平成19（2007）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	19−共研−2021		分野分類			統計数理研究所内分野分類			d
						主要研究分野分類			3
研究課題名	水産資源に対する観察データ解析のための統計推測
フリガナ 代表者氏名	ショウノ　ヒロシ 庄野　宏				ローマ字		Shono, Hiroshi
所属機関	水産総合研究センター　遠洋水産研究所
所属部局	熱帯性まぐろ資源部 数理解析研究室
職　　名	研究員
配分経費	研究費	40千円		旅　費		20千円		研究参加者数		7　人

研究目的と成果（経過）の概要

水産資源の利用と管理を適切に行うには、資源管理の単位となる系統群の判別と分布状況を解明し、系統群の死亡率、加入率の量的変化や、種間の相互関係、さらには環境の影響を把握していかなければならない。一般に我々観測者は水産資源の生息域を直接観測出来ない場合が多く、資源解析のために利用される調査データおよび漁業データは、観測値のバイアス、ランダムサンプリングからのズレ、データを取得する状況の不均一性に起因する超過変動など、解析を困難にする要因を多く抱える傾向にある。従って、統計的推測を行う上で土台となるデータとモデルの不確実性は大きく、そのため推測も複雑で困難となることが多い。

そのような水産資源を対象とした解析のアプローチとして、最尤法やBayes的手法をはじめ、最近ではセミパラメトリックモデル、推定方程式、経験Bayes法など多くの統計手法が利用されている。また、情報量規準をはじめとするモデル選択手法や、その不確実性を考慮した資源解析手法も活発に議論されている。

そこで本研究では、水産資源に対する観察データの性質を考慮した推測方法に関して改めて議論するとともに、適切な統計的手法・数理モデルの選択や新たな推測方法の提案について検討を行った。今年度の共同研究で取り扱った具体的なテーマとして、「樹形モデルによるCPUE解析」、「野生生物の移動モデル」、「ゲーム理論に基づく水産資源管理」、「漁業者組織内での利得配分ルールの検討」などが挙げられる。

特に、ゼロの多いサメ類など混獲データに関するCPUE（catch per unit effort:単位努力当たり漁獲量）の標準化について、ゼロ・キャッチを統一的に取り扱えるTweedie分布やZero-Inflated計数モデルなどを利用して解析を行い、これらのゼロ・データに特化した統計モデルの性能が良いことを計算機シミュレーションなどにより実証した。

今後は水産資源解析における実験計画の精密化、状態空間モデルなども含めたBayes的方法論の積極的な適用、そして既存の手法に縛られないモデルの考察のために、パラメトリックとノンパラメトリックの方法論的な融合を積極的に行う必要がある、と考えている。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

今年度に発表された業績（印刷中の論文等も含む）は以下の通りであり、研究成果は論文や学会発表のような形で実現している。

　Minami, M., Lennert-Cody, C. E., Gao, W., and Roman-Verdesoto, M. (2007): Modeling shark bycatch: The Zero-inflated negative binomial regression model with smoothing. Fisheries Research, 84(2). p.210-221.
　Minami, M. (2008): Statistical challenges for modeling data with many zero-valued Observations. The 2nd International Kurume Symposium on Biostatistics “Analysis of Longitudinal Data and Related Topics”
Kitada, S., Kitakado, T., and Kishino, H. (2007): Empirical Bayes inference of pairwise FST and its distribution in the genome. Genetics, 177. p. 861-873.
Okamura, H., Kiyota, M., and Kitakado, T. (2008): A resource selection model for analyzing pseudoreplicated data due to grouping behavior of animals. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, (in press)
Okamura, H., Iwasaki, T., and Miyashita, T. (2008): Toward the sustainable management of small cetacean fisheries around Japan. Fisheries Science, (in press)
岡村　寛 (2007): 小型鯨類の管理方法の検討. 東京大学海洋研究所共同利用研究集会「シミュレーションを用いた水産資源の管理 ?不確実性への挑戦?」，p.14-19.
岡村　寛・清田雅史 (2008): 対数正規分布を用いたトレンド推定の過ゼロデータによる偏り. 平成20年度日本水産学会春季大会講演要旨集, p.7.
岡村　寛 (2008): 高次生物の捕食が漁業に与える影響を評価するための複数種モデル. 平成20年度日本水産学会春季大会講演要旨集, p.359.
Shono, H. (2008): Application of the Tweedie distribution to zero-catch data in CPUE analysis. Fisheries Research, (in press)
Shono, H. (2008): Confidence interval estimation of the CPUE year trend in the delta-type two-step model. Fisheries Science, (in press)
庄野　宏 (2008): 統計モデルとデータマイニング手法の水産資源解析への応用[博士号論文].　水産総合研究センター報告. No.22, p.1-85
庄野 宏 (2007): 様々な統計モデルによる水産資源解析の実際. 科研費シンポジウム「生物情報を解明するための統計理論とその応用」予稿集 p.119-126
庄野 宏・余川浩太郎 (2007): 樹形モデルによるCPUE標準化と海域層別化の試み. 平成19年日本水産学会秋季大会講演要旨集, p.18.
Hakamada, T., Matsuoka, K., and Nishiwaki, S. (2007): Improvements of the JARPA abundance estimation of Antarctic minke whales based on JARPA Review Meeting recommendations. SC/59/IA11. Paper submitted to IWC/SC meeting.（第59回国際捕鯨委員会科学委員会提出論文）

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

統計数理研究所共同利用研究2「水産資源に対する観察データ解析のための統計推測」
（H19-共研-2021）
平成19年度共同利用研究集会

テーマ　　様々な統計手法や数理モデルを使用した水産資源解析の実際
開催期日　平成20年1月25日（金）
開催場所　統計数理研究所　研修室
参加者数　15人

研究参加者一覧
氏名	所属機関
岡村　寛	水産総合研究センター　遠洋水産研究所
北門　利英	東京海洋大学
椿　広計	筑波大学
袴田　高志	日本鯨類研究所
南　美穂子	統計数理研究所
吉岡　耕一	国士舘大学