2023年03月25日

息子が書いた野鳥の記事

先日卒業式が終わり、
まもなく中学生になる息子が
何ヶ月か前にブログを始めました。

アメブロ(アメーバブログ)ですが、

はーくん【小学生】の探鳥記

というタイトルで検索すると出てきます。

息子が鳥を探しまわって写真を撮影している様子や
写真が上手く撮れたとき・撮れなかった時の気持ちや
撮影した鳥についてのウンチクなどが綴られています。


学校から帰った後などに、家族も知らない間に
新しい記事を書いて更新しているらしく、
だんだんと読者も増えていくのが 
励みになっているようです。
よかったら覗いてみてやってください。


僕や妻が家にいる時間帯に 
息子がパソコンを触っていれば、
「先に宿題を済ませてからにしなよ」
などと つい言ってしまいますが、
出来上がった記事を読むと
好きなことにのめりこむ子供のエネルギーを
あまり邪魔してはいけないなぁ 
という気分にもなります。
でもやっぱり、目が悪くなったら鳥を探せなくなるから、
パソコンはほどほどにしないとダメですね。


そう言うと、今度は図鑑を見ながら
鳥の絵を何時間もかけて丁寧に書き始めたり、
宿題の自主学習も 毎日、毎日、鳥についての調べものだったり、
なにがなんでも 鳥、鳥、鳥、なんですね






  

Posted by やまやま at 09:01Comments(0)うちの子どもたち

2022年07月19日

本の表紙を見た兄弟の反応

図書館で借りた本。
『アラン・オーストンの標本ラベル  幕末から明治、海を渡ったニッポンの動物たち』



著者は日本人のモグラ研究者である川田伸一郎さん。

その著者が、国内外の研究所や博物館などに保管されているモグラの標本を
調べているうちに、アラン・オーストンという人物に興味を抱き始める、
ごく大まかに言うと、そういう話。

野鳥観察マニアの我が家の息子たちも
いつか標本ラベルなどに興味をもつ時が
来るかもしれないなと思い、
少しだけ本の内容を紹介してみようと、
最初のページを読み上げてみた。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
アラン・オーストン。

明治の横浜で貿易会社を営み、
標本商としても活躍した
この英国人の功績を知る人は
どのくらいいるだろうか。

彼はひとつに、世にも珍しい深海のサメ
ミツクリザメの学名にその名を刻み、
ひとつに、奄美の美麗な鳥
ルリカケスの再発見に貢献し、
ひとつに、幻の絶滅海獣ニホンアシカの標本を
イギリスの大英博物館にもたらし、
まだ世界にしられていなかった
極東アジアの魅惑的な動物たちを
欧米諸国へ発信し続けた。

(以下、略)
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

上の文章中には
ルリカケスという珍しい鳥の名前も登場するし、
鳥以外にも、ミツクリザメという深海生物の名前
(=息子達にとってはお馴染みのもの)も出てくるので
大人向けのちょっと難しい内容の本だけど、
息子たちも少しは関心を持つだろう、と思っていたら、
こちらの予想を越える反応が返ってきた。


本の表紙の絵を興味深そうに眺める兄と弟。
アラン・オーストンの帽子の右上辺りに描かれた
オレンジ色の小さな鳥の絵が目に留まると
兄の方はすぐさま
「これ、オーストンヤマガラっていう鳥だよ」と言い、
さらに、背表紙のツバメらしき絵を指して
「こっちは、オーストンウミツバメ」
と言って、手元にある図鑑をめくり始めた。
数秒後に、「ほら、これ」と言って、
自分の図鑑の中から、
オーストンウミツバメの写真が
載っているページを開いて見せてくれた。

弟も負けじと、
「じゃあ、これはオーストンアカゲラか」
背表紙のキツツキの絵を見ながら言う。


日頃から鳥の図鑑をじっくり見ている子どもには、
オーストン、という言葉を聞いただけで、
ピンと来るものが いっぱいあるらしい。


後日、『フィールド図鑑 日本の野鳥』という図鑑の
索引ページで確認してみるとたしかに、
オーストンウミツバメ
オーストンアカゲラ
オーストンヤマガラ
の名前が記載されていた。

教えたつもりが、逆に こちらがいろいろ教えられて
びっくりしました。



  

Posted by やまやま at 20:00Comments(0)うちの子どもたち

2022年06月09日

高1女子のアスリートっぽい生活習慣

このカテゴリー(うちの子どもたち)では、
わが家の3人の子どもたち(長女・長男・次男)と
過ごしながら感じたことを 綴っていきます。


現在 長女は 公立高校1年で女子バレーボール部に所属し
学校の課題や 部活の練習  などで
忙しそうな日々を送っていますが、

そんな中でも 睡眠や身体作りに充てる時間を
毎日確保するために 1日のスケジュール管理を 
自分なりに決めているようです。


高校時代にしてほしいこと

高校生活は 人によっては大学受験のための準備期間として
とにかく学校の課題や塾の課題に追いまくられる時期
かもしれないですが、

わが家は そういう風に受験勉強一筋に過ごすよりも 
高校の時期こそ 「今一番自分がやりたいこと」に熱中してほしいし、
それを続けながら 別の方面にも 興味・関心を広げてほしい、
と考えるタイプです。

そんなわけで、テストの時期に焦っている様子などを見たら
たまに こんな声かけたりしてます。

高校2年生までは 学校の成績とか あんまり気にしないで過ごせばいい。

大学受験の勉強は 部活が終わってから本格的に開始しても間に合う。

面白そうな本があれば テスト前の部活休み期間にでも読んだらいい。



だけど 高校の友人たちの中には、 睡眠時間を削って 
部活と塾通いを両方をこなしている人たちも結構いて
どうしても周りの人たちの勉強ペースなどが 気になるようです。

高校の順位は あまり気にしなくても 高3で集中してやれば
なんとか間に合うと気づいて そのうちテストで悪い点取ることにも
慣れてくると思うのですが。



アスリートっぽい生活習慣

小学校3年生の頃から熱中しているバレーボールに関しては
できるだけ時間を確保できるように 1日の過ごし方を工夫しています。

この競技では身長が高い選手が 圧倒的に有利なので
長女としては 身長を少しでも伸ばすために
効果がありそうなことを 決まり事のようにコツコツ取り組んでいます。

●夜は10時半頃までには寝るようにする。(遅くなっても11時くらい) 
(成長ホルモンは夜の早い時間帯の睡眠時に出やすいらしいので)

●夜までに終わらなかった学校の課題は 少し早起きして終わらせる
(課題で考え込んでしまって 時間がかかりそうな場合は、
 早めに親が一緒に考えるなど フォローに入る。
 部活動や睡眠などに支障が出ないよう、なるべく短時間で終わらせたい。)

●朝ご飯は おかず・タンパク質 を多めに取って丈夫な身体作り。
 (豆腐、 納豆・卵かけご飯、 豆乳・きな粉を加えたミロ、味噌汁 など毎日もりだくさん)

●部活の朝練があるため、朝食~昼食までの時間が長く、お腹が空く。
 対策として、2時間目終了時に食べる間食(卵入りのパンなど)を持参する。

●家で勉強する時は大抵の場合、背中を壁に垂直につけて 
 床に開脚ストレッチの姿勢で座り 小さな低い台の上にノートをのせて勉強する。
 (ストレッチの時間を効率よく確保できる)

●晩ご飯後は ユーチューブ動画を見ながら 10分間体操をする
 (食後の軽い運動で 猫背の姿勢改善や
  お腹周りのストレッチ、体幹トレーニングなどの効果を
  狙ってのことらしい。)

小学生でバレー始めた頃は 楽しくバレーしたいだけみたいだったし
ここまで徹底して取り組むようになるとは 想像できませんでしたが、
中学3年頃から フツーにアスリートっぽくなってきましたオドロキ

長女と腕相撲して負ける日も近づいているのか??
成長期のピークは過ぎているので身長の5センチ差は 
さすがに逆転されることはないとは思いますが。  

Posted by やまやま at 21:00Comments(0)うちの子どもたち

2022年06月06日

野鳥マニアの小学生がホームランを打つと どれくらい嬉しいか

わが家の3人の子どもたち(長女・長男・次男)と
過ごしながら感じたこと・・・・


現在6年生の長男は
小学3年生の4月に、近所のソフトボールチームに入団し、
4年生の終わり頃から、外野の守備力を評価されてレギュラーに定着。

試合には出ていたものの、長らくバッティングは苦手なままで
ヒットを打つのも 何試合かに1回くらい、という状況でしたが、
先週ついに、人生初のホームランを練習試合で かっ飛ばしましたオドロキ

と喜んでいると、同じ日に さらに2本のホームランを かっ飛ばし、
急に バッターボックスに立つ姿も 自信ありげに
見えるようになりました。

好調は今週も続き、正式な大会で またもホームランを放ち
開花するときは急に満開になるものだなぁと 驚いています。

何年間も自宅で素振りやバッティング練習など
自主練をコツコツ重ねてきて ようやく・・・・

(といっても、涙ぐましいまでの努力、というほどのものではなくて、
 毎日無理なく 上達を楽しめる程度に、
 夕方、暗くなる直前の 人が少なくなった近所の公園で
 30分~1時間 身体を動かす という生活習慣を
 継続してきたわけですが。)


過去には うちのチームで 初めてホームランを打った選手が
ベースを一周走って ホームインする頃には 
嬉しさのあまり 涙ぐんでいる場面を 何度か目撃しているので
うちの子は どんな心境なのか 興味深いところです。


