JP6570031B2 - Fishing ground prediction device, fishing ground prediction system, marine environment data sharing device and marine environment data sharing system - Google Patents

Fishing ground prediction device, fishing ground prediction system, marine environment data sharing device and marine environment data sharing system Download PDF

Info

Publication number
JP6570031B2
JP6570031B2 JP2015129487A JP2015129487A JP6570031B2 JP 6570031 B2 JP6570031 B2 JP 6570031B2 JP 2015129487 A JP2015129487 A JP 2015129487A JP 2015129487 A JP2015129487 A JP 2015129487A JP 6570031 B2 JP6570031 B2 JP 6570031B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
fishing ground
user
information
observation data
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015129487A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2017012024A (en
Inventor
弘道 五十嵐
弘道 五十嵐
洋一 石川
洋一 石川
誠一 齊藤
誠一 齊藤
文宏 ▲高▼橋
文宏 ▲高▼橋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GREEN & LIFE INNOVATION, INC.
Hokkaido University NUC
Japan Agency for Marine Earth Science and Technology
Original Assignee
GREEN & LIFE INNOVATION, INC.
Hokkaido University NUC
Japan Agency for Marine Earth Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by GREEN & LIFE INNOVATION, INC., Hokkaido University NUC, Japan Agency for Marine Earth Science and Technology filed Critical GREEN & LIFE INNOVATION, INC.
Priority to JP2015129487A priority Critical patent/JP6570031B2/en
Priority to PCT/JP2016/066604 priority patent/WO2017002533A1/en
Publication of JP2017012024A publication Critical patent/JP2017012024A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6570031B2 publication Critical patent/JP6570031B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K79/00Methods or means of catching fish in bulk not provided for in groups A01K69/00 - A01K77/00, e.g. fish pumps; Detection of fish; Whale fishery
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/80Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in fisheries management

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Mechanical Means For Catching Fish (AREA)

Description

本発明は、ユーザーにより観測された漁獲量や水温等の海洋環境データである観測データと、ユーザーごとに設定された共有情報に基づいて共有された共有観測データから、漁場の予測を行う漁場予測装置に関する。   The present invention provides a fishing ground prediction that predicts a fishing ground from observation data that is marine environment data such as catch and water temperature observed by a user and shared observation data that is shared based on shared information set for each user. Relates to the device.

従来、漁業者が効率的な漁業を行うために、漁獲対象の存在する可能性が高い場所を地図に記載するなどの、漁場予測が行われていた。従来の漁場予測は、水温等の人工衛星などで観測された海洋環境データと、各漁業者の長年の経験に基づくノウハウと個別に蓄積された漁労データに基づき、独自に予測を行う必要があった。   Conventionally, in order for fishers to perform efficient fisheries, fishing ground prediction has been performed, such as describing on a map a place where there is a high possibility that a fishing target exists. Conventional fishing ground predictions need to be made independently based on marine environmental data observed by satellites such as water temperature, know-how based on each fisherman's many years of experience, and individually accumulated fishing data. It was.

このような課題に対応するために、ノウハウや漁労データを数値化して記録する漁労データベースを設置し、漁場予測の際にこの漁労データベースを参照する漁場予測装置が、特許文献1に開示されている。   In order to cope with such a problem, a fishery database predicting apparatus that sets up a fishery database that quantifies and records know-how and fishery data and refers to the fishery database at the time of fishery prediction is disclosed in Patent Document 1. .

特開2006−158239号公報JP 2006-158239 A

ところが、情報の無秩序な漏洩を恐れるため、漁業者の経験に基づくノウハウや漁労データは、秘匿される傾向にある。特許文献1に記載の発明には、漁労データ等の共有ルールやアクセスを制限する仕組みがない。そのため、データの漏洩を恐れ、漁労データベースへ漁労データが格納されないため、漁労データベースを漁場の予測に活用できない場合があるという課題があった。   However, in order to fear the random disclosure of information, know-how and fishery data based on fishermen's experiences tend to be kept secret. The invention described in Patent Document 1 does not have a sharing rule such as fishing data or a mechanism for restricting access. For this reason, there is a problem that the fishery database may not be used for prediction of the fishing ground because there is a fear of data leakage and the fishing data is not stored in the fishing database.

さらに、特許文献1に記載の発明は、漁場予測に用いるデータについては、過去のデータおよび外部の海況予測データ等を利用している。そのため、日々や季節あるいは年々といった様々な時間スケールで大きく変動する海洋環境を過去のデータだけでは充分に表現しきれず、操業時の海洋環境を正確に把握できず漁場予測精度が上がらないという課題があった。   Furthermore, the invention described in Patent Document 1 uses past data, external sea state prediction data, and the like for data used for fishing ground prediction. For this reason, the ocean environment that fluctuates greatly at various time scales such as daily, seasonal, or year-by-year cannot be expressed sufficiently by past data alone, and the marine environment at the time of operation cannot be accurately grasped and the fishing ground prediction accuracy does not increase. there were.

本発明は、上記事情に鑑み、ユーザーにより観測された漁獲量や水温等の海洋環境データである観測データと、ユーザーごとに設定された共有情報に基づいて共有された共有観測データから、漁場の予測を行う漁場予測装置を得ることを目的とする。   In view of the above circumstances, the present invention is based on observation data that is marine environment data such as catch and water temperature observed by a user, and shared observation data that is shared based on shared information set for each user. It aims at obtaining the fishing ground prediction apparatus which performs prediction.

(構成1)
ユーザーにより観測された海洋環境データである、観測データを取得する観測データ取得部と、
前記観測データを格納する観測データDBと、
ユーザー情報が格納された、ユーザー情報DBと、
前記観測データを、前記ユーザーごとに共有するか否かについての設定情報である、共有情報が格納された共有情報DBと、
漁場予測を要求する信号である漁場予測要求を取得する漁場予測要求取得部と、
取得した前記漁場予測要求があったユーザーについての、前記ユーザー情報と該ユーザーに関する前記共有情報に基づき共有された共有観測データから、漁場の予測を行う漁場予測部と、
を備える、漁場予測装置。
(構成2)
前記漁場予測装置は、
外部のDBが有する海洋環境データである外部データを取得する、外部データ取得部と、
前記外部データを格納する外部データDBと、を更に備え、
前記漁場予測部は、前記外部データを用いて漁場の予測を行う、構成1に記載の漁場予測装置。
(構成3)
前記漁場予測装置は、
各ユーザーの前記観測データの項目毎に、他のユーザーへ公開するかどうかを設定した情報である、公開情報データを格納する公開情報DBを更に備える、構成1又は2に記載の漁場予測装置。
(構成4)
前記漁場予測部は、
漁獲対象ごとの過去の漁獲量および、海域の状態を数値で表現した変数である、環境変数から、漁獲対象がどの程度生息し易いかを前記環境変数ごとに数値化したSI値、すなわちSuitability Indexの値を算出し、
前記SI値を統合することで、前記海域が前記漁獲対象にとってどの程度好適であるかを数値化したHSI値、すなわちHabitat Suitability Indexの値を用いて漁場の予測をすることを特徴とする、構成1から3の何れかに記載の漁場予測装置。
(構成5)
前記漁場予測部は、前記漁獲対象の実際の漁獲量と、前記漁場の予測における前記SI値とを比較し、比較結果に基づいて前記予測結果を更新する、予測式更新部を更に備える構成4に記載の漁場予測装置。
(構成6)
前記観測データは、漁獲対象毎の、緯度経度情報、魚群探知情報、漁獲量、クロロフィル量、海水温、塩分濃度、流速、混合層深度、海面高度および海面高度の勾配のいずれか、又は組み合わせである、構成1から5の何れかに記載の漁場予測装置。
(構成7)
構成1から6に記載の何れかの漁場予測装置と、ユーザー端末と、を備え、
前記ユーザー端末は、
前記観測データを前記漁場予測装置へ送信する送信部と、
前記漁場予測部から出力された予測結果を取得する予測結果取得部と、
前記予測結果を記載した漁場予測地図をユーザーへと表示する漁場予測地図表示部と、
を備えることを特徴とする漁場予測システム。
(構成8)
ユーザーにより観測された海洋環境データである、観測データを取得する観測データ取得部と、
前記観測データを格納する観測データDBと、
ユーザー情報が格納された、ユーザー情報DBと、
前記観測データを、前記ユーザーごとに共有するか否かについての設定情報である、共有情報が格納された共有情報DBと、
共有された観測データの出力を要求する信号である、データ共有要求を取得するデータ共有要求取得部と、
取得した前記データ共有要求があったユーザーについての、前記ユーザー情報と該ユーザーに関する前記共有情報に基づき共有された共有観測データを出力する共有観測データ出力部と、
を備える、海洋環境データ共有装置。
(構成9)
構成8に記載の海洋環境データ共有装置と、ユーザー端末と、を備え、
前記ユーザー端末は、
前記観測データを前記海洋環境データ共有装置へ送信する送信部と、
前記共有観測データ出力部から出力された共有観測データを取得する共有観測データ取得部と、
前記共有観測データを記載した海洋環境地図をユーザーへと表示する海洋環境地図表示部と、
を備えることを特徴とする海洋環境データ共有システム。
(Configuration 1)
An observation data acquisition unit for acquiring observation data, which is marine environment data observed by a user;
An observation data DB for storing the observation data;
A user information DB in which user information is stored;
A shared information DB in which shared information is stored, which is setting information on whether to share the observation data for each user;
A fishing ground prediction request acquisition unit that acquires a fishing ground prediction request that is a signal for requesting a fishing ground prediction;
A fishing ground prediction unit that predicts a fishing ground from the shared observation data shared based on the user information and the shared information about the user for the user who has obtained the fishing ground prediction request,
A fishing ground prediction apparatus comprising:
(Configuration 2)
The fishing ground prediction apparatus
An external data acquisition unit that acquires external data that is marine environment data possessed by an external DB;
An external data DB for storing the external data;
The fishing ground prediction apparatus according to Configuration 1, wherein the fishing ground prediction unit predicts a fishing ground using the external data.
(Configuration 3)
The fishing ground prediction apparatus
The fishing ground prediction apparatus according to Configuration 1 or 2, further comprising a public information DB that stores public information data, which is information in which whether or not to disclose to other users is set for each observation data item of each user.
(Configuration 4)
The fishing ground prediction unit
The SI value, which is a numerical value for each environmental variable, shows how easily the fishing target is inhabited from the environmental variables, which are the variables that represent the past catch and the state of the sea area by numerical values. The value of
By integrating the SI value, the fishing ground is predicted using the HSI value obtained by quantifying how suitable the sea area is for the fishing target, that is, the Habitat Suitability Index value. The fishing ground prediction apparatus according to any one of 1 to 3.
(Configuration 5)
The said fishing ground prediction part is further equipped with the prediction formula update part which compares the actual catch amount of the said fishing target, and the said SI value in the prediction of the said fishing ground, and updates the said prediction result based on a comparison result 4 The fishing ground prediction apparatus described in 1.
(Configuration 6)
The observation data may be any one or a combination of latitude and longitude information, fish detection information, catch, chlorophyll, seawater temperature, salinity, flow velocity, mixed layer depth, sea level altitude and sea level altitude gradient for each catch target. The fishing ground prediction apparatus according to any one of configurations 1 to 5.
(Configuration 7)
Including any one of the fishing ground prediction apparatuses according to configurations 1 to 6 and a user terminal;
The user terminal is
A transmission unit for transmitting the observation data to the fishing ground prediction device;
A prediction result acquisition unit for acquiring a prediction result output from the fishing ground prediction unit;
A fishing ground prediction map display unit for displaying to the user a fishing ground prediction map describing the prediction results;
A fishing ground prediction system comprising:
(Configuration 8)
An observation data acquisition unit for acquiring observation data, which is marine environment data observed by a user;
An observation data DB for storing the observation data;
A user information DB in which user information is stored;
A shared information DB in which shared information is stored, which is setting information on whether to share the observation data for each user;
A data sharing request acquisition unit for acquiring a data sharing request, which is a signal for requesting output of shared observation data;
A shared observation data output unit that outputs shared observation data shared based on the user information and the shared information related to the user for the user who has obtained the data sharing request;
A marine environment data sharing device.
(Configuration 9)
A marine environment data sharing device according to Configuration 8 and a user terminal;
The user terminal is
A transmission unit for transmitting the observation data to the marine environment data sharing device;
A shared observation data acquisition unit for acquiring shared observation data output from the shared observation data output unit;
A marine environment map display unit displaying a marine environment map describing the shared observation data to the user;
Marine environment data sharing system characterized by comprising:

