都内の最新感染動向
8 June 1 28 1,406 1,434 39,691 1. また、 1 が10人以下となった場合は、 2 及び 3 は参考値とする• 7 June 25 58 1,452 1,510 76,676 2. 4 June 8 22 1,732 1,754 49,603 1. これは地元で活動する人々を介したウィルスの 【拡散現象 diffusion】と考えられます。 感染者の居住地をベースとして感染率の推定値マップを作成するすることで、新型コロナの感染メカニズムの傾向を分析してみたいと思います。 集団感染発生や曜日による件数のばらつきにより、日々の結果が変動するため、こうしたばらつきを平準化し全体の傾向を見る趣旨から、過去7日間の移動平均値を陽性率として算出（例えば、5月7日の陽性率は、5月1日から5月7日までの実績平均を用いて算出）• 今回の推定は、あくまでも感染者の居住市区町村における感染率がある程度感染プロセスを反映しているという仮定の下で、感染事象の空間変動の傾向を分析しようとするものです。 ヴァリオグラムを見るとレンジは50km程度となっています。 東京都は、引き続き、いわゆる3つの密を避け、手洗いやうがいを徹底するなど感染拡大防止の対策をとるよう呼びかけています。 1 2 3 は保健所からの報告日別陽性者数を基に算出• 5 June 9 23 1,787 1,810 51,413 1. 推定値マップを見ると、感染の拡散が進み、関東平野下流部一帯にメガクラスターが出現しました。
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東京で何が起きていたのか／コロナ感染率の空間分布
区、市、村 感染者数 前日からの増加数 千代田区 ちよだく 44人 中央区 ちゅうおうく 114人 港区 みなとく 331人 ＋3 新宿区 しんじゅくく 453人 ＋12 文京区 ぶんきょうく 95人 台東区 たいとうく 175人 墨田区 すみだく 0人 江東区 こうとうく 229人 品川区 しながわく 190人 目黒区 めぐろく 170人 大田区 おおたく 247人 ＋1 世田谷区 せたがやく 481人 ＋3 渋谷区 しぶやく 185人 中野区 なかのく 240人 ＋2 杉並区 すぎなみく 258人 ＋1 豊島区 としまく 153人 ＋1 北区 きたく 100人 荒川区 あらかわく 0人 板橋区 いたばしく 145人 練馬区 ねりまく 278人 足立区 あだちく 157人 葛飾区 かつしかく 135人 江戸川区 えどがわく 147人 八王子市 はちおうじし 43人 立川市 たちかわし 15人 武蔵野市 むさしのし 18人 三鷹市 みたかし 29人 青梅市 おうめし 6人 府中市 ふちゅうし 0人 昭島市 あきしまし 9人 調布市 ちょうふし 37人 町田市 まちだし 53人 小金井市 こがねいし 28人 小平市 こだいらし 24人 ＋1 日野市 ひのし 20人 東村山市 ひがしむらやまし 14人 国分寺市 こくぶんじし 13人 国立市 くにたちし 7人 福生市 ふっさし 2人 ＋1 狛江市 こまえし 0人 東大和市 ひがしやまとし 8人 清瀬市 きよせし 15人 東久留米市 ひがしくるめし 15人 武蔵村山市 むさしむらやまし 2人 多摩市 たまし 38人 稲城市 いなぎし 12人 羽村市 はむらし 5人 あきる野市 あきるのし 7人 西東京市 にしとうきょうし 48人 瑞穂町 みずほまち 1人 日の出町 ひのでまち 0人 檜原村 ひのはらむら 0人 奥多摩町 おくたままち 0人 大島町 おおしままち 0人 利島村 としまむら 0人 新島村 にいじまむら 0人 神津島村 こうづしまむら 0人 三宅村 みやけむら 0人 御蔵島村 みくらじまむら 1人 八丈町 はちじょうまち 0人 青ヶ島村 あおがしまむら 0人 小笠原村 おがさわらむら 0人 都外 217人 調査中 23人 合計 5369人 ＋26 区名、市名、村名 感染者数 前日からの増加数. 9 5月13日～19日 推定値マップを見ると、一部の地域を除いてクラスターは崩壊し、東京23区を中心とする都市部で新規感染者は激減しました。 8 April 15 33 127 160 7,244 30. 日付 新規患者に関する報告件数の推移 日別 新規患者に関する報告件数の推移 累計 June 28 60 6,114 June 27 57 6,054 June 26 54 5,997 June 25 48 5,943 June 24 55 5,895 June 23 31 5,840 June 22 29 5,809 June 21 35 5,780 June 20 39 5,745 June 19 35 5,706 June 18 41 5,671 June 17 16 5,630 June 16 27 5,614 June 15 48 5,587 June 14 47 5,539 June 13 24 5,492 June 12 25 5,468 June 11 22 5,443 June 10 18 5,421 June 9 12 5,403 June 8 13 5,391 June 7 14 5,378 June 6 26 5,364 June 5 20 5,338 June 4 28 5,318 June 3 12 5,290 June 2 34 5,278 June 1 13 5,244 May 31 5 5,231 May 30 14 5,226 May 29 21 5,212 May 28 15 5,191 May 27 11 5,176 May 26 10 5,165 May 25 8 5,155 May 