Как заставить клевать карпа в сентябре: что нужно для хорошего улова

Примечание. Цифровые издания не включают элементы в обложке или дополнения, которые вы найдете в печатных копиях.

Вы можете прочитать здесь на веб-сайте или загрузить приложение для своей платформы, просто не забудьте войти в систему, используя свое имя пользователя и пароль Pocketmags.

Однако для iOS мы рекомендуем iPad Air/iPhone 5s или лучше для повышения производительности. и стабильность. Более ранние модели с более низкими характеристиками процессора и оперативной памяти могут более медленная отрисовка страниц и случайные сбои приложений, которые находятся вне нашего контроля.

границ | Будущие социально-политические сценарии для водных ресурсов в Европе: операционная основа для прогнозов аквакультуры

Введение

Последствия изменения климата угрожают будущему глобальному производству продуктов питания, включая производство морепродуктов. Хотя воздействие изменения климата на рыбные ресурсы уже наблюдалось (например, Free et al., 2019), в будущем ожидаются более заметные последствия для производства рыбы. В 2013 году аквакультура обогнала рыболовство в качестве источника водных продуктов для потребления человеком, и ожидается, что дальнейшее предложение морепродуктов на душу населения будет полностью обеспечиваться ростом аквакультуры (OECD-FAO, 2018).Воздействие изменения климата на рыбные запасы и его последствия для промысла в дикой природе изучались как в глобальном масштабе, так и для конкретных региональных промыслов (Allison et al., 2009; Sumaila et al., 2011; Dey et al., 2015). Однако исследований, изучающих биологические и экономические последствия изменения климата для аквакультуры, сравнительно немного (Ekstrom et al., 2015; Froehlich et al., 2018).

Температура воды является ключевым фактором, влияющим на физиологию и экологию видов рыб (Pörtner and Peck, 2010; Frost et al., 2012; Нойбауэр и Андерсен, 2019). Ожидается, что антропогенное потепление водной среды обитания (морской и пресноводной), а также изменение характера осадков будут иметь прямые и косвенные последствия для аквакультуры, такие как изменение состояния здоровья, показателей роста и/или эффективности преобразования корма выращиваемой рыбы (Reid et al. ., 2019). Воздействие изменения климата на аквакультуру не всегда обязательно является негативным. Более высокие температуры также могут быть связаны с более длительным вегетационным периодом, более высокими темпами роста и более низкой естественной зимней смертностью в зависимости от региона, вида и фермы (Li et al., 2016; Weatherdon и др., 2016). С другой стороны, изменение климата может изменить интенсивность и/или частоту экстремальных погодных явлений, таких как ураганы (Seneviratne et al., 2012; Bouwer, 2019), увеличивая ущерб инфраструктуре ферм (Reid et al., 2019). Потенциальные экономические последствия этих физических изменений в морских и пресноводных системах варьируются от увеличения стоимости инвестиций (например, новое оборудование, увеличение страхового покрытия, количество и тип корма, обработка против болезней) до сокращения товарных объемов и, следовательно, снижения доходов.

Доступность компонентов корма для аквакультуры, богатых омега-3 жирными кислотами, таких как рыбная мука и рыбий жир (FMFO), будет зависеть не только от будущих изменений климата, но и от социальных и политических факторов (Mullon et al., 2009; Merino et al. др., 2012). Это, в свою очередь, повлияет на стоимость корма. Кроме того, затраты на энергию могут меняться, особенно в долгосрочной перспективе (Sato et al., 2019), что оказывает прямое влияние на сектор аквакультуры как основного потребителя энергии, а также косвенно влияет на стоимость кормов.Цены на электроэнергию зависят от топлива и цен на CO ₂ (Panos and Densing, 2019). С другой стороны, цены на топливо по своей природе нестабильны из-за влияния различных технологических, политических и экономических факторов, включая налоговую политику (Heat Roadmap Europe D 6.1., 2017). Наконец, цены на рыбу (рыночная доходность) являются еще одним ключевым фактором, определяющим прибыльность. Как и в случае с другими товарами, цены на рыбу зависят от спроса и предложения, причем последний зависит от численности населения мира, уровня доходов и степени урбанизации (Дельгадо и др., 1997; Béné et al., 2015), а также пищевые привычки. Кроме того, прибыль и развитие инфраструктуры рыбоводства в некоторых случаях зависят от государственных субсидий. Хотя государственные платежи значительно различаются между странами (Guillen et al., 2019), а также между регионами и видами, для некоторых производственных систем субсидии могут существенно способствовать общей отдаче (например, Lasner et al., 2020).

В нескольких исследованиях количественно проанализированы экономические последствия изменения климата для продукции аквакультуры.Предыдущие исследования были сосредоточены на региональных оценках в странах с формирующимся рынком или развивающихся странах или часто использовались качественные методы и не сравнивались воздействия на основе широко применимых структур сценариев (например, Li et al., 2016; Chan et al., 2017; Asiedu et al. ., 2019). Некоторые предыдущие исследования были сосредоточены на том, как изменения на конкретных рынках или факторы окружающей среды влияют на производство и торговлю аквакультурой на глобальном или европейском уровнях (Delgado et al., 2003; World Bank Report, 2013; Kobayashi et al., 2015; Нарита и Реданц, 2016). Мы полагаем, что наиболее надежным подходом является проведение более целостного анализа, основанного на согласованном наборе вероятных альтернативных вариантов будущего, включая будущие изменения в политических, экономических, социальных, технологических, правовых и экологических факторах, также известный как подход «PESTEL». (Агилар, 1967; Джонсон и Скоулз, 2002).

Четыре различных будущих сценария изменения климата были разработаны в рамках проекта ЕС h3020 «Изменение климата и водные ресурсы Европы» (CERES) на основе выбранных комбинаций Специального отчета Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) о структуре сценариев выбросов и их репрезентативных путей концентрации ( RCP) и более поздние «Общие социально-экономические пути» (SSP; O’Neill et al., 2014; ван Вуурен и Картер, 2014 г.). В то время как RCP описывают возможные траектории будущих концентраций парниковых газов (ПГ), SSP описывают будущие общества, в которых смягчение последствий изменения климата и адаптация к нему более или менее легко выполняются, без явного учета самого изменения климата (Pinnegar et al., в обзоре). ). РТК8.5 был выбран как сценарий наихудшего случая, в то время как РТК4.5 представляет стратегии смягчения последствий изменения климата, которые приводят к примерно половине выбросов ПГ и концентрации в атмосфере по сравнению с РТК8.5 к 2100 г. Каждый из них был объединен с двумя SSP для определения и анализа обратной связи между изменением климата и социально-экономическими факторами: World Markets (RCP8.5, SSP 5), National Enterprise (RCP8.5, SSP3), Global Sustainability. (RCP4.5, SSP1) и Local Stewardship (RCP4.5, SSP2) и подробно описаны Pinnegar et al. (на рассмотрении).

Краткий обзор этих четырех сценариев, включая их контрастирующие элементы в отношении экологических, технологических или экономических изменений, а также их глобальную или локальную направленность, представлен на рисунке 1.Суть этих сценариев была создана совместно с заинтересованными сторонами с использованием как внутренних, так и внешних рабочих групп Международного совета по исследованию моря (ICES)/Северо-Тихоокеанской морской научной организации [PICES (поскольку это прозвище Тихоокеанского ICES)]. РГ) Семинары по проекту CERES (см. Pinnegar et al., находится на рассмотрении). Сценарий «Мировые рынки » (WM, RCP8.5, SSP5) соответствует будущему с открытыми рынками, где основной целью является создание богатства за счет высокого уровня использования ископаемого топлива и, следовательно, меньшего внимания к последствиям для окружающей среды.Этот глобальный сценарий характеризуется быстрым технологическим прогрессом и небольшим количеством юридических ограничений для бизнеса. В сценарии National Enterprise (NE, RCP8.5, SSP3) основной целью является национальная продовольственная безопасность и сохранение возможностей трудоустройства при сокращении инвестиций в образование и технологическое развитие. Зависимость от ископаемого топлива высока, а ресурсоемкость растет. В сценарии Global Sustainability (GS, RCP4.5, SSP1) общество принимает глобальный подход к устойчивому развитию с повышением производительности ресурсов, инвестициями в экологически безопасные технологии и активным международным сотрудничеством, способствующим смягчению последствий изменения климата.В сценарии Local Stewardship (LS, RCP4.5, SSP2) особое внимание уделяется местным решениям для обеспечения самодостаточности, включая экологические ценности и действия по устойчивому использованию местных ресурсов. Технологическое развитие находится на низком уровне, и меньше внимания уделяется использованию международных механизмов для решения экологических проблем.

Рисунок 1. Концептуализация четырех сценариев изменения климата и европейских водных ресурсов (CERES) с точки зрения воздействия и адаптации. Направление стрелок указывает на возрастающее развитие/воздействие.Двойные стрелки указывают на расходящиеся социально-политические ориентиры.

На основе этих четырех социально-политических сценариев восприятие заинтересованных сторон и результаты модели (будущие изменения цен на кормовые ингредиенты, производственные затраты и рыночные доходы) были объединены для создания правдоподобных будущих условий для наиболее важных с коммерческой и/или культурной точки зрения компонентов аквакультуры в Европе. сельскохозяйственный сектор (рис. 2). Будущие ценовые тенденции для каждого из четырех сценариев CERES были получены на основе глобальной модели MAGNET [см. Woltjer and Kuiper (2014) для описания модели и van Meijl et al.(2020) для допущений для каждого из сценариев SSP и результатов для сельскохозяйственного сектора], а также модели FMFO (на основе Mullon et al., 2009). Затем эти ценовые тенденции для конкретных сценариев были применены к «типичным моделям фермерских хозяйств» (Lasner et al., 2017) для оценки прибыльности в 2050 году норвежских лососевых и немецких карповых ферм, два тематических исследования, обеспечивающие хорошие контрасты в элементах PESTEL.

Рисунок 2. Поток данных и модели, используемые в применении сценариев изменения климата и водных ресурсов Европы (CERES) для аквакультуры.Взаимодействие с заинтересованными сторонами (SH) на разных этапах обозначено как «SH» и соответствующим значком. FCR, коэффициент конверсии корма; S. анализ, анализ чувствительности.

Подводя итог трем целям настоящего исследования, мы (1) представим гибкую структуру сценариев, которая может быть применена к широкому спектру производственных систем аквакультуры; (2) определить входные параметры полуколичественной модели из описаний сценариев, (3) объяснить, как эти сценарии применялись для типичного фермерского подхода в двух случаях.Используя эту структуру сценариев, мы надеемся предоставить улучшенные рекомендации по планированию адаптации к изменению климата как для отрасли, так и для политиков. Хотя большая часть европейского сектора аквакультуры продемонстрировала небольшой рост за последнее десятилетие и вносит относительно небольшой вклад по сравнению с мировыми лидерами, Европа является крупнейшим потребителем морепродуктов в мире (FAO, 2018), и разрыв между этим потреблением и количеством поставляемого диким промыслом продолжает увеличиваться.

Методы — реализация сценариев

Общая структура социально-политических сценариев, разработанных в CERES, описана Pinnegar et al.(на рассмотрении). При определении сценариев учитывались не только RCP и SSP МГЭИК, но и структура «PESTEL» (Johnson and Scholes, 2002) как напоминание о факторах, которые могут оказать влияние на аквакультуру в этих различных предполагаемых условиях. фьючерсы. Эти описательные сценарии были введены в действие для использования в конкретных экономических моделях путем дальнейшей разработки количественных аспектов будущих тенденций и изменений в ключевых переменных аквакультуры. Детали, необходимые в этих сценариях для запуска экономических моделей, были получены из неопубликованной (серой) литературы, результатов семинара по аквакультуре, проведенного CERES, взяты из неопубликованных результатов моделирования, а сценарии были совместно разработаны и позже опрошены заинтересованными экспертами.В следующих разделах описываются важные аспекты, которые необходимо учитывать при построении сценариев с использованием подхода PESTEL (таблица 1).