この発明によれば、ユーザーにより観測された漁獲量や水温等の海洋環境データである観測データと、ユーザーごとに設定された共有情報に基づいて共有したデータである共有観測データから、漁場の予測を行う漁場予測装置を得ることができるという効果がある。   According to the present invention, fishing ground prediction is performed from observation data that is marine environment data such as catch and water temperature observed by a user, and shared observation data that is data shared based on shared information set for each user. There is an effect that it is possible to obtain a fishing ground prediction apparatus that performs the above.

この発明の実施の形態1における漁場予測システムを示す構成図である。It is a block diagram which shows the fishing ground prediction system in Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1における、ユーザー情報、共有情報、および、公開情報を登録する際の概略動作を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed schematic operation | movement at the time of registering user information, shared information, and public information in Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1における、漁場予測及び、予測結果の表示についての概略動作を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed schematic operation | movement about the fishing ground prediction in Embodiment 1 of this invention, and the display of a prediction result. この発明の実施の形態1におけるユーザー情報登録時におけるユーザー端末200の画面表示例である。It is a screen display example of the user terminal 200 at the time of user information registration in Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1における公開情報登録時におけるユーザー端末200の画面表示例である。It is a screen display example of the user terminal 200 at the time of public information registration in Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1における漁場予測結果の表示中の画面表示例を示したものである。The example of a screen display during the display of the fishing ground prediction result in Embodiment 1 of this invention is shown. この発明の実施の形態2における海洋環境データ共有システムを示す構成図である。It is a block diagram which shows the marine environment data sharing system in Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態2における、観測データの共有および共有した観測データの表示についての概略動作を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed schematic operation | movement about the sharing of observation data and the display of the shared observation data in Embodiment 2 of this invention.

実施の形態1
以下、本発明の実施の形態1に係る漁場予測システムについて図を参照して説明する。
Embodiment 1
Hereinafter, the fishing ground prediction system according to Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to the drawings.

<機能及び構成>
図1はこの発明の実施の形態1に係る漁場予測システム10の構成を示すブロック図である。
漁場予測システム10は、漁場予測装置100と、ユーザー端末200と、を備え、ユーザーにより観測された漁獲量や水温等の観測データと、ユーザーごとに設定された共有情報に基づいて共有された観測データから、漁場の予測を行うシステムである。
漁場予測装置100とユーザー端末200は人工衛星通信、LANやインターネット等のネットワークを介して接続されている。
ユーザー端末200は、操業を行う漁船などに設置されることを想定している。
<Function and configuration>
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a fishing ground prediction system 10 according to Embodiment 1 of the present invention.
The fishing ground prediction system 10 includes a fishing ground prediction device 100 and a user terminal 200, and is shared based on observation data such as catch and water temperature observed by the user and shared information set for each user. This system predicts fishing grounds from data.
The fishing ground prediction apparatus 100 and the user terminal 200 are connected via a satellite communication, a network such as a LAN or the Internet.
The user terminal 200 is assumed to be installed on a fishing boat that operates.

漁場予測装置100は、観測データ取得部110、観測データDB111、ユーザー情報DB120、共有情報DB130、漁場予測要求取得部140、漁場予測部141、予測式更新部142、外部データ取得部160、外部データDB161、公開情報DB170を備える。   The fishing ground prediction apparatus 100 includes an observation data acquisition unit 110, an observation data DB 111, a user information DB 120, a shared information DB 130, a fishing ground prediction request acquisition unit 140, a fishing ground prediction unit 141, a prediction formula update unit 142, an external data acquisition unit 160, and external data. DB 161 and public information DB 170 are provided.

観測データ取得部110は、ユーザーの観測データを取得する。観測データは、緯度経度情報、魚群探知情報、漁獲対象ごとの漁獲量、クロロフィル量、水深、水温、塩分濃度、流速、混合層深度、海面高度および海面高度の勾配等を含む。水深、水温は、XBT(eXpendable Bathy Thermograph:透過式水温水深計)により検出した水温、水深の値等を含む。
観測データDB111は取得した観測データを格納する。観測データは、後述するユーザー情報ごとに格納される。
The observation data acquisition unit 110 acquires user observation data. The observation data includes latitude and longitude information, fish detection information, catch amount for each catch target, chlorophyll amount, water depth, water temperature, salinity concentration, flow velocity, mixed layer depth, sea level altitude, sea level altitude gradient, and the like. The water depth and the water temperature include a water temperature and a water depth value detected by XBT (eXpendable Bath Thermography).
The observation data DB 111 stores the acquired observation data. The observation data is stored for each user information described later.

ユーザー情報DB120は、ユーザー情報を格納する。ユーザー情報は、当該ユーザーの名前、認証用のパスワード、当該ユーザーが所属する船団等のグループについての情報、当該ユーザーの漁獲対象等を含む。さらに、共有相手等の他ユーザーから確認するための、主な操業地域などのようなプロフィール情報を記録するようにしてもよい。
グループの情報については、事前に設定するようにしてもよいし、図示しない入力部により新規のグループを登録できるようにしてもよい。
The user information DB 120 stores user information. The user information includes the name of the user, a password for authentication, information about a group such as a fleet to which the user belongs, a catch target of the user, and the like. Furthermore, you may make it record profile information like the main operation area etc. for confirming from other users, such as a share partner.
The group information may be set in advance, or a new group may be registered using an input unit (not shown).

なお、観測データおよびユーザー情報の項目や数については、事前に設定しておくようにしてもよいし、図示しないインターフェース等を介して増減できるようにしてもよい。   Note that the items and number of observation data and user information may be set in advance, or may be increased or decreased via an interface (not shown).

