名古屋工業大学、東北大学および東京電機大学の共同研究グループは、気象データ等をスーパーコンピュータに入力して熱中症搬送者数を再現する技術を用いて、大都市圏における2020年夏の増減にかかる影響要因を特定した。当該技術は、気象データから人体の深部体温変化・発汗量を推定するモデルに基づき、地域の人口や年齢分布等を考慮した熱中症搬送者数の予測ができるもので、高齢者の熱中症リスク評価への活用可能性が実証されている（Kodera, S. et ai., 2019）。今回、同研究グループは、気象データと人口動態モバイルデータによる計算を行い、これまで不明瞭であった大都市圏の2020年夏の熱中症搬送者数に対するコロナ禍の影響解明に取り組んだ。1都・1府・2県の屋内・屋外の搬送者数をシミュレーションした結果、実績値の推移と同様の傾向が再現され、2つのトレンド（気象条件・人口動態）比較によって人流の停滞による影響は総じて小さかったことや、都府県ごとの特性が判明した。一方、モデルの目的変数に基づく考察によって、急減な気温上昇やステイホームに伴う暑熱順化の遅れなどの「複合的な影響」の可能性が示唆されたという。