Введение

В настоящее время все большую важность приобретает вопрос обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации. Следовательно, вопрос развития агропромышленного комплекса становится одним из приоритетных направлений государственной политики. В этом контексте значительная роль отводится не только добыче, но и воспроизводству популяций водных биологических ресурсов (ВБР), являющихся источником высококачественного белка и необходимых микроэлементов. Увеличение выпуска продукции не только является приоритетным для удовлетворения внутригосударственного спроса, но и стимулирует развитие экспортного потенциала. Рост объемов выпускаемой продукции переработки сырья и формирование экспортного потенциала для рынков государств ближнего и дальнего зарубежья обеспечивают формирование устойчивой грузовой базы, что стимулирует развитие глобальных логистических маршрутов, в частности международного транспортного коридора «Север-Юг».

Рыбохозяйственная отрасль имеет стратегическую важность, тем не менее мировое и российское рыболовство в последние годы находится в фазе стагнации [1, 2]. По данным Продовольственной
и сельскохозяйственной организации (FAO), входящей в структуру ООН, объем вылова ВБР, находящихся в естественной среде обитания в большинстве продуктивных мест Мирового океана, уже достиг своего естественного предела. Это, в свою очередь, увеличивает риск необратимого истощения природных популяций и утраты промышленно добываемых видов ВБР [1]. Такое положение дел позволяет сделать вывод о необходимости смещения вектора развития отрасли в сторону аквакультуры как наиболее перспективного способа восполнения дефицита пищевой продукции и вклада
в повышение уровня продовольственной безопасности РФ.

Но традиционное прудовое рыбоводство сталкивается с рядом ограничений: дефицитом пресной воды, высокой антропогенной нагрузкой на небольшие водоемы и возможными сложностями экологической обстановки в случаях, если прудовые хозяйства находятся на небольшом удалении от промышленных предприятий или других объектов хозяйственного или коммунального назначения. Кроме этого, как показывает анализ [2], потребительские свойства ВБР, выращенных с применением методов аквакультуры в таких искусственных прудах, могут уступать ВБР, выловленным в их естественной среде обитания. Как показывает мировой опыт [3–18], альтернативой применения искусственных прудов является развитие морской аквакультуры с применением морских рыбоводных ферм (МРФ).

В рамках данного исследования МРФ рассматриваются как основные технологические единицы автономного рыбоводного кластера. Под автономностью в данном контексте понимается применение автоматизированных систем управления и робототехники, позволяющих снизить присутствие персонала на МРФ. Однако следует подчеркнуть, что техническая автономность МРФ не означает их независимости от условий внешней среды, т. к. для функционирования таких систем без постоянного вмешательства человека требуется выбор наиболее стабильных и биологически благоприятных локаций с определенными параметрами внешней среды, что и обуславливает необходимость многофакторного анализа акватории.

В мировой практике проекты такого рода реализуют в открытых морских акваториях Норвегии [5, 10, 15], Чили [2, 5], Ирана [16, 19], Китая [11, 12, 16] и других стран, имеющих доступ к морскому побережью.

Каспийский бассейн представляет собой не только уникальный природный объект и часть логистических маршрутов. Особенности Каспийского моря, в частности его гидрологические и географические характеристики, включающие выраженную динамику поверхности [19–21], потенциально позволяют реализовать проекты по созданию рыбоводных ферм. Однако практическая эксплуатация ферм, размещаемых в морской акватории, требует более детального изучения взаимодействия факторов гидробиологической динамики Каспийского бассейна, а также экономической и социальной готовности регионов к реализации подобных проектов, поскольку совокупность разнородных факторов экологического и социально-экономического характера создает среду с высоким уровнем неопределенности. Таким образом, с учетом мирового опыта внедрения аналогичных проектов [19–23], необходимо проведение комплексного многофакторного анализа Каспийского бассейна как объекта внедрения автономных рыбоводных ферм.

Цель работы – разработка теоретических положений поддержки принятия решений по размещению объектов автономного рыбоводного кластера в Каспийском бассейне на основе комплексного многофакторного анализа и оптимизационного моделирования.

Анализ способов реализации морских рыбоводных ферм

В настоящее время развитие марикультуры предполагает качественное изменение принципов эксплуатации морских ВБР [1]. Эти принципы направлены на интенсификацию производства и снижение антропогенной нагрузки на прибрежные экосистемы. В ходе анализа способов реализации морских ферм было установлено, что данный процесс требует синергии передовых инженерных решений, систем автоматизации и глубокого понимания биологических потребностей культивируемых объектов.

