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J-GLOBAL ID：202002215302690581   整理番号：20A0600239

機械学習を利用した内湾における浮魚類群集の空間分布量の推定

ESTIMATION OF PELAGIC FISH DISTRIBUTION IN INNER BAY WITH MACHINE LEARNING

著者 (5件)： 濱田孝治 (株式会社シャトー海洋調査 環境調査部) ,  吉田司 (全国水産技術者協会) ,  岡村寛 (水産研究・教育機構 中央水産研究所 資源研究センター) ,  原武史 (全国水産技術者協会) ,  鈴木輝明 (名城大学大学院 総合学術研究科)
資料名： 土木学会論文集 B2(海岸工学)(Web)  (海岸工学論文集(Web))
巻： 75  号： 2  ページ： I_1129-I_1134(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0396A  ISSN： 1883-8944  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 浮魚類群集(イワシ類)は内湾における主要な漁獲対象種であり,自然的,人為的な環境変動に伴う漁獲量の変動や漁場形成の変化は大きな関心事である.本研究では機械学習の一つであるGradient Boostingを用いて内湾の浮魚群集の分布量を推定する統計モデルを構築し,伊勢・三河湾のカタクチイワシ漁獲量の時空間的分布の推定を行った.モデルは標本漁船による実測結果をよく再現した.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  湾 ,  魚類 ,  *魚群 ,  空間分布 ,  *モデル ,  カタクチイワシ科 ,  分布 ,  漁獲量 ,  推定 ,  浮魚 ,  Engraulis japonicus
準シソーラス用語： カタクチイワシ ,  魚類群集 ,  時空間分布 ,  *推定モデル ,  内湾 ,  分布推定

著者キーワード (5件)： Anchovy ,  Engraulis japonicus ,  Machine learning ,  XGBoost ,  Fish catch estimation

分類 (2件)： 魚類  (FH02020K) ,  漁場・漁況  (FH03020R)

引用文献 (23件)：

• 1) Whitehead, R. J. P., Nelson, G. J. and Wongratana, T. : Engraulis japonicus. FAO Species catalogue, Vol. 7, Clupeoid fishes of the world(suborder CLUPEOIDEI; Part II, Engraulidiae), pp. 318-319, 1985.
• 2) 中村元彦・岡田秋芳 : 遠州灘西部および伊勢・三河湾におけるカタクチイワシシラスの漁場への来遊様式.愛知県水産試験場研究報告, 8, pp. 29-36, 2001.
• 3) 吉田司・大竹由華・芝修一・前田隼平・原武史・鈴木輝明 : 1978-2003年における伊勢湾でのカタクチイワシ現存量と動物プランクトン密度,塩分の関係. 水産海洋研究, 80(3), pp. 207-213, 2016.
• 4) 東海農政局 : 第64次東海農林水産統計年報(平成28~29年), http://www.maff.go.jp/tokai/tokei/nenpo/64.html 参照2019-4-17.
• 5) 鈴木翔太・多部田茂・中谷祐介・中村義治 : 魚類動態モデルを利用したマアナゴ漁業シミュレータの開発. 土木学会論文集 B2(海岸工学), 69(2), pp. I_1201-I_1205, 2013.

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  内湾 ,  浮魚類 ,  群集 ,  空間分布 ,  推定