本人もさぞ嬉しいだろうと思い こんな質問をしてみました。

「ホームラン打った時と 珍しい鳥を見つけた時と どっちが嬉しい?」

すると長男、しばらく「う~ん・・・」と考えて

「そりゃあ やっぱり 珍しい鳥かなぁ」

そうなのか! 努力を積み重ねて飛び出したホームランよりも
珍しい鳥を見つける方が嬉しいものだとは ちょっと意外。

あ、でも長男は暇さえあれば 放課後に一人でカメラを首から提げて
野鳥観察に出かけるほどの野鳥マニア。
野鳥を見ることへの情熱で 彼を上回る小学生を見つけるのはなかなか難しい、
なので やはり 長男としては ホームラン打つよりも 野鳥観察の方が 
人生の一大事に違いない と改めて 認識できました。

それにしても、長男にとっての「珍しい鳥」って
一体 どんな鳥のことを 指しているのだろう?
まさか 姫路城の周辺でも見られる カルガモ や コゲラ のことではあるまいし。
そこで もう少し 突っ込んで質問。
 
私 「オオルリ と ホームラン だったら どっちが嬉しい?」
息子 「そりゃぁ ホームランかなぁ。」
(※オオルリは 探鳥会などで 今年すでに3回以上見ている)

私 「どんな鳥だったら ホームランより嬉しいの?」
息子 「う~ん、ハシビロガモ とか アオゲラ とか まだ見たことない鳥。」

私 「今回参加できなかった探鳥会では 
   アオゲラの声 や カッコウの声 が聞こえたらしいけど、
   珍しい鳥の声を聞くのと ホームラン打つのだったら どっちが嬉しい?」

息子 「そりゃぁ ホームランかな。もしアオゲラとかカッコウの姿が見れたら ホームランより嬉しい」

野鳥マニアの長男がホームランを打ったら どれくらい嬉しいのか
少しだけ分かってきました。

Q 「どっちが嬉しい?」 アンケート結果

オオルリ     <   ホームラン
アオゲラ      >  ホームラン
カッコウの声   <  ホームラン
カッコウの姿   >  ホームラン          
  

Posted by やまやま at 20:00Comments(0)うちの子どもたち

2021年12月13日

新型コロナワクチン、反対の声も

子どもへの新型コロナワクチン接種の危険性について情報が出始めました


実際には、お医者さん・研究者の間でも さまざま議論・意見があるようですが、

テレビや新聞、政府広報などでは ワクチン打ちましょう、の結論ばかりで 

詳細なデータも  ワクチンによる被害事例も  

市民団体の取組も  専門家の訴えも

伝えられることがほとんどない状況
ですので、

自分でネットであれこれ調べるしか 情報を知る手段がありませんね・・・。



僕自身も数ヶ月の間、いろいろネットで調べてはいたのですが、

ワクチンの安全性に疑問を投げかける個人的意見は、どう見ても少数派で、

日本政府の公式見解を信じる方が、どう見ても多数派。

そういう状況下で、

自分自身でも 80% くらいしか信じ切れていない 少数派の情報を 

他の人にも伝えていくというのは、難しいことで・・・。


そんな中、これは多くの人に知ってほしい、と思う記事やサイトが

いくつか見つかったので、ご紹介します。


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11月も後半になった頃から 

ワクチン接種後の 長期的な体調不良といった事例が

日本の新聞上でも取り上げられるようになってきました。

(↓ をクリック)

ワクチン「後遺症、私も同じ」 社会的サポート求める声、全国から多数
2021/11/30 06:00


※ 上のリンクの記事(goo ニュース)は、
12/16に再度見ようとしたらすでに削除されていました。


代わりに、こちら(↓)の記事をご紹介します。

「ワクチン後遺症」知って 23歳女性、接種後の体調不良が慢性化
2021年11月17日 06:00河北新報ダイジェスト


また、厚労省もワクチン接種後の副反応として 

モデルナでも ファイザーでも心膜炎や心筋炎の可能性があることを 公に認めたようです。

(↓ をクリック)

ワクチン接種後の「心筋炎」などは “重大な副反応” 厚労省
2021年12月4日 5時12分



ごく最近では、「北海道有志医師の会」という方々が、連名で

新型コロナウイルス対策の  抜本的変更と

コロナワクチン接種の  即時中止を求めます
 (←をクリック)

という趣旨のチラシを ネット上に 最近掲載しました。




僕自身が こうした情報を いち早く知るのに役立ったのが

【10万人署名】子どもたちへの新型コロナワクチン接種の停止を求めます。 (← クリック)

という署名活動のページです。

署名すると メールなどで 最新の情報を届けてもらうこともできます。

署名も12月末まで可能です。




そのほかにも

子どもへの接種に反対する立場からの意見広告で、

とても分かりやすいものが 以下にありました。

データバンク株式会社さん が運営する 

新型コロナウイルス関連情報発信センター (←クリック)

を ぜひぜひ ご覧いただけたら、と思います。、




これらの記事やチラシは おおむね 

政府の公表資料や報道などに基づいて作成されているようですが、

その割には マスコミにあまり取り上げられていない 重要情報 です。


他の人にも どんどん 広めていければよいなぁ

と思いました。

  

Posted by やまやま at 15:30Comments(0)その他

2021年04月01日

新型コロナ調べ(第4回) 実際の感染者数(年代別)データを用いて重症病床使用数をシミュレーションしてみると・・・?




新型コロナ調べの第4回目となる今回は、実際に公表されている「1日の感染者数」 のデータを使用して、重症病床使用数の推移をシミュレーションした結果をまとめていきます。重症病床使用数がなかなか減らないのはなぜかを理解するために自作したモデルですが、このような簡易モデルで計算した重症病床使用数の値と、実際に公表されている重症者数や死者数の公表値を比較してみると、「計算値と公表値が意外と一致するなぁ」と感じられる時期があったり、「全然一致しないけど、何故だろう?」という時期もあったり。

「計算値と公表値がよく一致するモデルが作れました」という具合になかなか話が進まない理由としては、モデルで設定している単純な状況とは異なる、もっと複雑な事態が現実には起きるからなのですが、それでは、現実にはどのような事態が起こっているのか。シミュレーションを使ってできる範囲で迫っていきたいと思います。

毎度の注意点です→ シミュレーションの計算値は、あくまでも様々な仮定に基づいた計算値なので、現実の公表されている数値などと混同しないようにお願いします。
医療分野の専門家でもなんでもない個人が作成した自由研究ノートを眺める感じでお読みくださいねヒ・ミ・ツ


《前回までのおさらい》
第1回の記事;1日の感染者数のうち重症化しやすい人の割合が2倍になれば、重症病床使用数も2倍になる。
第2回の記事:重症者が重症病床を使用する日数が長期間になるほど、重症病床は逼迫しやすい。
第3回の記事:感染者数の波が2回続けて起きる場合、波と波の間隔が狭くなるほど、2回目の波が来た際の重症病床使用数は逼迫するリスクが高まる。
以上の通り、重症病床使用数と感染者数の関係についての基本的な点を、簡易的なシミュレーションモデルを使って確認しました。


《今回の記事のあらすじ》
「1日の感染者数」のデータとして、実際にインターネット上で公表されている数値を参照し、重症病床使用数を仮想都市モデルA-bed14によりシミュレーションします。その計算結果は、厚労省が公表している重症者数の推移(オープンデータ)と比較的よく一致することが示されますが、〈計算値〉とオープンデータの〈公表数値〉がかなり異なる時期も見られます。改めて考えてみると、差が大きくなる理由は、死者数の公表数値と関係しているようです。これまで自分としては、「重症病床使用数」を計算しているつもりでしたが、今回の結果のグラフをよく見ると、実はシミュレーションしていたのは「重症病床使用数」に「死者数を加味した値」と表現すべきものだったかもしれないと気づきますオドロキ 。よくニュースなどでは、「本日の重症者数は前の日より3人増えて350人となりました」などと伝えられ、その数値と比較すると、1日毎の死者数の数値はかなり小さいので、重症者数がそれによって受ける影響は小さいかと思い込んでいましたが、重症者数の推移は、実は死者数の影響をかなり強く受けているということのようです。


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4 兵庫県の感染者数のデータを用いた「重症病床使用数(?)」のシミュレーション

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緊急事態宣言が首都圏でも解除されましたが、ニュースなどでは早くも各方面からの「リバウンドを懸念する声」などが取り上げられています。感染者の拡大→重症病床が再び逼迫という事態が警戒されているのだと思いますが、それではどの程度の感染者の拡大がどんなタイミングで起きると、重症病床は再び逼迫してしまうのでしょうか。

第1回~第3回の記事で使用した仮想都市モデルA-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35 を少しだけバージョン変更したモデルで、「1日の感染者数」の公表値を参照しながら、「重症病床使用数」を計算により求めてみます。そして、計算された「重症病床使用数」の値が、実際に公表されている重症者数の値とどの程度似ているかを比較してみたいと思います。パソコン



〈計算例7〉兵庫県の「1日の感染者数」のデータ(NHKまとめ)を使用して、重症病床使用数の推移を 仮想都市モデルA-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35でシミュレーションします。
その際、過去の記事ではaの値(1日の感染者数のうち、重症化しやすい感染者数の割合)を常に一定値(0.15)などとして計算していましたが、今回のシミュレーションでは、なるべく現実に即した数値に設定したいと思います。報道・専門家の報告などによると「新型コロナで重症化しやすいのは60代以上の方や基礎疾患のある方が多い」と言われいる点を踏まえ、今回は「感染者数に占める60代以上の割合(兵庫県・一ヶ月単位で集計)」をaの値として使用します。つまり1ヶ月毎にaの値は変化することになります。

