2021 年 1 月 29 日（金）国立研究開発法人 国立環境研究所 気候変動適応センター主催
令和２年度 気候変動適応研修（中級コース）

講義解説資料講義４「暑熱分野の気候変動影響及び適応―健康に焦点を当てて―」筑波大学 名誉教授 本田 靖
（国立環境研究所気候変動適応センター 客員研究員）

本講義解説資料は、講義の口頭説明を事務局で編集したものです。

本講義では、気候変動が健康に与える影響を、世界全体と日本について説明します。ここでは特に重要な「熱関連超過死亡」について詳しくお話しし、関連する「熱中症救急搬送」
や、未解決の問題や適応策についても述べたいと思います（図 1）。

Contents• 気候変動の健康影響：概観• 日本での影響• 熱関連超過死亡• 熱中症救急搬送• 未解決の問題
• 適応策

図 1

講義の概要

健康分野に関する、気候変動の世界全体への影響をまとめた報告書は、2014 年にまとめられた世界保健機関（WHO）の報告書（図 2）が最新で、これ以降包括的な影響評価はされていないと思います。この中では、私が担当した熱関連超過死亡の他、「下痢性疾患」「低栄養」「マラリア」「デング熱」「沿岸洪水」が、特に重要な項目と認識されています。

気候変動の全球影響• 熱関連超過死亡• 下痢性疾患• 低栄養• マラリア• デング熱• 沿岸洪水http://www.who.int/globalchange/publications/quantitative-risk-assessment/en/

図 2

WHO 報告書

1

図 3 はその WHO の報告書のデータから作成したもので、気候変動によって追加的に起こる死亡がどれぐらいかを推定しています。IPCC 第 4 次評価報告書で使われた SRES シ
ナリオで、A1b というエネルギーを結構多く使った条件での、2030 年時点の気候変動が原
因による追加的死亡数の予測です。

際立つ先進国と中低所得国との格差
気候変動による追加的死亡数（SRES A1b, 2030）
世界全体

先進国

100000
90000
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0

12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
低栄養

マラリア

デング

図 3

下痢性疾患

熱関連

低栄養

マラリア

デング

下痢性疾患

熱関連

気候変動による追加的死亡

まず、世界全体での気候変動による健康影響では、低栄養が最も大きな影響を与えます（図 3 左）。多くは熱帯に位置する中低所得国では、気候変動の農業への影響も大きいと予測されていますが、農業生産への影響は、その地域での飢餓や低栄養を引き起こします。
その結果、死亡することもありますし、ほかの病気にも罹りやすくなります。次いで、東南
アジアやアフリカで重大な影響を及ぼすマラリア、暑い時期に増加する下痢性疾患、熱関連疾患も、死亡要因になると予測されています。熱関連疾患は適応策がなければ、もっと深刻な値になる可能性もあります。
また、熱関連疾患以外はどれも子供が非常に大きな影響を受けるのに対して、熱関連疾患
による死亡はすべての年代が影響を受け、特に高齢者が脆弱な集団となることが特徴です。
図 3 の右側は、同様のデータのうち、先進国だけに絞った予測を示しています。先進国
では農業生産が落ちても輸入などの様々な適応策がとれるため、低栄養の問題はあまり起きません。マラリアやデング熱も媒介する蚊がいなければ大きな問題にはなりませんし、下痢性疾患も量的には非常に少なく、結局先進国では熱関連死亡だけが残ることがわかりま2す。なお、図 2 の説明で挙げた項目のうち「沿岸洪水」は定量的に評価されていないため
図 3 には記載していません。
気候変動での健康への影響としては、日本では熱関連の超過死亡が大きな問題であるほか、洪水と台風という極端現象が大きな影響といえます（図 4）。洪水や台風が、毎年のよ
うに金銭的な大被害をもたらしていることはご承知のとおりですが、日本では洪水・台風は予測を使った避難態勢が整備されているため、被災による死亡者数は熱関連超過死亡と比較すると抑えられている状況です。また、新たな問題として複合影響も明らかになってきています。