Классификация и конструктивно-технологические решения. Существующее конструктивное многообразие современных рыбоводных мощностей обусловлено жесткими требованиями адаптации каждой из ферм под конкретные гидродинамические условия места размещения в открытом море. Применение гибких гравитационных садков сталкивается с эксплуатационными ограничениями, в частности с деформацией сетных мешков и разрушением несущих понтонов под воздействием штормовых волн. Результаты анализа по систематизации основных технологических принципов по проектированию морских (офшорных) рыбоводных ферм, с учетом работ [4, 6, 9, 13, 16–18], представлены в табл. 1.

Таблица 1

Table 1

Конструктивные типы морских рыбоводных ферм

Structural types of fish farms

Окончание табл. 1

Ending of Table 1

Как показывает практика и анализ работ [1, 14], одним из основных направлений развития МРФ является разработка погружных и полупогружных систем, таких как SeaFisher [4, 13] и Ocean Farm 1 [13, 15]. Эксплуатационный мониторинг подобных объектов осуществляется с применением специализированного программного обеспечения для гидроупругого анализа. Это позволяет прогнозировать критические нагрузки на элементы конструкций ферм и предотвращать их разрушение при воздействии динамических нагрузок [4, 14]. Подобные конструкции используют в своей работе принципы изменения плавучести для минимизации воздействия поверхностного волнения. Исследования, проведенные методами сглаженных частиц, и анализ динамики связанных тел показали, что погружение основной части фермы на глубину до 20–30 м позволяет экспоненциально снизить динамические нагрузки на каркас и сетную оснастку МРФ [15, 18]. Отдельно можно выделить такой тип МРФ, как полностью автономные рыбоводные суда. Пример – рыбоводное судно Guoxin 101, эксплуатируемое в Китайской Народной Республике [16]. Морские рыбоводные фермы в виде рыбоводных судов обладают необходимой мобильностью, что позволяет в процессе их эксплуатации находить акватории с необходимым температурным режимом, избегать расположения вредоносных водорослей или зон с критически низким содержанием кислорода [16]. Экcплуатация аналогичных судов уже сейчас базируется на автоматизированных системах управления, в реальном времени контролирующих циклы водообмена, оксигенации и дистанционной подачи корма [16]. В качестве еще одного направления развития МРФ, с учетом [9], можно выделить использование нефтегазовых платформ, выведенных из эксплуатации. Подобное, как описано в [9], позволяет сократить капитальные затраты на создание инфраструктуры в глубоководных районах.

Пространственное размещение и критерии выбора акваторий. Эффективность МРФ по выращиванию ВБР зависит от гидрофизических и гидрохимических параметров выбранной акватории. Как правило, МРФ размещаются в районах с высокой динамикой течений и волнообразования, что требует наличия позиционирования и стабилизации [4, 13, 17]. Основные характеристики акваторий и критерии их выбора, с учетом анализа работ [5, 10, 14, 23], приведены в табл. 2.

Таблица 2

Table 2

Места размещения морских рыбоводных ферм и критерии выбора акваторий

Locations of marine fish farms and criteria for selecting water areas

Проведенный сравнительный анализ метеоокеанических данных, представленных в табл. 2, обеспечение устойчивости МРФ, например полупогружных садков, требует их погружения на глубину 50–60 м. Так, в Норвежском море это необходимо для снижения волнового воздействия и обеспечения расчетных показателей натяжения якорных систем [15]. В Каспийском море, как отмечается в работе [20], эксплуатация таких глубин позволит уйти от прибрежных зон с нестабильным уровнем моря и антропогенным загрязнением акватории нефтепродуктами. В Норвежском море размещение согласно этим принципам – это устойчивая эксплуатация МРФ и защита от паразитов, а в Каспийском море – способ обеспечения экологической безопасности и высокой стабильности производства ВБР в условиях замкнутого водоема. Необходимо отметить, что и для Норвежского моря, и для Каспийского расчетная скорость течения от 0,1 до 1,0 м/с хоть и является минимально необходимой для эффективной дисперсии органических отходов, но вызывает деформацию сетных садков, провоцирует стресс у рыб и снижает эффективность кормления [2, 15]. Одним из важных показателей, определяющих экологическую устойчивость и логистическую сложность, является удаленность МРФ от прибрежной зоны. Так, области моря, находящиеся дальше 3 км от береговой линии, обеспечивают стабильную соленость и чистоту воды, снижая негативное воздействие береговых стоков и патогенов. Однако это предъявляет определенные требования к надежности систем удержания МРФ и способам доставки кормов. Тем не менее исследования [12] демонстрируют положительные результаты при переходе к методам рыбоводства на открытых акваториях, которые позволяют достичь более высокого качества продукции при минимальном загрязнении морской акватории металлами и органикой, что особенно актуально для интенсивно развивающихся регионов, таких как Каспийский бассейн [20].