《使用するデータの準備》
(1) 1日毎の感染者数
1日毎の感染者数の数値に関しては、インターネット上で公開されている数値(NHKによるまとめ)を用います。NHKの「特設サイト 新型コロナウイルス」のページから「都道府県毎の感染状況」のデータを2021年3月20日にダウンロードしました。今回のシミュレーションで用いる期間は、2020年6月1日~2021年3月19日です。




上のデータに関するNHKの利用規約は以下を参照してください。
https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data/rules.html




(2) a=「1日の感染者数のうち60代以上の割合」
兵庫県庁HP内に公表されているオープンデータ(1日の感染者の年代の情報あり)を用いて1日の感染者数のうち60代以上の割合を算出します。作業の手間を厭わなければ、「1日毎に60代以上の割合」を集計してシミュレーションに使用することも可能と言えば可能ですが、それだと集計作業の手間がかなり増えてしまうため、今回は1ヶ月単位で「1日の感染者数のうち60代以上の割合」を集計し、これをaの値として用いることにします。集計結果は下表のようになりました。なお、下表をまとめたのは私個人ですので、集計ミスなどが含まれている可能性もあります。下表の引用は避けてください。







シミュレーションの最初の手順では、兵庫県の「1日の感染者数」のデータに、aの値をかけます。すると、「1日の60代以上の感染者数(概算)」が算出できます。(ただし、aの値は上述の通り、1ヶ月間一定と設定して計算しているので、実際に発表されている「1日の60代以上の感染者数」の人数を数え上げても、シミュレーションの計算値とは多少のズレが生じます。)
シミュレーションの最初の手順で算出される「1日の60代以上の感染者数」を、「重症化しやすい感染者数」とみなして、仮想都市モデルA-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35(モデルの詳細説明は第2回の記事を参照)によるシミュレーションを進めて行きます。







(3) b=重症化率
今回、シミュレーションの計算過程で登場するbの値としては、「60代以上の感染者の重症化率」を用いることにします。厚労省のアドバイザリーボードの資料などから、2020年6~8月の全国の60代以上の感染者の重症化率、死亡率はそれぞれ、8.5%、5.7%と見積もられている点を踏まえて、b=0.085と設定します。




(4) 兵庫県の重症者数の推移
厚労省の「データからわかる-新型コロナウイルス感染症情報」のページから、都道府県毎の重症者数の推移データをダウンロードしました。データでは、2020年8月1日以降の日毎・都道府県毎の重症者数の情報を知ることができます。このデータとシミュレーションの計算結果がどの程度一致するのかが、今回の記事での最大の関心事です。





《シミュレーション結果》
上で説明した公表されている数値を参照して、重症病床使用数の推移を仮想都市モデルA-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35で計算しました。計算結果を折れ線グラフで示します。また、計算結果と実際の公表数値との比較のため、厚労省のオープンデータ(兵庫県の重症者数の推移)も棒グラフで示します。なお、シミュレーションは2020/6/1以降の「1日の感染者数」のデータを使用して行いましたが、重症者数の公表数値と比較できるのが2020/8/1以降なので、計算結果も2020/8/1以降の分を示しています。




上のグラフより、「重症病床使用数(A-bed14で計算)」の推移〈計算値〉と、実際の「兵庫県の重症者数(厚労省オープンデータ)」〈公表数値〉を見比べて気づくことは、

①8月~9月頃・・・コロナ感染の第2波のピークの前後の時期で、〈公表数値〉はA-bed14あるいはA-bed21による〈計算値〉と比較的よく一致している。
②10月~11月半ば頃・・・コロナ感染の第2波が一度下がりかけたものの下げ止まりで推移している時期で、〈公表数値〉の方が4つのバージョンの〈計算値〉を上回る期間がしばらく続いている。
③11月半ば以降~12月初め頃・・・・コロナ感染の第3波の到来が顕著になってくる時期で、〈公表数値〉の上昇ペースと〈計算値〉の上昇ペースがよく一致している。
④12月中旬頃~2月上旬頃・・・・コロナ感染の第3波のピークを迎える前後の時期で、〈公表数値〉は上昇ペースがやや鈍っているのに対し、〈計算値〉は上昇を続け、ピーク時期の数値の差は30人ほどにまで広がっている。
⑤2月半ば~3月半ば頃・・・・〈公表数値〉は少しずつ減少していたが、3月に入ると下げ止まりや上昇が見られる時期、〈計算値〉の方は〈公表数値〉よりも急激に減少し、3月半ばに〈公表数値〉よりはやや遅れて、下げ止まりや上昇に向かう様子が伺える。

以上を整理すると、①や③のような〈重症者数の上昇局面〉においては、シミュレーションによる重症病床使用数〈計算値〉は、厚労省がまとめている重症者数〈公表数値〉とかなり一致した推移を見せていますが、②や⑤のような〈下げ止まり~再拡大の局面〉では、〈計算値〉は〈公表数値〉よりも減少ペースが速く、過小に評価してしまう傾向が見られます。個々の感染者の入院日数のデータなどを参照したわけではないので明確なことは言えませんが、②や⑤のような〈下げ止まり~再拡大の局面〉では、新規の重症者の発生数は多くはないものの、いったん重症者にカウントされた方の重症病床使用が長期化していて、重症者用ベッドがなかなか空かないというケースが一定数存在していることを示唆しているのかもしれません。ちなみに〈計算値〉の方は、A-bed35のバージョンが、重症病床使用の日数を35日と仮定していて、A-bed14、A-bed21、A-bed28などは、それよりも短い重症病床使用日数を仮定してのシミュレーションですから、現実の方では35日以上重症状態が続いてしまうケースもあるのかな、と想像されます。

ところで、④のような〈第3波のピークを迎える前後の局面〉においては、重症者数の〈公表数値〉の上昇ペースがやや緩やかになる一方、折れ線の〈計算値〉の方は高いピークを示しており、〈公表数値〉と〈計算値〉の差が30人前後にまで広がってしまう時期があります。このズレが気になって、何か理由があるのではないかといろいろデータを見比べているうちに、次のことに気がつきました。実は、このシミュレーションの重症病床使用数の〈計算値〉を現実の重症者数〈公表数値〉と比較する際は、重症者数の〈公表数値〉だけでなく、死者数の〈公表数値〉も合わせて見なければならない、ということのようです。

では死者数のデータは何を参照すればよいでしょう?
NHKがまとめて一般公開している「兵庫県の1日の感染者数」が記載されているファイルには、「各地の死者数_1日ごとの発表数」の情報も併記されています。この中から、兵庫県の1日ごとの死者数のデータをグラフにしました。なお、「兵庫県の死者数_1日毎」のデータは1日ごとの変動が大きく、そのままの値を眺めていても、増加傾向にあるのか減少傾向にあるのか分かりにくいため、「兵庫県の死者数_7日毎の合計値」に集計しなおしたものもグラフに示しました。





8月から11月までと比較すると、12月から3月頃にかけて、兵庫県内で死者数が大幅に増加していることが分かります。
また、7日毎の死者数のグラフを見ると、死者数には12月~2月の間に大きなピークが2度あったことも分かります。
そして、この2つの大きなピークの時期は、なぜか重症者数の〈公表数値〉と重症病床使用数の〈計算値〉の差が大きくなる時期にちょうど重なっているような感じもします。これは偶然でしょうか?おそらくこれは偶然ではなく、死者数が大幅に増えた時期に重症者数の増加ペースが鈍ったことは関係していると思われます。
もしかすると、死者数と重症者数のデータを一体的に見ていくと、シミュレーションで「重症病床使用数」と呼んできた値に近い数値が現れるのではないでしょうか?その点を大まかに確認するために、この記事ではひとまず、「兵庫県の死者数_7日毎の合計値」+「兵庫県の重症者数」(いずれも公表数値)の推移と、先ほどグラフで示したA-bed14などによる〈計算値〉を比較してみることにします。



ちょっと線が増えてゴチャゴチャしていますが、黒い折れ線グラフのピークの形に注目してください。1月~2月のピーク前後で、緑の棒グラフで示されている重症者数の〈公表数値〉の方は、上昇が緩やかになっている一方、黒い折れ線グラフで示されている重症者数の〈公表数値〉に7日間の死者数を加えた数値の場合は、値の上昇ペースは緩やかになってはおらず、A-bed14、A-bed21、A-bed28による3種類の〈計算値〉に囲まれるような範囲で推移しており、波の形(ピークの高さや位置)は〈計算値〉と〈公表数値〉とで、かなりよく似た感じに見えます。
このことから、これまで重症病床使用数(A-bed14による計算〉などと呼んできた数値は、実際には「重症者数」に「死者数_7日毎合計値」という数値に近いものであったと言えそうです。それにしても、「死者数_7日毎合計値」と「重症者数」を単純に足し算して出てくる数字というのは、どうも何を表わしているのかイメージがしづらいですね。なぜ「重症者数」に足し算する値が、「死者数_1日毎」ではなく、あるいは、「死者数_10日毎合計値」でもなく、「死者数_7日毎合計値」を選んだのかと問われると、ちゃんと答えられないような気がします。

でも、グラフを見る限り、シミュレーションの〈計算値〉は、公表数値である「死者数_7日毎合計値」とかなり関係が深そうに思われます。どうしてそうなるのかを考えるため、次回の記事では、現実の死者数の推移についてもう少し詳しく調べてみたいと思います。


《個人的な感想》
非常に単純な仮定を置いてシミュレーションした〈計算値〉ですが、公表されている重症者数や死者数の数値の推移を ある程度再現できていることが分かりました。死者数が少ない条件下では、シミュレーションで計算される重症病床使用数は、公表されている重症者数の数値と比較的よく似た推移になりますが、死者数が多い条件下では、単純にシミュレーションの計算結果を「重症病床使用数」と見なすことはできませんでした。このことは今回の記事をまとめる上で、かなり悩みのタネになりました。死者数のデータと重症者数の推移はかなり影響しあっているというのは、直感的にはすぐに浮かびましたが、死者数のデータと重症者数のデータをシミュレーションする中ではどう結びつけたらよいのか・・・・。
第1回~第3回までの「重症病床使用数」のシミュレーション結果も、「死者数が非常に少ないという条件の下で」という限定付きの話としてお断りを入れる必要も出てきそうです。

