Research on multi-layered social models for social risk resilience in smart cities

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本年度は、主として新型コロナ感染症の政策効果をモデルベースで予測・評価することを行った。そのための効果的な政策決定を行うモデル基盤の構築を研究目的とし、新型コロナ感染症の家庭内感染エージェントベース・データ同化モデルの研究を実施した。主な成果として、人の帰宅時行動は確率的に発生すると仮定し、帰宅後30分間にエージェントが確率的に部屋を移動しながら接触行動をするときのウイルス接触伝播モデルを構築した。そのため、帰宅時における接触行動に関し、詳細な研究やデータはないことから、WEBによるアンケート調査を実施した。本調査では、帰宅してから自宅での定常行動に移行するまでの室内での物品への接触行動を定量的に把握することを目的とした。また、エージェントの接触行動によって付着，拡散するウイルス数を算定するため、手指と対象表面の接触に伴うウイルス分配試験を実施した。ここまで構築した帰宅時ウイルス拡散シミュレーションモデルを活用し、手にウイルスを付着させ帰宅したときのウイルス拡散様式をシミュレーション実験した。その結果、手洗いにより手に残存するウイルス数は減少するものの、物品に付着するウイルス数の大幅な減少はみられず、ウイルス拡散抑制効果は低いことが判明した。このことは、任意のタイミングでの手洗いでは、家庭内へのウイルス拡散を防ぐことが難しいことを意味している。ウイルス拡散抑制に効果的な手洗いタイミングを明らかにするため、手洗い実施群内において、初回手洗いまでの接触回数分布を算出した。その結果、最小値 7，最大値56、中央値15であった。そこで、手洗い実施群から14接触以内での手洗い実施群を抽出し比較した結果、行動動線の後半に出現しやすいトイレや浴室、寝室などの部屋においてウイルス付着量が減少することが示された。