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関東地方の市区町村別のCOVID陽性患者数 (再編成後 1) 7都県の1週間の新規陽性者数 2022-08-12 まで

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関東地方の各都県が発表した新型コロナウイルスの陽性者数のうち、2021年7月23日から毎週の金曜日までの1週間の新規陽性者数を、市区町村別 (ただし区は東京都の特別区だけ、群馬県は保健所管轄区域ごと) に、人口あたりにして、地図上に表示してみている。これまでにつくった図を、つぎのウェブページに、一覧表の形でまとめた。その図を発表したブログ記事があるばあいは、そこへのリンクをいれている。

その要点をこのブログ記事のシリーズで紹介してきた。 (記事表題を「不定期」として、新規陽性者数がすくなくなったら休もうと思ったのだが、なかなかへらないので、「不定期 2」から「31」まで、事実上定期的に毎週出すことになってしまった。)

このような図を手がかりとして現実世界について考えることには、いろいろな問題点がある。[2022-01-15 自治体ごと・行政区画ごとの数量を 見ること・地図上に表示することについて] の記事に、そのときまでに気づいたことをのべた。

また、都道府県 (便宜上「県」とかく) がそれぞれつくったデータでは、陽性者の居住地が報告された県の外であるばあいは「県外」とだけ記述され、居住する県の市町村ごとの統計にふくまれない。県境に近い市町村の住民の多くが県境をこえた病院で診断をうける状況もあると思うが、わたしのようなデータ処理ではそのような地域の陽性者数は過小評価してしまう。[この段落 2022-08-16 加筆]

さらに、都県ごとにデータ源がちがうので図にしめされた情報の質は一様ではない。とくに、埼玉県については、データが得られなかった時期や、図にしめされた値の階級わけだけがわかる時期がある。

【わたしがこの図をつくりはじめたとき、市町村ごとの1週間の新規陽性者数 を発表していたのは、7都県のうち群馬 (保健所管轄区区域ごと)、栃木、千葉 (人口あたりの値) に茨城がくわわったところだったので、作図対象をその 4県にかぎっていた。2021年8月27日の値による図から、埼玉県が地図のぬりわけの形で発表した1週間の新規陽性者数の人口あたりの値の階級の情報をふくめて作図するようにした。しかしそれでは他の都県の情報も埼玉県の階級わけにあわせてあらく見ることになる。2021年10月下旬から、埼玉県が、上記の地図にくわえて、累積の陽性者数の表を (数字をふくむ画像の形で) 発表するようになった。新規陽性者数の推定値として、前の週との累積陽性者数の差をとったほうが、地図の階級わけにたよるよりもよさそうだ。累積陽性者数のデータならば、東京都と神奈川県についても得られる。そこでわたしは、2022年2月4日の値による図から、対象を関東7都県全体にした。2022年8月6日~13日に、過去にさかのぼって、できるだけ7都県の情報をふくむように図をつくりなおした。】

階級わけ・色わけは、まえの時期に決めたまま、なるべく変えず、数値の範囲がひろがってしまったときだけあたらしい階級を追加してきたので、いまの数値を見るためには不適切なところがある。しかし、過去につくった図を全部つくりなおす時間がとれそうもないので、このようにしている。

【データの出典や、2022年8月6日~13日の作業中に気づいたデータの問題点については、下の「5」節として、8月16日に書きたした。】

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一覧表の列は、左から順に、つぎのものをふくむ。ただし、最近の期間にかぎって追加した列もある。また、新規陽性者数と人口密度の散布図で明確な相関がみられない期間については、新規陽性者数を人口密度で補正した値の分布地図は省略した。

  • 1. 対象となる1週間の期間のおわりの日付
  • 2. 人口あたりの1週間の新規陽性者数 (人/十万人) の分布地図
  • 3. 作図日付、関連するブログ記事へのリンク
  • 4. 横軸に人口密度 (人/km2) 、縦軸に人口あたりの1週間の新規陽性者数 (人/十万人) をとった両対数目盛りの散布図
  • 5. 人口あたりの1週間の新規陽性者数 (人/十万人) を、人口密度 (人/km2) の平方根 で わったものの分布地図
  • 6. 人口あたりの1週間の新規陽性者数 (人/十万人) を、人口密度 (人/km2) の3乗根 で わったものの分布地図
  • 7. 人口あたりの1週間の新規陽性者数 (人/十万人) を、人口密度 (人/km2) の4乗根 で わったものの分布地図

