ブリの移動・回遊と海洋環境の関係の解明と来遊量予測手法の開発．ブリの移動・回遊と海洋環境の関係の解明と来遊量予測手法の開発⑵ 来遊量予測手法の開発
方法

年齢別の来遊量指数と環境要因との相関解析の結果，歳および来遊量指数の推定 アーカイバルタグによる年齢別
ブリの回遊様式の解析結果（前田ら，本稿‑⑴‑）および，定置網の漁獲量データによる解析結果から（田ら，本稿‑ ⑴章），ブリの漁況変動について能登半島を境に，日本海の北部と西部の歳以上の来遊量は 歳の来遊量および水温に，また 歳の来遊量は水温によってそれぞれ大きく影響されることがわかった（Fig. 3‑2‑3）。この結果は3‑1で検討した結果とほぼ一致する。
来遊量の海域配分率（西部海域対する北部海域の漁海域に分けて検討獲尾数の比率）について検討したところ，北部海域へを行うことが相応しい。そこで，年齢別漁獲量データの来遊量の割合は， 歳では1990年以前と以降では大から算出した日本海の北部と西部の年齢別漁獲尾数デきく異り，1990年代では低くかった（Fig. 3‑2‑4）。寒ータ（渡辺ら，本稿

冷期の方が， 歳魚は北部海域に多く分布していたこ‑ ⑵）を用いて，その対数をとり，海域別・年齢別の来遊量指数を算出するとともに，各とを示す。しかし，年齢の来遊量の海域への配分比率を算出し，来遊量指降高かった。このように，海域への配分比率は年齢に数と配分比率の変動パターンを明らかにする。

よる違いが見られた。

環境要因の抽出と来遊量予測モデル

歳の比率は逆に1990年代後半以歳以上の割合も北部海域では海域別・年齢1980年代末以降大きく増加した。このことは，レジー別の来遊量指数間の相関関係および来遊量指数と環境ムシフトによって，北部海域での越冬が可能になり，要因（水温・冷水域面積）との相関関係を解析し，来歳以上のブリが北部海域に留まったことを示してい遊量指数に影響する諸因子を抽出する。これに基づいると考えられる。て，海域別・年齢別の来遊量指数を予測する重回帰モ

環境因子を取り入れた漁況予測モデル 以上の検討

デルを作成することで，漁況を予測する手法を開発すを踏まえ，ブリの来遊量予測モデルの作成にあたり，る。なお，回遊パターンの解析により，歳以下のブ

歳の来遊量指数は環境による影響が見られるもの

リは，それぞれの海域にとどまることがわかったので，の，加入水準にも大きく依存する。しかし，加入量を海域間の交流がないと仮定してモデルを作成した。用

予測することが現時点では不可能であることから，いたデータは西部海域については1985‑2006年，北部歳の来遊量予測モデルを作成せず，海域については1981‑2006年である。

ついてモデルを作成することとした。高年齢の来遊量

歳と歳以上には，同年級の若齢時の来遊量とそれに影響する水温を結

果予測因子としてモデル化を行った。
海 域 別・ 年 齢 別 の 予 測 モ デ ル の 推 定 式 は

海域別来遊量指数と環境要因の抽出

北部海域とTable 3‑2‑1に示した。なお，モデルにおける水温と西部海域の漁獲尾数は1990年代以降増加した。 歳のは，各年級群が加入する年の水温で，漁獲尾数は北部の方が西部より多いが，の来遊量指数との間にはそれぞれ歳および歳以上では西部の方が多い。このことは北部への歳魚の来遊量は特に1990年代以降増加したことを示

歳と年と歳以上年のラグがある。
西部海域の歳における予測モデルの推定結果と観している。漁獲尾数から算出した来遊量指数は，両測値との比較は Fig. 3‑2‑5に示した。

海域でほぼ同様な変動傾向を示し，1990年以降どの年秋季の水温を予測因子とした重回帰モデルで，全分齢でも増加傾向を示した。特に歳以上の来遊量指散のほぼ50 ％をモデルによって説明することができ数は，北部と西部海域ではよく一致する傾向を示した

