(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工衛星の衛星画像データから推定される複数の物理量のうち少なくとも海面水温と海面水温の空間変動量とを変数として含む、予測漁獲量を計算するための複数の異なる計算式の情報を格納する計算式格納部と、
前記複数の計算式のうち、前記変数に過去の物理量を代入して計算された予測漁獲量と実際の漁獲量との誤差の評価に基づいて計算式を選択し、該選択された計算式の前記変数に衛星画像データから推定された物理量を代入して予測漁獲量を計算する計算部と、
計算された予測漁獲量を格納する予測結果格納部と、
前記予測漁獲量を用いて魚分布予測図を作成する作成部と、
作成された魚分布予測図を画面に表示する表示部とを備え、
前記計算式格納部は、前記複数の物理量の変数を説明変数として含み、前記予測漁獲量の変数を目的変数として含む複数の異なる重回帰式に含まれる偏回帰係数の情報を、前記複数の計算式の情報として格納し、前記計算部は、該複数の重回帰式の各々について、該説明変数に過去の物理量を代入して計算された予測漁獲量と実際の漁獲量の相関係数を重相関係数とする重回帰分析を行って、該予測漁獲量と該実際の漁獲量との誤差が最小となるときの重相関係数を求め、得られた重相関係数が一定値以上であった重回帰式を選択し、該選択された重回帰式の該説明変数に衛星画像データから推定された物理量を代入して前記予測漁獲量を計算することを特徴とする魚分布予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工衛星の衛星画像データから推定される物理量を用いて、海洋上における魚分布予測図を作成する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工衛星から取得される衛星画像データからは、様々な物理量を推定することができる（例えば、非特許文献１、２、３、および４参照）。これらの推定物理量には、海面水温（Sea Surface Temperature ，ＳＳＴ）および海色（Sea Surface Color ，ＳＳＣ）が含まれる。
【０００３】
従来は、主としてＳＳＴおよびＳＳＣと漁獲量情報とを元に、人手による解析処理により、海洋上における経験的な魚分布予測図が作成されていた。しかし、少ない漁獲量情報を元に人手で作成しているため、限られた魚種の魚分布予測図がケーススタディ的に作成されるに留まっている。
【０００４】
したがって、衛星画像データから推定される物理量（衛星画像データ推定物理量）をシステマティックに導入し、魚種別に魚分布を予測する仕組みは、まだ開発されていない。
また、魚群は一般に潮境付近に集群する傾向があり、魚分布予測図を作成する上では、異なった海水特性を持つ水系同士の境界域である潮目や海洋前線の変動が重要となる（例えば、非特許文献５参照）。
【０００５】
また、公知の重回帰分析による統計処理では、複数の説明変数と１つの目的変数の関係が重回帰式で表現され、観測データから重回帰式の偏回帰係数が求められる（例えば、非特許文献６参照）。
【非特許文献１】気象衛星センター技術報告  特別号（１９８９）IIＧＭＳシステム更新総合報告（１９８９年版）、II  データ処理編、気象衛星センター
【非特許文献２】環境観測技術衛星  ＡＤＥＯＳ−ＩＩ  リファレンスハンドブック、宇宙開発事業団  地球観測利用研究センター
【非特許文献３】Ocean Surface Topography From Space 、［online］、NASA、［平成１６年３月１５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://topex-www.jpl.nasa.gov/mission/jason-1.html＞
【非特許文献４】S. Tanahashi, H. Kawamura, T. Matsuura, T. Takahashi and H. Yusa, “A system to distribute satellite incident solar radiation in real-time”, Remote Sensing of Environment 75, pp. 412-422, 2001.
