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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• Empirical validation of integrated stock assessment models to ensuring risk equivalence: A pathway to resilient fisheries management

  Laurence T. Kell, Iago Mosqueira, Henning Winker, Rishi Sharma, Toshihide Kitakado, Massimiliano Cardinale (These authors contributed equally to this work) , 2024年07月

  PLOS ONE , 19(7): e0302576

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• Abundance and potential sources of floating polystyrene foam macro- and microplastics around Japan

  Mao Kuroda, Atsuhiko Isobe, Keiichi Uchida, Tadashi Tokai, Toshihide Kitakado, Miho Yoshitake, Yoshinori Miyamoto, Tohru Mukai, Keiri Imai, Kenichi Shimizu, Mitsuharu Yagi, Takahisa Mituhasi, Akimasa Habano , 2024年03月

  Science of The Total Environment , 925

  DOI

• Assessment of sea cucumber fishery in the Mullaitivu coastal waters in North-East, Sri Lanka

  Kasun Randika Dalpathadu, Sujeewa Sisira Kumara Haputhantri, Toshihide Kitakado , 2023年12月

  Indonesian Fisheries Research Journal , 29 (2) , 17 - 25

  DOI

• Estimation of abundance and population dynamics of the Antarctic blue whale in the Antarctic Ocean south of 60°S, from 70°E to 170°W

  Kohei Hamabe, Koji Matsuoka, Toshihide Kitakado , 2023年02月

  Marine Mammal Science , 39 (2) , 671 - 687

  DOI

• Relationship between ocean area and incidence of anthropogenic debris ingested by longnose lancetfish (Alepisaurus ferox)

  Mao Kuroda, Keiichi Uchida, Toshihide Kitakado. Daisuke Shiode, Masao Nemoto, Yoshinori Miyamoto, Hideshige Takada, Rei Yamashita, Hiroaki Hamada, Ryuichi Hagita, Hiroki Joshimam, Yuta Yamada , 2022年09月

  Regional Studies in Marine Science , 55

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• 海棲哺乳類の管理と保全のための調査・解析手法

  村瀬弘人，北門利英，服部薫，田村力，金治佑 , 2023年09月

  生物研究社 , 序章，12章，13章，15章 , 序章，12章，13章，15章

• ベイズ統計分析ハンドブック

  D.K.デイ ・C.R.ラオ 編／繁桝算男 ・岸野洋久 ・大森裕浩 監訳 , 2011年10月

  朝倉書店 , Chap 30 Bayesian Methods and Simulation-based Computation for Contingency Table, Chap 32 Bayesian Survival Analysis for Discrete Data with Left-truncated and Interval Censoring , 0-0

• 農学・水産学系学生のための数理科学入門

  河邊 玲・北門利英・黒倉 寿・酒井久治・阪倉良孝・高木 力 , 2011年10月

  恒星社厚生閣 , 第1章　数学 , 16-50

• 水産資源の増殖と保全

  北田修一ら , 2008年09月

  成山堂書店 , 集団構造の統計的推測 , 0-0

• 水産資源管理学

  北門利英 , 2003年01月

  成山堂書店 , 第15章：統計的方法の考え方 , 296-316

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科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】

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• 気候変動下における水産資源の持続的利用を支える統計的モデリングの基盤確立

  研究期間:  2022年04月  -  2025年03月  代表者:  北門利英

  基盤研究(C)  研究代表者  22K11929 

  本研究では，気候変動下における水産資源の動態把握と資源管理方式の開発を支える統計的手法(モデリングと推測法)の基盤確立を目指し， 気候変動下での水産資源の分布の時空間的変化と統計的モデリング，気候変動下での資源動態の変化(資源量の変化) と統計的モデリング，そして気候変動下での頑健な資源管理システムの開発の3つの観点から研究を行う．ただし，これらの研究は関連した3つの独立テーマではなく，2つのモデリング過程を通して構築する水産資源と漁業の気候変動仮想現実モデルを基礎にし，それを用いた確率的シミュレーションで気候変動下でも効果的でかつ頑健な資源管理システムを探索することを目指す．