日本での影響• 熱関連超過死亡• 極端現象による災害
• 洪水
• 台風

• 新たな問題・・・複合影響

図 4

日本での影響まず、熱関連死亡について詳しく見てみましょう（図 5）。熱関連というと熱中症を思い浮かべられると思いますが、熱関連の死亡は熱中症だけではありません。WHO（世界保健機関）による世界の疾病、傷害および死因の統計分類「国際疾病分類」では、熱中症は「傷病及び死亡の外因」の中の X30「自然の過度の高温への曝露」として区分されています。

3

熱関連死亡の考え方
熱中症だけでよいか？
国際疾病分類第10回改訂では

X30:自然の過度の高温．．．外因（不慮の事故）に含まれる

図 5

熱関連死亡の考え方

高気温のリスクと熱中症

Tmax-OT

非外因死亡のリスク

0

1

総死亡のリスク1

5

1.06 ( 1.05 - 1.07 )1.06 ( 1.05 - 1.07 )10

1.20 ( 1.15 - 1.25 )1.22 ( 1.17 - 1.27 )15

1.39 ( 1.28 - 1.51 )1.41 ( 1.31 - 1.53 )20

1.60 ( 1.42 - 1.81 )1.65 ( 1.46 - 1.85 )Tmax-OT: 死亡数最低の気温から何℃高いか（本田他 日本衛生学会総会 Mar.2015）

熱関連リスクのほとんどが熱中症以外！

図 67

高気温のリスクと熱中症

図 6 は、死亡リスクが最低となる最も快適な気温 OT（Optimum Temperature、至適温度）でのリスクを 1 とし、至適温度と最高気温（Tmax）の差と死亡リスクの関係を東京のデータで示したものです。例えば、至適温度より最高気温が 5℃高い時（Tmax-OT が 5）では、非外因死亡（外傷、中毒、熱中症などの外因以外での死亡）のリスクは 1.06 倍、総死亡のリスクも 1.06 倍となっておりほとんど差がありませんが、Tmax-OT が 20 になると非外因死亡リスクは 1.60 倍、総死亡リスクは 1.65 倍と高くなります。これは、外因を含め

4

ても含めなくてもリスクは大きく変わらないので，外因以外の影響が大きいと考えられます。

熱中症死亡とは高気温でどのような影響があるのか？
体温上昇に対して
重症化

発汗

脱水

心臓のポンプ機能低下

電解質喪失
熱けいれん
脳障害など
意識障害

様々な臓器障害

最終的には死亡・・・熱中症死亡
8

図 7

熱中症死亡とは熱中症以外の熱関連死亡のメカニズムを図 7 に示しています。まず、高気温に伴い体温が上昇すると、上昇を抑えるために発汗します。すると発汗のために体内の水分量が不足し、脱水が起こります。心臓は身体の末梢から戻った血液をポンプのように押し出していますが、脱水で戻る量が減ると心臓のポンプ機能が低下し、末梢に血液が届きにくくなってしまいます。
また、発汗により、汗に含まれる電解質（ナトリウム・カリウム）も失い、電解質のアンバランスによって熱けいれんが起こることもあります。さらに体温が上昇すると、脳の意識障害など、各臓器が熱によって障害を受けやすくなります。各臓器の熱による影響に脱水による血流の減少も加わり、最終的には血管中の血液凝固なども生じて、死亡に繋がります。
死亡の時点でこのような経緯を辿ったことが明らかであれば、熱中症による死亡として統計されますが、ここまで確認できるケースは少ないということが重要なポイントです。
気温と死亡との関連を見つつ、ほかの要因についても考えてみましょう。
図 8 左のグラフは気温ごとの死亡率を年齢別にみたものです。最上段の「65 歳以上」では、寒いときに死亡率が高く 28～33℃でリスクが極小となり、33℃以上でまた増加する傾向が見られますが、「55～59 歳」では、そのような差は不明瞭です。また、この図からは読み取れませんが、実は低年齢層では 33℃以上でリスクが上がっています。これは、低年齢層にとって、暑い時期は学校の夏休みにあたり海や山での事故等に遭いやすいことも影響していると考えられます。このように、統計から、熱関連死亡は年齢が大きな関連要因であること、実数では高齢者が最大であることがわかります。一方、図 8 右は死因別に見た5グラフで、循環器疾患（赤）が最大で気温依存が高く、呼吸器疾患（水色）もやや高いことがわかります。なお、熱中症を含む外因（茶色）も気温により異なる傾向が見られています
が、熱中症だけでなく、同様に外因に含まれる自殺なども気温と関係があると言われています。