【非特許文献５】鰹・鮪（ビンナガ）竿釣漁業における衛星リモートセンシング画像利用方法、［online］、［平成１６年２月２３日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://pub.ewi.jp/mie/BINNNAGA/binnagaindex.html＞
【非特許文献６】芳賀敏郎（はが  としろう）、橋本茂司（はしもと  しげじ）、統計解析プログラム講座  ２  「回帰分析と主成分分析」、日科技連出版社
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の課題は、人工衛星から取得される衛星画像データ推定物理量をシステマティックに利用して、海洋上における魚分布予測図を作成する装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１および第２の魚分布予測装置は、計算式格納部、計算部、予測結果格納部、作成部、および表示部を備える。
第１の魚分布予測装置において、計算式格納部は、海面水温の変数と海面水温の空間変動量の変数から予測漁獲量を計算するための計算式の情報を格納する。計算部は、人工衛星の衛星画像データから推定された海面水温および海面水温の空間変動量の値を用いて、上記計算式により予測漁獲量を計算する。予測結果格納部は、計算された予測漁獲量を格納し、作成部は、予測漁獲量を用いて魚分布予測図を作成し、表示部は、作成された魚分布予測図を画面に表示する。
【０００８】
第２の魚分布予測装置において、計算式格納部は、海面水温の変数と海面水温の空間変動量の変数を説明変数として含み、予測漁獲量の変数を目的変数として含む重回帰式に含まれる偏回帰係数の情報を格納する。計算部は、人工衛星の衛星画像データから推定された海面水温および海面水温の空間変動量の値と偏回帰係数の情報を用いて、上記重回帰式により予測漁獲量を計算する。予測結果格納部は、計算された予測漁獲量を格納し、作成部は、予測漁獲量を用いて魚分布予測図を作成し、表示部は、作成された魚分布予測図を画面に表示する。
【０００９】
第２の魚分布予測装置において、計算式格納部は、日射量の変数、海色の変数、海面高度の変数、および海上風向および風速の変数をさらに説明変数として含む重回帰式に含まれる偏回帰係数の情報を格納することもできる。この場合、計算部は、衛星画像データから推定された日射量、海色、海面高度、および海上風向および風速の値をさらに用いて、その重回帰式により予測漁獲量を計算する。
【００１０】
第２の魚分布予測装置において、計算式格納部は、重回帰式に含まれる各変数の偏回帰係数を格納し、計算部は、過去の衛星画像データから推定された各物理量の値と過去の漁獲量データとを用いて重回帰式の重回帰分析を行うことで、それらの偏回帰係数を決定することもできる。
【００１１】
上記計算式格納部および予測結果格納部は、例えば、後述する図３の記憶装置３０６および３０８にそれぞれ対応し、上記計算部、作成部、および表示部は、例えば、図３のコンピュータ３０５に対応する。
【００１２】
また、上記海面水温の変数、海面水温の空間変動量の変数、日射量の変数、海色の変数、および海面高度の変数は、例えば、後述する図１のＳＳＴ１、ＳＳＴＶ、ＲＡＤ、ＳＳＣ１、およびＳＳＨ１にそれぞれ対応し、上記海上風向および風速の変数は、例えば、図１のＷＸまたはＷＹに対応する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態を詳細に説明する。
本実施形態の魚分布予測システムでは、毎日、準リアルタイムに入手可能な衛星画像データ推定物理量データと海面水温の空間変動量（Sea Surface Temperature Variation ，ＳＳＴＶ）から得られる値を重回帰分析の説明変数として採用し、予測漁獲量を重回帰分析の目的変数として採用する。そして、衛星画像データ推定物理量データとＳＳＴＶから得られる値を市場情報システムの漁獲量（水揚げ量）データと連携させて、魚種別に海域毎の漁獲量を学習・記憶することにより、予測漁獲量を計算し、毎日の魚分布予測図を作成する。
【００１４】
衛星画像データからは、海面水温（ＳＳＴ）、海色（ＳＳＣ）、海面高度（Sea Surface Height，ＳＳＨ）、海上風向・風速、日射量等の物理量データを推定することができる（例えば、非特許文献１、２、３、および４参照）。ＳＳＣのデータとしては、例えば、クロロフィル濃度が用いられる。
【００１５】
