都市空間での詳細な熱中症リスク評価技術の開発に成功

より安心・安全な行動選択に向けて

2019-07-23　海洋研究開発機 ,名古屋工業大学,科学技術振興機構

ポイント

都市空間の詳細な気象情報と個々人の活動を考慮した熱中症リスク評価技術の開発に成功。
都市空間の日なたと日陰を歩いたときの成人と子供のリスク差を確認。
真夏の屋外イベントなどにおける熱中症リスク軽減へ向けた最適化技術としての応用が期待。

海洋研究開発機構（ＪＡＭＳＴＥＣ）付加価値情報創生部門地球情報基盤センターの大西領　グループリーダーと名古屋工業大学先端医用物理・情報工学研究センターの平田晃正　センター長／教授らの共同研究グループは、都市空間で実際に行動した場合の熱中症リスク評価技術を開発しました。

ＪＡＭＳＴＥＣでは、大局的な地理情報のみならず、局所的な都市建物や樹木などの物理的作用を考慮可能な都市街区の暑熱環境予測シミュレーションモデルを開発してきました。一方、名古屋工業大学では、５０を超える組織構成を考慮した詳細な人体モデルを対象とした大規模シミュレーションにより、発汗量、体温上昇を推定、熱中症のリスクを評価する技術を開発してきました。

今回、ＪＡＭＳＴＥＣが実施した東京駅周辺を対象とした暑熱環境予測シミュレーションによって算出された５ｍメッシュの気象データ（気温、湿度、日射量、風速）を入力情報とし、名古屋工業大学の人体モデルシミュレーションを実施することにより、同じ通りを歩く場合であっても日なた側と日陰側の違いを考慮したリスク評価技術の開発に成功しました。

今後、熱中症リスクを定量的に、より詳しく知っていただくことで夏季の戸外イベントでのより安心・安全な環境の確保や人の誘導、都市街区開発段階における熱中症対策など人の健康配慮への応用が期待されます。

本共同研究は、科学技術振興機構（ＪＳＴ）の未来社会創造事業「超スマート社会の実現」領域、「自然と調和する自律制御社会のための気象情報インフラ構築」課題（研究開発代表者：大西領）による取り組みです。

本共同研究でＪＡＭＳＴＥＣが用いた都市街区内の詳細熱環境を予測するシミュレーション技術の一部は、文部科学省の気候変動適応技術社会実装プログラム（ＳＩ－ＣＡＴ）の中で開発されました。

＜背景＞

地球温暖化などの影響から、熱中症の患者数は増加の一途をたどり、日本だけではなく、アメリカやヨーロッパなどでも関心が寄せられています。特に、子供や高齢者は熱中症の高リスク群とされており、一層の注意が必要となります。

これまで、ＪＡＭＳＴＥＣ付加価値情報創生部門地球情報基盤センターは、建物や樹木などの輻射や蒸散などの物理的作用を考慮した超高解像度気象シミュレーション法を開発し、都市街区の熱環境を明らかにするとともに、真夏の暑い日の風の流れ、気温、湿度などに及ぼす緑地の効果を定量的に解析する取り組みを行ってきました。これらの成果としては、例えば、「超高解像度数値シミュレーションにより東京湾臨海部の緑地の効果を解析～２０２０年東京オリンピック・パラリンピック競技大会を契機とした暑熱環境対策の検討に貢献～」（２０１６年３月３１日既報）や、「最新スパコン技術を駆使して暑さから人々を守る！　熊谷スポーツ文化公園のヒートアイランド対策にスーパーコンピュータによる予測結果を活用」（２０１８年６月２１日既報）などがあげられ、最新の数値シミュレーション技術が暑熱環境改善策を検討する上で強力なツールとなり得ることが実証されています。

また、名古屋工業大学の研究グループは、乳幼児や高齢者などの個人特性を考慮した熱中症リスク評価のための複合物理・人の生理応答を統合したシミュレーション技術を開発してきました。さらに、東北大学サイバーサイエンスセンター、北見工業大学、日本気象協会との共同研究により、現実的な条件（例えば、アスファルト、運動場など）での熱中症リスク評価（２０１６年７月２６日既報）や、外国人を対象とした熱中症のリスク評価に関する試算結果（２０１７年７月２５日既報）についても報告してきました。研究成果の一部は、日本気象協会が推進する「熱中症ゼロへ」プロジェクトの一環で熱中症セルフチェック（https://www.netsuzero.jp/selfcheck）としてコンテンツ開発され、広く一般の方にも活用されています（２０１７年４月２５日既報）。

これらの精緻な熱中症リスク評価計算技術と超高解像度気象シミュレーションによる気象の詳細な予測技術を融合することにより、地域や地点ごとに時々刻々と変化する熱中症リスクを推定できれば、より安全・安心な環境を創造する応用展開が期待されます。