気温と死亡に関連する要因
20,0001,200

Infectious diseases
Neoplasm
Circulatory diseases
Respiratory diseases
Digestive diseases
External causes

18,0001,000

Mortality rate (day ) * 100,000,000

Mortality rate (day-1) * 100,000,000

16,00014,000Age group

12,00010,000
8,000

-1

65+
55-59
45-49
30-34
5- 9

6,000
4,000

循環器疾患

800

600

400

呼吸器疾患
200

2,000

Daily maximum temperature (°C)

Daily maximum temperature (°C)

（九州1972-1990）

図 8

33+

28-33

23-28

18-23

13-18

< 8

33+

28-33

23-28

18-23

13-18

< 8

8-13

8-13

0

0

9

気温と死亡に関連する要因

これらのことから、高齢者や循環器・呼吸器疾患患者の脆弱な方々が、重度の熱中症ではなく、脱水や電解質異常という軽度から中等度の影響によって死亡していることも注目する必要があります（図 9）。これらの対策としては水分補給と室温調整の 2 点が重要です。

6つまり・・・
脆弱集団（高齢者，循環器・呼吸器疾患患者など）が，脱水や電解質異常の軽度・中等度の影響で死亡する対策としては水分補給と室温調整が最重要

10

図 9

脆弱集団への対策

ここで、熱関連超過死亡の定義を確認しておきます。図 10 の気温と死亡の関係からリスクが最低となる至適気温（OT）での死亡者数を確認し、OT より高い気温で増加した死亡数
が「超過死亡」で、この多寡を調べることで熱関連の健康リスクがわかります。

熱関連超過死亡の定義
総死亡数

この部分が超過死亡

至適気温(OT)

気温

図 10

熱関連超過死亡とは

7

次に、解析・検討の際の留意点を説明します。
図 11 は宮城県における 2001~2015 年の気温と死亡の関係を図示しています。それぞれの実測値をプロットし、全体傾向をスプライン関数で近似しました。図 11 左は、気温のみを変数にしたもので、図 8 と同様に気温と死亡の関連性が認められます。ところが、気温以外の季節の項を考慮（例えば月を変数に追加）して近似式を作成し、気温と死亡の関係の値のみを図化すると、図 11 右の実線のように低温時に死亡率が上昇する「寒冷影響」が消えます。これは、夏季と比べて冬季は確かにリスクは高いものの、冬季期間の中では普通の日と気温が非常に低い日でリスクは大差がないことを意味しています。

解析の落とし穴：
交絡因子

図 11

交絡因子についてさらに、高温日の影響が翌日以降にも波及する「持ち越し効果」にも留意が必要です。図
12 の横軸の Lag が 0 の日が暑い日とすると、概ね 3 日後まではまだリスクが残存し、4 日後ほどで、ほぼリスクは消えることがわかります。このように当日だけでなく、Distributed
lag non-linear model などの、何日分かの累積影響を考慮できるモデルを用いて、高温の持ち越し効果を含めて解析する必要があります。

