研究課題
感染症などのリスク解析として、２４年度には打ち切りデータを用いた統計的予測法、微分方程式などの構造を持った数学モデルによる予測法などについて、予測精度の比較検討を行なった。２５年度には、想定を超えるような現象に対応するため、これまでに開拓した方法に、従来の時系列解析法、マトリクス分解法を加え、これらをアンサンブル法のように総合的に判断する予測法、PoP（Prediction on Predictions）、の方法論を確立した。PoPに関しては招待講演も行った。この研究は、感染症の研究を伸ばす意味合いから厚生労働科学研究委託費（新興・再興感染症）への参画にもつながった。２６年度には、リスク予測をできるだけ早期に行う研究を更に押し進め、マトリクス分解法による、感染症拡大予測（デング熱、エボラ出血熱などの人の間での感染症拡大だけでなく、松枯れなど、昆虫と線虫とマツとの間での感染拡大も含む）を行った。特に、松枯れの解析手法は、東南アジアで問題になっているヤシ枯れの解析に適用できる可能性があり応用範囲が広い。また、近年の地球温暖化を背景としたモンスーン地方での洪水予測については、地域データとグローバルなデータとを併用して予測精度を上げることができた。更に、電気絶縁体の熱劣化のよる寿命推定法や最適試験法について新しい数学モデルをIEEE論文誌に発表し、その内容をIEC東京において、IEC規格として提案し、発表を行った。
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