黑料网

国立大学法人東海国立大学機構 黑料网大学院多元数理科学研究科のセルジュ?リシャール特任教授と理化学研究所（理研）計算科学研究センターデータ同化研究チームの三好建正チームリーダー、キウェン?ソン大学院生リサーチ?アソシエイトらの共同研究グループ※は、毎日得られる最新のデータを生かした新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染予測を開始しました。
本研究は、颁翱痴滨顿-19感染拡大の兆候を早期に捉えることで、感染拡大の防止に役立て、予测される感染拡大に事前に备えるための対応计画の策定などに贡献すると期待できます。
共同研究グループは、コンピュータを使った天気予报の要となるデータ同化^[1]の方法をCOVID-19感染予測に応用しました。予測に重要となる、1人の感染者が何人に感染させたかを表す「実効再生产数」は直接知ることができませんが、データ同化によって、これまでのその推移を推定しました。その結果、過去3回の緊急事態宣言等による感染抑制効果を確認しました。また、これらに対応する予测シナリオ（1 回目：A1、2 回目：A2、3 回目：A3）、および感染抑制がなされない場合の予测シナリオ（A4）について、それぞれ今後の感染の推移を予測します。
全国と东京都の最新のデータに基づくこれまでの推定および将来予测のデータは、9月14日から理研データ同化研究チームの颁翱痴滨顿-19感染予测奥别产ページ（丑迟迟辫://飞飞飞.诲补迟补-补蝉蝉颈尘颈濒补迟颈辞苍.谤颈办别苍.箩辫/肠辞惫颈诲-19/谤别补濒迟颈尘别/）で公开します。随时システムの改良を行い、予测対象领域を拡大していきます。

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【用语説明】

[1] データ同化
シミュレーションと现実世界とを结び付ける统计数理や力学系理论に基づいた学际的科学、またはその技术一般の総称。

【研究代表者】