vestøl et al., 2019). NKG2016LU — последняя модель GIA для BS. Ближайшие абсолютные значения поднятия суши находятся для каждой ТГ и используются для удаления тренда.

    Среднеквадратическая ошибка (RMSE) и коэффициент корреляции Пирсона (r) вычисляются для всех временных рядов пар TG-сетки, и результаты отображаются на рисунке 3. Из 67 пар TG и альтиметрии с координатной сеткой 62 демонстрируют более высокую корреляцию чем 0.6 и 61 имеют СКО менее 9 см. Район с наименьшими показателями расположен к северу от Датских проливов. Возможная причина кроется в действиях приливо-отливных поправок, которые к северу от проливов имеют гораздо большее значение, чем в БС.

    Рисунок 3 . Коэффициент корреляции и среднеквадратическая ошибка между каждым рассматриваемым ТГ и точками сетки альтиметрии, используемыми для расчета тренда, которые расположены в пределах 20 км. Кружки, показывающие статистику, совмещены с ТГ.

    Результаты валидации с учетом подразделения на подбассейн, используемого в этом исследовании, обобщены в Таблице 2. С этой целью данные ТГ и альтиметрии с привязкой к сетке усредняются в пространстве по каждому подбассейну и во времени каждые 3 месяца. Сравнение показывает, что корреляция никогда не бывает ниже 0,75, а СКО никогда не превышает 0,10 м.

    Таблица 2 . Коэффициент корреляции Пирсона и среднеквадратическая ошибка между ТГ и альтиметрией с координатной сеткой, усредненные в пространстве по суббассейнам, рассматриваемым в этом исследовании, и во времени каждые 3 месяца.

    2.3. Методы анализа SL

    2.3.1. Вычисление тренда

    Мы оцениваем сезонный цикл, линейный тренд и неопределенности параметров путем подгонки многолетних месячных средних (для аппроксимации сезонности) и линейного тренда к месячным данным с координатной привязкой. С точки зрения формулировки это означает подгонку временного ряда d ( t ) к модели y ( t ), которая для каждого месячного шага t определяется как:

    y(t)=o+at+mi+ϵ    (4)

    Где o — смещение, a — линейный тренд, m i — среднее месячное многолетнее за месяц i , соответствующий временному шагу t и ϵ — невязка шум.Оценка тренда находится путем аппроксимации методом линейных наименьших квадратов. Тем не менее стандартная ошибка σ решения наименьших квадратов была бы нереалистичной, поскольку она не учитывала бы автокорреляцию временного ряда. Следовательно, для учета автокорреляции σ находится с помощью итеративной оценки максимального правдоподобия (MLE), как описано в [6]. Это требует определения соответствующей ковариационной матрицы наблюдений, включая формулировку остаточного шума. В частности, мы исследуем соответствие множества различных комбинаций стохастических моделей шума, как это сделано в e.г., Ройстон и др. (2018): это авторегрессионная модель шума AR (1), степенной закон плюс белый, обобщенный Гаусс-Марков (GGM) плюс белый, мерцающий шум плюс белый и авторегрессионное дробно-интегрированное скользящее среднее (ARFIMA) модель. Для рассматриваемой области мы находим, что в среднем AR(1) имеет самые низкие средние (или медианы) значения информационного критерия Акаике (AIC, Akaike, 1998) и байесовского информационного критерия (BIC, Schwarz, 1978). Наконец, неопределенности, представленные в этом исследовании, масштабируются как 1.96 * σ, чтобы получить доверительный интервал 95%.

    2.3.2. Анализ главных компонентов

    Мы проводим анализ главных компонент (АГК) (Preisendorfer, 1988), чтобы исследовать основные режимы изменчивости SL в BS. Для этого рассмотрим набор множественных аномалий SL x k ( t ), где k и t описывают размерность данных в пространстве и времени соответственно. Чтобы определить максимальные режимы совместных пространственных и временных вариаций, мы определяем набор линейных комбинаций в форме главной компоненты (PC) u m ( t ) и связанных с ними собственных векторов или эмпирической ортогональной функции (EOF) e км .Линейные комбинации или моды расположены таким образом, что моды более высокого порядка m = 1, 2, 3, … объясняют самые высокие доли дисперсии данных. PCS U M

    6 M ( T ) равны проекции данных вектор на M Th Eigenvector E K M (например, Wilks , 2006):

    um(t)=∑k=1Kekmxk(t),m=1,…,M    (5)

    Таким образом, данные объясняются набором PC, которые представляют собой временные ряды (некоррелированные или независимые друг от друга), а также EOF (или собственные векторы), которые представляют географическую согласованность отдельных режимов.

    Мы вычисляем EOF и их PC на основе месячного SL с привязкой к сетке. Последняя в данном описании называется аномалией уровня моря (УУМ), поскольку она представляет собой аномалию по отношению к среднемесячному значению (например, исходя из среднего значения за все январи периода учета в конкретном узле сетки). Таким образом, мы фиксируем месячную изменчивость «за весь год», а не сезонные вариации. Поскольку месячная изменчивость SL, как правило, наиболее выражена зимой, полученная диаграмма EOF для полного года очень похожа на диаграмму, полученную только для зимнего сезона (DJF).Паттерны EOF задаются как точечные корреляции их ПК с SLA.

