前節(5)に世界におけるこれまでの感染者数の推移と一日あたりの感染者数の増倍率に関するデータをまとめました。特に日本については3月末、4月末までの感染者数及び入院患者数の予測を試みました。
ここでは、世界全体に関して近未来の感染者数の予測を試みます。 予測の仕方として、過去5日間の一日あたりの増倍率の平均をとり、その増倍率がその後も継続する、という仮定で予測してみます。 世界全体といってもはじめに新型コロナウイルスが流行した中国は、既に増倍率が極めて低くなっているので、予測は中国とそれ以外の国をわけて行います。 3月20日から24日まで5日間の中国の感染者数の一日当たりの増倍率の平均は1.0006です。 また中国以外の国を合わせた感染者数の一日当たりの増倍率は1.1748です。 これをもとに3月24日の実際値に対してその倍率を1日~10まで順次掛け合わせると次の表となります。 次はこれを図示したものです。 この予測では4月3日(3月24日から10日後)には世界全体で150万人が感染するという子ことになります。 このような予測について別の観点から見てみます。 新型コロナウイルス感染者の先行した中国の感染者数の推移からの予測をしてみます。 次は中国の現在までの感染者数の推移のです。 これによれば、1月30日より2月9日にかけて増大していた感染者数の増加が2月9日より2月19日にかけて減速し2月19日以降は緩やかな増加率にとどまってきています。 中国の人口は約14億人強ということですが、約8万人の感染者で増大が緩やかになっております。 世界人口は78億人くらいで中国の人口のおよそ5.6倍です。 もし人口比例で中国のような感染者増大の原則がおこるとすれば世界の感染者は45万人程度で増大が緩やかになるのでないか、という予測もできます。 その可能性があるか否かを推定するには中国と世界(中国以外)の感染者増倍率の類似性を見る必要がありそうです。 次の図はその比較です。 中国に比して、その他の国の増倍率は減衰が遅いように見えます。 このことから推定すると、中国と同じように感染者数の増大の減衰は期待しがたいです。 もう一つは季節の変化(気温、湿度、空気中のオゾン濃度等の変化)によって、感染者数の減衰の可能性があります。 現状では結果を見守るしかないように思えます。 #
by masaaki.nagakura
| 2020-03-24 11:45
| コロナウイルス
ここでコロナウイルスの感染者数がこれまでどのように推移してきたかを調べます。 この感染者数の推移の仕方を知ることは、今後の推移の仕方を推定する上でも大切です。 厚生労働省がほぼ毎日「新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応」というタイトルで世界各国の感染者数及び死者数のデータを開示しております。 ここからのデータはそのデータをまとめて示すものです。 厚生労働省がこのデータを開示しはじめたのは私の調べた範囲では1月の22日でその時の感染者数は次でした。この時の感染者の総数は445名です。 ・中国、感染者440名、死亡者9名。 ・タイ、感染者2名、死亡者0名。 ・韓国、感染者1名、死亡者0名。 ・台湾、感染者1名、死亡者0名。 ・米国、感染者1名、死亡者0名。 現状で最新のデータは3月20に公開されたもので感染者がいる国は50か国、感染者数は237,000くらいにふえています。 次に2月6日より3月24日までの世界全体での感染者数の推移を示します。 次は一日当たりの感染者の増倍率です。 ここで1日の増倍率というのはぞの日と前日の感染者数の比率です。 次にこれらの推移を図示します。 特に中国に関しての感染者数及びその一日当たりの増加率を示します。 次は比較的早くから感染者が現れた国の感染者数の推移です。 次は上記の表を図示したものです。 これらの内で3月20日時点で感染者数の多い10カ国の感染者数を次表に示します。 次は同表を図示したものです。 次はこれらの10カ国を2つに分けて対数グラフにて表示したものです。 対数グラフで示した場合直線性が寝てくれば、一日当たりの感染者数の増加率が減少してきたことを示し、近未来に終息する予兆と解釈できます。 無論予断は許せませんが。 次の表に感染者数最多20か国及び日本における3月13日より3月22日までの10日間の感染者数及び一日当たりの新型コロナウイルス感染者数の増加率を示します。 感染者数の推移 一日当たり感染者数の増加率の推移 次に感染者の多い順に一日当たりの感染者増加率の推移を示します。 次に感染者数最多10か国の内上記4か国を除く国及び日本の増加率を示します。 