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2022年8月12日 (金) までの1週間の値にもとづく分布地図を、一覧表の 2022-08-12 の行にいれた。

新規陽性者数は、1週間まえ (2022-08-05) から概略はかわっていない。

人口あたりの新規陽性者数の関東地方の分布は、南北方向のちがいがみられ、北部の大部分の市町村は 400~800 人/十万人、中部・南部は 800~1600 人/十万人の階級にはいっている。最大は千葉県大多喜町の 1465人/十万人だが、これは分母となる人口が約 9千人なので、わりあい小さな実人数が大きく見える状況である。

散布図をみると、人口あたりの新規陽性者数は、人口密度が大きいほど大きい傾向があるが、点群がおおまかに乗る直線の傾きは「人口密度の3乗に比例」よりも小さいようだ。(定量的な直線のあてはめは、まだしていない。例外的な点をのぞいてあてはめるのが適切だと考えているが、それに適した方法をわたしがまだ習得していないからである。) 分布地図にしめしたうちでは、人口密度の4乗根でわったものがいちばん一様に近くみえるが、このほかのべき乗をためしていないので、「4乗に比例」が適切ともいいきれない。

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これまでの散布図をおおまかにみわたしてみると、人口あたりの新規陽性者数 と 人口密度との関係は、つぎのようにかわってきたとみられる。人口密度依存性は「新規陽性者数が人口密度の x乗 に比例する」の x で代表させることにする。平方根ならば x = 1/2 である。ただしこの x はわたしが図からおおまかに読みとったことを仮に表現したものにすぎない。一貫した基準で x をもとめて変遷を記述することは今後の課題である。

  • 2021年7月~8月には、毎週の新規陽性者数は増加傾向にあり、それの人口密度依存性は x = 1/2 に近いものだった。
  • 2021年9月には、新規陽性者数は減少傾向にあり、それの人口密度依存性は弱まった。
  • 2021年10月~12月には、新規陽性者数は少ない値をたもっており、それの人口密度依存性はほとんどなかった。(2021-10-29 の散布図の点の分布は右上がりに見えるが、これはおそらく東京都が過去の値を修正したことによる見かけのものだろう。) (2021年12月には群馬県南東部に空間的極大がみられたが、人口密度との関係では はずれ値である。)
  • 2022年1月~4月には、新規陽性者数は増加傾向にあり、それの人口密度依存性は x = 1/3 に近いものだった。
  • 2022年5月~6月には、新規陽性者数は減少傾向にあり、それには人口密度依存性があることはあるが、新規陽性者数が増加した期間にくらべればだいぶ不明確なものだった。
  • 2022年7月~8月 (12日まで) には、新規陽性者数は増加傾向にあり、それの人口密度依存性は、x = 1/3 から x = 1/4 に近いものに変わってきたようだ。

- 5 データ源とデータの問題点 [ 2002-08-16 加筆] -
【ここからは、情報源についてのこまかい記述なので、結果の概略だけに関心がある人は読みとばしてほしい。】

都・県ごとに、直近1週間の新規陽性者数と、累積陽性者数とのどちらを発表するか (両方のこともある) はまちまちである。

  • 直近1週間の新規陽性者数が発表されているときは、それをつかった。
  • 東京都、神奈川県、2022-11-05 以後の埼玉県は、累積陽性者数のデータにもとづき、その1週間まえとの差を新規陽性者数の推定値とみなした。過去の記録の修正があると推定値の誤差としてきいてくる。とくに疑問のあるばあいについては各都県のところで個別にのべる。

また、実人数と人口あたりの数のどちらを発表するか (両方のこともある) も、まちまちである。ここでは、つぎのようにした。

  • 人数の数値が得られるばあいは、それをつかい、別に得た市区町村別の人口でわった。
  • 人口あたりの数値だけが得られるばあい (千葉県、茨城県の 2021-07-23) はそれをつかった。
  • 数値情報が得られず、人口あたりの新規陽性者数の階級わけが図から読みとれるばあい (埼玉県の一部の時期) はそれをつかって作図したが、人口密度との比較にはふくめないことにした。

