2018 Fiscal Year Research-status Report
ビッグデータによる統計的機械学習を利用した南九州の漁業予測・赤潮予測モデルの開発
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16K07847
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
庄野 宏 鹿児島大学, 総合科学域総合教育学系, 准教授 (30344328)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大富 潤 鹿児島大学, 農水産獣医学域水産学系, 教授 (10253915)
増田 育司 鹿児島大学, 農水産獣医学域水産学系, 教授 (70107861) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 赤潮予測 / スパースモデリング / 統計モデル / CPUE / シラス / クロマグロ幼魚 / 機械学習 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、月別の気象データなどを長期間に渡り蓄積したビッグデータ、標本数よりも未知パラメーター数の方が多い高次元母数データなどに斬新な機械学習理論（深層学習を含む）や統計モデルを適用して、八代海および鹿児島湾における赤潮発生の有無、規模および発生時期の予測、鹿児島周辺海域におけるクロマグロ幼魚の来遊量予測およびシラスの漁獲量予測、鹿児島近海におけるキビナゴの資源解析などを行い、これらの課題に対する統計手法や数理モデルの開発および改良を目的とする。
2018年度は、主に以下の3種類の研究を実施した。
2016年までのキビナゴの日別漁獲量データおよび2017年度に作成したキビナゴの資源量指数（abundance index）を利用して、鹿児島近海におけるキビナゴの資源解析を非平衡プロダクションモデルを利用して行った。
1999年から2018年までの20年間にわたっての3月の甑海峡の表面水温、第1四半期の卵稚仔調査の漁獲量、および3月のまき網による阿久根地域のシラス漁獲量に基づき、鹿児島県の西薩海域における春漁（4-6月）のシラス漁獲量予測を深層学習を使用して実施した。
過去の八代海で赤潮が発生した年の発生日および終息日のデータ（鹿児島県水産技術開発センターが作成し、鹿児島県が公表している）に基づき、八代および水俣の気象データを利用して、Elastic Netと呼ばれるスパースモデリング手法や深層学習理論に基づき、八代海における夏季（7-9月）の赤潮発生時期（発生日および終息日）の予測を試みた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
個別の研究課題の多くで深層学習手法を利用しており、k-fold cross-validationと呼ばれる実測データのランダム分割に基づいてモデルの性能評価を実施しているが、モデル作成に当たって検討する項目が多岐に渡り、深層学習に多大な計算時間を必要とする。
そのため、当初想定したようなモデルのパフォーマンスが得られておらず、更なる検討および解析が必要である。
なお、八代海における赤潮発生予測では、過去に出力変数として使用していた被害規模を表す指標が直近数年分入手出来ておらず、代替指標の探索にかなりの時間を要している。
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| Strategy for Future Research Activity |
八代海および鹿児島湾における赤潮発生の有無・規模および発生時期（発生日と終息日を含む）の予測、鹿児島周辺海域におけるクロマグロ幼魚の来遊量予測およびシラスの漁獲量予測について、大別して以下の2種類の手法により、分析を進めていく予定である。
１．深層学習に基づくデータ解析を実施するとともに、個々の説明要因がどのような影響を与えるかを調べる要因分析手法の開発および改良を試みる
２．標本数よりも未知パラメーター数が多い場合の高次元母数推定に適用可能なElastic Netに代表されるスパースモデリング手法に基づき、予測および要因分析を実施する
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| Causes of Carryover |
（理由）
深層学習（ディープラーニング）を簡便に実行するためのソフトウェアについて、研究計画の延長に伴い、導入を2019年度に延期したため。
（使用計画）
上記のソフトウェア以外の使用計画について、大幅な変更点はございません。
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