Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

循環器疾患 / 呼吸器疾患 / 発症リスク / 死亡リスク / 数値シミュレーション / 急性循環器疾患 / 気象・気候 / 大気汚染 / 発症・死亡リスク / 統計モデル / 急性呼吸器疾患 / 数値流体モデル / 夏季高温 / 月平均気温 / 回帰分析 / 循環器系疾患 / 気象 / 機械学習

本研究課題の主体を構成する以下の３項目について研究を遂行することができた。
（１）過去10年間の循環器・呼吸器疾患の死亡率または外来患者数の変化と気象条件の関連性を、一般化線形モデルや一般化加法モデルといった統計モデル手法によって明らかにすることができた。
（２）都市気象-建物エネルギーモデルの建物躯体設定の修正作業等、モデルの改良作業をおこなった。その後、実測との比較検証によって、大阪市内で観測した建物室温データとよく合致するようになった。
（３）将来気候条件下における疾患リスクの予測に向けて、全球気候モデルに基づく将来気候計算結果（NCAR CESM Global Bias-Corrected CMIP5 Output）および地域気候モデルWRFを用いて、日本全国10km解像度での気温およびその他気象要素の将来予測のテスト計算を実施した。その結果、過去から将来にかけての気象要素の変化を計算することができた。
特に（１）については、呼吸器疾患の患者数に重要なパラメータとして予想される大気汚染濃度とも結び付けることができ、またコロナ感染拡大による人流抑制の影響とも疾患死亡の関係を分析することができた。

【研究分担者】
亀卦川幸浩	明星大学	理工学部	教授	(Kakenデータベース)
井原智彦	東京大学	大学院新領域創成科学研究科	准教授	(Kakenデータベース)
高根雄也	国立研究開発法人産業技術総合研究所	エネルギー・環境領域	主任研究員	(Kakenデータベース)