水位計による河川水位のオリジナル観測データには，各種の異常値が含まれる．観測水位の異常値は，防災対応の判断や洪水予測システムに致命的なエラーを引き起こす可能性があるが，リアルタイムでの異常検知は十分に行われていない．本研究では，10分毎に観測所から配信される河川水位データを対象として，リアルタイムに異常値を検出する技術を開発した．機械学習による水位推定手法の技術を用いて，周辺の水位・雨量状況から対象とする観測地点の現時刻の水位を推定し，実観測データとの乖離度合いから異常度を算出した．さらにルールベースによる異常検知と組み合わせ，検知性能の向上を図った．九州管内の実データを用いて提案手法の精度検証を行い，既存手法と比較して高い検知性能を確認した．