これらの国は日本も含めおおよそ増加率が横ばいの状態です。 あえて言えば、米国がやや増大傾向、ドイツが減少傾向と言えますが、これらの国は日々の変動が激しいのでもう少し時間をかけて追跡してみます。 なお、厚生労働省の公表している感染者数は感染した人の数という意味で、回復した人や亡くなられた方の人数も含まれています。すなわち感染症を患っている感染症患者の数ではありません。 実際にはコロナウイルスの流行の規模の指標としては感染症患者の数を知りたいところですが、その各国のデータは見当たりません。 ただし、日本に厚生労働省の公開している参考となるjデータがあります。 次は厚生労働省の3月14日から21までのデータです。 ここで入院患者数は厚生労働省のデータに記載がないため、感染者数から死者と退院者を減じて評価したものです。 月日 感染者数 死者 退院者 入院患者 感染者増加率 入院患者増加率 3月21日 1007 35 232 742 1.060 1.075 3月20日 950 33 227 690 1.039 1.033 3月19日 914 31 215 668 1.047 1.023 3月18日 873 29 191 653 1.053 1.037 3月17日 829 28 171 630 1.020 1.008 3月16日 813 24 164 625 1.042 1.040 3月15日 780 22 157 601 1.089 1.091 3月14日 716 21 144 551 - 平均 1.050 1.044 このようなデータから、ある仮定にもとづいて、近未来の感染者数と入院患者数を予測してみます。 一日当たりの感染者数の増加率は平均で1.050、入院患者数の増加率は平均で1.044と評価されました。 もしこの増加率が今月中は変わらないと仮定すると、3月21日から10日後の3月31日の感染者数は3月21日の患者数1007人に対して1.050の10乗倍(1.63倍)の1640人となる勘定です。 また、入院患者数の一日当たりの増加率が1.044倍でそれも変わらないとすれば3月31日での入院患者数は3月21の入院患者数742人に対して1.044の10乗倍(1.54倍)の1140人になるという評価になります。 もしこのような増加率が4月いっぱいまで続くとすると4月末の感染者数は患者数1007人に対して1.050の40乗倍(7.04倍)の7090人となってしまいます。入院患者数も742人に対して1.044の40乗倍(5.6倍)の4160人になります。 このように仮定した増加率は減少していき、これほどまでにならないで終焉に向かうことを期待するところですが、突発的な再燃もあり得ないとは言えず未来における実際の傾向は予断しがたいところです。 #
by masaaki.nagakura
| 2020-03-21 20:13
| コロナウイルス
オゾンは空気中の菌類やウイルスの殺菌には効果があることが知られ、またその効果は実用されています。 ただし、人為的にオゾン発生器にてオゾン殺菌をする場合には1ppm前後までオゾン濃度を高めるようにオゾン発生量を持っていくことにより顕著な殺菌効果が発生すると考えられております。 一方、0.1ppm程度の低濃度オゾンでも、効果があるというデータもあります。 次は埼玉県産業技術j総合センターの熊谷氏が多くの論文から集積した次の論文におけるデータをまとめた図です。 「低濃度オゾンの有効性に関する調査研究」執筆者 埼玉県産業技術総合センター 熊谷知哉 この図にはウイルスも含まれています。 この横軸の単位のppm/hrはオゾン濃度(ppm)×時間(hr)を示します。 ウイルスに関しては0.2ppm・hr程度で生存率10%程度になっているデータもあります。 これは0.1の濃度であれば2時間程度で90%殺菌されることを示しています。 Googleでオゾン×ウイルス×論文で検索するとインフルエンザのオゾンによる不活性化に関する次の二つの文献が出てきます. 論文A インフルエンザウイルスのオゾンによる不活化 2009年 IHI技報Vol49 NO.2 田中 浩 他 論文B 換気システム及びオゾンによる室内のインフルエンザウイルス除染過程に関する数値解析 2019年 第33回数値流体力学シンポジウム 東京理科大学 笠井 友貴 他 これは0.1の濃度であれば2時間程度で90%殺菌されることを示しています。 論文Aには実際にウイルスをプラスチックシャーレ及びガラスシャーレに入れて、オゾンによる不活化を行った試験の方法と結果に関する論文です。 