学術論文

日本ヒートアイランド学会論文集 Vol.15 (2020)
Journal of Heat Island Institute International Vol. 15 (2020)

熱中症による救急搬送率の地域性と変動―死亡率との比較―
Regional features and temporal variations of heat-stroke ambulance transport rates in Japan―Comparison with mortality―
藤部文昭*1
松本 淳*1
鈴木秀人*2
Fumiaki Fujibe Jun Matsumoto Hideto Suzuki*1 東京都立大学都市環境学部 Faculty of Urban Environmental Sciences, Tokyo Metropolitan University*2 東京都監察医務院 Tokyo Medical Examiner's OfficeCorresponding author: Fumiaki FUJIBE, ffujibe.bs@gmail.com
ABSTRACT

Data on ambulance transport rate of patients with heat stroke from 2008 to 2018 in Japan
were used to examine regional features and temporal variations of transport from climatological
viewpoints. The transport rate is correlated with summer mean temperature both spatially and in
year-to-year variations. Regarding seasonal variations, the transport rate is higher in early summer
than in late summer by a factor of two or more. On a daily basis, the transport rate for days withspecified maximum temperature levels tends to be higher in prefectures with cooler summer
climate. These features are similar to those of heat-stroke mortality, although there are a number ofdifferences in the climatological features of transport rate and mortality.
Keywords: heat stroke, ambulance transport, mortality, temperature, heat acclimatization

日の気温が同じなら，夏季平均気温が低い（夏が涼しい）

1. はじめに
熱中症による被害を表す尺度として，死亡数と救急搬送地域で熱中症死亡率が高い傾向にあることを示した．あと数がある．死亡数については厚生労働省の人口動態統計が，の傾向は暑熱馴化の効果を示唆し，高齢者においてより顕

救急搬送数は総務省消防庁のデータが使える．
当然ながら，

著である．加えて，熱中症死亡率と前日までの気温との関

熱中症搬送数が多いときは死亡数も多い．しかし，搬送数

係に関し，当日の気温が同じなら，死亡率は前日～1 週間と死亡数の空間・時間変動が同じであるとは限らず，デー

程度前の気温と正相関を持つ一方，十数日前の気温とは負タを使うに当たっては両者の違いを認識しておくことが望相関があることが見出された．このことは，短期的には暑まれる．

熱負荷の持続が死亡率の上昇をもたらし，長期的には暑熱

Fujibe et al. (1)（以下 F18a）は 16 年間（1999～2014 年）

馴化による死亡率の軽減効果が現れることを示唆する．この人口動態統計の個票データを使い，熱中症死亡率の都道れらの研究により，日本の熱中症死亡率について気候学的

府県別の分布や年々・季節変動を調べた．その結果，①熱特性の概要が示された．

中症死亡率の分布は年齢層によって異なること，すなわち救急搬送数についても，気象要素との関係を統計的に扱

60 歳未満の死亡率は各都道府県の夏季の平均気温と正のった研究はいくつかあり，空間分布 (3, 4, 5, 6, 7, 8) や年々・日々相関を持つのに対し，80 歳以上の死亡率は年間最高気温との変動 (6, 8, 9, 10, 11) における気温との対応が示されている．

正の相関を持ち，夏季平均気温とはむしろ負の相関を持つ

また，同じ気温条件下では東～西日本よりも北日本で (3)，こと，②年々変動に関しては，気温 1℃当たり死亡率は 40

夏の後半よりも前半に (12, 13)，それぞれ搬送数の多い傾向が～60%変動し，60 歳未満と 80 歳以上の死亡率の変動パタあり，死亡率と同様，高温に対する馴化の効果が示唆されンは似ているが，80 歳以上のほうが変動幅が大きい傾向がる．しかし，救急搬送データが数年前までは入手しにくかあること，③季節変動については，7 月のほうが 8 月よりったという事情もあって，搬送数の研究は対象期間や対象も，月平均気温が同じなら死亡率が 3 割ほど高いことが見地域が比較的限られ，全国規模の気候学的特徴は十分に解出された．また，Fujibe et al. (2)（以下 F18b）は日々の熱中

明されているとは言えない．本研究は，救急搬送数につい症死亡率と気温（日最高気温，日平均気温）との関係を調て死亡率 (1, 2) と同様の解析を行い，搬送率の空間・時間変べ，気温が高い日ほど熱中症死亡率が高いこと，ただし当動と気象要素との関係を明らかにするとともに，得られた-1-

票データを，上記と同じ 4 つの年齢階級にまとめ，搬送デ

結果を死亡率の特徴と比較し，搬送率と死亡率の気候学的特性の共通点と相違点を見出すことを目的とする．なお，

ータと同様に処理した．X30 は暑熱が死亡の主因になった搬送率とは人口当たりの搬送数を表す言葉として本稿で用と判断されたものを表し，第 10 回国際疾病分類（Tenth

いるものであり，その求め方は 2.2 に示す．

International Classification of Diseases, ICD-10）に準拠する．
熱中症による死亡数としては，“熱及び光線の作用”（T67）

2. 資料と解析方法が使われることもあるが，X30 と T67 の死亡数はほぼ一致

2.1 資料する (14)．

総 務省 消防庁 の ホー ムペー ジ （ http://www.fdma.go.jp/

気象データについては F18a と同様，
アメダス資料と気象

neuter/topics/fieldList9_2.html）に，2008 年以降の都道府県

官署（旧測候所を含む）の資料を使った．また，搬送率や別・日別・年齢層別の救急搬送数が掲載されている．対象

死亡率を求めるため，総務省統計局による国勢調査と人口

月は 2009 年までは 7～9 月，2010 年からは 6～9 月であり，推計の資料（https://www.stat.go.jp/data/jinsui/index.html）を

近年は 5 月や 10 月の資料も掲載されている．
年齢層は生後使った．

28 日未満（新生児），生後 28 日～満 6 歳（乳幼児），7～
17 歳（少年），18～64 歳（成人），および 65 歳以上（高2.2 解析方法

齢者）である．また，傷病程度を軽症・中等症・重症・死(1) 搬送数・死亡数の年齢調整

亡・その他の 5 種類に分けたデータも得られる．軽症は「入人口の年齢構成が年や都道府県によって違う影響を除く

院加療を必要としないもの」，重症は「3 週間以上の入院ため，年齢調整を行った．これは，各年・都道府県の搬送加療を必要とするもの」，中等症は「重症または軽症以外数を，基準になる年齢構成に合わせて換算するものである．

のもの」であり，死亡は「初診時において死亡が確認され

F18b は 2015 年の全国の年齢構成を使って死亡率を調整したもの」である．

た．今回もこの方法を使い，都道府県 i における年 n の調本研究では，
限られたデータを有効に活用する観点から，整搬送率 H*in を

解析対象期間を①2008～2018 年の 7, 8 月，②2010～2018Σ hink (Pk/pink)k
H*in = −−−−−−−−−−−−−−−− ,Σ Pk

