ＤＩＡＳシンポジウム2017

地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラム基幹アプリケーションFS

開発途上国大都市の健康課題解決：デング熱発症警報システムの構築を中心として代表機関： 東京大学
実施責任者：渡辺知保
分担機関： 愛媛大学、 山形大学
【概要】 気候変動に伴い多くの途上国都市で流行しているデング熱の予測アプリケーションを開発し，DIASに実装する。インドネシアの中核都市バンドンを対象に気候変動→気象（降水・気温）→蚊増加→デング流行の影響フローをモデル化する。そして，蚊制御に最適な居住地の配置設計や冠水対策優先地域の抽出等の適応策に活用する。

解決を目指す社会的課題とユーザニーズ

対象都市のバンドン（インドネシア）

デング熱とはネッタイシマカ等の蚊が媒介するウイルス感染症で，熱帯・亜熱帯地域に広く分布する熱性・発疹性疾患。
重症化して出血熱をきたすと致命的になる場合もある。
• 毎年，全世界で約3億9千万人が感染• 128か国の約40億人がデング熱感染リスクを有する• 洪水後に感染者が増えることが多い

バンドン（人口220万人）（バ十ン万ド人ン
当のたデりン患グ者罹数患
率本研究開発の目標
気象・水文現象に着目して気候変動下のデング熱リスクの長期的動向を予測するアプリケーションを開発する。

60
40

アプリケーションのエンドユーザー• 熱帯・亜熱帯大都市の住民（特にバンドン市民220万人）• 本アプリケーションの需要先は世界規模• 途上国支援の外交ツールとして期待
ユーザーニーズ「デング熱に感染する脅威から我々を守ってほしい」

気候変動や急激な都市化により東南アジア全般に急増

2001968）→将来の都市整備に関する適応策を提案（例：下水道整備優先地域，リスクを避けた住居地域の配置）。

80ü 現象理解に適した都市サイズ
ü デング熱流行中

アプリケーションの特徴（技術的な先進性など）

2014

３つの“世界初”
1. 媒介蚊の生態を考慮したデング熱予測モデルを開発する（従来は気象変数と感染者数の関係のみを定式化）
2. 高い空間解像度で都市内の感染リスクの空間分布を予測する（従来は国土スケールなどの広域で低解像度の予測のみ）
3. 気候変動シナリオ下のデング熱リスクを予測する（従来試みがない）

デング熱予測モデルの構築とDIASの活用本研究がモデル化する３つの現象
気候変動

降水冠
水

デング熱警報システム（本研究）

気象データをシステム 遠隔でリアルタ
画面イムに取得できるウェブシステ
ムを構築した

水域の増加
ネッタイシマカなどの産卵場や幼虫（ボウフラ）の生息分布が増加。蚊成虫が増加。

蚊採取調査

吸引DIASデータの活用（↓方向）
蚊の増加
地球規模降水量データ(GSMaP等)
DIAS既存アプリケーションの活用（↓方向）
蚊-ヒト-蚊のデング
二次元データ統計解析ツール
ウイルス感染環がDIASへのデータ登録（↑方向）
都市広域に拡大
気象・媒介蚊・デング患者データ
バンドンで診察を熱
デング熱予測結果データ
受けるデング患
DIAS超大容量解析空間の活用（↓方向） 患者（2016年12月）
者
気象・水文シミュレーションの実行

FS（フィージビリティ・スタディ）の途中成果

メスが吸血デングウイルス

入力関係

バンドン市内の約500家庭で吸引 定トラップ（左写真）で蚊成虫を採取 式化••卵（水際域 水中に生息するに産卵） ボウフラ（幼虫）GCMダウンスケーリング、WRF等の気象モデル、水文流出モデルを組み合わせて都市内の降水や冠水を予測。

気象データベースを構築）

データ・既存アプリ・解析空間の活用

気象・水文サブモデル• 降水量，湿度，気温，気圧，風向，風速データを毎分測定
SMSでデータ転送

バンドン市内の洪水の様子（2015年12月）

媒介
蚊

デング熱予測モデルの構成

気候変動シナリオ・適応シナリオの入力
気象データ観測網
予
気象観測器を16地点に設置 測

都
市 都市内の降水量・頻度や気温などの増加。
気 それに伴う都市の冠水頻度・範囲の増加。
象

DIASの活用について

気象・媒介蚊・デング患者データの登録

現地データ観測網の整備（「都市気象」，「媒介蚊」，「デング患者」の三要素（右図の青枠）に着目して，気候変動下のデングリスクの長期的動向を予測する３つのサブモデルを開発する（右図の右側）。平成２８年度のFS（フィージビリティ・スタディ）では、三要素のデータを現地調査および二次データの活用により収集し，要素間の関係を統計的に検証すると共に，現地バンドンにおけるデータ収集体制の整備とその実効性を検証する。