    2.3.3. Регрессионный анализ

    Мы используем простой статистический подход, чтобы понять взаимосвязь приземных ветров и тенденций SL: мы вычисляем поточечную линейную регрессию несезонных, месячных и осредненных по бассейну приземных ветров (зональная компонента U и меридиональная компонента V) и SLA путем решения для : SLA ( t ) = aU ( t ) + bV ( t ) + η, где a и b — коэффициенты регрессии первого порядка к 90 остаток (т.г., Сторч и Цвиерс, 1999; Дангендорф и др., 2013). На основе этих точечных линейных регрессий мы оцениваем линейный тренд (без сезонной составляющей), который объясняется отдельными составляющими ветра, а также объясняемой дисперсией изменчивости SL по компонентам (как, например, в Dangendorf et al., 2013). .

    3. Результаты и обсуждение

    3.1. Тренды абсолютного уровня моря

    На рис. 4 показана карта трендов SL, оцененная с использованием набора данных ESA Baltic SEAL.В кружках вдоль побережья наложены оценки ТГ, скорректированные на GIA. В соответствии с предыдущими исследованиями, основанными на эпохе альтиметрии (например, Madsen et al., 2019), установлено, что абсолютный уровень SL повышался по всему региону. Скорость подъема SL увеличивается от юго-запада Балтийского моря (ЮЗ) к Готландской впадине и от Готландской впадины к Ботническому и Финскому заливам.

    Рисунок 4 . Тенденции SL (A) и соответствующие неопределенности (B) , оцененные по альтиметрии (затенение) и TG (кружки) с мая 1995 г. по май 2019 г.ТГ скорректированы для GIA с использованием модели NKG2016. Неопределенности представлены в виде 95% доверительного интервала.

    Извлекая информацию о SL из отводов в пределах морского льда зимой, мы можем распространить анализ на районы, характеризующиеся сезонным покрытием морского льда, т. е. Ботнический и Финский заливы. Тем не менее, пробелы в таких районах вдоль побережья все еще присутствуют. Другие остающиеся пробелы связаны с местами на Датском архипелаге, где преобладающее присутствие суши в радиусе поиска каждой точки сетки препятствует возможности найти достаточно данных, особенно в те годы, когда на орбите находилось мало альтиметров.Наконец, наш анализ SL не дает результатов в некоторых частях архипелага Турку (юго-западное побережье Финляндии). Наличие многочисленных островков в этом районе означает, что подавляющее большинство извлеченных СЛ находится на расстоянии менее 1 км от ближайшей суши. Это значительно ниже возможностей любого высотомера LRM, даже если используется повторное отслеживание берега, чтобы избежать загрязнения земли.

    Эти пробелы в данных могут быть искусственно сокращены за счет более интенсивной интерполяции и различных весовых коэффициентов в процессе построения сетки, тем не менее, в этом исследовании выбор заключается в том, чтобы избежать получения информации, которая на самом деле недоступна.Сравнение соответствия между трендами SL из разных наборов альтиметрических данных и TG, представленных на рисунке 5, является доказательством правильности нашего решения. На гистограммах оценки тренда SL по TG сравниваются с ближайшими оценками по альтиметрии с использованием данных этого исследования (рис. 5A) и данных CMEMS (рис. 5B, Taburet et al., 2019). Временные ряды ограничены интервалом с мая 1995 г. по декабрь 2018 г., чтобы можно было провести сравнение с CMEMS. На рисунке 5C длина временного ряда этого исследования составляет май 1995 г. — декабрь 2015 г., чтобы можно было сравнить с продуктом SLCCI с привязкой к сетке (рис. 5D, Legeais et al., 2018). В обеих парах сравнения сопоставимость между трендами по альтиметрии и по ТГ улучшается на 9% при использовании данных «Балтика+» с точки зрения среднеквадратичного значения различий. Все наборы альтиметрических данных показывают медиану трендов, которая примерно на 0,2 мм/год ниже, чем в записях ТГ. Мы признаем, что нелинейный упругий подъем в результате современной дегляциации, который не учитывается в модели GIA, может повлиять на смещение, хотя было показано, что GIA является доминирующим источником вертикальной деформации в регионе (Ludwigsen et al., 2020).

    Рисунок 5 . Гистограммы различий в оценочных трендах SL по данным альтиметрии с координатной сеткой (SAT) и TG по сравнению с использованием ближайшей точки. Каждая панель соответствует разным наборам данных SAT: набору данных альтиметрии с мая 1995 г. по декабрь 2018 г., разработанному в этом исследовании ( A , Baltic+), набору данных альтиметрии с мая 1995 г. по декабрь 2018 г. CMEMS ( B , Copernicus), набору данных альтиметрии с мая 1995 г. по декабрь 2015 г., разработанный в этом исследовании ( C , Baltic+), набор альтиметрических данных с мая 1995 г. по декабрь 2015 г. SLCCI ( D , SLCCI).

    Рисунок 4B также показывает неопределенность рассчитанных трендов. Это чисто статистическая функция количества выборок во временном ряду и их вариабельности SL с учетом серийной корреляции. Тот же метод используется также для оценки неопределенности тренда, оцененного по ТГ, которые также не имеют значения неопределенности, связанного с каждым измерением. Это согласуется, например, с большинством исследований, оценивающих тенденции на основе альтиметрических измерений (Benveniste et al., 2020). Возможность связать неопределенность с единичным альтиметрическим измерением была исследована (Ablain et al., 2016) и проанализирована в BS Madsen et al. (2019), но требует большого количества допущений относительно каждой отдельной поправки, добавляемой к альтиметрическому диапазону. Тем не менее, наши статистические погрешности показывают аналогичную картину и диапазон погрешностей, показанных в Madsen et al. (2019).

