気象庁のデータを可視化して感染流行減衰の原因を考察する　#6

2021年11月24日 11:58

興味深いブログ記事を見つけました。

この著者の方は雨で感染が減衰したのではという議論を展開しています。

そこで、より具体的なデータと、第5波以外にもこの理論は展開できるのか自分なりに検証してみました。ひとまず東京都だけに絞って。

使用したデータは下記です

・東京都新型コロナウイルス感染症検査陽性者の状況
https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000010d0000000068
・気象庁による東京都の降水量データ
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/#!table

これらを第1波から第5波まで並べてプロットしたグラフはこちら。

降水量が多い時期は感染流行の減衰量が大きいことがうかがえます。
降水量が多い時期はそもそも感染拡大も防止できているようにも見えます。

特に第3波は降水量が少ない時期にあからさまに感染拡大していますね。
第5波も降水量が少ない隙に急速に拡大しているように見えます。

東京、今週は比較的晴れていますが来週は雨の日もあるようです。
冬晴れは気分が上がりますが、ほどよく雨が降ってくれたほうが良いのかもしれません。

（追記）ニューヨーク市（人口841万人）との比較をしてみました。(下図)
東京都(1396万人)よりも、人口少ないんですね。

やはり、気象や文化の差も加味した、地域毎の感染拡大防止対策のあり方があっても良い気がします。

ニューヨーク、ブースター接種開始と降水量増加が重なって相乗効果が出ているかもしれません。(どちらが支配項かはさておき…)

富岳、気象を長期予測させたほうがよほど役に立つのでは…？と思います。
少なくとも飛沫の飛び具合なんかより…(笑)

(11/25グラフ差し替え。ニューヨーク市の降水量データですが、誤って別の地域のデータをを引用していましたので訂正しました。申し訳ございません)

(11/25追記　データ出典)
・ニューヨーク市の感染者数データ（地点選択が必要）
https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#trends_dailycases

（12/3追記）
雨の降らない日が連続すると感染増になるのか、検証してみました。
その日からさかのぼって、10mm以下の雨が連続して何日降ってないかをプロット。（つまり、雨が降るとリセット）

第1波、第2波、第4波、第5波の感染増は説明できそうですね。
では第3波は？というと…GOTOトラベルが原因で雨が降っていても感染増になっていると考えられます。

ということで、引き続き、遠出と３密の回避に気を付けたいと思います。
オミクロン株も出現してますし。

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