この試験の結果によれば次の図のようにオゾンのウィルスへの不活効果がオゾン無しに比して顕著にあることが示されてます。 なお、この試験は温度23~29℃、湿度64~65%の条件で実施したものであり、オゾンの不活化効果が著しく湿度に依存するものであることを考慮しつつ、データを解釈すべきではあります。 また次の図のように、不活化の効果が、CT値(ppm・min:オゾン濃度ppm×曝露時間min)がウィルスの不活化効果の指標にできる可能性のあることが示唆されています。 CT値が不活化の指標に使えると行くことは、ある値のオゾン濃度の不活化のデータより他のオゾン濃度の不活化に要する時間を推定するのに役立つということであり、意味深いです。 論文Bは換気しながらオゾンを散布した場合のオゾンの不活化を数値解析にてシミュレートしたことのシミュレート法とその結果に関する論文です。 この結果の一部を次の図に示します。このシミュレーションではウイルスの除染効果(不活化効果ではなく、ウイルスを換気により室外に排出する効果とオゾンにより不活化される効果の和)はオゾン濃度0.1、1.0では顕著ではなく、5ppmで顕著となるという結果です。 このことは0.1ppm、1ppmにおけるウイルスの不活化の速度が、換気によるウイルスの室外への排出速度に比して低いことを意味するのであって、そのような低濃度オゾンにはウイルスの不活化効果がないという意味ではない、という点は注意しましょう。 以上のデータで最も欠けているところは、高湿度の条件でのデータです。というのは湿度が80%以上になって、オゾンの一般細菌に対する、殺菌能力が増大することが知られており、ウィルスに対してもそのような現象があると推定されるからです。 本論は現状では以上でとどめますが、機会をみて、再度論議いたします」。 [参考:掲載論文内容の概略] 論文A インフルエンザウイルスのオゾンによる不活化 2009年 IHI技報Vol49 NO.2 田中 浩 他 概要:オゾンガスを利用して,室内の壁や床に付着・乾燥したインフルエンザウィルスを不活化する場合の有効性を検証するため,プラスチックおよびガラス担体にウィルスを付着・固定し,オゾンガス曝露試験を行った.オゾンガス濃度 10 ppm では 3.5 時間で 99.99%以上,20 ppm では 2.5 時間で 99.999%不活化できることが確認された.一方,オゾンガスに曝露させなかった場合は,10 時間経過後も高い感染力価を保っていた.以上の結果から,オゾンガス曝露がインフルエンザウィルス不活化に有効であることが示された. 結言:比較的低濃度のオゾンガスを利用して,室内の壁や床に付着・乾燥したインフルエンザウィルスを不活化する場合の有効性を検証するため,プラスチックおよびガラス担体にウィルスを付着・固定し,容積 160 lの装置内においてオゾンガス曝露試験を行った.オゾン濃度一定でインフルエンザウィルスの感染力価の低減効果を定量した結果,以下のことが明らかとなった. ( 1 ) オゾンガスの濃度が 0 ppmの条件において,担体に付着・乾燥したインフルエンザウィルスは 10 時間経過後においても高い感染力価を保っていた. ( 2 ) オゾン濃度 10 ~ 20 ppm の条件において,インフルエンザウィルスの感染力は時間の経過とともに対数的に減少した.オゾンガス濃度 20 ppm の条件で,2.5 時間燻蒸したとき,インフルエンザウィルスは 99.999%不活化された.また,オゾンガス濃度10 ppm の場合は,3.5 時間の燻蒸で 99.99%以上不活化された. ( 3 ) オゾンガスによるインフルエンザウィルスの不活化効果の指標として,CT 値が適用可能であることが示唆された. Abstruct:More than 99.99% of influenza A virus particles attached to a plastic carrier were inactivated by exposure to 10 ppm ( V/V ) - ozone gas for 210 min at 23 to 29°Cand a relative humidity of 64 to 65%. When the virus was exposed to 20 ppm ( V/V ) - ozone gas for 150 min, more than 99.999% was inactivated. In contrast, the virus remained active after 10 hours under similar conditions without ozone gas. These data suggest that office disinfection against influenza viruses might be accomplished by ozone gas fumigation during night-time hours. 