学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

jh200007-NAH

熱中症リスク評価シミュレータの開発と応用
平田晃正（名古屋工業大学）
概要 外部の物理的熱負荷（外気温、太陽光）に対し、ヒトの体温は上昇し、熱調整反応が生じる。熱中症を発症する際には、体内において過度の体温上
昇、または発汗が生じた状況になっている。このことから、複合物理およびシステムバイオロジーに基づく生理応答を連成させた解析を用い、様々な条件における相違を理解する必要がある。シミュレータの高速化を行うとともに、ミリ波ばく露解析にむけた人体モデルの改良、および、これまでに作成したモデルを用いた有用性の検討を行った。

1. 共同研究に関する情報

熱ばく露解析の実施とデータ処理○上松 涼太 名古屋工業大学(1) 共同研究を実施した拠点名
東北大学

熱ばく露解析の実施とデータ処理○三浦 郁亮 名古屋工業大学(2) 共同研究分野

熱ばく露解析の実施とデータ処理

超大規模数値計算系応用分野

2. 研究の目的と意義(3) 参加研究者の役割分担（代表）平田

近年、熱中症による搬送者数が増加傾向に

晃正 名古屋工業大学

あり、熱中症予防への取り組みが社会的関心

熱中症シミュレーション・ソースコードの改事となっている。また、欧米でも熱波による良と研究統括

熱中症死者数が増加傾向にある。熱中症患者（副）江川 隆輔

東京電機大学・東北大学の中でも、特に、高リスク群である小児およ

サイバーサイエンスセンター

び高齢者に対して関心が持たれている。

ソースコードの最適化、チューニング担当（副）柏 達也

外部の物理的熱負荷（外気温、太陽光）が北見工業大学存在すると、ヒトの体内温度が上昇し、それ

太陽光ばく露評価に伴い生体の熱調整反応が生じる。熱中症を○滝沢発症する際には、体内において過度の体温上

寛之

東北大学サイバーサイエンスセンター

昇、または発汗が生じた状況になっている。

ソースコードの最適化、チューニング担当

このことから、複合物理およびシステムバイ○堀江 祐圭

オロジーを連成させた解析を開発すれば、

日本気象協会

気象データの提供と解析結果の考察

様々な条件において成人（若者）と高リスク○田口 健治群（小児・高齢者）における相違を解明し、北見工業大学

太陽光ばく露評価並列化

普及啓発活動への応用が期待できる。特に、○小寺 紗千子

熱中症の発症する周辺環境は、高温多湿など

名古屋工業大学

計算コードの並列化の共通のパラメータもあるものの、服装、労○神谷 俊樹働あるいはスポーツ環境など個人差が大きく、

名古屋工業大学

熱ばく露解析の実施とデータ処理○西村 卓

かつ周辺環境は時々刻々と変化する。

名古屋工業大学

本研究では、これらの要因を考慮し、生体1

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

内における各種パラメータ変化を時間的に追人に対応した熱中症予防啓発 Web コンテンツ

跡、普及啓発活動に有意な資料、データの取の開発などに取り組んできた。その基盤技術得を目的としており、例えば、以下のようなは、時間領域差分法による生体に関わる電磁意義が挙げられる。

界および熱シミュレーションコードから成り(1)高齢化社会の到来に伴って肉体労働者が立つ。計算に用いる解剖学的人体モデルは、高齢化しており、職業環境（プラント、建設

情報通信研究機構が開発したものであり、組現場など）における熱中症対策が急務である。

織数 51 種類、解像度は 1-2 mm を有する。熱

例えば、同じ職場においても、日時によってシミュレーションコードは、最大 9000 万点に熱負荷は異なり、年齢によっても体温変化やおける物理計算を、2 秒間隔の時間サンプリ

