RSウイルスの流行を予測する地域特化型数理モデルの構築
実施中
中居 楓子
この研究はRSウイルスの流行をシミュレーションによって予測するものです。RSウイルスはほぼ全員が一度は感染し何度も再感染を繰り返す感染症でありながら、特効薬が存在しないため、流行を正確に予測しワクチンや隔離などの適切な予防策を取ることが重要です。そこで既存の汎用的な感染症の予測モデルを基に、免疫減衰や季節性といったRSウイルスの特徴と、東海3県の人口や人流データを導入することで、東海地方におけるRSウイルスの流行予測に特化したモデルを構築します。まずは東海3県を1kmや5km四方のメッシュに分割し、それぞれに人口を割り当てます。各メッシュを1つの集団と見て、感受性者(S)、潜伏者(E)、感染者(I)、回復者(R)の4つの状態間の遷移を表現し、さらにRSウイルスでみられる免疫の減衰による再感染を考慮したSEIRS型の常微分方程式モデルをベースに、時間刻み1日で数値更新しています。その状態では各メッシュの流行は互いに独立であるので、微分方程式にメッシュ間の人の動きを表現する項を導入することで、地理的な流行の広がりを表現します。人の動きは半径数kmの日常的な短距離移動と通勤通学を表す人流データの二つを用います。人流データでは発着地と一定以上の解像度が必要だと考えているため、本プロジェクトの疑似人流データの利用を希望いたします。
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齋藤 舜仁 / 名古屋大学
竹田航太 / 名古屋大学
申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.
擬似人流・人口属性データ 岐阜県データセット
擬似人流・人口属性データ 愛知県データセット
擬似人流・人口属性データ 三重県データセット
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