| 研究課題/領域番号 |
19H03036
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
野田 琢嗣 京都大学, フィールド科学教育研究センター, 研究員 (70749184)
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| 研究分担者 |
三田村 啓理 京都大学, フィールド科学教育研究センター, 教授 (20534423)
和田 敏裕 福島大学, 環境放射能研究所, 准教授 (90505562)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | バイオロギング / ナノロガー / 種苗放流 / データベースシステム / クラウドシステム / データ駆動科学 |
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| 研究実績の概要 |
今年度は、前年度に改良したロガーを実際にホシガレイに装着するために開発を進めた。最終的に、完成したロガーは、直径8mm、長さ26 mmであり、世界最小クラスのサイズとなった。60秒に深度・温度また照度を計測し、1年以上計測することが可能である。本ロガーでは、ロガーとPCを繋ぐアダプターを接続しやすい形状にするとともに、設定アプリの操作を簡便化することで、従来起動に5－10分程度かかっていた作業を1－2分程度で達成できる。本ロガーを実際にホシガレイの28尾に装着し、放流を行った。
また、前年度に開発したシミュレーションプログラムの繰り返し数を各条件で30回まで増やし、計測頻度を落とした場合に、潮汐位置決定法および状態空間モデルによる水平位置推定の精度がどのように変化するか明らかにした。また、照度から位置推定するプログラムも構築した。半年間の定点観測のデータを取得したデータに当てはめた結果、先行研究（ロガーが異なり、詳細アルゴリズムが非公開）と同程度の精度で位置推定できることを確認した。
データ蓄積・解析基盤を、クラウドサービスAWS上にてReactおよびNextJSを用いて構築した。ロガーの計測データは実験に関わるメタデータも含め一元化可能なフォーマットApache Parquetとして格納した。解析処理にはDockerで構築したPythonのバッチ処理をAWS のBatch、Fargateを用いて実装し、上記の位置推定プログラムが動作することを確認した。
以上より、開発したロガーで、従来のバイオロギングの課題である、1小型魚に適用困難 、2大量装着が実務的に困難、3ビッグデータ化し一元解析するためのデータ蓄積・解析基盤を解決することを達成した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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