生理反応は異なる。それを事前に視覚的に示

ングによる逐次計算から成り立つ。電磁界コすことは対策につながる。

ードは、その波長によってさらに高分解能計(2)職業環境下、あるいは猛暑環境におけるス

算が必要となる。特に、熱負荷に対する体温

ポーツの実施および観戦においてリスク情報

変化の解析では、皮膚あるいは体内深部に存を提供でき、対策を促すことが期待できる。

在する温度センサーにより、温度上昇を軽減(3)熱中症に関する教育は、現在、中学生を対する作用、いわゆる体温調整機能（血流およ象とした技術家庭の時間で実施されており、び発汗）を考慮した精緻な計算が必要となる。

一部の教科書では申請代表者らの成果を採用、生体を用いた実験が倫理的側面から限定さ今後、更なる高信頼性化による若年者を中心れる本課題に関し、社会的ニーズとして熱中とした国民教育へ一層の貢献ができる。

症データの蓄積に加え、準リアルタイムシミ(4)計算により得られた情報をデータベース

ュレータを構築できれば、特殊環境における、化し、気象データと連携、提供することがで

リスク評価も実施できる。現在代表者が開発きれば、熱中症リスクに対する新たな対策指したコードを市販のワークステーションで解標として期待できる。

析した場合には、8 時間程度の解析時間を要

本課題では、マルチノード利用によるペタする。一方、共同研究者（東北大学サイバー

フロップス級計算を可能とする電磁界ソルバ

サイエンスセンター）とスーパーコンピューー、熱ソルバーのアルゴリズム開発と、大規タシステムへの移植を実施、さらにループ融

模ベクトル計算基盤における高効率計算を可合等による手動チューニングを施し、キャッ能にする超並列化およびベクトル化技術の研シュ効率を向上させることで、1 プロセスの究開発に取り組み、実用的な大規模解析手法

計算時間を基準として 160 プロセスで約 102の構築を目指す。

倍の加速率を実現した。このコードの特徴は、ミリメートル、さらにはサブミリメートル程

3. 当拠点公募型研究として実施した意義

度の分解能を考慮した電磁界・熱の物理計算

本申請は，2015 年度より取り組んできた継（4500 万格子点）に加え、（ベクトル化、並列続課題であり、独自で開発した熱中症リスク化に工夫を要する）ヒトのシステムバイオロ

評価技術をスーパーコンピュータに導入、計ジーを定式化し、高速に複合解析を実施する

算コードの並列化およびベクトル化による高必要がある。これまでの検討により、準リア

速化による準リアルタイムでのリスク評価技

ルタイム熱中症リスク評価に加えて、より現術に発展、さまざまな人体モデルに対する基

実的な解析を実施するための、ヒトの暑さな

礎データの取得（データベース化）、気象デー

れなど、長時間解析での知見の蓄積が必要でタ（日本気象協会と協力）との連携による個々あり、更なる高速化に向けて申請代表者が有2

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Start the program

Initialize calculation to obtainthermoneutral state at 28C

Input parameters

Input model data
Thermal conductivity, Specific Heat
Blood perfusion rate

Loop through Time

Calculate temperature, Eqs. (1), (2)TB,m Eqs. (3), (4)Input sweating model
High, Normal, Low

Update thermoregulatory response• Sweating rate, Eqs. (5) – (11)• Blood perfusion, Eq. (12)Setup ambient condition
No

If Time= Simulation time

Temperature, Humidity

Yes
End simulation (Store results)
temperature distribution, total sweating

図 1. 体温上昇解析のフローチャート
していない専門的知識が必要となる。

リズムに対して、mask などを生成させることにより、できるだけベクトル化および並列

4. 前年度までに得られた研究成果の概要

化に適した形に変更を加えた。以下の節では、

4.1. 解析の手順

その概略を述べる。

体温上昇解析のフローチャートを図 1 に示

4.2. ベクトル化

す。図より、解析を実行すると、はじめに温東北大学が有するスーパーコンピュータは

熱中間体（外気温 28 °C）における熱定常状態

ベクトル処理を活用すると、高い性能を得る

温度分布を初期値として読み込む。次に、人ことができるため、ベクトル計算に適した計体モデルや発汗モデルの設定、また外気温な算コードを作成する必要がある。言語はどの環境設定を入力する。なお，太陽光によfortran90 にて記載している。最内側のループ

