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J-GLOBAL ID：201802279436636734   整理番号：18A0839657

遠隔交通カウンタからの漁業努力の推定:機会と挑戦【JST・京大機械翻訳】

Estimating fishing effort from remote traffic counters: Opportunities and challenges

著者 (3件)： van Poorten Brett T. (British Columbia Ministry of Environment and Climate Change Strategy, 2202 Main Mall, Vancouver, British Columbia, Canada) ,  van Poorten Brett T. (Institute for the Oceans and Fisheries, University of British Columbia, 2202 Main Mall, Vancouver, British Columbia, Canada) ,  Brydle Scott (Institute for the Oceans and Fisheries, University of British Columbia, 2202 Main Mall, Vancouver, British Columbia, Canada)
資料名： Fisheries Research  (Fisheries Research)
巻： 204  ページ： 231-238  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1938A  ISSN： 0165-7836  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,日常的および季節的な漁業努力を推定するために,総漁業努力および相対的漁業および非漁業交通のまれな観測と対になる交通カウンターについて紹介した。漁業努力は,漁業の魅力と漁業死亡率の指標として使用されるレクリエーション漁業における重要な計量である。漁業努力を監視するためのいくつかの選択肢があるが,特定の漁業に関する高精度努力のためには,クレル調査と時間経過カメラが唯一の選択肢である。しかし,時間経過カメラは,画像をレビューすることに関連する高いコストを持ち,技術の失敗は,欠落した観測を妨げる必要がある。この方法は,時間経過画像から導出されたボートや岸の角度を絶対的な漁業努力に変換するために,この方法は,漁業と非漁業交通の観測だけでなく,総漁業努力の独立した測定を必要とする。著者らは,毎日のおよび季節的な漁業努力を推定するために,周期的な現場のクレル調査と結合した遠隔交通計数器を使用した。これらのデータのすべてを組み込み,毎日あるいは季節的な漁業努力の尺度を提供する状態空間Bayes階層モデルを用いて,漁業努力を推定した。さらに,著者らの事例研究に対して,漁業努力の推定は,漁業と非漁業交通の努力と比例分布の高い数の独立した観測を必要とすることを示した。階層化ランダムクレル調査から導出された推定値と交通計数器からの努力推定値を比較することにより,利用可能なデータと絶対的な比較は可能ではないが,交通カウンターが努力のより正確な推定を提供することを示した。著者らの混合利用湖は,信頼できる漁業努力の推定を生み出すために,交通とangの多数の独立した観測を必要とする。著者らは,ほとんどの交通がang検討されている湖沼に対する交通カウンターを推奨する。結論として,交通計数器は漁業努力を推定するための有用なツールであるが,漁業や非漁業交通を推定できるcre調査や運動検出カメラなどの他の方法と同時に使用する必要がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 階層構造 ,  カメラ ,  死亡率 ,  推定量 ,  動き検出 ,  湖沼 ,  ボート ,  事例研究 ,  *計数器 ,  *漁業 ,  レクリエーション ,  画像
準シソーラス用語： 状態空間 ,  階層モデル ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： レクリエーション漁業 ,  漁業努力 ,  交通カウンタ ,  Bayes階層解析 ,  ボートランプモニタリング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交通 ,  カウンタ ,  漁業 ,  推定 ,  機会