(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象海域内の複数の実測地点で測定された水温、塩分及び水深の実測データから、海面から所定水温の水域までの深さｈと、その水域より上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２とを求めること、
相対密度係数ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２、及びε×ｈを全ての実測地点について算出し、人工衛星の測定データにより、前記実測地点におけるそれぞれの絶対力学海面高度η１を得ること、
得た絶対力学海面高度η１を縦軸とし、ε×ｈを横軸として、全ての実測地点に関する散布図を作成し、その散布図から近似的直線式η１＝α（ε×ｈ）＋βの傾きα及び切片βを求めること、
過去に蓄積されている水温、塩分及び水深に関する過去データから、前記対象海域内における多数地点の相対密度係数ε’を算出すると共に、人工衛星の測定データにより、前記多数地点の絶対力学海面高度η２を得ること、
得た絶対力学海面高度η２について、η２＝α（ε’×ｈ’）＋βの式から、前記多数地点における所定水温の水域の深さｈ’をそれぞれ求め、対象海域全域における所定水温域の深度分布を得ること、
を含む、所定水温域の深度分布予測方法。
【請求項２】
請求項１に記載された所定水温域の深度分布予測方法を用いて、当該所定水温域を回遊する回遊性魚類の好漁場域を予測する回遊性魚類の漁場予測方法。
【請求項３】
対象海域内の複数の実測地点で実測された水温、塩分及び水深の実測データ、前記対象海域内における多数地点の水温、塩分及び水深に関する過去データ、人工衛星の測定データによって求めた、前記実測地点の絶対力学海面高度η１及び前記多数地点の絶対力学海面高度η２を取得する手段と、
前記実測データに基づいて、実測地点での海面から所定水温の水域までの深さｈと、該水域より上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２を求め、相対密度係数ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２及びε×ｈを算出し、η１を縦軸とし、ε×ｈを横軸とした全ての実測地点に関する散布図から、近似的直線式η１＝α（ε×ｈ）＋βの傾きα及び切片βを求め、前記過去データから相対密度係数ε’を算出し、η２＝α（ε’×ｈ’）＋βから、前記多数地点における所定水温の水域の深さｈ’を算出する手段と、
実測地点及び多数地点における所定水温域の深さｈ、ｈ’に基づいて、対象海域全域における所定水温域の深度分布を画像化する手段と、
この画像を、所定水温域を回遊する回遊性魚類の漁場予測として漁業現場へ配信する手段とを備えた、
回遊性魚類の漁場予測情報配信システム。
【請求項４】
受信部、中央処理装置及び送信部を備え、
前記受信部は、対象海域内の複数の実測地点で実測された水温、塩分及び水深の実測データと、前記対象海域内における多数地点の水温、塩分及び水深に関する過去データと、人工衛星の測定データによって求めた、前記実測地点の絶対力学海面高度η１及び前記多数地点の絶対力学海面高度η２とを取得し、
前記中央処理装置は、前記実測データに基づいて、実測地点での海面から所定水温の水域までの深さｈと、該水域より上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２を求め、そして、相対密度係数ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２及びε×ｈを算出する実測地点データ算出手段と、η１を縦軸とし、ε×ｈを横軸とした全ての実測地点に関する散布図を作成し、該散布図における密集箇所を結んだ近似的直線式η１＝α（ε×ｈ）＋βの傾きα及び切片βを求める散布図処理手段と、前記過去データから相対密度係数ε’を算出し、η２＝α（ε’×ｈ’）＋βから、前記多数地点における所定水温の水域の深さｈ’を算出する多数地点データ算出手段とを有し、
