水温・塩分・海流の流行/流速といった3次元の海洋環境データと漁獲対象魚種に関する漁場位置や漁獲量の分布データとの統合化により海洋生物資源分布の変動を推定・予測する統計モデルを構築することで、水産資源の変動メカニズムを解明するとともに漁場予測精度を向上させて、国内外の漁業情報サービスや温暖化適応策等の水産行政に資する情報創生を行います。
様々な海洋環境要因と対象魚種の豊度との関係を統計的に数式化した「ハビタットモデル」を構築して、これを数日先の海況予測データや数十年後の環境を再現した将来予測データに適用することにより、数日先の漁場形成や温暖化時の漁場の変化を予測することができます。
本課題では、国内外の水産研究機関等と協力して、ハビタットモデル構築に加えて、効率的に漁場を抽出するための潮目判定技術、さらにIoTで得られる漁船位置から漁場を自動抽出するための機械学習モデルなどの周辺環境整備のための要素技術の開発をユーザとインタラクティブに実施し、これらを現場に応じてカスタマイズすることで、現場のニーズに応じたスマート漁業を実現します。