8

更に:• 持ち越し効果の影響を加える必要
Distributed lag non-linear model(dlnm)
Tmax - OT = 15

類似のグラフおよび詳しい説明はHonda et al., EHPM 2014

図 12

持ち越し効果の影響

最終的にはlagの影響を足し合わせたもの

3次元のグラフ宮城県，2001年-2015年

図 13

気温影響と持ち越し効果

9これらを合わせると、図 13 左のような気温と Lag（持ち越し効果）、相対的なリスク（Z軸）を合わせた 3 次元のグラフとなりますが、解析には、このグラフの値を使って持ち越し
効果の分も全て足し合わせた、気温とリスクとの関係のグラフ（図 13 右）を用います。このグラフではリスクが 23℃位で極小となっており、これが前述の至適温度 OT に相当します。この至適温度を基準として、当日と数日後までの影響を全部足し合わせた気温と死亡のリスクの関係性を把握すると、持ち越し効果も含めた影響評価ができることになります。
なお、至適気温は気候で異なります。図 14 は沖縄（青線）、東京（赤線）、北海道（黒線）の比較ですが、寒い地方ほど至適気温が低くなる結果となっています。日本だけでなく、
アメリカでもヨーロッパでも概ね同様の傾向があります。

他の問題: OTは気候で異なる
沖縄県
相対リスク

東京都

各地域で計算する必要あり北海道

至適気温（OT)
日最高気温（℃）

図 14

至適気温の考え方10ここからは、健康分野の気候変動影響に関する将来予測の検討手順について、熱関連超過
死亡の影響を研究する MCC グループの Vicedo-Cabrera 博士の手法に基づいて進めます（図 15）。原論文はダウンロードして閲覧可能です。この講義では、一部日本のデータに差し替えた資料も活用して説明します。なお、このような調査の実施に当たっては、この分野を専門にしている研究者と共同で検討すると良いと思います。

熱関連超過死亡の影響を評価する(Vicedo-Cabrera AM et al. Epidemiology 2019)

図 15

熱関連超過死亡の影響

図 16 は前掲の図 13 と同じものですが、まず気温と死亡の関連性をリスク関数として評価します。リスク関数が得られたら、将来気温予測を使って将来の評価を行います。図 17
は MIROC などの 5~6 種のモデルの将来予測の結果を平均したグラフですが、RCP により
気温上昇幅は異なり、RCP4.5 では 2100 年には今より 2℃ぐらい、RCP8.5 だとさらに上がることになります。
また、前述のように年齢によりリスクが異なるため、現在と人口構成が変わる場合は、気候の予測だけでなく、将来の社会経済的な指標や人口構成などの情報も必要です。ただ、将来の社会経済的な影響を考慮した検討も必要ですが、まずは現在の社会・経済的条件のもとで、気温のみが変化したという仮定での推計も可能です。この Vicedo- Cabrera 論文ではそのような社会経済的な影響や人口構造は変わらないという仮定で議論を進めています。
図 18 は年初から年末まで、宮城県の日別の死亡数変化を示したものですが、死亡数は季節変化することがわかります。このような変化傾向は将来も維持されることを仮定してモデルに組み込みます。

11まずは気温と死亡の関連評価

abrera論文ではLondon．ここでは平均気温の近い宮城県のデータで描画

図 16

気温と死亡の関連評価

気温の将来予測
RCP8.5
RCP4.5

MIROCなど複数のモデルの平均

図 17

気温の将来予測12

死亡数の季節変化（宮城県）

図 18

死亡数の季節変化（宮城県）

気温のcalibration（LondonのGCMと宮城県の観察データ）

図 19

気温の較正

13

また、気候変動予測の気温のキャリブレーション（補正）も必要です。図 19 左は灰色が観測値（仙台）、緑色は気候予測に使われる大気大循環モデル（GCM）による計算値（ロンドン）の気温の度数分布です。異なる地点の値を比較しているため差が大きく出ていますが、平均気温の値が近くても分布はかなり異なることがあるため、補正が必要な場合もあります。
図 19 右は累積分布による表示です。黒線が観測値、緑実線がモデル計算値、緑破線が計算値に補正を施した結果になります。どのモデルも得手不得手があり、観測値とはなんらかの乖離が生じるので、合わない分はバイアス（偏り）として認識し、補正することが必要です。また、全球モデルの解像度は粗いため、市町村や県単位でみる場合はダウンスケーリン
グが必要となります。したがって、ダウンスケーリングとバイアス補正を施した将来予測を使うことになります。