Таблица 1. Резюме переменных, применяемых в типичных рыбоводческих хозяйствах для четырех сценариев изменения климата и европейских водных ресурсов (CERES): Общие будущие тенденции номинальных цен на рыбу, топливо, электроэнергию и кормовые ингредиенты для рыб даны за год 2050 г. по отношению к 2016 г.

P – Политические факторы

Структурные фонды Европейского Союза [e.g., Европейский фонд морского и рыбного хозяйства (EMFF)] или прямые платежи могут оказывать поддержку производителям продукции аквакультуры. Хотя ситуация в разных странах ЕС неодинакова (см. Guillen et al., 2019), ряд производственных систем получают государственные платежи в качестве дополнительной прибыли. Эти платежи могут, например, предоставляться за экстенсивное производство или компенсировать изолированность. Поскольку ожидается, что глобализация приведет к дерегулированию рынков и снижению налогов, мы предположили, что субсидии были устранены в соответствии с глобальным сценарием, ориентированным на получение прибыли.В соответствии со сценарием Global Sustainability субсидии сохранялись только в том случае, если методы выращивания были связаны с экологическими целями (например, экстенсивное производство). Согласно двум местным сценариям, Национальное предприятие и Местное управление , предполагалось, что текущие субсидии останутся без изменений (базисный 2016 год).

Политика в области энергетики или сокращения выбросов углерода может иметь последствия для отраслей, зависящих от энергии и сельскохозяйственных товаров (в кормах для рыб), таких как аквакультура.Таким образом, изменения в землепользовании, такие как площади лесных массивов или земель, используемых для целей биоэнергетики, могут по-разному влиять на сельское хозяйство. В сценариях CERES изменения в землепользовании становятся наиболее эффективными в сценарии Global Sustainability с увеличением охраняемых территорий, тогда как нынешняя протяженность охраняемых территорий сохранялась в будущем в соответствии с World Markets и Local Stewardship. сценариев. Для сценария Национального предприятия были сохранены только текущие строго охраняемые территории [в соответствии с категориями 1–4 Всемирной базы данных об охраняемых территориях (WDPA)].

Торговая политика определяет направление торговли и часто оказывает существенное влияние на цены. В соответствии с двумя глобальными сценариями ( Мировые рынки и Глобальная устойчивость ) текущие импортные тарифы и экспортные субсидии для всех товаров отменяются. Для сценария «Мировые рынки » вводятся нетарифные барьеры для экспорта агропродовольственной продукции из стран с низким уровнем доходов в страны с высоким уровнем доходов. Для сценария Местное управление не предполагается никаких изменений в тарифах или субсидиях, тогда как по сценарию Национальное предприятие к 2050 году вводится повышение импортных тарифов на агропродовольственные товары на 10% пунктов.Эти допущения оказывают последующее влияние на все будущие ценовые тенденции, применяемые в моделировании модели CERES (сырая нефть, электроэнергия, рыба и сельскохозяйственные товары).

E – Экономические факторы

Помимо цен на вышеупомянутые входные факторы, на сами цены на рыбу влияют глобальные товарные рынки и изменения спроса и предложения. Прогнозы изменения цен на энергию, а также рыбу и растительные ингредиенты в кормах для рыб были получены на основе модели общего равновесия MAGNET (Woltjer and Kuiper, 2014).Как и в нашем исследовании, эта модель также основана на SSP и использует те же допущения для валового внутреннего продукта (ВВП) и развития населения (Doelman et al., 2018), которые лежат в основе четырех сценариев CERES. Пиннегар и др. (на рассмотрении) предоставить более подробное описание того, как были реализованы будущие тенденции цен на сырую нефть (топливо) и цены на рыбу, а также сравнение с другими источниками для этих прогнозов. Мы применяем тот же метод к прогнозам цен на электроэнергию и товары растительного происхождения.В отличие от топлива, которым торгуют во всем мире, электроэнергия и электроэнергия торгуются на европейском рынке, где, однако, была обнаружена корреляция между изменениями цен на электроэнергию и нефть (Madaleno et al., 2015). Таким образом, ожидается косвенное влияние событий на мировом рынке. Кроме того, не было другого подходящего источника, который соответствовал бы сценариям и временному интервалу RCP середины века. В следующих разделах представлена ​​подробная информация о прогнозах цен на ингредиенты кормов для рыб и расчет будущих цен на корма для рыб.

Рыбная мука и масло

Будущие цены FMFO по каждому из четырех сценариев CERES были взяты из прогнозов на середину века, сделанных с помощью модели FMFO. Эта модель (Mullon et al., 2009) охватывает географически распределенный глобальный рынок FMFO, представляющий 80% всех потоков производства и потребления, и была параметризована для сценариев CERES. В дополнение к экологическим и социальным факторам, уже упомянутым в предыдущих разделах, были включены дополнительные экономические элементы для явного учета будущих изменений цен на FMFO.Во-первых, предположения о ценах на топливо (см. Hamon et al., пересматривается, Pinnegar et al., пересматривается) использовались для рыболовных флотилий, чтобы можно было учесть колебания эксплуатационных расходов. Нормы инвестиций, амортизации и капитального вознаграждения зависели от объема технического прогресса, предполагаемого сценарием. В частности, нормы инвестиций считались более высокими в сценариях Мировые рынки и Глобальная устойчивость из-за открытости экономики и стремления поддерживать конкурентоспособность на мировом рынке.Аналогичный аргумент также поддерживает более высокую норму амортизационных отчислений, используемую в сценариях World Markets и Global Sustainability , из-за технического прогресса в этих конкретных сценариях.

Цена корма для рыб

Состав видовых рационов и пропорции их ингредиентов на основе литературных данных были проверены соответствующими заинтересованными сторонами из рыбной кормовой и сельскохозяйственной промышленности. Все доли растительного белка и ингредиентов растительного происхождения, кроме растительного масла, были объединены как «растительные продукты, кроме масла».Это упрощение было необходимо, поскольку прогнозы будущих цен были доступны не конкретно для ингредиентов корма для рыбы, а были доступны средние прогнозы цен на «пшеницу и меслин», «прочие зерновые» и «семена масличных культур» на основе проекта Global Trade Analysist Project. Использовалась база данных [GTAP] (2007) (версия 8). Текущие цены на сырье для растительных товаров на единицу веса были получены из баз данных Европейской комиссии (2019 г.), Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (2019 г.) и Всемирного банка (2019 г.), а для FMFO — из базы данных IndexMundi, 2019 г. и отчет о статистике товаров (Globefish, 2019).На основе этих цен были рассчитаны затраты на сырье на долю ингредиента (в соответствии с составом корма для рыб, определенным на первом этапе). Для объединенной категории «Продукты растительного происхождения, кроме масла» были усреднены цены на пшеницу, зерновые и масличные культуры. Никакой разницы между ценами на обычные морские ингредиенты и ценами на побочные продукты (сырье, переработанное при переработке пищевой рыбы) не проводилось из-за отсутствия доступных данных. Разница между общей стоимостью сырья и ценой за кг корма была отнесена к категории «прочие расходы», включая затраты на другие конкретные ингредиенты (например,г., белок наземных животных, витамины, минералы) и те, которые связаны с производством кормов, а также прибыль производителей кормов для рыб.

На последнем этапе будущие изменения цен на ингредиенты корма для рыбы были применены к предварительно рассчитанному распределению абсолютной стоимости на ингредиент корма для рыбы. Для категории «прочие расходы» введен коэффициент инфляции 2% в год (см. раздел «Уровни инфляции и прочие расходы»). Общее процентное изменение номинальных цен на ингредиенты для корма для рыбы в период с 2016 по 2050 год, полученное на основе моделей MAGNET и FMFO, представлено в таблице 1.

Уровень инфляции и другие затраты

Будущие темпы инфляции, вероятно, будут варьироваться в зависимости от наших четырех сценариев, характеризующихся различными базовыми предположениями о том, как будут развиваться торговля и ВВП в будущем. Инфляцию, однако, трудно предсказать (Berkhout et al., 2002), и в отсутствие соответствующего моделирования мы применили постоянный коэффициент инфляции в размере 2% в год для всех сценариев, продолжая прогнозируемые тенденции (Department of Agriculture of United States [USDA ], 2019). Это было реализовано для всех затрат, где будущие ценовые тенденции в рамках выбранных SSP и RCP были недоступны.Среди них затраты на ресурсы аквакультуры, такие как затраты на оплату труда или мальков, а также доли в ценах на корма, не связанные с сырьем.

Изменение цены

Как упоминалось выше, такие факторы, как доход, урбанизация, налогообложение или изменения в землепользовании, могут влиять на будущие тенденции цен на сырьевые товары и были рассмотрены в наших четырех сценариях. Кроме того, существуют дополнительные воздействия на динамику цен, и при прогнозировании будущих цен необходимо учитывать определенную волатильность. Рынки сельскохозяйственных товаров особенно нестабильны из-за колебаний цен, вызванных стихийными бедствиями, такими как ненастная погода или вредители; тот факт, что эластичность спроса мала и существует запаздывающая реакция между предложением и ценой (FAO et al., 2011). Что касается наших сценариев, предполагается, что волатильность цен выше в двух сценариях с более выраженными физическими и биогеохимическими последствиями изменения климата, связанными с RCP8.5 (Diffenbaugh et al., 2012). Это может еще больше проявиться в сценарии National Enterprise , в котором адаптивная способность предполагается низкой.

Чтобы учесть потенциальное изменение цен в соответствии с используемыми тенденциями цен на 2050 год, был установлен диапазон цен на энергию MAGNET, рыбу и компоненты кормов для рыб, а также те, которые получены из модели FMFO.Как описано Pinnegar et al. (на рассмотрении), историческая изменчивость цен использовалась для определения будущего диапазона цен на рыбу (статистика FAO Fishery and Aquaculture Commodities, 2019) и цен на сырую нефть (Организация экономического сотрудничества и развития [ОЭСР], 2019). Будущие изменения цен на различные ингредиенты корма для рыбы были основаны на исторической изменчивости текущих цен в базах данных. Изменение цен на электроэнергию в Европе было основано на базе данных Евростата (2019 г.).Охват исторических данных был специфичен для товаров. Годовые данные в основном были доступны с 1980 по 1990 год и далее по европейским ценам на электроэнергию, однако данные были доступны только с 2008 года и далее. Обобщенная аддитивная модель (GAM) с гамма-распределением соответствовала общему тренду исторических ценовых данных с ненормальным распределением. Верхний и нижний 95% доверительные интервалы были рассчитаны путем определения стандартной ошибки подгонки модели. Кроме того, пропорциональное отклонение наибольшего аппроксимирующего значения использовалось для построения верхнего и нижнего диапазона прогнозируемых будущих ценовых результатов моделей MAGNET и FMFO (см., находится на рассмотрении) и применяются в рамках анализа чувствительности, как поясняется ниже.

Исторический диапазон различных цен был реализован для моделирования затрат и доходов методом Монте-Карло в Microsoft Excel (версия 2016 г.). Всего было рассчитано 1000 итераций типичной операционной прибыли фермы [доходы (= цены на рыбу) за вычетом денежных затрат (включая цены на корма и энергию)] с ценами на энергию, корма и рыбу, которые случайным образом варьировались между заранее определенными ценовыми диапазонами, наложенными на цену. прогнозируется на 2050 год.К среднему значению полученной операционной прибыли было добавлено/вычтено двойное стандартное отклонение, чтобы охватить > 95% ожидаемой будущей операционной прибыли в определенных ценовых диапазонах и, таким образом, их чувствительность к изменениям цен.