前記送信部は、実測地点及び多数地点における所定水温域の深さｈ、ｈ’に基づいた対象海域全域における所定水温域の深度分布を、所定水温域を回遊する回遊性魚類の漁場予測として漁場現場へ配信することを特徴とした、
回遊性魚類の漁場予測情報配信システム。
【請求項５】
前記中央処理装置に、前記所定水温域の深度分布を画像化する画像処理部を設け、前記送信部は、この画像を配信する請求項４に記載された回遊性魚類の漁場予測上方配信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定水温域の深度分布予測方法と、この方法を用いて、クロマグロ、メバチマグロ等のように、大洋を大きく回遊する魚類の好漁場を予測するのに好適な回遊性魚類の漁場予測方法及び回遊性魚類の漁場予測情報配信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
クロマグロやメバチマグロのように大洋を大規模に回遊する魚類について、その行動を追うことは非常に困難であり、このような高度回遊性魚類の分布を推定するために、人工衛星を利用して海洋環境を把握する技術が知られている。【０００３】
例えば、衛星画像から作成した過去の海面温度図と、対応する豊漁時の漁場情報とから季節、漁業区画、漁種別に豊漁パターン画像を抽出し、最新の海面温度図及び漁場情報から漁場を予測して、漁業現場へ配信する漁場予測情報サービス方法が公知である（特開２００４−１９２２３１号公報参照）。【０００４】
また、漁船が精度の良い水温値を利用できるように、衛星画像から雲のない合成画像を作成し、雲域参照画像として母画像を設定し、水温データの所定領域内における全画素値と、雲域参照画像における領域の全画素値とを比べ雲域識別画像を生成し、雲域を除去することにより雲域除去画像を作成し、除去した雲域内に雲域参照画像の画素値を移植し、移植画素値と雲域の周りの画素値とを用いて、移植画素値を修正しながら雲域の画素値を補完することにより補完画像を生成する水温図作成方法が提案されている（特開２００１−２８３１８９号公報参照）。【０００５】
しかし、前記従来の漁場予測方法は、人工衛星で測定した海面の温度に基づいているので、実際に魚類が生息している海洋内部の温度分布についてははっきりせず、この結果、漁場予測情報も不正確になりやすかった。
【発明の開示】
【０００６】
本発明の目的は、少ない実測データから、対象海域での海洋内部の温度情報を高い精度で知ることができる所定水温域の深度分布予測方法と、この方法を用いて、大洋を大きく回遊する高度回遊性魚類の好漁場を予測することができる回遊性魚類の漁場予測方法及び回遊性魚類の漁場予測情報配信システムを提供することにある。
【０００７】
本発明による所定水温域の深度分布予測方法は、対象海域内の複数の実測地点で測定された水温、塩分及び水深の実測データから、海面から所定水温の水域までの深さｈと、その水域より上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２とを求めるステップと、相対密度係数ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２、及びε×ｈを全ての実測地点について算出し、人工衛星の測定データにより、前記実測地点におけるそれぞれの絶対力学海面高度η１を得るステップと、得た絶対力学海面高度η１を縦軸とし、ε×ｈを横軸として、全ての実測地点に関する散布図を作成し、その散布図から近似的直線式η１＝α（ε×ｈ）＋βの傾きα及び切片βを求めるステップと、過去に蓄積されている水温、塩分及び水深に関する過去データから、前記対象海域内における多数地点の相対密度係数ε’を算出すると共に、人工衛星の測定データにより、前記多数地点の絶対力学海面高度η２を得るステップと、得た絶対力学海面高度η２について、η２＝α（ε’×ｈ’）＋βの式から、前記多数地点における所定水温の水域の深さｈ’をそれぞれ求め、対象海域全域における所定水温域の深度分布を得るステップとを含む。
【０００８】
本発明による回遊性魚類の漁場予測方法では、前記の所定水温域の深度分布予測方法を用いて、その所定水温域を回避する回遊性魚類の好漁場域を予測する。
【０００９】