超過死亡割合推定

図 20

超過死亡割合推定

図 20 は、現在（灰色：2010~2019 年）と将来（緑色：2090~2099 年）の超過死亡割合を推定する過程を示したもので、上段が気温と死亡の関連のリスク関数を示し、中段はモデルによる気温の頻度分布、下段がこれらから求めた気温による死亡リスクへの寄与です。
リスクが極小となる至適温度では超過リスクはゼロで、その両側に山があります。至適温度
より少し高い、もしくは少し低い程度では出現日数は多いもののリスクが小さいので寄与割合も小さく、それらを超えた高温側もしくは低温側での変化が気候変動による主な寄与

14

の変化となります。低温側では気温による超過死亡の寄与はマイナス 3.1％（気温上昇により 3.1％リスク減少）、高温では 3.2％増加になります。すなわち、気温に関連する死亡は、
気候変動により夏季に増加し、冬季に減少する結果となります。
ただし、ここで使用したリスク関数は前述のとおり季節調整済みですが、気温が上昇しても、季節的な変化としての寒暖差は残るため、年間の相対的な寒冷による死亡の減少はそれほど大きくないかもしれない、という説もあります。例えば現在非常に寒い北海道が、気温上昇で現在の青森県や宮城県並みの寒さになったとしても、日本などの中緯度域には季節変化があり、夏と冬の寒暖差による相対的な寒さは残るためです。

更なる改良に向けて

図 21

更なるモデルの改良

このような過去のリスク関数をそのまま適用した将来推計に対する改良策について説明します。図 21 右の点線は、エアコンの使用など適応策（Adaptation）を考慮したグラフで、ある程度高温による超過死亡リスクが下がることが想定されます。図 21 右は至適温度を超えると、2、3 割ずつリスクが下がることを仮定したものですが、実際には適応の効果がどの程度かはまだ分かっておらず、モデル化は途上というのが現状です。また、適応策により
日本では少し死亡者数が下がりますが、国によっては下がらないところもあるようです。
図 21 左は宮城県の実測値を年齢別に図示しており、65 歳未満（ピンク）と比べて 84 歳
以上（橙色）や 75～84 歳（緑色）は暑熱によるリスクが高くなっています。なお、75～84
歳（緑色）は至適温度が低いですが、他の年齢層と同様に 22～23℃程度を至適温度と考え15るべきでしょう。一方、65～74 歳（青色）は、65 歳未満より高温時のリスクが少し低く見えます。不明な点もありますが、65 歳未満のデータには 50 代や 60 代の肉体労働の方や外で働いている方も含まれるので、ややリスクが高くなっている可能性もあります。いずれにしても年齢層でリスクが違いますので、このような相違もモデルに組み込むことによって、さらに精細な解析や将来予測が可能になると考えられます。

同様の解析は都道府県で可能• 気温と死亡との関連– 日別の年齢階級別死亡データ• 気温と社会経済の将来予測– 気象モデル・社会経済予測（日本版SSP）はNIESで入手可能

ご興味がおありならCCCAにご連絡を！

図 22

都道府県での解析

宮城県の例を使いましたが、前述の論文に付属したデータやプログラムを用いれば、各都道府県で同様の解析が可能です（図 22）。ただし気温と死亡の関連に加味する要素や、将来予測のモデルの選定は、目的を踏まえて個別に検討することになります。
将来の社会経済的な変化も考慮したい場合は、国立環境研究所が開発した「日本版 SSP」
がありますし、気候変動予測データも気候変動適応センターから提供可能ですので、ご興味をお持ちの方は、ぜひご相談ください。
図 23 以降、熱中症救急搬送者データを用いた解析を扱います。最悪の健康影響である「死亡」に至らなくても熱中症の発症は重要な問題であり、一般に入手可能なデータからわかる内容をお伝えしたいと思います。ここでは、総務省が提供する熱中症救急搬送者数と、気象庁の気温の観測データについて、2008 年から 2018 年の 7 月から 9 月の 3 カ月間を用
いて解析を行いました。

