[報告]気仙沼港における竿釣漁業による生鮮カツオ水揚量予測の検証

Evaluation of the forecasting methods and results of annual landing of fresh skipjack tuna
at Kesen-numa port, northern Japan, by pole and line fishery
谷津明彦 1) 水野紫津葉 1)
Akihiko Yatsu Shizuha Mizuno

1) 水産情報部

要旨：

気仙沼港における竿釣り漁業による生鮮カツオの年間水揚量予測に関する 2002～2018 年のデータを用いた先行論文について、2022 年までのデータを用いて、その手法と予測結果を検証した。先行論文は、気仙沼港における生鮮カツオのうち、XA 群（秋生まれ 1 才魚（X 群）と冬生まれ 1 才魚（A 群）の合計）の年間（5～12 月）の水揚量を前年同期の DE 群（秋生まれ 0 才魚（D 群）と冬生まれ 0 才魚（E 群）の合計）の水揚量から予測、BC 群（春生まれ 1 才魚（B 群）と夏生まれ 0 才魚（C 群）の合計）の年間（5～12 月）の水揚量を千葉県勝浦港における同年 1～4 月の BC 群の水揚量と 3 月の伊豆諸島南部海域の海面水温から予測した。先行論文における統計的予測手法は、各群の水揚量と漁獲努力量が減少傾向にあることから、各群の水揚量の推移に当てはめた直線回帰式と各年の実際の水揚量の差（残差）を用いた（重）回帰モデルであった。
今回の検討では、直線回帰式と各年の実際の水揚量の比も用いた。本報告では、（重）回帰モデルの残差が正規分布に従わない可能性がある場合は、一般化線形モデルを用いた。また、気仙沼港における X 群の水揚量は比較的少なく、その推定精度は劣るため、X 群と A 群に分けて予測を行った。これらの結果を AICc により評価したところ、①残差より比を用いることが適当、②BC 群の説明変数は先行論文と同様で重回帰モデルが適当、③X 群は前年 3 月の黒潮続流域の海面水温のみが説明変数として選択されたため予測対象としては不適当、④A 群の説明変数は前年の E 群の水揚量が選択され残差の正規性の判断結果により重回帰モデルまたは一般化線形モデルが適当とされた。また、2018～2022 年の予測結果（前年の実測値に対する相対評価：上回る/下回る）は、BC 群の 2018 年の予測を除き的中していた。しかし、実際の水揚量と予測水揚量は乖離している場合が多かったため、この原因について考察した。

キーワード：報告、漁海況、かつお
港における銘柄の関係を図 1 に示した。気仙沼港と1. はじめに

勝浦港の生鮮カツオは、主に近海竿釣漁業により水日本近海に来遊するカツオ Katsuwonus pelamis

揚げされ、その水揚盛期と主群は、気仙沼港では 6は熱帯・亜熱帯海域でほぼ周年にわたって発生し、～11 月の A 群（冬生まれ 1 才魚）、B 群（春生まれ

その一部は 3～5 月には黒潮や黒潮続流付近、6～111 才魚）、C 群（夏生まれ 0 才魚）、勝浦港では 2～5月に日本近海の主漁場である三陸・常磐沖（黒潮親

月の XX 群（夏生まれ 1 才魚）、4～7 月の B 群と C潮移行域）に来遊し、9 月頃から南下を開始する。1-群である（図 2）。図 1 によると、XX 群は前年の C

また、宮城県気仙沼港は過去 26 年間において生鮮群、X 群は前年の D 群、A 群は前年の E 群が成長

カツオ水揚量が国内で最も多く、千葉県勝浦港がこし、三陸・常磐沖へ再北上したものと考えられる。

3）

れに次ぐ。

気仙沼港における生鮮カツオの水揚量予測には強4)三陸・常磐沖に来遊するカツオには複数の体長（尾いニーズがある。そのため谷津ほか 6)は、日本近海

叉長）モードが見られ、これらは季節発生群を代表に来遊するカツオのうち、主要な発生季節群（X 群すると考えられている。5-6)これら季節発生群（XX～と A 群の合計（XA 群）および B 群と C 群の合計F 群）について、推定された成長と気仙沼港と勝浦（BC 群）について、予測手法を開発した。具体的にJAFIC Technical Review No.3

8March, 2023

は、気仙沼港の XA 群の年間（5～12 月）水揚量はではない（図 2）。そのため本報告では、気仙沼港に同港の前年同期の DE 群の水揚量から、気仙沼港のおける X 群と A 群の水揚量を個別に予測することBC 群の年間（5～12 月）水揚量は同年 1～4 月の勝とした。