重症者数の〈下げ止まり~再拡大の局面〉においては、重症者数の〈公表数値〉の方を見ると、減少するペースは想像していた以上に緩やかであり、下げ止まるだけでなく、若干上昇する時期すら見られ、このシミュレーションで想定しているよりも、現実の世界の重症者数は減りにくいということを示唆するような、あまり喜ばしくない結果もチラリと見えてしまいましたなき。感染者数が下げ止まりのうちに「第4波が始まったらしい」現在の状況と、今回のシミュレーションで見えてきたことなどを組み合わせると、4月~5月は感染抑制のための相当な注意が必要になりそうです注意。  

Posted by やまやま at 21:10Comments(0)その他

2021年03月05日

新型コロナ調べ(第3回) 感染者数が再拡大する場合の重症病床使用数の計算例




引き続き、個人的に関心を持ったテーマ、新型コロナの重症者数の推移について、自作したシミュレーションモデルを使いながら自分なりに理解したことを書いていきます。シミュレーションの計算値は、あくまでも様々な仮定に基づいた計算値なので、現実の公表されている数値などと混同しないようにお願いします。
医療分野の専門家でもなんでもない個人が作成した自由研究ノートを眺める感じでお読みくださいねヒ・ミ・ツ


《前回のおさらい》
コロナ調べ(第2回)では、仮想都市モデルA-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35 という4種類のバージョン(※)を使って、
「1日の感染者数」が0,10,20,・・・140150,140,・・・20,10,0 と変化するケースについて、重症病床使用数の推移をシミュレーションしました。4種類のバージョンの計算結果をグラフにして比較してみると、重症者が重症病床を使用する日数が長期間になるほど、重症病床は逼迫しやすくなることが改めて分かりました。

(※)A-bed14は、重症者全員が14日間重症病床を使用するとの想定で重症病床使用数の推移を計算するモデルです。また、A-bed21は21日間、A-bed28は28日間、A-bed35は35日間、重症者が重症病床を使用するとの想定で、重症病床使用数を計算するモデルです。詳しくは新型コロナ調べ(第2回)の記事をご覧下さい。


前回作成したグラフです。↓






ちなみに、シミュレーションの「1日の感染者数」のピークは2020/1/16の150人、 「新規の重症者数」のピークは2020/1/23の2.25人 です。



《今回のポイント》
コロナ調べ(第3回)となる今回は、「1日の感染者数」の波の再拡大が起こった場合に、重症病床はどのように逼迫してしまうのかについて、シミュレーションをもとに考えてみたいと思います。第2回で使用した4つのバージョンのモデルを使います。

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3 収まりかけた「1日の感染者数」の波が再拡大する場合のシミュレーション

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緊急事態宣言の解除のタイミングの判断が、関西と首都圏で異なりました。感染の再拡大・リバウンドのリスク懸念や、重症病床の逼迫状況などが判断に影響したようですね。今回はリバウンドがなぜこれほど恐れられるのかを理解するために、「1日の感染者数」の波が1度収まりかけてから、また同じ規模の波が起こるような状況を調べてみようと思います。

私たちの日常感覚からすると、感染者数が一時的であれ減少すれば、きっと重症者数も減少に向かい、重症病床使用数もいったんはゼロに近づくのではないか、と単純に考えてしまいそうですが、シミュレーションを使って計算してみると、やはり自分の日常感覚とは少しずれた、意外に感じるような結果が現れます。



〈計算例6〉「1日の感染者数」10,20,・・・140、150,140,20,10人の波が1度収まりかけてから再び起こる場合の重症病床使用数の推移を、4つの仮想都市モデル(A-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35)を使って計算します。なお、1つ目の波と2つ目の波の間の「感染者数0」の期間は、21日間(ケース①)、14日間(ケース②)、7日間(ケース③)、0日間(ケース④)の4ケースをここでは想定します。



《シミュレーション結果》

ひと口に「1日の感染者数」の波が2つ続くと言っても、2つの波の間にどれくらい間が空くかによって、「重症病床使用数」の計算結果は大きく変わってしまうことが分かります。結果のグラフをご覧下さい。


ケース①で想定した「1日の感染者数」 ↓


ケース①のシミュレーション結果 (4つのモデルで重症病床使用数の推移を計算) ↓
 ↓


ケース①の想定だと、重症病床使用数は最初のピークを迎えた後、A-bed14やA-bed21(重症者が重症病床を使用する期間が14日間や21日間である場合)であれば、いったんは0にまで下がりますが、A-bed28やA-bed35(重症者が重症病床を使用する期間が28日間や35日間など長期である場合)であれば、重症病床使用数は0まで下がり切らずに再び次のピークを迎えることになります。



ケース②で想定した「1日の感染者数」 ↓




ケース②のシミュレーション結果 (4つのモデルで重症病床使用数の推移を計算) ↓
 ↓


ケース①と比べると、2つの波のピークが若干近くなり、A-bed21、A-bed28、A-bed35については、ピーク間の底の値が少し上昇しています。「重症病床使用数の下げ止まりが見られる状況」というのは、こういう感じでしょうか。



ケース③で想定した「1日の感染者数」 ↓




ケース③のシミュレーション結果 (4つのモデルで重症病床使用数の推移を計算) ↓



緑色の線(A-bed35の計算結果)の形がかなり特徴的なものになってきました。もし重症者の1人当たりの重症病床使用日数が35日という状況であるとすると、ケース③のような波が起これば、重症病床使用数がほとんど下がらずにピークの状態が継続してしまうことになります。



ケース④で想定した「1日の感染者数」 ↓





ケース④のシミュレーション結果 (4つのモデルで重症病床使用数の推移を計算) ↓



ケース③、ケース④のように、「1日の感染者数」の波がさらに接近した場合は、重症病床使用数の下げ止まりの傾向が、より顕著になっていくことが伺えます。ケース④に至っては、A-bed35の重症病床使用数のピークが45.9床にまで上昇するという計算結果です。ケース①から③までであればA-bed35のピークは33.75床だったので、ピークの値が1.36倍大きいという計算になります。
重症患者1人当たりの重症病床使用日数が長期化しているような状況下では特に、「1日の感染者数」の波がいったん収まってから次の波が来るまでの期間を長めに確保しておかないと、重症病床の逼迫はなかなか解消できないということが、これらのグラフからも読み取れます。



〈計算例7〉1つ目の「1日の感染者数」の波が下がり切る前に再び感染拡大が起こる場合の重症病床使用数の推移を、4つの仮想都市モデル(A-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35)を使って計算します。なお、1つ目の波が10,20,・・・140、150,140,130・・・60,50,40人と推移したところで、2つ目の波50,60,・・・,140,150,140,・・・20,10人が始まるケース(ケース⑤)をここでは想定します。

ケース①~④の延長で、「2つの波がもっと接近してしまったらどうなるのか」をイメージするための計算例です。

《シミュレーション結果》
ケース⑤で想定した「1日の感染者数」 ↓


ケース⑤のシミュレーション結果 (4つのモデルで重症病床使用数の推移を計算) ↓


ケース⑤のような「1日の感染者数」の想定になると、「1日の感染者数」の方はいったん減少しても、「重症病床使用数」の方はほとんど減少しない、あるいは継続して上昇となる可能性もかなり濃厚、と考えざるを得ないような計算結果です。ピークの値は、A-bed35の計算では54.3床、A-bed28の計算では43.5床まで上昇することになり、ケース①~③のピーク値と比べると、それぞれ1.61倍、1.29倍にまで大きくなってしまいます。



《個人的な感想》
2つの同じ形の感染の波が続けて起きた場合、素人的な日常感覚からすると、「同じ高さの感染者数の波が2つ起きたんだから、重症病床使用数の推移もいったん下がってまた上がるのだろう」などと早合点してしまいそうです。しかし、シミュレーションしてみると《同じ高さの感染者数の波がどれくらいの間を空けて起きるか》によって、重症病床使用数の推移は全く違った様相を見せるということに気づくことができました。現実の都市であれば、もしケース①~⑤のような感染の波が起きた際にはおおむね、重症者数の推移のグラフは、それぞれのケースでの4本の計算結果のグラフをミックスしたような形の曲線を描くだろうと想像します。

ケース①や②のような波なら、4本の計算結果の曲線の形も似ているから、1日の感染者数の1つ目の波が終わった時点で、「2つ目の波が来たら、こんな様子になりそう」という見通しもある程度は持てそうです。しかしケース⑤となると、計算結果の曲線の形が4本とも全然違ってしまうし、特にA-bed14とA-bed35を比べると曲線と曲線の間に大きな開きがありますね・・・。曲線同士の間が広すぎて、このグラフを元に「2つ目の波が来た時の見通しを持て」とか言うのは、ちょっと無理な感じ・・・・。4本のうちのどの線に近づくかは相当な専門家でも予測は立てにくいのではないでしょうか。重症者の何割くらいが長期にわたって重症状態が続きそうかをリアルタイムで把握する必要が出てきますから。
ケース⑤のような専門家でも見通しが立ちにくい状態をなんとか避けねばということで、医療サイドからは長めのブレーキを提案しているのかもしれません。以上、今回のグラフを眺めながらの素人なりの感想です。





  