年の 6～9 月の 2 パターンとした．①は盛夏季の平均気温と搬送率の関係に関する解析，および年々変動に関する解析に適用した．
一方②は，旬～日スケールの解析に適用した．

(1)k

具体的には，Figure 2～5 と Table 5 は①，それ以外の図表は②である．ただし，6～9 月の搬送数の 86%は 7, 8 月のもで求めた．ここで hink と pink はそれぞれ都道府県 i, 年 n, 年のであり，年齢層や傷病程度ごとの特徴にも年や月による齢層 k の搬送数と人口，Pk は 2015 年の全国の年齢層 k の人

目立った差はないことから，①と②の違いは結果を大きく口である．また，全国の年 n の調整搬送率 H*0n を H*in の人

左右するものではない．以下，①の 6～9 月の合計値や②の口重みつき平均，すなわち7, 8 月の合計値を年の値と表記する．年齢層については，
新生児と乳幼児を合わせて 0～6 歳を「小児」として扱う．
それ以外は上記ホームページの年齢区分に従い，区分名も

Σ H*in pi0i
H*0n = −−−−−−−−−− ,
Σ pi0

(2)

i

ホームページのものを使う．
搬送数データの死亡数とは搬送された人の中の死亡者数で求めた．ここで pi0 は 2015 年の都道府県 i の人口である．

であり，救急搬送されない場合を含めた熱中症の死者数全そして，式(2)の右辺分子を全国の年 n の調整搬送数と定義

体を示すものではない．人口動態統計による死者数
（後述）

した．

に比べ，搬送数データの死亡数は 1 桁小さく（後出の Table3），熱中症死者全体の一部にとどまることがうかがえる．
その数は非常に少ないことから，本研究では統計的な信頼式(1)を使うためには 7～17 歳と 18～64 歳の人口データが必要である．しかし，公開されているのは①5 年ごとの国勢調査による都道府県別の 1 歳階級の人口，②毎年の全性を確保するため，死亡と重症とを合わせて「重篤」とし

国の 1 歳階級推計人口，③毎年の都道府県ごとの 5 歳階級て扱った．

推計人口（0～4 歳, 5～9 歳，･･･）であり，「国勢調査がな

なお，救急搬送データは「消防機関，医療機関及び都道

い年の都道府県ごとの 1 歳階級人口」は得られない．そこ

府県の協力」によるものである（上記ホームページ）．年で，7～9 歳と 18～19 歳の毎年の人口 pinK（K＝7～9 歳，18間の救急搬送数は全国で 500 万件ぐらいであり，そのうち～19 歳）を①～③から

熱中症は 1%程度であるが，社会の関心が高まるにつれて熱中症と認知される比率が上がった可能性も考えられ，結pinK = p'inG rinK ,果の解釈に当たっては留意すべきであろう．
比較のため，2008～2016 年の人口動態統計による“自然(3)によって推定した．p'inG は年齢層 K が属する 5 歳階級 G（Gの過度の高温への曝露”(コード＝X30）による死亡者の個-2-

＝5～9 歳，15～19 歳）の人口であり，rinK は p'inG に占める

Table 1 Definition of symbols

pinK の比率（以下「K/G 比」）の推定値である．rinK には経年変化や地域差があるので，全国の経年変化と都道府県による違いが反映されるよう，
rinK = RnK rik／RK,( 4)

SymbolDefinition

Tmax / Tave

Prefecture-averaged daily maximum/meantemperature

T￣
￣/ ￣
Tave
￣
max

Average of Tmax / Tave for July to August

Average of Tmax / Tave for July to Augustfrom 2008 to 2018, orTmax / Tave
Average of Tmax / Tave for each ten-day
period from 2010 to 2018

で与えた．RnK は年 n の全国の K/G 比，rikは 2000 年以降の 4 回の国勢調査における都道府県 i の K/G 比の平均値，
RKは同じく全国の K/G 比の平均値である．死亡数についても同様の年齢調整を行った．
ただし，傷病程度ごとの搬送数については年齢層ごとのTMAX

Prefecture-averaged
temperature

annualhighestTMAX

Average of TMAX from 2008 to 2018

データがないため，調整を施さない値（非調整値）を使った．しかしながら，本調査は対象期間が短い（11 年）ため
(3) 相関解析についての補足

調整値と非調整値の差は小さい．例えば 2010～2018 年 6～
9 月の全国・全年齢の搬送数・搬送率は，調整値が 1 年当

搬送率や死亡率と気温等との空間的・時間的な相関を求たり 54938 人，43.2×10–5（後出の Table 2）であるのに対めたり，回帰分析を行ったりするに当たっては，それらのし，非調整値は 54437 人，42.8×10–5 である．

対数を使った．これは，対数のほうが真数よりも気温や年齢との線形性が高いという経験事実に基づくものであり，
過去の多くの研究でも対数が使われている．

(2) 都道府県別気温の計算

都道府県ごとの値同士の空間的な相関については，F18a,

アメダスによる毎時資料を使った．1 日（01～24 時）に4 回以上の欠測がある日を欠測日とし，欠測日が 2008～b と同様，北海道と沖縄県を除外し，残る 45 都府県の値を2018 年の 11 年間のすべての月に 3 日以内である地点を選使った．これは，北海道と沖縄県の気候が他の都府県と大んだ．欠測日以外の日について，日最高気温と日平均気温

きく異なるため，本州～九州の地域特性を捉える上ではこ（以下総称として「気温」と表記する）を求めた．これら

れら 2 道県を含めない方が適切であると考えたからである．

は 1 日 24 回（01～24 時）の観測値の最高値・平均値とし

ただし，比較のため北海道と沖縄県を含めて求めた相関係

た．

数の値を[ ]内に併記した．回帰分析の結果も同様にした．

各都道府県の気温を，当該都道府県内のアメダス観測点

年ごとの値の時間的な相関を求める際には，各変数ののうち，“海抜 200m 未満”，または“海抜が都道府県内の年々の変動における対応関係を把握するため，それぞれの観測点の 60 パーセンタイル値以下”の，どちらかの条件をトレンドを除いて計算を行った．

満たす地点の空間平均値で定義した．これは，山岳部の地点を除外し，人口の多い低海抜地域を代表する気温を求め3. 結果

るためである．
これらの手順は F18a, F18b と同様であるが，3.1. 搬送数・搬送率の概要
Table 2 は年齢層ごとの 6～9 月の搬送数と搬送率，およ統計期間が違うため地点数は異なり，本研究では全国でび 2016 年までの死亡数と死亡率を示す（いずれも調整値）．

658 地点であった．
本研究では，気温を 4 通りの目的に使った．すなわち，搬送数のうち，高齢者の比率は 48.5%，成人は 37.7%であ①日々の気温，②年ごとの季節平均値，③累年平均値，④る（非調整値はそれぞれ 47.6%, 38.3%）．一方，搬送率は年間高極値である．①においては，日最高気温を Tmax, 日
平均気温を Tave と表記した．いずれも前段落の要領で求めた都道府県内の平均値である．②においては，Tmax と Taveの 7, 8 月の平均値をそれぞれ￣
Tmax
￣, ￣
Tave
￣と表記した．また，③はTmax，Taveと表記した．これは，搬送率・死亡率の空間分布の解析においては 2008～2018 年の 7, 8 月の平均値，
季節変化の解析においては 2010～2018 年の旬ごとの平均