16

熱中症救急搬送者数を用いた解析• ここでは7-9月の3ヶ月間のみ，2008年から2018年まで• データは総務省のサイトからダウンロード可能（https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/post3.html）• 気温のデータは気象庁からダウンロード可能（https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php）

図 23

熱中症救急搬送者数を用いた解析

図 24 は東京都について、気温と救急搬送者数の関係を見たものです。7 月以降、8 月、9 月と暑熱順化の効果で暑さに慣れるため、同じ気温でも明らかにリスクが低下しています。
このため、暑くなり始めの７月が最もリスクが大きく危険であり、その時期に注意喚起が必要であることがわかります。この解析期間外ではありますが、5 月や 6 月にも暑い日がありますので、その時期も注意喚起が必要です。

東京都における日最高気温と救急搬送者数の関連（2008年～2018年）
7月

8月

9月

図 24

日最高気温と救急搬送者数（東京都）

17

2019年の台風15号の影響
東京都

台風

図 25

2019 年台風 19 号の影響（東京）2019年の台風15号の影響
台風

図 26

2019 年台風 19 号の影響（千葉）18次に、図 25、図 26 を用いて、図 4 で少しふれた複合影響について説明します。図 26の千葉県の 2019 年の日最高気温（上段）と救急搬送者数（下段）の推移をみると、7 月末の気温の急上昇に合わせて搬送者数も急増しますが、その後は暑さが継続しても、身体が慣れてくるため徐々に減少しました。その後、9 月 8、9 日に関東地方に台風 15 号が来襲し、その通過後に熱波が来ていますが、図 25 の東京都では搬送者ピークはみられるものの、7月ほどの多数にはなっていません。一方の図 26 の千葉県では 9 月のピークが 7 月や 8 月のピークを上回りました。これは、台風 15 号の影響で発生した千葉県内の大規模停電でエアコンが使えなかったり、屋根が飛ばされたりといった状況で搬送者数が急増したと考えられます。今後は、このような複合影響・複合災害も想定した適応策を考える必要があると言えます。
（図 27）

教訓
台風による停電の後の熱波↓複合災害も想定すべき

図 27

複合災害も想定すべき

熱中症搬送の検討に関する未解決の問題を図 28 に示します。共同研究の成果として、エアコン普及によりリスクがある程度低下することは明らかになっており、図 25 と図 26 の東京・千葉の比較を見ても、エアコン使用の有無が大きな差をもたらすことは判明していますが、将来予測に組み込めるモデルとしての定量化はまだ完成していません。暑熱への適応策がもたらす効果の定量化は未解決の問題と言えるでしょう。
また図 14 で見たとおり、寒冷な地方と温暖な地方では至適気温が異なりますが、ある地方が温暖化していくに連れ、至適気温も上がるのでしょうか。ある程度上がることは判明していますが、その量的な評価については、研究が進みつつも決定的な答えはまだ得られていません。これらの項目が明確に定量化されないと、精緻な将来推計を行うことは困難であると思われます。

19

未解決の問題• 適応（熱中症対策など）効果の定量化
エアコン普及でリスクが低下することはわかっている• 至適気温の変化
気候によって至適気温が異なるように温暖化でも変化？

図 28

未解決問題

健康影響に対する適応策（全球規模）• 公衆衛生インフラの整備が非常に重要– モニタリング・サーベイランス– 安全な水の確保、ワクチンなど• Co-benefitも重要大気汚染はglobal burden of diseasesのベスト10に入っている• 個別には・・・– マラリアに殺虫剤つき蚊帳など– 熱関連死亡に熱中症予防警報、都市緑化など
IPCC AR5より

