Zahlen & Fakten zu SARS-CoV-2 (Corona Virus)

Quote from woodpecker

In Finnland gibts grade verdammt wenig Sonne, dennoch gute Zahlen.

Brasilien hat viel Sonne, aber schlechte Zahlen.

Ich will damit nicht sagen dass Sonne keine Rolle spielt, aber mir scheint das wie an der Börse:

Irgendwas macht die Ansteckungen, und die Erklärung wird halt erst danach gesucht und vermeintlich gefunden.

Länder/Regionen die grade super dastanden sind plötzlich schlecht. Und umgekehrt.

Dann wieder ist eine Region mehrfach hintereinander "dran", andere kommen nie an die Reihe usw.

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Meiner Meinung nach ist Vitamin D ein Faktor von vielen, welcher die Verbreitung verhindert.

Soweit ich informiert bin, werden in Finnland die Nahrungsmittel mit Vitamin D angereichert.

Inden ist doppelt so dicht besiedelt, wie Deutschland. Hingegen sind die nordischen Länder sehr dünn besiedelt.

Zu diesen beiden Faktoren, würde ich noch das soziale miteinander als Faktor hinzufügen.

( Ich hab jetzt schon von mehreren Assis gehört, die wußten das sie Corona haben und halten die Quarantäne nicht ein. )

Des weiteren ob sich die Menschen vorrangig drinnen oder draußen treffen.

Quote from memyselfandi007

Nun ja in den Südstaaten der USA war die Erklärung für den Anstieg v.a. im Juli dass es zu heiß ist und die Leute deswegen mehr drinnen in klimatisierten Räumen waren. Deswegen bin ich der Meinung dass Sonne an sich kein ausreichender Indikator.

Da sind wir uns soweit einig.

Ich hatte meine Aussage auch vorrangig auf Indien bezogen, weil deine Aussage sich ebenfalls auf Indien bezog. Das hätte ich nochmal dazu schreiben können. Den Zusammenhang auf die ganze Welt zu verallgemeinern, hatte ich gar nicht im Sinn.

Also nochmal konkret zu Indien: Wie gesagt, ich wollte weniger auf einen (alleinigen) direkten kausalen Zusammenhang zwischen der Sonnenscheindauer und den Corona-Fällen hinaus, sondern eher verdeutlichen, dass es sich (auch) um eine Scheinkorrelation handeln kann. Besser wäre in dem Fall eigentlich der Ausdruck Scheinkausalität, denn eine Korrelation kann man - ohne das jetzt wirklich nachgerechnet zu haben - devs Bildern ja durchaus entnehmen.

Im Gegensatz zur Nonsenskorrelation, welche auf purem Zufall beruht (z.B. Scheidungsrate vs. Margarinekonsum und solche Späße) haben wir hier also möglicherweise eine Korrelation zweier Größen, die zwar nicht geradewegs ursächlich begründet, aber auch nicht zufällig ist. Beide Größen könnten über eine (oder mehrere) Drittvariablen indirekt zusammen hängen, in unserem speziellen Fall über die meteorologischen Gegebenheiten.

Die Regenzeit in Indien ist auf jeden Fall verbunden mit einer geringeren Sonnenscheindauer. Sie geht aber ebenfalls einher mit erhöhter Luftfeuchtigkeit. Feuchtere Luft kann dazu führen, dass virushaltige Aerosol-Partikel langsamer austrocknen und somit länger infektiös bleiben. Sie kann andererseits aber auch bewirken, dass die Aerosol-Partikel durch Kondensation wachsen und dadurch schneller zu Boden sinken, was die Wahrscheinlichkeit des Einatmens verringert.

Der Einfluss der Luftfeuchtigkeit ist also gar nicht so klar, aber inzwischen gibt es ja für alles im Zusammenhang mit dem Corona-Virus eine Studie (oder auch zwei oder drei) und hier ist das nicht anders.