共有情報DB130は、ユーザー毎に、そのユーザーが観測した全ての観測データの共有を許可する相手、すなわち、共有ユーザー又は共有グループについて設定した情報である、共有情報を格納する。   The shared information DB 130 stores, for each user, shared information that is information set for a partner who is allowed to share all observation data observed by the user, that is, a shared user or a shared group.

公開情報DB170は、ユーザーが観測した観測データの項目毎に、公開を許可する範囲を設定した、公開情報をユーザー情報ごとに格納する。   The public information DB 170 stores public information for each piece of user information in which a range for which disclosure is permitted is set for each observation data item observed by the user.

漁場予測要求取得部140は、ユーザーからの漁場予測を要求する信号を取得する。漁場予測要求は、全ての漁獲対象について要求してもよいし、漁獲対象毎に要求してもよい。   The fishing ground prediction request acquisition unit 140 acquires a signal requesting fishing ground prediction from the user. The fishing ground prediction request may be requested for all fishing targets or may be requested for each fishing target.

漁場予測部141は、漁場予測要求が入力されると、漁場予測をおこなったユーザーのユーザー情報や、指定した漁獲対象についての共有情報等を各DBから取得する。取得した結果から、予測要求をおこなったユーザーが共有することができる観測データである共有観測データを、観測データDB111から取得する。自身の観測データと、取得した共有観測データと、人工衛星等による観測や、数値シミュレーション等により求められた外部海洋環境データから漁獲対象についての漁場予測を行う。なお、漁場予測の際には、自身の観測データ、共有観測データ、外部海洋環境データのいずれか、又は組み合わせにより漁場予測をおこなうようにしてもよい。
漁場予測の手法については後述する。
When a fishing ground prediction request is input, the fishing ground prediction unit 141 acquires, from each DB, user information of a user who has made a fishing ground prediction, shared information regarding a designated fishing target, and the like. From the acquired result, the shared observation data, which is the observation data that can be shared by the user who made the prediction request, is acquired from the observation data DB 111. Predict fishing grounds for fishing targets from own observation data, acquired shared observation data, observations by artificial satellites, external marine environment data obtained by numerical simulation, etc. In addition, when predicting a fishing ground, the fishing ground may be predicted based on any one or a combination of its own observation data, shared observation data, and external marine environment data.
The fishing ground prediction method will be described later.

予測式更新部142は、漁場予測141における漁場予測結果について、漁場予測結果と、ユーザーが観測した実際の漁獲量を用いて、漁場予測結果を算出する予測式を修正し、更新する。実際漁獲結果に基づき予測式を修正、更新することにより、予測式の精度が向上する。修正、更新の手法については後述する。   The prediction formula update unit 142 corrects and updates the prediction formula for calculating the fishing ground prediction result for the fishing ground prediction result in the fishing ground prediction 141 using the fishing ground prediction result and the actual catch amount observed by the user. By correcting and updating the prediction formula based on the actual catch result, the accuracy of the prediction formula is improved. The correction and update methods will be described later.

外部データ取得部160は、外部の海洋環境データベースなどが有する外部データを取得する。なお、外部データの取得の際に、外部データにおけるデータ項目および形式が本漁場予測システム10にて用いる形式と合致していない場合は、観測データDBに記録されているデータ形式と同じ形式に変換し、取得するようにしてもよい。
外部データDB161は、外部の海洋環境データベースなどから取得した外部データを格納する。
外部の海洋環境データベースから取得する外部データには、人工衛星により観測した海洋環境データや、数値シミュレーションにより算出された海洋環境データなどが含まれる。
外部の海洋環境データベースとしては、一般財団法人気象業務支援センター(http://www.jmbsc.or.jp/)より配布されている北太平洋解析予報格子点資料及び北西太平洋解析予報格子点資料などが含まれ、任意のデータベースを利用することができる。
The external data acquisition unit 160 acquires external data included in an external marine environment database. When acquiring external data, if the data items and format in the external data do not match the format used in the fishing ground prediction system 10, it is converted into the same format as the data format recorded in the observation data DB. And you may make it acquire.
The external data DB 161 stores external data acquired from an external marine environment database or the like.
The external data acquired from the external marine environment database includes marine environment data observed by an artificial satellite, marine environment data calculated by numerical simulation, and the like.
As external marine environment database, North Pacific analysis forecast grid data and Northwest Pacific analysis forecast grid data distributed by the Japan Meteorological Business Support Center (http://www.jmbsc.or.jp/), etc. Any database can be used.

なお、外部データ取得部160については、常に動作するようにしてもよいし、ユーザーが希望した場合にのみ動作するようにしてもよい。   Note that the external data acquisition unit 160 may always operate, or may operate only when the user desires.

ユーザー端末200は、送信部210、予測結果取得部220、漁場予測地図表示部230を備える。   The user terminal 200 includes a transmission unit 210, a prediction result acquisition unit 220, and a fishing ground prediction map display unit 230.

送信部210により、図示しない入力部により入力された、共有情報、ユーザー情報、公開情報、漁場予測要求を、漁場予測装置100へと送信される。更に、ユーザーが観測した観測データが漁場予測装置100へと送信される。
観測データのうち、漁獲量については図示しない入力部等により入力された時点、もしくは、事前に設定した任意のタイミング等で送信される。その他の観測データは、観測と同時に送信されるようにしてもよいし、一定の期間毎に送信されるようにしてもよい。
The transmission unit 210 transmits the shared information, the user information, the public information, and the fishing ground prediction request input by the input unit (not shown) to the fishing ground prediction device 100. Furthermore, observation data observed by the user is transmitted to the fishing ground prediction apparatus 100.
Among the observation data, the catch is transmitted at the time when it is input by an input unit (not shown) or at an arbitrary timing set in advance. Other observation data may be transmitted simultaneously with the observation, or may be transmitted at regular intervals.

予測結果取得部220は、漁場予測部141にて算出された漁場予測結果を取得する。   The prediction result acquisition unit 220 acquires the fishing ground prediction result calculated by the fishing ground prediction unit 141.

漁場予測地図表示部230は、予測結果取得部220にて取得した漁場予測結果を反映した漁場予測地図を表示する。また、漁場予測地図には、漁場予測結果のみではなく、漁獲量が記録された地点などの、その他の情報を表示するようにしても良い。   The fishing ground prediction map display unit 230 displays a fishing ground prediction map reflecting the fishing ground prediction result acquired by the prediction result acquisition unit 220. Moreover, you may make it display not only a fishing ground prediction result but other information, such as the point where the catch amount was recorded, on a fishing ground prediction map.

以下、漁場予測部141にて用いる漁場予測手法について説明する。   Hereinafter, the fishing ground prediction method used in the fishing ground prediction unit 141 will be described.

本実施の形態1では、漁場予測部141において、HSIモデルを用いた漁場予測を行う。
HSI(Habitat Suitability Index)モデルは漁獲対象の資源量とその海域の環境変数を用いて、各環境変数と資源量を統計的に比較し、環境変数の値ごとに対象魚種にとってどの程度生息しやすいかを数値化したSuitability Index(SI)を求め、それらを統合し、環境場が総合的に見て、漁獲対象にとってどの程度好適であるかを数値化したHSI値を求めるという手法である。
In the first embodiment, the fishing ground prediction unit 141 performs fishing ground prediction using an HSI model.
The HSI (Habbit Sustainability Index) model uses the amount of resources to be caught and environmental variables in the sea area to statistically compare each environmental variable with the amount of resources. This is a method of obtaining a suitability index (SI) that is digitized as to whether it is easy, integrating them, and obtaining an HSI value that quantifies how suitable the environment field is for a catch target.

まず、環境変数ごとに、環境変数の値と漁獲対象の漁獲量実測値との関係を表すSI曲線を算出する。
本実施の形態1において、漁場予測に用いる環境変数として、海面水温(SST)、海面高度(SSH)、海面高度の勾配(∇SSH)を用いる。また、漁獲量としては単位努力量当たり漁獲量を表すCPUE(Catch Per Unit Effort)を用いる。
First, for each environmental variable, an SI curve representing the relationship between the value of the environmental variable and the actual fish catch value is calculated.
In the first embodiment, sea surface temperature (SST), sea level altitude (SSH), and sea level altitude gradient (∇SSH) are used as environmental variables used for fishing ground prediction. Moreover, CPUE (Catch Per Unit Effort) representing the catch per unit effort is used as the catch.

SIの値は各環境変数ごとに、以下の数1で定義される。   The value of SI is defined by the following formula 1 for each environment variable.

Figure 0006570031
数1に示すSIの値を算出するために、観測データ中のCPUEの値と、対応する各環境変数の値を抽出する。その後、抽出したデータを用いて、スプライン平滑化手法を用いて、各環境変数と、CPUEの値についてSI曲線を作成する。
数1において、YfitはSI曲線より求めた、任意の環境変数の値におけるln(CPUE)の値を表している。
Figure 0006570031
In order to calculate the SI value shown in Equation 1, the CPUE value in the observation data and the corresponding environment variable values are extracted. After that, using the extracted data, an SI curve is created for each environment variable and CPUE value using a spline smoothing technique.
In Equation 1, Yfit represents the value of ln (CPUE) in the value of any environment variable obtained from the SI curve.

