インドにおけるCOVID-19への天候の影響

インドは現在、6か月の重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）パンデミックに耐え、410,000件を超える公式の症例が記録され、13,000人を超える死亡が記録されています。

これらの死亡のほとんどすべてが過去3か月間、4月から6月の間に発生し、2020年4月4日には100人が死亡、5月4日までにほぼその16倍、2020年6月4日までには63倍に増加しました。

現在、2020年6月に発表された新しい研究では、毎日の気象条件とインドでのSARS-CoV-2ウイルスの蔓延との相関研究の結果が報告されています。

ウイルスの広がりに対する環境要因の影響

湿度、温度、気候などの環境要因は、ウイルスの急速な伝染を促進するものを見つけるために多くの研究者によって研究されてきました。

いくつかの研究では、これらが異なった拡散率に関連していることを示しています。

以前のインフルエンザの大流行では、気温が、主に熱帯地域内の流行パラメータに影響を与えることが示されています。それでも、温帯地域では、インフルエンザは主に冬に流行します。

一部の研究者はそのような相関関係を否定していますが、他の研究者はインドで気温の上昇に伴う感染の減少を予測しています。

後者の科学者たちはまた、比較的暑い地域での病気の影響が高いと予測しています。

研究の別の分野は、世界のさまざまな地域間で潜伏期間が異なる可能性があることです。

世界保健機関（WHO）は潜伏期間を世界中で2日〜10日と報告していますが、潜伏期間は10〜14日、さらには2日〜14日などとも推定しています。

それでも、他のグループは潜伏期間が約20日であると報告しています。

時差相関のある毎日の天気と発生率

現在の研究の目的は、インド国内でのSARS-CoV-2の広がりとその潜伏期間に対する毎日の天候の影響を理解することを目的としています。

研究者らは5つの時間枠について調査を行いました。

最初は0日目、次に7日目、10日目、12日目、14日目、および16日目です。

研究チームは、インドの9つの都市のデータを分析しました。

合計100万人を超え、インドの全症例の約80％が報告されています。

気象条件は、最高気温、最低気温、平均気温、日別の気温範囲、露点温度、平均相対湿度、相対湿度の日別範囲、風速の観点から収集されました。

気温因子とウイルス感染

相関技術とサポートベクターマシン（SVM）と呼ばれる機械学習プラットフォームを使用して、研究者たちはまず、毎日の天気と毎日の発生率の間に有意ではあるが低レベルの相関があることを発見しました。

彼らは、感染が報告された日の平均湿度と、感染の10日前までの毎日の発生率との間に、有意な負の相関関係があることを発見しました。

これは、ウイルスの拡散に湿度がどのように寄与するのかについては更に学ぶ必要があることを示唆しています。

日中の温度範囲を除くほとんどの温度パラメータは、感染が起きた日に最もよく相関せず、感染の14日目に最高になり、最低の温度で最も良い相関が見られます。

言い換えれば、最低気温が高い場所ほど、インドではCOVID-19感染の影響を受けやすくなるのです。

おそらく風がウイルス粒子をより遠くまで運ぶため、風速も正の相関があります。

研究者は、ほとんどの気象要因と14日の時間差で確認された症例の毎日の数との相関関係により、潜伏期間は、おそらくインドでは約14日であると感じています。

SVM分析と組み合わせると、12日以上の時間差は、毎日確認される症例と強い相関関係があります。

つまり、インドの環境下では潜伏期間は、おそらく12日〜16日になるのです。

ただし、ウイルスの拡散への高い感受性に関連するさまざまな気象パラメータが存在します。

変動範囲

つまり、確認された症例の約80％は、症例報告の12日〜16日前に発生する、限られた温度と風速の範囲内で記録されました。

こういった制限は次のとおりです。

●　最高気温-33.6℃～41.3℃

●　平均気温-29.8℃～-36.5℃

●　最低気温-24.8℃～-30.4℃

●　温度範囲-7.5℃～-15.2℃

●　露点温度-18.7℃～-23.6℃

●　風速-4.2-5.75 m / s

したがって、このパラメータの組み合わせに含まれる領域は、そのような拡散に対して最も脆弱でした。

 SVMを使用する利点は、温度変数と日々の感染者数との関連を明らかにしたことで明確です。

この調査では、インドの人口密集地域では、暑い日には透過率が高くなっていることがわかります。

これは、毎日の透過率、気温、風速の間の正の相関によって示されています。

潜伏期間は12日〜16日であることがはっきりと示されています。

これは、調査期間の一般的な気象条件では、ウイルスが2週間にわたって拡散し続ける可能性があることを意味します。

これは、調査期間の一般的な気象条件では、ウイルスに感染してから2週間は拡散し続ける可能性があることを意味します。

したがって、病気で隔離された入国者を除外しても感染率の高いすべての主要都市からのデータを組み込むことができないにもかかわらず、研究では、多変量非線形アプローチを採用する必要があることが示されています。

この方法は優れた関連性を生み出しており、最大14日間の時間差を持ってすると、インドでは潜伏期間が平均14日間であるということが示されます。

【以下のリンクより引用】

How weather affects COVID-19 in India

Medical Xpress