Die Studie The COVID-19 Spread in India and Its Dependence on Temperature and Relative Humidity kommt zu dem Ergebnis, dass eine Erhöhung der Temperatur die Ausbreitung des Virus verlangsamt, während eine höhere relative Luftfeuchtigkeit das Gegenteil bewirkt:

Tabelle.png

Zum Monsun schreiben die Autoren:

Quote

The monsoon related rainfall and subsequent cooling of the country coupled with seasonal progression toward winter will environmentally favor COVID-19 transmission over India.

Eine weitere Studie A correlation study between meteorological parameters and COVID-19 pandemic in Mumbai, India kann zwar keinen signifikanten Zusammenhang der Corona-Infektionen mit der Temperatur nachweisen, wohl aber mit der relativen Luftfeuchtigkeit und das sogar als Haupteinflussfaktor:

Quote

It was found that RH and P were having relatively strong influence on the COVID-19 active cases. Since the surface pressure parameter was having negligible variation during the study period therefore it can be dropped off and finally, RH can be regarded as the major parameter.

Wenn wir in Indien im Hinblick auf die Sonne und Corona also schon keine "echte Korrelation" im Sinne von direkter Kausalität haben (nebenbei bemerkt: das haben wir noch gar nicht richtig untersucht), dann doch zumindest eine "gutartige Scheinkorrelation", deren Ursache im Wetter und besonders im Monsun begründet liegen könnte.

Quote from memyselfandi007

Vielleicht ist der Grund in Indien dass bei Monsun die Leute drinnen sind und sonst draußen ?

Von daher scheint mir das Verhalten der Menschen relevant und das kann je nach Gegend und Gegebenheit sehr unterschiedlich sein wenn mehr oder weniger Sonne ist.

Auch da sind wir uns einig.

Das Verhalten der Menschen (drinnen/draußen usw.) haben wir jetzt natürlich außen vor gelassen. Das ist bei unserer alleinigen Betrachtung von Indien aber gar nicht schlimm, denn letztlich dürfte das Verhalten der Menschen in Indien zum großen Teil vom dort vorherrschenden Wetter abhängen - und das haben wir berücksichtigt.

Quote from dev

Meiner Meinung nach ist Vitamin D ein Faktor von vielen, welcher die Verbreitung verhindert.

Soweit ich informiert bin, werden in Finnland die Nahrungsmittel mit Vitamin D angereichert.

Inden ist doppelt so dicht besiedelt, wie Deutschland. Hingegen sind die nordischen Länder sehr dünn besiedelt.

Zu diesen beiden Faktoren, würde ich noch das soziale miteinander als Faktor hinzufügen.

( Ich hab jetzt schon von mehreren Assis gehört, die wußten das sie Corona haben und halten die Quarantäne nicht ein. )

Des weiteren ob sich die Menschen vorrangig drinnen oder draußen treffen.

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zu Vitamin D: Stimmt, das wird in Finnland, und auch Schweden (aber auch in den USA!) der Milch beigemischt.

Meine aber neulich gelesen zu haben dass nachgewiesen wurde, Vitamin D spiele keine Rolle bzgl. Corona.

Dicht besiedelt: In Finnland, vielleicht, aber auch nicht sicher. Auf Schweden trifft das nicht zu, es ist tatsächlich eines der Flächenländer mit der höchsten Urbanisierung weltweit. Große Flächen sind komplett leer, aber da wo Leute sind ist es so voll wie hier auch. Können meine Verwandten ein Lied von singen, Immopreise in Stockholm....Hölle.

Drinnen/draußen. Naja, Norwegen trifft sich im Winter sicher nicht draussen.

Eine weiter Rolle kann die Altersstruktur spielen.

Oder die allgemeine Gesundheit / Vorerkrankungen der Menschen. Unter den Toten in DE haben bekanntlich 90% mindestens zwei Vorerkrankungen. V.a. Diabetes, Übergewicht, Bluthochdruck, COPD scheinen eine Rolle zu spielen, also alles "Zivilisationskrankheiten".

Andererseits: Indien hatte ja auch seine Welle.

Feuchtigkeit, ja, wurde auch schon genannt. Warum dann Italien und Portugal? Ist doch eher nicht so feucht?