論文B 換気システム及びオゾンによる室内のインフルエンザ除染過程に関する数値解析 2019、第33 回数値流体力学シンポジウム 東京理科大学 笠井 友貴 、他 結言:本研究では,インフルエンザウイルスによって汚染された室内を計算対象とし,除染過程のモデル化及び数値解析を行った. 4 つの換気システムとオゾンガスの濃度を変化させ,換気システム及びオゾンガスの影響を調査した.得られた知見は以下の通 りである. ・ インフルエンザウイルス除染計算において,床吹出・天井吸込方式による除染効果が他の換気システムよりも高い. ・ インフルエンザウイルス除染計算において,換気と比較して,オゾンによる除染効果は弱い. ・ インフルエンザウイルス除染計算において,オゾン濃度5.0ppmでは著しい除染効果が確認できた. Abstruct:Influenza is a type of infectious disease and a big matter of concern in the world. The total number of deaths significantly increases during the year when influenza is prevalent. It is important to study decontaminating technique of infectious disease virus to prevent air infection. In the present study, we simulated the process of decontamination in the room contaminated by infectious disease virus with ventilation system and ozone. The rooms which have 4 different types of air supply and exhaust opening were simulated using CFD with the chemical reaction model. As a result, the effectiveness of ventilation system and ozone on decontamination processes were clarified. In addition, the decontamination effect by the floor blowing / ceiling suction method is higher than the other ventilation system. Moreover, decontamination effect by ozone is low in comparison to the ventilation. つづく #
by masaaki.nagakura
| 2020-03-19 18:53
| コロナウイルス
地上付近のオゾン濃度はオゾン層のオゾン濃度と同様に季節により変動し、また一日の時間帯により大幅に変動しています。 地上付近の空気中のオゾン濃度はオゾン層からのオゾンと光化学反応により生成されるオゾンの混合と考えられ、一般に昼間は高く、夜は低くなりと考えられます。すなわち昼間は対流が強く、また光化学反応も強い傾向があるので、オゾン濃度は高くなり、夜は対流も弱まり、光化学反応は起こらないし、且つオゾンは消滅していくのでオゾン濃度が低くなる、という理屈です。 次はエコデザイン株式会社所在地の埼玉縣小川町にて紫外線式オゾン濃度計にて計測した空気中オゾン濃度の変化です。 この図は真夏日の続いた、8月の中旬のデータですが日中の2時頃にピークに達しており、高い時は0.1ppm近くになりっています。 2時ごろというのはは空気の対流は盛んで、且つ光化学反応があるので、もっともらしく思えるデータです。 このデータはやや古いこともあり、また季節による地上付近のオゾン濃度の変化も把握しておりたいところでもあるので現在エコデザイン株式会社の近在の空気中のオゾン濃度を連続測定中です。 次の写真は3月19日15:00頃である現在のデータです。 