Posted by やまやま at 19:15Comments(0)その他

2021年03月02日

新型コロナ調べ(第2回) 重症者が重症病床を使用する日数が長期化した場合の計算例





前回に引き続き、個人的に関心を持ったテーマ、新型コロナの重症者数の推移について、自作したシミュレーションモデルを使いながら自分なりに理解したことを書いていきます。
医療分野の専門家でもなんでもない個人が作成した自由研究ノートを眺める感じでお読みくださいねヒ・ミ・ツ


《前回と今回のあらすじ》

前回記事「新型コロナ調べ(その1)」では、新型コロナの「1日の感染者数」のデータを元に重症病床使用数の推移を大まかに計算できるような、超簡易なシミュレーションモデルをDIYで作成し、「仮想都市モデルA-a15」と名付けました。

作成した「仮想都市モデルA-a15」では、「1日の感染者数」のうちa=0.15(15%)の人を「重症化しやすい感染者数」と見なして計算を進めています。もしaの値を2倍に設定すると、シミュレーションの結果として得られる「重症病床使用数(重症者が14日間使用する場合)」の値も2倍になることは前回の記事で示しました。

今回は、「仮想都市モデルA-a15」の条件設定のうち、「重症病床使用数(重症者が14日間ベッドを使用する場合)」という部分に変更を加えたモデルを使って、重症病床使用数のシミュレーションを行います。具体的には、重症者がベッドを使用する期間をこれまでは「14日間」と想定していたところを、「21日間」や「28日間」、「35日間」などに変更し、シミュレーション結果がどう変わるかを調べます。


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2 重症者が重症病床を使用する日数が長期化した場合のシミュレーション

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《前回のおさらい》
「仮想都市モデルA-a15」の説明

まず、前回作成した「仮想都市モデルA-a15」を再度説明します。


こむずかしい説明は嫌い、数式とかもあまり考えたくない、という方のために モデルの中身を超簡略化して説明すると・・・・・
仮想都市モデルA-a15では、「1日の感染者数」のうち、0.15の割合(15%)の人は重症化しやすいと見なされますが、実際に重症化するのは、その15%のうちの常に0.10の割合(10%)の感染者です(例外なし!)、そういう仮想都市A-a15があるものと想像してください。また、重症化する人は例外なく、自身が「1日の感染者数」としてカウントされた日の1週間後(7日後)に重症者となり、その日の「新規の重症者数」としてカウントされます。ベッド(重症病床)の使用は「新規の重症者数」とカウントされた当日からすぐに開始し、14日間にわたってベッド(重症病床)を使用します(これも例外なし!)、そういう規則正しい流れが全ての人々に関して完璧に成立しているのが仮想都市A-a15であるとご理解ください。


上の説明をもうちょっと詳細に説明すると・・・・・・

次の(ア)~(オ)の条件が完全に満たされている仮想都市A-a15があるものと想定します。

「1日の感染者数」
(ア)仮想都市A-a15のコロナ感染者は、もれなく「1日の感染者数」としてデータが公表されているものとする。

「重症化しやすい感染者数」
(イ-1)「重症化しやすい感染者数」は、「1日の感染者数」のうち常に0.15の割合(15%)であるとする。
(イ-2)それ以外の残りの0.85(85%)の重症化しにくい感染者は、決して重症化しないものとする。
(イ-3 )計算式は、「重症化しやすい感染者数」=「1日の感染者数」×0.15 となる。

「新規の重症者数」
(ウ-1)「新規の重症者数」は、「重症化しやすい感染者数」のうち常に0.10の割合(10%)であるとする。
(ウ-2)それ以外の残りの0.90の割合(90%)の重症化しやすい感染者は、決して重症化しないものとする。
(ウ-3)「新規の重症者数」としてカウントされるタイミングは、「1日の感染者数」としてカウントされてから、ちょうど7日後であるとする。
(ウ-4)計算式は、「新規の重症者数」=7日前の「重症化しやすい感染者数」×0.10 =7日前の「1日の感染者数」×0.15×0.10 となる。

「重症病床使用数」
(エ-1)「新規の重症者数」にカウントされた人は、重症者とカウントされた当日から重症者となり、重症病床を使用開始するとする。そして、14日間重症病床を使用し、15日目に重症者ではなくなり、重症病床使用を終了するとする。
(エ-2)重症病床は、重症者がベッドを空けた翌日には別の重症者の受け入れが可能な状態になるものとする。
(エ-2)上記の条件により、「仮想都市A-a15」においては、重症者は必ず重症病床を使用していることになる。よって、ある時点における「重症病床使用数」は「重症者の数」と一致する。
  (※「新規の重症者数」と「重症者の数」は異なります。言葉の使い分けに注意!)
   
(オ)仮想都市A-a15では、上記以外には、感染者や重症者は、全く発生しないものとする。


《今回のモデルの変更点》

今回は、上で説明した「仮想都市モデルA-a15」のうち、(エ-1)の条件設定(赤い文字)だけ変更したモデル①~③を作ります。

①重症者は21日間重症病床を使用し、22日目に重症者ではなくなるモデル 
 →仮想都市モデルA-bed21と呼ぶことにします。
②重症者は28日間重症病床を使用し、29日目に重症者ではなくなるモデル 
 →仮想都市モデルA-bed28と呼ぶことにします。
③重症者は35日間重症病床を使用し、36日目に重症者ではなくなるモデル 
 →仮想都市モデルA-bed35と呼ぶことにします。

また、元の「仮想都市モデルA-a15」については、重症病床の使用日数が14日間である点を強調するために改名して仮想都市モデルA-bed14と呼ぶことにします。こちらは呼び方が変わっただけで、計算式などは一切変わりません。

※ aの値は、今回の記事ではいずれのモデルでも a=0.15 という値を採用します。



〈計算例5〉4つの仮想都市モデルA-bed14、A-bed21、A-bed28、A-bed35を使って、それぞれ重症病床使用数を計算し比較してみます


《状況設定》
「1日の感染者数」が0人、10人、20人、・・・130人、150人、140人、・・・・20人、10人、0人という推移をした場合 の重症病床使用数を、4つのモデルを使ってシミュレーションすると・・・・


エクセルによる計算の過程・結果をまとめると 次の表のようになります。表の列B~列Fまでの数値は、前回の計算例3と全く同じですし、列Gに示されている「仮想都市モデルA-bed14」の計算結果も、モデルの呼び方を変更しただけなので、前回の記事の〈計算例3〉と全く同じ数値が並んでいるはずです。
列H、列I、列Jは、それぞれ列B~列Fまでの値を元に、A-bed21、A-bed28、A-bed35 のモデルで計算した結果を示しています。




(表をクリックすると拡大されます)
この記事で使用しているモデルの具体的な計算手順に興味のある方は、こちらの表を拡大してご覧下さい


計算結果をグラフで示すと以下のようになります。





《シミュレーション結果の説明》
「1日の感染者数」に0.15を乗じた値である「重症化しやすい感染者数」は、2020/1/2から徐々に増え、2020/1/16に22.5人でピークとなり、それ以降は徐々に減り、2020/1/31以降は0人となります。
重症化するのは「1日の感染者数」とカウントされてから7日後(例外なし)としているので、「新規の重症者」は2020/1/9になって初めて0.15人が計上され、その後は徐々に増え、2020/1/23にピーク(2.25人)となり、その後は徐々に減り、2020/2/7以降は0人となります。

「重症病床使用数」の各モデルの計算値(グラフの山の形)を比較すると




報道ではしばしば、「感染者数が減っても重症者数はなかなか減らない」、「症状の重い人が増えて入院が長期化すると重症病床は逼迫しやすい」といったことが言われますが、こうして結果を比較してみるとよく分かりますね。

このシミュレーションのやり方だと、重症者の全員が14日間ベッドを使用するとすれば、2020/2/20には重症病床使用数が0に戻る計算になりますが、もし重症者の全員が35日間ベッドを使用するとすれば、重症病床使用数が0に戻るのは、2020/3/12という計算になります。「1日の感染者数」が0に戻る2020/1/31から数えて1ヶ月半近くを要するという話ですね。
また、重症病床使用数のピークの値を比べた結果、重症者の全員が14日間ベッドを使用するとすれば、最大でも24.15床あれば足りる計算になりますが、もしも重症者の全員が35日間ベッドを使用するとすれば、最大で33.75床(約1.4倍)必要になることが分かります。


モデルでは、重症者が重症病床を使用開始するタイミングは、感染者として発表された日から7日後(例外なし)としていますが、現実には、感染確認時点で重症に近い方もいるでしょうし、重症化の兆候が見られても受け入れ先病院が見つからないなどで重症病床使用開始が遅れる場合もあるとのことで、実際のタイミングは様々でしょう。また、重症病床を使用する日数も2週間程度で済む人もいれば、1ヶ月以上かかる人もいるはずですが、重症状態が長期化する割合がどれくらいかという正確な数字をつかむのは、ちょっと素人では手に負えません。自分のような一般人が、公の情報を手がかりに、現実の都市の重症者数の推移をイメージする際は、今回作成したグラフの4本の曲線がミックスされたような曲線を思い描けば、近似的にはOKなのかな、と思っています。
(シミュレーションによる計算結果と実際の重症者数がどれくらい一致するかという比較・検討は、何回か後の記事でまとめる予定です。)


《個人的な感想》
このグラフを作成したとき、「もしかして計算式の入力ミスとかがあったのかな??」と疑って何度もチェックしてしまいました。
医療とか数学や統計に詳しくない自分みたいな者の素朴な日常感覚からすると、なんとなくシミュレーションの数値にだまされているような、受け入れがたいような結果に どうしても見えてしまうんですよね・・・・

