COVID-19 北海道の感染者数プロファイルの解析 [2021年5月27日，29日更新]
Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Hokkaido [May 27th and 29th updated, 2021]
北海道のCOVID-19新型コロナウィルス感染症の感染者数について，本日2021年5月27日発表までのデータを使用して，感染者数のプロファイルを解析しました。第4波は，ピークが5月21日，累計感染者数は1月の第3波Cの3倍を超えると解析されました。
北海道のデータについては，前回1月30日更新の"COVID-19 北海道の感染者数プロファイルの解析"のブログで記載しています。その後，第4波の感染が拡大したことから，新たにプロファイル"第4波"を導入し，ロジステック関数でプロファイルを最適化する方法で，今回の解析も前回と同様に行いました。
[5月29日更新]
図0に，本日5月29日の感染者数に基づいたプロファイルの解析結果を挙げます，この図は，図1と同じようにプロットしてあります。第4波のプロファイルの幅が狭まり，変曲点(ピーク)が先の解析よりも1日半早まり，5月19日となりました。感染者数の減少のペースが速まっています。
第4波のプロファイルの基本再生産数の相当値(感染の初期の再生産率に相当)は，前回の1.72から1.78へ増大しました。これはプロファイルが狭まり，減少ペースが加速したことを表しています。環境収容力(プロファイルの将来の終焉までの累計の感染者数)は約20,720名となり，約2,800名も少なくなりました。第4波は現在までに約15,250名が現れ，今後の分は約5,500名と環境収容力のおよそ1/4です。現在の再生産率は0.63まで低下しています。
北海道の今回の緊急事態宣言の発出が5月16日ですので，上記の感染の改善傾向の内容はは，緊急事態宣言の効果によるものではなく，北海道民の取り組みの効用と考えられます。[更新は以上です]
図0. 北海道の感染者数プロファイルの詳細と再生産率: 5月29日 [図のクリックで拡大]
[以下は5月27日の記載]
図1に，本日までの日別の感染者数(日別obs)，日別感染者数の7日間移動平均値(日別ave)を示します(以前のプロットについてはこれまでのブログをご覧ください)。日別calcは累計の感染者数(図2を参照)から算出した日別感染者数の計算値です。"第3波"のプロファイルは，プロファイルA，B(図2のD f3B calc)，C(D f3C calc)とC(D f3D calc)の4つからなり，"第4波"は一つだけです。
図1には，再生産率をプロットしてあります。この再生産率は日別感染者数の計算値から求めたもので，詳細は"COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 [10月11日]"(図の見方，説明などもこちら)をご覧ください。
再生産率は，1人の感染者が新たに引き起こす感染者の数，すなわち，実効再生産数に相当する値です。再生産率が１を越えると日別の感染者数が増えだし，1を切って小さくくなるところでピークを迎えて減少し始めます。COVID-19の感染の拡大・縮小期では，ある時点での感染者数に再生産率を乗じた数の感染者数が，1週間後の新たな感染者数の目安となります。
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| 図1. 北海道の感染者数プロファイルの詳細と再生産率: 5月27日 [図のクリックで拡大] |
Data source: 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に関する情報: 北海道オープンデータポータル https://www.harp.lg.jp/opendata/dataset/1369.html
第4波のプロファイルの環境収容力(プロファイルの将来の終焉までの累計の感染者数)は約23,400名で，第3波C(ピークが1月13日)の約7,400名の約3.2倍の大きな数です。ピーク(変曲点)は5月21日，基本再生産数の相当値(感染の初期の再生産率に相当)は1.71と大きな値です。第4波は現在までに約15,000名が現れたことから，今後の分は約8,400名です。再生産率は最大の1.68(4月23日前後)から低下し，5月21日に1.0を切り，現在は0.81まで低下しています。
解析では，最近の東京都の解析などと同じように，年末年始と大型連休のデータの補正を行っています。また大型連休後の日々については，週内の減少と増加の傾向に基づく感染者数の補正も施しています。"日別ave"はこれら補正後のデータから算出したもので，"日別calc"との対応がよくなっています。
北海道の第4波のプロファイルは，他の都府県と比較して単位人口当たりの感染者数が多く，増加のスピード(基本再生産数相当値)が大きく，増加が急速でした。したがって，減少も速やかに進むとはずです。ただし，第3波のAの後のBのように，感染のプロファイルに尾を引く新たなプロファイルが現れると，終息は遅くなります。北海道では，札幌市から他地域への感染の波及が起きやすい，感染のピーク後にはクラスターが起きやすいいので，引き続き注意と対策が肝要です。
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| 図2 北海道の感染者数プロファイルの最適化の詳細 [図のクリックで拡大] |
図2での感染者数の累計値は，累計数の直近の値(最大値)で除して1となるように規格化して累計obs'，最適化した累計値も同じ値で除して累計calc'としてプロットしてあります。この2つのプロットがよく重なっていれば最適化が良好であることを意味します。第4波についての"τ×平均"と"τ×増加率"は，実際の値と理論値で，両者の対応は良好で，しかも初期値の1/2(変曲点)よりも現在の値が低下しているので，ピークを過ぎたことも現れています。
図の見方などは，"COVID-19 感染者数プロファイルの計算モデルと見方"もご覧ください。
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