Project/Area Number |
23K05362
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 40030:Aquatic bioproduction science-related
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Research Institution | Fisheries Research and Education Agency |
Principal Investigator |
宮川 光代 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産資源研究所(横浜), 主任研究員 (20845309)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
市野川 桃子 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産資源研究所(横浜), グループ長 (30470131)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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Keywords | データ不足 / 資源評価 / バイアス補正 / 機械学習 / 資源管理 / 水産資源 / データ不足資源 |
Outline of Research at the Start |
多くの水産資源において資源状態を適切に評価し,持続可能な漁業を可能にするには,データが豊富にある種のみでなく,データが不足している種(データ不足種)においても正確な資源評価が必須である.データ不足種への資源評価法(データ不足手法)が近年盛んに開発されているが,そのような手法から推定される各資源の資源状態には大きなバイアスがあることが指摘されている.そこで本研究では,データが豊富にある種の情報を利用して,機械学習等を用いてバイアスに寄与する要因を特定し,その要因に基づきバイアスを補正する新たなデータ不足手法の開発を目的とする.これにより,データ不足種に対する適切な資源評価を実現させる.
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Outline of Annual Research Achievements |
水産資源において,年齢別資源尾数の情報はあるが,情報量の不足等の影響により再生産関係を用いた資源評価が困難な場合,最大持続生産量(MSY)の代替管理基準値を用いた資源評価が可能である.しかしながら,日本の水産資源における具体的な代替管理基準値の提案は今までなかったため,本年度は日本の水産資源において主要な30系群における代替管理基準値を計算し,その妥当性の評価や手法の有用性に関する検討を行った.この成果については,英文の原著論文として国際誌に投稿し,受理の連絡をいただいた. また,情報が不足しているときの資源評価手法全般に関するレビューを行い,水産海洋学会が主催する地域研究集会にて発表を行い,その成果を水産海洋学会誌のプロシーディングとしてまとめた. さらに,データ不足手法の中でも漁獲量と資源量指標値の2種類のデータを用いて資源評価を行う状態空間プロダクションモデルであるSPiCTを,すでに高度な資源評価手法で資源評価されている日本の水産資源の底魚7系群に適用し,資源状態を表す指標に関するバイアスの程度や手法による傾向の違いを評価した.またこれとは別に,水産資源においてプロダクションモデルを適用する際のグッドプラクティスに関する論文の作成に共著者として貢献した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
計画当初は,代替管理基準値を用いた手法の検討を考えていなかったが,実際の資源管理における必要性と手法の重要性に基づき,代替管理基準値を用いた手法の検討を今年度は優先して行った.そのため,当初予定していた状態空間プロダクションモデルを用いた検討がやや遅れていると判断した.
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Strategy for Future Research Activity |
今後は,状態空間プロダクションモデルをより多くの系群に適用してバイアスの程度や手法による傾向の違いを評価し,必要に応じてバイアス補正の方法を検討していき,成果を論文として公表していきたい.それに加え,体長組成のみを用いた資源評価手法の妥当性と有用性についても検討を進めていきたい.
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