新型コロナ「第3波」の発生と収束の謎を推理する

新型コロナは気象のせいという藤原かずえさんの記事を読んで考えてみました。

どうやら、第1～第3波はまったく別の現象のようです。
単純にはいきません…

第0波　2月　中国からの流入→自然消滅
第1波　3月　ヨーロッパからの流入→入国制限で収束
第2波　6月　ウイルスの変異と梅雨と夜の街→夏になり収束
第3波　10月　気象の変化や季節の変わり目→春には収束？

ところで、東京都の第3波のピークが1月4日なのは、12月30日の気圧の急変で自律神経失調症が大量に発生したせいだと思われます。


データの出所　東京都

感染→発症のタイムラグは5日程度なので、タイミング的にはほぼ一致します。


データの出所(1時間ごと)　気象庁

このときは、全国的にも陽性者が急増したので、温度や湿度の影響よりも、広域的で急激な気圧変化の影響と考えた方が自然です。

この点は、冒頭の藤原かずえさんの記事で、Time=0.4(タイムラグ8日？)で、気圧の影響が最も大きくなるという分析結果とも一致します。また、湿度の影響も大きいのは、梅雨が影響しているのかもしれませんね。

なお、この気圧変化は短期的な現象です。
長期的なトレンドとして、季節インフルエンザと同じく、冬になると温度・湿度の関係で徐々に(長期的に)陽性者が増えたとすると、これから春に向けては徐々に減っていくことになります。

Google予測ではコロナ感染ピークは１週間後の１月半ば。これは例年のインフルの流行曲線とほぼ一致します。

季節が真逆のオーストラリアでも、例年のインフルとほぼ同じ流行曲線（８月ピーク）で収束しました。

期待しましょう。 pic.twitter.com/VnvWdbJpoz

— 森田洋之@総合診療医／日本の医療の不都合な真実(幻冬舎新書）9/30発売 (@MNHR_Labo) January 6, 2021

話は変わりますが、実効再生産数(Rt)のデータ(下のグラフの黒の実線)を見た限りでは、GoToで陽性者が増えたという形跡もないようです。
念のため、下のグラフは「発症日」ベースなので「↓」は「感染日」である5日程度前に付けています。

データの出所　国立感染症研究所

西浦氏のような単純なモデルは何の役にも立ちませんね。

ちなみに、最近のGoToで感染が増えたという彼の論文では、なぜか実効再生産数は「封印」してます。それは、実効再生産数を使ったら、上のグラフと同じく、簡単にウソがばれちゃうからでしょう。


出所　NHKニュース

42万人死亡や9.5万人入院と同じで、何でもありなんですかね。