本発明による回遊性魚類の漁場予測情報配信システムは、対象海域内の複数の実測地点で実測された水温、塩分及び水深の実測データ、前記対象海域内における多数地点の水温、塩分及び水深に関する過去データ、人工衛星の測定データによって求めた、前記実測地点の絶対力学海面高度η１及び前記多数地点の絶対力学海面高度η２を取得する手段と、前記実測データに基づいて、実測地点での海面から所定水温の水域までの深さｈと、該水域より上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２を求め、相対密度係数ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２及びε×ｈを算出し、η１を縦軸とし、ε×ｈを横軸とした全ての実測地点に関する散布図から、近似的直線式η１＝α（ε×ｈ）＋βの傾きα及び切片βを求め、前記過去データから相対密度係数ε’を算出し、η２＝α（ε’×ｈ’）＋βから、前記多数地点における所定水温の水域の深さｈ’を算出する手段と、実測地点及び多数地点における所定水温域の深さｈ、ｈ’に基づいて、対象海域全域における所定水温域の深度分布を画像化する手段と、この画像を、所定水温域を回遊する回遊性魚類の漁場予測として漁業現場へ配信する手段とを備える。
【００１０】
本発明による回遊性魚類の漁場予測情報配信システムは、受信部、中央処理装置及び送信部を備える。そして、前記受信部は、対象海域内の複数の実測地点で実測された水温、塩分及び水深の実測データと、前記対象海域内における多数地点の水温、塩分及び水深に関する過去データと、人工衛星の測定データによって求めた、前記実測地点の絶対力学海面高度η１及び前記多数地点の絶対力学海面高度η２とを取得する。前記中央処理装置は、前記実測データに基づいて、実測地点での海面から所定水温の水域までの深さｈと、該水域より上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２を求め、そして、相対密度係数ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２及びε×ｈを算出する実測地点データ算出手段と、η１を縦軸とし、ε×ｈを横軸とした全ての実測地点に関する散布図を作成し、該散布図における密集箇所を結んだ近似的直線式η１＝α（ε×ｈ）＋βの傾きα及び切片βを求める散布図処理手段と、前記過去データから相対密度係数ε’を算出し、η２＝α（ε’×ｈ’）＋βから、前記多数地点における所定水温の水域の深さｈ’を算出する多数地点データ算出手段とを有する。また、前記送信部は、実測地点及び多数地点における所定水温域の深さｈ、ｈ’に基づいた対象海域全域における所定水温域の深度分布を、所定水温域を回避する回遊性魚類の漁場予測として漁業現場へ配信する。
【００１１】
前記中央処理装置には、前記所定水温域の深度分布を画像化する画像処理部を設けて、前記送信部にこの画像を配信するようにしてもよい。
【００１２】
水温、塩分及び水深を実測するにはアルゴフロート（Ａｒｇｏ  ｆｌｏａｔ）を用いる。アルゴフロートは、アルゴ計画に基づいて全世界の海洋に展開されている中層フロートであり、予め決められた時間間隔（１〜２週間程度）で海面に上昇する。そして、この間、決められた深さ（数百〜２０００ｍ）から海面までの水温・塩分の鉛直分布を測定し、浮上後、極軌道気象衛星ＮＯＡＡを経由して、データを伝送している。しかしながら、アルゴフロートの数は限定的であって、広い海域の温度分布を知るには不十分である。
【００１３】
なお、実測データとしては、ＪＯＤＣ（Ｊａｐａｎ  Ｏｃｅａｎｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｄａｔａ  Ｃｅｎｔｅｒ）が提供する投棄型水温プロファイラー（ＸＢＴ）で観測した水温データ等を用いることもできる。
【００１４】
過去に蓄積されている水温、塩分及び水深に関する過去データとしては、ワールド・オーシャン・アトラス２００１（Ｗｏｒｌｄ  Ｏｃｅａｎ  Ａｔｌａｓ２００１）の月平均客観解析データを用いた。ワールド・オーシャン・アトラスのデータは、基準水深における水温・塩分を測定し、そのデータを解析して蓄積したものである。従って、このデータからは現在の所定水温域の深さを知ることはできない。
