常に検証可能なデータを求める文化に向かって

下のグラフは厚生労働省発表の日本全国の日毎感染確認者数の集計値を用いて分析したものである。

この期間には4月29日～5月7日までの土日を含む長期休暇となり（薄い色の棒）、通常の医療や集計などの行政業務の遅滞等による統計の連続性が損なわれていると見るべきである。そこで、その影響を軽減するために日毎感染者数の3週間移動平均値の推移を用い以下の予測分析を試みた。

上記ぐグラフの移動平均感染者数予測に用いた簡易再生率とその第3次多項式近似曲線。

下のグラフで見ると、3月20日前後を境にして簡易再生産率が1.0を超えて上昇に転じたように見える。まだ確認感染者数が少なく統計誤差が大きいので何とも言えないが、残念ながら傾向は、第9次感染の始まりの様に見え始めた。

北海道に始まり東北地方に飛び火、感染は以後順次南下した。ビッグバーンから約5週間、沖縄まで蔓延していった様子を描いてみた。

矢印は感染順路、同日遅れ日差の場合は目視で近い隣接地域を優先し結んだ。

これをどう見るか。これだけでは判断する情報としては不足だが。

北海道の感染確認者数の日系列曲線と東京及び他の地域との相関係数が(0.94）であることから、北海道の変異株が全国に感染した証拠も疑われる。

いずれにしても各地域でのゲノム解析が無ければこれは遊びとも云えよう。

第7次感染の経路。国内4か所から始まったと見られる感染のビッグバーンとその感染通路の追跡。

直前のブログに書いたように日本各地の感染時系列推移曲線の相互相関は良い事から、その日差を追随することで感染通路を推定してみた。

それぞれの地区でのビッグバーンは　沖縄が東京の6日前、島根が1日前、北海道が7日遅れで始まった。

各行政区毎に集計された感染確認者の時系列推移について、日ずらし相互相関係数を求め比較した。

ここでは、最北端の北海道、最南端の沖縄、人口交流の多い東京と大阪の5地区を基準地域として、全国47地域との日ずらし相互相関係数の最大値を比べてみた。

相互相関係数が大きいほど両地域の感染時系列の相似形が大きいことを示し、この時の日差は感染の伝搬経路を示すと推定される。しかし、行政区毎の日ごと人口交流数が分からなれば感染の伝搬速度は求めれれない。

日本の47地方行政区には北東の北海道を1として南西方向に沖縄まで順次コード番号が割り振られている。地図参照。したがって、行政区域間の相互距離を概観するための便法として、このコード差を用いてみた。

下のグラフは、5地区の基準地域に対するコード差と相関係数の関係を重ねて表示したものである。

最も顕著な違いは、北海道の場合で、他の地域との相関が悪い。他の地域との人口交流が少ないこともあるが、感染に関与した変異株が異なっているとも見られる。

他の国内全域は東京や大阪との相関関係が大きく、相関係数0.95以が90％以上を示し、殆どの地域が東京、大阪より遅れて感染推移が移っていることから人口交流の大きい東京、大阪が感染の発生源であることが推定される。

以上の様に、日本の感染は全国での一様性が大きく、北海道、沖縄を除く全地域では特徴が見られない。

第8次感染では北海道及び東北・北部日本海側の発生が東京の約3週間前から始まった。これらの変異株が日本中に感染したのか、それとも別の変異株が東京からの感染広がりと重なったものかは分からない。

統計グラフで見る限り、東京以降の感染広がりは前回第7次感染と似通って見える。ゲノム分析の結果が知りたい。

グラフの誤り訂正。申し訳ありません、グラフを訂正しました。

第7次感染暴発は最大で孤立した時系列の変異であった。この感染確認者数の地域別感染経緯の変遷を追跡してみた。

上のグラフは、左から各地域の感染系列の遅れ日数、感染確認者の総計数、ピーク時に於ける感染者数の最大人数、東京の感染推移曲線との移動相互相関係数の最大値。何れも各地域ごとに人口10万人当たりに換算した3週間移動平均値を道いた。

沖縄、島根を除く45地域では、東京から始まって日遅れの感染が進み最後の徳島迄2週間の遅れが見られる。最左列のグラフ。

先ず、一番の特徴は沖縄で東京より6日速く感染が始まり、感染者率が最も大きい。感染推移曲線の他の地域との相互相関は比較的下位にあることから異なった感染経路又は異種のゲノムの変異株とも考えられる。他の例外では、島根の場合人口が少ないことから見られる誤差かもしれない。

感染確認者数の頂点に於ける人数、第7次の累計感染確認者数、何れも感染の遅れとともに減少している。左から2，3列のグラフ。

各地域の感染曲線の東京に対する相互相関係数は殆ど0.95以上で、各地域ごとの感染時系列は非常によく似ている経過を辿っていることが分かる。最右グラフ。

このように、日本の感染は、最も人口交流の激しい東京から始まり、2週間以内に国内全域に蔓延した。感染の時系列曲線の形態は各地域とも非常によく一致しているが感染が遅れた地域では感染者が少ない傾向がある。

＊＊　誤ったグラフ　＊＊

感染確認者推移とその集団から遅れて発生する死亡者推移について、各感染増大次数毎に分けて分析し、グラフに示した。

下の表に各次元ごとの特性を示す。

先ず、感染確認者数と死亡者数曲線の日ずらし相互相関係数の最大値はすべて0.9以上で非常によく一致していて、このことは、集計データの信頼性を示していると考えられる。

感染確認者の日差調整後の死亡率は異なり第1次から4次までが1％以上、第5次から第7次までは0.3％以下であるが、不気味にも第8次ではまた2％以上になって死亡率の高い変異株であることが推定される。

感染確認から死亡者が記録されるまでの日遅れは何れも2週間から3週間程度であった。

昨日のブログ記事、対数グラフで纏めてみた。

2021年月以降日本の人口に対する感染確認者数は他の国と変わらなく上昇したが、感染者の死亡率は低い状態を維持していることが分かる。