    Сгруппировав точки сетки в соответствии с их положением, на рис. 6 показаны усредненные тренды SL каждого суббассейна с их статистической неопределенностью.На рисунках 6B,C в качестве примера показаны месячные временные ряды для Ботнического залива и ЮЗ, поскольку они представляют самые большие расхождения в оценках линейного тренда. Увеличение SL является статистически значимым во всех суббассейнах. Пространственная изменчивость наилучшей оценки линейного тренда подтверждается, хотя неопределенности из-за большей изменчивости временных рядов SL в большинстве суббассейнов пока не могут обеспечить статистическую значимость этого утверждения.

    Рис. 6.(A) Тенденции SL по данным альтиметрии с координатной сеткой, усредненные по различным суббассейнам ЧМ с мая 1995 г. по май 2019 г. Соответствующие неопределенности указаны в виде черных полос погрешностей. (B,C) Месячные временные ряды SL юго-западной части Балтийского моря и Ботнического залива. Линейный тренд показан красной линией с затенением, представляющим его неопределенность.

    На рис. 7 показаны тренды SL с учетом только зимних месяцев (рис. 7A, C) и только летних месяцев (рис. 7B, D). Положительные тренды обнаруживаются в зимнем SL с разницей более 4 мм/год по сравнению с зимними трендами в их минимальных и максимальных значениях.Подобный градиент в оценках тренда SL виден для полного временного ряда на рисунке 4A. Эта пространственная вариация тренда менее выражена летом. Из-за относительно короткой продолжительности временных рядов неопределенности сезонных трендов сравнительно велики. Таким образом, мы исследуем, можно ли найти подобную закономерность в записях TG, которые охватывают гораздо более длительные периоды, чем временные ряды альтиметрии.

    Рисунок 7 . Тенденции SL с неопределенностями альтиметрии с координатной сеткой, рассчитанные с использованием только зимних месяцев (декабрь, январь и февраль, A, C ) и летних месяцев (июнь, июль и август, B, D ).

    На рисунках 8A–D представлена ​​наилучшая оценка линейных трендов SL из самых длинных временных рядов TG в регионе, охватывающих период с 1920 по 2020 год с интервалами в 25 лет. Действительно, такой же градиент около 4 мм/год в оценках тренда SL по альтиметрии по всему бассейну наблюдается в самой последней записи TG (рис. 8A). Наблюдается не только очевидный рост SL в BS за последние 50 лет, но и усиление пространственного градиента трендов во времени.

    Рисунок 8 .Тренды SL из ТГ, рассчитанные с 25-летними интервалами с 1920 по 2020 гг. Г) линейных трендов 1945–1920 гг.

    В следующем разделе мы анализируем возможную роль ветров и САК в формировании этого пространственного градиента.

    3.2. Обсуждение

    3.2.1. Отношения с рисунком ветра

    Чтобы проанализировать пространственную и временную картину изменчивости SL и то, как они различаются локально по всему бассейну, мы проводим анализ EOF на временных рядах альтиметрии с удалением сезонов в каждой точке сетки (как описано в разделе 2.3.2). На рисунках 9A,D показаны пространственные структуры первого и второго EOF. Мы находим, что 87,4% дисперсии во всей области объясняется первым EOF, который связан с однородным рисунком SL по всему бассейну. Второй EOF, представляющий 3,1% дисперсии, связан с изменчивостью SL с сильным градиентом от ЮЗ к Ботническому и Финскому заливам, что приводит к возникновению аномалий SL противоположного знака.

    Рис. 9. (A,D) Эмпирические ортогональные функции изменчивости SL, выраженные как корреляция их соответствующих PC с временными рядами SL в каждой точке сетки. (B,C) Корреляция между первой ПК изменчивости SL и зональной (U) и меридиональной (V) компонентами приземного ветра. (E,F) То же самое для второго ПК.

    Чтобы охарактеризовать эти две моды, мы сопоставляем сопутствующий ПС с зональной (U) и меридиональной (V) компонентами приземного ветра из реанализов ERA5 (Hersbach et al., 2020). Результаты, представленные на рисунках 9B,C,E,F, показывают, что PC1 коррелирует с U на юге бассейна, при этом корреляция ухудшается к северу.Преобладание зональной составляющей в формировании дисперсии SL региона согласуется с предыдущими исследованиями, например, Johansson et al. (2014). Вместо этого PC2 хорошо описывается изменчивостью V со значениями корреляции более 0,5 во всем нашем регионе исследования.

    Для дальнейшего изучения того, как изменчивость ветра может повлиять на оценки тренда SL в эпоху альтиметрии, мы проводим множественный регрессионный анализ временных рядов SL с использованием компонентов ветра U и V (как описано в разделе 2.3.3). Мы рассматриваем крупномасштабное поле ветра путем пространственного усреднения месячной скорости ветра по всей области. Результаты показаны на рисунке 10, на котором представлена ​​объясненная тенденция для каждой составляющей ветра и для суммы двух составляющих с ее неопределенностью. Средняя объясненная дисперсия составляет 31% по U и 2% по V, но последняя объясняет более 15% дисперсии в Ботническом заливе (не показано). Несмотря на объясненную высокую дисперсию, регрессия U показывает очень небольшой однородный тренд во всей ЧМ, в то время как V отвечает за градиент более 1 мм/год с юга на север.Хотя окончательное утверждение со статистической значимостью невозможно сделать, учитывая неопределенности, как EOF, так и регрессионный анализ указывают на одну и ту же роль меридиональной составляющей ветра в формировании дисбаланса север-юг в аномалиях SL. В последнее время пространственные градиенты тренда SL в пределах ЧС на основе моделей циркуляции связывают с увеличением числа дней западных ветров, увеличивающих перенос на восток (Gräwe et al., 2019). Наш анализ показывает, что меридиональная составляющая ветра также влияет на различия в тренде SL между суббассейнами.