Биологическая составляющая, виды водных биологических ресурсов

Выбор ВБР для культивирования является ключевым при создании МРФ: необходимо учитывать конструктивные параметры фермы и конкретные требования к системам жизнеобеспечения. Водные биоресурсы, культивируемые на МРФ, выдерживают большие гидродинамические нагрузки и обладают высокими плавательными способностями. Основные сведения о таких ВБР, с учетом [1, 2, 5, 16], сведены в табл. 3.

Таблица 3

Table 3

Технологические и экологические параметры эксплуатации морских рыбоводных ферм
для различных видов водных биологических ресурсов

Technological and environmental parameters for the operation of marine fish farms
for various species of aquatic biological resources

Окончание табл. 3

Ending of Table 3

Основным видом для МРФ в северных широтах является атлантический лосось. Многолетние исследования показывают, что плавание ВБР в условиях сильных течений открытого моря хорошо для физиологии рыб, в частности, увеличивается объем мышечной ткани и текстура мяса [9]. Похожие результаты показывает и разведение желтохвоста, ВБР, выращенные на МРФ, характеризуются меньшим содержанием жира и большей плотностью волокон в мясе по сравнению с прибрежными аналогами [3]. В азиатском регионе, особенно в Китае, активно применяются плавучие суда-фермы для разведения желтого горбыля. За счет перемещения фермы в теплые воды в зимний период цикл выращивания сокращается, а уровень выживаемости достигает 99,02 %, что значительно выше показателей традиционных садков [16]. Оценка биомассы и анализ поведения рыб в условиях плохой видимости и сильных течений в различных типах ферм происходит на основе алгоритмов компьютерного зрения и нейросетевого распознавания ключевых точек, что снижает влияние человеческого фактора при оценке состояния культивируемых объектов [7]. Но есть и определенные вызовы в этой области, такие как биологическая безопасность. Используемые для борьбы с паразитами рыбы-чистильщики плохо справляются с биологическим загрязнением в условиях сильного волнения, т. к. имеют недостаточные плавательные способности. Отдельным негативным фактором можно выделить накопление микропластика в тканях рыб. Мониторинг МРФ показал, что садки выступают ловушками для плавучего пластикового мусора, который рыба, ошибочно принимая за корм, глотает [8]. Соответственно, необходимы системы фильтрования и применения материалов для производства сетей, обладающих высокой жесткостью и устойчивостью к обрастанию, таких как сеть Kikkonet, изготавливаемая из ПЭТ-монофиламента [12].

По результатам проведенного отраслевого анализа установлено, что наиболее перспективными МРФ являются погружные модульные системы суда-фермы. Размещение рыбоводческих ферм на открытых акваториях позволяет достичь устойчивого развития аквакультуры с получением высококачественной экологичной продукции. Ключевым этапом в развитии данного сектора является внедрение цифровых двойников для мониторинга целостности конструкций МРФ и систем искусственного интеллекта для автоматизированного контроля кормления и поведения рыб в условиях полной автономии.

Перспективы и специфика потенциальной реализации МРФ в Каспийском бассейне

Применение мирового опыта по использованию МРФ в Каспийском море требует учета уникальных физико-географических и гидробиологических характеристик данного региона. В отличие от океанических акваторий таких государств-эксплуатантов МРФ, как Норвегия или Чили, Каспийское море представляет собой замкнутую экосистему с выраженной нестабильностью уровня моря и выраженным температурным градиентом, что, в свою очередь, предопределяет выбор как конструктивных решений, так и культивируемых видов ВБР. Анализ биологического разнообразия Каспийского бассейна дает возможность выделить две наиболее приоритетные группы ВБР: осетровые и лососевые. Для осетровых Каспийский бассейн является историческим ареалом обитания, однако текущее состояние популяции требует интенсивного искусственного разведения. Лососевые обладают высокой ценностью, и их культивирование является стратегически важным направлением импортозамещения, позволяющим заменить атлантического лосося на внутреннем рынке РФ (табл. 4).