S – Социальные факторы

Социальные факторы, направленные на представление будущих изменений в восприятии потребителей и связанных с ними покупательских тенденций. Внутренняя направленность двух местных сценариев ( Национальное предприятие и Местное управление ) отражается в расширении возможностей для регионального маркетинга.Предполагалось, что эти возможности не будут доступны в двух глобальных сценариях ( Global Sustainability и World Markets ). Предполагалось, что региональные маркетинговые стратегии позволят достичь премиальных цен на виды или продукты с региональным рыночным спросом, который связан с их географическим происхождением, сертифицированным как «охраняемые географические указания» (PGI).

Принятие кормовых ингредиентов потребителем также влияет на методы работы отрасли и, следовательно, на прибыльность отрасли.Принятие генетически модифицированных (ГМ) организмов или источника белка (наземные животные, морские животные или растительная мука) может изменить цены на рыбные корма (Shepherd et al., 2017; Sprague et al., 2017). Воздействие замены источника белка было включено в сценарии CERES с использованием параметра гибкости спроса в модели FMFO, который учитывал наличие заменителей товаров FMFO. В сценариях World Markets и Global Sustainability предполагалась высокая гибкость спроса (большие заменители дорогих FMFO) из-за более широкого спектра доступных альтернатив, в то время как гибкость спроса на местном уровне считалась низкой ( National сценарии Enterprise и Local Stewardship ) (Всемирный экономический форум, 2018 г.).Будущий спрос на рыбу зависел от сценария и зависел от роста населения. Сценарии National Enterprise и Global Sustainability имели самые высокие и самые низкие темпы роста населения мира соответственно (Kc and Lutz, 2017).

T – Технологические факторы

В четырех сценариях CERES были сделаны разные предположения о технологическом прогрессе, соответствующие описаниям SSP (Popp et al., 2017; Pinnegar et al., пересматривается, рис. 1). Сценарий «Мировые рынки » характеризовался высоким технологическим развитием, как и сценарий «Глобальная устойчивость» , где передовой опыт быстро и глобально распространяется.Технологический прогресс идет медленнее в сценарии Local Stewardship и даже больше в сценарии National Enterprise .

Аналогичные допущения были сделаны для сельскохозяйственного сектора, включая кормовые культуры, где наиболее заметное увеличение урожайности происходит в соответствии со сценариями «Мировые рынки» и «Глобальная устойчивость» . Достижения в области технологий обусловлены ограниченной доступностью земли ( Глобальная устойчивость , больше земель защищено) или увеличением ВВП ( Мировые рынки ), что косвенно стимулирует технологическое развитие.

Технический прогресс также был косвенно связан с технологией производства кормов и разработкой заменителей морского белка и масла. Технологический прогресс в производстве FMFO был включен в модель FMFO через экономические переменные. В частности, изменение себестоимости производства шрота и масла, амортизации и рентабельности инвестиций варьировалось и более подробно описывалось в разделе «Электронные экономические факторы».

E – Факторы окружающей среды

Экологические проблемы отрасли включают воздействие изменения климата на физиологию роста культивируемых животных, а также последствия для систем земледелия и поддержания производства.Температура и качество воды могут напрямую влиять на показатели роста, эффективность конверсии корма и состояние здоровья культивируемых пойкилотермных животных или могут косвенно влиять на производительность фермы через изменения в появлении патогенов или вредоносного цветения водорослей (Brander, 2007; Neuheimer et al., 2011; Barrange et al., 2018; Froehlich et al., 2018; Reid et al., 2019). Чтобы отразить изменения окружающей среды, результаты физических и биохимических моделей (CERES D1.3, 2018 г.) и модели индивидуального роста для выбранных целевых видов были интегрированы в хорошо проверенную модель популяции FARM для имитации будущих диапазонов веса урожая и коэффициента конверсии корма (FCR) ( Феррейра и др., 2009, 2012; Нуньес и др., 2011 г.; Саурель и др., 2014; Cubillo et al., 2018) по двум различным траекториям концентрации ПГ RCP 4.5 и 8.5.

FCR измеряет эффективность кормления и был рассчитан для производства прироста, начиная с размера мальков для типичных ферм. Окончательная масса урожая, полученная в конце производственного цикла, была выбрана в качестве показателя эффективности роста. Продолжительность производственного цикла устанавливалась на основании данных, полученных за базовый год (2016 г.).В течение 20-летнего временного интервала [в зависимости от модели 2030–2050 (норвежские воды) или 2040–2060 (другие европейские воды)] самый теплый и самый холодный год использовался для моделирования веса улова и FCR, чтобы отразить влияние будущих изменений. изменчивость температуры.

Модель FMFO (Mullon et al., 2009, 2016), комбинированная эколого-экономическая модель, отражает воздействие климата на мелких пелагических рыб в рамках RCP4.5 и RCP8.5 в четырех сценариях CERES. Таким образом, в рамках РТК8 прогнозируются более сильные сдвиги мелких пелагических видов по широте.5 (Jones and Cheung, 2014; Jones et al., 2015) по сравнению с RCP4.5 (Weatherdon et al., 2016). Модель также учитывала различия во внутренних темпах роста популяций пелагических рыб, основанных на признаках жизненного цикла (например, небольшие, быстрорастущие пелагические рыбы, вылавливаемые в Перу и Чили, по сравнению с более медленно растущими видами, вылавливаемыми в странах Северной Европы, таких как Дания, Норвегия). и Исландия; Mullon et al., 2009, 2016).

L – Юридические факторы

Ряд нормативных факторов, характерных для конкретных сценариев, вызывает озабоченность в секторе аквакультуры.Одним косвенным правовым фактором, который был рассмотрен, является общий допустимый вылов (ОДУ) мелкой пелагической рыбы, используемой для производства FMFO. Эти ОДУ были согласованы с уровнями эксплуатации, разработанными в сценариях CERES, созданных для рыболовства (Hamon et al., находится на рассмотрении), и варьировались от 0,6 нормы эксплуатации, связанной с максимальным устойчивым выловом (MSY) в Global Sustainability . сценарий до 1,1 уровня эксплуатации, связанного с MSY в сценарии National Enterprise .Никаких дополнительных прямых факторов (обсуждаемых в разделе «Обсуждение») в наш анализ не включалось.

Подход к экономической модели

Для экономической оценки воздействия изменения климата на наиболее важные виды рыб для европейской аквакультуры в качестве основы для прогнозов на уровне ферм был применен подход типичного фермерского хозяйства. По сути, инженерный подход, структура затрат и прибыли типичных ферм была смоделирована с использованием эмпирически обоснованных, реалистичных цен и объемных структур затрат и продукции фермы (Isermeyer, 2012; Walther, 2014).Репрезентативные наборы данных о фермах для выбранных производственных регионов были построены с использованием как качественных методов выборки, таких как фокус-группы и интервью с экспертами, так и на основе количественной статистики ферм. Каждый набор данных на уровне фермерских хозяйств состоял максимум из 548 переменных и позволял проводить микроэкономический анализ после того, как структура была дискурсивно подтверждена заинтересованными сторонами на предмет ее согласованности (см. Lasner et al., 2017). В рамках CERES будущие ценовые тенденции, предположения о субсидиях и региональном маркетинге (Таблица 1), а также изменения урожая и объемов кормов в зависимости от температуры применялись к типичным фермам, определенным для базисного года (2016 г.), для расчета рентабельности в середине столетия. .К ним относятся несколько видов (радужная форель, карп, атлантический лосось, европейский морской окунь, морской лещ и голубая мидия), выращиваемых в общей сложности в десяти странах европейского региона (Германия, Дания, Ирландия, Норвегия, Великобритания, Нидерланды, Испания). , Польше и Турции) в рамках различных производственных систем. В настоящем исследовании представлены результаты для двух типичных ферм в качестве тематических исследований: атлантического лосося, выращиваемого на фермах в Норвегии, и карпа, выращиваемого на фермах в Германии.

Результаты

Применение сценариев

Рыбная мука и рыбий жир

Рост номинальных цен во всех сценариях наблюдается как на рыбную муку, так и на рыбий жир (рис. 3А,Б).Величина, однако, варьируется между сценариями: локальные сценарии ( Национальное предприятие и Местное управление ) показывают более высокие цены по сравнению с глобальными сценариями ( Мировые рынки и Глобальная устойчивость ). В частности, сценарий National Enterprise приводит к самым высоким ценам на рыбную муку в размере 3030 долларов США (USD) за тонну и рыбий жир в размере 2551 долларов США за тонну в 2050 году, за которым следует сценарий Local Stewardship .В то время как сценарий Global Sustainability показывает самые низкие цены на рыбную муку на уровне 1685 долларов США и рыбий жир на уровне 1734 долларов США в 2050 году, при этом цены World Markets немного выше.

Рисунок 3. Будущая динамика цен на рыбий жир (A) и рыбную муку (B) в долларах США за тонну в соответствии с четырьмя сценариями изменения климата и водных ресурсов Европы (CERES).

Одной из основных объясняющих переменных этих наблюдаемых ценовых различий между глобальным и локальным сценариями является предположение о гибкости спроса.В глобальных сценариях ( Мировые рынки и Глобальная устойчивость ) предполагается увеличение присутствия заменителей товаров FMFO из-за более широкой конкуренции. Это оказывает понижательное давление на цены, удерживая их на низком уровне. В локальных сценариях ( Национальное предприятие и Местное управление ) предполагается, что гибкость спроса ограничена и вводит в модель дефицит, который становится еще более выраженным по мере увеличения спроса со стороны растущего населения.

Колебания цены также можно увидеть во времени и в разных сценариях. Это объясняется динамическим и рекурсивным характером модели, которая запускается последовательно в течение 1-летнего периода до середины века (2050 г.). Модель рассчитывает экологические переменные, такие как пополнение и сдвиги по широте, и экономические переменные, такие как инвестиции, амортизация и потребительский спрос, для каждого года, а затем использует эти результаты в качестве отправной точки для следующего годичного периода. Разрешение переменным развиваться таким образом и постоянно обновляться в модели приводит к наблюдаемой изменчивости.

Анализ чувствительности результатов был проведен путем изменения цен на топливо, которые считались одной из самых неопределенных переменных в модели. Модель использовалась для сценариев с увеличением цены на 1% в год и на 4% в год по сравнению с базовым прогоном, в котором учитывалось увеличение цены на 2,6% в год. Наблюдаются большие различия в результатах в диапазоне от снижения на 13% до увеличения на 30% для 2050 года по сценариям. Эти неопределенности требуют, чтобы прогнозируемые цены FMFO использовались с осторожностью, но все же считались полезными для изучения возможных фьючерсов и диапазонов цен.

Тенденции цен на энергетические и растительные кормовые ингредиенты для рыб

При рассмотрении всех будущих ценовых тенденций наиболее заметное повышение цен было на энергоресурсы, включая сырую нефть и электроэнергию, причем по всем сценариям цены на 130–160% выше, чем сегодня. Тенденции цен на рыбу были сравнительно постоянны в четырех сценариях (57–76%). Вместе с ценовыми прогнозами FMFO (14–92%), и в отличие от других товаров, они находились в более низком диапазоне роста цен. Динамика цен на электроэнергию была наиболее сильной в рамках двух глобальных сценариев.Цены на все остальные товары заметно выросли в обоих локальных сценариях (табл. 1). Цена на электроэнергию в основном зависит от спроса и предложения, тогда как зависимость от цен на первичные энергоносители составляет около одной трети цены на электроэнергию.