漁場結果であるHSIを予測するHSI予測式を以下の数2に示す。   The HSI prediction formula for predicting the HSI that is the fishing ground result is shown in the following formula 2.

Figure 0006570031
Figure 0006570031

なお、数2においては各環境変数が漁獲対象の生息へ与える影響の度合いが同程度であることを前提とし、各環境変数の積よりHSI値を算出している。
このようにして算出されたHSI値は0から1の値を示し、その値が大きいほど、その地点での環境が漁獲対象の生息にとって好適であることを表す。
In Equation 2, the HSI value is calculated from the product of each environmental variable on the assumption that each environmental variable has the same degree of influence on the habitat of the fishing target.
The HSI value calculated in this way indicates a value from 0 to 1, and the larger the value, the more suitable the environment at that point is for the habitat of the fishing target.

数2に従い漁場の各地点、すなわち緯度経度ごとに、HSIの値を算出することで漁場予測の結果とする。なお、緯度経度ごとのHSI値を求めるために、各地点における各環境変数の値から、数1におけるYfitを求め、数1に代入する。この際の各地点における環境変数の値は、観測データが存在する地点については観測データを取得し、観測データが存在しない地点については、予測結果を出力しないか、外部データから環境変数の値を取得し、予測結果を出力するようにしてもよい。   The HSI value is calculated for each point of the fishing ground, that is, for each latitude and longitude according to Equation 2, and the result of the fishing ground prediction is obtained. In order to obtain the HSI value for each latitude and longitude, Yfit in Equation 1 is obtained from the value of each environment variable at each point, and is substituted into Equation 1. At this time, the environmental variable value at each point is obtained for the point where the observation data exists, and for the point where the observation data does not exist, the prediction result is not output or the value of the environmental variable is set from the external data. You may make it acquire and output a prediction result.

本実施の形態1において、漁獲量についてはCPUEを採用しているが、操業時の漁船の位置(緯度、経度)など任意の変数を用いてもよい。海洋環境データについては海面水温、海面高度、海面高度の勾配の3種を採用しているが、塩分濃度、混合層深さ、流速など任意の変数を用いてもよい。
また、HSI値の算出方法については、漁獲対象の生息密度とHSI値との間に線形関係が得られる算出手法であればよく、SI値の加算、乗算、加算と乗算との混合、Geometric Mean Modelなどの手法を用いてもよい。
In this Embodiment 1, CPUE is employ | adopted about the amount of catch, However, You may use arbitrary variables, such as the position (latitude, longitude) of the fishing boat at the time of operation. For the marine environment data, three types of sea surface temperature, sea surface altitude, and sea level altitude gradient are adopted, but any variable such as salinity, mixed layer depth, and flow velocity may be used.
The calculation method of the HSI value may be any calculation method that can obtain a linear relationship between the population density of the catch target and the HSI value. The SI value addition, multiplication, mixture of addition and multiplication, Geometric Mean A technique such as Model may be used.

以下、予測式更新部142における予測結果の更新手法について説明する。   Hereinafter, a method for updating a prediction result in the prediction formula update unit 142 will be described.

ある時刻T0において作成したHSIモデルを初期モデルとする。そして、初期モデル作成から任意の時刻Tまで操業を続ける。このような時刻Tにおいて予測式を更新する場合を例に説明をおこなう。
まず、時刻T0における全てのSIとCPUEに関するデータを標準化したものを用いて、CPUEを目的変数、各SIを説明変数とする回帰分析を行う。
ここで各SI毎に算出された時刻T0における回帰係数を記録しておく。
次に、時刻Tにおいて再び全てのSIとCPUEに関するデータを標準化したものを用いて上記と同様の条件で回帰分析を行う。そして、各SI毎の時刻Tにおける回帰係数を記録する。
T0からTまでに新たな観測データが追加されたことにより、HSIモデルにおける各SIの寄与度の変化が、回帰係数の変化として表れる。
時刻Tにおける回帰係数を、時刻T0における回帰係数で除算したものをα1、α2、α3とする。各SIのCPUEに対する寄与度の変化を、HSI値の算出時に掛け合わせることで、観測データの追加による各SI値の変化を反映する。
従って、更新されたHSIモデルは以下の数3のようになる。
The HSI model created at a certain time T0 is set as an initial model. Then, the operation is continued from the initial model creation to an arbitrary time T. The case where the prediction formula is updated at such time T will be described as an example.
First, regression analysis using CPUE as an objective variable and each SI as an explanatory variable is performed using data obtained by standardizing all SI and CPUE data at time T0.
Here, the regression coefficient at time T0 calculated for each SI is recorded.
Next, regression analysis is performed under the same conditions as described above using data obtained by standardizing all SI and CPUE data at time T again. Then, the regression coefficient at time T for each SI is recorded.
By adding new observation data from T0 to T, a change in the contribution of each SI in the HSI model appears as a change in the regression coefficient.
Α1, α2, and α3 are obtained by dividing the regression coefficient at time T by the regression coefficient at time T0. By multiplying the change in the contribution of each SI to the CPUE when calculating the HSI value, the change in each SI value due to the addition of observation data is reflected.
Therefore, the updated HSI model is as shown in Equation 3 below.

Figure 0006570031
Figure 0006570031

このようにして算出したHSIモデルを漁場予測部141へと出力し、漁場予測部141における予測式を更新する。   The HSI model calculated in this way is output to the fishing ground prediction unit 141, and the prediction formula in the fishing ground prediction unit 141 is updated.

なお、本実施の形態1における、予測結果の更新手法は上記の手法に限定されるものではなく、漁場推定モデルの出力する値と実際の漁獲量を比較し、漁場推定モデルの出力が実際の漁獲量へと近づくように漁場推定モデルを修正する手法であれば、任意の手法を用いてもよい。
また、予測式更新部142の動作タイミング、すなわち予測式の更新タイミングについては、更新の要求があった場合にのみ更新するようにしてもよいし、一定の期間を設け、当該期間経過毎に自動的に更新するようにしてもよい。
In addition, the update method of the prediction result in this Embodiment 1 is not limited to said method, The value output from a fishing ground estimation model is compared with an actual catch, and the output of a fishing ground estimation model is actual. Any method may be used as long as it corrects the fishing ground estimation model so as to approach the catch.
In addition, the operation timing of the prediction formula update unit 142, that is, the update timing of the prediction formula may be updated only when there is a request for update, or a certain period is provided, and the operation is automatically performed every time the period has elapsed. You may make it update automatically.

なお、本実施の形態1における漁場予測装置100およびユーザー端末200は、数値演算、数値の入力、その結果の記録、出力等が可能であればよく、具体的には、CPU、メモリ、表示部、入出力インタフェース及び通信装置等を備えるコンピュータや、専用のハードウェアを使用することができる。   Note that the fishing ground prediction apparatus 100 and the user terminal 200 according to the first embodiment are only required to be able to perform numerical calculations, input numerical values, and record and output the results. Specifically, a CPU, a memory, and a display unit In addition, a computer having an input / output interface and a communication device, or dedicated hardware can be used.

また、本実施の形態1においては、漁場予測部141においてHSIモデルを用いて漁場予測を行っているが、LASSO回帰などの回帰分析手法、生態的地位因子分析モデル(ENFA)及び最大エントロピーモデル(MaxEnt)などの他の手法を用いて漁場予測を行っても良い。   In the first embodiment, the fishing ground prediction unit 141 performs fishing ground prediction using an HSI model. However, a regression analysis method such as LASSO regression, an ecological status factor analysis model (ENFA), and a maximum entropy model ( You may perform fishing ground prediction using other methods, such as MaxEnt.

<動作>
図2は、本実施の形態1における漁場予測システム10のユーザー情報、共有情報、および、公開情報を登録する際の概略動作を示したフローチャートである。以下、それぞれの動作につき図2を参照しながら説明する。
<Operation>
FIG. 2 is a flowchart showing a schematic operation when registering user information, shared information, and public information of the fishing ground prediction system 10 according to the first embodiment. Hereinafter, each operation will be described with reference to FIG.

ユーザー情報、共有情報及び公開情報を登録するために、まずユーザー名、パスワードなどの認証情報がユーザー端末200により入力される(S201)。入力された認証情報は送信部210により、漁場予測装置100へと送信される。   In order to register user information, shared information, and public information, first, authentication information such as a user name and a password is input by the user terminal 200 (S201). The input authentication information is transmitted to the fishing ground prediction apparatus 100 by the transmission unit 210.

新規のユーザーである場合は、入力された認証情報は、ユーザー情報DB120へ格納される。その後ステップS204へと進む。
登録済みのユーザーである場合は、認証情報を照合し、ユーザー認証を行う(S202)。
If the user is a new user, the input authentication information is stored in the user information DB 120. Thereafter, the process proceeds to step S204.
If the user is a registered user, the authentication information is checked and user authentication is performed (S202).