Таблица 4

Table 4

Технологические параметры эксплуатации морских рыбоводных ферм
при выращивании целевых групп водных биологических ресурсов

Operational parameters for marine fish farms cultivating target groups of aquatic biological resources

Основным ограничивающим фактором, затрудняющим прибрежное рыбоводство на Каспийском море, является летний перегрев воды в мелководных зонах, доходящий до критических 26–28 °C и выше, что ведет к резкому снижению концентрации растворенного кислорода и гибели культивируемых ВБР. В этих условиях использование полупогружных или погружных МРФ, имеющих возможность перемещения на глубокие горизонты, которые находятся ниже термоклина, представляется технологически обоснованным решением. Использование глубинных слоев Каспия призвано обеспечить термическую стабильность среды культивирования и защиту ВБР от температурного стресса, что прямо коррелирует с увеличением выживаемости и темпов роста. Астраханская область, с точки зрения промышленного внедрения МРФ, обладает значительным синергетическим потенциалом. На территории области расположены мощности объединенной судостроительной корпорации, в частности заводы Южного центра судостроения и судоремонта (АО ЮЦСС), мощности которых позволяют локализовать производство металлоемких конструкций МРФ, автономных барж-кормщиков и специализированных судов обслуживания. Такая локализация значительно снижает капитальные затраты по сравнению с импортом зарубежных аналогов.

Еще одним немаловажным фактором является положительный эффект от размещения МРФ в открытых акваториях Каспия в виде снижения рисков биологического загрязнения. Так, использование видов-эндемиков в качестве объектов выращивания позволяет существенно минимизировать угрозу инвазии чужеродных организмов в дикую природу при случайных утечках ВБР из садков [2]. На этом основании можно сделать вывод, что интеграция технологий культивирования ВБР с применением МРФ в экономику Каспийского региона позволяет сформировать обоснованный фундамент для создания высокотехнологичного рыбоводного кластера, ориентированного на экспортный потенциал коридора «Север-Юг».

Формализация информационного пространства и признаков для решения задачи размещения МРФ

Реализация междисциплинарной задачи размещения МРФ требует преобразования разрозненных данных о Каспийском бассейне в единое структурированное информационное пространство. В рамках настоящей работы процесс принятия решений основывается на формировании совокупного состояния Vtotal  для каждой точки акватории P с географическими координатами (x, y) на горизонте глубины
h в момент времени t, который объединяет 6 совокупностей признаков [7, 9, 14, 18, 19]:

где VB1  – совокупность гидрофизических и гидрохимических параметров среды; VB2  – совокупность гидробиологических показателей и  биологических угроз; VB3  – совокупность ихтиологических параметров и требования объектов выращивания; VB4  – совокупность геоморфологических и динамических характеристик; VB5  – совокупность инфраструктурно-логистических и производственных параметров; VB6  – совокупность климатических и антропогенных макро-факторов.

Набор параметров для определения VB1  можно описать в виде

где Th – температура воды на горизонтах 0, 5, 10, 20 м и у дна, C°; S – минерализация (соленость) водной массы, г/л; O₂ – концентрация растворенного кислорода, мг/л; %Osat  – процент насыщения воды кислородом, %; Dsecchi  – прозрачность воды по диску Секки, м; CPO4, CNO3, CNO2, CNH4  – концентрации биогенных элементов: фосфатов, нитратов, нитритов и аммония, мг/л. Пространственное распределение температурного режима акватории характеризуется выраженной сезонной инверсией градиентов между суббассейнами [24], а содержание органического вещества определяет экологическую емкость района размещения МРФ [24, 25].

Набор параметров для определения VB2  можно описать в виде

 ,

где Bphyto  – общая биомасса фитопланктона, мг/л; Bzoo  – биомасса зоопланктона, мг/л; Bbenthos  – биомасса донных организмов, г/м²; Bmnemiopsis  – численность и биомасса инвазивного гребневика Mnemiopsis leidyi, экз./м³.