Verhalten, klar, aber grade durch Distanz fallen die Inder nun auch nicht auf. War nie dort, aber angeblich genau das Gegenteil.

Das ist ja was ich sage:
Logisch erscheinende Zusammenhänge gibt es viele, man findet ex-post immer ne Erklärung. Aber so gute Erklärungen dass man auch mal was vorhersagen könnte? Fehlanzeige.

Wie an der Börse eben.

ps. was man braucht ist eine multivariate Regression mit ALLEN potentiellen Faktoren (nicht nur Klima) und Bestimmtheitmaßen.

vanilla.ice ?!

Quote from woodpecker

ps. was man braucht ist eine multivariate Regression mit ALLEN potentiellen Faktoren (nicht nur Klima) und Bestimmtheitmaßen.

vanilla.ice ?!

Ich bin geehrt... und lehne dankend ab.

PS: Wir könnten ja mal die SCHUFA fragen, die kennen sich doch mit sowas aus... *duck*

Es gibt wohl, ich müsste das noch einmal raussuchen, bei vielen Infektionskrankheiten Wellen in den Ausbreitungen. Auch bei Rota- oder Noroviren. Laienhaft würde man Wetterfaktoren und Zeiten der Immunität nach einer überstandenen Infektion als Gründe anführen. Aber im Grunde weiß man eigentlich gar nicht so ganz genau woran das liegt. Will damit sagen: Evtl. ist Indien einfach auch nur in einer Talsohle zwischen zwei Wellen.

Schwingungen in Systemen komme in der Natur ja überall vor. Theoretisch kann ich einen Schwingkreis aus Kondensator und Spule auch so konstruieren, das er eine Schwingungsfrequenz in Monaten oder Jahren hat. Möglicherweise ist das Cornavirus <-> Mensch System auch ein Schwingkreis mit sehr niedriger Frequenz. Wobei es sinnvoll ist, wenn wir Menschen Dämpfungsglieder in Form von Impfungen und Masken einzubauen, um die Amplitude niedrig zu halten.

Den Eindruck habe ich nämlich auch, dass da irgendeine Schwingung am Werk ist, eher unabhängig von anderen Faktoren.

Und vielleicht sogar teilweise (ich sage nicht völlig!!) unabhängig von Lockdowns/Massnahmen.

Schaut euch mal Schweden an, die haben auch Wellen, aktuell geht ihre Welle massiv zurück, OHNE dass sich die Massnahmen sonderlich geändert haben.

Isreal war auch mal seelig wurde dann aber plötzlich hart getroffen.

Auch die Pest oder spanische Grippe lief in Wellen und keineswegs durchgehend exponentiell bis zur Durchseuchung.

Da wir ja seit Millionen Jahren mit Viren kämpfen, wäre am plausibelsten vielleicht eine Art evolutionär-unterbewußte kollektive Reaktion im Verhalten auf sich ausbreitende Erreger.

So wie die Karnickel die bei Überfüllung kollektiv und ohne bewußte Entscheidung die Fortpflanzung einstellen.

Schon erstaunlich wie wenig Ahnung wir in Wahrheit nach einem Jahr noch haben.

wp

Die Wellen hat ja auch der Boris Palmer in Tübingen gespürt. Kaum rühmt er sich der wenigen Todesfälle, geht die Welle wieder hoch und lässt ihn wie ein Depp aussehen.

Der Effekt ist definitiv in den Zahlen. Es liegt irgendwie an den Netzwerken der Leute und an der Dispersion (superspreader). Aus dem Bauch sage ich mal, dass man schon ein Gebiet von 5 Mio Einwohnern braucht, um über die Bevölkerung mitteln und auf der Ebene Epidemiologie machen zu können. Schon in meinem Diagramm der Inzidenz nach Bundesländer sieht man ja an einigen Stellen "Wellen", die nicht durch die Kontaktmaßnahmen erklärt werden.

Balkenchart

Berlin hat die Wellen für jeden Bezirk, der von Berlin gegenübergestellt.

