新型冠状病毒受人口密度、温度、绝对湿度的影响~关于新型冠状病毒的扩张收敛期、感染人数、死亡人数的分析结果~

演示要点

〇新型冠状病毒在各都道府县的传播和汇聚期受人口密度、温度和绝对湿度的影响
〇东京、大阪、爱知等大都市区周边都道府县的病毒传播和遏制周期往往较长
〇每个都道府县的感染人数和死亡人数还与人口密度、温度和绝对湿度相关（由于高温和潮湿而略有下降趋势）

摘要

V体育研究小组（工学研究科、电气机械工程系、电气机械工程系平田秋正教授（先进医学物理与信息工程研究中心主任）、何塞·戈麦斯副教授、电气机械工程系安西大辅副教授、小寺幸子特聘助理教授（电气机械工程系）对新冠病毒感染的传播和汇聚数据进行了分析县，并发现人口密度和天气条件在病毒的传播和汇聚期、感染人数和死亡人数中发挥着作用，希望这些知识能够在面对第二波新冠病毒以及未来大流行的担忧时发挥作用。

背景

　目前报道的传染病相关理论模型大多没有充分考虑温度、湿度、人口密度等之间的关系。此外，国外研究虽然有单一地区的病例分析，但地区差异较大，影响因素较多，尚不清楚是什么因素造成了感染人数的差异。在日本，要求采取避免“3C”等防止感染扩大的措施，并且需要积累科学证据（支持、信息）。

分析结果

　研究小组利用与冠状病毒相关的统计数据来分析感染传播的时间和收敛的时间，以及冠状病毒流行的地区差异。我们针对每日新增阳性病例数最多在10例或以上的19个都道府县，使用7天移动平均值来减轻检测日期和检测结果每日变化的影响。首先，我们计算了各都道府县的感染传播和汇聚时间，然后利用各种因素进行统计分析。我们特别关注哪些因素（天气、国土、人口等）与感染传播和汇聚的时期密切相关。
　结果证实，感染传播和汇聚的时期与人口密度有很强的关系，这一点迄今为止很少被指出，并且所谓“三个C”的效果可以通过人口密度来近似（见图1左）。此外，我们发现绝对湿度与绝对湿度有很强的关系，据报道绝对湿度与流感等其他传染病有很强的关系（见图1，右）。因此，我们使用三个变量进行了多变量分析：人口密度、温度和绝对湿度。多变量分析得出的公式估计值与实际扩张/收敛周期非常吻合（见图2）。缺乏完全一致的原因包括海外归国人员的影响以及3月份左右的聚集性疫情。此外，我们发现，在东京、大阪、爱知、福冈等通勤距离内的地区（例如神奈川、千叶、兵库、京都、佐贺等），受城市中心的影响，扩张和收缩周期往往比估计周期长。
我们还针对新型冠状病毒的发病率进行了类似的研究。我们对截至2020年5月25日紧急事态宣言解除时的目标都道府县累计感染人数和死亡人数进行了统计分析，以确定哪些因素的相关性最强。我们的目标是每日新增感染人数最多为 10 人或以上、死亡人数最多为 4 人或以上的 14 个都道府县。结果，我们发现累计感染人数和死亡人数受到人口密度以及扩张和收敛时期的影响（见图3左）。我们还发现，当累计感染人数按人口密度标准化后，与老年人比例、温度、绝对湿度存在关系（见图3右）。使用人口密度、老年人比例、温度和绝对湿度的最大值和最小值等六个变量进行多变量分析，结果显示预测结果与实际感染人数吻合良好（见图4）。

有用性和未来前景

　本演讲中获得的研究结果表明了社会距离的重要性，这与人口密度相对应。此外，当天气变得炎热和潮湿时，扩张和汇聚的时间以及感染人数往往会略有减少。出于对第二波新冠病毒，甚至未来大流行的担忧，预计它将根据人口密度和天气条件提供预测结果。

图1感染传播、收敛期、人口密度（左）和每日绝对湿度（示例）（右）之间的关系

图2 通过人口密度、温度和绝对湿度的多元分析估算出的感染传播期与实际测量值的比较



图3 每百万人感染人数与人口密度的关系（左）、按人口密度归一化的感染人数与每日最高气温（示例）（右）


图4 通过人口密度、老年人比例、温度、绝对湿度等多元分析估算出的每百万人口感染人数与实际数据的比较

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