浦港の BC 群の水揚量と 3 月の伊豆諸島南部海域の40平均海面水温により予測した。

35

特大XXX4.0
大2.5

中2.0

中小5.0

各群の最低体重 (kg)4.505月

11月

E678月

X 秋生1才25A 冬生1才

F5XX 夏生1才

910B 春生1才

201112C 夏生0才
D 秋生0才15

E 冬生0才F 春生0才10特々大5XX特大03.0

大中2.5

中1月

X小々谷津ほか 6)は、①解析に用いた気仙沼港と勝浦港

D

極小における各群の推定水揚量が経年的に減少傾向を示

E

極々小237月均）

C

15月～F 群）の月別水揚量の推移（2002～2020 年の平B

小3月

図 2 気仙沼港と勝浦港における季節発生群（XXA

0.50.09月

勝浦

勝浦

3.51.07月

D

小々大1.5

F 春生0才154.02.0

E 冬生0才306.05.5

D 秋生0才20C小4C 夏生0才

50.50.0B 春生1才

25B

1.51.0A 冬生1才

10A

水揚量 （千トン）

各群の最低体重 (kg)

4.5

3.0

水揚量 （千トン）

気仙沼

5.53.5X 秋生1才

306.05.0XX 夏生1才

気仙沼

4月

567F

したこと、 ②カツオ竿釣中型漁船の年間漁獲努力量8にも直線的な減少傾向が認められたことから 7)、各

図 1 気仙沼港と勝浦港における銘柄（体重範囲）

群の推定水揚量（以下、観測値という）の推移に直と季節発生群（XX～F 群）の成長（体重下限値）

線回帰式を当てはめ（図 3、4）、各年の観測値の直の関係 例えば、X 群の体重範囲は XX 群と X 群線回帰式からの差（残差）をデータとして使用した。の各体長下限値の間となる。

ここで、各年の観測値と回帰式からの推定値の比を各群の銘柄別水揚量を季節発生群に割り振るため用いることも考えられる。また、重回帰モデル（LM）に使用した成長式は、体重 5 ㎏（尾叉長 60 cm）以

では、観測値のモデルからの残差分布が正規分布で上で観測値が少なく、観測値と成長式の乖離が著しあることが前提条件であるが、この前提条件が満たい。5)従って、気仙沼港における X 群の推定水揚量

されない場合、一般化線形モデル（GLM）の適用がは不確実性が大きい。また、X 群は気仙沼港の主群考えられる。8)

JAFIC Technical Review No.3

9March, 2023本報告では、データとして残差または比を用いた各群の予測モデルにおける説明変数も谷津ほか 6)に場合、および比のデータについて LM と GLM を用従い、NBC の説明変数は勝浦港における 1～4 月のいて検討し、最適なモデルにより過去の予測を検証

BC 群の水揚量（UBC）と 3 月の伊豆諸島南部海域することを目的とした。の平均表面水温（SST）、NX と NA の説明変数は気仙沼港における前年 5～12 月の D 群と E 群の水揚量（それぞれ ND と NE）および前年 3 月の黒潮続

2. データと方法流域の平均表面水温（SST1）である。ここで、気仙2002～2022 年の気仙沼港と勝浦港における竿釣沼港と勝浦港における各群の水揚量（観測値）が減

漁業による月別銘柄別水揚量（kg）は、全国近海か少傾向にあることから、各群の観測値に直線回帰式

つお・まぐろ漁業協会、気仙沼漁業協同組合およびを当てはめ（図 3、4）、回帰式からの各年観測値の勝浦漁業協同組合が作成した資料によった。これら残差と比をデータとして用いた。また、3 月の伊豆各港の月別銘柄別水揚量に対して図 1 の基準を適用

諸島南部海域と黒潮続流域の平均海面水温は、気象し、各群に割り振った。ここで、ある銘柄が 2 群に庁の COBE-SST10)から計算した。

またがる場合、各月の当該銘柄の体重範囲と上記成長式の関係から水揚量を案分した。この案分は当該2 群の平均体重を境界値とし、当該銘柄の体重範囲と境界値の関係が各群の水揚量と直線関係にあると仮定した。最後に、各月の推定水揚量を年毎にまとめて基礎データとした。
統計的分析手法は谷津ほか 6)に準じ、分析にはフリーソフトウエア R（Ver. 3.3.1）を使用した。2002～2020 年における各群の年間水揚量間の相関係数

