例の「武漢肺炎」を巡り、これまでに２本の読者投稿を寄せて下さった「ポプラン」様というハンドルネームの読者様から、第３稿目のご投稿を頂きました。北海道は紫外線量が少なくなる10月上旬以降、感染が急増したが、もともと県民が夜中に行動することが多い沖縄県では紫外線量と関係なく感染が続いており、また、夜中にあまり行動しない岩手県では、紫外線量と関係なく感染が抑えられている、という仮説です。

2020/12/30 10:05追記

投稿者様から出所の明示をいただきましたので図表１～４を追録しています。

者投稿につきまして

当ウェブサイトでは、2016年７月のサイト開設以来、「読んで下さった方々の知的好奇心を刺激すること」を目的に、おもに政治、経済の分野から話題を選んで執筆した論考を、日々、原則としてすべての方々に無料で提供しております。

こうしたなか、当ウェブサイトをお読みいただいた方々のなかで、「自分も文章を書いてみたい」という方からの読者投稿につきましては、常時受け付けています（投稿要領等につきましては、『【お知らせ】読者投稿の常設化／読者投稿一覧』等をご参照ください）。

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さて、本稿では久しぶりに、整形外科を専門とされる現役医師の「ポプラン」様というハンドルネームの読者様からの投稿を掲載したいと思います。

（なお、適宜、当ウェブサイト側にて小見出しの補足に加え、大意を変更しない範囲での文章表現の訂正等を行っています。また、当初公表版では投稿中出所の記載がなかった図表については掲載しませんが、これについては出所を教えてくだされば、図表を追補します。）

2020/12:30 10:05追記

投稿者様から出所を教えていただきましたので、図表を追加しております。

ポプラン様からは次のとおり、過去に２本の論考をご投稿いただいているため、本稿は通算３稿目です。

• 百年前の書籍「流行性感冒」と、現代に生かすべき教訓（2020/04/26 13:00）
• 【読者投稿】ＳＡＲＳの経験で読む「武漢肺炎第２波」（2020/05/24 12:00）

いったいどのようなことが議論されているのでしょうか。さっそく、紹介しましょう。

（ここからが読者投稿です。）

武漢肺炎の2020年の終わりに

2019年12月30日の李文亮達のSNSから始まった武漢肺炎騒動は、いまだ収まりません。

アメリカ合衆国大統領選挙があり、安倍政権の退陣もあり…。

世界も色々変わりましたが、コロナウイルスも変わっているようです。

変異株も出たと騒がれています。

さて2021年の春節と春運です。

2021年（令和３年）の「春節初日」（旧暦１月１日）は、２月12日です。

2021年の春節（旧正月）の帰省ラッシュに対応する交通機関の特別輸送体制「春運」は前後40日間の１月28日～３月８日に設定されました。

医療消耗物資の国内生産移行もまだ不十分ですが。中国政府が海外渡航を推奨していないので、「攘夷派」が怒るほど、中国語が日本国内で聞かれることはないでしょう。石炭不足で停電するのでは外国旅行も外貨流出を防ぐためには止めるのではありませんか。

一方、アメリカもクリスマスで560万人の休暇と移動が予定されているようで人的移動による感染増加が思いやられます。マスク使用強制が人権の抑圧なんでしょうか？

いま気になることが、いくつかあります。

コロナウイルスの第２波？第３波？

スペイン風邪を記録した『流行性感冒』は、流行が終わって数年かけてまとめられた書籍であることを思い出すべきです。患者数の大きな波が幾つか通り過ぎて初めてあれが何波であったかと分かるわけで津波も含めて自然現象を目の前だけで判断すると誤ります。

【参考】『流行性感冒』

（【出所】アマゾンアフィリエイトリンク）

たとえば、夏に感染者が増えた理由は、「ロックダウンで過剰に抑制された生活行動の緩みによる第１波の遷延（せんえん）」と見ることもできます。つまり、逆に言えば、日本は感染ピークをずらす政策が成功したのだ、という言い方もできるのではないでしょうか。

『流行性感冒』によれば、台湾（書籍に記載された地名を使用します）の流行は２波のみで流行としても小規模であったことや、朝鮮は惨状を呈したことなどが記載されています。反騰は人的遮断が困難な国家なので、今回、ワクチンの遅れがどんな結果を生むのか、注目しています。