一方、魚はその種類により、自らの生息に適した海水の温度（ＳＳＴ）、海流、クロロフィル濃度（ＳＳＣ）、および気象条件（風向・風速、日射量）を持っている。このうち、海流は、ＳＳＨおよび風向・風速と密接な関係がある。また、ＳＳＣは晴天域のみで観測されるので、過去１週間のデータを合成したものが使用される。１週間程度であれば、対象とする海域（約１００ｋｍの格子）におけるＳＳＣの変動はあまり大きくないと想定できるからである。
【００１６】
前述したように、魚群は一般に潮境付近に集群する傾向があり、異なった海水特性を持つ水系同士の境界域である潮目や海洋前線の変動が重要となる。そこで、このような境界域の情報としてＳＳＴＶを採用し、ＳＳＴ等の衛星画像データ推定物理量と同様に扱うことにする。
【００１７】
魚の分布する環境は、海域、季節（月）により変動するので、最適な時空間スケールとして、１．２５度格子と１月を設定することにする。この１．２５度格子のサイズは、地表において約１００ｋｍの距離に相当する。
【００１８】
また、ＳＳＴ、ＳＳＣ、およびＳＳＨからは、物理量ＳＳＴ１、ＳＳＣ１、およびＳＳＨ１がそれぞれ計算される。
ＳＳＴ１は、特定の種類の魚が生息するのに好む海面水温と該当する海域のＳＳＴとの差の絶対値を表し、ＳＳＣ１は、特定の種類の魚が生息するのに好むクロロフィル濃度と、該当する海域のＳＳＣとの差の絶対値を表す。魚が生息するのに好む海面水温とクロロフィル濃度は、事前に学習データファイルの中に魚種毎に設定されており、ＳＳＴ１およびＳＳＣ１は魚種毎に求められる。ＳＳＨ１は、平均海面高度からのＳＳＨの偏差を表す。
【００１９】
魚分布予測システムは、これらの物理量ＳＳＴ１、ＳＳＣ１、およびＳＳＨ１と、海上の風向・風速、日射量、およびＳＳＴＶの各々の日平均値を重回帰分析の説明変数として用い、市場情報システムの漁獲量データと連携させて、魚種別に海域毎の漁獲量を学習・記憶することにより、魚分布を予測する。重回帰分析による統計処理においては、重相関係数が大きくなるような重回帰式を保存し、月別に同じ海域でのデータを累積処理することで、漁獲量予測の精度を向上させる。
【００２０】
漁獲量データとしては、漁船の規模や操業時間を考慮して、平均的な漁船の規模および操業時間のデータを採用する。また、漁獲量データの中には、同一条件にもかかわらず、明らかな不漁または大漁と判断されるデータが含まれる場合がある。そのようなデータは、予測精度を悪化させる原因となるので削除する。削除の対象は、例えば、予測誤差が±５０％以上の漁獲量データとする。
【００２１】
以下の式（１）〜（５）は、魚分布予測システムが用いる予測漁獲量の計算式（重回帰式）である。
Ｆｉ＝ａｉ＊ＳＳＴ１＋ｂｉ＊ＳＳＴＶ＋ｈｉ                    （１）
Ｆｉ＝ａｉ＊ＳＳＴ１＋ｂｉ＊ＳＳＴＶ＋ｃｉ＊ＲＡＤ＋ｈｉ      （２）
Ｆｉ＝ａｉ＊ＳＳＴ１＋ｂｉ＊ＳＳＴＶ＋ｃｉ＊ＲＡＤ
＋ｄｉ＊ＳＳＣ１＋ｈｉ                                  （３）
Ｆｉ＝ａｉ＊ＳＳＴ１＋ｂｉ＊ＳＳＴＶ＋ｃｉ＊ＲＡＤ
＋ｄｉ＊ＳＳＣ１＋ｅｉ＊ＳＳＨ１＋ｈｉ                  （４）
Ｆｉ＝ａｉ＊ＳＳＴ１＋ｂｉ＊ＳＳＴＶ＋ｃｉ＊ＲＡＤ
＋ｄｉ＊ＳＳＣ１＋ｅｉ＊ＳＳＨ１＋ｆｉ＊ＷＸ
＋ｇｉ＊ＷＹ＋ｈｉ                                      （５）
Ｆｉはｉ番目の魚種（ｉ＝１，２，．．．，ｎ）の予測漁獲量を表し、ＲＡＤ、ＷＸ、およびＷＹは、それぞれ日射量、海上風の風速の南北成分、および海上風の風速の東西成分を表す。係数ａｉ、ｂｉ、ｃｉ、ｄｉ、ｅｉ、ｆｉ、ｇｉ、およびｈｉは、重回帰分析により決められる偏回帰係数を表し、学習データファイルに格納される。ただし、ｈｉは定数項である。
【００２２】
重回帰分析においてＦｉは目的変数として用いられ、ＳＳＴ１、ＳＳＴＶ、ＲＡＤ、ＳＳＣ１、ＳＳＨ１、ＷＸ、およびＷＹは説明変数として用いられる。そして、過去の衛星画像データ推定物理量データから得られた値をこれらの説明変数に入力して計算したＦｉの値と、対応する過去の漁獲量データ（漁獲実績データ）との誤差が評価される。
【００２３】
衛星画像データ推定物理量データは、基本的に０．０１２５度（約１ｋｍ）の分解能の正方格子座標系で取り扱われ、重回帰分析の結果は、魚種、季節（月）、海域（１．２５度格子）毎にまとめて学習データファイルに保存される。一方、漁獲実績データは、魚種、海域毎の漁獲量として日単位で取り扱われる。
【００２４】