図 29

健康影響への適応策

図 29 からは適応策についてお話します。
全球（地球全体）規模でみた健康影響への適応策の例として、IPCC の第 5 次評価報告
書では、公衆衛生インフラ整備の重要性を掲げているほか、緩和策の一環で大気汚染の低減が進むと、死亡の減少というコベネフィット（共通便益）ももたらすことが指摘されています。また、個別の適応策ではマラリア対策としての殺虫剤つきの蚊帳配布、熱関連死

20

亡に関しては熱中症予防警報、都市緑化などが挙げられます。コストとの兼ね合いもある
ため、実現にはいろいろな検討が必要ですが、手法としては既にわかっています。

ゲットのスキ ム31

図 30

日本での適応策

次に、熱関連超過死亡に関する、我が国における適応策として熱波警報対策システムについて考えてみます。まず、図 30 のとおり、ターゲットとして、国民を一般市民・脆弱な高齢者・と病人に区分して考えます。病人は医療スタッフがついて対応しますし、最近、病院にはほぼエアコンが整備されているので、それほど大問題にならないことが大半です。また、
一般人は、マスコミの情報、環境省等の web サイト等で情報や知識を得て対応が出来ます。
したがって、介入すべきターゲットとしては脆弱な高齢者が主になると考えられます。 高齢者は、デジタル化・情報化の恩恵もあまり受けず情報を得にくいうえ、暑さに対する感受性の鈍化もあって行動に結びつきづらく対処が難しくなります。さらに認知症が加わると適切な行動がいっそう困難になります。
高齢者に介入する手段として熱波警報対策システムを考えた場合、従来の気象官署・アメダス等の観測地点における気温予測値を用いた方法には、図 31 から図 33 のような問題点が存在します。例えば、28℃の予測で対策を取る場合、測候所等の観測地点が 26℃の予測だった場合は発令されません。ただ、実際には地域内でも室温は様々で、図 32 の赤く示された 28℃以上の家屋では、本当は対策が必要であるにも拘らず対策が取られない状況が発
生します。

21

逆に測候所・観測地点が 33℃と予測されたときには発令はされますが、図 33 の青で示された家屋は実際には涼しく対策不要であることになります。発令されたものの実際には涼しいとなると、この発令を信用しなくなる「狼少年効果」を醸成してしまうおそれもあります。

熱波警報対策システムの問題点• 測候所での気温を予測して発令
例えば28℃で発令する場合...

32

図 31

熱波警報対策システムの問題

測候所が26℃

室内気温分布
False
negative対策が必要だが行動しない

気温 (℃)
33

図 32

観測が高温でない場合

22

測候所が33℃

室内気温分布
False
positive

対策不要なのに冷房＋
狼少年効果醸成
気温 (℃)

34

図 33

観測が高温の場合

一律での情報提供が完璧ではない場合に、新しい考え方の基本としては「水を夏中ずっと多めに飲むこと」「エアコン使用の有無は、自宅・自室の部屋の温度判断すること」が重要であると思います（図 34）。

新しい考え方1.水は夏中ずっと多めに飲む
2.エアコン使用の有無は自宅の気温で

35

図 34

新しい考え方23

水の飲み方．．．医者にかかっていない人• ともかく夏には水を飲む！
気温が高くなくても特に健康に害はない• 食事で飲む，食事と食事の間に飲む
食間はコップ1～2杯程度• 大量に汗をかくなら事前に飲む
スポーツや外出など• 大量に汗をかくのでなければ塩分追加は不要
日本人は食事からの塩分が多め
医者にかかっている人は医者に相談

図 35

水の飲み方

水の飲み方については、腎臓病の方などを除けば、普通は水を飲むことで健康を害することはありません。食事のときに飲むほか、食間にコップ 1～2 杯程度飲むと良いと思います。
また、大量に汗をかくことがわかっている場合は、事前に飲むと良いでしょう（図 35）。な
お、水の摂取が問題となる腎臓病の方は通院しているはずですので、医師に相談しましょう。
日本人は概ね食事による塩分摂取が多めですので、スポーツ等で大量発汗する場合を除き、塩分補給にそれほど神経質になる必要はありません。