【００１５】
絶対力学海面高度（Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ，ＡＤＴ）は、実海面とジオイド面との高さの差である。
【００１６】
海面の高度は、人工衛星から直下にマイクロ波パルスを発射し、海面で反射したマイクロ波が人工衛星に戻るまでの時間によって高度を計測する、所謂、衛星海面高度計により計測される。
【００１７】
ジオイド面とは、重力の等ポテンシャル面のうち高さ０に一致する面であって、衛星ＣＨＡＭＰによる重力場モデル等を用いて推定される。海洋には海流、波、潮汐などがあるため、実海面とジオイド面との間にずれが生じる。
【００１８】
この絶対力学海面高度は、ＡＶＩＳＯ（Ｆｒｅｎｃｈ  Ｇｒｏｕｐ  ｆｏｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｏｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ）からインターネットを通して提供されている。
【００１９】
本発明によれば、少ない実測データから対象海域全域における海洋内部の水温分布を、比較的正確に知ることができ、これにより、特定の水温域を回遊する回遊性魚類の好漁場を高い精度で予測し、これを配信することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】海洋の２層構造を示す概略図。
【図２】アルゴフロートによる実測データの一部を示す図。
【図３】実測データに内挿補間を施したデータの一部を示す図。
【図４】水深１ｍ毎の密度を示す図。
【図５】実測地点の一部において得られたデータを示す図。
【図６】絶対力学海面高度を縦軸とし、ε×ｈを横軸とする実測地点の散布図。
【図７】過去データに基づいて算出した相対密度係数の一部を示す図。
【図８】１５℃水温域の水深分布を表した画像を示す図。
【図９】回遊性魚類の漁場予測情報配信システムを示すブロック図。
【図１０】図９のシステムにおける中央処理装置及びその周辺機器のブロック図。
【図１１】本発明による回遊性魚類の漁場予測情報配信の流れ図。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
海洋の鉛直構造を、図１に示すように、ある境界を挟んだ２層構造として仮定した。絶対力学海面高度ηは、順圧流による力学的海面高度の平均海面からの偏差と、傾圧流による力学的海面高度の平均海面からの偏差とを足したものである。【００２２】
また、上層には傾圧流があり、全層に鉛直的に一定な水平圧力勾配の順圧成分が存在していると仮定した。【００２３】
下層の圧力から、順圧流による力学的海面高度の平均海面からの偏差を求める。【００２４】
静水圧の下で、等圧面に平行な海面から海底までの深さをＤ、上下層の厚さ及び密度を、それぞれｈ１，ｈ２及びρ１，ρ２とすると、
下層において水深ｚ（平均海面を０として下方を−で表す。即ち、水深１００ｍであれば、ｚ＝−１００ｍ）の位置の圧力Ｐ２は、
Ｐ２＝ρ１・ｇ・ｈ１＋ρ２・ｇ［ｈ２−（Ｄ＋ｚ）］  ．．．．．．（１）
と表される。【００２５】
下層の圧力を表す上の式（１）を、密度ρ２が一様の圧力式（圧力＝密度×重力加速度×水中の高さ）に書き換えると、
Ｐ２＝ρ２・ｇ［（ρ１／ρ２）ｈ１＋ｈ２−Ｄ−ｚ］    ．．．．．．（１’）
となる。ここで得られる水中の高さの時間変動は、順圧流によるものといえる。【００２６】
順圧流による力学的海面高度の平均海面（ｚ＝０の面）からの偏差Ｂは
Ｂ＝（ρ１／ρ２）ｈ１＋ｈ２−Ｄ                  ．．．．．．（２）
で示される。【００２７】
また、力学的海面高度の平均海面からの偏差、即ち、絶対力学海面高度ηは
η＝ｈ１＋ｈ２−Ｄ                              ．．．．．．（３）
で表される。【００２８】
上の式（２）と（３）から、絶対力学海面高度ηと上層の厚さｈ１との関係は次のようになる。【００２９】
η＝ｈ１−（ρ１／ρ２）ｈ１＋B
＝［（ρ２−ρ１）／ρ２］×ｈ１＋B