Набор параметров для определения VB3  можно описать в виде

где T, S, O2opt  – оптимальный диапазон условий для максимального роста вида; T, S, O2limit  – границы физиологического стресса (замедление роста); T, S, O2lethal  – летальные значения параметров среды; Mmigration,  Mspawning  – бинарные карты путей миграции и мест нереста диких популяций; Eepizootic  – исторические сведения о наличии очагов вирусных и паразитарных инфекций в районе.

Набор параметров для определения VB4  можно описать в виде

                 (1)

где Gtype  – литологический состав дна (песок, ил, ракушечник, камень); Vvelocity, Vdirection  – вектор скорости и направления течений на различных горизонтах, м/с; Hcurrent  – фактическая глубина в точке размещения, м; ∆Hregression  – прогнозируемая величина падения уровня моря в данной локации на горизонте 10 лет, м. Учет данного показателя
необходим ввиду долгопериодных циклов изменения уровня Каспийского бассейна [21].

Набор параметров для определения VB5  можно описать в виде

 ,

где Lshipyards  – удаленность от судостроительных и судоремонтных мощностей (например, Астрахань, Махачкала), способных изготовить и обслуживать автономные фермы; Lfeed  – доступность кормовой базы (заводов по производству кормов); Lmarket  – близость к транспортным узлам и рынкам сбыта, например логистического коридора «Север-Юг»; Klabor  – обеспеченность кадрами (наличие в регионе специалистов рыбопромышленной и судостроительной отраслей); Kedu  – близость профильных НИИ и ВУЗов (КаспНИРХ, АГТУ) для научного сопровождения.

Набор параметров для определения VB6  можно описать в виде

    (2)

где ∆Wvolga  – динамика стока Волги (влияет на опреснение и уровень моря); Tair, Pevop  – температура воздуха и испаряемость (факторы климатического изменения уровня моря); Ssocial  – социально-экономический запрос региона (уровень безработицы, потребность в продовольственной безопасности); Dmarket  – уровень спроса на продукцию на внутреннем и внешнем рынках. Такой уровень декомпозиции данных позволяет перейти от качественного описания региона к математической обработке массивов данных. Каждая из совокупностей представляет собой входной параметр для функции оптимизации, позволяющей оценивать Каспийский бассейн не только как географический объект, но и как сложную организационную систему.

Зонирование Каспийского бассейна и декомпозиция параметров реализации проектов МРФ

Каспийское море как место применения МРФ характеризуется высокой пространственной неоднородностью. Проектирование рыбоводного кластера требует предварительного макро-зонирования акватории, основанного на геоморфологических ограничениях VB4  (1), климатических и антропогенных особенностях VB6  (2).

Основным ограничивающим фактором размещения МРФ для Каспийского моря является динамика изменения уровня моря. В рамках исследования акватория разделяется на 3 района с принципиально разными условиями для аквакультуры (табл. 5).

Таблица 5

Table5

Характеристики зон Каспийского бассейна

Characteristics of the Caspian Basin zones

На Северном Каспии падение уровня моря ∆Hregression  в сочетании с малой  фоновой  глубиной сильно осложняет эксплуатацию МРФ, т. к.

              (3)

Глубина в точке Hcurrent  с учетом прогнозируемого падения уровня моря ∆Hregression  должна быть больше высоты садка Hcage  плюс технологический зазор до дна δunder_cage  для обеспечения проточности, но не превышать максимальную глубину постановки якорей Hmax_tech . Средний Каспий находится на удалении в 20–80 км от береговой инфраструктуры, на этом расстоянии обеспечивается достаточная глубина для термостабильности в условиях летнего перегрева T_air → 30 + °С, но место размещения ферм остается в пределах радиуса эффективного обслуживания судами обеспечения согласно параметру пространственного заухания d = 0,02 согласно модели Хаффа. Средний Каспий позволяет минимизировать значение функции затрат Fcost → min , т. к. находится в зоне влияния крупнейших судостроительных узлов региона, что важно для обслуживания металлоемких конструкций МРФ.

