JP2007257297A - 漁場予測システム - Google Patents
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Abstract
【課題】魚の多くいる漁獲位置を高い精度で予測することが可能な漁場予測システムの提供を目的とする。
【解決手段】漁場予測システムGは人工衛星4により観測された海表面の海水温度分布データを受信する海水温度分布受信手段11と、人工衛星4により観測された海表面の植物プランクトン濃度分布データを受信する植物プランクトン濃度分布受信手段12と、現実の漁獲位置のデータを含む漁獲情報データを収集する漁獲情報収集手段13と、それぞれ受信された海水温度分布データ、植物プランクトン濃度分布データ、及び収集された漁獲情報データに基づいて予測漁獲位置を算出する予測漁獲位置算出手段14と、算出された予測漁獲位置を外部に出力する出力手段5とを備えた構成にしてある。
【選択図】図1
【解決手段】漁場予測システムGは人工衛星4により観測された海表面の海水温度分布データを受信する海水温度分布受信手段11と、人工衛星4により観測された海表面の植物プランクトン濃度分布データを受信する植物プランクトン濃度分布受信手段12と、現実の漁獲位置のデータを含む漁獲情報データを収集する漁獲情報収集手段13と、それぞれ受信された海水温度分布データ、植物プランクトン濃度分布データ、及び収集された漁獲情報データに基づいて予測漁獲位置を算出する予測漁獲位置算出手段14と、算出された予測漁獲位置を外部に出力する出力手段5とを備えた構成にしてある。
【選択図】図1
Description
本発明は、漁場予測システム及び漁獲位置予測方法に関するものである。
一般に、人工衛星から観測された海水温度分布データを用いて海水温度分布画像を作成し、これに基づいて漁獲位置の予測を行う漁獲位置予測方法が知られており、これに関する技術が下記特許文献1に記載されている。
前記海水温度分布図によれば、魚が多くいるとされる潮目がどこに位置するかについておおよその予測をすることが可能となるが、潮目であっても必ずしも魚が多くいるとは限らないため、海水温度分布画像のみによる漁獲位置予測方法では良い漁獲位置を予測する際の精度が高くなかった。
本発明は、上記した従来の問題点に鑑みてなされたものであって、魚の多くいる漁獲位置を高い精度で予測することが可能な漁場予測システムの提供を目的とする。
上記目的を達成するために、本発明に係る漁場予測システムは、人工衛星により観測された海表面の海水温度分布データを受信する海水温度分布受信手段と、人工衛星により観測された海表面の植物プランクトン濃度分布データを受信する植物プランクトン濃度分布受信手段と、現実の漁獲位置のデータを含む漁獲情報データを収集する漁獲情報収集手段と、それぞれ受信された海水温度分布データ、植物プランクトン濃度分布データ、及び収集された漁獲情報データに基づいて予測漁獲位置を算出する予測漁獲位置算出手段と、算出された予測漁獲位置を外部に出力する出力手段とを備えた構成にしてある。
また、前記構成において、漁獲情報データが、魚種データを含むことを特徴とするものである。
そして、前記した各構成において、漁獲情報データが、漁獲量データを含むことを特徴とするものである。
更に、前記した各構成において、予測漁獲位置算出手段は、受信された海水温度分布データから現実の漁獲位置における海水温度を検出するとともに、受信された植物プランクトン濃度分布データから現実の漁獲位置における植物プランクトン濃度を検出し、それぞれ検出した海水温度及び植物プランクトン濃度を併せ持つ位置を海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データから抽出して予測漁獲位置とするものである。
更に、本発明に係る漁獲位置予測方法は、前記漁場予測システムにより漁獲位置を予測するものである。
本発明に係る漁場予測システムは、人工衛星が観測した海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データと、現実の漁獲位置のデータを含む漁獲情報データとに基づいて、予測漁獲位置算出手段において漁獲位置を算出するので、魚のいるであろう漁獲位置を高い精度で予測することが可能となり、出漁の際には一定の捕獲量を確保できる可能性が高まる。また、このようにして予測された漁獲位置のうち漁港から最も近い漁獲位置を選択することができるので、時間と燃料、更には労力の軽減ができる。
また、漁獲情報データが魚の魚種に関する情報も含んでいる場合には、魚種別に分類して、現実の漁獲位置における海水温度及び植物プランクトン濃度を検出し、これに基づいて予測漁獲位置を算出することができ、漁を行いたい魚種の漁獲位置を選択的に取得することができる。
そして、漁獲情報データが漁獲量に関する情報を含んでいる場合は、漁獲量の多い漁獲位置における海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データを検出し、予測漁獲位置を算出できるので、多くの魚のいる漁獲位置を高い精度で予測でき、多くの漁獲量を確保することが可能となる。
本発明の最良の実施形態を図面に基づいて説明する。尚、以下に述べる実施形態は本発明を具体化した一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものでない。ここに、図1は本発明の一実施形態に係る漁場予測システムの構成を示すブロック図であり、図2は前記漁場予測システムの処理手順を示すフローチャートである。