エアコンの使い方• 自分のいる場所の気温を目安に– エアコンの設定温度は自分の周りと異なることも• 寒いのがいやな人は30℃程度でもOK– 人による！これまでOKなら大丈夫．
– 住居にもよる．太陽熱の影響が強ければ低めに設定

図 36

エアコンの使い方

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次にエアコン使用の留意点を図 36 にまとめました。家の中など、普段自分のいる場所の温度がどの程度であれば快適かを目安にし、その状態になるエアコンの設定温度を使います。なお、冷房で寒さを感じる場合は、概ね 30℃程度までに抑えれば大丈夫ですが、居住地域や個人にもよりますので、それぞれの経験を踏まえて決めるとよいでしょう。また、住居にもよりますが、西日で壁面からの輻射熱を受ける場合には、設定温度を低めにする必要があるかもしれません。

長崎県五島市福江島
熱中症予防介入の有効性と経済性の評価
Takahashi et al. Int. J. Environ. Res. Public Health 2015, 12, 3188-3214• 行政区分に従い3群に分類• 介入群A：予報のみ• 介入群B：メッセージとともにペットボトル配送• 対照群• 各群65歳～84歳の508人を無作為抽出• 介入群Bにおいてエアコンの夜間使用時間及び水分補給の頻度が、介入群A及び対照群と比較して有意
に増加

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図 37

熱中症予防介入の有効性と経済性の評価

熱中症予防のための介入の研究からは、水の飲み方やエアコン使用の留意点について詳細に介入したグループと、一般的な気象予報のみを伝えたグループ、そして何も行わないグ
ループを比較すると、詳細に介入した場合は、やはり行動の変容は起こるとの結果がわかっています（図 37）。地域の行政の方々が対処すれば非常に大きな意味を持つことが調査からも明らかになりました。
ただ、高齢化が進展し認知症や要介護の割合も増加しており、自ら水分補給やエアコン設
定ができない方も増えています。そのような方にどうアプローチするかの施策が今後、必要になってくると考えます。
（図 38）

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地域での適応策には更なる問題が・・・

人口高齢化→認知症・要介護の割合も増加

自分で水分補給・エアコン設定ができない人のための施策が必要

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図 38

地域の適応策の課題（以上）

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【用語解説】
熱関連超過死亡

全死亡者数のうち、最適な気温から推定される死亡者数からの暑熱による増加分

追加的死亡数

特定の要因により増加した死亡者数

SRES A1b

SRES は IPCC 第 4 次評価報告書で使われた排出シナリオで、A1bはエネルギー源バランスを重視し高い経済成長と地域格差の縮小
を想定

複合影響

複数の要因による合計の影響

国際疾病分類

WHO(世界保健機関)により公表された、疾病の国際的な統一基準に基づく分類

Tmax-OT

最高気温（Tmax）と死亡リスクが一番低い至適温度（OT）との差

プロット

個々のデータについて横軸と縦軸の値で図中に記載すること

スプライン

二つの変数の関連を，なめらかな曲線で近似する手法の一つ

交絡因子

ある要因の，真の因果関係を乱す可能性を持つ因子。

ダミー変数

性別や人種など，数字で表せない要因の相違を見るための変数

Distributed lag

非線形遅延効果分布モデル。原因と結果の時期の遅延（ラグ）を組

non-linear model

み込んだ非線形モデル。

人口構造

全人口に対する高齢者や子供の構成比，性比などの年齢構成の特徴

calibration

観測値等を用いてモデルの推定値の補正を行うこと

バイアス

偏り（真の値との差）

ダウンスケーリン

高解像度化グ
ヒートウェーブプ

英国において、酷暑による健康影響の回避低減を目的に実施されて

ラン

いる諸対策

CDC

米 国 疾 病 対 策 予 防 セ ン タ ー Centers for Disease Control andPrevention

国立環境研究所 気候変動適応センター主催
令和２年度 気候変動適応研修（中級コース）解説資料