Table 2 Ambulance transport cases of heat stroke patients andtransport rate, and mortality cases and rate for each age
group. The data period is June through September of
2010–2018 for ambulance transport cases of heat stroke
patients, and 2010 – 2016 for mortality.
Age (years old)
Transport cases(per year)
Transport rate
(×10–5)Mortality cases(per year)
Mortality rate
(×10–5)値である．④は TMAX と表記し，その 2008～2018 年の平均値をTMAXと表記した．TMAX は，地点ごとの年間高極値を前段落の要領により都道府県内で平均したものである．以上の気温種別の表記を Table 1 にまとめた．なお，F18a は
Taveを Tave, TMAXを Tmax と表記している．

-3-

Total

0–6

7–17 18–64 ≥ 65

54938 481

7107 20691 26659

43.2

6.8

56.7

28.1

78.7

986

1

2

187

795

0.78

0.02

0.01

0.25

2.35

Table 3 Ambulance transport cases of heat stroke patientsfor each severity, and their percentage of the total
cases. The data period is June through September of
2010–2018.
ModerSeverity
Total Fatal Serious ate Mild Others
Transport cases
54437 92 1288 17915 34525 617(per year)
Percentage (%)

100.0

0.2

2.4

32.9

63.4

1.1

少年が高齢者に次いで高く，成人のほぼ倍である．これに対して死亡数は高齢者が全体の 80.7%（非調整値なら 78.6%）を占め，死亡率も高齢者が圧倒的に高い．このように，搬送数・搬送率と死亡数・死亡率の年齢構成は異なり，特に若年者の多寡には大きな違いがある．死亡率と搬送率の比（ともに 2016 年までのデータから計算したもの；以下「死亡／搬送比」）は，高齢者が 1:31 であるのに対して少年は

Figure 1 Distribution of ambulance transport rate ofheat-stroke patients of all ages. The data
period is June through September of
2010–2018. Dotted brown lines indicate theboundaries of regions for Figures 2–4.

1:2533 である（全年齢については 1:50）．
Table 3 は傷病程度ごとの搬送数と搬送率を示す（非調整値）．軽症が全体の 6 割強，中等症が 3 割強である．
3.2. 空間変動
Figure 1 は都道府県ごとの搬送率を示す．全体として搬い都道府県では搬送率が 10%強高い．搬送率とTMAXの間送率の分布は南高北低である．Figure 2 は横軸にTmax, Tave,にも正相関があるが，その値は 0.42 [0.61]であり，危険率

TMAX および緯度を取り，縦軸に 7, 8 月の搬送率を取って，1%で有意ではあるが前 2 者より低い．搬送率と緯度の相関

都道府県ごとの値をプロットしたものである．Table 4 は搬送率・死亡率と各要素との相関係数および 1 次回帰係数をは–0.68 [–0.62]で，これも危険率 1%で有意である．
年齢層ごとに見ると，小児・少年・成人・高齢者とも，示したもので，Tmaxに関しては年齢層ごと・傷病程度ごと

搬送率とTmaxの間に 0.4～0.7 の正相関がある．小児は他のの値も示す．搬送率（の対数，以下同様）とTmax, Taveの年齢層より相関係数が小さいが，これはデータがばらつい

間にはそれぞれ 0.68 [0.79]，0.64 [0.73]の正相関があり，こているからであり，1 次回帰係数は各年齢層とも 0.10～

れは危険率 1%で有意である．また，搬送率とTmax, Tave

0.11K–1 である．

の回帰係数は 0.10～0.11 である．すなわち，Tmaxが 1℃高Figure 3 は搬送率とTmaxの関係を傷病程度ごとに示した

Table 4 Spatial correlation between the variables in the first and second columns, and corresponding linear regression coefficients.
The correlation is based on prefecture-wise values. Values obtained without Hokkaido and Okinawa are shown, alongwith those obtained with the two prefectures within brackets included.
Dep. variable
Indep. variable
Correlation
Regression1)
Tmax
0.68** [0.79**]
0.106** [0.122**]
Transport rate: All ages
Tave
0.64** [0.73**]0.100** [0.111**]
Transport rate: All ages
TMAX
0.42** [0.61**]
0.095** [0.140**]
Transport rate: All ages
Latitude–0.68** [–0.62**]–0.071** [–0.059**]
Transport rate: All ages
Tmax
0.43** [0.47**]0.108** [0.096**]
Transport rate: 0–6 years old
Tmax
0.56** [0.69**]
0.100** [0.117**]
Transport rate: 7–17 years old
Tmax
0.69** [0.80**]0.114** [0.132**]
Transport rate: 18–64 years old
Tmax
0.65** [0.75**]
0.100** [0.116**]
Transport rate: ≥ 65 years old
Tmax
0.58** [0.69**]
0.112** [0.122**]
Transport rate: Mild
Tmax
0.37* [0.52**]
0.081* [0.111**]
Transport rate: Moderate
Tmax
–0.06 [0.25°]–0.016 [0.060°]
Transport rate: Fatal & serious
Tmax
0.14 [0.45**]0.029 [0.095**]
Mortality: All ages
Tmax
–0.45** [–0.28°]–0.115** [–0.057°]
Ratio of fatal & serious cases
Tmax
–0.35* [–0.16]–0.084* [–0.031]
Mortality/Transport rate
Symbols “**”, “*”, and “°” indicate statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.
1) The unit is deg–1 for latitude, and K–1 for others.

-4-

Figure 2 Relationship between ambulance transport
rate of heat stroke patients and (a) Tmax, (b)Tave, (c) TMAX, and (d) latitude. Data
period is July and August of 2008–2018,
and each symbol corresponds to a prefecture.
A dashed black line indicates a linear
regression for the 45 prefectures, excluding
Hokkaido and Okinawa.

Figure 3 Same as Figure 2a but for (a) mild cases, (b)moderate cases, (c) fatal and serious cases,and (d) mortality. A dashed black line
indicates a linear regression for the 45
prefectures, excluding Hokkaido andOkinawa.