Как упоминалось выше, определяемые сценарием различия в будущей численности населения мира, доходах, капитале, международной торговле, расширении сельского хозяйства и техническом прогрессе являются основными движущими силами будущих цен на продовольственные товары.Наименьшее повышение цен на сельскохозяйственные товары было в Глобальной Устойчивости , в которой будущий спрос был самым низким, урожайность сельскохозяйственной продукции на единицу площади была относительно высокой, а глобальная торговля поощрялась низкими тарифами. Цены на сельскохозяйственные товары выросли больше всего в сценарии национального предприятия , в котором рост населения мира был высоким, рост производительности сельского хозяйства был скромным, а международная торговля была ограничена.

Состав корма для рыб и динамика цен

Состав корма для рыб (производителей) был в некоторой степени видоспецифичным (рис. 4), но общий состав рационов для радужной форели, морского окуня/морского леща и норвежского лосося был схожим.В Европе белок наземных животных не входил в состав корма для лосося, но включался в рацион радужной форели и морского окуня/морского леща (рис. 4). Более того, корм, используемый для морского окуня и морского леща, состоял из более высокой доли рыбной муки по сравнению с другими видами. Сравнительно высокая доля морских ингредиентов в органическом лососе обусловлена ​​использованием рыбных побочных продуктов. Поскольку эти побочные продукты содержат меньше белка, в рецептурах кормов использовалось большее их количество. Что касается традиционного выращивания карпа в прудах, то для них характерно дополнительное кормление зерном и пшеницей в дополнение к естественным кормам в пруду.

Рисунок 4. Предположения о составе корма для выращиваемой рыбы для выбранных видов и базового 2016 года на основе литературы и отзывов заинтересованных сторон. Рыбная мука и жир в органическом корме для лосося получают из рыбной обрези.

Более точное разрешение ингредиентов, например дальнейшее разграничение долей растительных товаров и их продуктов, таких как концентраты соевого белка или пшеничный глютен, было невозможно, поскольку у нас не было будущих ценовых тенденций для этих товаров.Мы хорошо понимаем, что состав корма к середине века будет отличаться от 2016 года (нашего базового года), что может повлиять на конверсию корма и цену. Такие ингредиенты, как мука из насекомых (Henry et al., 2015; Moon and Lee, 2015) или масло, богатое омега-3, полученное из морских микроводорослей или генетически модифицированных наземных растений, экспрессирующих гены водорослей (Tocher, 2015), уже демонстрируют высокий потенциал в замещении морские ингредиенты. Тем не менее, есть препятствия на пути успешного расширения рынка этих заменителей, такие как часто низкие объемы производства, высокая стоимость и негативное общественное восприятие ГМ-ингредиентов на европейском рынке (Tocher, 2015; Shepherd et al., 2017). Согласно отзывам заинтересованных сторон, ожидается, что динамика цен на заменители морских ингредиентов не приведет к снижению цен на корма по сравнению с базовым 2016 годом. рынки муки и рыбной муки (Asche et al., 2013). Что касается будущих ценовых тенденций на FMFO, была включена гибкость спроса, учитывающая наличие заменителей или альтернатив FMFO (см. раздел «S – Социальные факторы»).Косвенно это отразилось и на будущих ценах на рыбные корма.

При применении будущей динамики цен на отдельные компоненты (Таблица 1) к кормовым композициям для конкретных видов животных общая картина сильного роста цен по сценарию National Enterprise и минимального роста цен по сценарию Global Sustainability сохранилась. Однако на уровне видов цены на корма для форели, карпа и норвежского лосося выросли больше, чем для морского окуня/морского леща и органического лосося (таблица 2), поскольку в первых трех видах доля растительных компонентов была выше (рисунок 4).

Таблица 2. Процентное изменение (%) цен на рыбные корма по сравнению с базовым 2016–2050 годом для всех видов, проанализированных в рамках программы «Изменение климата и водные ресурсы Европы» (CERES) по четырем сценариям: Мировые рынки , Национальное предприятие , Global Sustainability и Local Stewardship .

Изменение цены

Рассмотрение исторических колебаний цен помогает определить потенциальную волатильность цен в будущем.Исторические колебания цен на рыбу и электроэнергию были относительно небольшими (5–6%), в то время как колебания цен на ингредиенты сельскохозяйственных рыбных кормов, FM и топливо были более выраженными (12–15%). Историческое изменение цен на FO было самым высоким (19%). Хорошо известно, что для большинства сельскохозяйственных рынков характерна высокая степень волатильности, которая восходит к взаимосвязи между спросом, колебаниями урожая и запаздывающей реакцией предложения на изменения цен (ФАО и др., 2011; Райт, 2011; Диффенбо и др., 2012; рисунок 5А).Цены на рыбу демонстрируют меньшую волатильность и меньше скачков цен, чем другие продукты питания, и менее изменчивы для аквакультуры, чем для рыболовства (Tveteras et al., 2012). Аше и др. (2015) и Dahl (2017) постулировали, что более низкая волатильность цен на продукцию аквакультуры отражает более низкие риски в отношении производства и предложения по сравнению с промыслом в дикой природе.

Рисунок 5. Динамика цен на кормовые ингредиенты для рыбы в прошлом на зерно, пшеницу и семена масличных культур (A) , рыбную муку, рыбий жир, растительное масло (B) для соответствующего охвата имеющихся исторических данных (линия с точками) в Доллары США за единицу с подбором обобщенной аддитивной модели (GAM) (сплошная линия) и 95% доверительным интервалом, соответствующим прогнозируемой стандартной ошибке подбора модели (затенение).Источники данных: цены на сельскохозяйственные культуры: Инструмент мониторинга и анализа цен на продовольствие ФАО, данные Всемирного банка о ценах на сырьевые товары и информационная панель ЕС о ценах на сырьевые товары, рыбная мука: база данных Indexmundi, рыбий жир: статистический отчет о сырьевых товарах (Globefish, 2019).

FM очень низкая, тогда как максимальные значения соответствия в исторических ценах привели к потенциальной изменчивости цен в будущем примерно на 15% в настоящем исследовании. Цены как на FM, так и на FO в значительной степени зависят от изменчивости основных запасов дикой рыбы, т.е.g., из-за Эль-Ниньо Южное колебание (Убилава, 2014). Следовательно, производство FO определяется содержанием масла в ресурсных видах (Tocher, 2015), и его продукт все чаще продается в индустрии пищевых добавок (Misund et al., 2017). В последние годы это привело к более высоким ценам на рыбий жир по сравнению с FM. Кроме того, это могло повлиять на максимальную изменчивость цен, которая была наиболее выражена для FO (19%) среди всех кормовых ингредиентов, включенных в настоящее исследование (рис. 5B).

Поскольку цены на рыбу и корма являются ключевыми факторами прибыльности аквакультуры в будущем, их ценовые тенденции также были изучены для отдельных видов. Исторические изменения общей численности рыбы (рис. 6А) и норвежского лосося (рис. 6В) имеют схожие тенденции; вариация увеличивалась с ростом цены. Максимальная вариация была выше для норвежских цен (13%) по сравнению с общими ценами на рыбу (5%). Ожидается, что динамика цен на один вид из созревающей товарной отрасли, такой как норвежский лосось, будет отражать взаимосвязь между входным фактором и выходными ценами или другими факторами, такими как колебания объема производства.Так, Asche and Oglend (2016) сообщили о возникающих взаимосвязях коинтеграции белка между ценами на лосося, рыбную муку и сою. Исключительно высокие цены в 2016 году были связаны с пагубным воздействием морских вшей и вредоносного цветения водорослей на мировой сектор лосося (Globefish, 2018). Кроме того, неудивительно, что вариация исторической общей цены на рыбу ниже, чем для одного вида, такого как атлантический лосось. Можно ожидать усредняющий эффект противоположных ценовых тенденций, когда они суммируются по большому числу видов.

Рисунок 6. Исторические ценовые тенденции для общих цен на рыбу (A) и на норвежского лосося (B) для соответствующего охвата имеющихся исторических данных (линия с точками) в долларах США за тонну с помощью обобщенной аддитивной модели (GAM ) подгонка (сплошная линия) и 95% доверительный интервал, соответствующий прогнозируемой стандартной ошибке подгонки модели (затенение). Источники данных: статистика ФАО по рыбному хозяйству и аквакультуре (цена на рыбу), NQSALMON, 2020 (цена на лосося).

При сравнении изменения цен на комбикорм для лосося с выделенной суммой исторической изменчивости цен на отдельные кормовые ингредиенты за тот же исторический период мы получили результаты в диапазоне от 5,37% до 6,85% максимального отклонения (Рисунок 7). Таким образом, изменение отдельных компонентов корма относилось к корму для норвежского лосося и было очень близко к изменению цен на корм для норвежского лосося (6,80% против 6,85%). Изменение цен на гранулированный корм для лосося по всему миру по сравнению с отдельными компонентами корма для норвежского лосося отличалось примерно на 15%.Это может быть объяснено, среди прочего, эффектом усреднения за счет комбинации различных кормовых смесей пеллет и цен на мировом рынке и/или связанных с ними валютных эффектов. В целом, может иметь место отложенный перенос изменений цен на отдельные виды сырья на цены на корма в виде пеллет на рынке, однако результаты на Рисунке 7 отражают, что изменение цен, основанное на отдельных компонентах корма, не очень далеко от изменения цен на кормовые гранулы для корма. рассматриваемый период.

Рис. 7. Историческая тенденция цен на корма для рыбы, охватывающая глобальные цены на корма от компании EWOS ^® как поставщика кормов в международной индустрии аквакультуры, и норвежские (NO) цены на корма для соответствующего доступного охвата исторических данных (линия с точками) в долларах США за единицу с подгонка обобщенной аддитивной модели (GAM) (сплошная линия) и 95% доверительный интервал, соответствующий прогнозируемой стандартной ошибке подгонки модели (затенение). Максимальная изменчивость цены на подгонку приведена в таблице справа и сравнивается с изменчивостью отдельных компонентов корма, полученных на рисунках 5A, B, каждый за тот же период времени.Источники данных: Цены на гранулированные корма для лосося в Норвегии: Норвежское управление рыболовства (2020 г.), Мировые цены на гранулированные корма для лосося по данным EWOS: (Aquaflashblog, 2015 г.).

Величина колебания цен, примененная в нашем анализе, отражала общую картину волатильности цен в секторе, описанную в более ранних исследованиях (Wright, 2011; Tveteras et al., 2012). Однако изменчивость цен на отдельные виды аквакультурной рыбы, как показано на примере норвежского лосося, может заметно отличаться от изменчивости цен на рыбу в целом.В целом мы ожидаем, что рыночные цены как на корма, так и на рыбу будут расти с потенциально более высокой изменчивостью, чем это наблюдалось в прошлом. Кроме того, цены на рыбном рынке могут больше различаться в рамках двух сценариев, ориентированных на экономику ( Мировые рынки и Национальное предприятие , см. рис. 1) из-за потенциально более высокого роста заболеваемости и частоты цветения вредоносных водорослей по сравнению со сценариями, в большей степени относящимися к окружающей среде (). Global Sustainability и Local Stewardship , см. рис. 1).Колебания цен на корма зависят от спроса и предложения, и если последнее происходит из контролируемого производства, такого как мука из насекомых или микроводоросли, богатые омега-3, ожидается, что колебания будут ниже, чем когда производство основано на ингредиентах сельскохозяйственной или дикой рыбы.

