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J-GLOBAL ID：202202211308226161   整理番号：22A0550504

音声生成エアロゾル沈降時間とウイルス生存率はCOVID-19伝播予測を改善することができる【JST・京大機械翻訳】

Speech-generated aerosol settling times and viral viability can improve COVID-19 transmission prediction

著者 (4件)： Gu Alan Y. (Linde Laboratories, California Institute of Technology, Pasadena, California 91125, USA. [e-mail]) ,  Zhu Yanzhe ,  Li Jing ,  Hoffmann Michael R.
資料名： Environmental Science: Atmospheres  (Environmental Science: Atmospheres)
巻： 2  号： 1  ページ： 34-45  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6470A  ISSN： 2634-3606  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト音声中の液滴は数分間空気に懸濁することが見出され,一方,研究はSARS-CoV-2ウイルスが1時間以上にわたって実験的に生成したエアロゾルにおいて感染性であることを示唆する。しかし,地域発生と天候影響ウイルス含有音声発生エアロゾル特性(例えば沈降時間やウイルス生存率)の間の大規模関連の欠如は,適切な感染制御対策の政策決定を困難にする。ここでは,日常感染の時系列と,発話により生産されるウイルス含有粒子の沈降時間の相関を検討した。毎日の気象条件によって影響を受けるStokes-Cunningham方程式によって決定された特性液滴沈降時間は,局所気象データに基づいて推定した。日常感染データは,確立された感染時間枠に基づく局所報告症例から較正された。線形回帰,ベクトル自己回帰,単純な再発ニューラルネットワーク,および長い短期記憶モデルは,予測の日前5日にわたる沈降時間とウイルス生存率を用いて,1シグマ間隔内の伝送速度を予測する。気象変調伝送の展望から,以前の健康科学研究による検証は,航空機搭載エアロゾル伝送がSARS-CoV-2の拡散のための重要な経路であることを補強する。さらに,歴史的気象データは,感染拡大率の予測精度を改善することができた。Copyright 2022 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 液滴 ,  *エアロゾル ,  懸濁液 ,  *沈降 ,  気象 ,  ニューラルネットワーク ,  *ウイルス ,  ヒト ,  気象データ ,  気象条件 ,  伝送速度 ,  感染 ,  *生存率 ,  発話
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ウイルスの生理一般  (EG04041H) ,  粒状物調査測定  (SB03060E) ,  ウイルス学一般  (EG04010J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 音声生成 ,  エアロゾル ,  沈降 ,  ウイルス ,  生存 ,  伝播 ,  予測