Effect of Micrometeorology on Human Thermoreguatory Response and its Modeling

Planned

Project Area	Micro-meteorology control: Integrated technology of harmonic prediction and active monitoring of micro-meteorology for future autonomous society
Project/Area Number	20H05753
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Nagoya Institute of Technology
Principal Investigator	平田晃正名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00335374)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	小寺紗千子名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 研究員 (40874219) ゴメスタメスホセデビツト名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60772902) Essam Rashed 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 研究員 (60837590)
Project Period (FY)	2020-10-02 – 2023-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥14,170,000 (Direct Cost: ¥10,900,000、Indirect Cost: ¥3,270,000) Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2021: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2020: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Keywords	熱中症リスク / 温熱応答 / 大規模計算 / 深部温度 / 機械学習 / 生体温熱シミュレーション / 生理応答モデル
Outline of Research at the Start	従来、熱中症リスクに関しては、どこで誰が倒れたかという時空間的に１点での評価が行われてきた。しかし、実際は、刻々と変化する熱環境の中で移動していく中で、熱中症で倒れる人がいる。そのような場合には、人が受けてきた熱によるストレスの履歴が重要な役割を果たす。本研究は、そもそも倫理的にも技術的にも定量化することが難しい熱ストレスを数値シミュレーションにより評価しながら、刻々と変化する周囲の熱環境（微気象）を考慮した熱中症リスクを予測し、低減する未来社会サービスを実現するための基盤モデル技術を開発する。
Outline of Annual Research Achievements	影響班では、次年度以降の縮約モデルの構築に教師データとして、微気象の時空間データを用いた人の温熱応答データが必要となる。このデータの取得は、スーパーコンピュータを用いた大規模解析によって取得予定だが、微気象データから温熱応答解析へのデータ受け渡し時の課題として、時間分解能の親和が挙げられる。大温熱応答解析で入力する気象データとして、気温、湿度、風速、太陽光などがあり、それぞれ時定数が異なる。一方、熱ストレスの評価には、深部体温の時系列変化が重要となるが、体内での熱伝達や温熱応答等を考慮した体内熱時定数に基づく気象データの適切な時間分解能の検討が必要となる。そこで、本年度は、日本の気象条件を考慮した現実的な気象パラメータに対して、大規模解析により深部体温、発汗量を取得し、それぞれの熱時定数について検討した。具体的には、３大都市圏の過去3年間の真夏の気象条件を組み込み、日中の太陽光ばく露（電磁界）解析および人体温熱モデル計算を行い、深部体温と発汗量の時系列変化を取得した。この複合物理解析と温熱応答解析には、1mmの空間分解能を有する人体モデルを用いて行い、太陽光についてはマクスウェル方程式を、熱計算には熱拡散方程式を時間領域差分法により離散化し、スーパーコンピュータ上で実施した。次年度以降の縮約モデルを構築する上でも重要となるため、必要な温熱変動のばらつき、特に、温熱応答推定に必要な気象データの時間分解能検討のため、応答に対する時定数について検討した。計算から得られた応答データの解析から、身体的特徴によるばらつき、熱容量や熱伝達、さらには温熱生理応答に関わるパラメータを考慮した場合、気象データには10分程度の時間分解能が必要なこと、また、風の影響を考慮する場合には、さらに高い時間分解能が必要になることなどが分かった。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 計算から得られた応答データの解析から、当初予定していた項目に関する基礎的知見を得ることができた。具体的には、他研究グループとの共同研究項目で必要な気象データの時間分解能が概ね10分程度、但し、風の影響はさらに高い時間分解能が必要なことなどがわかった。これらの知見により、2年度目の項目が円滑に実施できると考えられ、それに必要なデーが得られたと考えるため。
Strategy for Future Research Activity	研究計画に変更点、問題点はなく順調に推移している。計画書に記載した内容に基づき進めていく予定である。