Влияние различных аспектов сценария на прибыльность типичной фермы

Четыре сценария, разработанные в CERES (таблица 1), были применены к двум различным секторам аквакультуры, включая высокопрофессиональную отрасль (норвежский лосось) и довольно кустарный сектор (немецкий карп) с высокой культурной ценностью.Влияние будущих ценовых тенденций и биологического воздействия (изменение массы улова и коэффициента конверсии корма) было исследовано для типичного норвежского лососевого хозяйства с объемом производства 3680 тонн, расположенного в Нурланде. Будущие ценовые тенденции в сочетании с предположениями о субсидиях и маркетинговых возможностях были применены к карповой ферме в Германии, производящей 20 тонн карпа в год, которую можно рассматривать как ферму с передовой практикой для этого сектора, состоящего преимущественно из очень небольших семейных ферм (Lasner et al. ., 2020). Далее мы обсудим влияние различных факторов на прибыльность (рыночная доходность по сравнению с денежными затратами без процентов).

Норвежская лососевая ферма

Для типичной норвежской фермы изменения стоимости кормов оказали наиболее сильное негативное влияние на рентабельность, в то время как наиболее выраженный положительный эффект наблюдался в отношении динамики цен на рыбу (рис. 8). Тенденции цен на топливо, в основном используемое для моторных лодок, оказали лишь незначительное влияние на снижение операционных доходов примерно на 4–5% для всех сценариев.Влияние изменений будущих цен на электроэнергию было примерно в три раза больше по сравнению с изменениями цен на топливо. Другие затраты, включая, например, затраты на мальков и рабочую силу, которые, как предполагалось, будут увеличиваться в соответствии с темпами инфляции в 2% в год, также оказали сильное влияние на прибыльность. Изменение климата оказало положительное влияние как на будущий вес урожая, так и на коэффициент конверсии корма («био») и повысило прибыльность на 15–27 % для двух сценариев, ориентированных на защиту окружающей среды ( Глобальная устойчивость и Местное управление ).При объединении этого эффекта с будущими ценами общее влияние было небольшим для сценария Global Sustainability , но не для сценария Local Stewardship , где 20–50% эффекта было перенесено на изменения общей прибыльности.

Рисунок 8. Отдельное влияние различных факторов на прибыльность (рыночная доходность по сравнению с денежными затратами без учета процентов) типичного норвежского лососевого хозяйства по четырем сценариям Мировые рынки (WM), Национальное предприятие (NE), Глобальный Устойчивое развитие (GS) и Local Stewardship (LS).Био = изменения коэффициента конверсии урожая и корма для экстремально холодного (левая колонка) и теплого года (правая колонка), $ = цена. Верхняя и нижняя вариации относятся к 95-процентным верхним и нижним диапазонам вероятностей, полученным методом Монте-Карло при моделировании будущих ценовых колебаний.

В целом наблюдаемые изменения будущей прибыльности на середину века в соответствии с четырьмя сценариями не будут значительными. Однако будущая прибыльность была очень чувствительна к колебаниям цен на входы и выходы, основанным на исторических колебаниях цен.При наиболее благоприятном сочетании цен максимальное увеличение будущей (2050 г.) рентабельности было возможно в сценариях Мировые рынки , Национальное предприятие и Местное управление , тогда как в сценарии Глобальная устойчивость прибыль увеличилась лишь незначительно по сравнению с 2016 г. (11–14%). Противоположное было верно при наиболее неблагоприятной будущей динамике цен с 70-процентным снижением рентабельности по сравнению с 2016 годом по сценарию Global Sustainability и менее серьезными потерями по трем другим сценариям.При рассмотрении влияния изменчивости цен на будущую прибыльность особенно большое влияние оказали колебания цен на корма и рыбу. Наиболее выраженной была эта чувствительность для сценария Global Sustainability , достигающего отклонений ± 27% от будущей прибыльности по цене на корм и ± 43% по цене на рыбу.

Немецкая карповая ферма

Влияние отклонений в отдельных факторах на рентабельность 20-тонной карповой фермы в Германии (район Айшгрунд, Бавария) с передовой практикой было другим по сравнению с норвежской лососевой фермой (Рисунок 9).Хотя будущие затраты на корма для карпа (зерновые и пшеница) увеличились более заметно, чем на рецептурные корма (см. Таблицу 2), влияние на прибыльность было слабее по сравнению с норвежским лососем. Это можно проследить по абсолютно более низким затратам на зерновые по сравнению с комбикормами, что привело к меньшей зависимости карповых ферм от цен на корма.

Рисунок 9. Отдельное влияние различных факторов на прибыльность (рыночная доходность по сравнению с денежными затратами без учета процентов) передовой немецкой карповой фермы по четырем сценариям Мировые рынки (WM), Национальное предприятие (NE), Global Sustainability (GS) и Local Stewardship (LS).$ = цена, M = маркетинг, относящийся к маркетинговым возможностям региона под маркировкой Protected Geographic Indications. Верхняя и нижняя вариации относятся к 95-процентным верхним и нижним диапазонам вероятностей, полученным в результате моделирования будущих ценовых колебаний методом Монте-Карло.

Основными затратами немецкой карповой фермы, применяющей передовую практику, были затраты на мальков, которые были включены в «прочие затраты» и, таким образом, частично объясняли выраженное негативное влияние на рентабельность этой категории затрат. Отмена субсидий в соответствии со сценарием «Мировые рынки » не привела к более серьезным последствиям для будущей прибыльности по сравнению с эффектом изменения цен на рыбу в соответствии со сценарием «Глобальная устойчивость» .Однако следует иметь в виду, что субсидии были сохранены на уровне 2016 года и не учитывались дополнительные средне- и долгосрочные затраты. Влияние будущих тенденций цен на топливо было очень похоже на влияние норвежской фермы по разведению лосося (4–5% потерь рентабельности) и играло лишь незначительную роль. Топливо используется для транспортных средств и в 2016 году также было второстепенной категорией затрат. Будущие цены на рыбу оказали наиболее положительное единовременное влияние на прибыльность, которая была усилена в двух местных ( национальное предприятие , местное управление ) сценариях, когда учитывался региональный маркетинг.Следовательно, это привело к увеличению будущей доходности по двум локальным сценариям, которое сохранялось и при неблагоприятных будущих ценовых тенденциях. Это было связано с предположением, что весь объем производства продавался как карп, сертифицированный PGI («Aischgründer Karpfen»), доход от которого может быть на 15–30 % выше, чем у немаркированного карпа (см. Lasner et al., 2020). Противоположное можно наблюдать для двух глобальных сценариев, где карповая ферма будет менее прибыльной при объединении всех будущих ценовых тенденций и предположений.При оптимальном развитии цен в будущем имелись хорошие шансы сохранить рентабельность базисного 2016 года. При рассмотрении изменения цен на товар наблюдался тот же эффект, что и для норвежского лосося, поскольку будущая прибыльность была наиболее чувствительна к предполагаемому изменению цен, основанному на исторические данные о ценах на рыбу и корма. Опять же, этот эффект был наиболее выражен в сценарии Global Sustainability , где отклонения составляли ± 18 % для кормов и ± 32 % для цен на рыбу (доходы) по сравнению с будущей прибыльностью, основанной на прогнозируемых ценовых тенденциях.

Обсуждение

Изменение климата оказывает и будет оказывать комплексное воздействие на производство продуктов питания, включая производство морепродуктов. Как прямым, так и косвенным путем изменение климата будет иметь экономические последствия для роста и распределения доходов и, следовательно, спроса. Кроме того, ожидается, что в будущем аквакультура будет играть решающую роль в удовлетворении растущего глобального спроса на продовольствие. В рамках этого исследования мы предлагаем функциональную основу правдоподобных, но контрастирующих сценариев будущего для изучения последствий изменения климата, а также социальных и экономических тенденций в секторе аквакультуры.Два примера различных производственных систем дают первое впечатление о широкой применимости представленных реализаций сценариев изменения климата для сектора аквакультуры. Будущая прибыльность типичных ферм, рассмотренных здесь, была менее чувствительна к будущим изменениям окружающей среды (воздействие потепления на лососевую ферму) и более чувствительна к будущему развитию затрат, доходов (обе фермы) и вариантов сбыта (карповая ферма). Эти результаты подчеркивают важность использования будущих сценариев, которые включают не только экологические, но и политические, экономические, социальные, технологические и правовые аспекты (PESTEL).Однако существует неопределенность, связанная с будущей динамикой цен, поскольку представленная здесь динамика цен не учитывает сильных межгодовых колебаний и описывает довольно общие тенденции цен на сырьевые товары, которые потенциально недооценивают различия по секторам. Дефицит предложения, вызванный политическими событиями или кризисами, может вызвать быстрые колебания цен, недавним примером является пандемия COVID-19. Снижение спроса в ресторанах привело к снижению цен на импортированные свежие живые морепродукты в ЕС на 30%, но, например, до середины мая 2020 года не наблюдалось значительных изменений в объемах или ценах на норвежский лосось (Love et al., 2020). Реакция цен на сырую нефть варьировалась на разных этапах пандемии и снижалась вместе с другими политическими событиями (Aloui et al., 2019). В целом меры реагирования на COVID-19 окажут сложное воздействие на спрос и цены на рыбную продукцию и другие товары (например, корма), и возможны синергетические эффекты с изменением климата или другими факторами, а также (потенциально долгосрочная) направленность к большему количеству продуктов местного производства. Более того, с точки зрения построения контрастных сценариев нынешняя величина воздействия COVID-19, вероятно, установила новую точку отсчета того, что общество может определить как «правдоподобное» будущее.

Приведенные выше результаты отражают будущую прибыльность отдельных типичных ферм и не могут быть масштабированы на весь сектор и не предоставляют статистических представлений. Однако они позволяют проводить углубленный анализ изменений и проводить сопоставимый бенчмаркинг на межрегиональной основе (Lasner et al., 2017), что мы считаем ценной основой, например, для лиц, принимающих решения. Кроме того, небольшие экологические различия, такие как те, которые наблюдаются на фермах по выращиванию лосося в Норвегии, где производство происходит в большом широтном диапазоне (например,g., внутри и за пределами определенных фьордов), подчеркивают важность создания местных прогнозов на уровне фермерских хозяйств (Falconer et al., 2020). Ожидается, что в Норвегии фермы в самых южных районах будут иметь более узкий запас прочности в отношении повышения температуры по сравнению с фермами, расположенными севернее (Lorentzen, 2008), и поэтому было бы важно включить их в аналогичные будущие исследования в дополнение к северным фермам. хозяйство, рассмотренное в настоящем исследовании. Более того, в настоящее исследование мы могли включить только RCP4.5 модельных результатов для будущего веса улова и изменений FCR для атлантического лосося, выращенного в норвежских водах. Эффекты могут быть другими при более жестких сценариях выбросов ПГ, как показано в исследовании Froelich et al. (2018), в котором сообщается о значительном сокращении пригодных для аквакультуры районов в ИЭЗ Норвегии в соответствии с RCP8.5.

Кроме того, хотя фермы на севере могут не подвергаться воздействию условий, превышающих температурную устойчивость лосося, повышенные температуры могут также увеличить распространенность болезней и паразитов, что исторически не было проблемой (Falconer et al., 2020). В более холодных северных регионах Норвегии морские вши в настоящее время встречаются реже, чем в более южных регионах страны (Jansen et al., 2012). Потенциальные связанные с климатом изменения риска болезней и паразитов и их влияние на рентабельность не были включены в настоящее исследование. Воздействие на здоровье снижает рост и эффективность преобразования корма и/или увеличивает смертность, что приведет к уменьшению доступной биомассы для продажи и увеличению затрат на мониторинг или ветеринарное вмешательство.Аболофия и др. (2017) подсчитали, что одна дополнительная вша на рыбу, выращенную в северной Норвегии (местоположение нашей типичной лососевой фермы), может привести к снижению прироста примерно на 3% с соответствующими экономическими последствиями.

