名古屋工業大學的研究團隊對各縣的新冠病毒疫情的擴大和收斂情況進行了數據分析,發現病毒的擴大期和收斂期及感染人數和病死數與人口密度及氣象條件有關,人口越多,環境越陰溼,則新冠疫情蔓延得時間越長。該結果有望為可能到來得第二波新冠疫情以及今後的大流行提供有用的知識。
背景
此前報告的傳染病相關理論模式大多都沒有考慮溫濕度及人口密度等的相關。另外,海外的研究雖然報告了單一地區的病例解析,但區域差異比較大,而且影響因素很多,因此並不清楚感染人數的差異是由什麼因素引起的。日本要求採取避免「三密」 (密閉空間、密集人群和密切接觸)等預防感染擴大的對策,需要積累相應的科學依據(證據、資訊)。
分析結果
研究團隊利用新冠病毒相關的統計數據,分析了疫情的擴大期和收斂期持續的時間,以及新冠病毒罹患率的區域差異。分析以各縣每天的新增陽性患者數量最大為10人以上的19個都府縣為對象,為降低每天的檢測日期和檢測結果等差異的影響,採用了7天的移動平均值。首先計算各縣的疫情擴大期和收斂期,然後結合各種因素實施統計分析。重點著眼於疫情擴大期和收斂期與哪種因素(天氣、國土、人口等)密切相關。
結果確認,疫情擴大期和收斂期與此前幾乎沒有提及的人口密度關係密切,「三密」的效果可以用人口密度來近似(參考圖1左)。另外還發現,與被認為跟流感等其他傳染病關係密切的絕對濕度也有很大關係(參考圖1右)。因此,研究團隊使用人口密度、氣溫和絕對濕度三個變量實施了多變量解析。利用通過多變量解析得到的公式推算出的數值與實際的疫情擴大期和收斂期高度一致(參考圖2)。沒有完全一致的原因包括,受到了3月份前後的海外回國者和聚集性感染等影響。此外還發現,東京、大阪、愛知和福岡等通勤地區(例如神奈川、千葉、兵庫、京都、佐賀等)的擴大期和收斂期受城市中心的影響,存在比推算時期長的趨勢。

圖1:疫情擴大期和收斂期與人口密度(左)和每日絕對濕度之間的關係(示例,右)

圖2:根據人口密度、氣溫和絕對濕度的多變量解析推算的疫情擴大期與實測值的比較
另外,關於新冠病毒罹患率也進行了同樣的研究。研究團隊以目標都府縣截至解除緊急狀態的2020年5月25日出現的累計感染人數和病死數為對象,針對與哪種因素關係最大實施了統計分析。以每天的新增感染人數最多為10名以上,而且病死數最多為4名以上的14個都府縣為對象。結果顯示,與擴大期和收斂期一樣,累計感染人數和病死數也受人口密度影響(參考圖3左)。另外,將累計感染人數按人口密度正規化後發現,與老年人的佔比、氣溫和絕對濕度有關(參考圖3右)。利用人口密度、老年人佔比、氣溫和絕對濕度的最大值與最小值6個變量實施的多變量解析顯示,預測結果與實際感染人數基本一致(參考圖4)。

圖3:每百萬人口的感染人數和人口密度(左)、按人口密度正規化的感染人數與每日最高氣溫之間的關係(示例,右)

圖4:根據人口密度、老年人佔比、氣溫和絕對濕度的多變量解析推算的每百萬人口的感染人數與實際數據的比較
有用性及未來展望
此次的研究成果再次表明了相當於人口密度的社交距離的重要性。另外,在高溫多溼條件下,擴大期和收斂期及感染人數有略微減少的趨勢。未來有望通過人口密度和氣象條件,為可能捲土重來的第二波疫情以及今後的大流行提供預測結果。
文:JST客觀日本編輯部