た。観測値に比べて予測値の変動が若干小さいが，（Fig. 3‑2‑1）。1980年代におけるデータが限られてい両者の変動傾向はよく一致した。一方，西部海域のるが，来遊量指数は両海域ともに，1987年級以降大き歳以上の来遊量については， 歳とく増加し，1980年代末のレジームシフトに対応したも季の水温による重回帰モデルは全分散の77 % を説明のと考えられる。

でき，予測値と観測値はよく一致した（Fig. 3‑2‑6，年齢別来遊量指数間は概ね正の相関関係を示し，各R2=0 77）。さらに，北部歳の来遊量と歳の来遊量と冬

歳以上のブリの南下回遊の年齢の来遊量指数はある年級群の加入量（ 歳）に大効果を考慮すると，モデルの再現性がより高くなった

きく依存することが示唆された（Fig. 3‑2‑2）。海域別・（図略，R2=0 83，Table 3‑2‑1 case 2を参照）。

Yongjun TIAN, Ken WATANABE, Shingo INO, Jun-ichi OKUNO, Hideaki MAEDAand Hideo SAKAJI

Fig. 3‑2‑1. 年齢別・海域別の発生年級群の来遊量指数の変化。
Changes in abundance index of yellowtail year class by age groupfor the western（green line）and northern（red line）regions.

北部海域の歳について，北部の歳の来遊量と北歳の来遊量を考慮したケースをそれぞれ検討したが部の夏期水温による重回帰モデルは1980年代の後半の（Table 3‑2‑1 case 2‑3を参照），モデルの再現性がよ

数年若干再現性が劣るが，それ以外の年ではほぼ観くなったものの，特に1980年代についてモデルの予測測値と一致した（Fig. 3‑2‑7）。また，北部の値と観測値の不一致が改善されなかった。

上については，

歳と歳以歳の来遊量および水温による重回帰モデルは全体的に観測値と傾向がほぼ一致考察したが，年によっては予測値の変動が大きく，観測値と乖離していることも見られた（Fig. 3‑2‑8）。そこ原（1990）と北原，原（1990）では隣接する定置網で，北部の 歳の来遊量を除いたケースおよび西部ののデータを用いて，日本海に来遊するブリの来遊量指ブリの移動・回遊と海洋環境の関係の解明と来遊量予測手法の開発

Fig. 3‑2‑2. 年齢別・海域別の来遊量指数間の相関行列。LN0（LW0）,LN1（LW1）と LN23（LW2）はそれぞれ北部（西部）の 歳， 歳と + 歳の来遊量指数を表す。
Correlation matrix between abundance indices of yellowtail. LN0（LW0）,LN1（LW1）and LN23（LW2）indicate
abundance index for age 0, age 1 and age 2+ in the northern（western）area, respectively.

数を提案した。しかし，それが隣接する定置が同様なについては古くから指摘されている（小川，1976）。

変動傾向を示すことが前提としており，実際には定置本研究でも，来遊量指数と冷水域面積の間に有意な相網の漁況は海域およびブリの年齢によって大きく異な関関係が見られた（Table 3‑1‑2）ことから，冷水域る。ここでは，単純に年齢別の漁獲尾数の対数値をもの指数を来遊量予測モデルの因子として用いることがって，ブリの来遊量を指数化した。本研究では，回遊・可能だが，冷水域面積のデータが水温より入手困難で分布パターンを考慮して日本海を西部と北部に分けてある上，中長期的に冷水域の変動が水温と相関する（加来遊量指数を算出した（渡辺ら，本稿

藤ら，2006）ことから，モデルの実用性を考え，環境‑ ⑵）。年齢別・海域別の来遊量指数が，海域別・年齢別の漁獲尾数から簡単に求められるので，年齢間・海域間の比較が容易で実用的であると考えられる。

因子として水温に限定した。
歳の来遊量予測モデルによる予測値は，北部西部ともに比較的よく観測値と一致した（Fig. 3‑2‑5,各年齢の来遊指数は水温および若年齢の来遊量にFig. 3‑2‑7）。 歳のブリは， 歳以上のブリと異なり，大きく関係することが明らかになったことで，水温お産卵場へ大規模な南北回遊をせず，加入した水域周辺よび歳の来遊量指数を考慮した重回帰モデルを作成に留まるので（奥野ら，本稿

