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J-GLOBAL ID：201902240441611306   整理番号：19A0391998

[水産業と情報処理]9 海岸工学における漁船ビッグデータの活用

著者 (1件)： 岡辺拓巳 (豊橋技科大 大学院工学研究科)
資料名： 情報処理  (IPSJ Magazine)
巻： 60  号： 3  ページ： 238-241  発行年： 2019年02月15日 
JST資料番号： G0427A  ISSN： 0447-8053  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・沿岸域の環境データを時空間的に高密度に取得するには対象領域で活動する船舶や人を通じた受動的なモニタリングが必要であり,沿岸漁業との協働による取組みを紹介。
・土砂の堆積・侵食の長期傾向を把握するには精度の劣る地形情報でも十分であり,浅海域で操業する漁船から水深データを収集して海底地形を継続的に広域に計測。
・遠州灘及び駿河湾で移動しながら操業するシラス漁船47隻から魚群探知機による水深データ,GPS(Global Positioning System)プロッタによる位置データ,時刻データを取得。
・本漁船ビッグデータを用いて時間的な水深差から地形変化量を把握できるので,様々な沿岸域の環境がビッグデータとなれば沿岸での環境保全や防災力の向上に貢献可能。

シソーラス用語： *漁業 ,  *情報処理 ,  工学 ,  データ ,  *情報システム ,  監視 ,  海底 ,  データ収集 ,  稚魚 ,  地形 ,  シラス ,  *ビッグデータ ,  *産業
準シソーラス用語： モニタリング ,  海岸工学 ,  *水産業

分類 (3件)： 漁労一般  (FH03010G) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  漁船  (QJ05021N)

引用文献 (6件)：

• 合田良實:海岸工学-その誕生と発展-,ISBN-13:978-4-7655-1684-6(2012).
• Millie, D. F., Weckman, G. R., Young, W. A., Ivey, J. E., Fries, D. P., Ardjmand, E. and Fahnenstiel, G. L. : Coastal ‘Big Data' and Nature-inspired Computation : Prediction Potentials, Uncertainties, and Knowledge Derivation of Neural Networks for an Algal Metric, Estuarine, Coastal and Shelf Science, 125, pp.57-67 (2013).
• Holman, R. A. and Stanley, J. : The History and Technical Capabilities of Argus, Coastal Engineering, 54, pp.477-491 (2007).
• 佐貫 宏,竹森 涼,田島芳満,佐藤愼司:ビデオ映像と数値シミュレーションに基づく河川津波の氾濫解析,土木学会論文集B2(海岸工学),69(2), pp.I_196-200(2013).
• Yanagi, T. and Sanuki, T.: Variation in the Thermohaline Front at the Mouth of Tokyo Bay, Journal of the Oceanographical Society of Japan, 47(4), pp.105-110(1991).

タイトルに関連する用語 (6件)： 水産業 ,  情報処理 ,  海岸工学 ,  漁船 ,  ビッグデータ ,  活用