• 時空間モデルに基づく水産資源解析手法の基盤確立に関する統計的研究

  研究期間:  2019年04月  -  2023年03月  代表者:  北門 利英

  基盤研究(C)  研究代表者  19K11855 

  水産資源の持続的かつ有効な利用のために，水産生物の資源量だけでなく，資源の時空間的な変化の様子も捉えようという動きがある．そこで本研究では，水産資源解析高度化のための時空間モデルの基盤確立と応用を目指し，次の2つの観点から研究を行う．
  (1) 高度回遊性の水産資源を対象に，生物の空間分布のパターンやその時間的変化を理解するための時空間交互作用を潜在変数とみなした階層型時空間統計モデリングとその推定法の開発を行うとともに，実例等を通してその有効性を検証する．
  (2) 上記で構築した単一個体群の時空間モデルを更に拡張するために，複数個体群の混合や棲み分けを表現する時空間統計モデルを構築する．
  水産資源の持続的かつ有効な利用のために，水産生物の資源量だけでなく，資源の時空間的な変化の様子も捉えようという動きがある．一般に，時空間的に変化する水産生物の分布を捉えることは水産資源の管理に役立つ．通常，漁業および調査などのプラットフォームから時空間的な情報を取得するが，水産生物の場合には直接観察することができず，また時空間的なカバレッジの制限もある他，海洋環境の影響により空間分布の変化だけでなく産卵量や生残率など様々な要因も変動をする．そこで本研究では，水産資源解析高度化のための時空間モデルの基盤確立と応用を目指し，次の2つの観点から研究を行う．(1) 高度回遊性の水産資源を対象に，生物の空間分布のパターンやその時間的変化を理解するための時空間交互作用を潜在変数とみなした階層型時空間統計モデリングとその推定法の開発を行うとともに，実例等を通してその有効性を検証する．(2) 上記で構築した単一個体群の時空間モデルを更に拡張するために，複数個体群の混合や棲み分けを表現する時空間統計モデルを構築する．
  本年度の研究では，Gaussian Markov Random Field (GMRF)を取り入れた空間分布を状態モデルとし，そこに時空間的な分布の変化を表現するための時空間交互作用として潜在変数を挿入し，調査や漁業を通して得られる漁獲尾数の観測モデルと融合した階層型モデルの構築について検討した．この際，漁具を通して観察される漁獲尾数には大きさや年齢による選択（サイズバイアス）が生じるため，これを考慮した観測モデルの作成についても検討を行った．また，複数個体群の混合の時空間統計モデルを構築するために，遺伝情報を用いた階層型時空間モデルについて検討を行い，国際学会において発表を行った．
  本年度の研究では，(1)生物の空間分布のパターンやその時間的変化を表す階層型時空間統計モデリング，(2)複数個体群の混合や棲み分けを表現する時空間統計モデルを構築，いずれにおいてもほぼ順調に研究を行うことができた．また，(2)の研究については，その１項目である鯨類の複数の集団混合構造の時空間的な変化モデルについて，予定通り2019年12月に開催された海棲哺乳類の国際学会にて報告した．
  (1) 生物の時空間分布モデルの構築では，サイズバイアスやMatern共分散行列の挿入による計算速度向上などについて理論的に検討するとともに，実際の漁業データ等への適用を通して実用性についても検証を行う予定である．また，(2) 複数個体群の混合や棲み分けを表現する時空間統計モデルを構築では， 前年度に行った時空間混合モデルにおけるロジスティック回帰構造を，より柔軟なモデル構造へと拡張する．また両研究において，ラプラス近似を用いた周辺尤度の近似計算法についてもプログラミングと併せて検討する．

• 水産資源解析手法の統計的高度化に関する研究

  研究期間:  2016年04月  -  2019年03月  代表者:  北門 利英

  基盤研究(C)  研究代表者  16K00041 

  水産資源を持続的かつ有効に利用するためには，過去から将来にわたって資源量の変遷を理解できる資源動態モデルを構築する必要がある．それに加えて，性能の良い資源管理方式を開発することが重要であるが，資源動態モデル自体が予測能力に乏しい場合には，資源管理の成功度に多くを期待できない．そこで本研究では，将来の資源管理でパフォーマンスを上げることを想定したハインドキャスティング(将来予測の能力を検証するための検証法)の視点から，資源動態モデルの評価を可能とする統計的手法の枠組みについて，実際の国際資源への適用も含めて研究を行った．
  本研究で主題としたハインドキャスティング法は，資源動向の予測能力を評価する統計的手法であり，水産資源解析手法の高度化において重要な枠組みと考える．この方法は，水産資源分野ではこれまで馴染みの薄かった手法であったが，2016年にその理論的フレームワークを論文化し，さらに応用研究として北太平洋漁業条約会議ではサンマ資源，インド洋まぐろ類委員会ではメバチマグロやキハダマグロ資源などにも順次適用することで国際資源管理にも貢献し，さらに手法の有効性についても高い評価を受けた．また，本手法の更なる理論的整備と資源管理への応用のために，国際共同研究も立ち上げ遂行することとなった．

• 水産資源の管理ストラテジーとエコロジカルリスク評価に関する統計的研究

  研究期間:  2013年04月  -  2016年03月 

  基盤研究(C)  研究代表者  25330036 

• 生態系へのインパクトを考慮した水産資源管理に関する統計的研究

  研究期間:  2010年04月  -  2013年03月 

  基盤研究(C)  研究代表者  22500253 

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