Хотя эти риски важно учитывать, адаптация к изменениям в окружающей среде будущего, вероятно, будет проще для аквакультуры по сравнению с рыболовством, поскольку первый сектор имеет более высокий уровень контроля над своим производством. В аквакультуре кормление, разведение, смягчение последствий болезней, а также в пресноводных или закрытых системах доступность воды, ее температура и качество могут (частично) контролироваться.Однако усиление контроля над конкретными атрибутами ферм часто сопровождается дополнительными затратами (необходимо наличие финансовых ресурсов), а иногда и технологическим прогрессом.

Следует отметить, что в настоящем анализе не учитывались конкретные региональные планы адаптации сектора аквакультуры. Например, норвежский сектор лосося уже инвестировал средства в инновационные производственные системы, обеспечивающие более высокий уровень автоматизации или перемещение производства дальше от берега (например, в море).g., «Havfarm») и применяют полузакрытые или закрытые системы (Lekang et al., 2016; Fløysand and Jakobsen, 2017; Fish Farmer, 2019). Особенно в сценариях, где упор делается на экономическую конкурентоспособность и прибыль при больших отклонениях от сегодняшнего климата ( World Markets и National Enterprise ), такие инвестиции в технологические решения будут иметь решающее значение, будь то новые системы клеток, способные выдерживать более суровые погодные условия или лучше. разведение / мониторинг окружающей среды для компенсации повышенного риска заболеваний из-за потепления воды.Кроме того, внедрение гибридных судов [например, лодки для аквакультуры Edel, Danfoss (2019)] будет способствовать снижению зависимости от цен на топливо, что будет представлять особый интерес в сценарии National Enterprise . С другой стороны, такие инвестиции, скорее всего, увеличат долгосрочные затраты.

Несмотря на то, что норвежский лососевый сектор имеет высокую капитализацию, это может иметь еще более важное значение для подсекторов с более низкой нормой прибыли, таких как немецкие карповые фермы. Здесь могут потребоваться дополнительные инвестиции, чтобы сбалансировать потенциальное увеличение частоты и интенсивности засух или экстремальных явлений стока в пресноводных системах (Woodward et al., 2010) или потенциально повышенный риск заболевания, опять же с различными последствиями на региональном уровне. Последнее может иметь последствия для смертности, роста, затрат на мониторинг, ветеринарное вмешательство и выполнение установленных законом мер контроля, которые могут потребовать выбраковки поголовья. Стратегии по устранению нехватки воды могут включать инвестиции в дополнительные скважины, водяные насосы или трубопроводы. Однако такое дополнительное финансовое бремя может привести к значительным долгосрочным потерям прибыльности, если оно не компенсируется более высокой рыночной доходностью (например,г., как предполагается для маркетинговых возможностей региона по сценарию национального предприятия ). Кроме того, карповые фермы в Германии несут высокие альтернативные издержки, связанные с такими факторами, как неоплачиваемый труд (т. е. наем членов семьи), которые также необходимо учитывать в долгосрочной перспективе (Lasner et al., 2020). С другой стороны, карповые фермы, такие как фермы с хорошей практикой, часто сочетаются с растениеводством (Lasner et al., 2020) и, следовательно, более независимы от будущих изменений цен на рынке зерновых, чем предполагалось в анализе.

Помимо инвестиций в адаптацию к окружающей среде, возможно, стоит рассмотреть дальнейшие разработки, чтобы отразить многоаспектный характер аквакультуры в сценариях социально-политического изменения климата. Регуляторная среда и ее неопределенность могут привести к существенному бремени расходов для производителей продукции аквакультуры (Anderson et al., 2019), например, исследования воздействия на окружающую среду, предусмотренные законодательством штата, могут стать обязательными для операций аквакультуры, если будущее общество будет больше похоже на то, что изображено на Сценарии Global Sustainability и Local Stewardship .С другой стороны, нормативные изменения могут открыть новые возможности. Сценарий «Мировые рынки », ориентированный на экономический рост, характеризовался менее регулируемыми рынками. Это может создать возможности для получения новых лицензий на аквакультуру, например, для оборотных или морских систем, а также для новых кормовых ингредиентов, полученных, например, из ГМ наземных культур (Shepherd et al., 2017). Аналогичным образом, политическая открытость в отношении генной инженерии самих аквакультурных животных, например, лосося AquAdvantage, происходящего от диких стад лосося (Waltz, 2017), также возможна при некоторых сценариях.Что касается сценария Национального предприятия , использование уже существующих ГМ-видов может быть возможным для европейских стран, которые в настоящее время менее строги в отношении ГМО (например, Бонгони, 2015), при условии, что более высокая регионализация в регулировании становится эффективной. В соответствии с Global Sustainability и Local Stewardship не ожидается никакого юридического продвижения ГМО по политическим, а также социальным и этическим причинам. Другими социальными аспектами, которые могут способствовать элементам регулирования, являются, например, критерии благополучия животных и соответствующие усилия производителей.Помимо этого, социальная приемлемость в контексте аквакультуры может также распространяться на роль сообщества в формировании сектора и определении его деятельности при выдаче новых лицензий или продлении действия старых. Привлекательная роль такого сообщества все чаще обсуждается как социальная лицензия на работу в секторе аквакультуры (например, Baines and Edwards, 2018; Mather and Fanning, 2019), и ее можно было бы представить в рамках двух сценариев с ограниченными ресурсами со структурами кооперативного общества ( Global Sustainability). и Местное управление ).Он может даже стать эффективным в сочетании с юридическими требованиями для лицензирования.

Опять же, сложное взаимодействие различных социально-политических аспектов подчеркивает важность рассмотрения различных элементов PESTEL и дает более полную картину потенциального воздействия изменения климата на сектор (и путей адаптации для него). Мы призываем другие биоэкономические исследования применить разработанные здесь сценарии, чтобы облегчить сравнение воздействия изменения климата на различные компоненты сектора аквакультуры.Хотя важно отметить, что ни один сценарий никогда не воплотится во всей своей полноте (см. обзор Пиннегара и др.), сценарии являются важными инструментами для информирования о потенциальном будущем.

Заключение

Водные системы, поддерживающие аквакультуру, уже подвержены изменениям, вызванным изменением климата, и прогнозы показывают, что в будущем они будут усиливаться. Напротив, сопутствующим экономическим и социальным тенденциям в этом секторе, таким как изменение производственных затрат или вариантов сбыта, уделялось меньше внимания.Признавая, что общая адаптационная способность сектора будет определять воздействие изменения климата, мы предлагаем оперативную многомерную основу контрастирующих будущих сценариев, направленную на улучшение рекомендаций по планированию адаптации. Представленные результаты тематического исследования показывают, что сектор может быть более чувствителен к будущему изменению стоимости кормов, доходов и вариантов сбыта по сравнению с будущими изменениями окружающей среды (например, потеплением). Поэтому будущие сценарии должны также включать политические, социальные, правовые и экономические аспекты наряду с ожидаемыми изменениями в водной среде.Мы рекомендуем применять и расширять предоставленную структуру, чтобы можно было сравнивать различные виды и системы производства в разных регионах и климатических зонах. Таким образом, выявление потенциальных победителей и проигравших в этом секторе особенно важно в свете его ожидаемого значительного вклада в обеспечение растущего населения мира ценным белком.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без неоправданных оговорок.

Вклад авторов

CK, KH, JP и MP внесли свой вклад в разработку концепции и дизайна исследования. CK провел анализ рентабельности и чувствительности и написал первый черновик рукописи. EP провел анализ FMFO и написал разделы рукописи. AC внес свой вклад в биологический анализ. AT способствовал прогнозированию будущих цен (MAGNET). CK и SR провели анализ изменения цен. GM определил типичную лососевую ферму. Все авторы внесли свой вклад в подготовку рукописи и одобрили представленную версию.

Финансирование

Этот проект получил финансирование от исследовательской и инновационной программы Horizon 2020 Европейского Союза в рамках соглашения о гранте № 678193 (CERES – Изменение климата и водные ресурсы Европы). Этот документ отражает только точку зрения авторов. Европейская комиссия не несет ответственности за распространение результатов проекта CERES и за любое возможное использование информации.

Конфликт интересов

AC был нанят компанией Longline Environment, Ltd.

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

Благодарности

Авторы хотели бы выразить признательность доктору Тобиасу Ласнеру и сети за поддержку и предоставление данных о типичных немецких карповых фермах. Они выражают благодарность всем заинтересованным сторонам и фермерам, которые внесли свой вклад в эту работу, а также партнерам CERES, присутствовавшим на семинаре по аквакультуре и за предоставление отзывов на протяжении всего анализа.

Каталожные номера

Аболофия, Дж., Вилен, Дж. Э., и Аше, Ф. (2017). Стоимость вшей: количественная оценка воздействия паразитических морских вшей на выращиваемого лосося. Мар Рез. Экон. 32, 329–349. дои: 10.1086/691981

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Агилар, Ф. Дж. (1967). Сканирование деловой среды. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Macmillan.

Академия Google

Эллисон, Э. Х., Перри, А. Л., Баджек, М. К., Адгер, В. Н., Браун К., Конвей Д. и др. (2009). Уязвимость национальных экономик к воздействию изменения климата на рыболовство. Рыба Рыба. 10, 173–196. doi: 10.1111/j.1467-2979.2008.00310.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Андерсон, Дж. Л., Аше, Ф., и Гарлок, Т. (2019). Экономика политики и регулирования аквакультуры. год. Преподобный Ресурс. Экон. 11, 101–123. doi: 10.1146/annurev-resource-100518-093750

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Аше, Ф., Даль, Р. Э., и Стин, М. (2015). Волатильность цен на рынках морепродуктов: выращенная и дикая рыба. Аква. Экон. Управление 19, 316–335. дои: 10.1080/13657305.2015.1057879

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Аше, Ф., и Огленд, А. (2016). Взаимосвязь между входным фактором и выходными ценами в сырьевых отраслях: случай аквакультуры норвежского лосося. Дж. Товар. Отметка. 1, 35–47. doi: 10.1016/j.jcomm.2015.11.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Аше, Ф., Огленд, А., и Тветерас, С. (2013). Изменение режима в соотношении цен на рыбную муку и соевую муку. Дж. Агрик. Экон. 64, 97–111. doi: 10.1111/j.1477-9552.2012.00357.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Асиеду, Б., Малкольм, Д., и Иддрису, С. (2019). Оценка экономических последствий изменения климата для мелкомасштабной аквакультуры в Гане, Западная Африка. AAS Open Res. 1, 26. doi: 10.12688/aasopenres.12911.2

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Бейнс, Дж.и Эдвардс, П. (2018). Роль отношений в достижении и поддержании социальной лицензии в секторе аквакультуры Новой Зеландии. Аквакультура 485, 140–146. doi: 10.1016/j.aquaculture.2017.11.047

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Баранж М., Бахри Т., Беверидж М.К.М., Кокрейн К.Л., Фунге-Смит С. и Пулен Ф. (2018). Воздействие изменения климата на рыболовство и аквакультуру – обобщение современных знаний, варианты адаптации и смягчения последствий. Технический документ ФАО по рыболовству и аквакультуре 627. Рим: ФАО.

