[論文レビュー] Model-based assessment of the risks of viral transmission in non-confined crowds

Willy Garcia, Mendez, Simon+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 39被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、パンデミック期のフランスで収集された実際の歩行者軌跡および方向データを、呼気飛沫拡散のための計算流体力学（CFD）シミュレーションと統合することで、閉鎖的でない屋外の群衆における新型コロナウイルス感染リスクをモデルベースで評価する手法を開発した。感染リスクの高い順にシナリオをランク付けした結果、屋外カフェが最も高いリスクを示し、次いでににぎわう市場や交通の要所が続くが、歩行者専用通りは比較的低リスクであった。また、行列の幾何学的形状が感染率に顕著な影響を及ぼすことが判明したが、モデルの不確実性にもかかわらず、その影響は顕著であった。

ABSTRACT

This work aims to assess the risks of Covid-19 disease spread in diverse daily-life situations (referred to as scenarios) involving crowds of maskless pedestrians, mostly outdoors. More concretely, we develop a method to infer the global number of new infections from patchyobservations of pedestrians. The method relies on ad hoc spatially resolved models for disease transmissionvia virus-laden respiratory droplets, which are fit to existing exposure studies about Covid-19. The approach is applied to the detailed field data about pedestrian trajectories and orientations that we acquired during the pandemic. This allows us to rank the investigated scenarios by the infection risks that they present; importantly, the obtained hierarchy of risks is conserved across all our transmission models (except the most pessimistic ones): Street caf{\'e}s present the largest average rate of new infections caused by an attendant, followed by busy outdoor markets, and then metro and train stations, whereas the risks incurred while walking on fairly busy streets (average density around 0.1 person/m${}^2$) are comparatively quite low. While none of our ad hoc models can claim accuracy, their converging predictions lend credence to these findings.} In scenarios with a moving crowd, we find that density is the main factor influencing the estimated infection rate. Finally, our study explores the efficiency of street and venue redesigns in mitigating the viral spread: While the benefits of enforcing one-way foot traffic in (wide) walkways are unclear, changing the geometry of queues substantially affects disease transmission risks.

研究の動機と目的

• 感染症疫学的データが乏しい屋外で閉鎖的でない群衆環境におけるSARS-CoV-2の感染リスクを評価すること。
• 微小スケールの飛沫ダイナミクスとマクロスケールの流行モデルのギャップを埋めるために、実世界の歩行者移動データと感染モデルを統合すること。
• 屋外環境における歩行者密度、方向、移動パターンが感染リスクに与える影響を評価すること。
• 一方向通行や行列の幾何形状など、都市設計の変更がウイルス感染リスクを低減する効果があるかどうかを検討すること。
• 公衆衛生政策の立案（マスク着用義務や群衆管理）に役立てるため、証拠に基づいた、シナリオ別リスクランクを提供すること。

提案手法

• パンデミック期のフランスで、実際の屋外環境における歩行者の軌跡、人間同士の距離、頭部の向きに関する詳細なフィールドデータを収集した。
• 方向性と乱流を考慮した呼気飛沫拡散のCFDシミュレーションに基づく空間的感染伝播モデルを開発した。
• 動的感染伝播モデルを実世界の歩行者移動データと結合し、時間的・空間的分解能をもった感染率を推定した。
• 時間積分によるリスク集約を可能にするために、特徴的な感染時間T0（10–20分）を用いた。
• 各方向性（角度依存性あり）を持つ等方的および方向的感染モデルを適用し、飛沫発生方向性への感受性を評価した。
• 静的な個体を想定した時間積分感染モデルを用い、異なる行列の幾何形状における感染率を再計算し、ModOpt3シミュレーションによる結果の妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 屋外カフェ、市場、交通の要所といった異なる屋外群衆環境におけるSARS-CoV-2感染リスクの相対的リスクは何か？
• RQ2 歩行者の向きや移動ダイナミクス（静止 vs. 動作）は、呼吸飛沫の空間的拡散および感染リスクにどのように影響するか？
• RQ3 行列の幾何形状は、屋外環境における新規感染率にどの程度の影響を及ぼすか？
• RQ4 飛沫拡散や発生方向性に関するモデル仮定の違いに対して、リスクランクはどの程度頑健か？
• RQ5 一方向通行や再設計された行列といった都市計画の見直しは、屋外の公共空間におけるウイルス感染リスクを顕著に低減できるか？

主な発見

• 感染した個人1人あたりの新規感染平均率は、屋外カフェが最も高く、次いでにぎわう屋外市場や地下鉄・列車駅が続くが、にぎわう通りを歩行する状況は著しく低いリスクであった。
• 等方的、方向的、CFDベースの複数の感染モデルにおいても、感染リスクの順位付けが一貫しており、モデルの単純化にもかかわらず、その整合性が保たれていることが示された。
• 移動する群衆では、歩行者密度が推定感染率に最も顕著な要因となっており、密度が高いほど感染リスクが著しく上昇した。
• 行列の幾何形状を変更（例：ジグザグや渦巻き型のレイアウト）することで、密度や滞在時間と同等の条件でも、感染リスクを顕著に低減できることが分かった。
• 予測された感染率は、特徴的な感染時間T0の選択に敏感であり、T0が10分の場合、20分の場合と比べておよそ2倍の感染率が得られたが、シナリオ間の相対的ランクは安定していた。
• 歩行者の頭部の向きをランダムと仮定したモデルは、実測された方向データを用いたモデルと比較して、感染リスクを最大50％低く評価しており、方向性感染モデルの重要性が浮き彫りになった。