24 14 5,147 May 23 2 5,133 May 22 3 5,131 May 21 11 5,128 May 20 5 5,117 May 19 5 5,112 May 18 10 5,107 May 17 5 5,097 May 16 14 5,092 May 15 9 5,078 May 14 30 5,069 May 13 10 5,039 May 12 27 5,029 May 11 15 5,002 May 10 22 4,987 May 9 36 4,965 May 8 39 4,929 May 7 23 4,890 May 6 37 4,867 May 5 57 4,830 May 4 87 4,773 May 3 93 4,686 May 2 154 4,593 May 1 165 4,439 April 30 59 4,274 April 29 47 4,215 April 28 113 4,168 April 27 41 4,055 April 26 82 4,014 April 25 119 3,932 April 24 170 3,813 April 23 134 3,643 April 22 123 3,509 April 21 123 3,386 April 20 101 3,263 April 19 109 3,162 April 18 186 3,053 April 17 206 2,867 April 16 151 2,661 April 15 127 2,510 April 14 159 2,383 April 13 100 2,224 April 12 174 2,124 April 11 198 1,950 April 10 199 1,752 April 9 183 1,553 April 8 156 1,370 April 7 87 1,214 April 6 85 1,127 April 5 141 1,042 April 4 118 901 April 3 92 783 April 2 98 691 April 1 67 593 March 31 78 526 March 30 12 448 March 29 72 436 March 28 64 364 March 27 40 300 March 26 46 260 March 25 41 214 March 24 18 173 March 23 16 155 March 22 3 139 March 21 7 136 March 20 11 129 March 19 7 118 March 18 9 111 March 17 12 102 March 16 0 90 March 15 3 90 March 14 10 87 March 13 2 77 March 12 2 75 March 11 6 73 March 10 3 67 March 9 0 64 March 8 0 64 March 7 6 64 March 6 6 58 March 5 8 52 March 4 4 44 March 3 1 40 March 2 0 39 February 29 1 37 March 1 2 39 February 28 0 36 February 27 1 36 February 26 3 35 February 25 0 32 February 24 3 32 February 23 0 29 February 22 1 29 February 21 3 28 February 20 0 25 February 19 3 25 February 18 3 22 February 17 0 19 February 16 5 19 February 15 8 14 February 14 2 6 February 13 1 4 February 12 0 3 February 11 0 3 February 10 0 3 February 9 0 3 February 8 0 3 February 7 0 3 February 6 0 3 February 5 0 3 February 4 0 3 February 3 0 3 February 2 0 3 February 1 0 3 January 31 0 3 January 30 1 3 January 29 0 2 January 28 0 2 January 27 0 2 January 26 0 2 January 25 1 2 January 24 1 1 （注）• 0 March 27 32 111 143 2,412 22. 9 May 22 8 1,103 1,111 31,130 0. 東京都の新型コロナウイルスの感染者数を市区町村別のマップで見ると、感染者は23区の西部に多く、6月23日に発表された資料によれば新宿区が最も多い。 同マップ上では、都内の市区町村別に緑色の円を表示し、円の大きさで感染者数の大小を把握することができる。 2 April 20 59 237 296 9,042 23. 職場の中、会社の中というより、外かどこかの会合場所、仕事をしている間ではなく、それ以外のところということのようです 東京都によると、55人の感染者のうち、9人は都内の人材派遣会社の同僚だという。 感染者情報は毎日更新。 一見してわかるように、これでは都道府県の境を跨いだクラスターにも対応できませんし、同一都道府県内における感染状況の 【不均質性 heterogeneity】にも対応できません。 またこのような空間変動のマップを時間ごとに作成すれば、感染の 【時空間挙動 spatiotemporal behavior】を極めてわかりやすく正しく認識することができるものと考えます。
