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ウミガメ由来の海洋観測データを季節予測シミュレーションに活用 —バイオロギング手法により海洋・気象観測網の発展に可能性—

2019年12月13日

海洋研究開発機構
東京大学大気海洋研究所

国立研究開発法人海洋研究開発機構付加価値情報創生部門 アプリケーションラボの土井威志研究員は、東京大学大気海洋研究所 海洋生命科学部門 行動生態計測分野の佐藤克文教授らの研究グループと共同で、ウミガメ由来の海洋観測データを使うことで、数ヶ月先の海水温の変動を予測するシステムの高精度化に成功しました。

熱帯の海水温の変動は、季節の異常変動(例えば、猛暑、暖冬等)や水産資源の異常変動を引き起こすことが多く、その予測を高精度に実施することは、社会・経済的な視点でも非常に重要です。高精度な予測を行うためには、予測開始時点で、海水温の3次元構造を正確に把握することが肝要です。しかし、陸地や島で囲まれており地形が複雑な縁辺海の海洋観測データは不足しているのが現状です。

そこで本研究では、5頭のウミガメに深度・水温ロガーを付けてリリースすることで、従来は観測空白域であった熱帯の縁辺海であるアラフラ海の水温構造を観測することに成功しました。また、その水温データを季節予測システムに取り込むことで、数ヶ月後の周辺海域の水温変動の予測シミュレーションが大幅に改善することを示しました。熱帯域において、動物由来の観測データを季節予測システムに使い、その有効性を検証した研究は世界初です。

この成功を契機に、動物由来の観測データが国際的な海洋観測システムに適切に統合されることで、大きな海と縁辺海の複雑な相互関係の理解が進み、それらの変動予測シミュレーション技術が向上・発展すると期待されます。

詳しくはこちらをご覧下さい。
   海洋研究開発機構プレスリリースこのリンクは別ウィンドウで開きます(2019年12月13日)

プレスリリース