リアルタイム漁船位置データを活用したカツオ漁場推定精度の向上

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本研究では、日本のカツオ漁船を対象として、AIS(Automatic Identification System:船舶自動識別装置)から得られる漁船の位置データを活用して操業状態を推定し漁場位置を推定する仕組みを構築し、そのデータを即時的に導入するハビタットモデルを構築して漁場推定精度を向上させることを目的としているが、実施2年目となるR4年度は、AISから得られる日本のカツオ漁船の位置データとデータ同化プロダクトとして得られる3次元の海洋環境データとの統合解析によりハビタットモデルを構築してカツオ漁場の推定を行い、その推定精度について評価を行った。まず、昨年度に構築したAISから漁場位置を自動抽出するHMM(Hidden Markov model:隠れマルコフモデル)により得られた、日本のカツオ漁船（釣り・全海域）のうちの20隻分の2015-2017年の3年間における推定漁場位置データを作成した。さらにこのデータと気象研究所が作成した日本沿岸海洋再解析データセットMOVE/MRI.COM-JPNとの統合解析を行うことでカツオのハビタットモデルを開発し、得られた漁場推定結果と実際の漁場位置を比較することで精度検証を行った。得らえた結果として、モデル性能を示すAUC(Area Under Curve)の値が0.846を得ることができモデルの推定精度の有効性を示した。またカツオ分布の推定状況から、春季の「上りガツオ漁」から夏季に三陸沖で漁場が形成されたのち秋季に「戻りガツオ漁」として漁場域が南下していく様子が捉えられており、カツオ漁場変動の季節変化が良く捉えられていることに加えて、亜熱帯域の漁場形成も表現されていることが確認できた。1年間を通じたカツオ漁場形成を表現できるハビタットモデルが構築できたことで、リアルタイムデータによるモデル更新のベースとなる仕組みが整備できた。