図1において、Gは漁場予測システム、1は漁場予測システムGの主構成である中央処理装置(CPU)であり、内部に海水温度分布受信手段11、植物プランクトン濃度分布受信手段12、漁獲情報収集手段13、予測漁獲位置算出手段14、及び出力手段5を備えている。また、2は漁場予測システムG内に備えたメモリであり、3は漁獲位置現場で、この漁獲位置現場3では漁船等に備えた無線等の船上送信手段19を有しており、漁獲情報入力手段17に情報を提供する。4は人工衛星であり、人工衛星4からの観測データは専用アンテナを含む観測データ受信装置20において受信され、更にこれらのデータは海水温度分布送信手段15及び植物プランクトン濃度分布送信手段16によって漁場予測システムGに入力させる。漁場予測システムGでの処理結果はプリンタ、ディスプレー、音声出力などの出力機器18に出力される。
図1において、Gは漁場予測システム、1は漁場予測システムGの主構成である中央処理装置(CPU)であり、内部に海水温度分布受信手段11、植物プランクトン濃度分布受信手段12、漁獲情報収集手段13、予測漁獲位置算出手段14、及び出力手段5を備えている。また、2は漁場予測システムG内に備えたメモリであり、3は漁獲位置現場で、この漁獲位置現場3では漁船等に備えた無線等の船上送信手段19を有しており、漁獲情報入力手段17に情報を提供する。4は人工衛星であり、人工衛星4からの観測データは専用アンテナを含む観測データ受信装置20において受信され、更にこれらのデータは海水温度分布送信手段15及び植物プランクトン濃度分布送信手段16によって漁場予測システムGに入力させる。漁場予測システムGでの処理結果はプリンタ、ディスプレー、音声出力などの出力機器18に出力される。
米国の人工衛星4であるアクア(AQUA)およびテラ(TERRA)に搭載されているモーディス(MODIS、中分解能撮像分光放射計)は、高度約700km上空を約99分の周期で地球を周回しており、地球規模の観測に利用される光学センサである。このモーディスは海表面の海水温度分布データ、及び海表面の植物プランクトン濃度分布データとしてのクロロフィルa濃度分布データを観測している。これらのデータはJAXA(宇宙航空研究開発機構)の地球観測センター(EOC)の観測データ受信装置20において受信され、データベースが作成される。更に、このデータベースはインターネットのデータ提供サーバに格納され、配信要求に応じて海水温度分布送信手段15及び植物プランクトン濃度分布送信手段16によりインターネットを通じて配信されている。
漁場予測システムGの処理手順を図2に示す。まず、配信された海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布データは、配信要求を行った端末コンピュータ内の中央処理装置1が備える海水温度分布受信手段11及び植物プランクトン濃度分布受信手段12において、手動で、又は専用ソフト等を用いて所定時間毎に自動的に受信される(S1)。そして、日本近海といった予測漁獲位置の算出に必要な緯度及び経度の範囲が、手動で、又は専用ソフト等により自動的に選択されると、この範囲について、中央処理装置1は海水温度分布画像及び植物プランクトン濃度分布画像を作成する(S2)。海水温度分布画像は海水温度分布受信手段11において受信された海水温度分布データ(緯度データ、経度データ、海水温度分布データ、図3に示す表(1)参照)を基に予測漁獲位置算出手段14の処理用に作成され、また、植物プランクトン濃度分布画像は植物プランクトン濃度分布受信手段12において受信された植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布データ(緯度データ、経度データ、植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布データ、図3に示す表(2)参照)を基に作成される。
一方、漁獲位置現場3からは現実に魚を捕獲した漁船に備えている無線などの船上送信手段19によって、漁獲位置(緯度データ、経度データ)、魚種、漁獲量、漁獲日時、漁法といった各漁獲情報データ(図3に示す表(3))が、漁協や調査船等へ送信されるか、あるいは、前記漁船が帰港した後、直接報告され漁協や市場等に提供される。そして、この送信され、又は直接提供された各漁獲情報データが外部入力装置等を介して漁獲情報入力手段17によって漁場予測システムGに備えている中央処理装置1へ入力され、中央処理装置1の漁獲情報収集手段14において収集される(S3)。但し、漁獲位置現場3の船上送信手段19から直接中央処理装置1へ送信し、漁獲情報データを入力するようにしてもよい。このように受信された海水温度分布データ、植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布データ、及び収集された漁獲情報データはメモリ2に格納される。
そして、中央処理装置1の予測漁獲位置算出手段14は、メモリ2に格納されている海水温度分布データ、植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布データ、及び漁獲情報データに基づいて、漁獲位置を予測する。即ち、受信された海水温度分布データから現実の漁獲位置における海水温度を検出するとともに、受信された植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布から現実の漁獲位置における植物プランクトン濃度であるクロロフィルa濃度を検出する(S4)。そして、それぞれ検出した海水温度及び植物プランクトン濃度(クロロフィルa濃度)を併せ持つ位置を海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データから抽出して予測漁獲位置とする(S5)。その際、魚種、漁獲量、漁獲日時、漁法等といった各情報ごとに分類して海水温度データ及び植物プランクトン濃度データを検出し、予測漁獲位置を算出すれば、各種情報に応じた漁獲位置を予測することが可能となる。
