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新型コロナウイルス患者の関東地方の市区町村別分布を見る (6) (2021年1月29日まで)

COVID

【まだ書きかえます。いつどこを修正したかをかならずしもしめしません。】

【[お知らせ (2021-04-10)] この記事をふくむ、このシリーズ(1)～(8)の記事にあった図 (地図、散布図) は、個人ウェブサイトの[関東7都県の新型コロナウイルス累積陽性患者数の市区町村別分布] のページにまとめました。このブログ記事に対応する図は、一覧表形式にしたうちの「2021-01-29」の行にあります。このブログ記事には図のあったところに「図1」「図2」「図3」「図4」「図5」という文字を置きました。】

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関東地方の1都6県がそれぞれ発表した、市区町村別 (区は東京の特別区だけ、群馬県は保健所管轄区域別) の新型コロナウイルス陽性患者数 (累積人数) を、市区町村別の地図の形で表示してみる。

これまでに、各都県が把握した数値にもとづいた、つぎのそれぞれの日付までの値を図にしめした。ただし、ここまでは、神奈川県は保健所管轄区域別の値である。

今回は2021年1月29日(金)までの値を示す。神奈川県についても市町村別の数値が得られたので、保健所管轄区域ごとにまとめた値は群馬県だけとなった。

人口のデータは2015年国勢調査にもとづく各都県の推計による 2020年9月1月現在 の値を更新せずにつかっている。人口密度の分布は、[(1) 2020-10-20の記事] の2節にしめした。

患者数のデータ源はつぎのとおり。

  • 茨城県は、茨城県 新型コロナウイルス感染症 ポータルサイト https://stopcovid19-ibaraki.jp/ の「市町村別 陽性患者数」が「2021-01-30 02:32更新」であったとき (自分の作業時刻の記録を失ったが1月30日の朝だったはず) に読みとった数字。このサイトのこの項目は、すなおに表示させたときは棒グラフだけが見えており、グラフの各市町村のところにポインタをもっていったときだけ数字が見える。【これは不便なので、いつものように茨城新聞のサイトの図をつかおうと思ったのだが、今回は、茨城新聞の図は28日現在のまま更新されず、30日夜には30日現在のものにかわってしまった。】
  • 栃木県は、県のウェブサイトの「栃木県における新型コロナウイルス感染症の発生状況および検査状況について」のページ http://www.pref.tochigi.lg.jp/e04/welfare/hoken-eisei/kansen/hp/coronakensahasseijyoukyou.html から、「栃木県における新型コロナウイルス感染症の発生状況一覧」が「(1月29日現在)」であった 1月29日21時にダウンロードした 「新型コロナウイルス感染症患者の発生状況（居住地別）（エクセル）」 http://www.pref.tochigi.lg.jp/e04/welfare/hoken-eisei/kansen/hp/documents/20210129hasseijoukyou_kyojuuchibetsu.xlsx
  • 群馬県は、県のウェブサイトの「新型コロナウイルス感染症患者の発生状況」のページ https://www.pref.gunma.jp/07/z87g_00016.html から1月29日18時にダウンロードした「県内における発生状況一覧（1月29日現在）」 https://www.pref.gunma.jp/contents/100185231.pdf のうちの「所在地別陽性者数」の表。
  • 埼玉県は、埼玉県オープンデータポータルサイトの「【埼玉県】新型コロナウイルス感染症の発生状況」https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/covid19-jokyo のページから1月29日21時半にダウンロードした 「埼玉県内の新型コロナウイルス感染症の発生状況（2021/1/29 19:00） 」jokyo20210129.csv を材料としてわたしが市町村別に集計した。【埼玉県 新型コロナウイルス感染症対策サイト（非公式）https://saitama.stopcovid19.jp/ に「陽性患者数（市町村別）」があり、茨城県のばあいとちがって数字の表なので、これをつかえばよかったのだが、この表は毎日更新されていて、わたしが見たときにはすでに「2020/1/30の累計」になっていた。】
  • 千葉県は、県のウェブサイトの「患者の発生について｜新型コロナウイルス感染症」http://www.pref.chiba.lg.jp/shippei/press/2019/ncov-index.html のページから1月30日0時半にダウンロードした「感染者数等の詳細データ（エクセル）」http://www.pref.chiba.lg.jp/shippei/press/2019/documents/0423chiba_corona_data.xlsx のうち、「新型コロナウイルス感染者数（居住地別）」のワークシート。
  • 東京都は、都のウェブサイトの「東京都新型コロナウイルス感染症対策本部報」https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/1010035/index.html のページから「最近の本部報」をたどって「（第1546報）新型コロナウイルスに関連した患者の発生について (令和3年1月30日 19時15分)」(わたしが見ることができたのは 1月30日23時半) のページにある「別紙」のPDFファイル https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/012/924/20210130.pdf に「参考」としてふくまれた「区市町村別患者数（都内発生分）（１月２９日時点の累計値）」の表。
  • 神奈川県は、県のウェブサイトの「新型コロナウイルスに感染した患者の発生状況」http://www.pref.kanagawa.jp/docs/ga4/covid19/occurrence.html のページの「居住地別累計　※1月29日（金曜日）までの累計 (1月30日18時00分更新)」の表。1月30日18時にHTMLページを手もとに保存した。

