新型 コロナ ウイルス 都 道府県 別 感染 者 数。 都道府県別の新型コロナ感染状況を一覧できるサイトをつくった

【新型コロナウイルス】都道府県ランキング~感染者数と緊急事態宣言からの伸び率

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「三密」を避ける科学的根拠、温湿度や人口密度と関連は? 名古屋工業大学は6月17日、新型コロナウイルスの感染拡大・収束について、県ごとにデータ解析を行い、ウイルスの拡大・収束期間および感染者数・死者数には、人口密度および気象条件が関与することがわかったと発表した。 これは、同大大学院工学研究科電気・機械工学専攻・平田晃正教授(先端医用物理・情報工学研究センター長)、電気・機械工学専攻・Gomez Jose准教授、電気・機械工学専攻・安在大祐准教授、小寺紗千子特任助教らの研究グループによるものだ。 これまでに報告されている感染症に関する理論モデルでは、温湿度や人口密度などの関連性が十分考慮されていないものがほとんど。 また、海外の研究でも単一の地域における事例解析が報告されているものの、地域のばらつきが大きく、かつ影響を与える要因が多く、感染者数の相違が何の要因により起因したものかがわかっていない。 日本では、「三密」を避けるなど、感染拡大防止対策が要請されているものの、その科学的根拠の蓄積(裏付け、情報)が求められている。 画像はリリースより ・収束期間は、人口密度と絶対湿度と強い関連 研究グループはまず、新型コロナウイルスに関する統計データを用いて感染拡大期間および収束期間がどの程度の長さなのかを分析した。 県別の1日あたりの新規陽性者数の最大値が10人以上であった19の都府県を対象にし、検査日、検査結果などの1日あたりのばらつきの影響を緩和するため、7日間の移動平均を用いた。 各県における感染拡大期間・収束期間を算出したのち、さまざまな因子と統計分析を行った。 特に、感染拡大・収束期間が、どの要因(気象や国土、人口など)と密接な関係があるかに着目した。 その結果、感染拡大・収束期間は、これまでほとんど指摘されていなかった人口密度との関係が強いことが確認され、いわゆる「三密」の効果は人口密度で近似されることがわかった。 さらに、インフルエンザなど別の感染症との関係の強さが述べられていた「」とも強い関係が示された。 絶対湿度とは、空気中の乾き空気(全て水分を含まない空気)1kgに対する水蒸気の重量割合をいう。 そこで、人口密度と気温、絶対湿度の3変数を用いて多変量解析を実施。 多変量解析で得られた数式からの推定値は、実際の拡大・収束期間とよく一致している。 完全には一致しない理由として、3月頃の海外からの帰国者やクラスター発生などの影響が挙げられる。 さらに、東京、大阪、愛知、福岡などへの通勤圏内である地域(例えば、神奈川、千葉、兵庫、京都、佐賀など)における拡大・縮小期間は、都市中心部の影響を受け、推定期間よりも長くなる傾向があることもわかった。 、高齢者の割合が高いと死亡者数は増加 また、新型コロナウイルスの罹患率についても、同様の検討を行った。 緊急事態宣言が解除された2020年5月25日までの、対象都府県における累計感染者数、死亡者数を対象に、どの因子との関係が強いかを統計分析した。 1日あたりの新規感染者数の最大値が10人以上、かつ死亡者数の最大値が4人以上の14都府県を対象とした。 その結果、拡大・収束期間と同様、累積感染者数・死亡者数も人口密度の影響を受けることが明らかになった。 また、累積感染者数を人口密度で正規化した場合、高齢者の占める割合、、絶対湿度との関係があることもわかった。 人口密度、高齢者の割合、・絶対湿度の最大・最小値の6変数による多変量解析では、予測結果と実際の感染者数によい一致が得られた。 今回の結果は、人口密度に相当する「ソーシャルディスタンシング」の重要性を示唆するもの。 また、高温多湿の条件になるとその拡大・収束期間および感染者数はやや減少する傾向にある。 「新型コロナウイルスの第二波が懸念される中、さらには今後のパンデミックにおいて、人口密度および気象条件により予測結果を提供することが期待される」と、研究グループは述べている。