る体内吸収電力もあらかじめ解析しておき，長を最長にすることで、ノード当たりの計算

入力データと考える．熱の時定数は浅部で数要素数を増加させるなど、さまざまなループ

分，深部で 30 分程度であるのに対し，電磁波レベル最適化を施すことで、ベクトル化率と解析において定常に達するのは瞬時であるた

ノードあたりの性能を向上させた（図 2 参照）。

め，一度の計算を実施するだけでよい近似とまた、作業配列の導入によるベクトル化の促なる．最後に、生体熱輸送方程式による温度

進、明示的インライン展開によるサブルーチ

上昇を計算、またその計算を行う際、発汗率ン呼び出しオーバヘッドの削減、データサイの変化や血流量の変化など、熱調整機能を組

ズの大きいインプットデータおよびアウトプ

み込んだ計算を行う。特に、物理計算と異なットデータをバイナリ化することによるファり、温熱生理（システムバイオロジー）の部

イル I/O の最適化を施すことで、コアあたり

分は条件文などを含み、高速化には適していの実効性能を向上させた。

ないアルゴリズムである。そのようなアルゴ
3

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4.3. 並列化

男性については、発汗機能の相違によるもの

電磁界および熱シミュレーションコードので、高齢者は若年者よりも発汗量が少なく、両者とも、MPI(Message Passing Interface)を用発汗の開始が遅れたためである。また、3 歳幼いて並列化を行っている。2017 年度までは、児については、体積が他のモデルよりも小さ

主に温度上昇解析を対象に、MPI（Message

く、全身に熱が循環しやすいためと考える。

Passing Interface）を用いて解析コードの並列

上記の解析に要した計算時間は、3 歳幼児、22化を行い、ロードインバランスを解消した。

歳男性、65 歳男性、75 歳男性それぞれ 6 秒、

特に、条件分岐の多い、温熱調整反応計算コ

15 秒、17 秒、17 秒程度となった。それぞれのードの最適化に注力した。温熱調整反応計算

計算時間の差異は、モデルサイズ（解析領域）のひとつである発汗計算は、皮膚組織のみでの差異によるものと、発汗計算における年齢

行っているため、他組織と判別を行う条件分
岐（IF 文）がコードの計算ループ内に存在する。この条件分岐に伴う逐次計算がベクトル化率を低下させる要因となる。さらに各平面における皮膚組織の有無により各プロセスの計算量に差が生じ、これがノード間における計算量のインバランスを引き起こしていた。
そこで、条件分岐に代わるマスク配列を導入、部位に依存する発汗率を解析に組み込むことを提案および実装することで全身の総発汗量

図 2. 体表面温度の分布

を部位ごとに分布化させ、プロセスごとの計
算量のインバランスを解消し、さらに温度推考慮のためのアルゴリズム追加によるもので定手法の高精度化に成功した。

ある。

計算量のインバランス改善前により、従来
4.4. 動脈血・静脈血温度のモデル化

プロセス数 160 で加速率 48 倍、並列化率 30％

従来研究では、血液温度の計算において動であった計算コードを、加速率 102 倍、並列

脈および静脈温度を近似的に同一として扱っ

化率 64%と大幅に改善出来た。
2019 年度採択課題からは、温度解析コードてきた。しかしながら、人体の動脈温度と静に加え、電磁界解析コードに対しても、スー

脈温度は最大で 3.6 ºC の差があることが報告

パーコンピュータシステム SX-ACE への移植されている。この血液温度計算の高精度化を

およびフラット MPI を用いた並列化、ループ実装できれば、太陽光ばく露などにおける温融合等による手動チューニングなどを施し、度上昇推定の更なる高精度化につながるはず