だって、黒い実線で描かれている1日毎の「新規の重症者数」のグラフだけ見てると、めちゃめちゃ低い山ですよね!?一番ピークの2020/1/23の数値でも2.25人に過ぎない。
それが一体どうして重症病床使用数が24.15(A-bed14の場合)とか、33.75(A-bed35の場合)とかの大きな数字にまで膨らんでしまうのか。感覚的にはどうも受け入れがたく感じてしまう・・・・・

でも、表やグラフを見ながら落ち着いて理屈を考えてみれば、一見小さく見える「新規の重症者数」の数値でも、何日も何日も積み重なっていく間に、10倍~15倍の数値にまで膨らんでしまうということなんですね。


だから重症病床の逼迫ということが、専門家の間でこれほど大きく取り上げられるわけですね、納得です。


感染者数の推移と重症者数の推移には時間的なズレが生じること、毎日伝えられる「新規の重症者数」と「重症病床の使用数」の違いは、なかなかテレビの解説を聞くだけではイメージが湧かないので、けっこうたくさんの人が「どうも専門家のシミュレーションって大げさに危機感を煽っているんじゃないか?」といった思いを抱いてしまうようです。医療関係者の抱く危機感が、政治家や一般の人に伝わりにくく、経済活動のアクセル・ブレーキや緊急事態宣言のタイミングも狂ってきてしまう原因のひとつは、「シミュレーションで示されるシナリオが日常感覚で受け入れにくいものだから」かもしれません。

でも出てきた数値をじ~っと眺めていると、どうやら計算ミスはなさそうです。これからはシミュレーションが提示するイメージをもっと信頼して、自分の日常感覚の方を少し疑った方がよいだろうと思いました。



  

Posted by やまやま at 20:41Comments(0)その他

2021年02月26日

新型コロナ調べ(第1回)重症者数の推移を簡易的にシミュレーションするモデルの作成



久々のブログ更新です~

ブログタイトルは、「子育て応援」「農家の日記」と掲げていますが、それとはあんまり関係ない話?!が何回か続くかもです。

まあ、「子育て中の農家」にとっても、目が離せない問題ということで、このブログに こんな記事が紛れ込んでしまう点も 大目に見て頂ければヒ・ミ・ツ
  

何に関する記事かと言うと・・・
新型コロナの重症者数の推移をDIYで簡易にシミュレーションしてみた結果について、です。
このところ空いた時間に 結構時間かけて調べていたところで、自分としては だいぶ頭の整理が進んだところです。


医療現場や感染症専門の方から見らた、取るに足る内容かも!?ですが、せっかく調べた結果だし、同様の疑問を抱いている方もいるかもしれないので、ブログに掲載してみることにしました。


読んでいただく際の注意事項としまして、
この記事を書いている私は、医療分野の専門的知識はゼロ、ネットの公開資料以外に参考にした文献なども特にありません。
そういう人物が書いた記事だということを了解の上でお読みください。



今回は、作成したシミュレーションモデルの説明をした後、シミュレーションモデルの条件設定(「1日の感染者数」など)を少しずつ変えながら、重症病症使用数の推移を計算し、シミュレーションを使うメリットなども考えてみたいと思います。
コロナに関する公表資料を拾い集めながら素人がまとめた「個人的な自由研究」ノートを眺める気分で読んでもらえたら♪



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1 超簡易シミュレーションで大まかなイメージをつかむ

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いきなり現実にピッタリのシミュレーションを行うのはハードルが高すぎるので、
超簡易のシミュレーション用モデルを作って 大まかなイメージをつかもうと思います。

モデルに名前をつけておいた方が文章を書く上で何かと便利なので、最初のバージョンのモデルを「仮想都市モデルA-a15」と呼ぶことにします。「a=0.15という条件が常に満たされている仮想都市A-a15についてのモデル」、という意味です。

仮想都市という言葉をわざわざ使う理由は、このモデルの計算過程で現れる数値はどれも、現実の状況調査を踏まえた公表値とは異なるものだという点を強調するためです。現実の世界には存在しない仮想都市で、モデルの前提条件が完全に満たされている仮想都市で、新型コロナが流行したらどうなるかをシミュレーションしているという点を常に頭の片隅に置きながら、読み進めてくださいね!




「仮想都市モデルA-a15」の説明



こむずかしい説明は嫌い、数式とかもあまり考えたくない、という方のために モデルの中身を超簡略化して説明すると・・・・・
仮想都市モデルA-a15では、「1日の感染者数」のうち、0.15の割合(15%)の人は重症化しやすいと見なされますが、実際に重症化するのは、その15%のうちの常に0.10の割合(10%)の感染者です(例外なし!)、そういう仮想都市A-a15があるものと想像してください。また、重症化する人は例外なく、自身が「1日の感染者数」としてカウントされた日の1週間後(7日後)に重症者となり、その日の「新規の重症者数」としてカウントされます。ベッド(重症病床)の使用は「新規の重症者数」とカウントされた当日からすぐに開始し、14日間にわたってベッド(重症病床)を使用します(これも例外なし!)、そういう規則正しい流れが全ての人々に関して完璧に成立しているのが仮想都市A-a15であるとご理解ください。





上の説明をもうちょっと詳細に説明すると・・・・・・

次の(ア)~(オ)の条件が完全に満たされている仮想都市A-a15があるものと想定します。

「1日の感染者数」
(ア)仮想都市A-a15のコロナ感染者は、もれなく「1日の感染者数」としてデータが公表されているものとする。

「重症化しやすい感染者数」
(イ-1)「重症化しやすい感染者数」は、「1日の感染者数」のうち常に0.15の割合(15%)であるとする。
(イ-2)それ以外の残りの0.85(85%)の重症化しにくい感染者は、決して重症化しないものとする。
(イ-3 )計算式は、「重症化しやすい感染者数」=「1日の感染者数」×0.15 となる。

「新規の重症者数」
(ウ-1)「新規の重症者数」は、「重症化しやすい感染者数」のうち常に0.10の割合(10%)であるとする。
(ウ-2)それ以外の残りの0.90の割合(90%)の重症化しやすい感染者は、決して重症化しないものとする。
(ウ-3)「新規の重症者数」としてカウントされるタイミングは、「1日の感染者数」としてカウントされてから、ちょうど7日後であるとする。
(ウ-4)計算式は、「新規の重症者数」=7日前の「重症化しやすい感染者数」×0.10 =7日前の「1日の感染者数」×0.15×0.10 となる。

「重症病床使用数」
(エ-1)「新規の重症者数」にカウントされた人は、重症者とカウントされた当日から重症者となり、重症病床を使用開始するとする。そして、14日間重症病床を使用し、15日目に重症者ではなくなり、重症病床使用を終了するとする。
(エ-2)重症病床は、重症者がベッドを空けた翌日には別の重症者の受け入れが可能な状態になるものとする。
(エ-2)上記の条件により、「仮想都市A-a15」においては、重症者は必ず重症病床を使用していることになる。よって、ある時点における「重症病床使用数」は「重症者の数」と一致する。
  (※「新規の重症者数」と「重症者の数」は異なります。言葉の使い分けに注意!
   
(オ)仮想都市A-a15では、上記以外には、感染者や重症者は、全く発生しないものとする。





エクセルの計算に慣れた方なら、割と簡単にシミュレーションモデルを作れるのではないかと思います。ご自身でDIYの精神でシミュレーションモデルを作成し、aやbの数値を変更しつつグラフをいくつか書き比べると、感染者数と重症者数の関係についての理解が深まるのでは、と思います。



〈計算例1〉仮想都市モデルA-a15を使って重症病床使用数を計算してみる

《状況設定》
仮想都市A-a15「1日の感染者数」が0人から急に100人という状態になり、そのまま「1日の感染者数」100人がずっと継続した場合の重症病床使用数の推移をシミュレーションすると・・・・

エクセルによる計算の過程・結果をまとめると 表1のようになります。自身で計算もしてみたい方は、表1や表2をじっと眺めて、各列の計算式を考えてみてください。文章ではなかなか説明しづらいので・・・・


(表をクリックすると拡大されます)


この表1のデータのうち、列D、列F、列Gの3つのデータをグラフで示すと次の図のようになります。





《シミュレーション結果の説明》
単純なグラフですが、この仮想都市A-a15のような条件の都市で、もし「1日の感染者数」が100人で高止まりとなった状態が続くと、「重症病床使用数」はどんな推移をたどるのかなどが容易にイメージできるかと思います。
1月1日以降、毎日15人の「重症化しやすい感染者」が発生していますが、重症化するのは7日後としているので、「新規の重症者」は1月8日になって初めて1.5人が計上されています。
「重症病床使用数」は1月7日まではゼロが続き、「新規の重症者数」が1.5人となる1月8日以降は毎日1.5人ずつ増え続け、1月21日にピーク(21人)に達し、1月22日以降は、最初の頃の「新規の重症者」がベッド使用を終了するマイナス分と、新たに発生し続けている「新規の重症者」がベッド使用を開始するプラス分とがちょうど釣り合う状態になるので、21人のまま高止まりになります。


《現実とシミュレーションの違い》
一方、現実の都市では、「1日の感染者数」としてカウントされた方が、重症者として計上されるタイミングが1週間であるとは限りませんし、重症病床使用開始のタイミングも、ベッドを使用し続ける日数も、個々の重症者の症状や、受け入れ先病院の事情等で変わってくるようです。「新規の重症者数」の計算値も、このモデルのように単純に、〈7日前の「1日の感染者数」×a×b〉といった簡単すぎる計算式で表わせるものではなく、様々な条件(たとえば、感染者数に占める高齢者の割合など)にも左右されているだろうと思われます。


