2020年5月21日木曜日

緊急事態宣言解除(2)

東京高等検察庁の黒川弘務検事長が軽い訓告(懲戒処分ではない)を受けつつ辞表を提出した日,大阪府・兵庫県・京都府の緊急事態宣言が解除された(北海道・東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県は未解除)。

無理無理日本のデータにあわせた単純なモデル計算を実行してみると次のようになった。全回復数累計(無症状感染からの回復を含む)は1万人当り6人強にしかならず,例の0.6%とはどうしても1桁違うのであった。なお,使用したパラメタは,$\alpha_1=5/0.8,\ \alpha_2=5/0.2,\ \beta=0.67,\ \gamma_1=15/0.94,\ \gamma_2=15/0.06,\ \lambda=63,\ \tau=14,\ \nu=0.001$である。$\nu$は想定値の0.01より1桁小さく取ってはじめてこの程度の一致をみているので,真の感染数や死亡数は現在報告された値より10倍程度までの範囲で変化することがありうるかもしれない。そのときには,0.6%が再現できるのことになるのだが・・・


図1 日本の新規感染数累計(u6)と死亡数累計(u4)

図2 日本の総回復数累計(u5)

図3 このモデルパラメタでの有効再生産数($R_{\rm eff} = \beta(t) \alpha$)

このモデルの$\beta(t)$では,4月中旬に有効再生産数 $R_{\rm eff}$ が1を切るようなパラメタを選択したことになっている。なお,報告時点ベースの観測値を再現するようにモデルパラメタを設定しているので,実際には4月の初旬ということになるだろう。

WHOに報告されているデータを日本の人口で割って,1万人あたりの数に換算したものが上記グラフのサークルであり,下記の値を用いている。なお日時の原点は3/1としている。
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 
#japan-data(start=3/1)
xj=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,
14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,
28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,
42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,
56,57,58,59,60,61,62]
yj=[0.0190,0.0202,0.0213,0.0225,0.0252,0.0277,0.0324,
0.0361,0.0387,0.0408,0.0451,0.0492,0.0536,0.0568,
0.0619,0.0646,0.0658,0.0658,0.0693,0.0754,0.0790,
0.0830,0.0864,0.0895,0.0947,0.103,0.110,0.119,
0.134,0.148,0.155,0.173,0.189,0.208,0.232,
0.260,0.290,0.310,0.338,0.378,0.424,0.477,
0.536,0.576,0.607,0.643,0.681,0.728,0.777,
0.822,0.853,0.882,0.912,0.946,0.983,1.018,
1.046,1.062,1.078,1.099,1.118,1.133,1.154]
zj=[0.040,0.048,0.048,0.048,0.048,0.048,0.048,
0.048,0.056,0.071,0.095,0.119,0.151,0.167,
0.175,0.190,0.222,0.222,0.230,0.262,0.278,
0.286,0.325,0.333,0.341,0.357,0.365,0.389,
0.413,0.429,0.444,0.452,0.452,0.516,0.548,
0.556,0.579,0.635,0.643,0.675,0.698,0.746,
0.778,0.810,0.865,0.944,1.079,1.175,1.222,
1.278,1.357,1.476,2.198,2.278,2.516,2.651,
2.762,2.786,2.984,3.087,3.294,3.429,3.603]/100
plot(xj,yj,st=:scatter,label="Confirmed-japan")
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