    Рисунок 10 . Тренды, полученные в результате регрессии зональной (U, A ) и меридиональной (V, B ) составляющих приземных ветров на временных рядах SL. (C) Показывает тренд, полученный суммированием двух компонентов регрессии. (D–F) Покажите соответствующие неопределенности соответствующих оценок тренда в (A–C) .

    3.2.2. Отношения с Североатлантическим колебанием

    Крупномасштабная изменчивость как SL, так и ветров в изучаемой нами области может быть хорошо описана с помощью дистанционных связей.Существует твердое согласие в том, что САК является ведущим режимом атмосферной циркуляции в регионе (Andersson, 2002; Jevrejeva et al., 2005). Было показано, что взаимосвязи с другими климатическими моделями и соответствующими индексами играют роль в этом районе, такими как восточно-атлантическая (EAP) модель, скандинавская (SCAN) модель (Chafik et al., 2017), а также колебания BS и Северного моря. индекс (БАНОС) (Karabil et al., 2018).

    Мы фокусируемся на локальных эффектах изменчивости САК, поскольку ранее сообщалось, что связь САК с изменчивостью балтийского SL пространственно неоднородна (Jevrejeva et al., 2005 г. с наблюдениями TG, Stephenson et al., 2006 г. с глобальными моделями). На рис. 11А видно, что в эпоху альтиметрии корреляция между изменчивостью SL и индексом САК доминирует зимой, как и ожидалось, и равномерна во всей области, кроме ЮЗ.

    Рис. 11. (A) Корреляция индекса NAO с SLA по альтиметрии с привязкой. (B) Нормализованный временной ряд индекса САК (зеленый) и разницы SLA между суббассейнами Ботнического залива и ЮЗ (оранжевый).Каждая точка представляет собой среднее по времени количество зимних месяцев декабря, января и февраля.

    Возможность, предоставленная нашим набором данных, наблюдать локальные изменения SL зимой в районах, покрытых морским льдом, позволяет сравнивать Ботнический залив в масштабах всего бассейна с Ю-З, которые представляют самые большие расхождения в оценках линейного тренда. На рис. 11Б разница SL (Ботнический залив – ЮЗ) в зимние месяцы нанесена в зависимости от индекса САК. Корреляция между двумя кривыми равна 0.71. Из сравнения видно, что положительные фазы САК относятся к зимам, когда SLA выше в Ботническом заливе, чем на ЮЗ. Как видно из следующего раздела, это связано с действием более сильных южных и западных ветров во время положительных фаз САК, которые выталкивают воду на север и восток от бассейна за счет экмановского переноса. Здесь показано, что интенсивность фазы САК, которая связана с ветровым воздействием (Dangendorf et al., 2013), определяет различия SLA в масштабе суббассейна в BS с межгодовыми вариациями, которые влияют на линейный тренд SL, оцененный по временным рядам, охватывающим два десятилетия наблюдений.В частности, как видно на рис. 10, влияние положительных фаз САК в наш период наблюдений приводит к увеличению тренда SL, связанного с ветром, к северу.

    3.2.3. Экман токи

    Ветры влияют на поверхностную циркуляцию водных масс через перенос Экмана. На рисунке 12 показано среднее направление скорости ветра зимой (рис. 12E–H) и результирующие течения Экмана (рис. 12A–D) в отдельные зимние сезоны, чтобы проследить механизм, который может регулировать различия SL между различными суббассейнами в пределах ЧС. .Годы выбраны на основе наибольшей и наименьшей разницы между зимним SLA Ботнического залива и юго-западом, как показано на рисунке 11B. Мы анализируем перенос Экмана на глубине 15 м из океанического продукта GlobCurrent (Rio et al., 2014). Течения Экмана распределены по сетке 1/4 градуса и получены с использованием ветровой нагрузки, полученной с помощью ECMWF, буев Argo и данных наземных поверхностных дрифтеров.

    Рисунок 12 . Скорость течений Экмана (A–D) и скорость приземного ветра (E–H) в течение зим четырех выбранных лет.Стрелки представляют направление векторов скорости и масштабируются в соответствии с их величиной.

    При рассмотрении этих результатов мы отказываемся от гипотезы о полностью развитой экмановской спирали, и в этом случае перенос был бы перпендикулярен направлению ветра. Тем не менее, учитывая малые глубины Ю-З БМ, перенос Экмана на глубине 15 м должен быть хорошим приближением, по крайней мере, в этом суббассейне. Поскольку большую часть зим Ботнический залив покрыт морским льдом, что препятствует формированию экмановской спирали, а морской лед не учитывается в продукте GlobCurrent, нас больше всего интересует влияние экмановской спирали. течения в южной части области.Результаты согласуются с переносом Экмана, толкающим поверхностные воды вправо от направления ветра.