図１は、魚種別漁獲量（Ｆｉ）と各衛星画像データ推定物理量データ（ＳＳＴ１，ＳＳＴＶ，ＲＡＤ，ＳＳＣ１，ＳＳＨ１，ＷＸ，ＷＹ）の関係を示しており、図２は、漁獲実績データの項目とデータ形式の例を示している。図２の漁獲実績データには、魚種コード、水揚げ年月日、水揚げ量、および海域（緯度，経度）の情報が含まれている。
【００２５】
重回帰分析においては、漁獲実績データの均一性とともに、衛星画像データから推定される各物理量データの有無が重要である。ここでは、揃っている物理量の種類に応じて、可能な限り多くの式の重回帰分析を行うものとする。具体的には、以下の式について重回帰分析が行われる。
・ＳＳＴとＳＳＴＶが得られた場合：式（１）
・ＳＳＴ、ＳＳＴＶ、およびＲＡＤが得られた場合：式（１）、（２）
・ＳＳＴ、ＳＳＴＶ、ＲＡＤ、およびＳＳＣが得られた場合：式（１）、（２）、（３）・ＳＳＴ、ＳＳＴＶ、ＲＡＤ、ＳＳＣ、およびＳＳＨが得られた場合：式（１）、（２）、（３）、（４）
・ＳＳＴ、ＳＳＴＶ、ＲＡＤ、ＳＳＣ、ＳＳＨ、ＷＸ、およびＷＹが得られた場合：式（１）、（２）、（３）、（４）、（５）
また、偏回帰係数を含む学習データは、揃っている物理量の種類により、切り分けて保存することにする。したがって、取り扱う物理量の種類に応じて１つまたは複数の計算式が選択され、出力される学習データが別々に管理されることになる。
【００２６】
例えば、ＳＳＴとＳＳＴＶ以外の物理量がある場合でも、式(１)に基づきＳＳＴとＳＳＴＶのみで計算された学習データファイルが作成される。また、すべての種類の物理量が揃っていれば、式（１）〜（５）のそれぞれに基づく計算が実行され、それぞれの場合の学習データファイルが作成される。
【００２７】
運用上、漁獲量予測時にどの計算式を採用するかは、定期的に予測結果と漁獲実績との比較検証を行うことにより決定され、良い予測結果が得られる計算式が選択される。
図３は、このような魚分布予測システムの構成図である。図３の魚分布予測システムは、アンテナ３０１、コンピュータ３０２、３０５、３０７、記憶装置３０３、３０４、３
０６、３０８、およびインターネット３０９からなる。記憶装置３０４、コンピュータ３０５、およびコンピュータ３０７は、インターネット３０９を介して接続されている。
【００２８】
コンピュータ３０２は、アンテナ３０１により受信された衛星データから衛星画像データ推定物理量データを計算して、記憶装置３０３に格納する。記憶装置３０４には、別の衛星データから計算された衛星画像データ推定物理量データが格納されている。コンピュータ３０７は、市場情報システムのコンピュータに相当し、漁獲実績データを蓄積してコンピュータ３０５に送信する。
【００２９】
コンピュータ３０５は魚分布予測装置に相当し、学習モードにおいて、記憶装置３０３および３０４に格納された物理量データとコンピュータ３０７に蓄積された漁獲実績データを用いた重回帰分析を行って、式（１）〜（５）の偏回帰係数を学習し、得られた偏回帰係数を含む学習データファイルを記憶装置３０６に保存する。記憶装置３０６には、事前に平均海面高度も格納されている。
【００３０】
また、コンピュータ３０５は、運用モードにおいて、記憶装置３０３および３０４に格納された物理量データを元に、式（１）〜（５）に従って予測漁獲量を計算し、得られた予測漁獲量を予測結果として記憶装置３０８に保存する。そして、その予測結果を用いて魚分布予測図を作成し、表示データ３１０としてディスプレイ画面上に表示したり、印刷データ３１１としてプリンタから出力したりする。
【００３１】
図４は、図３のコンピュータ３０５が行う処理の概要を示している。図４の魚分布予測装置４０３は図３のコンピュータ３０５に相当し、コンピュータ３０７から漁獲実績データ４０１を取得し、記憶装置３０３および３０４から衛星画像データ推定物理量データ４０２を取得する。
【００３２】
人工衛星に備えられたセンサには、赤外センサ、可視センサ、海面高度センサ、マイクロ波センサ、散乱計センサ等が含まれる。赤外センサの計測データからはＳＳＴが推定され、可視センサの計測データからはＳＳＣおよび日射量が推定され、海面高度センサの計測データからはＳＳＨが推定され、マイクロ波センサの計測データからはＳＳＴおよび降水量が推定され、散乱計センサの計測データからは海上風向・風速が推定される。
【００３３】
赤外センサは雲の下の海面を観測することはできないが、マイクロ波センサは雲の下の海面を観測することが可能である。したがって、雲の下の海面水温が必要な場合は、マイクロ波センサの計測データから推定されたＳＳＴが用いられる。各センサは、例えば、以下に示す人工衛星に搭載されている。