人口は、各都県が、2016年の国勢調査と住民登録にもとづいて推計した、2020年9月1日現在の人口によっている。これは、このページにしめす作業のまえに市区町村別の累積陽性者数の分布を見はじめたときに、各都県のウェブサイトから取得したものである。2020年10月の国勢調査にもとづくほうがのぞましいと思うが、自分の計算どうしで首尾一貫させたいので、暫定的にそのままにしている。

- 5a. 群馬県 -
県のウェブサイトの
「健康・福祉 > 感染症・予防接種 > 感染症対策 > (新型コロナウイルス感染症) > 新型コロナウイルス感染症の発生状況」のページ
https://www.pref.gunma.jp/07/z87g_00016.html
の「◆県内における発生状況(??月??日現在)(PDF:???KB)」のリンクさきの PDF ファイル。毎日夕方に更新されている。ファイル名は更新ごとに変わり、日付と直接関係ない数字列である。過去の日のファイルが残っているかどうか、わたしにはわからない。わたしは毎週金曜日の18時~21時ごろに、更新されしだい、その日のファイルをダウンロードしている。

このファイルに、保健所管轄区域ごと (それぞれいくつかの市町村をまとめた地域) の、累積の陽性者数と、当日まで1週間の新規陽性者数が書かれている。この記事で紹介する図の数値は、この1週間の新規陽性者数と人口から計算したものである。

  • 2021年12月10日については、わたしがその日のファイルをダウンロードしそこなって、かわりに12月11日のファイルをダウンロードした。そして、群馬県ウェブサイトから、12月11日と12月4日のそれぞれ1日の、県、前橋市、高崎市が発表した新規陽性者数を読み、くみあわせて、12月4日~10日の新規陽性者数を得た。

- 5b. 栃木県 -
県のウェブサイトの 「健康・保健衛生 > 感染症 > 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」
https://www.pref.tochigi.lg.jp/e04/welfare/hoken-eisei/kansen/hp/coronakensahasseijyoukyou.html
のページの「市町別人口10万人あたりの1週間新規感染者数」のところに、略地図のぬりわけと、数字の表 (ただし画像になった形)と、それぞれ、PDF と PNG のふたつの形で、最近の4週間の1週間ごとの市町村別新規陽性者数がしめされている。これは毎日更新されている。ファイル名は日付をふくんでいるが、そのつけかたはときどき変更される。わたしは、毎週金曜日の夜に、更新されしだい、その日までの PNG ファイルをダウンロードしている。ダウンロードしたファイルのコピーを[このページ]に置いている。その数字の表から、その日までの1週間の各市町村の新規陽性者数を目で読みとっている。(そこには人口十万人あたりの値も書かれているが、その値はつかわず、別途取得した人口データをつかって計算している。)

なお、栃木県の市町村別の累積の陽性者数は、「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一覧」の節からの「新型コロナウイルス感染症患者の発生状況(居住地別)」というリンクのさきにある PDFファイル と Excelファイルの両方にふくまれた「○新型コロナウイルス感染症患者発生状況一覧(居住地別)」という表にある。こちらは画像ではなく数字をディジタルデータとしてとりだせる。

- 5c. 茨城県 -
「新型コロナウイルス感染症 対策サイト(非公式) 」 https://ibaraki.stopcovid19.jp/ のページのうち「陽性者数(市町村別・直近1週間)」 の表。この表は毎日、夜に更新される。わたしは金曜日の夜に、更新されしだい、その日までの値を、パソコンのテキストファイルに copy and paste している。表には人口 1万人あたりの数値もふくまれているが、わたしはそれをつかわず、別途得た人口の値でわっている。

  • わたしが知るかぎり最初のデータである2021年7月23日のデータは、人数の列には累積の陽性者数をふくんでいたので、人口あたりの直近1週間の陽性者数をつかった。
  • 2022年2月25日のデータは内容がすべて 0 だったので、わたしは県と水戸市のサイトで 2月19日から25日までの1日ごとの新規陽性者数をしらべて集計した。県のサイトは「茨城で暮らす > 防災 > 防災・危機管理情報 > 新型コロナウイルス感染症(COVID-19) > 新型コロナウイルス感染症患者の県内の発生状況等(報道発表資料)」 https://www.pref.ibaraki.jp/1saigai/2019-ncov/shiryouteikyou.html である。
  • 2021年12月10日については、わたしがデータを取得しそこなったので、2021年12月11日までの1週間の値で代用した。