ものである．併せて，死亡率とTmaxとの関係を示す．傷病程度が上がるにつれて相関は弱まり，重篤者の搬送率はは経年的に低下している．年々変動に関しては，￣
Tmax
￣が高

Tmaxと有意な相関がない．同様に，死亡率とTmaxの相関い年（以下「高温年」）に搬送率の高い傾向が見られ，かもほぼ 0 である．このことは，搬送数に占める重篤者の比

つ，重篤率や死亡／搬送比も高い傾向がある．
Table 5 は，これら各要素について￣Tmax￣と年を独立変数と率（以下「重篤率」）や死亡／搬送比が，冷涼な地域ほど高いことを意味する．Figure 4 はこれらとTmaxとの関係をする 1 次回帰を行った結果を示す．搬送率の￣
Tmax
￣への回帰

示す．重篤率とTmaxは–0.45 [–0.28]，死亡／搬送比とTmax

係数は 0.3～0.4K–1 であり，7, 8 月の気温が 1℃高い年は搬は–0.35 [–0.16] の負相関があり，北海道と沖縄を除く 45
都府県についての値はそれぞれ危険率 1%, 5%で有意であは 0.08/年前後であり，搬送率は 1 年当たり 8%，すなわち送率が 40%程度高い．年への回帰係数すなわち経年変化率
10 年間では 2 倍強に増えている．一方，死亡率の￣
Tmax
￣への

る．

回帰係数は 0.63K–1 であり，F18a による 0.43K–1 という値よりも大きいが，信頼区間を考えれば今回と F18a の結果に差3.3. 年々変動
Figure 5 は 2008～2018 年の年ごとの￣Tmax￣と搬送率・死亡率（ともに 7, 8 月），および関連する要素の値を示す．搬送率は期間全体として上昇傾向がある．しかし，重篤者の搬送率や死亡率の増加傾向は弱く，重篤率や死亡／搬送比

Figure 4 Relationship between Tmax and (a) the ratioof fatal and serious cases to the totaltransport cases, and (b) the ratio of deaths totransport cases. A dashed black line indicatesa linear regression for the 45 prefectures,
excluding Hokkaido and Okinawa.

Figure 5 Year-to-year changes in Tmax andparameters related to ambulance transport
rate of heat stroke patients and mortality. The
analysis region is the whole of Japan.

-5-

Table 5 Regression coefficients for year-to-year variations of the variables in the first column to T￣￣ and year. The regression tomax
year corresponds to a linear trend.
Regression to T￣￣ (K–1)
Linear trend (year–1)
max
0.37** [0.42**]0.078* [0.077**]
Transport rate: All ages
0.36** [0.36*]
0.082** [0.085**]
Transport rate: 0–6 years old
0.33* [0.34*]
0.090** [0.092**]
Transport rate: 7–17 years old
0.37** [0.41**]0.076* [0.075**]
Transport rate: 18–64 years old
0.39** [0.45**]0.076* [0.075*]
Transport rate: ≥ 65 years old
0.34** [0.39**]0.086** [0.085**]
Transport rate: Mild
0.39** [0.44**]0.081* [0.080**]
Transport rate: Moderate
0.51** [0.57**]
0.051 [0.052]
Transport rate: Fatal & serious
0.63* [0.65*]
0.029 [0.006]
Mortality: All ages
0.13° [0.14*]–0.035* [–0.034*]
Ratio of fatal & serious cases
0.22° [0.23°]–0.074° [–0.082*]
Mortality/Transport rate
0.02
[0.03]–0.002 [–0.002]
Ratio of ≥ 65 years old people
Symbols “**”, “*”, and “°” indicate statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels,
respectively.

Figure 6 Seasonal changes in ambulance transport rateof heat stroke patients and Tmax. The
analysis was based on ten-day averages forJune through September (eleven-day averages
for the last periods of July and August) for thewhole of Japan.

Figure 7 Plot of ten-day averaged transport rate andTmax shown in Figure 6. Dashed green lines
indicate the regression based on Eq.(5).
Σik [lnHj－(ATmax j＋Bsj＋C)]2 → min.,(5)があるとは言えない．
F18a では，80 歳以上の死亡率が 60 歳未満の死亡率よりを当てはめた．ただし, Hj とTmaxj は旬 j の搬送率とTmax

も年々の変動幅の大きい傾向があることが指摘された．し値，sj は 6～7 月に 0.5, 8～9 月に–0.5 となる階段関数，A, B,
C は最小 2 乗係数である．A はTmaxへの依存性を，B は 7

かし，
今回のデータで搬送数全体に占める高齢者の比率（高齢者率）を求めると，高齢者率と￣Tmax￣との年々変動の相関

月までと 8 月以降の比（以下「夏の前後比」）を与える．

は 0.28 であり，正ではあるが有意ではない．今回は高齢者得られた結果によると，A＝0.45K–1, B＝0.77 である．すな
わち，季節進行に伴うTmaxの 1℃の変化によって搬送率はの定義が 65 歳以上であり，F18a とは年齢層が違うので，exp (0.45)＝1.6 倍になり，また一方，Tmaxが同じでも 7 月

単純には比較できない．

_

までの方が 8 月以降に比べて搬送率は exp (0.77）すなわち_2 倍強大きい．

3.4. 季節変動

Table 6 は年齢層や傷病程度ごとに同様の計算を行った

Figure 6 は全国の旬ごとの搬送率とTmaxの季節推移を示

結果を示す．年齢層ごとには，成人と高齢者の A 値がややす．この解析は，6 月の資料が使える 2010～2018 年を対象

大きいものの，目立った違いはない．Figure 8 は傷病程度にした．搬送率は当然ながら 7 月中旬～8 月上旬の盛夏期に最も高い．しかし，そのピーク時期はTmaxのピークよりごとの結果を図示したものである．傷病程度が増すほど A

もやや前へずれている．Figure 7 は旬ごとの搬送率とTmax

や B の絶対値が大きい．すなわち，重篤者ほど発生が盛夏の関係を散布図で示したものである．期間の前半（6～7 月）

季に集中し，かつ，夏の前半に偏る傾向がある．一方，死は後半（8～9 月）に比べ，同じTmax値に対する搬送率が亡率の A 値は搬送率のものとほぼ同じであるが B 値は小さ高い．この比を見積もるため，6～9 月の旬ごとの搬送率にく，B＝0.21 という値は危険率 10%でも有意ではない．こ最小 2 乗条件のように，死亡率は夏の前後比が目立たない．なお，死亡率について 1999～2016 年を対象にした同様の解析を行う-6-

Table 6 Regression coefficients for the seasonal variations of variables in the first column. The regression is based on theleast-squares criterion in Eq.(5). The plus-minus sign indicates the 95% confidence range.
Transport rate: All ages
Transport rate: 0–6 years old
Transport rate: 7–17 years old
Transport rate: 18–64 years old
Transport rate: ≥ 65 years old
Transport rate: Mild
Transport rate: Moderate
Transport rate: Fatal & serious
Mortality

A (K–1)0.45±0.04 [0.46±0.06]
0.33±0.05 [0.34±0.06]
0.39±0.06 [0.40±0.07]
0.46±0.04 [0.47±0.06]
0.47±0.05 [0.48±0.06]
0.44±0.04 [0.45±0.05]
0.48±0.05 [0.49±0.06]
0.53±0.06 [0.53±0.08]
0.51±0.06 [0.52±0.05]

B
0.77±0.19 [0.88±0.26]
0.83±0.23 [0.92±0.28]
0.71±0.30 [0.81±0.33]
0.69±0.20 [0.78±0.26]
0.87±0.22 [0.98±0.30]
0.72±0.18 [0.81±0.25]
0.89±0.23 [0.99±0.30]
1.14±0.30 [1.23±0.39]
0.21±0.27 [0.33±0.22]

Figure 9 Same as Figure 6 but for the ratio of fataland serious cases to the total ambulancetransport rates of heat stroke patients, and theratio of deaths to transport rates in the wholeof Japan.