＝ε×ｈ１＋Ｂ                              ・・・・・（４）
ただし、ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２
前記密度ρ１及びρ２は水温、塩分、深さから算出することができる。εは相対密度係数であって、ある海域である季節ではあまり変化しない値である。【００３０】
実際には海洋が図１のように２層に区分されていないことや、絶対力学海面高度の基準面と、相対密度係数εを算出する際の基準面とが異なることから、この２層モデルを実際の海洋に適用した場合には、前記式（４）は以下のように変形する必要がある。【００３１】
η（Ｔ）＝α｛ε（Ｔ）×ｈ（Ｔ）｝＋β          ・・・・・（４’）
ここで、η（Ｔ）は絶対力学海面高度η（Ｔ）であり、ｈ（Ｔ）は所定の水温域までの深さであり、また、α、βはそれぞれ不確定要素である。【００３２】
しかし、特に１７℃以上の高水温では、上の式（４’）は有意に成り立っているものの、データに比較的大きなバラツキが見られる。多数地点の相対密度係数ε’を得る場合、相対密度係数εはある海域である季節ではあまり変化しない値なので、ワールド・オーシャン・アトラス２００１の月平均の過去データによって近似することができる。【００３３】
従って、実測データから求めた所定温度の水温域の深さｈと相対密度係数εとの積（ε×ｈ）を横軸とし、人工衛星の測定データから得たこの実測地点の絶対力学海面高度η１を縦軸として、全ての実測地点に関する散布図を作成すると、各点の密集個所を結んだ近似的直線式（η１＝α（ε×ｈ）＋β）の傾きαと切片βによって、式（４’）におけるα及びβの不確定要素を求めることができる。【００３４】
次いで、対象海域内における多数地点の過去データから、所定水温域に近い深さを基準として相対密度係数ε’を求めると共に、人工衛星のデータからその多数地点の絶対力学海面高度η２をそれぞれ得る。【００３５】
さらに、得られたε’及びη２を前記式（４’）に当てはめ、
η２＝α（ε’×ｈ’）＋β
から、多数地点における所定水温の水域の深さｈ’を求めることができる。この作業を対象海域全域について行うと、対象海域全域における所定水温域の水深分布が得られる。【００３６】
この結果、所定水温域の分布が直接又は間接的に回遊魚の分布に影響を及ぼすと考えられることから、回遊魚の対象海域内における好漁場域を予測できる。【００３７】
次に、回遊性魚類として、比較的水産価値の高いメバチマグロを例に挙げ、その漁場予測方法を説明する。【００３８】
回遊魚が回遊する水温域は魚の種類によって異なるが、メバチマグロは、アーカイバルタグを用いた調査によると、夜間は水深約１００ｍを遊泳し、昼間はこれより深い３００ｍ付近で遊泳している。この深層遊泳時の環境水温が約１５℃なので、上層と下層との境界水温を１５℃とした。【００３９】
また、実際のメバチマグロ漁獲高と、漁場予測とを比較するために、２００２年４月１０日を対象時期とし、北緯２０°〜３０°、東経１５０°〜１８０°の海域を対象海域とした。【００４０】
実測データとして、合計１０２のアルゴフロートデータを用いた。【００４１】
例えば、あるアルゴフロートが、北緯２９．２０°、東経１７６．９２３°で、図２に示すような実測データを発信した。【００４２】
それぞれのアルゴフロートデータに内挿補間を施し、水深が１ｍ増加する毎の水温及び塩分データを得た。図３は、水深２４１ｍ〜３００ｍのデータを示す。なお、水深１ｍ毎に１ｄｂ増加するとした。この図３から、このアルゴフロートの実測位置では、海面から境界水温である１５℃の水温域までの深さは、１５℃に最も近い２９２ｍであることがわかる。【００４３】
内挿補間された水温及び塩分データから、水深１ｍ毎の密度を求めた。図４は、図３のデータに基づいて算出された密度を示す。なお、密度を求める式は、ＵＮＥＳＣＯ１９８３（Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｆｕｎｄａｍｅｎｎｔａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ｓｅａｗａｔｅｒ，１９８３）に従った。【００４４】