1 プロセスの計算時間を基準として 160 プロである。よって、血液温度計算の高精度化のセスで約 102 倍の加速率を実現している。

ため、動脈温度および静脈温度を考慮した血並列化、ベクトル化を行ったコードを用い、液モデルを実装することで、全身の血液温度

3 時間暑熱ばく露における体表面温度上昇をの細分化を行い、血液温度細分化コード部分解析した。解析結果の一例（外気温：35℃，

について、ベクトル化、並列化を行った。

湿度 50％）を図 2 に示す。図より、75 歳男性

新たに組み込んだ手法によって温帯生育者の温度上昇が最も大きく、次に 3 歳幼児の温の体温分布を再現するために、Dufour らの実度上昇が大きくなることが確認できる。75 歳

験条件を模擬した場合の体温上昇解析を行い、4

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実測値と比較を行った。なお、従来の計算手改良し、任意の皮膚厚みを持つボクセルモデ

法では、血液温度を全身で 5 分割して模擬しルを、(1)皮膚組織以外の組織に対するボクセてしたが、提案手法では全身を 14 分割し、よルモデルのスムージング、(2)任意の厚みを持り詳細な部位間熱輸送を模擬することが可能

つ皮膚ボクセルモデルの生成、(3)(1),(2)を統である。これは、従来、コンパートメントモ

合することによって任意の皮膚厚みを持つ高デルと呼ばれる簡易計算法の概念を詳細な人

解像度ボクセルモデルを作成した。

体モデルに導入、複合的な解析手法を提案す

次に、電磁界解析コードを用いて皮膚厚みるものである。また、14 分割モデルでは向流が与える太陽光吸収量への影響を調査するた

係数 hx [W/ºC]を用いた。血液温度計算法の変め、典型例として、モデル正面から平面波を更に伴い、舌下温度の上昇値の精度が 14.1%

照射した際の電力吸収分布を計算した。その向上した。

結果、モデル間の差異は、10GHz 帯においてまた、四肢の温度分布についても同様に検最も顕著となり、皮膚厚みをコントロールし討するため、Hardy ら（1938）の暑熱ばく露実たモデルで最小となった。30GHz 付近では，験を模擬し、各暑熱環境下での手・足におけスムージングを施した改良モデルで分布が滑る皮膚温度を実測値と比較する。その結果、らかになることを確認した。これらの結果よ

変更前に比べて足の皮膚温度の精度が 2.7％

り、皮膚厚みが小さくなるほど、全身平均 SAR向上した。

の極大値が大きくなること、また、その際の周波数が高くなることを確認した。また，

4.5. 太陽光・暑熱の複合ばく露の体温変化に与25GHz 以上では，スムージングによる影響がえる影響大きくなることも確認した。

北見工大を中心に、太陽光ばく露解析（電磁界解析）に必要な分解能の検討（分解能 1－

4.6.長期間暑熱ばく露解析

0.1 mm）、および皮膚の厚みが太陽光ばく露分

スーパーコンピュータによる解析の応用展布に与える影響について基礎検討を行った。

開として、熱中症搬送者数などの統計データ、

具体的には、既存の人体数値モデルを改良す

気温や湿度、暑さ指数 WBGT などの気象デることで、任意の皮膚厚みを持つ高解像度ボータ、解析で得られた深部体温上昇、発汗量

クセルモデルを作成し、皮膚厚みの変化が、などの各種パラメータとの関連性について調

太陽光の吸収量に与える影響について検討し査している。これまでの基礎検討で、熱中症た。

発症には 1 日分の日中の暑熱ばく露（3 時間

電磁界解析で用いている FDTD 法(Finite-程度）のみではなく、数日間の連続した暑熱

Difference Time-Domain method)の安定性を確ばく露の関連性が強い場合がある可能性があ保するためには、周波数に応じたモデルの高ることがわかった。

