| 研究課題/領域番号 |
26241025
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
福士 謙介 東京大学, サステイナビリティ学連携研究機構, 教授 (30282114)
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| 研究分担者 |
渡部 徹 山形大学, 農学部, 教授 (10302192)
渡辺 幸三 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 准教授 (80634435)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 感染症 / リスク評価 / 途上国都市 / 洪水 / 気候変動 / 下痢症 / デング熱 / DALY |
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| 研究実績の概要 |
【タスク１：洪水起因の感染症リスクに関する定量的なモデルの構築】
アジアの途上国都市を想定し、気候変動や社会変動の影響を考慮した洪水起因の感染症リスクに関する定量的モデルを構築した。対象都市は最終的にはジャカルタ、メダン、スラバヤ、デンパサール、ハノイである。対象病原微生物はノロウイルスとし、指標微生物である大腸菌から類推した。気候変動予測に関して、RCPシナリオは4.5と8.5の2種類を解析した。GCMは当該地域に最も適合する物を選定し、2042年のアウトプットを行った。洪水時の行動を考えたQMRAを基本とし、家庭内における二次感染の影響を考慮したリスク評価モデルを構築し、ノロウイルス感染リスクを算出した。
【タスク２：健康リスクの保健経済学的分析のための指標開発】
東南アジア３ヵ国で実施したインタビュー調査から、洪水に頻発する感染症の種類およびそれに対する住民の感情を明らかにし、その結果を指標化した。この指標を用いて障害調整生存年（DALY）の算出手法を改良することで、洪水時の感染症による経済損失の評価を行った。
【タスク３：昆虫媒介感染症リスク評価のための疫学生態モデルの開発】
バンドンとマニラの２都市を対象に、気候パラメータに基づいてデング熱のリスク評価モデルを、機械学習アルゴリズムを用いて構築した。モデルは各都市全体のデング熱罹患率の時間変動（季節変動）と各都市内の局所地域の罹患率の空間変動の二つに着目してそれぞれ構築した。時間変動に関するモデルから、降雨イベントから2～4週間後と7～8週間後にそれぞれデング熱罹患率が高まる現象が明らかになった。さらに、南方振動指数により数カ月後のデング熱流行を中長期的に予測する高精度に予測できた。空間変動に関する評価では、都市内の洪水強度が高い地域や人が集まる機会が多い商業施設が多い地域で罹患率が高まる現象を高精度でモデル化できた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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