続いて、出力手段5は、海水温度分布画像と植物プランクトン濃度分布画像を重ね合わせた画像を作成し、予測漁獲位置算出手段14で算出された予測漁獲位置をこの画像上に設定して出力機器18へ出力し、出力機器18は前記画像を表示する(S6)。更に、ウェブサーバへ転送して格納し、インターネットのホームページに掲示して各地域の漁船や漁港などへ漁獲位置情報を発信する(S7)。
このようにして作成した海面水温分布画像を図4に、植物プランクトン濃度(クロロフィルa濃度)分布画像を図5に、海水温度分布画像及び植物プランクトン濃度(クロロフィルa濃度)分布画像を重ね合わせた画像を図6に示す。各図において、斜線部分は本州南部、四国及び九州東部を示し、これら斜線部分の手前側は太平洋を示している。尚、砂模様で示した部分は雲がかかって観測データの得られていない部分を示す。
図4においては、海水温度を等温線及び数値(単位は℃)で示し、紀伊半島南部に現実の漁獲位置のデータを3点(■印で示すA,B,C)、プロットしている。海水温度分布受信手段11において受信した海水温度分布データより、それぞれの現実の漁獲位置での海水温度を検出すると、A点では19.2℃、B点では20.0℃、C点では19.6℃となっている。
図5においては、植物プランクトン濃度であるクロロフィルa濃度を等濃度線及び数値(単位はmg/m3)で示し、紀伊半島南部に海水温度分布図と同じ漁獲位置のデータを3点(■印で示すA,B,C)、プロットしている。植物プランクトン濃度分布受信手段12において受信した植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布データよりそれぞれの現実の漁獲位置でのクロロフィルa濃度はA点では0.36mg/m3、B点では0.31mg/m3、C点では0.32mg/m3となっている。
図6においては、海水温度の等温線を破線で、植物プランクトン濃度であるクロロフィルa濃度の等濃度線を一点鎖線で示し、予測漁獲位置算出手段14において、現実の漁獲位置A,B,Cから検出した海水温度19.2℃〜20.0℃の範囲に該当し、且つ、クロロフィルa濃度0.31mg/m3〜0.36mg/m3の範囲に該当する位置を、海水温度分布受信手段14において受信した海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布受信手段15において受信した植物プランクトン濃度分布データであるクロロフィルa濃度分布データから抽出して予測漁獲位置とし、これら予測漁獲位置を◆印で示している。
以上より、本実施形態に係る漁場予測システムGは、米国の人工衛星4より観測した海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データと、現実の漁獲位置のデータを含む漁獲情報データとに基づいて、予測漁獲位置算出手段14において漁獲位置を算出するので、魚のいるであろう漁獲位置を高い精度で予測することが可能となり、出漁の際には一定の捕獲量を必ず確保できる可能性が高まる。また、予測された漁獲位置のうち漁港から最も近い漁獲位置を選択することができる。すなわち、紀伊半島最南端の串本から出港する場合に、図6においてKで示す範囲が漁港から最も近い漁獲位置となり、Kで示す範囲を漁獲位置として選択すれば、他の漁獲位置よりも漁獲位置まで到着するのに短時間しかかからず時間と燃料、更には労力が軽減できる。
また、漁獲情報データが魚の魚種に関する情報も含んでいる場合には、魚種別に分類して、現実の漁獲位置における海水温度及び植物プランクトン濃度を検出し、これに基づいて予測漁獲位置を算出することができ、漁を行いたい魚種の漁獲位置を選択的に取得することができる。
そして、漁獲情報データが漁獲量に関する情報を含んでいる場合は、漁獲量の多い漁獲位置における海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データを検出し、予測漁獲位置を算出できるので、多くの魚のいる漁獲位置を高い精度で予測でき、多くの漁獲量を確保することが可能となる。
尚、上記の実施形態では、海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データはJAXA(宇宙航空研究開発機構)の地球観測センター(EOC)の観測データ受信装置20において受信され、データベースが作成された後、インターネットを通じて配信されたものを中央処理装置1内の海水温度分布受信手段11及び植物プランクトン濃度分布受信手段12において受信したが、本発明の漁場予測システムはそれに限定されるものでなく、例えば人工衛星4からの海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データをJAXA(宇宙航空研究開発機構)の地球観測センター(EOC)の観測データ受信装置20やインターネット等を介さずに、手持ちの専用アンテナ等において観測データを直接受信し、中央処理装置1内の海水温度分布受信手段11及び植物プランクトン濃度分布受信手段12において専用アンテナで受信した観測データを取り込んでデータベースを作成し、メモリ2に格納してもよい。