なお、累積の陽性者数については、わたしは 2022年1月14日までは、「茨城新聞 クロスアイ」https://ibarakinews.jp/top.php に出た (毎日夕方に更新された) 地図の形にしめされた市町村別陽性者数の情報によっていた。ところがその後、このサイトの図にしめされるのは最近の1日の新規陽性者数だけになってしまった。おそらく県からの発表のしかたが変わったのだと思う。わたしは茨城県のウェブサイトで累積の市町村別陽性者数のデータを見つけていない。

- 5d. 埼玉県 -
おもな情報源は、県のウェブサイトの「健康・福祉 > 医療 > 感染症対策 > 感染確認状況や関連情報 > 新型コロナウイルス感染症の県内の発生状況」
https://www.pref.saitama.lg.jp/a0701/covid19/jokyo.html
のページである。

わたしの知るかぎり 2021年10月27日から、このページのうち「市町村別の発生状況(累計)」のリンクさきのファイルが毎日更新されるようになった。これは市町村別の累計陽性者数の表だが、画像ファイル (png) の形になっている。わたしは 2021年11月5日以後については、この表にもとづいて、累計陽性者数の1週間まえからの増加分を1週間の新規陽性者数とみなすことにした。

  • 2022年12月10日については、わたしがその日のデータをダウンロードしそこなったので、12月11日のデータをダウンロードしたうえで、県のウェブサイトで12月11日の1日間の新規陽性者数の速報を見て、12月10日までの累積陽性者数を推定した。ところが、その結果、12月10日までの1週間に熊谷市の新規陽性者数が2人減少となってしまった。速報に出た判断が修正されたにちがいない。便宜上、負の値をゼロでおきかえておくことにした。

「新型コロナウイルス感染症の県内の発生状況」のページには、2021年4月ごろから、「人口10万人当たりの新規陽性者数」の画像ファイルものせられている。市町村ごとの1週間の新規陽性者数を人口あたりにした数値を階級わけして地図がぬりわけられている。階級のうちの数値はわからない。また、この図の更新はながらく週1回で、対象期間は毎週水曜日までの1週間であり、わたしが見たい金曜日までの1週間とはずれていた。他に情報源がみあたらないばあいにかぎって、この図からの情報をとりこむことにした。

2021年7月には、「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、市町村別の累積陽性者数の表がしめされていた。そこから1週間の増加分を計算できるばあいはそれをつかうことにした。ただし、このサイトの累積陽性者数は、2021年8月には更新がとまり (日付だけは進んでいたがおそらく8月1日現在の値が表示されつづけていた)、それから廃止されてしまった。もとになる「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 のデータ提供方針が変わり、市町村の区別のある累積データが出てこなくなったかららしい。

- 5e. 千葉県 -
おもな情報源は、県のウェブサイトの「くらし・福祉・健康 > 健康・医療 > 健康づくり・病気予防 > 感染症対策 > 新型コロナウイルス感染症への対応について > 新型コロナウイルス感染症に関する情報 > 千葉県の感染状況等 」
http://www.pref.chiba.lg.jp/kenfuku/kansenshou/ncov/kansen-shiyo-sihyou.html
のページである。

1週間の新規陽性者数については、そのページからリンクされた「市町村別1週間当たり人口10万人当たり新規感染者数の推移(エクセル)(県内全市町村)」という Excel ファイルをつかっている。このファイルは原則として毎日更新されるが、担当者の勤務の関係で休日には更新されなかった時期もあり、その時期には金曜日までの値が利用可能になるのは月曜日の昼間だったので、月曜日まで待ったことや、木曜日までの値で代用したことがある。最近は土曜日のうちには金曜日の値をふくむファイルが発表されている。このファイルは最新の値だけでなく、2021年3月1日から毎日の値をふくむ、非常に横長の表になっている。実人数ではなく人口10万人あたりの値が小数点下 2けたでふくまれている。計算につかわれた人口の値がいつの時点のものでどのような調査によったかの情報は、わたしはまだみつけていない。