し，歳またはは，加入した 歳の来遊量るおよび水温によって大きよび歳の来遊量から予測することができることを示

歳以上のブリの来遊量を環境要因おした（Table 3‑2‑1）。ブリの漁況に与える冷水の影響‑⑴‑），その来遊量く規定されると考えられる。本研究で作成した歳魚の予測モデルは， 歳の来遊量および前年の水温を指Yongjun TIAN, Ken WATANABE, Shingo INO, Jun-ichi OKUNO, Hideaki MAEDAand Hideo SAKAJI

Fig. 3‑2‑3. 来遊量指数と水温の関係（上： 歳；下： + 歳）。赤丸と青菱形はそれぞれ西部と北部と表し，その回帰直線と回帰式を図示した。
Relationships between abundance index by age group and water temperature.
（Top panel: age 0; low panel: age 2+）.The red cycles and blue diamonds indicate
plots between abundance index in western（W0, W2）and northern（N0, N2）
areas, with water temperatures（WT）,respectively. Regression line and equation
are shown.

ブリの移動・回遊と海洋環境の関係の解明と来遊量予測手法の開発

Fig. 3‑2‑4. 年齢別の海域配分率（西部海域に対する北部海域の割合）の変化。
Change in the ratio of northern area to the western area in the catch of yellowtail
by age group during 1985‑2007.

Table 3‑2‑1 年齢別海域別ブリ来遊量予測モデルの推定式一覧
List of estimated model equations for yellowtail by age group and area

Yongjun TIAN, Ken WATANABE, Shingo INO, Jun-ichi OKUNO, Hideaki MAEDAand Hideo SAKAJI

Fig. 3‑2‑5. 西部海域の 歳の来遊量における観測値とモデル推定値の関係（上：プロット；下：時系列）
Relationship between（top panel）, and time series in（low panel）thepredicted and observed abundance index for age 1 group of yellowtail inthe western part of Japan Sea.

標として，歳の来遊量をある程度予測することができるので，漁況の予測に役立つ。一方，上の来遊量を影響し，モデルの再現性を妨げたと考え歳魚の予測られる。従って，理想的には環境レジームに応じてモモデルでは，特に西部の方は，観測値をよく再現してデルを作成すれば，再現性がより向上すると考えられいる（Fig. 3‑2‑6）。このことは，歳および歳のるが，本研究で用いているデータは概ね温暖レジーム

年前の水温がわかれば，翌年の歳以に相当し，寒冷レジームの期間を十分カバーできてい上のブリの来遊量を精度良く予測することが可能であないから，寒冷レジームでの再現性が低くなった原因

る。なお，西部に比べ，北部のの一つであると考えられる。

漁獲量および歳以上の予測モデルの再現性は低かった（Fig. 3‑2‑8）。その原因の一つは，〜歳のブリは加入した海域周辺に留まり大きな西部に比べて北部の方がレジームシフトの影響をより回遊を行わないと対照に，大きく受けることによると考えられる。レジームシフ大規模な南下回遊を行うことが明らかになった（井野トによって，能登半島を境に分布パターンが大きく異ら，2008；奥野ら，本稿なる。寒冷レジームでは，西部海域に対する北部海域以上の予測デルでは，北部海域からの大型ブリの南下の割合は（Fig. 3‑2‑4）

歳回遊の影響を考慮したケースでは，その再現性がより以上では低くなっている。寒冷レジームにおける越冬高くなった（Table 3‑2‑1，西部 case 2を参照）。しか可能域の減少は，北部海域におけるし，大型ブリの南下回遊が非常に速いので，実際に北歳の高い値に比べて，歳および歳以歳以上のブリが産卵場へ‑⑴‑）。西部海域の歳ブリの移動・回遊と海洋環境の関係の解明と来遊量予測手法の開発
部の歳以上のブリの来遊量をもって西部のブリの漁外に，年齢による回遊分布のパターンの違いおよび海況を予測することが実際には困難である。なお，本研