Методология интеллектуального анализа и формализация оптимизационной задачи размещения рыбоводного кластера

Обоснование выбора математического аппарата. В мировой практике для решения задач, подобных задаче размещения МРФ в Каспийском море, часто применяются методы многокритериального анализа или простые ГИС-модели наложения весов [11, 12]. Но т. к. Каспийское море характеризуется высоким уровнем неопределенности и синергетическим влиянием факторов, например одновременным влиянием температуры и дефицита кислорода, традиционные аддитивные модели могут давать недостоверные результаты. В данной работе предлагается применение методов интеллектуального анализа данных и нелинейной оптимизации. Выбор обусловлен необходимостью компенсации неполноты данных за счет использования экспертных оценок при формировании весовых коэффициентов, что в сочетании с алгоритмами кластеризации позволяет выявлять скрытые закономерности в гидробиологических данных. Вторым, но не менее важным критерием в пользу выбора является учет биологической нелинейности. Использование функций Гаусса и логистических сигмоид для эпизоотических рисков позволяет моделировать реальные биологические пороги выживания, что с помощью линейных зависимостей сделать затруднительно.

Функция нахождения оптимальной локации для размещения МРФ. Задача нахождения оптимальной локации для рыбоводного кластера формулируется как максимизация интегрального индекса эффективности ICluster , объединяющего биологический, технологический и социальный блоки:

                    (4)

где ω₁–ω₅ – нормированные весовые коэффициенты важности функциональных блоков, определенные методом анализа иерархий; Fgrowth  – функция потенциала роста; Fstability  – функция экологической стабильности; Fcost  – функция экономических и логистических затрат; Finfra  – функция промышленного потенциала локации; Fsocial  – функция социально-экономического эффекта. Например, функция потенциала биологического роста рассчитывается как мультипликативная функция гауссовских аппроксимаций для основных лимитирующих факторов:

где Vi  – фактическое значение фактора; Vi.opt  – оптимальное значение для конкретного вида ВБР; σi   – коэффициент толерантности, определяющий ширину диапазона благополучия вида.

Итоговый годовой прирост биомассы рассчитывается через интегральный показатель:

где t – время, сут.

Редукция размерности и кластеризация

Поскольку совокупность Vtotal  включает более 40 переменных, обладающих высокой мультиколлинеарностью, для устранения избыточности возможно применение метода главных компонент (PCA, principal component analysis), что позволит преобразовать индивидуальные показатели в комплексные скрытые факторы, такие как «Инфраструктурная зрелость района» или «Гидробиологическая устойчивость», и уйти от сравнения отдельных показателей, перейдя к сравнению комплексных характеристик. Для определения итоговых зон установки МРФ предлагается использовать алгоритм иерархической плотностной кластеризации (HDBSCAN, hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise). В отличие от классического метода k-means, HDBSCAN позволяет выделять кластеры произвольной формы, что соответствует реальным границам водных масс и миграционных коридоров Каспийского моря.

Система ограничений

Необходимо установить ограничения, которые будут нивелировать индекс ICluster  при нарушении критических условий. Институциональный барьер как ограничение Binst  формализует правовую пригодность участка; Binst  определяет, разрешено ли рыбоводство в данной точке согласно государственному зонированию акватории:

  (5)

где Ωallow  – подмножество координат акватории, официально выделенных под рыбохозяйственные зоны или рекреационно-промышленные кластеры в планах территориального развития; Ωprohbit  – подмножество координат «зон отчуждения»: судоходные фарватеры, зоны прокладки подводных трубопроводов/кабелей, районы добычи углеводородов и военные полигоны. Институциональный барьер работает как бинарный фильтр. Если точка P(x, y) попадает в зону интересов других ведомств (транспорт, недра, оборона) или не соответствует целевому назначению земель/акватории, ее индекс пригодности обнуляется независимо от биологического потенциала. Промышленный бартер формализует техническую возможность доставки крупногабаритных конструкций МРФ от места их постройки до места эксплуатации. Поскольку конструкции обладают большой парусностью и осадкой при буксировке, важным фактором является навигационная доступность маршрута:

где I(…)  – индикаторная функция (принимает значение 1, если условие в скобках истинно, и 0 в противном случае); Γ  – оптимальный навигационный маршрут буксировки от ближайшей верфи из совокупности VB5  до точки (x, y); Hroute  – глубина навигационного фарватера в каждой точке маршрута буксировки; Ttow  – расчетная осадка конструкции МРФ в транспортном, плавучем положении; ∆h – необходимый навигационный запас глубины под килем, безопасный клиренс.

Промышленный барьер исключает из рассмотрения участки моря, в которых технически невозможно установить крупногабаритные фермы из-за мелководья на путях буксировки или наличия непреодолимых препятствий, таких как мосты с низким пролетом, узкие каналы. Это важно для Каспия, где падение уровня моря ∆Hregression  может заблокировать традиционные пути вывода судов
с судоверфей Астрахани или Махачкалы.

