都道府県を選択してください
今後1週間の予測値 年
- 過去7日
- 過去14日
- 過去30日
- 全期間
今年の搬送者数の予測値を1週間後まで表示します。
1週間ごとの予測値と実測値 年
- 全期間
今年の搬送者数の予測値と実測値(1週間合計)の比較を行います。
過去の実測値と予測値 前年度以前
- 全期間
前年度以前の搬送者数の予測値と実測値(1日ごと)の比較を行います。
-
2025/5/8
お知らせ
日本地図の色分け方法を変更しました。
色分け方法の詳細はこちらをご確認ください。 -
2025/5/8
お知らせ
47都道府県のデータを追加しました。
-
2024/8/8
お知らせ
平均気温の実測値の参照元を変更しました。
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2024/8/2
修正
福岡県の予測値を修正しました。
-
2024/8/1
新機能
新たに岐阜県と三重県の予測も表示できるようになりました。
データの更新期間・更新時間
4/1~9/30の期間で深夜2時頃にデータ収集・予測値の計算を開始し、3時頃に反映されます。
PCであれば画面左、スマートフォンであれば画面上部、県名の下に表示される日付が最新の予測値の日付を示しています。
グラフの種類 | 更新頻度 | 更新期間 |
---|---|---|
今後1週間の予測値 | 毎日 | 5/21~9/30 |
1週間ごとの予測値と実測値 | 週1回(火曜日頃) | 6/1頃~9/30頃 |
過去の実測値と予測値 | 年1回 | 年末頃 |
2024年の愛知県のデータを表示したグラフです。



使用データの参照元
使用データは以下のリンクをご覧下さい。
*予測平均気温は、予測最高気温と予測最低気温の平均で算出しています。
データの種類 | 参照元 |
---|---|
平均気温の実測値 |
気象庁(~2024/08/06)
OpenWeather |
平均気温の予報 | 気象庁 |
今年度の搬送者数 (1週間合計) |
総務省消防庁 |
過去の搬送者数 (1日ごと) |
総務省消防庁 |
日本地図の色分け方法
都市によって搬送者数が異なることから、日本地図の色分けはその都市の過去5年間の最大値の平均と比較して5段階で色分けしています。
相対値 | 色 |
---|---|
~5% | #404040 |
5%~20% | #ffc312 |
20%~40% | #ff770d |
40%~70% | #e10000 |
70%~ | #bb3bcf |
気温データで使用している都市
都道府県 | 都市 | 都道府県 | 都市 |
---|---|---|---|
北海道 | 札幌市 | 富山県 | 富山市 |
青森県 | 青森市 | 石川県 | 金沢市 |
岩手県 | 盛岡市 | 福井県 | 福井市 |
宮城県 | 仙台市 | 山梨県 | 甲府市 |
秋田県 | 秋田市 | 長野県 | 長野市 |
山形県 | 山形市 | 岐阜県 | 岐阜市 |
福島県 | 福島市 | 静岡県 | 静岡市 |
茨城県 | 水戸市 | 愛知県 | 名古屋市 |
栃木県 | 宇都宮市 | 三重県 | 津市 |
群馬県 | 前橋市 | 滋賀県 | 大津市 |
埼玉県 | さいたま市 | 京都府 | 京都市 |
千葉県 | 千葉市 | 大阪府 | 大阪市 |
東京都 | 新宿区 | 兵庫県 | 神戸市 |
神奈川県 | 横浜市 | 奈良県 | 奈良市 |
新潟県 | 新潟市 | 和歌山県 | 和歌山市 |
鳥取県 | 鳥取市 | 香川県 | 高松市 |
島根県 | 松江市 | 愛媛県 | 松山市 |
岡山県 | 岡山市 | 高知県 | 高知市 |
広島県 | 広島市 | 福岡県 | 福岡市 |
山口県 | 山口市 | 佐賀県 | 佐賀市 |
徳島県 | 徳島市 | 長崎県 | 長崎市 |
熊本県 | 熊本市 | 宮崎県 | 宮崎市 |
大分県 | 大分市 | 沖縄県 | 那覇市 |
鹿児島県 | 鹿児島市 |
予測方法に関して
予測方法に関しては以下のリンクをご覧ください。-
47都道府県における推定および地方における推定誤差
T. Matsuura, S. Kodera, and A. Hirata, “Predicting Heat-related Morbidity in Japan through Integrated Meteorological and Behavioral Factors,” Environmental Challenges, vol. 18, article no. 101106, 2025. -
8都道府県における推定
A Takada, S Kodera, K Suzuki, M Nemoto, A Hirata, "Estimation of the number of heat illness patients in eight metropolitan prefectures of Japan: Correlation with ambient temperature and computed thermophysiological responses," Frontiers in Public Health 11, 1061135, 2023. -
名古屋市における推定
T. Nishimura, E. A. Rashed, S Kodera, H. Shirakami, R. Kawaguchi, K Watanabe, M. Nemoto, A. Hirata, “Social implementation and intervention with estimated morbidity of heat-related illnesses from weather data: a case study from Nagoya City, Japan,” Sustainable Cities and Society 74, 103203, 2021 -
高齢者搬送者数の推定
S Kodera, T Nishimura, EA Rashed, K Hasegawa, I Takeuchi, R Egawa, A. Hirata, “Estimation of heat-related morbidity from weather data: A computational study in three prefectures of Japan over 2013-2018,” Environment international 130, 104907, 2019
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