Title:
環境因子予測装置、方法、プログラム、学習済モデルおよび記憶媒体
Document Type and Number:
Japanese Patent JP7109123
Kind Code:
B2
Abstract:
Provided is an environmental factor prediction device that includes a predictor and predicting means. The predictor uses, as explanatory variables: water quality data in a plurality of layers in water, the data including a value corresponding to a biochrome level or a bioluminescence level (e.g. chlorophyll concentration), water temperature, salt concentration, dissolved oxygen, turbidity and flow rate; and meteorological data including atmospheric temperature, precipitation and sunshine duration, and outputs an estimated value of each item of the explanatory variables at a unit time later, based on time series data of the explanatory variables. The predicting means predicts the water quality data up to an N unit time later by repeating prediction using the estimated value acquired by the predictor as input of the predictor again. According to the present invention, the environmental factors that cause generation of red tide, blue tide or water bloom, diseases of fish, and the like, can be predicted, on a long term basis and at high accuracy.
Inventors:
Kengo Ito
Atsushi Kikuchi
Tomoko Matsumoto
Asakura Taiga
Atsuyuki Kuroya
Atsushi Kikuchi
Tomoko Matsumoto
Asakura Taiga
Atsuyuki Kuroya
Application Number:
JP2021514178A
Publication Date:
July 29, 2022
Filing Date:
April 14, 2020
Export Citation:
Assignee:
RIKEN
International Classes:
G01W1/00
Domestic Patent References:
| JP2008214942A |
Other References:
長濱祐美ほか,土浦入を対象としたアオコ予測システムの構築と検証,茨城県霞ヶ浦環境科学センター年報,日本,2017年,第13巻,第41-45頁
庄野宏ほか,気象データを利用した機械学習・深層学習による八代海の赤潮予測,水産海洋学会研究発表大会 講演要旨集,日本,一般社団法人 水産海洋学会,2018年11月21日,第70頁
大島嵩裕,赤潮発生予測の精度向上を図る環境評価技術の構築,Abstracts. Annual Meeting of the NMR Society of Japan,2016年11月16日,Vol.55th,Page.346-347
Azusa Oita,Profiling physicochemical and planktonic features from discretely/continuously sampled surface water,Science of the Total Environment,2018年04月24日,Vol.636,Page.12-19
Kengo Ito,Exploratory machine-learned theoretical chemical shifts can closely predict metabolic mixture signals,Chem. Sci,2018年,Vol.9,Page.8213-8220
菅野 菜々子,西日本における有毒渦鞭毛藻Karenia mikimotoi の赤潮発生時に優占する 粒子付着性細菌,日本微生物生態学会 第33回大会 JSME 2019 講演要旨集,2019年,Page.125
五條堀 孝,農林水産研究推進事業委託プロジェクト研究 脱炭素・環境対応プロジェクト 有害プランクトンに対応した迅速診断技術の開発 令和2年度 最終年度報告書,2020年,https://www.affrc.maff.go.jpdocsprojectpdfjisseki2016seika2016-177.pdf
庄野宏ほか,気象データを利用した機械学習・深層学習による八代海の赤潮予測,水産海洋学会研究発表大会 講演要旨集,日本,一般社団法人 水産海洋学会,2018年11月21日,第70頁
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Attorney, Agent or Firm:
Hidewa Patent Office
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