だし死亡率は 2016 年まで）．
4.1 搬送率と当日気温との関係
Figure 10 は青森県・茨城県・大阪府について，日々の搬送率を Tmax の 1℃幅ごとの平均値で示したものである．搬送率は Tmax とともに上昇するが，その値は Tmax が同じでも府県によって異なり，青森県は大阪府の 5 倍程度である．

Figure 8 Same as Figure 7 but for (a) mild cases, (b)moderate cases, (c) fatal and serious cases,and (d) mortality.

Figure 11 は Tmax が 26℃台（26.0℃以上 27.0℃未満の意味，
以下同様），28℃台，30℃台である日の各都道府県の搬送率を，横軸にTmaxを取ってプロットしたものである．搬送率は当然ながら Tmax が高い日のほうが高く，かつ，Tmax がと，B＝0.40 になる．これは危険率 5%で有意であり，F18aが類似の方法で求めた 0.35～0.4 という値と符合する．従って，今回の死亡率の B 値はより長期間の資料から得られる値に比べて過小かも知れない．しかし，たとえ死亡率の B
値が 0.4 だったとしても，搬送率の B 値（0.8 前後）に比べれば小さく，死亡率は搬送率よりも夏の前後比が小さいことに変わりはない．
Figure 9 は重篤率と死亡／搬送比の旬ごとの値を示したものである．重篤率は 6 月下旬～7 月に高く，8 月以降は低下するのに対し，死亡／搬送比は 9 月に向けて上昇する．
この特徴は解析対象期間を 2016 年までに揃えても維持される．

Figure 10 Transport rate of heat stroke patients in each
1°C interval of Tmax. Data for threeprefectures Aomori, Ibaraki, and Osaka areshown.

4. 日々の搬送率と気象要素との関係
この節の対象期間は 2010～2018 年の 6～9 月である（た-7-Table 7

Regression coefficients for daily variations of variables in the first column. The regression is based on theleast-squares criterion in Eq.(6). The plus-minus sign indicates the 95% confidence range.

Transport rate: All ages
Transport rate: 0–6 years old
Transport rate: 7–17 years old
Transport rate: 18–64 years old
Transport rate: ≥ 65 years old
Transport rate: Mild
Transport rate: Moderate
Transport rate: Fatal & serious
Mortalitya (K–1)–0.21±0.02 [–0.22±0.02]–0.19±0.04 [–0.19±0.03]–0.19±0.03 [–0.19±0.02]–0.21±0.03 [–0.22±0.02]–0.21±0.03 [–0.22±0.02]–0.18±0.03 [–0.21±0.02]–0.29±0.03 [–0.25±0.02]–0.44±0.05 [–0.32±0.04]–0.19±0.06 [–0.14±0.04]

b (K–1)0.37±0.01 [0.37±0.01]
0.27±0.01 [0.27±0.01]
0.34±0.01 [0.34±0.01]
0.38±0.01 [0.38±0.01]
0.37±0.01 [0.37±0.01]
0.37±0.01 [0.37±0.01]
0.37±0.01 [0.37±0.01]
0.39±0.01 [0.39±0.01]
0.30±0.02 [0.30±0.02]

同じならTmaxの低い都道府県で高い．これらは死亡率につお，死亡率について 1999～2016 年の資料から評価した a, b

いて見られる特徴（F18b）と定性的に同じである．

値はそれぞれ–0.28K–1 と 0.40K–1 であり (2)，Table 7 の数値より大きいが，重篤例の搬送率よりも a 値が小さい点は搬送率・死亡率の Tmax とTmaxへの依存性を定量的に求めるため，F18b と同様，下記の最小 2 乗条件による回帰分析

Table 7 と同じである．

を行った．
4.2 搬送率と過去気温との関係
Σiℓ pi0 [lnHiℓ－(a Tmaxi＋b Tmaxℓ＋c)]2 → min.,式(6)で求めた最小 2 乗係数 a, b, c を使えば，各都道府県(6)の当日の気温から搬送率・死亡率の推定値 Hc を
ここで Hiℓ は都道府県 i における Tmax 範囲 ℓ の搬送率・死亡率であり，Tmaxℓ はその Tmax 値である．pi0 は重みとして与え

lnHc＝ a Tmaxi＋b Tmaxℓ＋c,(7)

る 2015 年の都道府県人口である．a, b, c は最小 2 乗係数であり，a は Figure 11 の各グラフの傾きに，b 値はグラフのとして計算できる．Figure 13 は Hc と実際の値 H の関係を

上下間隔（あるいは，Figure 10 の各グラフの傾き）に対応示したもので，図を見やすくするため各月 15 日のデータだする．Table 7 は a と b の計算値を示したもので，年齢層ごけを描画した．lnHc と lnH（H=0 の日を除く）の間に 0.76と・傷病程度ごと，および死亡率についての結果を併せての正相関があるが，数分の 1 から数倍の範囲でばらついて示す．a 値は年齢層にはあまり依らないが，b 値は小児・少いる．その理由の 1 つとして，搬送率・死亡率に当日の気年よりも成人・高齢者でやや大きい．すなわち，成人・高温以外の要因が影響することが考えられる．そこで，H と齢者は日々の気温変動への敏感度が高い．また，傷病程度

Hc の比 H/Hc と当日気温以外の気象要素との関係を調べた．

が増すほど a 値が増大する（絶対値が増すという意味; 以
下同様）が，死亡率の a 値はむしろ小さい．Figure 12 は各傷病程度の搬送率と死亡率についての散布図であり，Table
7 から読み取った a 値の違いを見て取ることができる．なFigure 11 Relationship between ambulance transport
rate of heat stroke patients and Tmax. Eachdot corresponds to a prefecture for one of
the three ranges of Tmax. Dashed orange lines
indicate linear regression for prefectures
except Hokkaido and Okinawa.

Figure 12 Same as Figure 11 for Tmax=28-29°C but forambulance transport rates in each severity
and for mortality.

-8-Figure 14 Relationship between H/Hc and (a) ∆Tmax(n)and (b) ∆Tave(n). Results for n=1, 4, 7, and 18
for the whole of Japan are shown. For n=1
and n=18, the 95% confidence range ofln(H/Hc) is shown in vertical bars.

Figure 13 Relationship between calculated ambulancetransport rate of heat stroke patients (Hc) andactual transport rate (H). Data forprefectures excluding Hokkaido andOkinawa are shown. The dotted line
indicates the line of H=Hc.