・赤外センサ：ＭＴＳＡＴ（Multi-functional Transport Satellite）、ＮＯＡＡ（National Oceanicand Atmospheric Administration）
・可視センサ（ＳＳＣ）：ＭＯＤＩＳ（Moderate Resolution Imaging Spectrometer）
・可視センサ（日射量）：ＭＴＳＡＴ
・海面高度センサ：Ｊａｓｏｎ−１
・マイクロ波センサ：ＡＭＳＲ（Advanced Microwave Scanning Radiometer）
・散乱計センサ：ＳｅａＷｉｎｄｓ
魚分布予測装置４０３は、これらのセンサの計測データから推定された物理量データ４０２を用いて重回帰分析を行い、入力された条件に従って魚分布予測図４０４を作成する。ＭＴＳＡＴ、ＮＯＡＡ、ＭＯＤＩＳ、およびＡＭＳＲの計測データから推定される物理量データは、例えば、記憶装置３０３に格納され、Ｊａｓｏｎ−１およびＳｅａＷｉｎｄｓの計測データから推定される物理量データは、例えば、記憶装置３０４に格納される。
【００３４】
図５は、正方格子座標系を用いて地図を投影した場合の衛星画像データにおける物理量
分布フォーマットの例を示している。この例では、東西１２０度（東経８０度から西経１６０度まで）かつ南北１２０度（北緯６０度から南緯６０度まで）の範囲のフォーマットが示されている。
【００３５】
この範囲の衛星画像データは９６００×９６００個の画素から構成され、１つの画素５０１は０．０１２５度格子に対応し、８ビットまたは１０ビットのデータを含む。また、１つの海域５０１は１．２５度格子に対応し、１００×１００個の画素から構成される。
【００３６】
図６は、図５の衛星画像データの範囲内で作成された魚分布予測図４０４の例を示している。この例では、図を見易くするために海面水温分布図の上に魚種別の魚分布がプロットされている。プロットされたマーク６０１、６０２、６０３、６０４、６０５、６０６、６０７、６０８、および６０９は、アジ、サケ、カジキ、イワシ、サンマ、イカ、カツオ、カニ、およびマグロのそれぞれについて、所定値以上の予測漁獲量が算出された海域を示している。
【００３７】
魚分布予測装置４０３に、魚種を選択する機能を持たせることにより、魚種毎に魚分布予測図４０４の画像を作成することが可能となる。その結果、同一画像上に異なる魚種のマークが重ならないように表示することができる。また、漁獲実績データの件数および／または重回帰分析で得られた重相関係数を、予測結果の信頼度として表示することも可能である。
【００３８】
このような魚分布予測システムによれば、衛星画像データ推定物理量をシステマティックに利用して、魚種別に海域毎の魚分布予測図が自動的に作成されるので、準リアルタイムに豊富な情報を利用でき、魚の分布を把握することができる。作成された魚分布予測図は、漁獲に関する資源管理において許容漁獲量（Total Allowable Catch ，ＴＡＣ）を設定するための有効な情報となり得る。また、衛星画像データを使用するので、広域の漁獲量予測が可能である。
【００３９】
次に、図７から図１３までを参照しながら、魚分布予測装置が行う処理についてより詳細に説明する。
図７は、運用モードにおいて行われる魚分布予測処理のフローチャートである。この処理では、衛星画像データの各画素（０．０１２５度格子）が処理単位として用いられる。
【００４０】
魚分布予測装置は、まず、予測当日の衛星画像データ推定物理量データを読み込み（ステップ７０１）、処理対象の格子を選択して、格子上に必要な物理量データが存在するか否かをチェックする（ステップ７０２）。
【００４１】
格子上に必要な物理量データが存在すれば、そのデータを用いて１つの魚種の予測漁獲量を計算し（ステップ７０３）、すべての格子の処理が終了したか否かをチェックする（ステップ７０４）。格子上に必要な物理量データが存在しなければ、予測漁獲量を計算せずに、ステップ７０４以降の処理を行い、未処理の格子があれば、ステップ７０２以降の処理を繰り返す。
【００４２】
ステップ７０４においてすべての格子の処理が終了すれば、すべての魚種の処理が終了したか否かをチェックする（ステップ７０５）。未処理の魚種があれば、ステップ７０２以降の処理を繰り返す。そして、すべての魚種の処理が終了すれば、魚分布予測図作成処理を行う（ステップ７０６）。
【００４３】
