Корреляционный анализ производства аквакультуры в различных условиях

Аквакультура стала сектором, приобретающим все большее значение в глобальном масштабе, играя ключевую роль в продовольственной безопасности и экономическом развитии общества [1]. Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (ФАО) отмечает, что в 2024 г. производство аквакультуры превысило вылов водных животных, составив 52% от общего мирового объема. Это изменение подчеркивает необходимость детального анализа аквакультурных секторов отдельных стран [2–5].

Колумбия и Россия, хотя и географически удалены друг от друга и имеют различные социально-экономические условия, представляют интерес для изучения в глобальном аквакультурном контексте [6; 7]. Колумбия демонстрирует устойчивый рост производства аквакультуры с 2000 по 2024 г., в то время как Россия усиливает внимание к данному сектору, особенно в аспекте снижения зависимости от импорта. Изучение эффективности производства аквакультуры важно, так как в настоящее время происходят глобальные трансформаций в торговле, экологической осведомленности и технологическом развитии, несомненно, это влияет на развитие аквакультуры в странах [8–10].

Цель исследования заключалась в проведении сравнительного корреляционного анализа особенностей производства рыбы в зависимости от страны производства. Основными задачами, позволяющими раскрыть указанную цель исследования, являлись:

• -    изучение динамики производства аквакультуры;

• -    определение наиболее значимых видов аквакультуры;

• -    проведение кластерного корреляционного анализа между основными показателями производства аквакультуры с учетом страны производства.

Материалы и методы

Инфраструктура производства рыбы была выбрана в качестве объекта исследований.

Источником первичных данных являлась информация, извлеченная из базы данных FishStatJ ФАО, являющейся консолидированным источником исторической информации о производстве аквакультуры в глобальном масштабе. В данном исследовании использованы записи, относящиеся к Колумбии и России за период 2010–2024 гг. Они содержат подробную информацию о стране (Колумбия или Россия), виде ASFIS (название), выращиваемом виде (например, Brycon spp), основной рыболовной зоне ФАО (географической зоне), среде выращивания (пресная вода,

Vestnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

VETERINARY AND ZOOTECHNY

солоноватая вода, морская вода) и объеме производства по годам, выраженном в тоннах по живому весу (TLW).

В исследовании представлены две страны (Российская Федерация и Колумбия), общее количество видов – 63, охвачены три среды выращивания (пресная, солоноватая и морская вода).

В процессе консолидации данных были интегрированы записи FishStatJ с национальными источниками для каждой страны [18]. Удалены дубликаты и стандартизированы названия видов на основе системы ASFIS ФАО. Проведена очистка данных, включая обработку пропущенных значений методом интерполяции для лет с неполными данными по видам высокой значимости. Разногласия проверены с помощью национальных баз данных и региональных отчетов.

Среднегодовой рост производства (CAGR) был рассчитан по формуле [11]:

где Ni – объем производства в конце периода, тыс. т;

N0 – объем производства в начале периода, тыс. т.

Наиболее значимые виды аквакультуры определены на основе построения диаграммы Парето.

Применялся кластерный корреляционный анализ между основными показателями с учетом страны производства с целью определения основных стратегических направлений в производстве аквакультуры.

Цифровой материал обработан с применением методов дескриптивной статистики.

Результаты исследований

Анализ объемов аквакультуры в зависимости от страны производства по итогам 2024 г. показал значительные различия в масштабе и вариабельности производства аквакультуры между Колумбией и Россией (рис. 1). Так, в Колумбии изменчивость производства аквакультуры значительно ниже, чем в России. Частота вариации составляет 27%, на 11 п.п. ниже, чем в Российской Федерации. Коэффициент дисперсии вариабельности производства в Колумбии в передах от 1 до 5, при размахе дисперсионной изменчивости для российского производства от 1 до 9.

Производство в Колумбии сосредоточено в низких диапазонах, указывая на меньшую дисперсию и возможную зависимость от таких видов, как тиляпия и кахама. Это облегчает планирование, но может создавать риски при колебаниях рынка [12–14]. В отличие от этого, Россия демонстрирует более широкое распределение, включая виды с высокой продуктивностью, такие как осетр, что предполагает диверсифицированную стратегию, сочетающую массовое производство с видами высокой коммерческой ценности, обеспечивая большую экономическую гибкость.

Средний годовой объем производства в России составил 203,221 тыс. т в живом весе, что значительно выше, чем в Колумбии. Разница составила 77,318 тыс. т, или 61,4%, в сравнении с аналогичным периодом в Колумбии. Стандартное отклонение показывает изменчивость изучаемого показателя. В России вариабельность производства аквакультуры на 65,1% выше, чем разнообразие производства в Колумбии. Полученные значения стандартного отклонения подтверждают большую вариативность годового производства аквакультуры в России.

Vestnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

VETERINARY AND ZOOTECHNY

Рис. 1 . Распределение производства аквакультуры за 2024 г. Источник: составлено авторами

Статистический анализ за период исследований представлен в таблице.

Статистические показатели производства аквакультуры за период с 2010 по 2024 г.

Показатель	Российская Федерация	Колумбия
Среднее	203220,77	125901,90
Стандартная ошибка	20733,39	12558,59
Медиана	173981,00	106685,00
Стандартное отклонение	74755,30	45280,64
Дисперсия выборки	5588354444,53	2050336780,83
Эксцесс	–0,45	–1,16
Коэффициент асимметрии	0,93	0,74
Размах	227189,00	124574,99
Сумма	2641870,00	1636724,68
Количество (лет)	14	14
Максимум (2024)	348187,00	204941,99
Минимум (2010)	120998,00	80367,00
Доверительный интервал (95,0%)	45174,17	27362,82

Источник: составлено авторами.