この部分の解析方法も F18b と同様である．
まず，前日までの気温を取り上げる．n 日前の日最高気
温を Tmax(n)とし，当日の値 Tmax(0)との差を∆Tmax(n)＝Tmax(n)－Tmax(0)と定義する．Figure 14a は，n=1, 4, 7, 18 のそれぞれについて，∆Tmax(n)の 1℃範囲ごとに H/Hc の平均値を示したものである．この統計は北海道と沖縄県を除く 45 都府県を対象にし，2010～2018 年 6～9 月の毎日の値を各都府県の人
口と Hc で重みづけして集計した．ただし，北海道と沖縄を対象に含めたり，人口や Hc の重みをつけなかったりしても，得られる結果に大きな変化はない．図によると，n=1 すな

Figure 15 Same as Figure 14a but for each age range.

わち前日との気温差∆Tmax(1)に対し，H/Hc は増加傾向を持つ（以下，H/Hc の「増加傾向」「減少傾向」を∆T に対する増加・減少の意味で用いる）．特に∆Tmax＞0 の範囲で増加

上記のうち∆Tmax と H/Hc の関係（Figure 14a）は，n=10

傾向が強い．すなわち，前日の気温が当日よりも髙ければ付近を境にして H/Hc の変化傾向が反転する点で，F18a に

搬送率は大きく，前日の気温が低ければ搬送率はやや小さ

よる死亡率の特徴と似ている．ただし，n＜10 における H/Hc

い．n=4, 7 でも，∆Tmax＞0 の範囲で弱いながら H/Hc の増加の増加傾向は死亡率の場合ほど顕著ではなく，特に∆Tmax

傾向があるが，∆Tmax＜0 の範囲では H/Hc はほぼ一定である． ＜0 の範囲はそうである．また，死亡率の解析では Tmax に代えて Tave を使っても結果はほとんど変わらないが（F18bn が増すにつれ，∆Tmax＞0 の範囲では H/Hc の増加傾向が維持されるが，∆Tmax＜0 の範囲では減少傾向が現れ，グラフの Supplement 2），今回は Tave を使うと H/Hc の増加傾向がは U 字型になる（図は省略）．12～13 よりも大きい n 値に現れず（Figure 14b），Tmax から求めたものとは定性的に異対しては，n=18 のグラフに見られるように H/Hc は∆Tmax のなる結果になる．この件については 4.3 節の最後で論ずる

ほぼ全域で減少傾向を持つ．すなわち，十数日前の気温がこととし，以下 Tmax に基づいて年齢層や重篤度ごとの特徴

当日よりも低ければ搬送率が大きく，十数日前の気温が高を示す．

ければ搬送率が小さい．Figure 14b は Tave を使った解析結果

Figure 15 は年齢層別の結果である．n=1 における H/Hcを示す．これは，式(6)(7)による Hc の計算に Tave とTaveをの増加傾向は高年齢層ほど著しく，小児はほとんど増加傾

使い，かつ，n 日前との気温差として∆Tave を使ったもので向がない．n=4, 7 においては，∆Tmax＞0 の範囲で高齢者やある．Figure 14a と違い，n=1 においては H/Hc はほぼ一定

成人の H/Hc の増加傾向が弱いながら認められるが，小児や（H/Hc～1）であり，n が増すにつれて H/Hc の減少傾向が少年は∆Tmax＜0 の範囲を中心として減少傾向が現れる．

現れる．

n=18 では，すべての年齢層に H/Hc の減少傾向が認められ，-9-Figure 17 Relationship between H/Hc and (a) δHmin,(b) Umax/Umax, (c) precipitation rate, and(d) sunshine rate. Daily maximum
temperature (Tmax) and daily mean
temperature (Tave) are analyzed. Vertical bars
indicate the 95% confidence range ofln(H/Hc).

Figure 16 Same as Figure 14a but for each severity
case (a–c) and for mortality (d).

その度合いは低年齢層で大きい．
Figure 16 は重篤度別の結果である．n=1 における H/Hcの増加傾向は，軽症よりも中等症のほうが著しい．しかし，重篤例は H/Hc の信頼区間が大きく，明瞭な傾向を読み取れない．一方，死亡率については∆Tmax＞0 だけでなく∆Tmax＜0 の範囲でも n=1, 4 における H/Hc の増加傾向が明らかであり，これは F18b の結果と基本的に一致する．

最高気温が同じなら搬送率は多湿日に大きく，日平均気温が同じなら低湿日に大きい．風速については，Tmax と Taveのどちらを使っても H/Hc は強風日に小さい．また，Tmax
を使えば H/Hc は降水率や日照率には依存しないが，Tave を使うと降水率の高い日や日照率の小さい日には H/Hc が小さい．すなわち，日平均気温が同じなら曇雨天日には搬送率が小さい．湿度と H/Hc の関係が，気温として Tmax を使

4.3 搬送率と気温以外の気象要素との関係
F18b と同様，H/Hc と当日の日最小湿度（以下「湿度」），
日最大風速（以下 Umax），降水率，日照率との関係を調べた．いずれも，気温の解析に使った 658 地点（2.2 節）のデータを使った．ただし，湿度の観測は気象官署（旧測候所を含む）に限られるため，上記のうち気象官署 137 地点の資料を使った．解析に当たり，湿度については観測所の立地条件による空間的な偏り（都市では湿度が低い等）を除くため，2008～2018 年の 6～9 月の平均値からの偏差を使った．風速については，環境条件の違いによる偏りをなくすため，上記期間の Umax の平均値Umaxを求め，それとの比を利用した．降水率は，01～24 時の各時刻の前 1 時間に
1mm 以上の降水が観測された時間数×地点数の比率と定義した．その際，1 時間降水量 0.5mm のデータは 0.5 回として扱った．都道府県内のすべての対象地点ですべての時
刻に 1mm 以上の降水が記録されれば，降水率は 1 である．
これらの各要素について，気温と同様，都道府県内の空間平均値を求めた．得られる結果は，H/Hc を Tmax で計算した場合と Tave で計算した場合とで異なるので，双方を Figure
17 に示す．
まず湿度については，気温として Tmax を使えば H/Hc はった場合と Tave を使う場合とで逆になることは，死亡率についての F18b の結果と同様である．日照に関する特徴も，
Tave を使う方が寡照日の低搬送率が著しいという点で F18bの結果と共通する．
Figure 18 は，Tmax に基づく結果を年齢層別に示す．全体
として年齢層による大きな違いはないが，多湿日・高降水
率日・寡照日には低年齢層の H/Hc が小さい傾向がある．逆に，低湿日には低年齢層の H/Hc がやや大きい．Tave から求めた H/Hc についても同様の特徴がある（図は省略）．重篤
度別に見ると，多湿日・高降水率日・寡照日には軽症例のH/Hc が若干小さい傾向がある（図は省略）．
最後に，Figure 14a と 14b の違いの理由について議論する．Figure 14a は Hc の計算と∆T の定義に Tmax を使い，Figure
14b はこれらに Tave を使っている．試しに，①Hc を Tmax で計算し，∆T を Tave で定義した場合と，②Hc を Tave で計算し，∆T を Tmax で定義した場合を調べると，①も②も n=1 における H/Hc の増加傾向は Figure 14a よりも弱く，特に②は増加傾向がない（図は省略）．すなわち，Figure 14a と 14bの違いには Hc の求め方と∆T の定義の両方，特に前者が影響しているようである．

多湿日ほど大きく，Tave を使うと逆になる．すなわち，日- 10 -

盛夏季は一般に，晴れた日は前日よりも気温が高め（すFigure 19 Relative frequency of (a) ∆Tmax (n=1) and(b) ∆Tave (n=1) for each range of dailysunshine rate.

