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2021 年度 実施状況報告書

時空間モデルに基づく水産資源解析手法の基盤確立に関する統計的研究

研究課題

研究課題/領域番号 19K11855
研究機関東京海洋大学

研究代表者

北門 利英  東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (40281000)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワード時空間分布 / 階層型モデリング / マグロ類
研究実績の概要

水産資源の持続的かつ有効な利用のために,資源量の時間的変化に加えて,資源の時空間分布を適切に捉えることが望ましい.時空間分布の推測には,漁業および調査などのプラットフォームから観察情報を取得する.しかしながら,水産生物の場合には直接観察することができず,かつ海洋環境等の影響により空間分布も経年変動をする.そこで本研究では,水産資源解析高度化のための時空間モデルの基盤確立と応用を目指し,次の2つの観点から研究を行っている.(1) 高度回遊性の水産資源を対象に,生物の空間分布のパターンやその時間的変化を理解するための時空間交互作用を潜在変数とみなした階層型時空間統計モデリングとその推定法の開発を行うとともに,実例等を通してその有効性を検証する.(2) 上記で構築した単一個体群の時空間モデルを更に拡張するために,複数個体群の混合や棲み分けを表現する時空間統計モデルを構築する.
本年度の研究でも,階層型時空間統計モデリングの応用を中心に研究を進め,太平洋のマグロ類資源については国際共同研究としての成果を共著で得た.そこでは漁獲におけるサイズ選択性に依存しないようなサイズ別の時空間分布モデルの適用を行った.これとは別に,漁業のターゲット種の変化を考慮し,かつ生活史段階で空間利用が異なることに着目し,インド洋キハダマグロおよび大西洋メバチマグロの資源動向の抽出と時空間分布の推定を行った.更に国内資源や海洋ゴミの調査海域内の分布の経年変動を捉えるための予備的な解析も行った.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

コロナ禍の影響で,遠隔授業の準備など教育に関するエフォートの増加していること,そしてマグロ類,鯨類,サンマなど国際資源の管理機関において議長の重責を担っているが,それらすべての国際会議がリモート開催となり,事前協議の増加および入念な準備が必要性から負担が増し,やや研究時間の確保に支障をきたしているため.

今後の研究の推進方策

本年度は,マグロ類への応用として,漁業のターゲット種の変化を考慮し,インド洋メバチマグロの資源動向の抽出と時空間分布の推定を行う.またこれと独立して,昨年実施予定であった遺伝データと形態測定データを用いた繁殖個体群の空間的混合パターンの時間的変化についても研究を行う.その際,時空間交互作用と個体群への帰属を表す潜在変数をうまく駆使して階層的な統計モデリングを行い,研究の最終化を行う

次年度使用額が生じた理由

主な理由として,予定していた学会参加を取りやめたことと研究の遅れのため.

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Size-specific spatiotemporal dynamics of bigeye tuna (Thunnus obesus) caught by the longline fishery in the eastern Pacific Ocean2021

    • 著者名/発表者名
      Satoh, K., H. Xu, C.V. Minte-Vera, M.N. Maunder and T. Kitakado
    • 雑誌名

      Fisheries Research

      巻: 243 ページ: 106065

    • DOI

      10.1016/j.fishres.2021.106065

    • 査読あり / 国際共著

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公開日: 2022-12-28  

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