Медианное значение следует той же тенденции: Россия демонстрирует более высокий показатель (173,981 тыс. т против 106,685 тыс. т живого веса). Диапазон производства также шире в России, свидетельствуя о большой разнице между минимальным и максимальным объемом производства за исследуемый период.

Для анализа уровня производства аквакультуры важно учитывать видовой состав биоресурсов и определить наиболее значимые из них. На рис. 2 представлена диаграмма Парето для аквакультуры Колумбии.

Vestnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

VETERINARY AND ZOOTECHNY

Рис. 2 . Диаграмма Парето видов аквакультуры Колумбии. Источник: составлено авторами

Тилапия неоп. (тилапия неопределенная) лидирует по объему производства, значительно превосходя остальные виды. Удельный вес ее производства составил 46,2% от общего объема аквакультуры. Белая качама ( Piaractus brachypomus ) и нильская тилапия ( Oreochromis niloticus ) занимают второе и третье места соответственно. Диаграмма Парето позволяет обосновать наибольшую значимость виды аквакультуры в структуре производства [15]. Таким образом, для Колумбии наиболее значимые виды в масштабах страны – тилапия неопределенная, белая качама и нильская тилапия.

Для сравнения биоразнообразия аквакультуры на рис. 3 представлена диаграмма Парето видов аквакультуры в России.

Рис.3. Диаграмма Парето видов аквакультуры России. Источник: составлено авторами

В России наибольший объем производства приходится на карпа обыкновенного ( Cyprinus carpio ), в структуре биоразнообразия удельный вес составил 34,7% (на 16,11% больше, чем объемы производства радужной форели).

Vestnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

VETERINARY AND ZOOTECHNY

Наиболее значимыми для российской аквакультуры можно считать карпа обыкновенного, радужную форель и карася серебряного.

Для долгосрочного планирования развития производства аквакультуры необходимо провести кластерный корреляционный анализ между основными показателями с учетом страны производства [16; 17].

На рис. 4 представлена корреляционная карта между основными переменными производства аквакультуры Колумбии.

Идеальное значение корреляции между общим объемом производства аквакультуры и количеством уникальных видов предполагает, что колумбийский сектор аквакультуры по мере увеличения общего объема производства также диверсифицируется, с точки зрения выращиваемых видов рыб, подтверждается это наивысшим положительным значением коэффициента корреляции (1,00).

Основной долгосрочный прогноз, который возможно построить по данным корреляционной карты производства аквакультуры Колумбии, будет заключаться в диверсификации, способствуя удовлетворению различных потребностей рынка, снижению рисков, связанных с зависимостью от одного вида продукции.

Общий объем

Биоразнообразие

Рис. 4. Кластерная корреляционная карта: Колумбия Источник: составлено авторами

1.00	0.28		0.44
0.28	1.00	0.98	0.99
	0.98	1.00	1.00
0.44	0.99	1.00	1.00

Средний годовой прирост

Слабая корреляция CAGR предполагает, что среднегодовой рост оказывает более прямое влияние на текущий объем и разнообразие видов по сравнению со среднегодовым темпом роста за длительный период. Это может указывать на то, что у ежегодных решений и условий более значительное влияние на диверсификацию производства аквакультуры в Колумбии.

На рис. 5 представлена корреляционная карта между основными переменными производства аквакультуры России.

Vestnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

VETERINARY AND ZOOTECHNY

Долгосрочный рост (CAGR) обратно пропорционален общему объему производства и разнообразию видов в российской аквакультуре, так как коэффициенты корреляции имеют отрицательные значения. Это может свидетельствовать о том, что периоды высокого сложного роста были сосредоточены на крупномасштабном производстве ограниченного числа видов, это привело к снижению общего разнообразия и общего объема производства в других сегментах сектора, возможно, связанному с политикой или изменениями на рынке.

Рис. 5. Кластерная корреляционная карта: Россия Источник: составлено авторами

Среднегодовой прирост показывает высокую положительную связь с разнообразием видов, коэффициент корреляции составил 0,86, Данная тенденция позволяет увеличить производство аквакультуры в России при увеличении биоразнообразия.

В долгосрочной перспективе диверсификация для России не приведет к росту, так как выявлена отрицательная взаимосвязь между индексом долгосрочного роста (CAGR) и биоразнообразием видов аквакультуры.

При большем масштабе производства аквакультуры (большем общем объеме) в России также наблюдается тенденция увеличения разнообразия выращиваемых видов. Это может отражать способность более крупных предприятий обрабатывать большее разнообразие видов или реакцию на более диверсифицированные требования рынка.

Заключение

Исследование показывает, что несмотря на то, что Россия демонстрирует значительно больший объем производства аквакультуры в абсолютном выражении, Колумбия обладает возможностями для роста и диверсификации, особенно в пресноводной среде. Стабильность производства в России и диверсификация

Vestnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59) VETERINARY AND ZOOTECHNY контрастируют с колебаниями, наблюдаемыми в Колумбии. Между странами определенно существуют области в сфере повышения эффективности производства аквакультуры. В области исследований совместное сотрудничество могло бы быть полезным в таких областях, как устойчивые методы аквакультуры и интеграция возобновляемых источников энергии в аквакультуру.