図８は、図７のステップ７０１において行われる読み込み処理のフローチャートである。魚分布予測装置は、予測当日のＳＳＴ、ＳＳＣ、ＳＳＨ、海上風向・風速、および日射
量のデータを記憶装置３０３および３０４から読み込み（ステップ８０１）、読み込んだデータをメモリに保存する（ステップ８０２）。
【００４４】
図９は、図７のステップ７０３において行われる予測漁獲量計算処理のフローチャートである。オペレータが予測当日の属する月を入力すると（ステップ９０１）、魚分布予測装置は、記憶装置３０６に格納されているその月の学習データファイルから魚種別偏回帰係数を読み込む（ステップ９０２）。そして、メモリ上の物理量データを用いて予測漁獲量データＦｉを魚種毎に計算し（ステップ９０３）、得られたＦｉをメモリに保存する（ステップ９０４）。
【００４５】
ここで、式（１）〜（５）のいずれを計算式として用いるかは、上述したように、予測結果と漁獲実績との比較検証を行うことにより事前に決定されているものとする。
Ｆｉを計算するとき、学習データファイルに格納されている、魚が生息するのに好む海面水温とクロロフィル濃度を用いて、ＳＳＴおよびＳＳＣがＳＳＴ１およびＳＳＣ１に変換され、記憶装置３０６に格納されている平均海面高度を用いてＳＳＨがＳＳＨ１に変換され、海上風向・風速はＷＸおよびＷＹに変換される。そして、得られたＳＳＴ１、ＳＳＣ１、ＳＳＨ１、ＷＸ、およびＷＹが計算式に入力される。さらに、各格子のＳＳＴと隣接する格子のＳＳＴとの差分が計算され、得られた値が各格子におけるＳＳＴＶとして計算式に入力される。日射量はそのままＲＡＤとして計算式に入力される。
【００４６】
次に、メモリ上の予測漁獲量データＦｉを、記憶装置３０８内の魚分布予測結果ファイルに保存する（ステップ９０５）。
図１０は、図７のステップ７０６において行われる魚分布予測図作成処理のフローチャートである。魚分布予測装置は、まず、処理対象の格子（０．０１２５度格子）を選択して、魚分布予測結果ファイルからｉ番目の魚種の予測漁獲量データＦｉを読み込み、メモリに保存する（ステップ１００１）。次に、すべての格子の処理が終了したか否かをチェックし（ステップ１００２）、未処理の格子があれば、ステップ１００１以降の処理を繰り返す。
【００４７】
ステップ１００２においてすべての格子の処理が終了すれば、すべての魚種の処理が終了したか否かをチェックする（ステップ１００３）。未処理の魚種があれば、ステップ１００１以降の処理を繰り返す。そして、すべての魚種の処理が終了すれば、魚分布予測図の作図処理を行う（ステップ１００４）。
【００４８】
作図処理では、例えば、海域毎に予測漁獲量データＦｉの値の総和が計算され、得られた値が所定の閾値以上となるような海域にｉ番目の魚種のマークがプロットされる。この場合、予測漁獲量の閾値は、魚種および海域毎にあらかじめ決められて記憶装置３０８に格納される。
【００４９】
次に、作成された魚分布予測図データを記憶装置３０８内の魚分布予測図ファイルに保存するとともに（ステップ１００５）、画面に表示する（ステップ１００６）。
図１１は、学習モードにおいて行われる偏回帰係数決定処理のフローチャートである。偏回帰係数決定処理は、累積した過去の同じ月の衛星画像データ推定物理量データと漁獲実績データを使用して、毎月１回、月末に行われる。この処理では、衛星画像データの各海域（１．２５度格子）が処理単位として用いられる。
【００５０】
魚分布予測装置は、まず、過去のすべての衛星画像データ推定物理量データおよび漁獲実績データを読み込み（ステップ１１０１）、処理対象の格子を選択して、格子上に物理量データおよび漁獲実績データが存在するか否かをチェックする（ステップ１１０２）。
【００５１】
格子上に物理量データおよび漁獲実績データが存在すれば、そのデータを用いて１つの魚種の予測漁獲量計算式の重回帰分析を行い、偏回帰係数を求める（ステップ１１０３）。そして、すべての格子の処理が終了したか否かをチェックする（ステップ１１０４）。格子上に物理量データおよび漁獲実績データが存在しなければ、重回帰分析を行わずに、ステップ１１０４以降の処理を行い、未処理の格子があれば、ステップ１１０２以降の処理を繰り返す。
【００５２】
ステップ１１０４においてすべての格子の処理が終了すれば、すべての魚種の処理が終了したか否かをチェックする（ステップ１１０５）。未処理の魚種があれば、ステップ１１０２以降の処理を繰り返す。そして、すべての魚種の処理が終了すれば、得られた魚種別の偏回帰係数を学習データファイルに保存する（ステップ１１０６）。