また、来年も秋から冬にかけて患者増が認められれば、「季節性の波」がインフルエンザと同様であることが認識されると思います。

その意味で、自分は正直、今の患者増が本当の第２波であり、来年の秋口から第３波が発生するのではないかと思います。

社会全体のウイルス量把握の試み

日本水環境学会COVID-19タスクフォースが下水中のコロナウイルスを検査しています。感染性はない遺伝子の断片から社会全体でのウイルス量を推定することが可能になります。

また名古屋市水道局が数年前から保存していた下水の測定もあるようなので名古屋市での新型コロナウイルス検出がいつからになるか論文が待たれます。

ちなみにロタウイルスでは下記の論文が出ています。

下水道におけるウイルス対策に関する調査委員会報告書（平成22年３月）

―――厚生労働省ＨＰより

ウイルス量の増加減少がクリアに出るならば、モニタリング手法として素晴らしいものになると思います。

ウイルス感染を左右する要素について

環境要因としての紫外線量

では、ウィルス感染を左右する要素としては、いったい何が考えられるのでしょうか。

北海道では10月22日頃から感染者数が増加しています。潜伏期間が１～２週間とすれば、実際の感染の急増は10月上旬から、ということです。また、東京では11月12日頃から感染者数が増加しているため、感染拡大は10月下旬からと推測されます。

このため、環境要因としての紫外線量（ＵＶインデックス）に着目してみましょう。

図表１　2020年のつくばのＵＶインデックス

（【出所】気象庁ＨＰ『日最大UVインデックス(観測値）の年間推移グラフ』）

2020年のつくばのデータを見ると、「ＵＶインデックス」が３を割り込み、「弱いと」いわれる１～２に低下して感染者数が増えてきたことが予想されます。

ただし、現在、紫外線量の測定は、つくばでしか行われておらず、北海道のデータについては札幌地方気象台による2017年のデータから予測するしかありません。そこで、2017年のつくば、札幌のＵＶインデックスを振り返っておきましょう。

図表２　2017年のつくばのＵＶインデックス

（【出所】気象庁ＨＰ『日最大UVインデックス(観測値）の年間推移グラフ』）

図表３　2017年の札幌のＵＶインデックス

（【出所】気象庁ＨＰ『日最大UVインデックス(観測値）の年間推移グラフ』）

図表２、図表３のデータに照らすなら、札幌では10月上旬にはＵＶインデックスが３を切っていたであろうことが予測されます。つまり、感染者増の原因は、「ＧｏＴｏ」ではなく、紫外線量の低下による環境内感染性ウイルス量が増加したことではないかと考えます。

またこの仮定が正しいなら「ＧｏＴｏ」の再開時期も紫外線量が３を超えた時期に超えた地域から再開させればよいことになります。悪玉扱いされる紫外線ですが、コロナに関しては有益に働いていそうです。

ウイルス感染の要素としての生活活動時間

そこで自分でも疑問に思ったのですが、「持続的に感染が継続する沖縄県はどう説明するのだ」、です。

図表４　2017年の那覇のＵＶインデックス

（【出所】気象庁ＨＰ『日最大UVインデックス(観測値）の年間推移グラフ』）

そう、沖縄県は紫外線量で月平均が年間３を下回らない場所なのです。なんで沖縄県の感染は多いのかについては紫外線では説明できません。これについては、2011年に土木学会で発表された次の論文がその答えを解いてくれます。

個人の外出時間に基づく社会的時間利用構造に関する経年分析

―――科学技術情報発信・流通総合システムＨＰより

「活動時間帯に関する規制誘導策検討に資する情報を提供する立場から、その第１段階として、過去５時点の社会生活基本調査に基づき、時間帯別の外出者割合に着目し、外出活動の時間的推移と、外出活動時間に影響を及ぼす要因の把握を目的とする。具体的には、各時点の時間利用構造の経年変化の把握を容易にするため、時間利用構造に関するクラスター分析を行う。さらに、クラスター分類に影響を及ぼす要因を明らかにするため、自然環境、社会基盤施設整備状況、社会経済特性等を説明変数、各クラスターを目的変数とするExhaustive CHAID（Chi-squared Automatic Interaction Detector）分析を適用する。」

小難しい話ですが、いま必要なのは各都道府県の生活活動時間の分類と分析なので、こちらはそれを利用させてもらいます。

ここで「クラスター分析」とは、クラスター爆弾でも患者クラスターでもありません。「異なる性質のもの同士が混ざり合っている集団（対象）の中から、互いに似たものを集めて集落（クラスター）を作り、対象を分類しようという方法を総称したもの」のことです。

