研究課題
本研究では、バイオロギングによって得られた、福島県水域での魚類の行動に関する大規模データから、情報抽出する技術の開発に取り組んだ。この達成のため、1.データベースシステムの開発、2.情報抽出技術の開発、3.データ取得、の3つを並行して進めた。詳細は以下である。1.バイオロギングデータを蓄積・統合し、クラウド上で解析可能なデータベースシステムを開発した。外部のデータソースやライブラリと連携した解析や様々な種類のデータの解析を容易にするために、Dockerとよばれる仮想化コンテナ技術を利用したバッチ解析システムを開発した。本システムは、解析の種類ごとに必要なライブラリや外部リソースを確保可能なだけではなく、環境構成時にコンテナをクラウド上の高速演算環境で構成すれば、高速に計算を完了することができるため、大容量データの解析にも対応できる。実際に、目的の解析処理ごとに構成するコンテナやファイルをデータベースで管理するクラウドシステムを構築した。2.福島県水域の魚類のロガーデータおよびテレメトリーデータから行動情報を抽出する技術を開発した。昨年度までは、ホシガレイに深度・温度ロガーを装着し得られたデータから潮汐予測モデルと照合することで位置を算出する技術を開発した。本年度は、平成26年―28年にかけて福島県松川浦で取得した魚類のテレメトリーデータの解析を行った。昨年度までに受信機に装着した発信機の信号を用いて、複数受信機の時刻を同期するアルゴリズムの構築を行っている。本年度はその構築した手法を用いて重複した信号をフィルターし、同場所で取得したニホンウナギのテレメトリーデータの解析を行った。3.共同研究により、福島県水域にて現場実験を行い、継続してデータを取得した。平成30年度においても、11月末に松川浦にて合計10尾のホシガレイの人工種苗、天然親魚にデータロガーを装着・放流した。
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2019 2018
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (5件) (うち招待講演 2件)
Fisheries Science
巻: 85 ページ: 561, 569
https://doi.org/10.1007/s12562-018-1280-8
巻: 85 ページ: 295, 302
https://doi.org/10.1007/s12562-019-01289-0
