2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of potential fishing ground estimation models by machine learning for understanding interspecies relationships
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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, 付加価値情報創生部門(情報エンジニアリングプログラム), 副主任研究員 (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, 研究員 (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 |
本研究では、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(フロントや渦など)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た。これに基づき、まず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・整備して、次に3魚種統合モデルと各魚種単体モデルをそれぞれ作成して両者を比較して各魚種の漁場形成に関わる環境変数と魚種間の捕食・被食関係の影響について検証し、最後に種間関係を考慮した統合モデルを構築して漁場推定精度を検証し、実利用での有効性を検討した。
まず統合モデルを構築する準備として、NPP衛星VIIRS観測からサンマの漁船位置を抽出する手法を開発して2013-2018年のサンマ漁場位置データを作成するとともに、カツオ漁船のAISデータからカツオ漁場位置を推定する手法を適用してカツオ漁場位置データを作成した。次に同期間を対象として3魚種それぞれの単体モデル及び3魚種統合モデルを作成し、これらの比較から魚種間関係を考察した結果、カツオモデルの構築への統計的な貢献度としてサンマ・アカイカ分布の影響が20％程度を占めており、またアカイカモデルではカツオ分布の影響が6.6％見られた。さらに、サンマの推定分布を活用することでカツオの漁場推定が高精度化する可能性が示された。最後に統合モデルとして、顕著な関連が見られたサンマとカツオの魚種間関係を考慮したハビタットモデルを構築しAUCを用いて漁場推定精度の検証を行った結果、カツオ（AUC＝0.873）、サンマ（AUC＝0.878）どちらのモデルについても実利用に耐えうる高い推定精度を有することを確認した。
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| Remarks |
本研究成果として以下の卒業論文が作成された。
大納進太郎(2021)「日本・中国漁船に搭載の自動船舶識別装置(AIS)を用いた北太平洋におけるアカイカ漁船分布の比較」北海道大学水産学部卒業論文
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