そして、得られた１ｍ毎の密度（図4）に基づいて、１５℃の深さより浅い上層の平均密度ρ１、及び、これより深い下層の平均密度ρ２を求め、さらに、これらρ１及びρ２から相対密度係数ε（＝（ρ２−ρ１）／ρ２）を求めた。例えば、図３及び図４のデータに対応する実測地点では、ｈ＝２９２ｍ、ρ１＝１０２５．２ｋｇ／ｍ-3、ρ２＝１０２７．１ｋｇ／ｍ-3、ε＝０．００１８である。【００４５】
なお、一定水深以上では密度の変化は少ないので、実測範囲内で下層の平均密度を求めれば十分である。【００４６】
１０２のアルゴフロートによる実測地点について、ε×ｈを求めると共に、その絶対力学海面高度（ＡＤＴ）を調べる。絶対力学海面高度は１／３°×経度１／３°に格子化されたデータである。【００４７】
図５に、実測地点の一部について、得られた結果を示す。【００４８】
１０２のアルゴフロートによる実測地点に対し算出したε×ｈを横軸とし、調べた絶対力学海面高度（ＡＤＴ）η１を縦軸とした直交座標上に、図６に示すようにドットを表示する。そして、それらドットから近似的直線式を求める。その結果、直線の傾きαは０．６０２８７であり、縦軸での切片βは１．９２４６であった。【００４９】
すなわち、境界水温１５℃の時、対象海域及び対象時期においては、
η＝０．６０２８７（ε×ｈ）＋１．９２４６
という関係が成り立つことがわかった。【００５０】
一方、過去データとして、ＷＯＡ０１の客観解析データを用いた。このデータは、過去の船舶データをまとめて、月毎に平均化した基準水深の水温及び塩分を、緯度１°×経度１°の格子化したものである。【００５１】
対象海域内における同時期の過去データを内挿補間し、水深１〜１５００ｍの間で１ｍ毎の水温、塩分データを作成し、これから水深１ｍ毎の密度を算出した。そして、境界水温１５℃に最も近い水温を示す水深を基準として、上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２を求め、全ての格子（緯度１°×経度１°）について相対密度係数ε’を算出した。図７は、こうして求めたε’の一部を示す。【００５２】
また、ＷＯＡ０１データに対応する地点の絶対力学海面高度η２を調べ、調べたη２及び前記算出したε’を、
η２＝０．６０２８７（ε’×ｈ’）＋１．９２４６
に当てはめ、全ての格子について１５℃の水域までの深さｈ’を求める。【００５３】
一例として、北緯２６．２７０３６°、東経１５１°の格子では、絶対力学海面高度η２が２．２９４６６６ｍ、相対密度係数ε’が０．００１８４（図７）なので、
２．２９４６６６＝０．６０３（０．００１８４×ｈ’）＋１．９２５
から、ｈ’＝３３３．１７ｍとなる。【００５４】
対象海域全域における１５℃の水温域の水深分布を求めた後、この水深分布を画像化する。図８は、２００２年４月１０日の対象海域における１５℃の水温域の水深を、色の濃さで表している。【００５５】
また、１５℃水温域の深さで、特にメバチマグロの漁獲割合の高かった深さ３００ｍ±２０ｍの海域をハッチングしてある。【００５６】
図８では、この画像に、２００２年４月１０日から１週間のメバチマグロ漁獲状況を重ね合わせて比較している。【００５７】
メバチマグロの漁獲状況は、漁業情報サービスセンターが収集した２００２年マグロはえなわ漁況速報（気仙沼）を使用した。操業は各漁船とも１日１回であり、総操業数は２４１４である。また、各操業について、釣針数を漁獲尾数で割った数値を用いて比較を行った。【００５８】
図８において、丸印は、メバチマグロが漁獲された操業位置、×印は、漁獲されなかった操業位置である。【００５９】
図８から明らかなように、メバチマグロは、１５℃水温域の水深が３００ｍ±２０ｍの海域に集中していることがわかる。また、実際に操業が行われた海域以外にも、ハッチングで示す海域では、高い漁獲高が得られたのではないかと推測される。【００６０】
なお、漁場予測は、緯度×経度のような座標で示すこともできるが、図８のような色分け等による画像で表すと、広い海域の漁場予測が一目でわかる。【００６１】
また、魚の種類によって、１５℃の水温域でも遊泳水深の異なるものは、対応する水深を画像で示すと良い。さらに、回遊域の水温が異なる魚については、その水温に付いて水深分布を求めれば良い。【００６２】
