平成28年度に東京都が行った，花粉症患者実態調査によると，都内におけるスギ花粉有病率は48.8%と推定され，近年，増加傾向にある．スギ花粉量の日変動と気象条件の関係性についての研究（稲村ほか，2010）や，シミュレーションを用いた花粉分布予測の研究（川島，2002）が行われているが，ある特定の範囲で花粉の空間分布パターンを分類し，解析している研究は少ない．そこで，本研究では，統計的手法を用いて，関東地方の花粉濃度の空間分布をパターン分類し，分類されたグループごとの気象対応特性を明らかにする．
まず，NTTドコモから提供していただいた，環境センサーネットワークの花粉時別データのうち，花粉濃度の低い事例を除いた，解析対象事例に対して，データを対数に変換し，主成分分析を行った．次に，第1～6主成分の主成分スコアを用いた，6次元空間でクラスター分析を行い，分布パターンをグループ分類した．さらに，グループごとに，メソ数値予報モデルGPVの地上風のデータを用いて，風の流跡線図を作成し，事例解析を加えて，各グループの特性を明らかにした．本研究における解析対象期間は，2012～2013年の2～5月である.
主成分分析の結果，第1主成分は平均分布に近いパターンで全体的な変動，第2主成分は北西-南東方向の変動，第3主成分は南部とその他地域との相対変動で，寄与率はそれぞれ40%，7.5%，4.5%であった．第4主成分以下は時間，空間的な局地変動バターンと考えられ，寄与率も小さかった．第6主成分までの累積寄与率は，59%である．
クラスター分析の結果，花粉濃度が相対的に小さい順に，A ～Dの4個に分類できた．時別頻度に注目すると， 9～18時の日中に，相対的に濃度が大きくなることが分かった（図1）．相対的に花粉濃度が大きく，事例数が多いB，C をそれぞれ7個，5個に分類し，合計で14個に分類した．太平洋側と南部で濃度が相対的に大きくなるグループC5について，千葉を始点とした流跡線を解析してみると，北西と南西の2成分の流跡線が多くみられる（図2）．それぞれの成分について，他のグループとの前後関係を用いて比較したところ，北西，南西成分ともに，C5に継続性があることから，主に茨城県，千葉県の花粉源の影響があると考えられる．また，北西成分においては，他のグループからC5に移るパターンも存在していたため，北～西部の花粉源の影響も合わせて考えられる．このことは，実際の花粉濃度推移図やC5の前後数時間の花粉濃度平均図からも確認できた．