図 3 気仙沼港の 5～12 月と勝浦港の 1～4 月におは、データが正規分布に従わない場合があるため、ける BC 群（B 群と C 群の合計）の水揚量の経年Spearman の順位相関係数を用いた。9)また、予測対変動と直線回帰式

象は気仙沼港における BC 群の年間（5～12 月）水揚量（NBC）、気仙沼港における X 群と A 群の年間（5～12 月）水揚量（それぞれ NX と NA）である。

表 1 気仙沼港における生鮮カツオのＸ, A, B, C 群と前年の C, D, E, D 群（C1, D1, E1,F1）の年間水揚量の順位相関係数 ρ（対角線の右上三角部）およびその統計的有意水準
P（対角線の左下三角部） 赤色セル：P<0.01 黄色セル：P<0.05 太字：ρ>0.5
XXAB

C

C1

D1E1

F1

0.64

0.34

-0.08

0.55

0.48

0.35

0.02

0.78

0.30

0.30

0.57

0.69

0.53

0.74

0.23

0.58

0.66

0.42

0.07

0.25

0.26

0.06

0.54

0.24

-0.19

0.74

0.30

A

0.005

B

0.171

0.000

C

0.766

0.226

0.000

C10.018

0.219

0.367

0.798

D10.046

0.014

0.012

0.320

0.020

E10.152

0.0020.003

0.299

0.337

0.000

F10.951

0.025

0.079

0.817

0.448

0.229

JAFIC Technical Review No.3

100.780.000
March, 2023

観測値の残差分布を評価する Q-Q プロットと異常値（外れ値）の影響を評価する Cook の距離の検討
法は金 8)に従った。データとして使用した残差と比の評価および LM と GLM の評価にも AICc を用いた。

3. 結果
3.1

気仙沼港における各群の年間水揚量の相関

図 4 気仙沼港の 5～12 月における A 群と同港前

2002～2020 年の気仙沼港における各群の年間水

年 5～12 月における D 群と E 群の水揚量の経年揚量間の順位相関係数と統計的有意水準を表 1 に示変動と直線回帰式した。X～C 群は水揚量の予測対象、C1～F1 群（前重回帰モデル（LM）と一般化線形モデル（GLM）

年の C～F 群）は説明変数となる可能性があるものにおける多重共線性の問題を回避するため、説明変である。統計的に有意（5%水準）で、やや強い相関数の各年の観測値から夫々の全年の平均値を差し引関係（ρ>0.5）が認められたのは、①X～C 群およびいて中心化した。また、多重共線性の判断は VIF

C1～F1 群のうち隣接したもの（想定した発生時期(variance inflation actor)により行った。比のデータが近いもの）に加え、②X 群は前年の C 群、A 群はを用いた GLM では、ガンマ分布を仮定した。LM と前年の D、E、F 群、B 群は前年の D 群と E 群であ

GLM における最適なモデルは、説明変数の候補とった。

それらの交互作用を含むフルモデルから、小標本に対応した赤池情報量規準（AICc）を基準とし、R の3.2

dredge 関数により変数選択を行った。モデルからの予測モデルの比較2002～2020 年のデータを用いて、予測対象とし

表 2 気仙沼港における生鮮カツオの BC 群、 Ｘ群および A 群の年間水揚量予測モデルの比較結果 詳細は本文参照。GLM ：一般化線形モデル LM：重回帰モデル NBC：気仙沼の BC群の水揚量 NC1, ND1, NE1：気仙沼港の前年の C, D, E 群の年間水揚量 SST：伊豆諸島南部海域の 3 月の平均海面水温

SST1：前年 3 月の黒潮続流域の平均海面水温 UBC：勝浦港のBC 群の水揚量 コロン：交互作用群

データ 手法

多重共 残差のAICcによる最適なモデル

線性

正規性

AICc

外れ値

BC 残差

LM

NBC ~ SST + UBC

ナシ妥当

108.1 アリ（2005年）

BC 残差

LM

NBC ~ SST + UBC + SST:UBCナシ

妥当108.1 ナシBC 比LMNBC ~ SST + UBC

ナシ妥当

25.9 ナシBC 比GLMNBC ~ SST + UBC

ナシー

28.2 アリ（2005年）

X

残差

LM

NX ~ NC1 + SST1ナシ

疑問33.5 アリ（2006年）

X

比LM

NX ~ SST1ー

妥当41.3 ナシ

X比GLM

NX ~ SST1ーー28.6 ナシ

A

残差

LM

NA ~ ND1ー

疑問62.0 ナシA比LM

NA ~ NE1ー

疑問

18.2 アリ（2010年）

A

比LM

NA ~ NE1 (2010年のデータ除去)ー

疑問14.0 ナシA

比GLM

NA ~ NE1 (2010年のデータ除去)

