2021-08-03 [トピック] COVID-19感染予測モデルのデータ同化研究

理化学研究所の新型コロナウイルスに関する研究開発の課題の一つとして、計算科学研究センターデータ同化研究チームは、名古屋大学大学院多元数理科学研究科のSerge Richard特任教授と共同して、COVID-19感染予測モデルのデータ同化研究に取り組んでいます。データ同化は、コンピュータを使った天気予報の要となる方法で、数理モデルと実測値を結びます。

最近の東京を中心としたCOVID-19感染急拡大を受け、最新のデータを使ったリアルタイム予測に取り組みました。

7月末までの東京の日ごとのデータ(入院治療等を要する者の数、退院または療養解除となった者の数、死亡者数)を使ったデータ同化による数理モデル解析に基づき、過去3回の緊急事態宣言下での感染抑制効果を分析し、今後の感染拡大のシナリオ予測を行いました。その結果、3回目の緊急事態宣言下(2021/4/29から6/16)の抑制効果シナリオでは、8月末時点で入院治療等を要する者の数が5万人に達し、その後も感染者数が増え続ける可能性が予測されました(図参照)。この結果の詳細については、下記のリンクを参照ください(英語).

入院治療等を要する者の数の今後の予測

図:入院治療等を要する者の数の今後の予測(信頼区間68%)。B1(緑)、B2(青)、B3(赤)はそれぞれ1回目、2回目、3回目の緊急事態宣言下での抑制効果シナリオを8月4日から適用した場合に対応。

Author: Takemasa Miyoshi

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