カツオ漁獲量予測手法の実用化

[要約]

　八丈島におけるカツオの漁獲量予測を行うにあたり、従来の重回帰式を求める方法に加えて、ニューラルネット法を併用し、複数モデルを採用することにより、予測精度の向上を図ることができた。

東京都水産試験場

［連絡先］　03-3433-3253［推進会議］中央ブロック水産業関係試験研究推進会議［専門］　　資源評価［対象］　　かつお［分類］　　調査

［背景・ねらい]

　八丈島において、カツオは、漁獲量の30％以上、漁獲金額の40％以上を占める主要な魚種であり、その好不漁は八丈島漁業全体を左 右する。この漁獲量を事前に予測することができれば、効率的な漁業経営を行う必要がある。

［成果の内容・特徴］

1. 重回帰法とニューラルネット法による八丈島におけるカツオの漁獲量予測を試みた。
2. 重回帰式に用いた変数は、４年前の漁獲量（Kg：Ｘ₁）・４年前の４月の平均水温（℃：Ｘ₂）・当年２月の平 均水温（℃：Ｘ₃）・前年６月の漁獲量（Kg：Ｘ₄）である。
3. 95年には下記の回帰式を導いた。（Ｙ：今年の水揚げ量）
   　　Ｙ＝0.79596Ｘ₁－21177.0Ｘ₂＋53313.6Ｘ₃＋9.09560Ｘ₄-434650
4. ニューラルネット法においては、変数を変えて２つのモデルを用いた。両モデルとも出力層には教師信号としてカツオ水揚量（Kg）を 使用した。
5. 第１モデルには、回帰式に用いた４変数を、第２モデルには、４年前の八丈島近海の年間漁獲量・４年前の東北の主要11港（竿釣＋旋 網）漁獲量・４年前の東北の肥満度・４年前の３月および４月の八丈島の平均定地水温・前年の八丈島近海の６月の水揚量・本年２月の八 丈島の平均定地水温・前年の八丈島近海の６月の水揚量・本年２月の八丈島の平均定地水温・本年漁期中（３～５月）の黒潮流路タイプ別 （Ｎ・Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ）日数の７項目１２変数を用いた。
6. 95年の水揚量は835ｔで予測が的中した。なお、９５年は史上２番目の豊漁年であった。
7. 予測手法には重回帰法がよく用いられ、入力値と出力値が線形相関が必要とされてきたが、自然界においてはこのような関係が成り立 つことは非常に少ない。ニューラルネットワーク法はこのような線形関係を必要としないため、有効な予測手法となりうると思われる。

［成果の活用面・留意点］

1. 得られた予測値は、広報誌等により公表した。その漁期の漁獲量が事前に予測されることにより、漁業者の操業計画・漁業経営に資す ることができる。
2. ニューラルネット法の第２モデルにおいては、当年漁期（３～５月）の黒潮流路は前年１２月の長期漁海況予報会議の予報案をもとに 推測している。使用変数が予測値であることによる不安定さは残る。
3. 今後の実用化に向けて、取り組む変数のデータと教師信号との関係について検討し、計算に用いる変数を有効に選択することが必要で ある。

［具体的データ］

[その他]研究課題名：予算区分　：研究期間　：研究担当者：発表論文等：