•トラップ設置してから２４時間後に蚊を回収（＝定量データの取得）
媒介蚊の個体数の都市内の空間分布を把握蚊サンプルからウイルスを検出して蚊のデング陽性率を算出

感染

デング疫学データ

チラシを使って現地住民に•
発熱2日以上の病人を研究チームに報告するよう依頼

蚊生態サブモデル
気象・水文変数から、都市内の蚊生息数の空間分布を予測する
観測モデル

関係

気象・水文変数（降水量・気温など）

デング熱疫学サブモデル
蚊の空間分布から気候変動下のデング熱リスクの分布を予測する

バンドン

病院に行か（け）ない感染者を含む正確な疫学データ
患者血液を採取して感染有無の疫学調査

２ 気象・媒介蚊・デング熱患者数の観測結果と空間分布3ｋｍ

気象 （平均値）

媒介蚊
デング熱患者行
ネッタイ ヒトスジ 蚊採取 デング熱
10万人
（バンドン市の過去7年間の二次データを用いた解析）
降水量
政
気温 シマカ個 シマカ個 世帯数 患者数
あたりデ市
降
1200
800
(m m /人口
2ヵ月間のラグ（遅れ）
区（℃） 体数（う 体数（う (2017年 （2017年ング熱水日）
気ちメス） ちメス） 1月）
1月）
患者数
量
800
熱
象
1 1.67 25.3
6（3） 2（2）35
229,1527400
市患
観
2 0.92 25.7
6（3） 0（0）34
422,864
17
者 全 400
測
3 2.12 26.0
2（2） 0（0）39
118,9625
数域
所00
4 0.51 25.5
8（5） 0（0）35
14,92220
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
(人/月)
(mm/月)
5 0.18 25.1
6（6） 0（0）38423,29817800
0.5
6 0.67 24.89（4） 1（1）193
22,35713
r = 0.47
2
p < 0.01
7 2.01 26.3
16（8） 0（0）35
110,373100.4
相600
8 3/1観測開始 17（9） 0（0）19121,9735
関
月熱0.3
9 0.40 25.6
14（7） 0（0）26
018,575
0
係
400
患
数 0.2
10 0.32 25.5
9 (7)
0（0）
38
3
16,24018
者
11 0.35 26.3
3（2） 0（0）34
022,185
0
200
0.1
哂
数
12 0.45 25.1
7（2） 0（0）180
18,55300.0(人/月) 013 0.98 26.0
11（9） 0（0）32010,9330
0 1 2 3 4 514 0.69 24.8 26 (17） 0（0）3118,119120
200 400 600 800
降水量とデング熱患者
15 0.32 27.0 18（13） 1（0）3405,894
0
降水量（mm/月）
数のラグタイムΔ （月）16 1.37 24.7
1（1） 0（0）31022,279
0
降水から２か月遅れでデング患者が増加する傾向が確認 合計
159（98） 4（3）498
21276,6798

１ 気象変数とデング熱患者数の経時変化の相関

WRFで再現したマニラの降水量分布（本研究で試行的に再現に成功）

蚊の個体数

現地ボランティア（16行政 定式区ごと）によるデング感染 化
者監視網の整備•

全球気候モデルのダウンスケーリング

局所的な降水（バンドン

気候変動シナリオ
下のデング熱リスクの近未来予測（2031～50年）のアウトプット
イメージ
気象・媒介蚊・デング患者デー
タを収集した16行政区の分布。
デング熱患者が2017年1月に発生(n=10)発生していない(n=6)）（）））（（患 10 25
患 10 25r=-0.14r=-0.02者万者 万 20
p >0.0520p>0.05
数人
数人
1515101055
年
年
0000.3
0.6
0123
月熱
月
世帯当たりの媒介蚊メス 熱
平均降水量（mm/日）
個体数平均（2017年1月）（2017年2月8～17日）【現状では，相関は見られていないが・・・・】
気象（10日間）・蚊個体数（ 1ヵ月間）・患者数（1ヵ月間）ともに観測期間が短く，例数も少ない，患者数に影響を与える• 降水→蚊増加（産卵・孵化・羽化）→デング流行の過程に2ヵ月• 2017年2月8日から観測開 • 吸引トラップによる十 • デング患者が報 （先行する）期間の気象データが得られていない，潜伏期間要すると考えられる。
始。行政区8は3月1日予定。 分量の個体採取の告され，整備した も考慮するに十分な期間でない，などの理由でデング熱リ• 月最高気温（ラグタイムΔ＝1ヵ月）と湿度（Δ＝2ヵ月）もデング（→気象観測網が完成）
現地ボランティア スクの空間分布が媒介蚊個体数や降水量の空間分布と実効性が確認できた
熱患者数と正の相関，また月最低気温（Δ＝2ヵ月）は負の相関• 16行政区間の気象状態に • 特にネッタイシマカが 監視網の実効性 は相関を示すに至っていないと考えられる．
をそれぞれ示した（p < 0.01）。
違いがあることが確認【今後の予定】多く採取された（都市 が確認できた• フィリピンの同様の解析から，エルニーニョ現象を表す南方振動（→デングリスクの地域差• 感染者の空間分 過去の時系列データの分析から推定されたラグタイム（2ヶ特有の傾向）
指数とデング熱患者数の負の相関（Δ＝2か月）も確認された。に影響する可能性）
月）以上のデータが蓄積されたのちに，ラグタイム・潜伏期
布に地域差• 地域ごとに個体数が間を考慮して３要素間の相関関係を検証する予定である。
気象観測から中長期的なデング熱予測警報が可能になる • 湿度・気圧・風速も同様（北部に多い）大きく異なる