    Зимы с более высоким SLA в Ботническом заливе, чем на ЮЗ (например, 2000, 2014 гг.), характеризуются либо сильными западными ветрами на ЮЗ, интенсивность которых уменьшается к северу (например, 2000 г.), либо выраженной южной составляющей ветра (например, 2000 г.). , 2014). Годы, в которые различия очень малы или даже обратны (например, 1996, 2010 гг.), характеризуются гораздо меньшей скоростью ветра.

    Таким образом, годы, когда зимние SLA в Ботническом заливе выше, чем на ЮЗ, характеризуются сильным экмановским переносом, который влияет на свободную от морского льда часть области.Этот механизм не работает во время отрицательных фаз САК, напрямую влияя на разницу SL между двумя суббассейнами.

    4. Заключительные замечания

    В данной работе анализировался тренд SL в ЧМ на протяжении большей части эры альтиметрии (1995–2019 гг.). Новая переобработка в рамках проекта ESA Baltic SEAL позволяет получить больше данных в прибрежной зоне и среди морского льда. Анализ тенденций, основанный на этом наборе данных, улучшает согласие с тенденциями, оцененными с использованием TG с поправкой GIA (рис. 5).Информация, полученная из заготовок среди районов, покрытых морским льдом, расширяет возможности изучения изменчивости SL и ее различий по всему бассейну в зимний период, который является сезоном с наибольшим повышением SL за период наших наблюдений (рис. 7).

    Абсолютный рост SL статистически значим во всей области, поскольку неопределенности ниже, чем оценки тренда (рис. 4). Различия в тенденциях между суббассейнами не являются статистически значимыми, но видны как в ТГ, так и в наборе данных альтиметрии (рис. 6).

    Абсолютный подъем SL — круглогодичное явление, хотя зимой тенденции выше, чем летом. Градиент подъема SL по бассейну в основном происходит зимой (рис. 7). Показано, что различия SL между севером и юго-западом БС хорошо коррелируют с индексом САК зимой (рис. 11). В частности, зимние положительные фазы САК вызывают более низкие аномалии SL на юго-западе, поскольку сильные юго-западные ветры уносят поверхностные воды из суббассейна (рис. 12).

    САК влияет не только на SL во всей области, но также влияет на градиенты внутренних суббассейнов. Часть его можно объяснить ветровым форсингом, на долю которого в среднем приходится около 40% изменчивости SL. В наблюдаемый пространственный градиент тренда SL могут вносить вклад и другие факторы, которые мы планируем рассмотреть в будущем исследовании. Карабил и др. (2018), например, отмечает, что возможной движущей силой может быть поток пресной воды, но это будет особенно заметно в летнее время, поэтому не объясняет более значительные различия в тенденциях, наблюдаемые зимой.Растущее использование данных GRACE для расчета массовых изменений SL в региональном масштабе (Kusche et al., 2016) и доступность наборов данных о температуре и солености поверхности моря можно сочетать с измерениями буев Argo (Guinehut et al., 2004; Boutin et al., 2013) (особенно в таком малоглубинном бассейне, как БС). Это говорит о том, что региональный бюджет SL, основанный на данных наблюдений, должен стать предметом будущего исследования и следующим шагом в расширении наших знаний об изменчивости и факторах SL Балтийского моря.

    В этом исследовании подчеркивается ценность разработки региональных продуктов SL с использованием спутниковых альтиметрических измерений. Это повысило эффективность получения значимых наблюдений SL из районов со сложными береговыми линиями, а также из районов, затронутых загрязнением морского льда зоны действия альтиметра. В то время как текущие усилия по использованию альтиметрии в прибрежной зоне сосредоточены на анализе данных вдоль пути, в этой работе впервые используется повторная обработка, предназначенная для побережья, для получения данных об уровне моря с привязкой к координатной сетке.Более того, мы продемонстрировали, что такие методы позволяют получать надежные временные ряды данных об уровне моря также в районах и в те сезоны, которые связаны с наличием морского льда. ЧС оказалась отличным регионом для изучения этих вопросов, касающихся прибрежной альтиметрии. Используя передовые достижения, разработанные здесь, можно провести сравнительный анализ в более подверженных приливам регионах, чтобы проверить дальнейшую применимость нашего подхода.

    Заявление о доступности данных

    Наборы данных, представленные в этом исследовании, можно найти в онлайн-репозиториях.Названия репозитория/репозиториев и регистрационные номера можно найти по адресу: http://balticseal.eu/data-access/.

    Вклад авторов

    MP разработал исследование, написал рукопись и был главным исследователем исследовательской группы. Он также был автором алгоритма повторного прослеживания и поправки на отклонение от волнения моря, разработанных для этого исследования. FM отвечал за классификацию и создание сетки. Он был главным ответственным за организацию базы данных альтиметрии вместе с CS и DD.FM также участвовал в координации деятельности исследовательской группы. JO отвечал за оценку и интерпретацию тенденций и изменчивости уровня моря. DD отвечал за многоцелевую калибровку. AA и OA отвечали за среднюю поверхность моря, используемую для получения аномалий уровня моря. MH-D внес свой вклад в интерпретацию трендов уровня моря. FS предоставил основные ресурсы, делающие возможным исследование, и координирует деятельность исследовательской группы в ТУМ. RS помог в координации исследовательской группы и рассмотрел рукопись.JH, KM и IR внесли свой вклад в интерпретацию результатов. LR, JS и LT отвечали за проверку данных вдоль пути. MP, MR и JB разработали концепцию исследовательского проекта. MR и JB рассмотрели рукопись и все результаты исследовательского проекта и поддержали действия по проверке алгоритма повторного отслеживания ALES + SAR. Все авторы прочитали, прокомментировали и рассмотрели окончательную рукопись.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Это исследование является вкладом в проект ESA Baltic+ Sea Level (ESA AO/1-9172/17/I-BG — BALTIC+, номер контракта 4000126590/19/I/BG). Мы используем eofs распределения python (Dawson, 2016) для вычисления EOF. Мы использовали программное обеспечение Hector (Bos et al., 2013) для оценки неопределенности тренда на основе MLE и изучения влияния различных моделей шума, как описано в разделе 2.3.1. Мы благодарим Саманту Ройстон за полезное обсуждение моделей шума в анализе временных рядов.

