| 研究課題/領域番号 |
16K00041
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| 研究機関 | 東京海洋大学 |
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研究代表者 |
北門 利英 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (40281000)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 水産資源解析 / ハインドキャスティング / 階層モデル / モデル選択 / マグロ / クジラ |
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| 研究実績の概要 |
水産資源を持続的かつ有効に利用するためには，資源量および個体群動態を把握する必要がある．陸上の生物とは異なり直接観察することができず，推測およびモデルの不確実性が常に伴う．そこで本研究では，水産資源解析の高度化に向け，次の2つの観点から研究を行っている．1)水産資源解析では利用するモデルの複雑さに応じて利用するデータも異なる場合があり，そのような状況ではAIC等のモデル選択規準を利用することができない．そこで，将来の資源管理でパフォーマンスを上げることを想定したハインドキャスティング(hindcasting，将来予測の能力を検証するためのクロスバリデーション)の視点からモデル選択法の提案と検証を行う．2)個体群動態モデル内のパラメータ推測の精度を向上させるために階層型モデルを提案する．特に，モデル内の制約構造をsmoothness priorや階層分布で緩和すること，そして階層分布を通して複数種間でパラメータを共有する方法(ランダム効果)について，実例を通してその有効性を検証する．
29年度は，課題1)の現状の資源解析状況の再レビューを行うとともに，マグロ類への応用を完了すべく，モデル選択手法および階層モデリングの両目的において定式化の更新を行った．また，課題2)の推測のフレームワークの最終化および計算プログラムについての作業を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では下記のステップを想定している．① クジラおよびマグロの研究対象の資源解析状況について，課題と解決方法について整理，② ハインドキャスティングの観点から異なるデータ下でのモデル選択法の定式化と理論的検討．③ 上記のモデル選択手法のマグロ類資源への応用，④ 階層的モデリングによる年齢構成動態モデリングと推定法の定式化，⑤ 上記階層的モデリングを用いたマグロ類資源解析への応用，⑥ 上記階層的モデリングの鯨類資源解析への応用，⑦ 研究課題の統合と考察
鯨類については平成30年度6月に国際学会にて口頭発表を，マグロ類についても昨年度中に関連研究者と論文化の準備を進めており，以上のことからおおむね順調に進展していると考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究最終年の平成30年度は，マグロ類資源および鯨類資源に関する作業を通して得られた知見を活かし，過去2年間における方法の統合，そしてその考察を行う．また，マグロ類資源においては，統計解析の結果を基にした管理の提言をも視野に入れる．さらに鯨類資源への研究成果については，国内外の学会で報告を行うともに，研究雑誌に投稿し研究の評価を得る．またこのプロセスを通して，適宜研究へのフィードバックを行う．いずれの研究課題においても国際学会および論文作成を今年度中に予定している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定していた国際学会などへの参加が他の予定を重複したため．平成30年6～7月に開催の国際学会出席で支出予定．
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