Figure 18 Same as Figure 17 but for each age range
based on Tmax.
Figure 20 Relationship between H/Hc and (a) ∆Tmax(n=1) and (b) ∆Tave (n=1) for each range ofdaily sunshine rate. For <0.2 and ≥0.8 cases,
the 95% confidence range of ln(H/Hc) isshown in vertical bars.

なわち∆T＜0），曇雨天の日は前日よりも気温が低め（すなわち∆T＞0）になりやすい傾向がある．Figure 19 は，対象日を日照率 0.2 未満，0.2～0.8，0.8 以上の 3 種類に分け，各日照率範囲における∆Tmax と∆Tave の頻度分布を示したものである．∆Tmax や∆Tave が高い日に, 日照率＜0.2 の場合が多い傾向を確認できる．Figure 20 は各日照率範囲の日につへの依存性）を反映したものであることがうかがえる．

いて，n=1 における H/Hc と∆T の関係を示したものである．
Tmax についての結果（Figure 20a）は日照率にはほとんど依5. 議論

存せず，3 本のグラフがほぼ重なる．これは Tmax で定義し今回の解析により，熱中症による搬送率と死亡率にいく

た H/Hc が日照率に依存しないこと（Figure 17d）と一致す

つかの共通する気候学的特徴が見出された．具体的には，る．一方，Tave を使った場合（Figure 20b）には，日照率＜年々変動における￣
Tmax￣との正相関や，季節変化における夏0.2 のグラフと他の 2 本のグラフが上下に分かれ，日照率＜の前後比である．また，日々変動においては両者に共通し0.2 の日は H/Hc が小さい．これも Figure 17d と符合する．

て，搬送率は①当日の気温が同じならTmaxの低い都道府県

そのため，日照率範囲ごとに見れば H/Hc が∆Tave に対してほど高く，②十数日前の気温が低かったときほど高く，③増加傾向を持つのに（Figure 20b），全体としては H/Hc の当日の Tmax が同じなら高湿日に高く Tave が同じなら低湿日増加傾向が現れない（Figure 14b）．後者は，H/Hc の日照に高い，等の特徴がある．一方，いくつかの相違点も見出率への依存性（あるいは一般に，日照に関連する気象条件

された．Table 8 はその主なものをまとめたものである．以Table 8 Summary of differences between the ambulance transport rate of heat stroke patients and mortality.
Transport rate
Age distribution
Spatial variation
Interannual variation
Seasonal change
Influence of temperature forpreceding few days

High for both elderly and young
peoplePositively correlated with summer
temperature, except for serious cases

Mortality
High for elderly people only
Uncorrelated with summer
temperature

Increasing except for serious cases

No trend observed

Large difference between former
and latter periods of summer
Relatively weakly influenced,
especially for young people

Relatively small difference between
former and latter periods of summer- 11 -

Strongly influenced

下，若干の議論をする．

の気温による増幅効果が弱い（Figure 15）．小児や少年の搬送率が高齢者と少年で高いことは，熱中症の発症が高発症はスポーツなどの活動時に多く，従って，前日までの齢者と 10 代の 2 山になるという従来の報告 (10, 11, 15) と符合

熱負荷の蓄積よりも，その場の気象条件に左右されやすいする．今回使ったデータからは年齢層ごとの発症状況の詳と考えられる．ただし，小児や少年の搬送率にも，夏の前細は分からないが，これまでの研究で，10 代の熱中症発症

後比（Table 6）や十数日前の気温に対する負相関（Table 7）はスポーツなどの活動時に多く，高齢者は家庭内・室内のが認められる．これは馴化の寄与を示唆するが，夏休みに生活時に多いことが示されている (11, 12, 15, 16, 17, 18)．また，高学校行事が減って搬送数も減り，一見馴化のような季節変齢者の発症は単身世帯に多く (19)化を示している可能性があるかも知れない．

，エアコン不使用の事例が湿度による搬送率（H/Hc）の違いは，昼間の気温の高低多いなど (17, 18)，気象以外の要因に関する報告もある．そして，若年者のスポーツ・労働における熱中症対策は進んでで解釈できる．すなわち，Tmax が同じなら湿度の高いほういるのに対し，高齢者の日常生活中の発症増加と重症化がが人体への暑熱負荷は大きいが，Tave が同じなら低湿日の顕著であり，その予防が重点課題であると指摘されている

ほうが晴れて昼間の気温が上がり，熱中症被害が起きやす(20)．

いであろう．Tave に基づく解析において，多降水日や寡照

都道府県ごとの搬送率の分布はTmaxと正相関を持つ．し日に搬送率が低いことも同様に解釈できる．特に，小児やかし，Tmaxに対する回帰係数は 0.1K–1 程度であり，年々変少年は成人や高齢者に比べ，高湿日や多降水日・寡照日の動における回帰係数（0.4K–1 程度）に比べて小さい．搬送搬送率が低い傾向にある（Figure 18）．この理由としては，率のTmaxへの依存性は，馴化の地域差によって減殺されて(1) 多降水日や寡照日は屋外活動における日射負荷が小さいる可能性がある．また，死亡率や重篤者の搬送率はTmax

いこと，(2) 降水時には屋外活動の機会そのものが減ることの相関が弱い（Figure 3, Table 4）．すなわち，熱中症全とが考えられよう．

体の発症は夏が暑い地域に多いが，重篤者や死者は夏の涼以上をまとめると，搬送率と死亡率の気候学的特徴にはしい地域でも少なからず発生する．日本では，夏の平均気共通するところが多いが，細かい点では違いもある．また，温が低い地域でも一時的にかなりの高温になることがあり，年齢層や重篤度によって気候学的特性が異なる．その理由

これが重篤者や死者の発生をもたらすのかも知れない．しの一端としては，屋外活動時の発症が多いと考えられる若かし，重篤者の搬送率や死亡率と年間最高気温TMAXとの年者と，屋内の発症が少なくない高齢者との，発症状況の相関は弱く，上記の解釈を裏づける事実は見出されない．

違いがあると考えられる．熱中症被害の多様性を認識した

年々変動においては，搬送率・死亡率とも￣
Tmax
￣との対応

上で，予防策を講じていくことが求められる．

が明瞭である．しかし，搬送率は経年的に増えているのになお，本研究は熱中症被害の気候学的な特性に注目する

対し，死亡率の増加はない．同様に，重篤者の搬送率も増観点から，気温その他の気象要素を対象にしたが，熱中症

えていない（Figure 5, Table 5）．2010 年と 2018 年の東京の発症環境に関わる尺度としては WBGT（黒球湿球温度）の日別データを比べると，日最高気温が同じでも 2018 年のなどの温熱指標がよく用いられる．WBGT は気温のほか湿方が搬送数が多く死亡数は少ない傾向が見られる (21)．近年