《シミュレーションモデルを作成するメリット》
そういうことを承知の上で、あえてモデルを使って計算してみることにはメリットもあると思います。
この例のようにシミュレーションでは、知りたい状況を自由に設定することができます。現実の都市では「1日の感染者数」が100人ピッタリで1ヶ月推移する、なんてことは起こったことがないけど、こういう極端かつ単純な状況をひとつずつ確認してみることで、感染者数と重症者数の関係が鮮明にイメージできるようになると思います。
また、現実に公表されている過去~現在のデータと、シミュレーションの計算結果とがある程度一致するようなシミュレーションモデルの作成に予め取り組んでおくと、将来的にこういう状況が起き場合にベッド数はいくつ必要になるか、などの想定をすることにも役立つでしょう。

そんなわけで、この後もシミュレーションの条件設定を少しずつ変更しながら、グラフをいろいろ作成してイメージを膨らませていきます。

計算例2仮想都市モデルA-a15のaの値を変更したモデルを使って計算してみる

《状況設定》
仮想都市A-a15aの値だけを変更した場合 重症病床使用数のシミュレーション結果はどう変わるか・・・・

仮想都市A-a15では、「1日の感染者数」のうち、常に0.15の割合(15%)が「重症化しやすい感染者数」として計上していましたが、このaの値に変更を加えると、シミュレーション結果はどうなるか、グラフを書いて確認しておきます。
a=0.20に変更したモデルを「仮想都市モデルA-a20」、
a=0.25に変更したモデルを「仮想都市モデルA-a25」、
a=0.30に変更したモデルを「仮想都市モデルA-a30」と呼ぶことにして、
それぞれのモデルを使って先ほどと同様に、「1日の感染者数」が100人の状態が継続した場合の重症病床使用数の推移を計算して比較した結果が下の表とグラフになります。



(表をクリックすると拡大されます)





計算式を見たら当然と言えば当然なのですが、a=0.15という元々の値を、a=0.30という2倍の値に変更すると、計算される「重症病床使用数」も2倍になることが理解できます。



〈計算例3〉仮想都市モデルA-a15を使ってもう少し複雑な感染状況について計算をしてみます。

《状況設定》
「1日の感染者数」が0人、10人、20人、・・・130人、150人、140人、・・・・20人、10人、0人という推移をした場合 の重症病床使用数を、「仮想都市モデルA-a15」を使ってシミュレーションすると・・・・


エクセルによる計算の過程・結果をまとめると 次の表のようになります。「1日の感染者数」の数値を変更したのみで、計算式などはすべて計算例1の時と全く同じですが、計算例1の表と比較すると、かなり複雑になりました。
なお、計算式1のときは1ヶ月分の計算結果を示しましたが、今回は約2ヶ月分を示しています。



(表をクリックすると拡大されます)
この記事で使用しているモデルの具体的な計算手順に興味のある方は、こちらの表を拡大してご覧下さい

《表の計算式の補足説明》は、以下を拡大してご覧下さい。








《シミュレーション結果の説明》
計算例3も単純な形のグラフですが、この仮想都市A-a15のような条件の都市で、もし「1日の感染者数」が山型に推移すると、「重症病床使用数」はどんな推移をたどるのかなどが容易にイメージできるかと思います。
2020/1/2~1/30までの約1ヶ月間、感染者が発生している設定ですが、重症化するのは7日後としているので、「新規の重症者数」は2020/1/9に初めて計上されています。また、「新規の重症者数」がピークとなるのは、このモデルだと「1日の感染者数」がピークとなる日2020/1/16からちょうど7日後の2020/1/23となります。

「重症病床使用数」の方は、2020/1/8までは0が続き、2020/1/9以降増え続け、2020/1/29~2020/1/30にピークに達し、それ以降は、減少に転じます。0になるのは2020/2/20以降なので、1日の感染者が0になっても重症者はかなり後まで0にはなりません。
報道でも「感染者数が減ったとは言え、まだ重症者数はあまり減っていないので油断はできない」などが言われていますが、こういう単純設定のシミュレーションモデルでも、そうした傾向は表現されています。


〈計算例4〉 同様に、仮想都市モデルA-a15、A-a20、A-a25、A-a30、を使うとどうなるでしょう?

《状況設定》
「1日の感染者数」が0人、10人、20人、・・・130人、150人、140人、・・・・20人、10人、0人という推移をした場合 の仮想都市A-a15、A-a20、A-a25、A-a30 のそれぞれの重症病床使用数をシミュレーションすると・・・・




(表をクリックすると拡大されます)





《シミュレーション結果の説明》
計算例4は、仮想都市A-a15および、仮想都市A-a20、A-a25、A-a30を比較したもので、aの値が倍になれば、計算される「重症病床使用数」の値も倍になるという様子を改めて確認できました。



《第1回目の感想》
自分で計算するだけなら グラフを次々に作るだけでテンポよく作業進むのですが、計算過程や計算結果を 他の人にも分かるように説明しようとか、なるべく誤解を与えないように気をつけながら書こうとすると、こんなに時間がかかるのですね・・・。

一気に終わりまで書けるかと思ったら、まだまだ1合目くらいかも??

まだまだ調べた結果の計算は続きますが、今回はひとまずここまでです。

やりかけてしまったことなので、自分なりに一段落と思えるところまで記事の続きを掲載できるようにがんばります。  

Posted by やまやま at 23:10Comments(0)その他

2019年10月07日

10月12日(土) 稲刈り(など)参加者募集♪

久しぶりの畑の活動のお知らせです。



今回は、何をメインの活動にしようか迷っています・・・・
どうも、ごった煮みたいな活動メニューとなりそうです。

そんなわけで、それぞれに興味のある作業で、
秋の空のもと、気分よく過ごしていただければ~




日時 : 10月12日(土)  10時~13時半頃まで

天候不良の場合は中止
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生、(中学生以上もどうぞ♪))

内容 : ①稲刈り
       ちょっとだけお米ができましたので、
       やりたい方は、一緒に刈りましょう♪ 
      
      ②羽釜で、枝豆入りごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。
       ※ 白ご飯も炊きます

      ③カエルや虫を探したり。      
             
      ④ひょうたんを使った工作など。    
      
服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。

       
持ち物: お米(参加者1名につき1合)
      飲み物、おかず(各家庭で食べる分)、はし、
      お皿(ご飯用)、タオル、着替え、水遊び用の脱げにくい靴
      レジャーシート
     
            
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。
   畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませた上で ご参加ください。
   ご不便おかけしますが、よろしくお願いします!


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   




  

Posted by やまやま at 15:34Comments(0)活動予定・お知らせ

2019年05月30日

6月9日(日)畑で遊びます!

6月の畑の活動のお知らせです。


暑さが増してきました!
田んぼの準備も着々と進んで・・・・という時期のはずが、
今年はなんと、まだお米の苗が発芽してきません大泣き
水やりの失敗か、発芽能力の落ちた種をまいてしまったのか・・・
また別の種をまき直してみようかな。

イネがなくても、とりあえず、
ちょっとだけでも水遊びができるといいなぁ、と企んでいます。




日時 : 6月9日(日)  10時~13時半頃まで

天候不良の場合は中止
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生、(中学生以上もどうぞ♪))

内容 : ①おいしい黒豆ごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。

      ②カエルや虫を探したり。      
             
      ③種まきいろいろ。

      ④水遊び、なわとび、ボール遊び、工作など
       
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。
      

   
       
                       
持ち物: お米(参加者1名につき1合)
      飲み物、おかず(各家庭で食べる分)、はし、
      お皿(ご飯用)、タオル、着替え、水遊び用の脱げにくい靴
      レジャーシート
     
            
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。
   畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませた上で ご参加ください。
   ご不便おかけしますが、よろしくお願いします!


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   





  

Posted by やまやま at 13:00Comments(0)活動予定・お知らせ

2019年04月23日

4月28日(日) ライ麦畑で遊ぼう♪

まもなく大型連休ですね!
すでに連休中の予定を立てられた方も多いかと思いますが、
予定に隙間があったら ぜひ畑に遊びに来て下さいね。

4月の畑の活動のお知らせです。


ライ麦が子供の背丈ほどに伸びてきました!
細く長いライ麦の茎のカーテンに隠れて
かくれんぼなどできそうです♪




日時 : 4月28日(日)  10時~13時半頃まで

天候不良の場合は中止
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生、(中学生以上もどうぞ♪))

内容 : ①おいしい黒豆ごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。

      ②春の草花で遊んだり、カエルや虫を探したり。      
             
      ③七輪で○○焼き
       毎度恒例の七輪で焼きたいものあれば
       持参していただいてもOKです♪
       他の家の子が食べたそうに近づいてくるかもしれませんが、
       ご了承ください。

      ④なわとび、ボール遊び、工作など
       
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。
      

   
       
                       
持ち物: お米(参加者1名につき1合)
      飲み物、おかず(各家庭で食べる分)、はし、
      お皿(ご飯用)、タオル、着替、レジャーシート
      七輪で焼きたいもの
     
            
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。
   畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませた上で ご参加ください。
   ご不便おかけしますが、よろしくお願いします!


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   





  

Posted by やまやま at 13:00Comments(0)活動予定・お知らせ

2019年03月15日

2019年3月24日(日) 畑で遊ぼう!参加者募集

日中はずいぶん春らしい暖かい時間が増えてきました。
地面を覆う野草や野菜の緑が鮮やかです!

