A visualisation of global fisheries resources based on the analysis of satellite data and Japan's unique economic transaction data
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22K19219
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 41:Agricultural economics and rural sociology, agricultural engineering, and related fields
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
石村 学志 岩手大学, 農学部, 准教授 (50524815)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
阿部 景太 武蔵大学, 経済学部, 准教授 (90973793)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
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| Keywords | 衛星データ / 機械学習 / 海洋可視化 / 持続的漁業 / 海洋経済 / 最大持続生物生産量 / 概念実証 / 水産資源 |
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| Outline of Research at the Start |
世界で広く使われる水産資源量指標が、漁獲努力量あたり漁獲量(Catch per Unit Effort: CPUE)である。しかしながら、CPUEを計算するための漁船ごとの漁獲量努力量や漁獲種・漁獲量情報は個人情報に帰属するため得ることが難しい。本課題は漁獲活動・漁獲種・漁獲量データの直接取得ではなく、既存の社会経済活動に蓄積され続ける、船舶の衝突回避用位置信号情報データと漁獲商取引データから①漁獲努力量情報と②漁獲情報を生成・統合し特定魚種ごとのCPUE計算から、水産資源量・最大持続生物生産量推定による広域・多魚種の水産資源可視化が可能なシステム開発をおこなう。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は「日本独自の経済データと漁獲行動衛星データ解析の統合が可能にする全球水産資源可視化」のProof of Concept (POC), 概念実証, を目的とする。本年度はリレーショナルデータベースの構築をすすめ、岩手県・宮城県の二つの件での漁獲努力量データと漁獲データとの統合アルゴリズムの開発をすすめた。統合アルゴリズム開発において、漁獲データについては、各魚市場の特性（漁船入港時間、入札時間など）把握が必要であること、漁獲努力量データにおいては、日本の漁業活動に応じた時間変換（時刻、努力量単位）が必要であることが、明らかとなった。こうした課題を、市場訪問などでの情報収集と衛星解析データの再構成を進めることで、リレーショナルデータベースの作成をおこないクラウド上でのデータベース（Google Big query）上で稼働可能にした。最初のＰＯＣとなる気仙沼はえ縄漁業事例の分析を学会発表をすることができた。実際の漁労日誌の提供を受けた気仙沼はえ縄漁業について、漁労日誌を元にした漁獲努力量あたり漁獲量(Catch per Unit Effort: CPUE)推定と漁獲行動解析衛星データからの同様の推定をおこなった。二つの結果をが同様のCPUEの時間・空間分布を示したことで、本手法の最初の概念実証を達成することができた。また、本研究の分析から二つの社会的にインパクトある派生研究を行うことができた。一つ目は北朝鮮ミサイル着弾域での日本漁船の漁獲活動では、日本の水産高校実習船に大きな危険があることを示し、複数の全国誌での新聞報道となった。二つ目は、日本の漁船の漁獲努力量推定分布を広域で示すことにより、洋上風力発電展開に向けた基礎データの提供をおこなうことでも、業界誌を中心に新聞報道がなされた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度においてリレーショナルデータベースの構築から最初のＰＯＣとなる気仙沼はえ縄漁業事例の分析を行えたことで、計画よりも研究をすすめることができた。派生としてでてきた北朝鮮ミサイル着弾域での漁獲行動推定や洋上風力発電展開において、複数回にわたり新聞報道されたことで、より多くのデータや協力漁業を得られる可能性を得られたことは大きい。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度においてリレーショナルデータベースの構築から最初のＰＯＣとなる気仙沼はえ縄漁業事例の分析を行えたことで、計画よりも研究をすすめることができた。派生としてでてきた北朝鮮ミサイル着弾域での漁獲行動推定や洋上風力発電展開において、複数回にわたり新聞報道されたことで、より多くのデータや協力漁業を得られる可能性を得られたことは大きい。本研究は、「日本独自の経済データと漁獲行動衛星データ解析の統合」による全球水産資源の可視化に向けた取り組みを進めてゆく。過去年度の成果として、リレーショナルデータベースの構築、漁獲努力量データと漁獲データの統合アルゴリズム開発などの重要なステップを達成してきた。これまでの研究の結果を受けて、次のステップは、これらのデータベースとアルゴリズムを更に強化し、規模を拡大することにある。具体的には以下の点に取り組んでゆく。
1. データベースの拡充と精緻化: これまでに開発したリレーショナルデータベースを基に、更なる地域や漁法についてのデータを収集・統合をおこなう。また、各魚市場の特性をより詳細に理解することで、漁獲データの精度を上げることをめざす。
2. 漁獲努力量の時間変換アルゴリズムの改良: 時間変換アルゴリズムの精度向上により、漁業活動に応じたより正確な漁獲努力量データを得ることをめざす。
3. POC事例の拡大: 気仙沼はえ縄漁業事例で成功した概念実証を他の地域や漁業種別にも適用する。これにより本手法の汎用性と有効性を更に確認してゆく。
4. 社会的インパクトの派生研究の推進: 既に派生研究により北朝鮮ミサイル着弾域での日本漁船の危険性や洋上風力発電展開に向けた基礎データの提供など、社会的に重要な成果を出してゆく。今後は、これらの派生研究の推進に加え、新たな派生研究の発掘と推進を図る。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
