2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a nano-size electronic tag for aquatic animals to achieve data-driven science
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19H03036
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 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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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、前年度に開発したナノロガー試作機の評価および改良を行った。ロガーは、魚に装着する前に、PCに接続後、パラメータを入力し、スケジュール設定をする起動作業が必要となる。試作機ではこの起動作業を簡便化するために、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ことがわかった。
ホシガレイからは、深度データを用いて、位置推定を行うことができるが、他の回遊魚では、位置推定のために照度データも用いる場合もある。このため、ロガーとしては照度も計測できることが望ましい。このため、本年度の改良では、前年度の試作機をもとにして、さらに照度・温度・深度を計測可能なロガーの開発を進めた。照度からの位置推定プログラムを開発するために、長期間（昼夜平分時を含む半年以上）の定点での照度データの取得が有用である。このため、従来の照度ロガーを京都大学舞鶴水産実験所の桟橋に設置し、長期計測を開始した。
また、ロガーは、サイズを小さくすることから電池サイズが制限されるため、得られるデータの計測頻度を少なくする必要がある。 これまでにホシガレイでは1分間の深度データから潮汐位置決定法により水平位置を算出してきたが、計測頻度を落とした場合に位置推定の範囲がどのように変動するか明らかにする必要があった。前年度に作成したシミュレーションプログラムを、計測頻度やその他の付随するパラメーター（計測誤差や移動速度など）を変更できるように改良した。1回のシミュレーションに2日程度かかるため、シミュレーションの繰り返し数を増やした実験をする前に、パラメーターを試験的に変更しながらプログラムの改良を進めた。
データ蓄積・解析のためのクラウドシステムを設計するために、要素技術の情報収集および試作検討を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍および世界的な半導体不足の影響により、当初予定していたスケジュールから機器開発の進捗が遅れたため、予算の繰越を行うこととした。特に、半導体不足により部材の入手や検証に時間がかかるとともに、正規ルートから部材の入手が困難になり、入手価格が高額になる状況ではあったが、予算を繰越することで、最終的に、今年度の計画であった試作機の評価と改良版の開発を達成できた。また計測頻度によるシミュレーションを進めるためのプログラムの検討および改良についても進めることができ、順調に進展していると考えている。
データ蓄積・解析基盤の構築のためには、実データを取得する必要がある。野外での実測データを得るために従来のロガーをホシガレイに装着し放流した（本年度には80尾以上）。さらに、照度データから位置を推定するための実データとして、定点観測データの取得も開始し、順調に進展していると考えている。データ蓄積・解析のためのクラウドシステムを設計するために、要素技術の情報収集および試作検討しており、順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、本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増やすことで、計測頻度を落とした場合に、潮汐位置決定法による水平位置推定の精度がどのように変化するか結果を算出する予定である。また、本年度に改良したロガーを、実際にホシガレイに装着し放流する予定である。さらに、照度からの位置推定プログラムも開発する予定である。実際に取得したロガーデータおよび開発した解析プログラムを蓄積・解析する基盤としてのクラウドシステムを開発する予定である。
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