＜成果＞

ＪＡＭＳＴＥＣのスーパーコンピュータ「地球シミュレータ」を活用し、ＪＡＭＳＴＥＣで開発を進めてきた、樹木の物理的作用を考慮可能な大気海洋結合モデルＭＳＳＧ^注）を用いて、東京駅周辺領域（東京駅を中心とする２．０ｋｍ×２．０ｋｍ四方）に対し、解像度５ｍでの暑熱環境予測シミュレーションを行いました（図１）。今回のシミュレーションでは、２０１６年の既報に比べ、より現実に近いシミュレーション設定で気象予測を行うことが可能になりました。シミュレーションから算出された２０１５年８月７日１４時頃の東京駅周辺部を想定した５ｍごとの気象データ（例えば、図２）を入力値とし、名古屋工業大学研究グループでは、熱中症リスクを評価するための大規模人体モデルシミュレーションを行いました。

具体的には、人が４ｋｍ／ｈの歩行を２３分間行うことを想定（図３）し、異なる歩行ルートごとに体温変化をそれぞれ推定しました。始めに、選択したルートを歩行した場合に、歩行者が受ける熱環境の時系列データを算出しました（図４）。そのデータを入力情報として、詳細な人体モデルシミュレーションを実施しました。それによって得られた発汗量と体温上昇（日なたと日陰における体温上昇の比較：図５）から熱中症リスク評価を行いました。成人の体温上昇は日なたにおいて０．３９℃、日陰において０．２２℃、子供の体温上昇は日なたにおいて０．４８℃、日陰において０．２８℃となりました。米国政府労働衛生専門家会議による職業環境における熱中症リスク管理では、１℃の体温上昇を作業中止基準としてあげていることから、今回の試算で得られた上昇値の差は小さくないといえます。このことから、日なた・日陰を考慮した熱中症リスク評価の有用性が確認されました（図６）。

＜今後の展望＞

本技術は、その地域や場所の気象特性を建造物や道路、樹木などの影響も考慮した上で予測し、さらに詳細な人体モデルによって個人単位の熱ストレスを定量評価しているため、戸外の各地点における個人に応じた熱中症リスクの評価が可能となります。今後、この技術の対象地域や期間を拡大することで、都市計画規模で各個人の熱中症リスク評価が可能となります。また、夏季イベントにおける熱中症リスク評価結果をもとにリスクを低減した計画・対策の立案、より丁寧な注意喚起が可能になるとともに、年代別や活動の負荷別に具体的かつピンポイントに行うことが可能となり、熱中症リスクを軽減した行動を提案するシステム構築などへの応用が期待されます。

また、本研究グループでは、将来を見据えて、気象シミュレーションと人工知能（ＡＩ）の技術を融合させることで、さらに高速かつ高解像度で多目的に用いることが可能な都市気象予測の実現を目指して研究を進めています。この研究が実用化されれば、本技術による熱中症リスク評価をほぼリアルタイムで行うことができるようになり、例えば、リスクの高い人々の優先避難誘導や、リスクの高い地域への救急部隊の優先配置などさまざまな最適化情報も合わせて提供することにより、猛暑の際の熱中症のさらなる被害低減への貢献が期待されます。

＜参考図＞

図１　計算設定

計算領域は南北方向２ｋｍ、東西方向２ｋｍであり、上空１ｋｍまでを対象とした解像度５ｍの計算を実施した。左図は計算に利用した建物高さ情報、右図は土地利用情報。

図２　地球シミュレータによって算出された２０１５年８月７日１４：３０の気温分布

図３　東京オリンピック２０２０のマラソンコース沿いの通り

東京オリンピック２０２０のマラソンコース沿いの通りを毎時４ｋｍで南下すると想定して、歩行者が晒される熱環境変数（気温、湿度、風速、日射量）の時間変化を算出した。

図４　東京オリンピック２０２０のマラソンコース沿いの通りを毎時４ｋｍで南下する歩行者が晒される暑さ指数の時間変化

時間によって、暑さ指数は２８℃から３２℃まで４℃も変化する。また、通りの日陰側（西側）と日なた側（東側）で、およそ２℃の違いがある。暑さ指数が２８℃以上の場合には日常生活におけるすべての生活活動において熱中症の危険性が高まると言われている。

図５　体表面温度分布

（ａ）成人（日陰）

（ｂ）子供（日陰）

（ｃ）成人（日なた）

（ｄ）子供（日なた）

図６　東京オリンピック２０２０のマラソンコース沿いの通り（図３）を毎時４ｋｍで南下する歩行者の深部体温の時間変化

太陽光の影響、年齢においてリスクが異なることが確認された。

＜用語解説＞

注）ＭＳＳＧ（Ｍｕｌｔｉ－ＳｃａｌｅＳｉｍｕｌａｔｏｒｆｏｒｔｈｅＧｅｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）: 地球全体、特定の地域、さらに特定の都市や街区など、さまざまなスケールの大気現象と海洋現象を予測することのできるマルチスケール大気海洋結合数値モデル。一般的な気象・海洋モデルでは、地球全体、特定の地域、都市スケールについて、それぞれに異なるモデルが使用されているが、ＭＳＳＧでは、これらのスケールを単一の数値モデルで取り扱うことにより、異なるスケールの間の相互作用を再現することが可能。