分解能化が必要となる。特に，電波の浸透深さから太陽光吸収分布は皮膚組織に集中する

5. 今年度の研究成果の詳細ため、数値モデルの皮膚厚みが重要な因子と5.1. プログラムチューニング

なる。実際の人体の皮膚厚みは、部位ごとに副代表者の江川を中心に、2020 年度 11 月

よって異なり、0.5 mm から 2.0 mm 程度であより導入されたスーパーコンピュータシステ

る。一方で、従来モデルでは分解能 2 mm を

ム SX-Aurora TSUBASA への温度解析コード

基準としているため、皮膚厚みは 2 mm 以上

および電磁界解析コードに対し、移植を行っとなる。そのため、既存の人体数値モデルをた。その結果、前機種である SX-ACE におい5

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書て 40 ノード・160 コアを用いた 160MPI 並列

Sole

2692.50

実 行 時 の 性 能 と 比 較 し て 、 SX-Aurora
TSUBASA の 20 ノード(VE)・160 コアを用い

また、電磁界解析においては、Courant 条件をて実行では，約 6 倍の性能向上を確認するこ

満たす分解能が求められるが、温度上昇解析とができた。現在、キャッシュの最適化と新においては、分解能に応じてより小さいタイシステムより採用された FMA 命令の効率的

ムステップが求められるため、計算時間が増利用によるさらなる高速化を試みている。

大する。そこで、電磁界解析で得られた電力
吸収分布の低分解能化に伴う適切な平均化処理の検討が重要となる。本年度では、単純平5.2.太陽光・暑熱の複合ばく露の体温変化に与える影響評価

均、スムージングを介した平均によりその基前年度までに、全身において等価な皮膚厚み

礎検討を行った。その結果、単純平均低分解を持つスムージングモデルを開発、その皮膚能化を用いた場合、分解能を 4 倍にした場合

厚みが太陽光吸収に影響を及ぼすことを明らでも深部体温における影響は 1％以下となる

かにした。今年度は、さらにボクセルスムー

ことを確認した。今後、より多様な条件におジングアルゴリズムを改良することで、測定いてさらに検討を重ねる。

値に基づいた部位ごとに異なる皮膚厚みをも
5.3.熱中症搬送者数をはじめとする統計データとつボクセルモデルを作成した。基本的なアル解析結果の連携

ゴリズムは 4.5 節と同様である。皮膚厚みは、従来の人体数値モデルから皮膚組織を取り除

前年度までの基礎検討で、熱中症発症にはいたボクセルモデルを作成、そのボクセルモ

発汗量と関連性が高く、連続した過去数日間

デルから、表面ポリゴンモデルを生成した。

の暑熱ばく露の影響が大きいことを明らかに

この表面ポリゴンモデルを基準として、(1)表した。2020 年度では、大規模解析結果と統計

面法線方向へ任意の皮膚厚みだけ移動させた

データを連携することで、熱中症搬送者数予

皮膚表面（外側）ポリゴンモデル、(2)表面ポ測技術を構築した。熱中症搬送者予測技術に

リゴンモデルを裏返した皮膚裏面（内側）ポ使用する深部体温上昇、発汗量をデータベー

リゴンモデルを生成、最後に、(1)と(2)を合成

ス化するため、東京・大阪・愛知における 2013

することで、皮膚ボクセルモデルを生成した。

－2019 年 7－8 月の実際の気象データを入力

各部位における皮膚厚みを表 1 に示す。

し、当該の暑熱ばく露解析を行い、それぞれ

表1

日最大深部体温上昇、１日あたりの総発汗量

各部位における皮膚厚み

Parts

Epidermis+Dermis (μm)

を推定した。なお、予測対象は、運動・活動

Head

Divided into 31 regions

条件などの影響を受けにくい、非労作性熱中(Essam et al. 2019))