そして、認証結果をユーザー端末200へと送信する(S203)。   Then, the authentication result is transmitted to the user terminal 200 (S203).

認証に失敗した場合(S204におけるNOの場合)、動作を終了する。
認証に成功した場合(S204におけるYESの場合)、ユーザー情報等の入力を希望するかどうかを、ユーザー端末200により入力される(S205)。
If the authentication fails (NO in S204), the operation is terminated.
If the authentication is successful (YES in S204), whether or not to input user information or the like is input by the user terminal 200 (S205).

次に、ユーザー情報等の入力を希望するか否かについて、ユーザー端末200により選択される(S205)。
ユーザー情報等の入力を希望せずに、漁場予測などの他の動作を希望する場合(S205におけるNOの場合)、他の画面に遷移する、もしくは動作を終了する。
ユーザー情報等の入力を希望する場合(S205におけるYESの場合)、漁場予測装置100に事前に設定された、漁獲対象の種類についてデータが取得され、ユーザー端末200へと送信される(S206)。
Next, whether or not to input user information or the like is selected by the user terminal 200 (S205).
When other operations such as fishing ground prediction are desired without requesting input of user information or the like (NO in S205), the screen is shifted to another screen or the operation is terminated.
When input of user information or the like is desired (in the case of YES in S205), data regarding the type of fishing target set in advance in the fishing ground prediction apparatus 100 is acquired and transmitted to the user terminal 200 (S206).

ユーザー端末200により、送信された漁獲対象種別の中から、漁獲対象が設定される(S207)。なお、漁獲対象については、複数設定されてもよい。   The catch target is set from the sent catch target type by the user terminal 200 (S207). A plurality of catch targets may be set.

次に、ユーザー情報DB130に既に登録されているユーザー名、グループ情報についてデータが取得され、ユーザー端末200へと送信される(S208)。   Next, data on the user name and group information already registered in the user information DB 130 is acquired and transmitted to the user terminal 200 (S208).

ユーザー端末200により、送信されたグループ情報の中から、ユーザーが所属するグループが設定される(S209)。どのグループにも所属していない場合は、グループ未所属である旨が選択される。
なお、当該ユーザーがそのグループに所属することを許可するかどうかについては、各グループ毎に代表ユーザーを設定し、代表ユーザーが承認することで当該グループへの所属が認められる。
The user terminal 200 sets the group to which the user belongs from the transmitted group information (S209). If it does not belong to any group, it is selected that the group does not belong.
Whether or not to permit the user to belong to the group is set for each group, and the representative user approves the membership to the group.

更に、ユーザー端末200により、送信されたユーザー及びグループ情報の中から、ユーザーが観測した全ての観測データの共有を許可するユーザー及びグループが設定される(S210)。なお、共有を許可するユーザー及びグループについては複数選択されても、1つも選択されなくてもよい。
なお、共有を希望するユーザー間で、相互に共有を許可するように設定されていない場合、双方ともに、観測データの共有は許可されない。共有を希望する対象がグループであった場合は、グループ毎に設定された代表ユーザーにより、承認がなされた場合、観測データの共有が許可される。
Furthermore, the user terminal 200 sets a user and a group that permit sharing of all observation data observed by the user from the transmitted user and group information (S210). Note that a plurality of users and groups that are allowed to share may be selected, or none may be selected.
In addition, when the user who wants to share is not set to permit mutual sharing, observation data sharing is not permitted for both. If the object to be shared is a group, sharing of observation data is permitted if approval is given by a representative user set for each group.

次に、漁場予測装置100に事前に設定された、観測データの全ての項目についてデータが取得され、ユーザー端末200へと送信される(S211)。   Next, data is acquired for all items of observation data set in advance in the fishing ground prediction apparatus 100 and transmitted to the user terminal 200 (S211).

ユーザー端末200により、送信された観測データの全ての項目と、S208にて送信されたユーザー名、グループ情報を用いて、観測データの項目のうち、どの項目を、どのユーザー及びグループへ公開するかについて設定される(S212)。   Which items of observation data are to be disclosed to which users and groups using all items of observation data transmitted by the user terminal 200 and the user name and group information transmitted in S208. (S212).

最後に設定終了の動作が割り当てられたボタンが押下される等の、設定終了動作が行われることにより、漁獲対象、所属グループ、共有情報、公開情報の各設定情報について、漁場予測装置100へと送信される(S213)。各設定情報は送信部210により送信される。   Finally, a setting end operation, such as pressing a button to which a setting end operation is assigned, is performed, so that each setting information of the catch target, the belonging group, the shared information, and the public information is sent to the fishing ground prediction apparatus 100. It is transmitted (S213). Each setting information is transmitted by the transmission unit 210.

漁場予測装置100へと送信された各設定情報は、それぞれ対応するDBへと格納される(S214)。漁獲対象及び所属グループの設定情報についてはユーザー情報DB120へ格納される。共有情報の設定情報については、共有情報DB130へ格納される。公開情報の設定情報については、公開情報DBへ格納される。   Each setting information transmitted to the fishing ground prediction apparatus 100 is stored in the corresponding DB (S214). The setting information of the catch target and the group to which it belongs is stored in the user information DB 120. The shared information setting information is stored in the shared information DB 130. The public information setting information is stored in the public information DB.

図4はこの発明の実施の形態1に係るユーザー端末200における、漁獲対象の設定(ステップS207)、所属グループの設定(ステップS209)、共有情報の設定(ステップS210)の動作中の画面表示例を示したものである。   FIG. 4 shows an example of a screen display during the operation of the setting of the catch target (step S207), the setting of the belonging group (step S209), and the setting of the shared information (step S210) in the user terminal 200 according to Embodiment 1 of the present invention. Is shown.

図5はこの発明の実施の形態1に係るユーザー端末200における、公開情報の設定(ステップS213)の動作中の画面表示例を示したものである。   FIG. 5 shows a screen display example during the operation of setting public information (step S213) in the user terminal 200 according to the first embodiment of the present invention.

図3は、本実施の形態1における漁場予測システム10の漁場予測及び、予測結果の表示についての概略動作を示したフローチャートである。以下、それぞれの動作につき図3を参照しながら説明する。   FIG. 3 is a flowchart showing a schematic operation of the fishing ground prediction system 10 according to the first embodiment about the fishing ground prediction and the display of the prediction result. Hereinafter, each operation will be described with reference to FIG.

まず、ユーザー端末により、漁場予測要求が送信される(S301)。漁場予測要求は、漁獲対象の情報と、送信したユーザーのユーザー名と共に送信部210により漁場予測装置100へ送信される。   First, a fishing ground prediction request is transmitted from the user terminal (S301). The fishing ground prediction request is transmitted to the fishing ground prediction apparatus 100 by the transmitting unit 210 together with the information about the fishing target and the user name of the transmitted user.

漁場予測要求取得部110は漁場予測要求及びユーザー名を取得し、漁場予測部141は漁場予測を開始する(S302)。   The fishing ground prediction request acquisition unit 110 acquires a fishing ground prediction request and a user name, and the fishing ground prediction unit 141 starts fishing ground prediction (S302).

取得したユーザー名に対応するユーザー情報を、ユーザー情報DB120から取得する。同様に共有情報および公開情報を、共有情報DB130、公開情報DB170から取得する(S303)。   User information corresponding to the acquired user name is acquired from the user information DB 120. Similarly, shared information and public information are acquired from the shared information DB 130 and public information DB 170 (S303).

次に、取得したユーザー情報及び共有情報をチェックし、漁場予測を希望するユーザーに対して情報の共有を許可しているユーザーを特定する。その後、特定したユーザーについて記録された全ての観測データを、観測データDB111から取得する(S304)。
なお、情報の共有を希望するユーザー又はグループと、漁場予測を希望するユーザー間で、相互に情報の共有を許可するように設定されていない場合、当該共有相手の観測情報を取得することができない。
本実施の形態1においては、このように自らの観測データを共有するという行為により、他者の観測データを追加して予測を行った、高精度の漁場予測結果を得ることができるというインセンティブが発生する。
なお、インセンティブについては、金銭などのより直接的な報酬を得られるようにしてもよい。その場合、共有するという行為に比して、公開するという行為のほうが報酬が高くなる等、公開する項目数、相手の数に比例して報酬が変動するようにしてもよい。
Next, the acquired user information and shared information are checked, and a user who is permitted to share information with a user who wants to predict a fishing ground is specified. Thereafter, all observation data recorded for the specified user is acquired from the observation data DB 111 (S304).
In addition, if it is not set to allow sharing of information between the user or group who wants to share information and the user who wants to predict fishing grounds, the observation information of the other party cannot be acquired .
In Embodiment 1, there is an incentive to obtain a highly accurate fishing ground prediction result obtained by making a prediction by adding observation data of others by the act of sharing own observation data in this way. Occur.
As for the incentive, a more direct reward such as money may be obtained. In that case, the reward may vary in proportion to the number of items to be disclosed and the number of opponents, for example, the reward will be higher for the act of publishing than the act of sharing.

