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名古屋工業大学、東北大学サイバーサイエンスセンター、東京電機大学の共同研究グループは、東京都、大阪府、愛知県、宮城県を対象として、気象データと計算シミュレーション技術を融合することにより、一日当たりの熱中症搬送者数を予測、実測値と比較することで、２０２０年での熱中症搬送者数の影響について考察した。気象データと計算科学を併用することで、屋内・外での熱中症搬送者数が予測できることが明らかとなった。
熱中症発症の患者数、搬送者数は気象の影響、人の暑さ慣れなど複合的な要素が関係するため、過去のデータとの単純な比較では、コロナ禍の影響なのか気象の影響なのかが不明瞭。気象情報に基づいた熱中症搬送者数予測術を用いることで、気象の影響を取り除いた比較が可能となる。また、人口動態も考慮した予測値も同様に示した。
大阪府、愛知県では、屋外からの搬送者は、お盆時期はステイホームによる搬送者数の減少がみられたが、その他の時期については、屋内・屋外搬送者数ともに変化はみられなかった。コロナ禍の影響で人口動態が変化しているが、その影響が見られない理由として、ステイホームに伴う暑熱順化の遅れや体力低下により、同じ作業を行った場合でも、多くのエネルギーを消費し、体温上昇しやすくなるなどの影響を示唆している。
一方、東京都では、屋内・屋外ともに例年よりも増加傾向にあり、特にお盆期間中の屋内搬送者数が予測値を大きく上回った。推定式では急激な気温の変化を十分考慮できないことに加え、コロナ禍による帰省の自粛や、ステイホームによる体力低下などが複合的に影響している可能性があるという。
この研究は、今後、熱中症リスクの低減に向けた啓発活動に利用すること、また、救急搬送される患者数の推定などへの応用が期待される。
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