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J-GLOBAL ID：201902232499149459   整理番号：19A2681946

漁船モニタリングデータを用いたニューラルネットワークによる魚類密度分布推定

Estimation of fish distribution by means of neural network using monitoring data by fishing boats

著者 (4件)： 岩場公利 (東京大学新領域創成科学研究科(研究当時)) ,  多部田茂 (東京大学新領域創成科学研究科) ,  濱田孝治 (シャトー海洋調査) ,  水野勝紀 (東京大学新領域創成科学研究科)
資料名： 日本船舶海洋工学会論文集  (Journal of the Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers)
巻： 29  ページ： 117-122(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： G0242B  ISSN： 1880-3717  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 生態系に及ぼす沿岸発達の影響を評価し,適切な漁業管理を行うために,魚類行動を理解し予測することは重要である。魚の行動を理解するための情報を収集するために,漁船を用いて魚の環境要因と分布を同時に測定した。メモリ型センサを伊勢湾の小型トロール船の漁具に取り付け,それを通して水温,溶存酸素,深さをGPSによる位置情報と同様に測定した。同時に,トロールによる各haの漁獲量を記録し,魚の分布を把握した。得られたデータは,従来のモニタリングよりも水質の時間的および空間的分布に関して,より多くの情報を提供する。得られたデータを用いて人工ニューラルネットワークによる資源分布の予測を試みた。アナゴの行動に影響する環境因子は月によって変化することが分かった。開発されたニューラルネットワークは,アナゴの水平分布をかなりよく予測することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 漁船 ,  センサ ,  水温 ,  溶存酸素 ,  深さ ,  *魚類 ,  *密度分布 ,  *予測技法 ,  監視 ,  データ ,  位置情報 ,  ニューラルネットワーク ,  ウナギ類 ,  トロール船 ,  水質 ,  空間分布 ,  水産資源 ,  資源管理 ,  環境アセスメント
準シソーラス用語： アナゴ ,  *環境要因 ,  時間分布

分類 (2件)： 魚類  (FH02020K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• 1) K. Hakuta, S. Tabeta: Behavioral modelling of Pagrus major in the east Seto Inland Sea, Journal of Marine Science and Technology, 18(4), 535-546, 2013
• 2) 本宮佑規,他:伊勢湾におけるマアナゴの動態モデルの開発, 水産工学, 52(2), 83-93, 2015
• 3) 三木皓貴, 多部田茂, 水野勝紀: 魚類動態シミュレーションにおける行動モデルの検討, 日本船舶海洋工学会論文集, 28, 155-162, 2018
• 4) S. Tabeta, et al.: Environmental monitoring using small fishing boats in Ise Bay, Proc. 13th International MEDCOAST Congress on Coastal and Marine Sciences, Engineering, Management & Conservation, Vol.2, 765-773, 2017.
• 5) D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, R. J. Williams: Learning representations by back propagating errors, Nature, 323, 533-536, 1986.

タイトルに関連する用語 (6件)： 漁船 ,  モニタリング ,  ニューラルネットワーク ,  魚類 ,  密度分布 ,  推定