| Project/Area Number |
22K11929
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
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Principal Investigator |
北門 利英 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (40281000)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 気候変動 / 資源管理 / 統計的モデリング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，気候変動下における水産資源の動態把握と資源管理方式の開発を支える統計的手法(モデリングと推測法)の基盤確立を目指し， 気候変動下での水産資源の分布の時空間的変化と統計的モデリング，気候変動下での資源動態の変化(資源量の変化) と統計的モデリング，そして気候変動下での頑健な資源管理システムの開発の3つの観点から研究を行う．ただし，これらの研究は関連した3つの独立テーマではなく，2つのモデリング過程を通して構築する水産資源と漁業の気候変動仮想現実モデルを基礎にし，それを用いた確率的シミュレーションで気候変動下でも効果的でかつ頑健な資源管理システムを探索することを目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，気候変動下における水産資源の動態把握と資源管理方式の開発を支える統計的手法(モデリングと推測法)の基盤確立を目指し， 気候変動下での水産資源の分布の時空間的変化と統計的モデリング，気候変動下での資源動態の変化(資源量の変化) と統計的モデリング，そして気候変動下での頑健な資源管理システムの開発の3つの観点から研究を行うことを目的としている．令和5年度は以下の内容について研究を行った．
①気候変動下における時空間分布のモデリングについて，マグロ類に対する応用について継続的に検討するとともに，モデルのブラッシュアップ，および計算アップデートを行った．Application of a delta-generalized additive model to assess the impact of environmental changes on the spatial distribution of bigeye tuna (Thunnus obesus) in the Indian Oceanというタイトルで投稿中．
②気候変動下における資源動態のモデリングについては，状態空間モデルの拡張およびスパース正則化法挿入の検討，そしてモデルのブラッシュアップと計算アップデートを行った．また，サンマに対して，過程誤差の時系列を最新のデータも含めて推定した．
③気候変動下における資源管理システムの構築として，サンマ資源に対して，環境変動による環境収容力や，過程誤差の自己相関を考慮したシミュレーションモデル構築を行い，資源管理方法の検討を行った．またその結果を令和6年1月に開催された北太平洋漁業委員会サンマ資源管理方策評価法作業部会にて報告した．その後，提案した資源管理方法のうちの1つが実際に採択された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
上記①～③は3つの独立テーマではなく，モデリング過程を通して構築する水産資源と漁業の気候変動仮想現実モデルを基礎にし，それを用いた確率的シミュレーションで気候変動下でも効果的でかつ頑健な資源管理システムを探索することを目指しているが，項目間の結びつきをsさらに強める上で，それぞれの進捗状況が良好と考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和6年度以降は以下の予定で研究を進める予定．
①気候変動下における時空間分布のモデリングについては継続的に検討するとともに，モデルのブラッシュアップ，および計算アップデートを行う．
②気候変動下における資源動態のモデリングについては，状態空間モデルの拡張およびスパース正則化法挿入の検討(理論・計算)，そしてモデルのブラッシュアップと計算アップデートを行う．
③気候変動下での頑健な資源管理方式の開発を支えるために，典型的な資源管理システムとして，現状の資源量レベルと，生物学的なパラメータから規定される最適漁獲水準を組み合わせた関数を作成し，そこに予防的かつ保守的な安全弁を組み込んで管理方式として定義することが多い．気候変動下では，そのような生物学的なパラメータがダイナミックに変動するため，その変動をモニターする指標とその活かし方が資源管理システムの成否に大きく影響する．そこで，気候変動の結果生じやすい生物学的パラメータをリファレンス情報として抽出する統計的モデリングと，その結果を用いて既存の管理システムを適切に調節するような方式の候補をリストアップし，①と②で同定した気候変動を伴う仮想現実モデルの下で管理効果や頑健性などを評価する．
①～③をベースに資源管理システム評価のための包括的な確率的シミュレーションを通して，頑健な管理システムの探索と確立．および論文作成を行う．
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