Es gibt ein paar Vorreiterbezirke, Mitläufer und Nachzügler, beim Anstieg, aber auch beim Rückgang.

Die Frage wäre dann, gibt es über Regionen hinweg Gemeinsamkeiten bei den Wellenlängen und -amplituden?

Per verpflichtender App vor Ort einchecken.

Könnte ein Modell sein für das Öffnen der Gastronomie oder Einzelhandel.

https://sz.de/1.5207525

Unser Modell ist ja auch sehr simpel. Irgendwo gab es hier ganz am Anfang schon links zu komplexeren mathematischen Modellen. Vielleicht könnte man die Gesellschaft als selbstähnliche Fraktale modellieren, die auf unterster Ebene aus einem Mikrocluster wie der Familie besteht, auf der ebene darüber aus einem Dorf usw bis oben Staaten und schließlich als Apfelmännchen die gesamte Welt steht. Innerhalb eines Clusters sind die Infektionsraten hoch, aber zwischen den Clustern niedriger.

Der Virus muss also immer wieder Clustergrenzen überschreiten um zu überleben, wenn das alte Cluster Herdenimmunität erreicht hat. Wenn also innerhalb einer Clusters eine ausreichende Durchseuchung der Cluster darunter eingetreten ist, dann kippt dieses Cluster. Zwei gekippte Nachbarcluster erhöhen das Risiko, dass das eigene Cluster auch kippt usw.

(Das liest sich jetzt schon ein bisschen wie Didier Sornette. Vielleicht kann man sein Lawinen / Financial Crisis Model adaptieren --> wäre eine nette Mathedoktorarbeit. Ich habe das Buch aber (glaube ich) nicht mehr.).

Irgenwann kippt das ober Cluster wieder nach "gut" und vererbt dann die Genesung nach unten.

Eine hochmobile Gesellschaft wie in D hat sicher ganz andere Übertragungsstrukturen wie Indien, wo die meisten Leute auf dem Land kein Auto haben, und deshalb nur selten in die nächste Stadt kommen.

Quote from woodpecker

Die Frage wäre dann, gibt es über Regionen hinweg Gemeinsamkeiten bei den Wellenlängen und -amplituden?

Bei Mitte würde ich behaupten, die Leerdenker-Demos zu sehen.

Alle haben ein Weihnachtseinkauf-, Weihnachts- und Silvesterschub.

Einige Bezirke sind erst ab Mitte Oktober über die 30er-Schwelle gesprungen, da waren andere schon bei 100.

Auch die Altersgruppen sind je Bezirk und KW aufgesplittet

nixda Ich erinnere mich, mal gehört zu haben, das sich jeder über 7 Ecken "kennt".

Noch ein Schnipsel. Städte wie z.B. Flensburg, Hannover haben hohe Inzidenzen. Berlin dagegen überraschend niedrig.

Es fällt auf, dass Berlin einen niedrigen Anteil von B1.1.7 meldet (12% und damit unter Bundesdurchschnitt, Hannover aber eonen hohen (40%).

Leider sind die Zahlen zu schlecht, um daraus etwas hochzurechnen, aber das sieht nicht gut aus.

Gerade im Radio gehört, dass in Flensburg fast alle Neuinfektionen Mutanten sind (also B1.1.7)

Quote from woodpecker

Die Frage wäre dann, gibt es über Regionen hinweg Gemeinsamkeiten bei den Wellenlängen und -amplituden?

sofern keine Einflussgröße (wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit etc) maßgeblich ist, dann wird sich das ähnlich verhalten, wie in der Räuber-Beute-Simualtion "WATOR" (Haifische vs Fische) . Ein guter Start sind vielleicht 300 Fische und 6 Haifische. Wie aus dem Nichts überschwemmen und fresse die Haifische die Fische, doch nach einiger Zeit schwabbern aber auch immer mal wieder ganze gesunde Fischschwärme durch das Bild. Vielleicht ist das ja in Indien und Tübingen passiert.

