抄録
水文現象を正しく理解するためには，多くの観測デ－タが必要であることはいうまでもない．しかし，それらの観測では欠測の生ずることが多く，その欠測値を精度よく補完することは水循環の解析やそのモデル化にとって重要な課題である．このような補完あるいはデ－タのチェックには，これまで線形回帰式や重回帰式が用いられてきたが，独立変数と従属変数の関係は線形でない場合も多く，その非線形関係を知ることは困難である．本論文では，人工神経回路モデル（ANN）を適用して，ブラックボックス的ではあるが欠測水文デ－タの補完を行った．その結果，予測値と実測値の間には非常に高い相関性が認められ，本方法は，水文デ－タの欠測補完に有用な手段であることが示された．
