2018 Fiscal Year Research-status Report
機械学習を用いたハビタットモデルによる魚種間関係の解明と漁場予測精度の向上
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18K05803
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
五十嵐 弘道 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球情報基盤センター, 技術主任 (10578157)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
阿部 泰人 北海道大学, 水産科学研究院, 助教 (40627246)
齊藤 誠一 北海道大学, 北極域研究センター, 特任教授 (70250503)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | カツオ / アカイカ / サンマ / ハビタットモデル / 魚種間関係 / 漁場推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、黒潮親潮移行域におけるカツオ・アカイカ・サンマ3魚種を扱う統合ハビタットモデルを構築して、3魚種のハビタットの相互位置関係・距離・介在する海洋現象との関係から漁場形成条件を抽出することで、漁場形成要因として魚種間の捕食・被食関係がどの程度寄与しているかを定量的に評価し、漁場予測に反映させることを目的としている。実施初年度となる平成30年度は、ハビタットモデル構築に必要な各魚種についての漁場位置・漁獲データを収集・整備するとともに、2004年を対象としたカツオのハビタットモデルを試作した。
まず、既にデータがある程度揃っている2004年の夏季を対象としたハビタットモデルを試作した。カツオの被食者であるアカイカのハビタットモデルを作成して得られたアカイカ分布推定の結果を、カツオのハビタットモデルにおける新たな入力変数として、従来の海洋環境データとともにモデルに取り入れることで、捕食・被食関係を考慮したカツオの漁場推定モデルを作成し、その出力結果をもとに両者の分布の相互関係について考察した。主たる海洋環境変数である海面水温のカツオ漁場推定に対する寄与が約50％と極めてに高く、カツオの回遊への影響が顕著に見られた一方、今回新たに取り入れたアカイカ分布推定結果のカツオ分布推定への寄与は9％であるという結果が得られた。また両者の関係として、潮目を境にして分布域が接するように位置する傾向が見られたことから、アカイカの逃避に対してカツオが関与していることが示唆された。
並行して、2004年以外の漁場データ整備を行うため、2012年以降のNPP衛星VIIRSセンサー画像から漁船位置を抽出しアカイカとサンマの漁船判別を行うとともに、カツオ漁船のGPS位置データから漁場を抽出しデータベースを作成した。これにより、モデル構築に必要な漁場位置に関するデータはほぼ整備できた。
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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
当初の予定通り、食物連鎖の下位に位置する魚種の分布推定結果を導入した上位魚種のハビタットモデルの試作と、3魚種の漁場位置データの拡充・整備がを行うことができた。特に、3魚種統合ハビタットモデルの構築に必要な各魚種の漁場位置データを精力的に収集し整備したことで、統計的な確度を担保した形でモデル構築を進めるための下準備がおおむね整った。当初計画ではVIIRSのNPP夜間可視画像データを用いて、漁船の集魚灯から漁場位置を抽出する試みを予定していたが、データ整備・調査の段階で、既にこのような処理を施したデータアーカイブが存在しデータが公開されていることが判明したため、こちらを入手し活用することで漁場位置データの拡充を図った。一方で、この漁場位置推定データの精度を確かめるためのトゥルースデータとして、現場の漁船や調査船による漁場位置・漁獲データを入手することができたため、両者のデータを比較することで、入力データの確からしさについての担保を得た上で、次年度以降に統合解析によるハビタットモデル構築を行う準備が整った。
またハビタットモデル構築については、アカイカとカツオの関係性について2004年における分布推定結果から、両者の関係性についての断片的な知見を得ることができた。今後は、3魚種統合モデルを構築して単体モデルとの結果比較を行うことにより、魚種間関係を解明していくことができると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度中に、研究に必要な漁場位置データの整備をほぼ完了することができたので、今後は、当初の研究計画通り、まず①カツオ・アカイカ・サンマの3魚種について海洋環境データと対象魚以外の2魚種の漁場推定分布データを用いたハビタットモデルを構築し、各モデルから得られる漁場推定図の相互比較により魚種間の分布関係を示す。②3魚種の漁場形成条件として抽出される海洋現象を抽出し、共通点と相違点を整理するとともに、抽出された現象に特化した指標をモデルの説明変数に加える検討を行う。③3魚種のハビタットモデルの統合化を行い、入力データ別に漁場推定精度を検証する。④3魚種統合ハビタットモデルを用いて漁場予測実験を行い実利用での有効性を示す、という手順により研究を進めていく。
海洋の特徴現象抽出については、当初、海洋環境データとして使用することを予定していたFORA再解析データでは、空間解像度が粗すぎる可能性があるため、得られた結果によっては、さらに高解像度のモデルデータや人工衛星観測データを用いることで、より詳細な解析を進めていくことも検討する。具体的には、海表面については、「ひまわり」や「しきさい」といった最新の高解像度衛星観測データを活用してフロントや渦などの海洋の特徴現象抽出を行うことを念頭に置いた解析を検討したい。またモデルデータについても、COPERNICUSやHYCOMといった気象庁以外の国際機関から配布されている予測データを活用して漁場予測につなげていくことを検討する予定である。
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| Causes of Carryover |
今年度予定していた漁場位置データ整備に係る人件費について、新規に入手するデータの調査に時間を要したことと、作業に適した人員を確保することができなかったため、人件費を使用しなかった。作業そのものは研究分担者により予定通り行うことができた。次年度については、既にデータの入手を終えているので、改めてデータ整備作業を行うための人件費として使用する予定である。
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