さらに、取得した公開情報をチェックし、漁場予測を希望するユーザーに対して情報の公開を許可しているユーザーおよび観測データの項目を特定する。その後、特定したユーザーおよび観測データの項目に対応する観測データを、観測データDB111から取得する(S305)。   Furthermore, the acquired public information is checked, and the user who is permitted to disclose information to the user who wishes to predict the fishing ground and the items of observation data are specified. Thereafter, observation data corresponding to the identified user and observation data items is acquired from the observation data DB 111 (S305).

また、漁場予測のために外部データDB161より、外部データを取得する(S306)。
なお、外部データには、人工衛星により観測した海洋環境データや、数値シミュレーションにより算出された海洋環境データなどが含まれる。
Further, external data is acquired from the external data DB 161 for fishing ground prediction (S306).
The external data includes marine environment data observed by an artificial satellite, marine environment data calculated by numerical simulation, and the like.

そして、ステップS306までに取得したデータを用いて漁場の予測を行い、ユーザー端末200へと送信する。(S307)。本実施の形態1においては、取得したデータ内の、緯度経度毎の、漁獲対象の漁獲量と、海面水温、海面高度、海面高度の勾配の情報を用いて、HSIモデルを作成する。このように作成されたHSIモデルによる漁場予測結果とは、緯度経度の情報毎に0から1までで表されるHSIの値が格納された三次元行列データとなる。   Then, the fishing ground is predicted using the data acquired up to step S <b> 306 and transmitted to the user terminal 200. (S307). In the first embodiment, an HSI model is created using information on the catch amount, the sea surface temperature, the sea surface altitude, and the sea surface altitude gradient for each latitude and longitude in the acquired data. The fishing ground prediction result based on the HSI model created in this way is three-dimensional matrix data in which HSI values represented from 0 to 1 are stored for each latitude and longitude information.

漁場予測装置100より送信された漁場予測結果は、予測結果取得部220にて取得される。   The fishing ground prediction result transmitted from the fishing ground prediction apparatus 100 is acquired by the prediction result acquisition unit 220.

最後に、漁場予測地図表示部230は、ユーザー端末200が有する地図情報上に、取得した予測結果をプロットした、漁場予測地図を作成する。そして、漁場予測地図をユーザー端末200上に表示する(S309)。漁場予測地図は、ユーザー端末上での図示しない入力手段による操作や、緯度、経度情報の指定により、地図上の任意の位置における漁場予測結果の確認が可能となる。   Finally, the fishing ground prediction map display unit 230 creates a fishing ground prediction map in which the obtained prediction results are plotted on the map information that the user terminal 200 has. And a fishing ground prediction map is displayed on the user terminal 200 (S309). The fishing ground prediction map can confirm the fishing ground prediction result at an arbitrary position on the map by an operation by an input means (not shown) on the user terminal or designation of latitude and longitude information.

図6はこの発明の実施の形態1に係るユーザー端末200における、漁場予測結果を地図上に表示(ステップS309)する動作中の画面表示例を示したものである。   FIG. 6 shows a screen display example during operation for displaying the fishing ground prediction result on the map (step S309) in the user terminal 200 according to Embodiment 1 of the present invention.

以上より、本実施の形態1によれば、以下のような効果を奏する。   As described above, according to the first embodiment, the following effects can be obtained.

漁場予測装置100は、ユーザー情報DB120、共有情報DB130、公開情報DB170に格納されたユーザー間、グループ間の共有設定情報に基づいて共有がなされた観測データを用いて、漁場予測部141にて漁場を予測するよう構成されているので、不必要なデータの漏洩の心配がなく、漁労データの効率的な共有が可能となるという効果を奏する。
また、漁場予測装置100は、情報の共有を希望するユーザー又はグループと、漁場予測を希望するユーザー間で、相互に情報の共有を許可するように設定されていない場合、当該共有相手の観測情報を取得することができないよう構成されているので、自分の観測データを共有することで、他者の観測データを追加して予測した、高精度な漁場予測結果を得ることができるというインセンティブが発生する。そのため、より積極的なデータの共有が可能となるという効果を奏する。
The fishing ground prediction apparatus 100 uses the observation data shared based on the sharing setting information between the users and the groups stored in the user information DB 120, the shared information DB 130, and the public information DB 170, in the fishing ground prediction unit 141. Therefore, it is possible to share fishery data efficiently without worrying about unnecessary data leakage.
In addition, when the fishing ground prediction device 100 is not set to permit mutual sharing of information between a user or group who desires sharing of information and a user who desires fishing ground prediction, the observation information of the sharing partner Since it is configured so that it is not possible to acquire data, there is an incentive that by sharing own observation data, it is possible to obtain highly accurate fishing ground prediction results predicted by adding observation data of others To do. Therefore, there is an effect that data can be shared more actively.

さらに、漁場予測装置100は、ユーザー端末から送信される最新の観測データが記録された観測データDB111を用いて、漁場予測部141にて漁場を予測するよう構成されているので、操業時の海洋環境を正確に把握可能となり漁場予測精度が向上するという効果を奏する。   Furthermore, the fishing ground prediction apparatus 100 is configured to predict the fishing ground in the fishing ground prediction unit 141 using the observation data DB 111 in which the latest observation data transmitted from the user terminal is recorded. The environment can be accurately grasped, and the fishery prediction accuracy is improved.

実施の形態2
以下、本発明の実施の形態2に係る海洋環境データ共有システムについて図7を参照して説明する。
Embodiment 2
The marine environment data sharing system according to Embodiment 2 of the present invention will be described below with reference to FIG.

<機能及び構成>
図7はこの発明の実施の形態2に係る海洋環境データ共有システム20の構成を示すブロック図である。
海洋環境データ共有システム20は、海洋環境データ共有装置700と、ユーザー端末800と、を備え、ユーザーにより観測された漁獲量や水温等の観測データと、ユーザーごとに設定された共有情報に基づいて共有された観測データから、漁場の予測を行うシステムである。
海洋環境データ共有装置700とユーザー端末800は人工衛星通信、LANやインターネット等のネットワークを介して接続されている。
ユーザー端末800は、操業を行う漁船などに設置されることを想定している。
<Function and configuration>
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the marine environment data sharing system 20 according to Embodiment 2 of the present invention.
The marine environment data sharing system 20 includes a marine environment data sharing device 700 and a user terminal 800, and is based on observation data such as catch and water temperature observed by the user, and shared information set for each user. It is a system that predicts fishing grounds from shared observation data.
The marine environment data sharing apparatus 700 and the user terminal 800 are connected via a network such as satellite communication, LAN, or the Internet.
The user terminal 800 is assumed to be installed on a fishing boat that operates.

なお、図7において、図1と同一符号のものは、同一または相当部分を示す。
上記実施の形態1と比較して、海洋環境データ共有システム1の構成は、共有情報に基づいて共有された観測情報のうち、希望する観測情報又はその組み合わせについて海洋地図上に表示するという点で相違している。その他の構成については、上記実施の形態1と同様であるため説明を省略する。
In FIG. 7, the same reference numerals as those in FIG. 1 denote the same or corresponding parts.
Compared to the first embodiment, the configuration of the marine environment data sharing system 1 is that the desired observation information or a combination thereof is displayed on the marine map among the observation information shared based on the shared information. It is different. Since other configurations are the same as those in the first embodiment, description thereof is omitted.

海洋環境データ共有装置700は、観測データ取得部110、観測データDB111、ユーザー情報DB120、共有情報DB130、共有要求取得部710、共有観測データ出力部720、外部データ取得部160、外部データDB161、公開情報DB170を備える。   The marine environment data sharing apparatus 700 includes an observation data acquisition unit 110, an observation data DB 111, a user information DB 120, a shared information DB 130, a sharing request acquisition unit 710, a shared observation data output unit 720, an external data acquisition unit 160, an external data DB 161, and a public release. An information DB 170 is provided.

また、ユーザー端末800は、送信部210、共有観測データ取得部810、海洋環境地図表示部820を備える。   The user terminal 800 includes a transmission unit 210, a shared observation data acquisition unit 810, and a marine environment map display unit 820.

共有要求取得部710は、ユーザー端末800によって指定された観測データについて、共有情報の出力を要求する信号である共有要求を取得する。共有要求は全ての漁獲対象について要求してもよいし、漁獲対象毎に要求してもよい。   The sharing request acquisition unit 710 acquires a sharing request that is a signal for requesting output of sharing information for the observation data specified by the user terminal 800. The sharing request may be requested for all fishing targets or may be requested for each fishing target.

共有観測データ出力部720は、入力された共有要求に従って、ユーザー情報DB120、共有情報DB130、公開情報DB170を参照し、観測データDB111から、共有が許可される観測データである共有観測データを取得する。また、共有観測データは、観測データのうち、ユーザー端末800によって指定された観測データについてのみ取得する。   The shared observation data output unit 720 refers to the user information DB 120, the shared information DB 130, and the public information DB 170 in accordance with the input sharing request, and acquires shared observation data that is observation data permitted to be shared from the observation data DB 111. . Shared observation data is acquired only for observation data specified by the user terminal 800 among the observation data.

共有観測データ取得部810は、共有観測データ出力部720から出力された共有観測データを取得する。   The shared observation data acquisition unit 810 acquires the shared observation data output from the shared observation data output unit 720.