ーー15.7 ナシ

JAFIC Technical Review No.3

11March, 2023

た気仙沼港の BC 群、X 群および A 群の年間水揚量

表 5 一般化線形モデル GLM による気仙沼の A 群について、使用したデータ（残差、比）、手法（LM、の年間水揚量の予測とその当否（下回ったか上回っGLM）、最適な予測モデルなどについて表 2 にまとたか）めた。BC 群の水揚量予測に最適なモデルは、比を用観測値

予測値（千トン） （千トン）いた重回帰モデルであり、説明変数として、勝浦港の 1～4 月の BC 群の水揚量（UBC）と 3 月伊豆諸島南部の平均海面水温（SST）が選択された。X 群の場合は、比を用いた GLM が最適であったが、説明変数は黒潮続流域の平均海面水温（SST1）のみであった。これに加え、Ｘ群は気仙沼港における主要群予測（対 実際（対 予測の当否前年）前年）

（増減）

2017

1.83

2018

2.15

2.14124%

117%

〇

2019

1.18

1.3565%

55%

〇

2020

0.43

0.9674%

36%

〇

2021

2.57

1.02258%

604%

〇

2022

1.240.9437%

48%

〇3.3

最適な予測モデルによる予測の検証でないことも考慮し、本報告ではＸ群は予測対象か

BC 群と A 群について、2002～2022 年のデータにら外した。A 群の場合、重回帰モデルにおける残差最適なモデルを適用した場合について、2018～2022

分布が Q-Q プロットが直線から外れる傾向にあっ年の予測結果を表 3～5 と図 5～7 に示した。

たため、正規分布に従わない可能性が高い。そのた

前年の水揚量に対して当年の予測水揚量が上回っめ、GLM の方が LM より AICc が若干大きいものたか下回ったか、という観点から予測の適否を評価の、より適切なモデルの可能性がある。また、Ａ群

すると、BC 群の 2018 年を除き、全て的中していたに関して比を用いた全てのモデルで、説明変数は前（表 3～5）。一方、予測水揚量と観測値（群別に推年の気仙沼港における E 群の水揚量（NE1）のみが定した水揚量）には乖離が大きかったものの、A 群選択された。一方、残差を用いたモデルでは、前年の 2018～2020 年と 2022 年では比較的類似していの気仙沼港における D 群の水揚量（ND1）のみが選た（表 3～5、図 5～7）。また、A 群の LM と GLM択されたが、AICｃは比を用いたモデルより著しくの予測結果は類似していた。

大きかった。
表 3 気仙沼の BC 群の年間水揚量の予測とその当否

4. 考察（下回ったか上回ったか）
年

観測値

予測値

（千トン） （千トン）

気仙沼港における BC 群の水揚量予測モデルの説

予測（対 実際（対 予測の当否前年）前年）（増減）

明変数は、先行研究（谷津ほか 6)）と同様に勝浦港

2017

5.03

2018

8.64

4.7995%

172%

×2019

8.18

4.1348%

95%

〇

2020

0.86

4.4855%

10%

〇

2021

8.26

2.83330%964%〇

では比を用いた LM が最適と考えられた。A 群の予

2022

1.090.9311%13%〇測モデルの説明変数は E 群の前年の水揚量であるこにおける BC 群の 1～4 月の水揚量と伊豆諸島南部海域の 3 月の平均海面水温であったが、今回の検討

表 4 重回帰モデル LM による気仙沼の A 群の年間と、2010 年を外れ値することも先行研究 6)と同様で水揚量の予測とその当否（下回ったか上回ったか）あったが、BC 群と同様に比を用いた LM または観測値

予測値（千トン） （千トン）予測（対 実際（対 予測の当否GLM が最適と考えられた。これらのことから、説明前年）

変数や外れ値については検証されたが、予測に使用前年）

（増減）

2017

1.83

2018

2.15

2.27124%

117%

〇

2019

1.18

1.3965%

55%

〇

2020

0.43

0.8774%

36%

〇

2021

2.571.10258%604%〇予測モデルが得られた。また、A 群の最適予測モデ

2022

1.240.9437%48%〇ルは、前年の E 群が A 群に連続するという仮説（図JAFIC Technical Review No.3

する各群のデータとしては、観測値の直線回帰式からの残差よりも比を用いることにより、より妥当な

12March, 2023

1、2）とも整合していた。

5 月の盛漁期前であるため（図 2）、ＢＣ群の来遊量としては代表性が低いと考えられる。特に、2021～2022 年のように 1～4 月に九州南方が主漁場となった場合 11)や伊豆諸島より東側を北上した場合には、勝浦の水揚量は過小評価となる。一方、Ａ群については、前年のＥ群が越冬して再北上することを仮定しており、近年のアーカイバル（記録型）標識の放流再捕結果 12)がこの仮定を支持しているものの、越冬中における死亡や三陸・常磐海域への再北上以外

