COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 [11月23日]

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 [11月23日]

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [November 23th, 2020]

 

東京都が11月23日に発表した感染者数は314名でした。週の初めは報告される感染者数が少ないのですが，この日は休日なのでことさら感染者数が少ないものと思われます。以下の検討から，現在は日別の感染者数のピークにあると考えます。

前回のブログ(11月17日)に記載した"東京都の感染指数プロファイルの解析"では，暫定的な結果として，第3波のピークに13日に達したようだと述べました。その後，19-21日には500名を超える感染者数が報道されました。本日までの確定日別の感染者数をもとに，これまでと同じ方法でロジステック関数の最適化を行ない，検討を行いました。

 

図1に，日別の感染者数(日別obs)，その7日間移動平均値(日別ave)，本ブログの解析による日別の感染者数の計算値(日別calc)，そして"再生産率"を挙げます。第2波の主要なピークの計算値は7月23日に記した"COVID-19 感染者数プロファイルの計算モデルと見方"のプロファイルとほぼ同じです。図1の"再生産率"は"実効再生産数"に相当する値で，1よりも大きければ大きいほど感染は拡大し，1よりも小さければ小さいほど収束に向かう傾向が大きくなります。

 

解析では，23日(確定日ベースで22日。以下の日付はすべて確定日ベースです)発表分について，休日の月曜日であること，発表分の半数が21日以前で22日が156名と少ないことから，22日のデータの重みを0，0.3，0.6，1.0と変えて最適化を行いました。すると，第3波のプロファイルの変曲点(ピーク)が，21日から24日へと変動しました。さらに，第3波については2つのプロファイルから成るケースも計算してみました。これらを踏まえて，重み0.6での結果に基づいてここでは述べます。

 

再生産率は，10月24日に1よりも大きくなり，11月7日には1.38の最大値となりました。その後は減少し，22日に1.0を切ってプロファイルのピークに達しています。第3波のプロファイル自体の基本再生産数の相当値は，前回のブログでは2.4程度と得られましたが，今回の値は1.80と小さくなりました。単一のプロファイルならばこの相当値は一定の値のはずです。このように小さくなるのは，プロファイルの性格が変わった，複数のプロファイルの合算である，などによりプロファイルの幅が広がったことを意味します。

 

仮に基本再生産数相当値が2.05のプロファイルaとbから第3波が成るとすると，aの約3倍のbが2週間遅れで現れ，aが13日頃に変曲点に達してからbが遅れて28日頃に変曲点に達するモデルが得られました。この場合の第3波のピークは25日頃になります。しかし，このモデルはプロファイルbに寄与するデータ数が未だ少ないことから，ここでは単一プロファイルのケースのみを記しています。

 

図1. 11月23日発表の東京都の確定日別データ（11月22日まで）に基づいています [図をクリックすると拡大]

第2波の主要なプロファイル(日別感染者数はD f1 calc)，第2+β波(D f2 calc)，第2+γ波(D f3 calc)，第3波のプロファイル(D f4 calc)を計算に含め，これらを合成した計算値(日別calc)を図1と図2に示しています。感染者数の累計値(累計obs')に計算値を最適化した結果(累計calc')は図2に示してあります(最新の累計感染者数で除して最大値が１となるように規格化した値です)。

 

最近の日別感染者数は，ほとんどが第3波のプロファイルの寄与が占めています。このプロファイルの環境収容力(全期間の感染者数)は約15,000名で，第2波(主要)に近いものとなりました。

図2. 東京都の感染者数プロファイルの最適化の詳細 [クリックで拡大]

図2に東京都の感染者数プロファイルの詳細を示します。第3波についての"τ×平均"と"τ×増加率"は，第2+γ波(主要な第2波とほぼ同じ基本再生産数の相当値です)に第3波を組み込んだものです。τ×平均は実質的な増加率であり，最適化で得られるτ×増加率を追随しています。
 
第2波はピークを過ぎて日別感染者数がピークの半分に近くに減ってから，再生産率が1近辺の値に留まり，収束には至りませんでした。日別の感染者数がピークを過ぎても，実際に感染を惹起する感染者数はさらに1週間程度は増え続けます。したがって，今後2週間程度は感染が再度広がってしまう，クラスターが発生し易い，など感染プロファイルを変えてしまう要因がまだまだあります。とくに，休日を挟んでいることから，水曜日ころまでは感染者数が少なく見積もられそうですので，木・金曜日の数に注意しましょう。

図の見方は，以下，あるいは，"COVID-19 感染者数プロファイルの計算モデルと見方"をご覧ください。