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朝日新聞が今月、政府の緊急事態宣言などについて47都道府県の知事にアンケートし、全員が回答した。 特措法の改正が「必要」と回答したのは神奈川、愛知、大阪、福岡など34府県の知事。 改正内容で「補償規定」に続いて多かったのは、休業要請に応じないパチンコ店などが課題となった「要請・指示に応じない場合の罰則規定」で、25知事が挙げた。 また、理髪店や百貨店などの休業要請の範囲をめぐって政府と東京都が対立するなど知事権限のあいまいさが指摘された「休業要請・指示における国の総合調整と知事権限の明確化」を選んだのは21知事。 東京都の小池百合子知事は、改正の必要性については「その他」と回答したが、休業要請などの知事の裁量権の拡大を国に要望していることを記述した。 私権の制限、慎重な意見も 一方、小池氏のほか「その他」と回答した10知事の中には、私権の制限につながる特措法の改正には慎重な意見もあった。 秋田県の佐竹敬久知事は「移動や営業の自由は国民の権利であり、現行の法体系では罰則規定は難しい」と記述。 滋賀県の三日月大造知事も「罰則を伴う私権の制限など、今回の経験を踏まえ、国民的な議論の上での判断が必要」と答えた。 特措法改正を「必要ではない」と答えたのは静岡、大分の2知事。 広瀬勝貞・大分県知事は「特段問題となるような事案は発生しなかった」と回答した。 また、感染拡大の「第2波」に備え、緊急事態宣言を再指定する際の具体的な数値基準については、全体の5割超の26道府県の知事が「国が示すべきだ」と回答。 「示すべきではない」としたのは和歌山、大分の2知事だった。 政府が4月に宣言の対象を全国に拡大したことについては、「必要があった」が44道府県の知事で、多くが感染拡大防止のため、都道府県境を越える移動抑制の必要性を理由に挙げた。 「必要はなかった」と回答した知事はいなかった。 宣言の解除にあたり、政府が「直近1週間の新規感染者が10万人あたり0・5人程度以下」を目安に医療提供体制などから総合的に判断したことについて、判断基準が「明確だった」と答えたのは22道府県の知事。 各都道府県ごとの解除のタイミングは、39府県の知事が「適切だった」と回答した。 コロナ対応のため、特措法に基づかない独自の外出自粛・休業の要請は、30都道府県の知事が実施したと回答した。 (菊地直己、楢崎貴司).

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新型コロナウイルス感染者数の推移:朝日新聞デジタル

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注意事項• 「令和2年3月4日版」以後は、陽性となった者の濃厚接触者に対する検査も含めた検査実施人数を都道府県に照会し、回答を得たものを公表しています。 なお、国内事例のPCR検査実施人数は、疑似症患者(感染が疑われる者)報告制度の枠組みの中で報告された数を計上しており、各自治体で行った全ての検査結果を反映しているものではありません(退院時の確認検査などは含まず)。 これまで延べ人数で公表されていたクルーズ船のPCR検査の結果については、3月5日以後、実員数で精査された結果になったため、3月5日のデータで下方修正されています。 令和2年5月8日公表分から、データソースを従来の厚生労働省が把握した個票を積み上げたものから、各自治体がウェブサイトで公表している数等を積み上げたものに変更した。 一部のデータについて、マイナスになったり大きく増減しているのは、都道府県からの報告に訂正または集計されていないデータを加わった結果になります。 参考: PCR検査人数(日次) 新型コロナウイルス感染速報 🇯🇵日本語 このプロジェクトは、 R言語で shinyおよび他のオープンソースパッケージを用いて、日本のCOVID-19発生状況をリアルタイムで可視化しているサイトです。 主に検査人数・感染数・退院数・死亡数などの各種指標およびその傾向を、全国または都道府県別で示しており、クラスターネットワーク、対数グラフなど多数のグラフが用意されています。 オンラインアクセスリンク• スクリーンショット サイトのデータについて 当サイトで使用しているデータは全て公開されているデータで、主に以下の3つに分類されます。 ニュースメディアによるリアルタイムデータ:感染者数・死亡者数の速報値はと一致しています;• PCR検査人数、退院者数、コールセンターの受付回数などのデータはが毎日更新しているページからデータを取得しています;• 企業()、個人が整理しているデータセット()、またはから派生した自治体または個人がメンテナンスしているサイトから自治体のデータを取得し、本サイトで異なる可視化手法でデータを再利用しています。 各種データセットの集計時間や、集計標準などが異なるため、数値周りに多少のズレが発生する可能性があります。 各メディアの集計方法も異なるため、サイト間にデータの不一致が生じることも珍しくありません。 従って、掲載された情報の内容の正確性については一切保証しません。 また、当サイトに掲載された情報・資料を利用、使用、ダウンロードするなどの行為に関連して生じたあらゆる損害等についても、理由の如何に関わらず、本サイトおよび運営メンバーは一切責任を負いません。 予めご了承ください。 開発メンバー 主催者• データ収集、 shinyを利用した可視化開発:• インフラ、サーバーのメンテナンス: 貢献者• Rの技術サポート:• データの自動化更新:• 日本語ローカライゼーション: 協力できる有志がいれば、お気軽にご連絡ください。 Rのことがわからなくても貢献できることは必ずありますmm。 例えば日本語の文言の修正、データセットの収集など。

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