飛沫・エアロゾル吸入によるCOVID-19感染リスクの定量化

Quantifying the COVID19 infection risk due to droplet/aerosol inhalation.

抄録

COVID-19のような空気感染症の感染リスク定量化には，用量反応モデルが広く用いられてきた．このモデルは，室内平均の感染リスク解析や，エアロゾル輸送の代理としてパッシブスカラーを用いた解析に用いられてきた。しかし，飛沫拡散の数値シミュレーションにおけるリスク評価には採用されていない．本研究では，線量反応モデルを用いて，飛沫拡散シミュレーションにおける感染確率を評価する枠組みを構築する．SARS-CoV2の変異株の高い伝播性とワクチン接種の効果を感染確率の評価に取り入れることができるモデルのバージョンを導入した．このモデルを用いて，発話時の飛沫拡散の数値シミュレーションを行い，空間的・時間的な感染リスクを検討した．また，風や湿度が感染リスクに与える影響を解析し，エアロゾル輸送の代理としてパッシブスカラーに基づくリスク評価との比較を通じて，リスク評価における飛沫拡散シミュレーションの優位性を示した．

The dose-response model has been widely used for quantifying the risk of infection of airborne diseases like COVID-19. The model has been used in the room-average analysis of infection risk and analysis using passive scalars as a proxy for aerosol transport. However, it has not been employed for risk estimation in numerical simulations of droplet dispersion. In this work, we develop a framework for the evaluation of the probability of infection in droplet dispersion simulations using the dose-response model. We introduce a version of the model that can incorporate the higher transmissibility of variant strains of SARS-CoV2 and the effect of vaccination in evaluating the probability of infection. Numerical simulations of droplet dispersion during speech are carried out to investigate the infection risk over space and time using the model. The advantage of droplet dispersion simulations for risk evaluation is demonstrated through the analysis of the effect of ambient wind, humidity on infection risk, and through a comparison with risk evaluation based on passive scalars as a proxy for aerosol transport.