なお、市町村別の累積陽性者数は、「千葉県の感染状況等」のページの「感染者数等の詳細グラフ(毎週水曜日更新)」のリンクさきである 「患者の発生等について|新型コロナウイルス感染症」のページ http://www.pref.chiba.lg.jp/shippei/press/2019/ncov-index.html にある「感染者数等の詳細グラフ」の PDF ファイルのうち「新型コロナウイルス感染者数(居住地別)」という棒グラフにそえられた数字の形でふくまれている。(2022年8月15日現在最新のものは8月10日に置かれたもので、8月9日までの値らしい。) かつては「感染者数等の詳細データ」のリンクさきに Excel ファイルの形で数値の表が置かれていたのだが、いまは置かれていない。

- 5f. 東京都 -
東京都は、毎日夕方に、東京都全体の、その日の新規陽性者数、その日までの累積陽性者数を発表するとともに、市区町村別の前日までの累積陽性者数を発表している。わたしは金曜日までの累積陽性者数をもとめるので、見るのは土曜日の夕方に発表される情報となる。

ちかごろは、東京都福祉保健局のウェブサイト https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/ のトップに、17時ごろに、「報道発表」として、「新型コロナ 患者の発生」というリンクがあらわれるので、そのリンクさきのPDFファイルをダウンロードすることにしている。

過去の同様な情報は、ファイル名はちがうがおそらく同じ内容のPDFファイルで、東京都防災ホームページの下の「 東京都の取組・対応 > 災害の情報・対応状況 > 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 にある。

わたしがつかうのは、PDFファイルのうち「【参考】区市町村別患者数(都内発生分)(??月??日時点の累計値)」という表の情報である。合計のチェックのために、そのすぐ上にある「3. 都内発生数」の「総数 (累計)」と、さらに上の「2. 患者の発生状況」の「総数」も見る。「参考」の合計人数は金曜日までの累計で、それに2のところにある土曜日の新規陽性者数をたすと、3のところにある土曜日までの累計になるはずなのだ。

累計人数の1週間まえとの差を、新規陽性者数の推定値とみなすことにした。これまでに気づいた問題点はつぎのとおり。

  • 2021年10月22日から29日。昭島市で2人、羽村市で1人の減少。新宿区と品川区で、前後からみて異常に大きな増加。おそらく、この時期に過去の記録のみなおしによって数値の不連続が生じたのだろう。わたしの処理としては、負の値はゼロでおきかえた。異常に大きな値はひとまずそのまま処理し、図を見る際に注意することにした。
  • 2021年11月26日から12月3日。5つの区・市で1人から5人の減少。これも過去の記録のみなおしによって数値の不連続が生じたのだろう。わたしの処理としては、負の値はゼロでおきかえた。

- 5g. 神奈川県 -
神奈川県も、毎日夕方に、市区町村別の前日までの累積陽性者数を発表している。わたしは金曜日までの累積陽性者数をもとめるので、見るのは土曜日の夕方に発表される情報となる。

おもな情報源は、県のウェブサイトの「 健康・福祉・子育て > 医療 > 感染症・病気 > 感染症・病気の随時提供情報 > 新型コロナウイルス感染症対策ポータル > 新型コロナウイルスに感染した患者の発生状況」のページのうち「居住地別累計」 の表である。HTMLページの中の表なので、ウェブブラウザの機能でウェブページをローカルに保存して見ている。「保健所設置市発表分」と「県所管域発表分」にわかれているが、両方にふくまれている市町村については両方を合計した人数をつかっている。

上記ページの情報が次の日のものに更新されてしまったばあいは、「 神奈川県記者発表資料 > 記者発表資料 県政記者クラブ2022年度の一覧」 http://www.pref.kanagawa.jp/prs/list-2022-1-1.html から (たとえば) 「新型コロナウイルス感染症による患者確認について(8月13日版) 」のページに行くと、「(4)居住地別累計 8月12日(金曜日)までの県所管域及び保健所設置市分の累計」がある。

累計人数の1週間まえとの差を、新規陽性者数の推定値とみなすことにした。これまでに気づいた問題点はつぎのとおり。

  • 2021年12月24日から31日までのあいだに横浜市の累積陽性者数が見かけ上 7人減少した。おそらく、この時期に過去の記録のみなおしによって数値の不連続が生じたのだろう。この時期、人口がわりあいすくない市町村では新規陽性者数ゼロが妥当であるばあいもあるが、横浜市でゼロはありそうもないので、この週の横浜市はデータ欠損とみなすことにした。