海洋環境地図表示部820は、共有観測データ取得部810にて取得した共有データ、すなわちユーザーによって指定された観測データを地図上に表示した海洋環境地図を表示する。また、海洋環境地図には、ユーザー端末800によって指定された観測データのみではなく、外部データDB161から取得した一般的な海洋情報などの、その他の情報を表示するようにしても良い。   The marine environment map display unit 820 displays the marine environment map in which the shared data acquired by the shared observation data acquisition unit 810, that is, the observation data specified by the user is displayed on the map. The marine environment map may display not only the observation data specified by the user terminal 800 but also other information such as general marine information acquired from the external data DB 161.

<動作>
図8は、本実施の形態2における海洋環境データ共有システム20の、共有要求の出力情報、および、共有要求に従った共有観測データの出力と、出力結果を記載した海洋環境地図を表示する際の概略動作を示したフローチャートである。以下、それぞれの動作につき図8を参照しながら説明する。
図8におけるS303からS306の動作は、図3における番号の対応する動作と同一であるので、説明を省略する。
<Operation>
FIG. 8 shows the output of the sharing request, the output of the shared observation data according to the sharing request, and the marine environment map describing the output result of the marine environment data sharing system 20 according to the second embodiment. It is the flowchart which showed the outline operation | movement of. Hereinafter, each operation will be described with reference to FIG.
The operations from S303 to S306 in FIG. 8 are the same as the operations corresponding to the numbers in FIG.

まず、ユーザー端末800により、共有を希望する観測データの項目と、共有要求が送信される(S801)。共有要求は、漁獲対象の情報と、送信したユーザーのユーザー名と共に送信部210により海洋環境データ共有装置700へ送信される。   First, the user terminal 800 transmits an observation data item desired to be shared and a sharing request (S801). The sharing request is transmitted to the marine environment data sharing apparatus 700 by the transmission unit 210 together with the information on the catch target and the user name of the transmitted user.

共有要求取得部710は共有要求と、共有を希望する観測データの項目と、ユーザー名を取得し、観測データの共有を開始する(S802)。   The sharing request acquisition unit 710 acquires the sharing request, the observation data item desired to be shared, and the user name, and starts sharing the observation data (S802).

共有観測データ出力部720は、入力された共有要求に従って、ユーザー情報DB120、共有情報DB130、公開情報DB170を参照し、観測データDB111から、共有が許可される観測データである共有観測データを取得し、ユーザー端末800へと出力する(S803)。   The shared observation data output unit 720 refers to the user information DB 120, the shared information DB 130, and the public information DB 170 according to the input sharing request, and acquires shared observation data that is observation data permitted to be shared from the observation data DB 111. The data is output to the user terminal 800 (S803).

共有観測データ取得部810は、共有観測データ出力部720から出力された共有観測データを取得する(S804)。   The shared observation data acquisition unit 810 acquires the shared observation data output from the shared observation data output unit 720 (S804).

最後に、海洋環境地図表示部820は、ユーザー端末800が有する地図情報上に、取得した共有観測データを記載した、予測地図を作成する。そして海洋環境地図をユーザー端末800上に表示する(S805)。海洋環境地図は、ユーザー端末800上での図示しない入力手段による操作や、緯度、経度情報の指定により、地図上の任意の位置における共有観測データの確認が可能となる。   Finally, the marine environment map display unit 820 creates a predicted map that describes the acquired shared observation data on the map information that the user terminal 800 has. Then, the marine environment map is displayed on the user terminal 800 (S805). The ocean environment map can be used to confirm shared observation data at an arbitrary position on the map by an operation using an input unit (not shown) on the user terminal 800 and designation of latitude and longitude information.

以上より、本実施の形態2によれば、以下のような効果を奏する。   As described above, according to the second embodiment, the following effects are obtained.

海洋環境データ共有装置700は、ユーザー情報DB120、共有情報DB130、公開情報DB170に格納されたユーザー間、グループ間の共有設定情報に基づいて共有がなされた観測データを共有観測データ出力部720から出力するよう構成されているので、不必要なデータの漏洩の心配がなく、漁労データの効率的な共有が可能となるという効果を奏する。   The marine environment data sharing apparatus 700 outputs from the shared observation data output unit 720 the observation data shared based on the sharing setting information between users and groups stored in the user information DB 120, the sharing information DB 130, and the public information DB 170. As a result, it is possible to efficiently share fishing data without worrying about unnecessary data leakage.

以上、実施の形態1および2を参照して本発明を説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成及び動作については、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、当業者が理解しうる様々な変更を行うことができる。   Although the present invention has been described with reference to the first and second embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and operation of the present invention without departing from the spirit of the present invention.

10…漁場予測システム
20…海洋環境データ共有システム
100…漁場予測装置
110…観測データ取得部
111…観測データDB
120…ユーザー情報DB
130…共有情報DB
140…漁場予測要求取得部
141…漁場予測部
142…予測式更新部
160…外部データ取得部
161…外部データDB
170…公開情報DB
200、800…ユーザー端末
210…送信部
220…予測結果取得部
230…漁場予測地図表示部
700…海洋環境データ共有装置
710…共有要求取得部
720…共有観測データ出力部
810…共有観測データ取得部
820…海洋環境地図表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Fishing ground prediction system 20 ... Marine environment data sharing system 100 ... Fishing ground prediction apparatus 110 ... Observation data acquisition part 111 ... Observation data DB
120 ... User information DB
130 ... Shared information DB
140 ... fishery prediction request acquisition unit 141 ... fishery prediction unit 142 ... prediction formula update unit 160 ... external data acquisition unit 161 ... external data DB
170 ... Public information DB
200, 800 ... user terminal 210 ... transmission unit 220 ... prediction result acquisition unit 230 ... fishing ground prediction map display unit 700 ... marine environment data sharing device 710 ... sharing request acquisition unit 720 ... shared observation data output unit 810 ... shared observation data acquisition unit 820 ... Marine environment map display section

Claims (9)