    Каталожные номера

    Ablain, M., Legeais, J., Prandi, P., Marcos, M., Fenoglio-Marc, L., Dieng, H., et al. (2016). Уровень моря на основе спутниковой альтиметрии в глобальном и региональном масштабах. Обзоры Геофиз . 38, 7–31. doi: 10.1007/s10712-016-9389-8

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Акаике, Х. (1998). Теория информации и расширение принципа максимального правдоподобия . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer New York, 199–213. дои: 10.1007/978-1-4612-1694-0_15

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Андерссон, Х.С. (2002). Влияние многолетней региональной и крупномасштабной атмосферной циркуляции на уровень Балтийского моря. Теллус А 54, 76–88. doi: 10.3402/tellusa.v54i1.12125

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бекли, Б. Д., Каллахан, П. С., Хэнкок, Д. III, Митчем, Г., и Рэй, Р. (2017). О поправке Cal-Mode к спутниковой альтиметрии TOPEX и ее влиянии на глобальный временной ряд среднего уровня моря. Ж. Геофиз. Рез . 122, 8371–8384. дои: 10.1002/2017JC013090

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бенвенист, Дж., Birol, F., Calafat, F., Cazenave, A., Dieng, H., Gouzenes, Y., et al. (2020). (Группа прибрежных исследований уровня моря Инициативы по изменению климата) Аномалии прибрежного уровня моря и связанные с ними тренды по данным спутниковой альтиметрии Jason за 2002–2018 годы. науч. Данные 7:357. doi: 10.1038/s41597-020-00694-w

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Бенвенист Дж., Казенав А., Вигнуделли С., Фенольо-Марк Л., Шах Р., Алмар Р. и др. (2019). Требования к системе наблюдения за прибрежными опасностями. Перед. Март . 6:348. doi: 10.3389/fmars.2019.00348

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бос, М.С., Фернандес, Р.М.С., Уильямс, С.Д.П., и Бастос, Л. (2013). Быстрый анализ ошибок непрерывных наблюдений GNSS с отсутствующими данными. Дж. Геод . 87, 351–360. doi: 10.1007/s00190-012-0605-0

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бош, В., Детмеринг, Д., и Шватке, К. (2014). Многоцелевая перекрестная калибровка спутниковых высотомеров: создание долгосрочного набора данных для исследований глобальных и региональных изменений уровня моря. Дистанционный датчик . 6, 2255–2281. дои: 10.3390/rs6032255

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бутин, Дж., Мартин, Н., Ревердин, Г., Инь, X., и Гайяр, Ф. (2013). Распреснение поверхности моря по солености SMOS и ARGO: влияние дождя. Океанология . 9, 183–192. doi: 10.5194/os-9-183-2013

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Браун, Г. (1977). Средняя импульсная характеристика шероховатой поверхности и ее приложения. IEEE Trans.Антен. Пропаг . 25, 67–74. doi: 10.1109/TAP.1977.1141536

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Каррере, Л., Лайард, Ф., Кансет, М., и Гийо, А. (2015). «FES 2014, новая приливная модель глобального океана с повышенной точностью в мелководных морях и в арктическом регионе», в Тезисы конференции Генеральной Ассамблеи EGU, Vol. 17 (Вена), 5481.

    Академия Google

    Селеби, М. (2014). Алгоритмы частичной кластеризации .ЭБЛ-Швейцер. Издательство Springer International. дои: 10.1007/978-3-319-09259-1

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Чафик, Л., Нильсен, Дж. Э. О., и Дангендорф, С. (2017). Влияние моделей телесвязи в Северной Атлантике на уровень моря в Северной Европе. J. Mar. Sci. Eng . 5:43. дои: 10.3390/jmse5030043

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Сбор спутников локализации (CLS). Динамические атмосферные поправки производятся Отделом космической океанографии CLS с использованием модели MOG2D из Lego и распространяются AVISO+ при поддержке CNES .АВИСО+.