各都道府県の資料で患者の住む市区町村名 (群馬は保健所名) がしめされていなかった人は、ここでの集計にふくまれない。感染が報告された都道府県が居住地の都道府県とちがうばあい、実際には居住地の市区町村がわかっていても、都道府県発表の資料にはその情報が(原則として)ふくまれないので、ここでの集計にふくめることができなかった。したがって、ここでの集計は、都道府県の境をこえて医療をうける人の多い地域の患者数を過小評価する傾向がある。

累積人数なので当然ながら、結果の特徴も、全般に数値がふえているほかは、(1)～(5)とだいたい同様である。以下の本文も、これまでの記事の記述のくりかえしになっている部分が多い。

数値の階級わけや色わけは、あまりよく考えたものではないが、時間を追った比較がしやすいことのほうを優先して、(1)～(5)となるべく変えないようにした。(5)からはまったく変えていない。

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市区町村別の陽性患者数(人口あたりではない)を記号(赤いまる)の数であらわす。記号は市区町村の代表位置(市役所など)の付近にしめされる。群馬県の保健所管轄区域ごとの人数は、保健所のある市の代表位置にまとめてある。患者数が10未満のところは表示されていない。この表示方法では、東京は患者数が多いということしかわからなくなった。群馬以外の市町村別患者数がわかっている県内でも大きな不均一がある。
[図1]

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陽性患者数を面積でわったものの分布をしめす。(群馬県では保健所管轄区域ごとに同じ色でぬっている。) 人口密度と同様な意味で「陽性患者数密度」ということもできる。大まかには人口密度とにた分布をしているが、人口密度よりも疎密の格差が大きい。東京の都心部でとくに値が大きい (ただし千代田区はあまり大きくない)。最大は新宿区で 334 人/km2である。
[図2]

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陽性患者数を人口でわったものの分布をしめす。単位は「人/十万人」である。各地域に住む人にとっての感染リスクの大小のめやすと考えることができるだろう。大まかには人口密度とにた分布をしているが、人口密度ほどは疎密の格差が大きくない。いちばん値の大きいのは東京の都心部に見られる1200以上の値 (あかるい青)で、新宿区 (1758)、港区 (1365)、渋谷区(1264) である。東京都の多摩地区をふくむ大部分、川崎市、横浜市、さいたま市、千葉市などはいずれも300～600のあいだの値(黒)になった。
[図3]

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市区町村別の陽性患者数がわかっている(群馬以外の) 1都5県について、人口密度を横軸、人口あたりの陽性患者数を縦にとって、両対数軸で散布図をつくってみた。東京都は23区と多摩地域に分けた。
[図4]

結果をみると、人口密度が 1000 人/km2 よりも小さいところでは、人口あたりの陽性患者数は大きくばらついている。人口密度が 1000 人/km2～10000 人/km2のところでは、人口密度が大きいほど 人口あたりの陽性患者数が多い傾向がある。グラフ上で点群に直線をあてはめるとその傾きはおおまかに 1/2 に近いので、人口あたりの陽性患者数は人口密度の平方根に比例に近いといえる。人口密度が 10000 人/km2 以上のところ (その大部分が東京都23区) では、陽性患者数は、人口密度が 1000 人/km2～10000 人/km2のばあいの線を延長したところよりはだいぶ大きな値をとっている。

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人口あたり陽性患者数(人/十万人)を、人口密度(人/km2)の平方根でわったものの分布をみる。(数量としてはわけがわからないものになるが、人口密度という要因の効果をうちけしてみるための試行錯誤のひとつである。) 群馬県は同じ保健所管轄区域の市町村を同じ色でぬった。周辺部の、人口密度の小さいところは、ここでの計算の分母が小さいので、大きい数値も小さい数値も出やすい。それ以外の大部分の地域では、3～10 のあいだの値をとっている。このような変数にすると地理的分布は一様に近くなるのだ。
[図5]