況を考慮することが不可欠であるので，予測モデルは究では予測モデルにおける水温はいずれも 歳の加入複雑になりがちである。しかし複雑なモデルには，必時の水温としているが，実際には漁況の形成はその年要なデータとパラメータ数が多くなり，実用性が乏しの海況にも影響されることから，その年の水温を考慮くなる。本研究で示したブリの予測モデルは，ブリのしたモデルも作成して検討したところ，モデルの再現生活史特性，特に近年明らかになったブリの年齢別回性は，加入時の水温を指標としたモデルより改善され遊・分布の最新知見を考慮しながら，必要な予測因子なかったので，現行モデルは加入時の水温を指標としを水温と若年齢の来遊量に限定し，実用性を示した。て妥当であると判断した。

今後は，このモデルの改良と検証をすることが必要で環境要因を指標とした漁況の予測モデルでは，日本
海のソデイカについて Miyahara（2005）は水温，ある。また，太平洋側のブリの漁況モデルの開発は今後の課題である。

塩分および海面高度を予測指標として，日本海に来遊するソデイカの CPUE を予測する重回帰モデルを作謝

辞成し，高い実用性が示唆された。ソデイカは単年性で，CPUE は加入量と海況に大きく依存する。一方，ブリ本研究で用いられた日本周辺海域の SST データセの場合は，来遊量の予測には， 歳の加入量の変動以ットは海洋情報センター（MIRC）の友定彰博士によFig. 3‑2‑6. 西部海域の2+ 歳の来遊量における観測値とモデル推定値の関係（上：プロット；下：時系列）
Relationship between（top panel）, and time series in（low panel）
the predicted and observed abundance index for age 2+ group ofyellowtail in the western part of Japan Sea.

Yongjun TIAN, Ken WATANABE, Shingo INO, Jun-ichi OKUNO, Hideaki MAEDAand Hideo SAKAJI

Fig. 3‑2‑7. 北部海域の 歳の来遊量における観測値とモデル推定値の関係（上：プロット；下：時系列）
Relationship between（top panel）,and time series in（low panel）thepredicted and observed abundance index for age 0 group of yellowtailin the northern part of Japan Sea.

り提供されたものである。また日本海の水温 GIS マッピング作成についは日本海区水産研究所の木所英昭博士から多大な協力と助言をいただきました。
（田永軍，渡辺阪地英男）

健，井野慎吾，奥野充一，前田英章，

ブリの移動・回遊と海洋環境の関係の解明と来遊量予測手法の開発

Fig. 3‑2‑8. 北部海域の + 歳の来遊量における観測値とモデル推定値の関係（上：プロット；下：時系列）
Relationship between（top panel）, and time series in（low panel）
the predicted and observed abundance index for age 2+ group ofyellowtail in the northern part of Japan Sea.

執筆者連絡先田永軍（Yongjun Tian） 日本海区水産研究所〒951-8121 新潟市中央区水道町1-5939-22（Japan Sea Natl Fish.

Res. Inst., Suido-cho, Chu-ou, Niigata 951-8121 Japan）
渡辺健（Ken Watanabe） 富山県農林水産総合技術センター水産研究所〒936-8536 滑川市高塚364（ToyamaPref. Agri. Forest. Fish. Res. Center, Fish. Res. Inst., Takatsuka, Namerikawa, Toyama 936-8536 Japan）
井野慎吾（Shingo Ino）富山県農林水産総合技術センター水産研究所〒936-8536 滑川市高塚364（Toyama Pref.

Agri. Forest. Fish. Res. Center, Fish. Res. Inst., Takatsuka, Namerikawa, Toyama 936-8536 Japan）
現 所 属： 富 山 県 農 林 水 産 部（present address:Toyama Pref. Agri. Forest. Fish. Devision, Shin-SougawaToyama, Toyama 930-8501 Japan）
奥野充一（Jun-ichi Okuno） 石川県水産総合センター〒927-0435 石川県鳳珠郡能登町字宇出津新港3-7（Ishikawa

Pref. Fish. Res. Center, Ushitsu-shinko, Noto, Housu, Ishikawa 927-0435 Japan）
前 田 英 章（Hideaki Maeda） 福 井 県 水 産 試 験 場〒914-0843 敦 賀 市 浦 底23-1（Fukui Pref. Fish. Exp. Station,Urazoko Tsuruga, Fukui 914-0843 Japan）
阪地英男（Hideo Sakaji） 中央水産研究所 〒236-8648 横浜市金沢区福浦2-12-4（Natl Res. Inst. Fish. Sci, Fukuura,Kanazawa, Yokohama 236-8648 Japan）