【００５３】
図１２は、図１１のステップ１１０１において行われる読み込み処理のフローチャートである。魚分布予測装置は、まず、過去の同じ月のＳＳＴ、ＳＳＣ、ＳＳＨ、海上風向・風速、および日射量のデータを記憶装置３０３および３０４から読み込み（ステップ１２０１）、過去の同じ月の漁獲実績データをコンピュータ３０７から読み込んで（ステップ１２０２）、読み込んだデータをメモリに保存する（ステップ１２０３）。
【００５４】
この場合、物量量データについては、１．２５度格子を構成する１００×１００個の０．０１２５度格子の平均値が、その１．２５度格子の物理量データとして保存される。
図１３は、図１１のステップ１１０３において行われる重回帰分析処理のフローチャートである。魚分布予測装置は、選択された格子上のＳＳＴ、ＳＳＣ、ＳＳＨ、海上風向・風速、および日射量のデータと漁獲実績データを、メモリ上の作業領域に読み込む（ステップ１３０１）。
【００５５】
このとき、図９のステップ９０３と同様にして、ＳＳＴ、ＳＳＣ、およびＳＳＨがそれぞれＳＳＴ１、ＳＳＣ１、およびＳＳＨ１に変換され、海上風向・風速がＷＸおよびＷＹに変換されて、変換後の物理量データが作業領域に読み込まれる。また、各格子のＳＳＴと隣接する格子のＳＳＴとの差分が計算され、得られた値が各格子におけるＳＳＴＶとして作業領域に読み込まれる。日射量はそのままＲＡＤとして読み込まれる。
【００５６】
次に、作業領域に読み込まれた各物理量データを各説明変数の値として用い、予測漁獲量Ｆｉを目的変数として用いて重回帰分析を行う（ステップ１３０２）。
ここでは、上述したように、揃っている物理量の種類に応じて、式（１）〜（５）のうち可能な限り多くの式の重回帰分析が行われ、物理量データから計算されたＦｉの値と対応する漁獲実績データとの誤差を最小２乗法により最小化することで、各偏回帰係数と重相関係数が算出される。重相関係数は、計算されたＦｉの値と漁獲実績データの相関係数である。
【００５７】
次に、算出された重相関係数を所定の閾値と比較する（ステップ１３０３）。この閾値としては、例えば、０．８が用いられる。重相関係数が閾値以上であれば、計算された偏回帰係数をメモリ上に保存し（ステップ１３０４）、重相関係数が閾値より小さければ、計算された偏回帰係数を破棄する（ステップ１３０５）。
【００５８】
したがって、図１１のステップ１１０６では、閾値以上の重相関係数を有する重回帰式の偏回帰係数が、魚種、海域、式別に学習データファイルに保存されることになる。
以上説明した実施形態では、衛星画像データ推定物理量データ、漁獲実績データ、学習データファイル、魚分布予測結果ファイル、および魚分布予測図ファイルを複数のコンピュータの記憶装置に分散させて格納しているが、これらの一部または全部をまとめて１つの記憶装置に格納してもよい。
【００５９】
また、予測漁獲量の計算式としては、必ずしも重回帰式を用いる必要はなく、あらかじめ決められた他の計算式を用いてもよい。
ところで、図３のコンピュータ３０２、３０５、および３０７は、例えば、図１４に示すような構成を有する情報処理装置に相当する。図１４の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）１４０１、メモリ１４０２、入力装置１４０３、出力装置１４０４、外部記憶装置１４０５、媒体駆動装置１４０６、ネットワーク接続装置１４０７を備え、それらはバス１４０８により互いに接続されている。
【００６０】
メモリ１４０２は、例えば、ＲＯＭ（read only memory）、ＲＡＭ（random access memory）等を含み、処理に用いられるプログラムおよびデータを格納する。ＣＰＵ１４０１は、メモリ１４０２を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。
【００６１】
入力装置１４０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、オペレータからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置１４０４は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータへの問い合わせや処理結果等の出力に用いられる。例えば、コンピュータ３０５の出力装置１４０４は、作成された魚分布予測図を表示データまたは印刷データとして出力する。
【００６２】