度や日射に関連し，屋外活動の熱負荷を与える指標である

は熱中症の危険性に対する社会の認識が高まり，早めの救とされる．屋外活動中の発症が多いとされる若年者と，室急対応が行われることによって深刻な事態が避けられるよ内の発症が多い高齢者とについて，熱中症被害と気温やうになってきた可能性がある．もっとも，熱中症の認知度

WBGT との関係を見出すことは，将来の興味深い研究課題の経年的な上昇による見かけの変化が関わっている可能性であろう．

も否定できず，この点は今後の検討課題としたい．
季節変化における夏の前後比や，日々変動におけるTmax

謝辞

依存性は，暑熱馴化による被害緩和効果を示唆するものであり，過去の研究と符合する

本研究は東京都立大学（首都大学東京から改称）と東京．しかし，死亡率に

都監察医務院の共同研究「気候モデルによる熱中症と低温比べると搬送率は夏の前後比が大きく，特に，重篤者の搬死発現リスクの将来予測」，科研費「熱中症による死亡を送率は前後比が大きい（Figure 9, Table 6）．

もたらす気象条件とその発現要因の解明」（基盤研究 C，(1, 2, 3, 12, 13)

日々の搬送率と Tmax との正相関およびTmaxとの負相関

課題番号 17K00523），および東京都立大学傾斜的研究費（全は，死亡率についての特徴と共通する．特に重篤例の搬送学分）学長採択枠研究費「2020 年東京オリンピック・パラ

率は Tmax とTmaxに対する回帰係数が大きい（Table 7）．一リンピックに向けた都市気候研究」の成果の一部である．

方，搬送率に対する前日～数日前の高温の影響は，死亡率

人口動態統計の個票データは東京都立大学総合研究推進機

ほど強くはない．持続的な高温による暑熱負荷の蓄積効果

構の URA 室を通じて厚生労働省から提供を受けた．

は，死亡に対して特に強く働くのかも知れない．このことは，夏の後半になるほど搬送率に対する死亡率の比率が高

参考文献

まること（Figure 8）と整合する．

(1) F. Fujibe, J. Matsumoto and H. Suzuki, Spatial and temporal

年齢層別に見ると，小児や少年の搬送率は前日～数日前- 12 -

features of heat stroke mortality in Japan and their relation totemperature variations, 1999–2014, Geogr. Rev. Jpn., Ser.B,(10) 入來正躬, 1995 年夏の山梨県での熱中症に関する研究,

91-1 (2018), pp.17–27.
(2) F. Fujibe, J. Matsumoto and H. Suzuki, Regional features of

日本生気象学会雑誌, 33-1 (1996), pp.55–61.
(11) 星 秋夫, 稲葉 裕, 村山貢司, 東京都と千葉市におthe relationship between daily heat-stroke mortality and

ける熱中症発生の特徴, 日本生気象学会雑誌, 44-1 (2007),

temperature in different climate zones in Japan, SOLA, 14

pp.3–11.
(12) M. Ono, Heat stroke and the thermal environment, Jpn.

(2018), pp.144–147.
(3) 横山太郎, 福岡義隆, 日本各地における熱中症の発生頻度とその傾向に関する研究, 日本生気象学会雑誌,

Med. Assoc. J., 56-3 (2013), pp.199–205.
(13) 布施 明, 坂 慎弥, 布施理美, 荒木 尚, 金史英, 宮内雅人, 横田裕行, 気象データから熱中症救急搬送者数

43-4 (2006), pp.145–151.
(4) N. Miyatake, N. Sakano and S. Murakami, The relation
between ambulance transports stratified by heat stroke and airtemperature in all 47 prefectures of Japan in August, 2009:
ecological study, Environ. Health Prev. Med., 17-1 (2012),
pp.77–80.
(5) S. Murakami, N. Miyatake and N. Sakano, Changes in air

を 予 測 す る , 日 本 救 急 医 学 会 雑 誌 , 25-10 (2014),
pp.757–765.
(14) 藤部文昭, 暑熱（熱中症）による国内死者数と夏季気温の長期変動, 天気, 60-5 (2013), pp.371–381.
(15) 入來正躬, 橋本眞明, 熱中症発症の地域差―山梨県と北海道の比較から―, 日本生気象学会雑誌, 43-1 (2006),

heat stroke in all 47 prefectures of Japan, J. Prev. Med. Publicpp.23–33.
(16) M. Kuzuya, Heatstroke in older adults, Jpn. Med. Assoc. J.,

Health, 45-5 (2012), pp.309–315.
(6) 倉林輝世, 福田亜佐子, 横浜市域におけるヒートアイ

56-3 (2013), pp.193–198.
(17) 岩田充永, 梅垣宏行, 葛谷雅文, 北川喜己, 高齢者熱

ランド現象が及ぼす熱中症や動植物への影響, 横浜市環中症の特徴に関する検討, 日本老年医学会雑誌, 45-3

temperature and its relation to ambulance transports due to

境科学研究所報, 29 (2005), pp.92–96.
(7) 佐俣満夫, 白砂裕一郎, 井上友博, 福田亜佐子, 下村光(2008), pp.330–334.
(18) 三宅康史, 有賀 徹, 井上健一郎, 奥寺敬, 北原孝一郎, 横浜市内の気温観測調査―2007 年夏季の観測結果

雄, 島崎修次, 鶴田良介, 横田裕行, 本邦における熱中症

及び気温上昇と熱中症の関連性―, 横浜市環境科学研究の実態―Heatstroke STUDY2008 最終報告―, 日本救急医所報, 32 (2008), pp.11–14.
(8) S. Akatsuka, T. Uno and M. Horiuchi, The relationship

学会雑誌, 21-5 (2010), pp.230–244.
(19) 藤野 毅, 夏季における埼玉県内の熱中症搬送者の特between the heat disorder incidence rate and heat stress

徴と対応, 埼玉大学工学部紀要, 46 (2013), pp.13–20.
(20) 日本救急医学会熱中症に関する委員会, 本邦におけるindices at Yamanashi Prefecture in Japan, Adv. Meteorol.,

熱中症の現状―Heatstroke STUDY2010 最終報告―, 日本

2016 (2016), 9492815, doi:10.1155/2016/9492815.
(9) 田村憲治, 小野雅司, 安藤

満, 村上正孝, 救急搬送データによる熱中症の発生と気温, 日本生気象学会雑誌,

救急医学会雑誌, 23-5 (2012), pp.211–230.
(21) 藤部文昭, 松本 淳, 鈴木秀人, 東京における 2018 年
夏の熱中症被害の概要, 天気, 66-7 (2019), pp.495–499.

32-2 (1995), pp.111–114.

(Received December 10, 2019, Accepted March 27, 2020)- 13 -