    Дангендорф, С., Мудерсбах, К., Валь, Т., и Дженсен, Дж. (2013). Характеристики внутри-, межгодовой и десятилетней изменчивости уровня моря и роль метеорологического воздействия: длительный отчет Куксхафена. Океан Дин . 63, 209–224. doi: 10.1007/s10236-013-0598-0

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Доусон, А. (2016). EOFS: библиотека для анализа EOF метеорологических, океанографических и климатических данных. J. Открытый рез. Программное обеспечение .4:e14. doi: 10.5334/jors.122

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Детмеринг, Д., Винн, А., Мюллер, Ф.Л., Пассаро, М., и Зейтц, Ф. (2018). Обнаружение свинца в полярных океанах — сравнение различных методов классификации данных РСА Cryosat-2. Дистанционный датчик . 10:1190. дои: 10.3390/rs10081190

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Фернандес, М. Дж., и Ласаро, К. (2016). Влажные тропосферные поправки GPD+ для альтиметрических миссий криосат-2 и GFO. Дистанционный датчик . 8:851. дои: 10.3390/rs8100851

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Фернандес, М. Дж., Ласаро, К., Аблен, М., и Пирес, Н. (2015). Улучшены задержки на мокром пути для всех миссий ESA и эталонных альтиметрических миссий. Дистанционный датчик окружающей среды . 169, 50–74. doi: 10.1016/jrse.2015.07.023

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Gräwe, U., Klingbeil, K., Kelln, J., and Dangendorf, S. (2019). Разлагающийся средний подъем уровня моря в полузамкнутом бассейне Балтийского моря. Дж. Клим . 32, 3089–3108. doi: 10.1175/JCLI-D-18-0174.1

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Guinehut, S., Le Traon, P., Larnicol, G., and Philipps, S. (2004). Объединение данных Арго и данных дистанционного зондирования для оценки трехмерных температурных полей океана — первый подход, основанный на смоделированных наблюдениях. Дж. Мар. Сист . 46, 85–98. doi: 10.1016/j.jmarsys.2003.11.022

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Хасти Т., Тибширани Р., Фридман Дж.(2009). Элементы статистического обучения, Vol. 2 . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag. дои: 10.1007/978-0-387-84858-7

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Хейн, Г. С. (1980). Радиолокационный высотомер усредняет формы отраженных сигналов от рассеяния на поверхности океана, близкого к нормальному падению. IEEE Trans. антенна Пропаг . 28, 687–692. doi: 10.1109/TAP.1980.1142398

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Херсбах Х., Белл Б., Беррисфорд П., Хирахара С., Horányi, A., Mu noz-Sabater, J., et al. (2020). Глобальный повторный анализ ERA5. QJR Meteorol. Соц . 146, 1999–2049 гг. doi: 10.1002/qj.3803

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Евреева, С., Мур, Дж., Вудворт, П., и Гринстед, А. (2005). Влияние крупномасштабной атмосферной циркуляции на уровень моря в Европе: результаты, основанные на методе вейвлет-преобразования. Теллус А 57, 183–193. doi: 10.3402/tellusa.v57i2.14609

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Йоханссон, М.М., Пелликка Х., Кахма К.К. и Руостенойя К. (2014). Сценарии глобального повышения уровня моря, адаптированные к побережью Финляндии. Дж. Мар. Сист . 129, 35–46. doi: 10.1016/j.jmarsys.2012.08.007

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Карабил С., Зорита Э. и Хюнике Б. (2018). Вклад атмосферной циркуляции в недавние колебания уровня моря в открытом море в Балтийском и Северном морях. Система Земли. Дин . 9, 69–90. doi: 10.5194/esd-9-69-2018

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Куше, Ю., Уэббинг Б., Ритбрук Р., Шум К. и Хан З. (2016). Бюджет уровня моря в Бенгальском заливе (2002–2014 гг.) по данным GRACE и альтиметрии. Ж. Геофиз. Рез . 121, 1194–1217. дои: 10.1002/2015JC011471

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Legeais, J.-F., Ablain, M., Zawadzki, L., Zuo, H., Johannessen, J.A., Scharffenberg, M.G., et al. (2018). Улучшенный и однородный альтиметрический показатель уровня моря в рамках инициативы ЕКА по изменению климата. Система Земли. науч.Данные 10:281. doi: 10.5194/essd-10-281-2018

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Леппяранта, М., и Мирберг, К. (2009). Физическая океанография Балтийского моря . Springer Science & Business Media. дои: 10.1007/978-3-540-79703-6

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Людвигсен, К.А., Хан, С.А., Андерсен, О.Б., и Марзейон, Б. (2020). Вертикальное движение суши в результате современного таяния ледников в более широкой Арктике. Геофиз.Рез. Письмо . 47:e2020GL088144. дои: 10.1029/2020GL088144

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Мэдсен, К.С., Хойер, Дж.Л., Суурсаар, Ю., Ше, Дж., и Кнудсен, П. (2019). Тренды уровня моря и изменчивость Балтийского моря по данным двухмерной статистической реконструкции и альтиметрии. Перед. Науки о Земле . 7:243. doi: 10.3389/feart.2019.00243

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Мюллер, Ф. Л., Детмеринг, Д., Бош, В., и Зейтц, Ф. (2017).Мониторинг арктических морей: как можно использовать спутниковую альтиметрию для обнаружения открытой воды в районах морского льда. Дистанционный датчик . 9:551. дои: 10.3390/rs51

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Оливьери, М., и Спада, Г. (2016). Пространственная реконструкция уровня моря в Балтийском море и Тихом океане по наблюдениям мареографов. Энн. Геофиз . 59:0323. doi: 10.4401/ag-6966

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Пассаро, М., Динардо, С., Куартли, Г.Д., Снайт, Х.М., Бенвенист, Дж., Чиполлини, П., и соавт. (2016). Перекрестная калибровка ALES Envisat и Cryosat-2 Delay-Doppler: исследование прибрежной альтиметрии в индонезийских морях. Доп. Космос Res . 58, 289–303. doi: 10.1016/j.asr.2016.04.011

