Объект исследования – атлантический лосось (семга) р. Поной (Кольский п-ов, Россия). Популяция лосося этой реки является одной из наиболее крупных, обитает в труднодоступной части региона и в наименьшей степени подвержена антропогенному воздействию. Проведенные ранее исследования структуры нерестового стада, динамики анадромной и катадромной миграций, распределения молоди на нерестово-выростных участках позволяют в какой-то степени решать оперативные вопросы регулирования рыболовства. Между тем сохранение имеющегося ресурса и повышение его продуктивности требует разработки теоретических основ управления запасом, что, в свою очередь, невозможно без знания закономерностей динамики численности популяции. Для достижения цели использовали метод имитационного математического моделирования. Количественный метод, нашедший широкое применение для изучения динамики численности и оптимизации промысла различных видов рыб, доказал свою состоятельность. В отношении популяции атлантического лосося р. Поной подобное исследование осуществлено впервые. На имитационной математической модели, раздельно описывающей внутрипопуляционные процессы и привносимые случайные эффекты, исследовали динамические свойства популяции. Проанализировали последствия воздействия промысла разной интенсивности на ее поведение. Установили, что в поведении модельной популяции присутствует собственная периодическая компонента, проявляющаяся в виде гармонических незатухающих колебаний. Увеличение промысловой нагрузки до некоего оптимума постепенно приводит к затуханию автоколебаний и переходу системы к равновесному состоянию с одновременным ростом численности до максимума, наблюдаемого при изъятии 73 % нерестового стада. Чрезмерный промысел (90 % изъятия и более) ведет к исчезновению популяции в течение нескольких десятилетий. Выяснили, что из воздействий факторов среды определяющее влияние на популяцию оказывает температура в период ската и первого года морского нагула. Моделирование ситуаций, связанное с форсированным введением в модель разных температурных условий, показало, что понижение температуры до уровня нижней границы возможного диапазона значений сглаживает амплитуду автоколебания, а повышение – существенно увеличивает. Случайные изменения температуры приводят систему к колебаниям неопределенного характера. Модель рекомендована как основа для мониторинга, прогноза численности запаса семги в р. Поной и управления промыслом.