第2章で収集・整理した観測資料について、属性情報を整理し、表形式のファイル（Excel形式）に入力した。なお、ここで用いる「属性情報」とは、観測に関する種々の項目を検索しやすいように整理したもので、以下では「インベントリー情報」と言う。

　文献・報告書などから得られるインベントリー情報の多くは、昨年度既に整理・付加しており、今年度新たに収集した資料について追加した。

　また、観測データのヘッダー項目から得られるインベントリー情報を別途抽出し、整理した。

　

　第2章で収集・整理した観測データには、文献・報告書などの形でインベントリー情報 が整理されていない観測が多く含まれている。

　そこで、収集した観測データセット（JODC保有の日本のデータ、KODCデータ、WOD2001）から観測期間、観測範囲、船舶コード、国コード、観測機関、プロジェクトコード、観測点数などのインベントリー情報を抽出した。

　この結果、日本のデータからは9,952クルーズ、KODCデータからは1,056クルーズ、WOD2001の各層観測データからは534クルーズのインベントリー情報が得られた。

　ここで、クルーズ区分は便宜的に5日として集計した。これは、2.1節でも述べたようにクルーズの区切りは観測データからはわからないため、1隻の船について観測日時が5日以上離れていれば別のクルーズと見なしたという意味である。

　日本のデータのうち、水産試験研究機関によって行われた定線観測（プロジェクトコード：POD）が2.1節に述べたとおり6,421クルーズであった。

　抽出されたインベントリー情報よりプロジェクト別にクルーズ数を集計すると表3.1のとおりであり、水産試験研究機関による観測（POD）が約65%を占めていた。なお、測点数は“POD”が101,204点、それ以外が177,675点で、“POD”は約36%であった。測点数で比率が低くなるのは、全データのうち船舶名（コールサイン）が不明なためクルーズ区分の集計を行わなかった観測点が約12万点含まれているためである。これを除けば、“POD”の測点数が約64%であった。

　なお、プロジェクト名が“POD”以外のデータの観測機関別クルーズ数は表3.2のとおりであった。

　

　

　

　また、WOD2001は測器（観測方法）別に観測データが区分されているので、インベントリー情報もこれに従ってそれぞれ抽出した。各測器によるインベントリー情報の概要は表3.3のとおりである。

　

　

　ここで、対象範囲のデータ抽出及びインベントリー情報の抽出にあたり、JODC保有データ及びKODCデータに対しては、付表−6に示す品質管理フラグによりフィルタリングを行い、位置や時間の疑わしいデータは除外した。

　具体的には下記のフラグの付いているデータ（測点）を除外して集計した。

　測点情報フラグ「5」が付与されているデータには、図3.1（1）に例示するように太平洋側の観測クルーズにおいて、位置情報が誤って記録（入力）されているために日本海エリアのデータとなったものもある。こうしたデータを除外すると図3.1（2）のようになり、本データベースに混入するのを防ぐことができる。なお、船舶コードが不明なデータにもフラグ「5」が付与されているので、船名不明のファイルに対してはこの処理を行っていない。

　

　

　

　第2章で収集・整理した資料のうち、文献・報告書等が存在する観測については、この中からインベントリー情報を抽出し、昨年度作成したインベントリー情報ファイル（Excel形式）に追加した。

　具体的には下記の観測について抽出・付加を行った。

　

　

　このインベントリー情報ファイルは、CSR（Cruise Summary Report; 航海概要報告）の項目をベースとして昨年度設計したものである。しかし、その構成項目は3.1節で抽出した観測データセットによるインベントリー情報項目とは異なる。

　最も大きな違いは、観測データから抽出した情報では船名、観測機関、プロジェクト名など全てのインベントリー情報がコード化されていること、また観測位置、範囲などの情報は、経緯度で検出できることである。

　そこで、両者の項目を合わせてインベントリー情報項目を拡張し、表3.4のように昨年度設定した項目に加え、船舶コード、観測機関コード、プロジェクトコード、国コード及び経緯度範囲を追加することとした。