外気のオゾン濃度 0.069ppm ほぼ同じ時間帯に同じオゾン濃度計で測定したオゾン濃度は次です。 室内空気のオゾン濃度 室内空気のオゾン濃度は外気に比して半分以下に減少しています。 なお、測定対処としている室内は換気があります。 換気のない場合はこれより低くなり、全く換気がないと、ゼロに近づいていきます。 次は上記のオゾン濃度計にて計測した3月24日と3月25日のエコデザイン株式会社上古寺工場の外気のオゾン濃度の24時間の変化です。 オゾン濃度の変化の仕方は日によって異なります。 熊谷気象台の天気のデータでは3月24日は午前がはっきりしない天気(雲ったり、晴れたり)、午後は晴れ、 3月25日は1日晴れで気温も高めです。 天気とオゾン濃度の日変化の仕方の関連性はもう少し調べる予定です。 このような地上付近のオゾンは一体、成層圏から来たものと、光化学反応で生成したものとどの程度の比率か、という疑問が出てきます。 日本の環境研究者の多くが光化学反応(NO2+O2⇒NO+O3)で作られるという説を持たれているようですが、一方次の論文では春季の対流圏における高濃度オゾンはかなりの部分が成層圏からのオゾンである、という見解が出されています。 文献:「日本域の春季の対流圏オゾン高濃度のシミュレーション」 執筆者 鵜 野 伊津志、菅 田 誠 治 このオゾンの生成要因についても、もう少し調べたいと思います・ 次はこれも気象庁の地上付近のオゾン濃度のデータ例です。 このデータに関する説明については次に気象庁の文をそのまま引用します。 「対流圏オゾンの中で地表付近の濃度である地上オゾン濃度について、気象庁の観測地点である綾里、南鳥島、及び与那国島における経年変化を示します。 各地点とも冬または春に極大、夏に極小となる季節変化を示しています。 これは、夏季は水蒸気量の増加により、オゾンを減少させるOHラジカルが増加するためと考えられています。 また、同じ緯度帯にある2つの観測地点の中で、与那国島は南鳥島より濃度が高くなっています。 これはアジア大陸からのオゾン濃度の高い空気塊の影響を受けていると考えられます。」 次は高層気象台と地上気象台(綾里)にて観測された地上附近大気のオゾン濃度のデータです。 特にこのデータに関連して月別のオゾン濃度変化に関しては次があります。 このデータからは地上オゾン濃度のピークは4月となり、7~8月に極小となっています。 以上のデータからはオゾン濃度はいずれも夏に低くなる傾向があります。 この結果からすぐに「オゾンがインフレエンザウイルスを殺菌し、そのことによりインフレエンザの流行が抑制されるとしたならば、空気中オゾン濃度の低い夏にインフルエンザが流行し、冬には止まってもよいのでないか」という疑問が出されるかもしれません。 実際にはウイルスを殺菌するオゾンの能力は気温が高い程、また湿度が高い程発揮されます。ですからそのように即断はできません。 次にオゾンのウイルス殺菌能力について話を進めます。 #
by masaaki.nagakura
| 2020-03-19 14:26
本検討の主目的は空気中のオゾンが新型コロナウイルスの流行に影響するか否か、また影響するとすれば、どのように影響するかの判断です。 そこでまず地球における空気中のオゾンについての既存のデータを調べます。 空気中といっても、大気圏は成層圏、対流圏があり、さらにその上にも中間圏があります。 ウイルスに影響があるのは、対流圏しかも地上付近のオゾンです。 ところで地上付近のオゾン濃度のデータは比較的少ないようです。 過去において最も調査が進んでいるのは成層圏にあるオゾン層のデータです。 この成層圏のオゾン濃度は対流圏のオゾン濃度とも深く関係があるので、まず成層圏におけるオゾン層のオゾン濃度のデータを探してみます。 次は気象庁のホームページに掲載されているオゾン層の厚みの分布の例です。 4月は5月に比してオゾン層が厚くなっているように見受けられます。 次は気象庁の観測による那覇、筑波、札幌におけるオゾン層の厚みの年間の変化を示す図です。 オゾン層の厚みのピークは那覇で5月、筑波で3月、札幌では2~3月頃となっています。 次は気象庁にの観測によるつくば及び昭和基地でのオゾン濃度を高度分布の測定例です。 オゾン層のオゾン濃度のピークは20~高度25km付近にあります。 さて次からは地上付近のオゾン濃度の話です。 #
by masaaki.nagakura
| 2020-03-19 11:20
| コロナウイルス
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