論文が執筆された時点で最新の平成18年当時のデータに基づき、分類された５つのクラスターは次のとおりです。

クラスター１（Ｃ１）：長時間外出・昼間集中型

• 外出終了時刻が最も早く、開始時刻・終了時刻集中度、および日中外出者割合が最も高い。
• 岩手県

クラスター２（Ｃ２）：長時間外出・夜間型

• 外出開始・終了時刻が遅い。また、平均外出時間長が最も長い。
• 沖縄県

クラスター３（Ｃ３）：短時間外出・昼間型

• 外出開始時刻が比較的遅く、外出終了時刻が比較的早い。日中外出者割合が最も低く、平均外出時間長は最も短い。
• 青森県・秋田県・山形県・福島県・富山県・島根県・高知県

クラスター４（Ｃ４）：平均型

• 外出開始・終了時刻、活動開始・終了時刻集中度、および日中外出者割合が平均的である。
• 宮城県・茨城県・栃木県・新潟県・石川県・福井県・山梨県・長野県・岐阜県・静岡県・三重県・和歌山県・鳥取県・岡山県・広島県・山口県・徳島県・香川県・愛媛県・佐賀県・長崎県・熊本県・大分県・宮崎県・鹿児島県

クラスター５（Ｃ５）：分散型

• 外出開始時刻が最も早く、外出終了時刻が最も遅い。また、外出開始・終了時刻集中度が最も低い。
• 北海道・群馬県・埼玉県・千葉県・東京都・神奈川県・愛知県・滋賀県・京都府・大阪府・兵庫県・奈良県・福岡県

論文によれば、コロナ感染者が日本で最後まで出なかった岩手県は「クラスター１」、つまり「外出終了時刻が最も早く、開始時刻・終了時刻集中度、および日中外出者割合が最も高い」県です。

「県民多数が朝の紫外線下で活動開始して、日が暮れて紫外線が無くなれば活動停止する」という意味では、ダイアモンドプリンス号で活動した自衛隊のような行動でしょう。

一方、紫外線が強いのに感染制御が出来ない沖縄県は「クラスター２」、つまり「外出開始・終了時刻が遅く、平均外出時間長が最も長い」県です。日中の気温が高いためにそのような行動様式になったのだとは思います。

そのうえ、日本列島の東西の経度差もあるので日本標準時とのズレもあり、沖縄県の活動様式は夜間中心となりがちです。そういえば、旅のガイドブックでもよく「沖縄観光の目玉のひとつはナイトライフです」と書かれています。

夜の街が危ない理由は、直接的な人的接触増加と紫外線による周囲の感染性ウイルスの量低減ができないからかなと考えます。この話を娘にしたら、「日焼けサロンでのクラスター発生はないのかな」、と言われました。トレーニング施設なら紫外線灯の導入などで感染リスクを低減できそうです。

岐阜県の金津園での臨床実験では、大量の水と石けんを使っている場所ではクラスターが発生しにくいようですが、岐阜県内部の感染状況がわからないので真実はどうなんでしょう。夜の何が危ないかその辺に注目です。まだまだ分からないことだらけですが年末年始考えてみたいと思います。＜了＞

読後感

さて、ポプラン様からは投稿メール本文で、「短いながらも気になっていることを少し書いた」とありました。

おそらくごく大雑把にいえば、「紫外線量」＋「各都道府県民の行動様式」で感染数の増減がある程度説明できるのではないか、という仮説です。個人的にはここで述べられている仮説の真偽を検証する専門的能力はありませんが、着眼点としては非常に興味深いと思います。

武漢コロナ、武漢肺炎等については、過去に専門家などの方々からずいぶんと論考を寄せていただきましたが、これらについては『読者投稿の募集と過去の読者投稿一覧』のページにまとめておりますので、ぜひともご参照ください。

なお、今回は採用に当たり、図表掲載を省略しております。これについては図表の出所を確認してから記事を公表することも考えたのですが、内容を読み返すと、年末年始休暇を前に、緊急性は高い記事だと思い、図表を抜いた状態で掲載することにした次第です。

※2020/12/30 10:05 追記

図表を追加しました。

ポプラン様、もしよろしければ続編の投稿もお待ちしております。