G 漁場予測システム
4 人工衛星
5 出力手段
11 海水温度分布受信手段
12 植物プランクトン濃度分布受信手段
13 漁獲情報収集手段
14 予測漁獲位置算出手段
4 人工衛星
5 出力手段
11 海水温度分布受信手段
12 植物プランクトン濃度分布受信手段
13 漁獲情報収集手段
14 予測漁獲位置算出手段
Claims (5)
- 人工衛星により観測された海表面の海水温度分布データを受信する海水温度分布受信手段と、人工衛星により観測された海表面の植物プランクトン濃度分布データを受信する植物プランクトン濃度分布受信手段と、現実の漁獲位置のデータを含む漁獲情報データを収集する漁獲情報収集手段と、それぞれ受信された海水温度分布データ、植物プランクトン濃度分布データ、及び収集された漁獲情報データに基づいて予測漁獲位置を算出する予測漁獲位置算出手段と、算出された予測漁獲位置を外部に出力する出力手段とを備えたことを特徴とする漁場予測システム。
- 漁獲情報データが、魚種データを含むことを特徴とする請求項1に記載の漁場予測システム。
- 漁獲情報データが、漁獲量データを含むことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の漁場予測システム。
- 予測漁獲位置算出手段は、受信された海水温度分布データから現実の漁獲位置における海水温度を検出するとともに、受信された植物プランクトン濃度分布データから現実の漁獲位置における植物プランクトン濃度を検出し、それぞれ検出した海水温度及び植物プランクトン濃度を併せ持つ位置を海水温度分布データ及び植物プランクトン濃度分布データから抽出して予測漁獲位置とすることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の漁場予測システム。
- 請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の漁場予測システムにより漁場を予測する漁場予測方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006080855A JP2007257297A (ja) | 2006-03-23 | 2006-03-23 | 漁場予測システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006080855A JP2007257297A (ja) | 2006-03-23 | 2006-03-23 | 漁場予測システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2007257297A true JP2007257297A (ja) | 2007-10-04 |
Family
ID=38631479
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006080855A Pending JP2007257297A (ja) | 2006-03-23 | 2006-03-23 | 漁場予測システム |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP2007257297A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009213473A (ja) * | 2008-02-29 | 2009-09-24 | Pukyong National Univ Industry-Univ Cooperation Foundation | 漁撈シミュレーション方法と、漁撈シミュレーションの遂行方法及び漁撈シミュレーター |
US8152366B2 (en) * | 2008-01-23 | 2012-04-10 | University Of Delaware | Estimation of subsurface thermal structure using sea surface height and sea surface temperature |
CN104132753A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-05 | 中国水产科学研究院东海水产研究所 | 一种自然水体渔业养殖温度灾害智能预警方法 |
-
2006
- 2006-03-23 JP JP2006080855A patent/JP2007257297A/ja active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2009213473A (ja) * | 2008-02-29 | 2009-09-24 | Pukyong National Univ Industry-Univ Cooperation Foundation | 漁撈シミュレーション方法と、漁撈シミュレーションの遂行方法及び漁撈シミュレーター |
CN104132753A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-05 | 中国水产科学研究院东海水产研究所 | 一种自然水体渔业养殖温度灾害智能预警方法 |
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