| 研究課題/領域番号 |
19K06216
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| 研究機関 | 国立研究開発法人水産研究・教育機構 |
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研究代表者 |
岡村 寛 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水研機構(横浜), 主幹研究員 (40371942)
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| 研究分担者 |
黒田 寛 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水研機構(札幌), 主任研究員 (30531107)
森田 晶子 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水研機構(札幌), 主任研究員 (40443387)
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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 | 時空間モデル / 資源量指標値 / 再生産関係 / 頑健推定 / 親潮 / 西部亜寒帯循環 |
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| 研究実績の概要 |
ホッケ資源を対象として，調査データに基づく年齢別資源量指標値の時空間変動を調べた．調査データは，サンプルサイズが小さく，従来の方法では適切な時空間指標値を抽出するのが困難であったが，階層モデルを利用することにより，適切に平滑化された指標値を抽出することが可能となった．統計的機械学習により，環境指標値と資源量指標値の関係を調べられるようになった．また，水産資源の再生産関係推定では，大きな外れ値が出ることがしばしば問題となってきたが，そのような問題を解決するために，従来の方法を拡張して外れ値に頑健な再生産関係を推定する方法の開発を行った．外れ値の出現頻度や再生産関係の形等を様々に変えたシミュレーション試験によって，新しい方法は，大きな外れ値や強い自己相関がある場合でも，最小二乗法や最小絶対値法のような従来の方法に比して，より正確で不偏な推定を行うことができることが分かった．実再生産関係データに新しい方法を適用した結果，従来の方法に比して，再生産関係が大きく変化する場合があることが分かり，水産資源の持続的管理においても大きなインパクトを持つことが示唆された．新しい方法は，最小二乗法を特殊な場合として含むので，再生産関係推定に加えて，外れ値や自己相関を伴うような様々な状況に適用可能な方法となることが期待される．さらに，2019年夏季から秋季における特異な親潮と2020年の現況，西部亜寒帯循環との関係を調べた．
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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
この課題の目的は「統計的機械学習によって環境変動が海洋生物の時空間分布に与える影響の解明を行う」ことであるが，統計的機械学習等を活用して，海洋生物の時空間変動と環境変動との関係が明らかになってきている．また，新たな統計手法の開発なども進めており，順調に進捗している．
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| 今後の研究の推進方策 |
時空間データに関する環境変動の影響を明らかにするためのモデル選択手法の開発を進め，統計的機械学習とあわせてより精度の良い予測を行うことを可能にする．これまでより高速計算が可能なプログラムを取り入れる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナの流行と緊急事態宣言により出張を伴う会議を実施することができずオンラインによる打ち合わせで代替した．それにより旅費の一部が使用されずに残った．本年度はこれまでの成果を論文公表することに努め，投稿の費用と論文のオープンアクセス化のための費用に使用する．
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