Академия Google

Бене, К., Баранже, М., Субасинге, Р., Пинструп-Андерсен, П., и Мерино, Г. (2015). Накормить 9 миллиардов к 2050 году — вернуть рыбу в меню. Пищевая сек. 7, 261–274. doi: 10.1007/s12571-015-0427-z

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Берхаут, Ф., Хертина, Дж., и Джордан, А. (2002). Социально-экономическое будущее в оценке воздействия изменения климата: использование сценариев в качестве «обучающих машин». Глоб. Окружающая среда. Чанг. 12, 83–95. doi: 10.1016/s0959-3780(02)00006-7

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бонгони, Р. (2015). Восток против Запада: принятие генетически модифицированных продуктов европейскими и азиатскими потребителями. Нутри. Пищевая наука. 46, 628–636. doi: 10.1108/nfs-10-2015-0121

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бауэр, Л. М. (2019). «Наблюдаемые и прогнозируемые воздействия экстремальных погодных явлений: последствия для потерь и ущерба», в Loss and Damage from Climate Change: Concepts, Methods and Policy Options , eds R.Мельчер, Т. Шинко, С. Сурмински и Дж. Линнерут-Байер (Cham: Springer), 63–82. дои: 10.1007/978-3-319-72026-5_3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Брандер, К. М. (2007). Мировое производство рыбы и изменение климата. Проц. Натл. акад. науч. США 104, 19709–19714.

Академия Google

ЦЕРЕС D1. 3 (2018). Итоговый отчет 1.3: Прогнозы физических и биогеохимических параметров и индикаторов среды обитания для европейских морей, включая синтез повышения уровня моря и штормовости.Кей С., Андерссон Х., Каталан И.А., Дринкуотер К.Ф., Эйлола К., Хорда Г., Рамирес-Ромеро. Доступно в Интернете по адресу: ceresproject.eu (по состоянию на февраль 2020 г.).

Академия Google

Chan, C.Y., Tran, N., Dao, C.D., Sulser, T.B., Phillips, M.J., Batka, G., et al. (2017). Рыба до 2050 года в регионе АСЕАН. Рабочий документ: 2017-2011 гг. Вашингтон, округ Колумбия: Международный исследовательский институт продовольственной политики (IFPRI).

Академия Google

Кубильо, А. М., Феррейра, Дж. Г., Робинсон, С. М. К., Пирс, К. М., Корнер, Р. А., и Йохансен, Дж. (2018). Роль питателей отложений в интегрированной мультитрофической аквакультуре – анализ модели. Аквакультура 453, 54–66. doi: 10.1016/j.aquaculture.2015.11.031

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Даль, Р. Э. (2017). Исследование волатильности цен на рынке аквакультуры с использованием оценки стоимости с учетом риска (VaR). Аква. Экон. Управление 21, 125–143. дои: 10.1080/13657305.2017.1262475

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дельгадо, К.Л., Кроссон П. и Курбуа К. (1997). Влияние животноводства и рыболовства на наличие продовольствия и спрос на него в 2020 году. Дискуссионный документ MSSD, № 19. Вашингтон, округ Колумбия: IFPRI.

Академия Google

Дельгадо, К.Л., Вада, Н., Роузгрант, М.В., Мейер, С., и Ахмед, М. (редакторы) (2003). Рыба до 2020 года: спрос и предложение на меняющихся мировых рынках. Пенанг: WorldFish.

Академия Google

Дей, М. М., Роузгрант, М. В., Гош, К., Чен, О.Л. и Вальмонте-Сантос Р. (2015). Анализ экономических последствий изменения климата и стратегии адаптации к изменению климата для сектора рыболовства в странах Тихоокеанского кораллового треугольника: модель, стратегия оценки и исходные результаты. Март Политика 67, 156–163. doi: 10.1016/j.marpol.2015.12.011

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Диффенбо, Н. С., Хертель, Т. В., Шерер, М., и Верма, М. (2012). Реакция рынков кукурузы на волатильность климата при фьючерсах на альтернативные источники энергии. Нац. Клим. Чанг. 2, 514–518. doi: 10.1038/nclimate1491

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Doelman, J.C., Stehfest, E., Tabeau, A., van Meijl, H., Lassaletta, L., Gernaat, D.E.H.J., et al. (2018). Изучение динамики землепользования SSP с использованием модели IMAGE: региональные сценарии и сценарии изменения землепользования и смягчения последствий изменения климата на суше. Глоб. Окружающая среда. Чанг. 48, 119–135. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2017.11.014

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Экстром, Дж.A., Suatoni, L., Cooley, S.R., Pendleton, L.H., Waldbusser, G.G., Cinner, J.E., et al. (2015). Уязвимость и адаптация промысла моллюсков США к закислению океана. Нац. Клим. Чанг. 5, 207–214. doi: 10.1038/nclimate2508

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Фальконер, Л., Хьёлло, С.С., Телфер, Т.С., МакАдам, Б.Дж., Хермансен, О., и Иттеборг, Э. (2020). Важность калибровки проекций изменения климата с учетом местных условий на участках аквакультуры. Аквакультура 514:734487. doi: 10.1016/j.aquaculture.2019.734487

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ФАО (2018 г.). Состояние мирового рыболовства и аквакультуры в 2018 году. Достижение Целей устойчивого развития. Лицензия: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО).

Академия Google

ФАО, МФСР, МВФ, ОЭСР, ЮНКТАД, ВПП и др. (2011). Волатильность цен на продовольственных и сельскохозяйственных рынках: меры политики. Лицензия: CC BY 3.0 IGO. Вашингтон, округ Колумбия: Всемирный банк.

Академия Google

Феррейра, Дж. Г., Саурель, К., и Феррейра, Дж. М. (2012). Выращивание дорады в условиях монокультуры и комплексной политрофной аквакультуры. Анализ производственных и экологических эффектов с помощью модели FARM. Аквакультура 358/359, 23–34. doi: 10.1016/j.aquaculture.2012.06.015

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Феррейра, Х.Г., Секейра, А., Hawkins, A.J.S., Newton, A., Nickell, T.D., Pastres, R., et al. (2009). Анализ прибрежной и морской аквакультуры: применение модели FARM к нескольким системам и видам моллюсков. Аквакультура 289, 32–41. doi: 10.1016/j.aquaculture.2008.12.017

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рыбовод (2019). Создание волн — стратегия Nordlaks произведет «революцию в рыбоводстве» Винса МакДонаха. Рыбовод 42, 60–61.

Академия Google

Флейсанд, А.и Якобсен, С.-Э. (2017). Промышленное обновление: история развития «зеленых» технологий в индустрии выращивания лосося в Норвегии. Геогр. J. 183, 140–151. doi: 10.1111/geoj.12194

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (2019 г.). Инструмент мониторинга и анализа цен на продовольствие. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО).

Академия Google

Бесплатно, К.М., Торсон, Дж. Т., Пинский, М. Л., Окен, К. Л., Виденманн, Дж., и Дженсен, О. П. (2019). Воздействие исторического потепления на производство морского рыболовства. Наука 363, 979–983. doi: 10.1126/science.aau1758

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Фрёлих, Х.Е., Джентри, Р.Р., и Халперн, Б.С. (2018). Глобальное изменение производственного потенциала морской аквакультуры в условиях изменения климата. Нац. Экол. Эвол. 2, 1745–1750 гг. doi: 10.1038/s41559-018-0669-1

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Фрост, М., Бакстер, Дж. М., Бакли, П. Дж., Кокс, М., Сай, С. Р., и Харви, Н. В. (2012). Воздействие изменения климата на рыбу, рыболовство и аквакультуру. Аква. Консерв. Мар. Фрешв. Экосистем. 22, 331–336. doi: 10.1002/aqc.2230

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рыба-глобус (2018). Globefish Highlights, выпуск 4/2018, Ежеквартальный обзор мировых рынков морепродуктов. Рим: ФАО.

Академия Google

Рыба-глобус (2019). Статистическое обновление Globefish Commodity (2019 г.).Рыбная мука и рыбий жир. Рим: ФАО.

Академия Google

Guillen, J., Asche, F., Carvalhoa, N., Polancod, J.M.F., Llorented, I., Nielsen, R., et al. (2019). Субсидии аквакультуры в Европейском союзе: эволюция, влияние и будущий потенциал роста. Март. Политика 104, 19–28. doi: 10.1016/j.marpol.2019.02.045

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Heat Roadmap Europe D 6. 1. (2017). Результат 6.1 Цены на топливо EU28 на 2015, 2030 и 2050 годы.Duiæ, N., Štefaniæ, N., Luliæ, Z., Krajaèi, G., Pukšec, T. Novosel, T. Доступно в Интернете по адресу:heatroadmap.eu (по состоянию на январь 2020 г.).

Академия Google

Генри М., Гаско Л., Пикколо Г. и Фоунтулаки Э. (2015). Обзор использования насекомых в рационе выращиваемой рыбы: прошлое и будущее. Аним. Кормовая наука. Тех. 203, 1–22. doi: 10.1016/j.anifeedsci.2015.03.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Изермейер, Ф. (2012). «Методологии и сравнение производственных затрат — глобальный обзор», в Устойчивое развитие и производственные затраты в глобальном сельскохозяйственном секторе: сравнительный анализ и методологии , под редакцией С.Лангрелль, П. Чиаян и С. Гомес-и-Палома (Брюссель: Объединенный исследовательский центр (JRC)), 21–50.

Академия Google

Янсен, П. А., Кристофферсен, А. Б., Вилюгрейн, Х., Хименес, Д., Олдрин, М., и Стин, А. (2012). Морские вши как препятствие для разведения лососевых, зависящее от плотности. Проц. Р. Соц. В 279, 2330–2338. doi: 10.1098/rspb.2012.0084

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Джонсон Г. и Скоулз К. (2002). Изучение корпоративной стратегии , 6-е изд., Аппер-Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: Prentice-Hall.

Академия Google

Джонс, М.К., и Чунг, В.В.Л. (2014). Мультимодельные ансамблевые проекции воздействия изменения климата на глобальное морское биоразнообразие. ICES J. Mar. Sci. 72, 741–752. doi: 10.1093/icesjms/fsu172

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Джонс, М.К., Дай, С.Р., Пиннегар, Дж.К., Уоррен, Р., и Чунг, У.В.Л. (2015). Использование сценариев для прогнозирования изменения рентабельности рыболовства в условиях изменения климата. Рыба Рыба. 16, 603–622. doi: 10.1111/faf.12081

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кс, С., и Лутц, В. (2017). Человеческое ядро ​​общих социально-экономических траекторий: сценарии населения по возрасту, полу и уровню образования для всех стран до 2100 г. Глоб. Окружающая среда. Чанг. 42, 181–192. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2014.06.004

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кобаяши М., Мсанги С., Батка М., Ваннучини С., Дей М.и Андерсон, Дж. Л. (2015). Рыба к 2030 году: роль и возможности аквакультуры. Аквакульт. Экон. Управление 19, 282–300. дои: 10.1080/13657305.2015.994240

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ласнер Т., Бринкер А., Нильсен Р. и Рэд Ф. (2017). Установление контрольных показателей для рыбоводства — Прибыльность, производительность и энергоэффективность немецких, датских и турецких систем выращивания радужной форели. Аква. Рез. 48, 3134–3148. дои: 10.1111/ар.13144

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ласнер Т., Митлевски А., Нурри М., Раковски М. и Оберле М. (2020). Угодья карпа: экономика рыбных хозяйств и влияние регионального маркетинга в Айшгрунде (DEU) и долине Барич (POL). Аквакультура 519:734731. doi: 0.1016/j.aquaculture.2019.734731

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Леканг, О. И., Салас-Брингас, К., и Босток, Дж. К. (2016). Проблемы и новые технические решения в выращивании лосося на доращивании. Аквакульт. Междунар. 24, 757–766. doi: 10.1007/s10499-016-9994-z

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ли С., Ян З., Надольняк Д. и Чжан Ю. (2016). Экономические последствия изменения климата: прибыльность пресноводной аквакультуры в Китае. Аква. Рез. 47, 1537–1548. doi: 10.1111/are.12614

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Лорентцен, Т. (2008). Моделирование изменения климата и его влияние на индустрию выращивания лосося в Норвегии. Нац. Ресурс. Модель. 21, 416–435. doi: 10.1111/j.1939-7445.2008.00018.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Love, D.C., Allison, E.H., Asche, F., Belton, B., Cottrell, R., Froehlich, H.E., et al. (2020). Возникающие последствия COVID-19, ответные меры и уроки для повышения устойчивости системы морепродуктов. SocArXiv [препринт], доступно в Интернете по адресу: https://osf.io/preprints/socarxiv/x8aew/ (по состоянию на 21 августа 2020 г.).