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Пассаро М., Мюллер Ф. и Деттмеринг Д. (2020a). Baltic+ SEAL: Базовый документ по теории алгоритмов (ATBD) . Технический отчет предоставлен в рамках проекта Baltic+ SEAL, Европейское космическое агентство.doi: 10.5270/esa.BalticSEAL.ATBDV1.1

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Пассаро, М., Надзир, З., и Квартли, Г. Д. (2018b). Повышение точности данных об уровне моря на основе спутниковой альтиметрии с поправками на высокочастотную и региональную погрешность состояния моря. Дистанционный датчик окружающей среды . 218, 245–254. doi: 10.1016/j.rse.2018.09.007

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Пассаро, М., Рестано, М., Сабатино, Г., и К., О., и Дж., Б. (2020b). «Служба ALES+ SAR для Cryosat-2 и Sentinel-3 в GPOD ЕКА», в представлена ​​на собрании Научной группы по топографии поверхности океана (OSTST).Доступно в Интернете по адресу: https://meetings.aviso.altimetry.fr/index.html

    Академия Google

    Пассаро М., Роуз С., Андерсен О., Бергенс Э., Калафат Ф. и Дж. Б. (2018a). ALES+: Адаптация однородного ретрекера океана для спутниковой альтиметрии к морским льдам, прибрежным и внутренним водам. Дистанционный датчик окружающей среды . 211, 456–471. doi: 10.1016/jrse.2018.02.074

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Пети Г. и Лузум Б. (2010 г.). Iers Conventions 2010, Техническое примечание IERS; 36 .Франкфурт-на-Майне: Verlag des bundesamts für kartography und geodäsie. Доступно в Интернете по адресу: http://www.iers.org/TN36

    .

    Академия Google

    Preisendorfer, RW (1988). Анализ главных компонент в метеорологии и океанографии . Амстердам: Эльзевир.

    Академия Google

    Ринггаард И., Мэдсен К., Мюллер Ф., Туоми Л., Раутиайнен Л. и Пассаро М. (2020). Описание набора данных, версия 1.1 . Технический отчет предоставлен в рамках проекта Baltic+ SEAL, Контракт ЕКА 4000126590/19/I/BG — BALTIC+ SEAL (уровень моря), Европейское космическое агентство.doi: 10.5270/esa.BalticSEAL.DDV1.1

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Роуз, С.К., Андерсен, О.Б., Пассаро, М., Людвигсен, К.А., и Шватке, К. (2019). Рекорд уровня моря в Северном Ледовитом океане за всю эпоху радиолокационной альтиметрии: 1991–2018 гг. Дистанционный датчик . 11:1672. дои: 10.3390/rs11141672

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Ройстон, С., Уотсон, К.С., Легреси, Б., Кинг, М.А., Черч, Дж.А., и Бос, М.С. (2018). Неопределенность тренда уровня моря с изменчивостью климата Тихого океана и коррелированным во времени шумом. Ж. Геофиз. Рез . 123, 1978–1993 гг. дои: 10.1002/2017JC013655

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Шарру, Р., и Смит, В. Х. Ф. (2010). Глобальная система позиционирования, основанная на климатологии общего содержания электронов в ионосфере. Ж. Геофиз. Рез . 115:А10318. дои: 10.1029/2009JA014719

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Стефенсон Д., Паван В., Коллинз М., Юнге М., Куадрелли Р. и участвующие группы моделирования CMIP2 (2006).Реакция Североатлантического колебания на кратковременное воздействие парниковых газов и влияние на европейский зимний климат: мультимодельная оценка CMIP2. Клим. Дин . 27, 401–420. doi: 10.1007/s00382-006-0140-x

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Сторч, Х.В., и Цвирс, Ф.В. (1999). Статистический анализ в исследованиях климата . Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

    Академия Google

    Табурет, Г., Санчес-Роман, А., Балларотта, М., Pujol, M.-I., Legeais, J.-F., Fournier, F., et al. (2019). DUACS DT2018: 25 лет переработанных продуктов для измерения уровня моря. Океанология . 15, 1207–1224. doi: 10.5194/os-15-1207-2019

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Тран, Н., Лабру, С., Филиппс, С., Броннер, Э., и Пико, Н. (2010). Обзор и обновление поправок на отклонение состояния моря для миссий Jason-2, Jason-1 и TOPEX. Мар. Геодезия 33, 348–362. дои: 10.1080/014

    .2010.487788

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Вестёль, О., Огрен, Дж., Штеффен, Х., Кирульф, Х., и Тарасов, Л. (2019). NKG2016LU: новая модель поднятия суши для Фенноскандии и Балтийского региона. J. Геодезия 93, 1759–1779. doi: 10.1007/s00190-019-01280-8

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Фон Шукманн, К., Ле Траон, П.-Ю., Альварес-Фанжул, Э., Аксель, Л., Бальмаседа, М., Брейвик, Л.-А., и соавт. (2016). Доклад службы мониторинга морской среды «Коперник» о состоянии океана. Дж. Опер. Океаногр . 9 (Прил. 2), с.235–с.320. дои: 10.1080/1755876X.2016.1273446

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Уилкс, Д. С. (2006). Статистические методы в науках об атмосфере, 2-е изд. . Международная серия по геофизике, Vol. 91. Берлингтон, Массачусетс: Academic Press.

    Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка браузера на прием файлов cookie

    Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

    .

    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.