2023 Fiscal Year Annual Research Report
リアルタイム漁船位置データを活用したカツオ漁場推定精度の向上
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21K05759
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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(地球情報科学技術センター), グループリーダー (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, 准教授 (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) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | カツオ / ハビタットモデル / リアルタイム更新 / 漁場推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、カツオ漁船のAISデータを活用して操業状態を推定し漁場位置を推定する仕組みを構築し、そのデータを即時的に導入して、漁場形成環境の急激な変化に即応できる新しい仕組みによるハビタットモデルを構築して高精度の漁場推定を実現することを目的とした。これに基づき、まず船舶自動識別装置(AIS)からリアルタイムで得られる日本のカツオ漁船の位置データから漁船の「状態」を推定する手法を開発して漁場位置データを作成して、次に過去のカツオ漁船のAISデータから推定した漁場位置データを入力値としたカツオのハビタットモデルを作成して漁場推定を実施するとともに、時々刻々と追加されるリアルタイム漁場位置データをハビタットモデルに導入してモデルを更新する仕組みを構築する。最後に、疑似的なリアルタイム漁場推定実験を行い、逐次更新モデルの実利用での有効性を検討した。
まずハビタットモデルをリアルタイムで更新するための準備として、日本に所属するカツオ漁船の2015-2018年におけるAISデータに対して隠れマルコフモデルを適用して漁船の操業位置を推定することで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日本近海域におけるカツオ漁場推定モデルを作成し、実利用に耐えうる推定精度（AUC＝0.846）を確保した。さらにリアルタイムで漁場推定モデルを更新する仕組みとして、1ヵ月ごとにモデルを更新するシステムを構築し、これを用いて2019年を対象とした疑似リアルタイム漁場推定実験を実施し、逐次更新モデルの有効性を検証した。その結果として、年間のうち複数月で、リアルタイム更新により顕著なAUCの向上が見られた（10月：AUC＝0.608から0.674など）。一方で、アップデートの対象となる期間に得られた漁場データの量に結果が依存していることも確認されており、さらなる手法の改良が必要である。
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