Arndt Bruenner hat das Modell schön umgesetzt:
https://arndt-bruenner.de/mathe/scripts/wator.htm

Die Simulation Wator wurde 1984 in der Zeitschrift Scientific American unter dem Stichwort 'Computer Kurzweil' veröffentlicht. Bis heute gehören die die Ausgaben der 70er bis in die 80er zu meinen Lieblingszeitschriften. Heute werden die damaligen Inhalte leider oft nicht mehr veröffentlicht sondern patentiert.

Kleiner Vergleich: vor etwa einem Monat gab es in SH 2 stark betroffene Regionen mit Inzidenz >200. Stadt Flensburg und Kreis Pinneberg.

Pinneberg mit wenig B1.1.7. Fällen ist inzwischen runter auf <50, Flensburg immer noch bei 180. Okay, Stadt gegen Landkreis, allerdings ist im Kreis Pinneberg ein großer Teil der Bevölkerung quasi Ort an Ort an Hamburg dran. Auch sollten die Leute nicht groß unterschiedlich "ticken".

Gefällt mir nicht.

Wir könnten ja mal die Kollegen von der BZ fragen, die haben auch ein interessantes PISA Modell zur Coronaausbreitung in Berlin:

https://twitter.com/MKreutzfeldt/status/1362374136333553665

Quote from nixda

Unser Modell ist ja auch sehr simpel. Irgendwo gab es hier ganz am Anfang schon links zu komplexeren mathematischen Modellen. Vielleicht könnte man die Gesellschaft als selbstähnliche Fraktale modellieren, die auf unterster Ebene aus einem Mikrocluster wie der Familie besteht, auf der ebene darüber aus einem Dorf usw bis oben Staaten und schließlich als Apfelmännchen die gesamte Welt steht. Innerhalb eines Clusters sind die Infektionsraten hoch, aber zwischen den Clustern niedriger.

Der Virus muss also immer wieder Clustergrenzen überschreiten um zu überleben, wenn das alte Cluster Herdenimmunität erreicht hat. Wenn also innerhalb einer Clusters eine ausreichende Durchseuchung der Cluster darunter eingetreten ist, dann kippt dieses Cluster. Zwei gekippte Nachbarcluster erhöhen das Risiko, dass das eigene Cluster auch kippt usw.

(Das liest sich jetzt schon ein bisschen wie Didier Sornette. Vielleicht kann man sein Lawinen / Financial Crisis Model adaptieren --> wäre eine nette Mathedoktorarbeit. Ich habe das Buch aber (glaube ich) nicht mehr.).

Irgenwann kippt das ober Cluster wieder nach "gut" und vererbt dann die Genesung nach unten.

Eine hochmobile Gesellschaft wie in D hat sicher ganz andere Übertragungsstrukturen wie Indien, wo die meisten Leute auf dem Land kein Auto haben, und deshalb nur selten in die nächste Stadt kommen.

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Diesen Ansatz finde ich spannend.

Das würde bedeuten man müsste soziologische Milieus / relativ stark in sich geschlossene Gruppen besser beleuchten.

In Schweden waren in der ersten Welle zB viele Migranten (ein vermutlich recht abgeschlossenes Milieu) "dran", in der zweiten ist mir das dort nicht so aufgefallen.

Auch die "sozial mobilen Alten über 80" könnte so ein Milieu bilden (meine Tante wäre so ein Fall), mit mehr Kontakten untereinander als zu anderen Gruppen und somit die fiese Inzidenz bei denen in unserer zweiten Welle erklären.

Ein spannendes Modell ist auch das hier:

https://arxiv.org/pdf/2011.12846.pdf
Die Autoren haben die Ähnlichkeit der Wellen systematisch untersucht und machen Vorhersagen zum Eintritt der nächsten Welle in verschiedenen Ländern.

Im Sommer sagten sie angeblich korrekt die zweite Welle in Europa voraus.

Nach derem Modell wäre die dritte Welle in DE erst im August/September dran und würde schwächer ausfallen als die aktuelle.

Hoffe mal die haben Recht.

Quote from nixda

Kollegen von der BZ

kann schreiben und kann abschreiben

aber Mathe? uiuiuiui