図5気仙沼の BC 群の年間水揚量の実測値と予測の回遊も想定されることなどにより、推定精度が低値（2018～2022 年の各モデル）下すると考えられる。
両群に共通する原因として、銘柄別水揚量から季節発生群の水揚量に変換する際に、成長の年変動があれば、年々の群別水揚量に推定誤差が生じると考えられる。なお、隣接する季節発生群の推定水揚量間には相関関係が見られた原因として、カツオの初期生活環境が加入量に影響することが考えられる。
13)

今後も、気仙沼港におけるカツオの水揚量予測を
図6

重回帰モデルに LM よる気仙沼の A 群の年継続し、その結果を検証し、より妥当な方法を検討

間水揚量の実測値と予測値（2018～2022 年の各モしたい。また、カツオの生活史や成長・回遊に関すデル）る新知見を利用し、予測結果の解釈や予測方法の改善に努めたい。最後に、水揚量データを提供していただいた各機関に感謝します。

参考文献
1) 二平章：潮境域におけるカツオ回遊魚群の行動生態および生理に関する研究．東北水研報, 58,137–233, 1996.
図7

一般化線形モデル GLM による気仙沼の A 群

2) 清藤秀理：カツオの研究最前線!!データ記録型標の年間水揚量の実測値と予測値（2018～2022 年の識による行動の追跡． FRANEWS, 34, 16–17,各モデル）

2013.
3) Aoki Y. et al.: Skipjack migration in the western

前年の水揚量（観測値）と予測値の相対的関係（上central Pacific Ocean estimated from the

回ったか下回ったか）は、ほぼ妥当と考えられた。

particle tracking simulation with dynamic

しかし、予測値と観測値の乖離は大きい場合が多か

energy budget model. WCPFC-SC13-2017/ SA-った。この原因としては以下のことが考えられる。

IP-09, 2017.

BC 群については、勝浦港への 1～4 月の水揚量がJAFIC Technical Review No.3

4) 読売新聞：気仙沼のカツオ水揚げ量、辛くも首位
13March, 2023

確実で２６年連続日本一…漁獲は昨年の４分の１（2022年12月15日）

https://www.yomiuri.co.jp/economy/20221212-OYT1T50204/
5) 谷津明彦ほか；日本近海におけるカツオの「季節発生群」に関する耳石日周輪および標識放流・再捕データ解析による推定成長に基づく再検討．
水産海洋研究, 83, 161–166, 2018.
6) 谷津明彦ほか：気仙沼港における竿釣漁業による生鮮未成熟カツオ水揚量の予測．水産海洋研究83, 181–190, 2019.
7) 青木良徳・清藤秀理：平成 29 年度カツオ来遊資源豊度の予測．平成 29 年度カツオ資源研究会
議報告, 41–47, 20188) 金 明哲：R によるデータサイエンス（第 2 版）,
森北出版，2017.
9) 市原清志：バイオサイエンスの統計学―正しく活用するための実践理論．南江堂, 1990．
10)

気象庁：COBE-SST

https://ds.data.jma.go.jp/gmd/goos/data/pub/
JMA-product/cobe2_sst_glb_M/11) 水野紫津葉・谷津明彦：2022 年カツオ漁海況と竿釣り漁業による今期水揚量予測．令和 4 年度
水産関係者との意見交換会「今年度のカツオ・ビンナガの漁海況の見通し」要旨集, 漁業情報
サービスセンター, 2022.
12) 青木良徳ほか：標識放流調査から明らかになったカツオ・ビンナガの移動．令和 4 年度水産関係者との意見交換会「今年度のカツオ・ビンナガの漁海況の見通し」要旨集, 漁業情報サービ
スセンター, 2022.
13) 田邉智唯：西部北太平洋熱帯域におけるカツオの初期生態に関する研究．水産総合研究センター研究報告, 3, 63–132, 2002.

(2023 年 3 月 20 日受理、Ser. No. 14)

JAFIC Technical Review No.3

14

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