平成20（2008）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	20−共研−2020		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	主任研究員
配分経費	研究費	55千円		旅　費		23千円		研究参加者数		11　人

研究目的と成果（経過）の概要

水産資源の絶対量推定や資源評価結果をもとにした漁業管理を適切に行うためには，資源の時空間な分布状況を把握した上で，資源管理の単位となる系統群の死亡率，相対資源量を表す単位努力当たり漁獲量(Catch per unit effort: CPUE)の年トレンド，漁業データの持つ偏り，さらには表面水温や塩分濃度に代表される環境要因などの影響を検討していかなければならない．一般に，人間は水産資源の生息域を直接観測できない場合が多く，資源解析のために利用される調査船による調査データや商業船による漁業データは，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．したがって，水産資源に関する統計的推測を行う上で土台となるデータとモデルのギャップやそれらの不確実性は非常に大きく，そのため推測も複雑で困難となることが多い.
　そこで本研究では，まぐろ類や鯨類など水産資源データの性質を考慮した推測方法に関して詳しく議論するとともに，資源量推定に関わる適切な統計的手法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は「生物現象の月によるピークの差の検定」,「クロミンククジラの資源量推定値の補正」,「Tweedie一般化線形モデルのBayes解析」,「異なる管理目的間のトレードオフを組み込んだ水産資源の漁獲制御ルールの検討」などが挙げられる.
特に, 生物現象のモデル化や政治的な問題になっているクロミンククジラの資源量推定に際して新しい統計モデルの有効性を検証するとともに, 水産資源管理において様々な統計手法やゲーム理論などの方法が有効であることを, 具体的な事例による解析や計算機実験などを用いて実証した.
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, サポートベクターマシンなどの探索的手法や傾向スコアなどの因果推論手法の検討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）

Kitakado T., S. Kitada, Y. Obata and H. Kishino. 2006. Simultaneous estimation of mixing rates and genetic drift under successive sampling of genetic markers with application to the mud crab (Scylla paramamosain) in Japan Genetics, 173: 2063-2072.
Kitakado, T. S. Kitada, H. Kishino and H. J. Skaug. 2006. An integrated-likelihood method for estimating genetic differentiation between populations. Genetics, 173: 2073-2082.
Kitada, S., T. Kitakado and H. Kishino. 2007. Empirical Bayes inference of pairwise FST and its distribution in the genome. Genetics 177: 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 13 (3): 294-312.
Okamura, H., Iwasaki, T., and Miyashita, T. 2008. Toward the sustainable management of small cetacean fisheries around Japan. Fisheries Science 74: 718-729.
Okamura, H., Hiramatsu, K., and Miyashita, T. 2008. The simulation-based management of small cetacean fisheries around Japan.5th World Fisheries Congress Program & Abstract, Yokohama, October 20-25, p. 258.
Ohnishi, S and Akamine, T. 2006. Extension of von Bertalanffy growth model incorporating growth patterns of soft and hard tissues in bivalve molluscs. Fisheries Science, 72: 787-795
Yanagimoto, T. and Ohnishi, T. 2005. Extensions of the conjugate prior through the Kullback-Leibler separators, Journal of Multivariate Analysis, 92: 116-133.
Yanagimoto, T. and Ohnishi, T. 2005. Standardized posterior mode for the flexible use of a conjugate prior, Journal of Statistical Planning and Inference, 131: 253-269.
Ohnishi, T. and Yanagimoto, T. 2007. Conjugate location-dispersion families, Journal of the Japan Statistical Society, 37: 307-325.
袴田高志・松岡耕二・西脇茂利. 2005. 調査対象生物の採集を伴うライントランセクト法による資源量推定法. 平成17年度水産学会講演要旨（東京）p.187
南　美穂子. 2005. Zero-inflated モデルによる混獲データ解析. 2005年度統計関連学会連合大会講演報告集 p.340
Shono, H. 2005. Is model selection using Akaike's information criterion appropriate for CPUE standardization in large samples? Fisheries Science, Vol. 71. No.5. p. 978-986.
Shono, H. 2008. Application of the Tweedie distribution to zero-catch data in CPUE analysis. Fisheries Research Vol.93. Issues1-2. p.154-162.
Shono, H. 2008. Confidence interval estimation of the CPUE year trend in the delta-type two-step model. Fisheries Science Vol.74. No.4. p.712-717.

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」
（H20-共研-2020）
平成20年度共同利用研究集会
テーマ：　　様々な統計モデルによる水産資源評価・水産資源管理の実際
開催期日：　平成20年9月25日（木）
開催場所：　統計数理研究所・研修室
参加者数：　15名

研究参加者一覧
氏名	所属機関
大西　修平	東海大学
大西　俊郎	統計数理研究所
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	統計数理研究所
袴田　高志	財団法人　日本鯨類研究所
南　美穂子	統計数理研究所
森　光代	財団法人　日本鯨類研究所
山川　卓	東京大学
吉岡　耕一	国士舘大学