症が大部分を占める高齢者とした。解析で得Thorax, anterior

1726.50

Abdomen, anterior

2204.00

Back

2396.00場合の予測結果を比較する。入力変数は、連Arm, medial

1268.50

続した過去 3 日間の発汗量と日平均気温としArm, lateral

1668.50

Forearm

1171.00た。図 5 に、東京都・大阪府・愛知県におけ

Finger

1753.50

る高齢者の熱中症搬送者数の実測値と予測値

Pubis

1059.00の 7 年平均値の比較を示す。予測精度についThigh, medial and posterior

1267.75て、相関の強さを示す決定係数 R2 と 1 日当た

Thigh, lateral

1540.00

Leg

1393.17られた 1 日の総発汗量と日平均気温を用いたりの平均絶対誤差（MAE: Mean absolute error）
6

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Number of Patients

100

Number of Patients

Observed
Water Loss
Average Temperature80(2013－2019 年)

60
40
20
0
100

Water loss

Average temperature

Tokyo

0.86

0.81

Osaka

0.82

0.79

Aichi

0.79

0.76

Average

0.82

0.78

表 2 各都道府県における 1 日当たりの予測誤差[人/日]の 7 年平均値 (2013－2019 年)

Osaka

Water loss

Average temperature

Tokyo

10.9

12.2

Osaka

8.42

9.75

Aichi

7.54

8.17

Average

8.96

10.0

80
60
40
20
0
100

Number of Patients

表 1 各都道府県における決定係数の 7 年平均値
Tokyo

症搬送者数予測の高精度化を目指す。
Aichi

6. 今年度の進捗状況と今後の展望

80

本課題では、熱ソルバーのアルゴリズム開発と、大規模ベクトル計算基盤における高効60

率計算を可能にする超並列化およびベクトル

40化技術の研究開発に取り組み、実用的な大規模解析手法の構築を目指した。現在、新たに20導入された SX-Aurora TSUBASA への最適化
0
7/1

7/21

8/10

を主体に取り組んでおり、ヒトの生理学的モ

8/30

デル化に関わるコードのベクトル化およびそ

図 5 東京都・大阪府・愛知県におけるの評価を行い、副代表である江川との協力に高齢者の熱中症搬送者数予測

より解決を目指している。今年度は、長期間[人/日]をそれぞれ表 1, 2 に示す。
表 1, 2 より、解析を用いた熱中症搬送人員数予測、様々などの都府県においても、発汗量を用いた場合

環境をピンポイントで模擬した解析についてに決定係数が高く、MAE が小さいことを確認の取材対応により、複数のマスメディアに取した。よって、生理応答を考慮した解析値のり上げられ、熱中症予防への普及・啓発に貢汎用性を示した。

献した。研究は概ね順調に進んでおり、中間

今後は、小児・成人も含めた熱中症搬送者

報告時の新システム移行に伴う進捗の遅れは予測への展開、日本主要 8 都市（北海道・宮解消している。研究面での具体的実施内容は

城県・東京都・新潟県・愛知県・大阪府・広島

以下の通りである。

県・福岡県）において、暑熱ばく露解析を行①

プログラムチューニングおよび試験計算（通年）

い、データ数を増加することによって、熱中
7

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気象データとの連携を視野に、準リアルタは含まない）

イム熱中症リスク評価をめざし、可能な限り(1) 国内会議発表の高速化を行っている。主担当は、副代表者a) 西村卓, 小寺紗千子, 滝沢寛之, 江川隆輔,の江川を中心に、代表者・平田および大学院

平田晃正, ”短期暑熱順化を考慮した高齢生が補佐する。今年度は、10 月より運用が開者の熱中症搬送人員数予測,” 電子情報通始された SX-Aurora TSUBASA への最適化を

信学会ソサエティ大会 C-15-13, Sep.2020

中心にチューニングを行っている。現在、引b) 小寺紗千子，田口健治，平田晃正，“30GHz

き続き、直交格子の課題である体表面解像度帯における人体全身ばく露の温度上昇特を補うアルゴリズムの改良に取り組むととも性,” 信学技報，EST2020-53, Jan. 2021.