3月の畑の活動のお知らせです。

今年度の締めくくりに、餅つきましょう!雪




日時 : 3月24日(日)  10時~13時半頃まで

天候不良の場合は中止
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生、(中学生以上もどうぞ♪))

内容 : ①おいしいごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき0.5合ずつ
       持参してください。

      ②昨年収穫した餅米で、お餅つきをして、みんなで食べます。 
       あまりたくさんないので、参加人数によっては、少しずつになるかも、です。      
             
      ②たき火
       このところ、毎度恒例になってますが、
       七輪やたき火で焼きたいものあれば
       持参していただいてもOKです♪
       他の家の子が食べたそうに近づいてくるかもしれませんが、
       ご了承ください。

      ③なわとび、ボール遊び、工作など
       
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。
       
                       
持ち物: お米(参加者1名につき0.5合)
      飲み物、おかず(各家庭で食べる分)、はし、
      お皿(ご飯用)、お椀(味噌汁用)
      タオル、着替、レジャーシート
      たき火で焼きたいもの
     
            
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。
   畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませた上で ご参加ください。
   ご不便おかけしますが、よろしくお願いします!


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   





  

Posted by やまやま at 13:05Comments(0)活動予定・お知らせ

2019年02月14日

2019年2月 寒い中、よく遊びました!

2月10日の活動の様子です。

寒かったですが、よく遊びました。

小さい子(幼児)、大きい子(小学生)、大人 総勢20名弱で、
たき火、サッカー、木工、卵の殻の工作、魚釣りごっこなど
それぞれに興味があるところに足を運んで、

10時頃から集まり始めて、
最後まで残っていた小学生たちは、
なんと午後4時半頃まで、

なんにもなさそうな畑で、ず~っと楽しそうに
大人がとうとう寒さに耐えきれずに「帰ろう」と言い出すまで、
なんだかんだと遊び続けていました。


























  

Posted by やまやま at 13:00Comments(0)活動の様子

2019年01月26日

2019年1月の活動の様子

ここのところ ずっと 
活動中の写真をブログに載せるのを
さぼっていましたが、

今年こそは、「子育て応援」&「農家の日記」という
ブログタイトルに負けないような
情報発信を もうちょっとガンバロー、と思っています。

飽きっぽいので、いつまで続くか分かりませんが、
記事書く時間をなるべく作って、なるべく省エネで、
ブログ更新しますね。

というわけで、2019年、最初の活動報告です拍手
先月(2019年1月)の畑の活動の様子
をアップします。コメントなし、写真のみですがニコニコ


















  

Posted by やまやま at 07:00Comments(0)活動の様子

2018年11月27日

12月8日(土) 畑でたき火 参加者募集♪

だいぶ寒くなってきました。

先週の朝、畑に行ってみたら
野菜の上に真っ白く霜が降りていて、
最近までどうにか頑張っていたナスやカボチャも
とうとう枯れてしまったようです。

カエルも土の中にもぐって冬眠中。

夏のものが姿を消して、これから春までの間、
畑の主役は、水菜とか白菜などの冬野菜になります。

秋の初めは雨をいっぱい浴びて
調子良く育っていきそうに見えた冬野菜たちですが
ここ1ヶ月ほどの間、やけに雨が少ないので、
ちょっと勢い弱まってますが・・・

我が家で食べる分と、
いつも野菜を買ってくれる方々に
お届けする分はなんとか確保できていますピカピカ

さて、12月の畑の活動のお知らせです。

日時 : 12月8日(土)  10時~13時半頃まで

天候不良の場合は中止
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生くらいまで)

内容 : ①羽釜でおいしいごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。       
             
      ②たき火
       やき芋したり、
       木の板や竹を焦がして磨いて看板作ったり。

      ③コスモスや朝顔の花で遊んだり、虫を探したり。
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。
 
                       
持ち物: お米(参加者1名につき1合)
      飲み物、おかず、はし、お皿
      タオル、着替、レジャーシート
     
            
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。
   畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませてきてご参加ください。


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   






  

Posted by やまやま at 14:09Comments(0)活動予定・お知らせ

2018年10月26日

11月3日(土) 脱穀&稲刈り

10月に稲刈りして天日で乾燥中の餅米を
脱穀します。

昔ながらの足踏み脱穀機で、
稲ワラから米粒をはじき飛ばしましょう~。

田んぼには、先月刈った餅米の他に
まだ紫黒米が刈らずに残っています。
こちらの稲刈りも同時並行で進めます。

日時 : 11月3日(土)  10時~13時半頃まで

天候不良の場合は中止
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生くらいまで)

内容 : ①たき火&羽釜で豆&芋入りごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。       
             
      ②脱穀&稲刈り
       鋸鎌や軍手をお持ちの方は持参してください。

      ③間引き菜の収穫と味見♪
        白菜や水菜などの摘みとって味見♪

      ④虫探し
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。
 
                       
持ち物: お米(参加者1名につき1合)
      飲み物、おかず、はし、お皿
      タオル、着替、レジャーシート
      (以下、あるとよいもの) 軍手、子供用軍手、鋸鎌

      ※ 鎌、軍手は、一応こちらでも用意しますが
       数量に限りがあります。
      
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませてきてご参加ください。


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   






  

Posted by やまやま at 14:55Comments(0)活動予定・お知らせ

2018年10月12日

10月20日(土) 稲刈り!参加者募集

9月の活動は台風直撃だったので
中止になりました~。

というわけで、田植え以来の
久しぶりの活動となります。

先月は彼岸花が咲き乱れている景色を
楽しんでもらおうと思っていましたが、
畦を真っ赤に彩っていた花たちも、
月末までには見事に枯れてしまいましたなき

でも気を取り直して、稲刈り、稲刈り♪

今年の冬もおいしい餅を食べましょう!!

日時 : 10月20日(土)  10時~13時半頃まで

天候不良の場合は10月21日(日)に順延
 
*中止や延期の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生くらいまで)

内容 : ①羽釜でおいしい○○入りごはんを炊きます
       (○○が何になるかは当日のお楽しみ!)
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。       
             
      ②稲刈り!
       鋸鎌や軍手をお持ちの方は持参してください。

      ③コスモスや朝顔の花で遊んだり、虫を探したり。
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。
 
                       
持ち物: お米(参加者1名につき1合)
      飲み物、おかず、はし、お皿
      タオル、着替、レジャーシート
      (以下、あるとよいもの) 軍手、子供用軍手、鋸鎌

      ※ 鎌、軍手は、一応こちらでも用意しますが
       数量に限りがあります。
      
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませてきてご参加ください。


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   






  

Posted by やまやま at 15:31Comments(0)活動予定・お知らせ

2018年09月18日

9月30日(日) 畑で遊びます♪ ~参加者募集~

久しぶりの活動のお知らせです。

あちらこちらに真っ赤な彼岸花の咲く季節となりました。

畑では秋・冬の野菜の種を順々にまいたりしています。

6月に植えた田んぼの稲にも穂が出ていますよ。

行事シーズン、行楽シーズンで週末の予定も
目白押しの時期ですが、お暇な方はぜひ
畑で秋の雰囲気をたっぷり浴びに来ていただければ♪


日時 : 9月30日(日)  10時~13時半頃まで

(雨天の場合は中止)
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生くらいまで)

内容 : ①羽釜で黒豆入りごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。       
             
      ②枝豆の収穫 & 試食

      ③彼岸花や朝顔の花で遊んだり、虫を探したり。

      ④葉っぱや花びらなどを材料に、紙づくりしてみます♪
        
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴でお越しください。
 
                       
持ち物: 飲み物、おかず、はし、餅用のお皿
      タオル、着替)、レジャーシート
      軍手、子供用軍手
      
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。畑から車で3分ほど南にある
   セブンイレブン(29号線沿い・下伊勢信号のところ)などで
   トイレを済ませてきてご参加ください。


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   






  

Posted by やまやま at 14:00Comments(0)活動予定・お知らせ

2018年05月31日

6月16日(土) 田植え・参加者募集中

6月の活動のお知らせです。

双葉ソラマメ収穫も終盤を迎えています。

双葉他の畑より1か月分くらい小さい夏野菜の苗たちも
畑の草の伸びとともに、だんだん勢いづいてきました。

双葉カーネーション、そろそろ咲くかなぁ??

そんな中、6月後半の活動は、いよいよ田植えです。


日時 : 6月16日(土)  10時~13時半頃まで

(少雨決行、強雨の場合は6月23日(土)に延期。)
 
*中止の際は、参加申し込み頂いた方に電話で
 連絡させていただきます。

場所 : 姫路市林田町下伊勢の畑(地図参照)

対象 : 親子(幼児~小学生くらいまで)

内容 : ①羽釜で黒豆入りごはんを炊きます
       白米を2歳以上の参加者1名につき1合ずつ
       持参してください。       
             
      ②田植え
        草の生えている、耕していない地面に
        稲を1本ずつ植えていきます。
        長靴または濡れてもよい運動靴が必要です。

      ③水遊び!!
        田んぼに水を入れながらじゃぶじゃぶ遊びましょう~ピカピカ
        水着持参がおすすめです♪        
      
      服装 : 野外での活動です。
      動きやすく汚れてもよい服装(子供は水着もOK)、
      帽子、長そで、長ズボン、長靴 でお越しください。
      
      陽射しが強い時期です。
      日焼け対策や帽子をお忘れなく&飲み水は多めに。
                 
持ち物: お米(2歳以上の参加者1名につき1合、
      飲み物、おかず、はし、
      帽子、タオル、着替え用の服・靴、(水着)、
      レジャーシート、軍手、子供用軍手
      水遊びグッズ(あれば)
      
参加費: 親子(大人1名、子ども1名分)で1000円
      2歳以上の家族が1名増える毎に+400円
      (材料費、イベント保険代含む)
           
申込み: 前日までに 参加者の人数とお名前を
      山田(090-8059-3208)までご連絡ください。


※ 畑にはトイレがありません。
近くのコンビニなどで済ませてきてくださいね。


畑の場所 ↓ 稲葉マシナリーさんの裏(川沿い)です。   






  

Posted by やまやま at 11:57Comments(0)活動予定・お知らせ