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東京60人、全国113人が感染 宣言解除後の最多更新 [新型コロナウイルス]：朝日新聞デジタル
今回示した推定値マップは、あくまで感染者の居住市区町村に関するデータを基に、データの得られていない箇所を数学的に推定したマップに過ぎませんが、感染の空間変動の傾向をある程度反映していることは自明です。 。 後に判明しますが、この年度末の期間に発症日ベースでの新規感染者数がピークアウトすることになります。 北海道では新たに17人の感染を確認。 市内の関連の感染者は計33人になった。
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東京都 55人感染確認 夜の繁華街関係者は20人 新型コロナ
ヴァリオグラムにおいてどのくらいの距離まで類似するのかを表すパラメータが 【レンジ range】と呼ばれる量です。 6 May 29 20 1,150 1,170 37,314 1. ちなみに、これまで述べてきたように、ウィルスが人々を介して移流・拡散・分散するのは、物理学でいう典型的な 【物質輸送現象 mass transport】であり、感染症の物理モデルに考慮すべき内容であると考えます。 なぜ東京都がこの程度のマップを作成して市民に周知しなかったのか、大いに疑問です。 最後に各箇所で100ケースの平均をとることで、その位置の期待値とする。 ジャッグジャパンがネット上に公開している「都道府県別ウイルス感染者数マップ」で、4月から新たに都内の市区町村別感染者数の表示がスタートした。 速報値として公表するものであり、後日修正する場合がある• 都内の感染者数は今月24日に50日ぶりの50人台となる55人となった後、25日に48人、26日に54人、27日に57人と続いている。
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新型コロナウイルス【東京都】感染者数の分布図マップ6月8日最新コロナマップ
このほか20人は夜の繁華街に関係する人で、このうち12人が集団検査で感染が確認された新宿区のホストクラブの関係者だということです。 しかしながら、驚くべきことに、緊急事態宣言延長に対して国民の80％が「評価」するというが出たのです。 勿論、感染者の行動範囲が居住市区町村の位置に依存することは確かであり、感染の伝播メカニズムを考える上では、一つの有力な参考情報になるものと考えられます。 8 5月6日～12日 この週の初めには多くの地域で新規感染者数はほぼゼロになりましたが、緊急事態宣言はGW明けも全国一律で継続されました。 消毒液は、水洗いができない場合に使うことで効果があるという。 6 June 24 46 1,780 1,826 75,166 2. 6 April 27 28 270 298 11,210 13. これにより日本政府は、偏微分方程式でいえば、感染現象の 【ノイマン境界条件 Neumann boundary condition】をほぼゼロに固定したと考えられます。
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新型コロナウイルス【感染者数－都道府県別】グラフ・マップ表示
この手法は、地球統計学の通常の推定手法よりも空間的相関性の再現性が高いため、高精度で空間分布を推定することができます。 また、55人のうち、9人は同じ職場で働く20代の男女だということです。 8 June 16 40 1,772 1,812 62,510 1. 推定値マップを見ると、秩父－奥多摩－富士－箱根と連なる高地を除いて、関東中南部を一体化する（空間統計学的な意味での）メガクラスターが発生しています。 世界版と日本版がタグで切り替えできます。 新型コロナウイルスの国内の感染者は28日、午後9時時点で新たに113人が確認された。 1 2 6 7 は７日間移動平均で算出。 ニュース YahooNewsTopics 日本での新型コロナウイルスの終息はもう少し先になりそうです。
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東京で何が起きていたのか／コロナ感染率の空間分布
府中市79、町田市56、西東京市51、八王子市48、多摩市38、調布市37、小金井市34、三鷹市30、小平市27、狛江市25、武蔵野市22、日野市20、立川市17、東久留米市16、清瀬市15、東村山市15、国分寺市14、稲城市11、昭島市10、あきる野市10、青梅市9、東大和市8、国立市8、羽村市5、武蔵村山市2、福生市2、瑞穂町2、日の出町1、御蔵島村1、都外237、調査中23。 9 June 15 22 1,883 1,905 60,698 1. 8 May 18 11 1,102 1,113 26,737 0. 東京23区における感染率のセクターマップ ここまでは関東地域における推定値マップを示してきましたが、感染の中心地となった東京23区におけるより詳細な推定値マップを示したいと思います。 「1日ごとの発表数」は、 新たな感染者数の細かな推移が確認できます。 4 May 27 12 1,054 1,066 35,077 1. なお、領域境界部における推定精度向上のため、隣接する山梨県・静岡県・長野県の市町村もデータセットに加えた。 一方、他の都道府県でも感染の大小が青色の円で示されており、クリックすると直近に確認された感染者の性年代を確認できる。
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