に、高分解能化に伴うファイル入出力のコー(2) その他（特許，プレスリリース，著書等）

ド改良を行っている。

<プレスリリース>②

A) 共同通信社配信

太陽光・暑熱の複合ばく露の体温変化に与える影響評価（2020 年 4 月～9 月）（査読なし）

2020 年 6 月 5 日，夏場のマスク、熱中症より酸欠に前年度に引き続き、北見工大を中心に、直

B)

中日新聞

2020 年 6 月 9 日 21 面，新型コ

交格子の課題である体表面解像度を補うアルロナ

ゴリズムの改良、皮膚の厚みが太陽光ばく露

名工大が試算分布に与える影響について検討を行った。今

C)

夏マスク

朝日新聞

年度は、より現実に即したモデル化を目的に、

ク

実測値に基づき、部位ごとに異なる皮膚厚み

D) 日経新聞

意外と体温上昇わずか

2020 年 6 月 28 日，29 面，マス

悩む夏2020 年 7 月 22 日，37 面，名古を考慮した解剖学的人体数値モデルを再構築

屋の熱中症救急搬送者数し、その太陽光吸収に与える影響について考が技術開発

名工大・市消防察した。また、高分解能化に伴う、太陽光ばE) 朝日新聞2020 年 7 月 22 日，26 面，熱中

く露解析と熱解析間のデータ受け渡しに最適

症搬送数

区ごとに予測 名工大・名古屋

な、プログラムチューニング、特に分解能の

市消防局
F)

再構成について基礎検討を行った。現在、他

読売新聞

2020 年 7 月 23 日，25 面，熱中のモデルでも得られた知見が有効か検証計算

症搬送数予測を行っている。

発③

G) 読売新聞

熱中症搬送者数などの統計データと解析結果の連携（2020 年 10 月～2021 年 3 月）

区単位で 名工大教授ら開2020 年 7 月 30 日，25 面，マス

ク適宜外して対策

前年度までに得られた、熱中症発症には発H) 中日新聞

汗量と関連性が高く、連続した過去数日間の2020 年 8 月 1 日，夕１面，熱中症搬送数を高精度予測

暑熱ばく露の影響が大きいという知見に基づ

I)き、今年度は、東京都・大阪府・愛知県にお仙台放送（ニュースセンター）暑熱順化について，2020 年 6 月 11 日（宮城県）

いて、解析結果を利用した熱中症の搬送者数

J)

TBS（グッとラック！）熱中症搬送者数の予予測の汎用性を確認した。現在、予測対象を測について，2020 年 6 月 16 日（全国）技高齢者から成人までに拡大し、さらなる高精術協力度化および社会実装を目指し、取り組んでいK) TBS（グッとラック！）熱中症搬送者数のる。

予測について，2020 年 6 月 17 日（全国）
技術協力

7. 研究業績一覧（発表予定も含む．投稿中・投稿予定
8

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L)

NHK（ニュース）高齢者の熱中症メカニ
ズム，2020 年 6 月 17 日（東海地区）

M) TBS（グッとラック！）熱中症搬送者数の予測について，2020 年 6 月 18 日（全国）
技術協力
N) NHK（ニュース） 名工大が区ごとの熱中症予測開発，2020 年 7 月 21 日（東海）O) TBS（グッとラック！）熱中症搬送者数の予測について，2020 年 7 月 27 日（東京）
技術協力P)

TBS（グッとラック！）熱中症搬送者数の予測：福岡を中心に，2020 年 7 月 31 日
（全国）技術協力

Q) ＣＢＣ（チャント！）コロナ禍の熱中症
リスクについて，2020 年 8 月 3 日（東海地区）
R) 仙台放送（ニュースセンター）梅雨明け
直後の熱中症について，2020 年 8 月 3 日
（宮城県）
S)

TBS（グッとラック！）熱中症搬送者数の予測について，2020 年 8 月 4 日（全国）
技術協力

T)

ＣＢＣ（チャント！）コロナ禍の熱中症
リスクについて，2020 年 8 月 4 日（東海地区）データ利用

U) TBS（グッとラック！）熱中症搬送者数の予測について，2020 年 8 月 5 日（全国）技術協力他 24 件9