日本の1日の新型コロナ罹患者数と新宿の絶対湿度の比較
こんにちは
今日は、Googleのbigqueryに公開データセットとして公開されている、日本の累積罹患者数などのデータから、1日の日本の罹患者数を計算し、そのデータと、新宿のdarksky気象観測点の気温・湿度のデータから絶対湿度を計算し、その絶対湿度の1日の平均を算出し、この「1日の日本の罹患者数」と「新宿の絶対湿度の1日の平均値」を比較したグラフをGoogleデータポータル（Google data studio）で作成したので共有したいと思います。
1日の罹患者数と絶対湿度の比較
グラフの左の縦軸が絶対湿度、右の縦軸が1日の罹患者数です
罹患者数でマイナスのデータがあるのは、累積罹患者数が途中で修正されたからです（ニュースなどで報道されていましたよね？）
このデータを見ると、4月頭に絶対湿度が7g/立方メートル（以後g/m3と記述）以下の日が続いた1,2週後に、罹患者数が1000人を超えるピークを迎えています。
また、5月以降絶対湿度が10g/m3の日が続くと1,2週後に罹患者数が激減しています。
もちろん、自粛などでの効果は絶大であったと思いますが、全体的に見ると「絶対湿度低の1,2週後に罹患者数激増」「絶対湿度高の1,2週後に罹患者数激減」という傾向が読み取れると思います。
「絶対湿度」とは何か
この記事では単位からもわかるように「容積絶対湿度」を指標として用いています。
GoogleのbigqueryのCOVID19公開データセットについて
darksky気象観測点について
darkskyはこの春にAppleによって買収された米国で人気の気象アプリを提供している会社で、公開APIがあって、日本の観測点についても気象データを取得することができます。（darksky APIは現在新規サインアップはできない状況です）
以上、絶対湿度と、データ取得先の説明でした
上記グラフに関して、もちろん自粛により罹患者数が減ったことも大いに考えられますが、絶対湿度に着目すると、インフルエンザとほぼ同じ7g/m3以下の状況の1,2週後の罹患者数の激増が考えられます。
また、10〜12g/m3以上で1,2週後の罹患者数の激減が見て取れます。
新しい生活様式として筆者の提案
加湿器などをうまく利用して、絶対湿度7g/m3以下の環境となることを極力避ける
夏場でもエアコンの利用で絶対湿度が7g/m3になることも考えられ、またエアコン利用時は「密」な状態が形成されることから、「光触媒空気清浄機」などをうまく利用して、空気の除菌を行う
などの工夫をしていただきたいと思います。
絶対湿度を測る温湿度計としては
光触媒空気清浄機としては
があります
ご参考まで。
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