Академия Google

Мадалено, М., Моутинью, В. М. Ф., и Мота, Дж. Х. (2015). Временные отношения между ценами на электроэнергию и ископаемое топливо: промышленность и домашние хозяйства в Европе. Междунар. Дж. Энер. эконом. Политика 5, 525–533.

Академия Google

Мазер, К., и Фаннинг, Л. (2019). Социальная лицензия и аквакультура: к программе исследований. Mar. Политика 99, 275–282. doi: 10.1016/j.marpol.2018.10.049

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Меринос, Г., Баранж, М., Бланшар, Дж.Л., Харле Дж., Холмс Р., Аллен И. и др. (2012). Могут ли морское рыболовство и аквакультура удовлетворить спрос на рыбу со стороны растущего населения в меняющемся климате? Глоб. Окружающая среда. Чанг. 22, 795–806. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2012.03.003

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Мисунд Б., Огленд А., Беатрис Р. и Пинчинато М. (2017). Рост рыбьего жира: от корма до пищевой добавки для человека. Аквакул. Экон. Управление 21, 185–210. дои: 10.1080/13657305.2017.1284942

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Мун, С.Дж., и Ли, Дж.В. (2015). Современные взгляды на корма для насекомых и их будущее. Энтомол. Рез. 45, 283–285. дои: 10.1111/1748-5967.12138

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Маллон, К., Миттен, Дж. Ф., Тебо, О., Перон, Г., Мерино, Г. и Баранж, М. (2009). Моделирование мировых рынков рыбной муки и рыбьего жира. Нац. Ресурс. Модель. 22, 564–609. doi: 10.1111/j.1939-7445.2009.00053.х

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Муллон, К., Стейнмец, Ф., Мерино, Г., Фернандес, Дж. А., Чунг, В. В. Л., Бутеншон, М., и соавт. (2016). Количественные пути для рыболовства в северо-восточной Атлантике на основе сценариев климатического, эколого-экономического и управленческого моделирования. Экол. Модель. 320, 273–291. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2015.09.027

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Нарита, Д., и Реданц, К. (2016). Экономическое воздействие закисления океана на производство моллюсков в Европе. Дж. Окружающая среда. План. Управление 60, 500–518. дои: 10.1080/09640568.2016.1162705

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Нойбауэр, П., и Андерсен, К. Х. (2019). Тепловые характеристики рыб объясняются взаимодействием между физиологией, поведением и экологией. Консерв. Физиол. 7:coz025. doi: 10.1093/conphys/coz025

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Neuheimer, A.B., Thresher, R.E., Lyle, J.M., и Semmens, J.М. (2011). Предел допуска для роста рыбы превышен потеплением воды. Нац. Клим. Чанг. 1, 110–113. doi: 10.1038/nclimate1084

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Nunes, J.P., Ferreira, J.G., Bricker, S.B., O’Loan, B., Dabrowskie, B., Dallaghan, A.J.S., et al. (2011). На пути к экосистемному подходу к аквакультуре: оценка устойчивого выращивания моллюсков в различных масштабах пространства, времени и сложности. Аквакультура 315, 369–383.doi: 10.1016/j.aquaculture.2011.02.048

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ОЭСР-ФАО (2018 г.). Сельскохозяйственный прогноз ОЭСР-ФАО на 2018-2027 гг. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО).

Академия Google

О’Нил, Б. К., Криглер, Э., Риахи, К., Эби, К. Л., Халлегатт, С., Картер, Т. Р., и др. (2014). Новая схема сценариев для исследования изменения климата: концепция общих социально-экономических путей. Клим.Чанг. 122, 387–400. doi: 10.1007/s10584-013-0905-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Организация экономического сотрудничества и развития [ОЭСР] (2019 г.). Цены на импорт сырой нефти ОЭСР (Индикатор). Париж: Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР).

Академия Google

Панос, Э., и Денсинг, М. (2019). Дальнейшее развитие цен на электроэнергию в связи с выполнением Парижских СОГЛАШЕНИЙ: будут преобладать текущие тенденции или предстоит разворот? Энергетика эконом. 84:104476. doi: 10.1016/j.eneco.2019.104476

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Пек, М.А., Каталан, И.А., Дамалас, Д., Эллиотт, М., Феррейра, Ф.Г., Хамон, К.Г., и соавт. (2020). 968 «Изменение климата и европейское рыболовство и аквакультура: обобщение проекта «CERES» 969 Отчет. Гамбург: ЦЕРЕС.

Академия Google

Попп А., Кальвин К., Фухимори С., Хавлик П., Хумпенёдер Ф., Стехфест Э. и др. (2017). Будущие землепользования в общих социально-экономических путях. Глоб. Окружающая среда. Чанг. 42, 331–345.

Академия Google

Пёртнер, Х. О., и Пек, Массачусетс (2010). Влияние изменения климата на рыбу и рыболовство: к пониманию причин и следствий. J. Fish Biol. 77, 1745–1779 гг. doi: 10.1111/j.1095-8649.2010.02783.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Рейд, Г.К., Герни-Смит, Х.Дж., Маркоглиз, Д.Дж., Ноулер, Д., Бенфи, Т., Гарбер, А.Ф., и соавт. (2019). Изменение климата и аквакультура: рассмотрение биологической реакции и ресурсов. Аква. Окружающая среда. Взаимодействовать. 11, 569–602. дои: 10.3354/aei00332

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Сато, М., Грегор Сингер, Г., Дюссо, Д., и Лово, С. (2019). Международные и отраслевые колебания цен на энергоносители в промышленности, 1995–2015 гг. Энергетика эконом. 78, 235–258. doi: 10.1016/j.eneco.2018.11.008

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Сорель, К., Феррейра, Дж. Г., Чейни, Д., Сурбир, А., Дьюи, Б., Дэвис, Дж., и другие.(2014). Экосистемные товары и услуги от выращивания манильских моллюсков в Пьюджет-Саунд: анализ моделирования. Аква. Окружающая среда. Интерак. 5, 255–270. дои: 10.3354/aei00109

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Сеневиратне, С.И., Николлс, Н., Истерлинг, Д., Гудесс, К.М., Канаэ, С., Коссин, Дж., и соавт. (2012). «Изменения экстремальных климатических явлений и их воздействие на естественную физическую среду», в Управление рисками экстремальных явлений и бедствий для содействия адаптации к изменению климата рабочих групп I и II Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) , ред. C .Б. Филд, В. Баррос, Т. Ф. Стокер, Д. Цинь, Д. Дж. Доккен, К. Л. Эби и др. (Кембридж: Издательство Кембриджского университета), 109–230.

Академия Google

Шеперд, С.Дж., Монройг, О., и Точер, Д.Р. (2017). Будущая доступность сырья для кормов для лосося и последствия для цепочки поставок: пример лосося, выращиваемого в Шотландии. Аквакультура 467, 49–62. doi: 10.1016/j.aquaculture.2016.08.021

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Спраг, М., Бетанкор, доктор медицины, и Точер, Д. Р. (2017). Микробные и генетически модифицированные масла в качестве заменителей рыбьего жира в кормах для аквакультуры. Биотехнология. лат. 39, 1599–1609. doi: 10.1007/s10529-017-2402-6

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Сумайла, У. Р., Чунг, В. В., Лам, В. В., Поли, Д., и Херрик, С. (2011). Изменение климата влияет на биофизику и экономику мирового рыболовства. Нац. Клим. Чанг. 1, 449–456. дои: 10.1038/nclimate1301

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Всемирный банк (2019 г.). Данные о ценах на сырьевые товары Всемирного банка. Вашингтон, округ Колумбия: Всемирный банк.

Академия Google

Точер, Д. Р. (2015). Длинноцепочечные полиненасыщенные жирные кислоты омега-3 и аквакультура в перспективе. Аквакультура 449, 94–107. doi: 10.1016/j.aquaculture.2015.01.010

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Тветерас, С., Аше, Ф., Беллемаре, М.Ф., Смит, М.Д., Гуттормсен, А.Г., Лем, А., и соавт. (2012). Рыба — это еда — индекс цен на рыбу ФАО. PLoS One 7:e036731. doi: 10.1371/journal.pone.0036731

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Убилава, Д. (2014). Южное колебание Эль-Ниньо и соотношение цен на рыбную муку и соевую муку: пересмотр динамики, зависящей от режима. евро. Преподобный Агрик. Экон. 41, 583–604. doi: 10.1093/erae/jbt033

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Министерство сельского хозяйства США [USDA] (2019). Набор макроэкономических данных Службы экономических исследований Министерства сельского хозяйства США. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство сельского хозяйства США (USDA).

Академия Google

ван Мейл, Х., Табо, А., Стехфест, Э., Доэльман, Дж., и Лукас, П. (2020). Насколько продовольственная безопасность зеленых, каменистых и средних дорог: влияние продовольственной безопасности на разные пути мирового развития. Окружающая среда. Рез. коммун. doi: 10.1088/2515-7620/ab7aba [Epub перед печатью].

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ван Вуурен, Д.П. и Картер, Т. Р. (2014). Климатические и социально-экономические сценарии для исследования и оценки изменения климата: примирение нового со старым. Клим. Чанг. 122, 415–429. doi: 10.1007/s10584-013-0974-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Вальтер, С. (2014). Детерминанты конкурентоспособности агрохолдингов и фермерских хозяйств в украинском земледелии. Thuenen Reports, 15. Брауншвейг: Институт Иоганна Генриха фон Тюнена.

Академия Google

Уэзердон, Л.В., Магнан, А.К., Роджерс, А.Д., Сумайла, У.Р., и Чунг, В.В. (2016). Наблюдаемые и прогнозируемые воздействия изменения климата на морское рыболовство, аквакультуру, прибрежный туризм и здоровье человека: обновленная информация. Фронт. мар. 3:48. doi: 10.3389/fmars.2016.00048

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Woltjer, G.B., and Kuiper, M.H. (2014). Модель магнита: описание модуля. Вагенинген: LEI Wageningen UR.

Академия Google

Вудворд, Г., Перкинс, Д.М., и Баун, Л.Е. (2010). Изменение климата и пресноводные экосистемы: воздействие на нескольких уровнях организации. Филос. Транс. Р. Соц. Б. 365, 2093–2106.

Академия Google

Всемирный экономический форум (2018 г.). Отчет о глобальной конкурентоспособности. Отчеты Всемирного экономического форума. Женева: Всемирный экономический форум.

Академия Google

Отчет Всемирного банка (2013 г.). Fish to 2030, Perspectives for Fisheries and Aquaculture Report Всемирного банка № 83177-GLB. Вашингтон, округ Колумбия: Всемирный банк.

Академия Google

Райт, Б. Д. (2011). Экономика волатильности цен на зерно. Приложение.