また、実測地点は、１５〜２０個所程度でも実用に十分な精度を得ることができる。【００６３】
図９〜図１１は、回遊性魚類の漁場予測情報配信システムのシステム構成図であり、図９は、回遊性魚類の漁場予測情報配信システムのブロック図、図１０は、中央処理装置及びその周辺機器のブロック図、図１１は、回遊性魚類の漁場予測情報配信の流れ図である。【００６４】
図９において、１は中央処理装置、２は人工衛星、３は実測値提供部（アルゴフロート）、４は絶対力学海面高度提供部（ＡＶＩＳＯ）、５は過去データ提供部（ワールド・オーシャン・アトラス２００１）、６は漁業協同組合、７は漁船、１１は受信部、１２は入力部、１３は送信部である。なお、実際には、人工衛星２は、複数の通信衛星や気象衛星より成るが、便宜上１個のものとして図示した。【００６５】
様々な海域に配置された多数の実測値提供部３から、水温、塩分及び水深の実測データが人工衛星２に送信され、この実測データが配信されている。また、人工衛星２で観測したデータに基づいて、絶対力学海面高度提供部４では様々な海域の絶対力学海面高度を算出し、この結果を配信している。【００６６】
さらに、過去データ提供部５は、様々な海域の基準水深における水温、塩分に関する過去データを提供している。【００６７】
図１１に示すように、受信部１１によって、人工衛星２で配信されている実測データの内から、対象海域における海面から所定水温域までの水深ｈ１及び塩分を取得し、入力部１２を介して中央処理装置１に入力する。また、受信部１１は、人工衛星２で配信されている絶対力学海面高度の内から、実測値提供部３の実測地点における絶対力学海面高度η１を取得し、これを入力部１２によって中央処理装置１へ入力する。【００６８】
中央処理装置１は、図１０に示すように、実測地点データ算出手段１４と、散布図処理手段１５と、多数地点データ算出手段１６と、画像処理部１７とから成る。【００６９】
図１１に示すように、中央処理装置1の実測地点データ算出手段１４は、取得した実測データに基づいて、その実測地点での所定水温域より上層の密度ρ１及び下層の密度ρ２を求め、相対密度係数ε＝（ρ２−ρ１）／ρ２及びε×ｈ１を算出する。【００７０】
そして、散布図処理手段１５は、その実測地点における絶対力学海面高度η１を縦軸とし、ε×ｈ１を横軸として、全ての実測地点毎に関する散布図を作成し、散布図における密集個所を結んだ近似的直線式の傾きαと切片βを求める。【００７１】
さらに、受信部１１によって、過去データ提供部５が配信している過去データの内から、対象海域内における実測地点外の多数地点、及び、実測時期に対応する時期の、海面から所定水温域までの水深及び塩分を抽出して取得し、これを入力部１２によって中央処理装置１へ入力する。【００７２】
また、受信部１１は、人工衛星２で配信されている絶対力学海面高度の内から、過去データに対応する多数地点の絶対力学海面高度η２を取得し、これを入力部１２で中央処理装置１へ入力する。【００７３】
中央処理装置１の多数地点データ算出手段１６は、取得した過去データに基づいて、これら多数地点の相対密度係数ε’を求める。【００７４】
次いで、多数地点算出装置１６は、η２＝α（ε’×ｈ’）＋βから、多数地点における所定水温の水域の深さｈ’を求める。【００７５】
さらに、中央処理装置１の画像処理部１７は、実測データから取得した実測地点における所定水温域の深さｈ、及び、求めた多数地点における所定水温域の深さｈ’に基づいて、対象海域全域での所定水温域の深さを画像化し、この画像を、所定水温域を回遊する回遊性魚類の漁場予測として、送信部１３から人工衛星２を介して、漁業現場（漁業協同組合６及び漁船７）に配信する。【００７６】
なお、漁業協同組合６が、配信された画像に基づいて、漁場予測を無線等により漁船７に伝達することもある。【００７７】
また、漁場予測を座標のような数値で示す場合は、所定水温域の深さを画像化する必要はない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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