欠測対応スパースモデリングを用いた水位推論と欠測処理の評価

抄録

　本論文では，欠測値を含むデータセットから直接学習可能な欠測対応スパースモデリング（HMLasso）による水位推論を提案し，その有効性を検証した．河川情報で生じる観測所の未観測，観測エラーなどによる欠測への対応手法として，HMLassoによる欠測処理の有用性を検証するため，令和4年8月に出水事例が報告された最上川を対象に，従来法と比較した．さらに，学習データの欠測率を最大50%まで人為的に増加させ評価した．その結果，HMLassoモデルはNash-Sutcliffe係数で，実測値で学習した場合で0.876に対し，50%欠測では0.842と，欠測率による性能低下が少ないとわかった．