条件付確率場を用いた海洋観測データの良否分類

抄録

　国際プロジェクト「アルゴ」は，全世界に約3,500台展開される「アルゴフロート」により自動海洋観測を行う全球海洋観測システムである．海洋内部の水温・塩分データを自動観測した後，決められた品質管理手法に則り，各国のデータ管理機関が観測値の信頼性を表すラベルを割り当てる．しかし，現システムでは全てのエラーの検出は難しく，最終的に各国機関の専門技術者が個別に目視確認，手動補正を行っているため，その品質にばらつきが生じている．　本研究では，全球データの品質の均一化と高精度化を目的として，アルゴフロートによる観測データの良否判定を系列ラベリング問題として捉え，条件付き確率場により判定を行う方式を提案する．