外部記憶装置１４０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置は、この外部記憶装置１４０５に、上記プログラムおよびデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ１４０２にロードして使用する。また、外部記憶装置１４０５は、図３の記憶装置３０３、３０４、３０６、および３０８としても使用される。
【００６３】
媒体駆動装置１４０６は、可搬記録媒体１４０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体１４０９は、メモリカード、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（compact disk read only memory ）、光ディスク、光磁気ディスク等の任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。オペレータは、この可搬記録媒体１４０９に上記プログラムおよびデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ１４０２にロードして使用する。
【００６４】
ネットワーク接続装置１４０７は、ＬＡＮ（local area network）やインターネット等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う。情報処理装置は、必要に応じて、上記プログラムおよびデータを外部の装置からネットワーク接続装置１４０７を介して受け取り、それらをメモリ１４０２にロードして使用する。
【００６５】
図１５は、図１４の情報処理装置に対するプログラムおよびデータの提供方法を示している。可搬記録媒体１４０９やサーバ１５０１のデータベース１５１１に格納されたプログラムおよびデータは、情報処理装置１５０２のメモリ１４０２にロードされる。サーバ１５０１は、そのプログラムおよびデータを搬送する搬送信号を生成し、ネットワーク上の任意の伝送媒体を介して情報処理装置１５０２に送信する。ＣＰＵ１４０１は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要な処理を行う。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明は、漁業関係者および水産市場管理官庁（水産庁、水産研究所等）が漁獲量を予測する際に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】魚種別漁獲量と各衛星画像データ推定物理量データの関係を示す図である。
【図２】漁獲実績データの項目とデータ形式を示す図である。
【図３】魚分布予測システムの構成図である。
【図４】魚分布予測装置が行う処理の概要を示す図である。
【図５】衛星画像データの物理量分布フォーマットを示す図である。
【図６】魚分布予測図を示す図である。
【図７】魚分布予測処理のフローチャートである。
【図８】魚分布予測処理における読み込み処理のフローチャートである。
【図９】予測漁獲量計算処理のフローチャートである。
【図１０】魚分布予測図作成処理のフローチャートである。
【図１１】偏回帰係数決定処理のフローチャートである。
【図１２】偏回帰係数決定処理における読み込み処理のフローチャートである。
【図１３】重回帰分析処理のフローチャートである。
【図１４】情報処理装置の構成図である。
【図１５】プログラムおよびデータの提供方法を示す図である。
【図１】
0004350747.tif 000002
【図２】
0004350747.tif 000003
【図３】
0004350747.tif 000004
【図４】
0004350747.tif 000005
【図５】
0004350747.tif 000006
【図６】
0004350747.tif 000007
【図７】
0004350747.tif 000008
【図８】
0004350747.tif 000009
【図９】
0004350747.tif 000010
【図１０】
0004350747.tif 000011
【図１１】
0004350747.tif 000012
【図１２】
0004350747.tif 000013
【図１３】
0004350747.tif 000014
【図１４】
0004350747.tif 000015
【図１５】
0004350747.tif 000016