Обсуждение результатов

В отличие от традиционных методов оценки акваторий, основанных на аддитивной свертке, разработанный математический аппарат позволяет учесть нелинейный характер биологических процессов. Сравнительный анализ показал, что в традиционных моделях низкий уровень кислорода может быть компенсирован высокой оценкой за логистику, что в реальности ведет к гибели ВБР или снижению уровня воспроизводства. В разработанной модели (4) биологические ограничения работают как жесткие фильтры, не позволяя нивелировать жизненно важные для ВБР параметры (табл. 6).

Таблица 6

Table 6

Сравнение методов поддержки принятия решений при размещении МРФ

Comparison of decision support methods for the placement of MRFs

Для получения численных значений параметров целевой функции (4) и проведения интеллектуального анализа данных показатели всех шести наборов параметров VB1–VB6  были приведены к безразмерному виду в диапазоне [0, 1]. В зависимости от природы данных применялись различные методы нормировки: так, гидрофизические, гидрохимические и гидробиологические параметры VB1  и VB2  преобразовывались с использованием логистических функций сигмоидного типа, биологический потенциал роста VB3  рассчитывался через мультипликативную гауссовскую аппроксимацию, геоморфологические и инфраструктурные факторы VB4  и VB5  нормировались через функции пространственного затухания и линейную интерполяцию относительно критических порогов.

В качестве исходных данных использовались архивы спутниковых данных сервиса Copernicus за период 2020–2025 гг., батиметрические карты Каспийского бассейна.

Для валидации модели проведено сравнительное тестирование двух расчетных точек Северного Каспия P1  с изобатой 5 м и Среднего Каспия P2с изобатой 50 м. Для точки P1, находящейся на мелководье, несмотря на высший балл по фактору инфраструктуры Finfra = 0,95  за счет близости к Астраханскому судостроительному узлу, значение барьера Bind  составило 0 из-за расчетной осадки МРФ при буксировке Ttow + Δh > Hroute , что привело к обнулению итогового индекса. Значение Ttow  принимается на основе проектной документации конкретных типов МРФ. Например, для полупогружных садков модульного типа проектная осадка при транспортировке составляет 8 м, а навигационный запас Δh равен 0,5 м, что в сумме больше, чем глубина фарватера Hroute .

Для точки P2  с изобатой 50 м при умеренной инфраструктурной оценке Finfra = 0,72  высокие показатели потенциала роста Fgrowth = 0,88  и экологической стабильности Fstability = 0,92  обеспечили итоговый индекс ICluster = 0,84 , что классифицирует данный участок как приоритетный.

Интегральная оценка накопленного годового потенциала роста Growthtotal , рассчитанная на основе мультипликативной гауссовской модели (5), позволила установить, что в точке P2 прогнозируемый прирост биомассы ВБР на 22 % выше аналогичного показателя для традиционных прибрежных зон. Данный эффект обусловлен поддержанием коэффициента Fgrowth  на уровне, близком к оптимальному 0,85–0,95, за счет термической стабильности водных масс ниже термоклина. В то же время в прибрежных акваториях летний перегрев воды выше 26 °C приводит к резкому снижению метаболической активности и падению коэффициента роста ВБР до значений 0,2–0,3, что и формирует итоговое отставание в наборе веса.

Применение метода главных компонент позволило сократить информационное пространство с более чем 40 до 5 значимых факторов (рис. 1), сохранив при этом более 53 % объясненной дисперсии, что упрощает интерпретацию данных и снижает вероятность переобучения модели (см. табл. 6).

Рис. 1. Матрица факторных нагрузок

Fig. 1. Factor loading matrix

В отличие от классического алгоритма k-means, HDBSCAN выделил в Среднем Каспии кластеры сложной геометрической формы, соответствующие реальным границам течений и термоклина, что повышает достоверность выбора мест размещения МРФ (рис. 2).

Рис. 2. Карта функционального зонирования Каспийского моря

Fig. 2. Map of the functional zoning of the Caspian Sea

На сформированной карте символы обозначают типы среды, где точки под одним обозначением имеют практически одинаковую комбинацию всех физических условий (табл. 7).

Таблица 7

Table 7

Функциональные зоны

Functional zones