ユーザーにより観測された海洋環境データである、観測データを取得する観測データ取得部と、
前記観測データを格納する観測データDBと、
ユーザー情報が格納された、ユーザー情報DBと、
前記観測データを、前記ユーザーごとに共有するか否かについての設定情報である、共有情報が格納された共有情報DBと、
漁場予測を要求する信号である漁場予測要求を取得する漁場予測要求取得部と、
取得した前記漁場予測要求があったユーザーについての、前記ユーザー情報と該ユーザーに関する前記共有情報に基づき共有された共有観測データから、漁場の予測を行う漁場予測部と、
を備える、漁場予測装置。
An observation data acquisition unit for acquiring observation data, which is marine environment data observed by a user;
An observation data DB for storing the observation data;
A user information DB in which user information is stored;
A shared information DB in which shared information is stored, which is setting information on whether to share the observation data for each user;
A fishing ground prediction request acquisition unit that acquires a fishing ground prediction request that is a signal for requesting a fishing ground prediction;
A fishing ground prediction unit that predicts a fishing ground from the shared observation data shared based on the user information and the shared information about the user for the user who has obtained the fishing ground prediction request,
A fishing ground prediction apparatus comprising:
前記漁場予測装置は、
外部のDBが有する海洋環境データである外部データを取得する、外部データ取得部と、
前記外部データを格納する外部データDBと、を更に備え、
前記漁場予測部は、前記外部データを用いて漁場の予測を行う、請求項1に記載の漁場予測装置。
The fishing ground prediction apparatus
An external data acquisition unit that acquires external data that is marine environment data possessed by an external DB;
An external data DB for storing the external data;
The fishing ground prediction apparatus according to claim 1, wherein the fishing ground prediction unit predicts a fishing ground using the external data.
前記漁場予測装置は、
各ユーザーの前記観測データの項目毎に、他のユーザーへ公開するかどうかを設定した情報である、公開情報データを格納する公開情報DBを更に備える、請求項1又は2に記載の漁場予測装置。
The fishing ground prediction apparatus
The fishing ground prediction apparatus according to claim 1 or 2, further comprising a public information DB that stores public information data, which is information that sets whether to disclose to other users for each observation data item of each user. .
前記漁場予測部は、
漁獲対象ごとの過去の漁獲量および、海域の状態を数値で表現した変数である、環境変数から、漁獲対象がどの程度生息し易いかを前記環境変数ごとに数値化したSI値、すなわちSuitability Indexの値を算出し、
前記SI値を統合することで、前記海域が前記漁獲対象にとってどの程度好適であるかを数値化したHSI値、すなわちHabitat Suitability Indexの値を用いて漁場の予測をすることを特徴とする、請求項1から3の何れかに記載の漁場予測装置。
The fishing ground prediction unit
The SI value, which is a numerical value for each environmental variable, shows how easily the fishing target is inhabited from the environmental variables, which are the variables that represent the past catch and the state of the sea area by numerical values. The value of
By integrating the SI value, the fishing ground is predicted using the HSI value obtained by quantifying how suitable the sea area is for the catch target, that is, the Habitat Suitability Index value. Item 4. A fishing ground prediction apparatus according to any one of Items 1 to 3.
前記漁場予測部は、前記漁獲対象の実際の漁獲量と、前記漁場の予測における前記SI値とを比較し、比較結果に基づいて前記予測結果を更新する、予測式更新部を更に備える請求項4に記載の漁場予測装置。   The said fishing ground prediction part is further provided with the prediction formula update part which compares the actual catch amount of the said fishing target, and the said SI value in the prediction of the said fishing ground, and updates the said prediction result based on a comparison result. 4. The fishing ground prediction apparatus according to 4. 前記観測データは、漁獲対象毎の、緯度経度情報、魚群探知情報、漁獲量、クロロフィル量、海水温、塩分濃度、流速、混合層深度、海面高度および海面高度の勾配のいずれか、又は組み合わせである、請求項1から5の何れかに記載の漁場予測装置。   The observation data may be any one or a combination of latitude and longitude information, fish detection information, catch, chlorophyll, seawater temperature, salinity, flow velocity, mixed layer depth, sea level altitude and sea level altitude gradient for each catch target. The fishing ground prediction apparatus according to any one of claims 1 to 5. 請求項1から6に記載の何れかの漁場予測装置と、ユーザー端末と、を備え、
前記ユーザー端末は、
前記観測データを前記漁場予測装置へ送信する送信部と、
前記漁場予測部から出力された予測結果を取得する予測結果取得部と、
前記予測結果を記載した漁場予測地図をユーザーへと表示する漁場予測地図表示部と、
を備えることを特徴とする漁場予測システム。
A fishing ground prediction apparatus according to any one of claims 1 to 6 and a user terminal,
The user terminal is
A transmission unit for transmitting the observation data to the fishing ground prediction device;
A prediction result acquisition unit for acquiring a prediction result output from the fishing ground prediction unit;
A fishing ground prediction map display unit for displaying to the user a fishing ground prediction map describing the prediction results;
A fishing ground prediction system comprising:
ユーザーにより観測された海洋環境データである、観測データを取得する観測データ取得部と、
前記観測データを格納する観測データDBと、
ユーザー情報が格納された、ユーザー情報DBと、
前記観測データを、前記ユーザーごとに共有するか否かについての設定情報である、共有情報が格納された共有情報DBと、
共有された観測データの出力を要求する信号である、データ共有要求を取得するデータ共有要求取得部と、
取得した前記データ共有要求があったユーザーについての、前記ユーザー情報と該ユーザーに関する前記共有情報に基づき共有された共有観測データを出力する共有観測データ出力部と、
を備える、海洋環境データ共有装置。
An observation data acquisition unit for acquiring observation data, which is marine environment data observed by a user;
An observation data DB for storing the observation data;
A user information DB in which user information is stored;
A shared information DB in which shared information is stored, which is setting information on whether to share the observation data for each user;
A data sharing request acquisition unit for acquiring a data sharing request, which is a signal for requesting output of shared observation data;
A shared observation data output unit that outputs shared observation data shared based on the user information and the shared information related to the user for the user who has obtained the data sharing request;
A marine environment data sharing device.
請求項8に記載の海洋環境データ共有装置と、ユーザー端末と、を備え、
前記ユーザー端末は、
前記観測データを前記海洋環境データ共有装置へ送信する送信部と、
前記共有観測データ出力部から出力された共有観測データを取得する共有観測データ取得部と、
前記共有観測データを記載した海洋環境地図をユーザーへと表示する海洋環境地図表示部と、
を備えることを特徴とする海洋環境データ共有システム。
A marine environment data sharing device according to claim 8 and a user terminal,
The user terminal is
A transmission unit for transmitting the observation data to the marine environment data sharing device;
A shared observation data acquisition unit for acquiring shared observation data output from the shared observation data output unit;
A marine environment map display unit displaying a marine environment map describing the shared observation data to the user;
Marine environment data sharing system characterized by comprising:
JP2015129487A 2015-06-29 2015-06-29 Fishing ground prediction device, fishing ground prediction system, marine environment data sharing device and marine environment data sharing system Active JP6570031B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015129487A JP6570031B2 (en) 2015-06-29 2015-06-29 Fishing ground prediction device, fishing ground prediction system, marine environment data sharing device and marine environment data sharing system
PCT/JP2016/066604 WO2017002533A1 (en) 2015-06-29 2016-06-03 Fishing-ground prediction device, fishing-ground prediction system, marine-environmental-data sharing device, and marine-environmental-data sharing system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015129487A JP6570031B2 (en) 2015-06-29 2015-06-29 Fishing ground prediction device, fishing ground prediction system, marine environment data sharing device and marine environment data sharing system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017012024A JP2017012024A (en) 2017-01-19
JP6570031B2 true JP6570031B2 (en) 2019-09-04

Family

ID=57608428

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015129487A Active JP6570031B2 (en) 2015-06-29 2015-06-29 Fishing ground prediction device, fishing ground prediction system, marine environment data sharing device and marine environment data sharing system

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP6570031B2 (en)
WO (1) WO2017002533A1 (en)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101836813B1 (en) * 2017-06-27 2018-03-12 대한민국 Prediction model for fishing condition and method thereof
KR102114543B1 (en) * 2018-03-27 2020-05-22 송진수 Method for Predicting Activity of Water Organism
JP7251777B2 (en) * 2019-03-26 2023-04-04 オーシャンソリューションテクノロジー株式会社 Fishing ground information provision device and fishery information provision program
JP6783006B1 (en) * 2019-12-27 2020-11-11 株式会社ライトハウス Communication terminals, programs and methods
CN111626467A (en) * 2020-04-08 2020-09-04 上海海洋大学 Correction method for estimating fishery resource amount by sea sweeping area and application thereof
CN111583051B (en) * 2020-05-13 2024-01-23 上海海洋大学 Ecological niche model-based method for evaluating habitat of large-eye tuna in Pacific ocean area
CN111680844B (en) * 2020-06-14 2024-01-05 上海海洋大学 Technical method for evaluating and predicting habitat of Atlantic Argentina sliding flexible fish in southwest based on water temperature vertical structure
WO2022113611A1 (en) * 2020-11-26 2022-06-02 古野電気株式会社 Fishing assistance device, fishing assistance method, and program
WO2022230333A1 (en) * 2021-04-26 2022-11-03 古野電気株式会社 Sea condition prediction device, sea condition prediction system, sea condition prediction method and program

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004271338A (en) * 2003-03-07 2004-09-30 Seiko Epson Corp Sharing system, terminal equipment and control method/program therefor, sharing method and sharing program for fish information, computer-readable recording medium stored with fish information sharing program, and computer-readable recording medium stored with control program for fish information terminal equipment
JP4849797B2 (en) * 2004-12-03 2012-01-11 喜代志 伊藤 Fishing ground prediction device

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017002533A1 (en) 2017-01-05
JP2017012024A (en) 2017-01-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6570031B2 (en) Fishing ground prediction device, fishing ground prediction system, marine environment data sharing device and marine environment data sharing system
Zeller et al. Estimating landscape resistance to movement: a review
Keating et al. Modeling utilization distributions in space and time
Yamada et al. Eliciting and integrating expert knowledge for wildlife habitat modelling
Kidney et al. An efficient acoustic density estimation method with human detectors applied to gibbons in Cambodia
McDonald The point process use‐availability or presence‐only likelihood and comments on analysis
Torney et al. Specialization and evolutionary branching within migratory populations
Schick et al. Estimating resource acquisition and at‐sea body condition of a marine predator
Zhu et al. A citizen data-based approach to predictive mapping of spatial variation of natural phenomena
Xiang et al. Bathymetry inversion with the gravity-geologic method: A study of long-wavelength gravity modeling based on adaptive mesh
Wingard et al. Estimating abundance of mountain ungulates incorporating imperfect detection: argali Ovis ammon in the Gobi Desert, Mongolia
Bradford et al. Accounting for subgroup structure in line-transect abundance estimates of false killer whales (Pseudorca crassidens) in Hawaiian waters
Wilson et al. Estimating animal utilization densities using continuous‐time Markov chain models
JP2006158239A (en) Fishery forecasting device and oceanic condition forecasting device
KR20200119732A (en) Method and device for generating high-resolution ocean data
Peel et al. Designing an effective mark–recapture study of Antarctic blue whales
Silva et al. Observing vegetation phenology through social media
Paradinas et al. Modelling spatially sampled proportion processes
Shaffer et al. Assessing the sustainability of Waiwai subsistence hunting in Guyana by comparison of static indices and spatially explicit, biodemographic models
Okamura et al. Abundance estimation of long-diving animals using line transect methods
Arce et al. A quantitative, hierarchical approach for detecting drift dives and tracking buoyancy changes in southern elephant seals
JP2019197323A (en) Prediction system and prediction method
JP6744767B2 (en) Human flow prediction device, parameter estimation device, method, and program
JP2021093092A (en) Fishery management system, information processing apparatus, method for controlling these, and program
Eneanya et al. Progress towards onchocerciasis elimination in Côte d’Ivoire: A geospatial modelling study

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150716

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180621

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20180621

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190709

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190731

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6570031

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250