Um zur Risikobewertung des Coronavirus (COVID-19) beizutragen, zeigt meteoblue die erste globale Studie über den Zusammenhang zwischen Corona-Virus-Infektionen und Wetterbedingungen.
Wir haben 21 Länder aus 5 Kontinenten und allen globalen Klimazonen mit insgesamt 103'814 diagnostizierten Coronavirus (COVID-19)-Fällen ausgewählt und die Korrelation von Neuinfektionen mit den 6 wichtigsten Wettervariablen (Lufttemperatur , relative Luftfeuchtigkeit, Strahlung, Windgeschwindigkeit, Sonnenstunden und Niederschlag) analysiert im Zeitraum 01. Januar bis 18. März 2020, unter Verwendung unserer stündlichen history+ Daten, die für jeden Ort auf der Erde leicht heruntergeladen werden können.
Die Studie ergab für keine der Wettervariablen sichtbare Korrelationen, weder in den 21 Ländern, noch in den 7 Ländern mit den meisten Diagnosen im März (China, Italien, Spanien, Frankreich, Deutschland, Schweiz, Iran).
Obwohl diese Studie vorläufig ist, scheinen einige wichtige Schlussfolgerungen möglich zu sein:
Es ist unwahrscheinlich, dass höhere Lufttemperaturen die Ausbreitung des Virus signifikant verlangsamen.
Die COVID-19-Infektionen scheinen weitgehend unabhängig von äußeren Witterungseinflüssen zu sein.
Weitere Analysen sollten sich auf die Auswirkungen von Temperatur, relativer Luftfeuchtigkeit und Strahlung konzentrieren, indem Maskierungsfaktoren wie Verhaltensänderungen (öffentliche Einschränkungen, Hygienemassnahmen, u.a.m.), Standortunterschiede und Ungenauigkeiten bei der Erfassung der Fälle verringert werden.
Zusammenfassend kommen wir zum Schluss, dass die Eindämmung von COVID-19-Infektionen sich nicht auf das Wetter stützen kann als wesentlichen Faktor für die Verringerung der Ausbreitung der Krankheit. Die detaillierte Studie (in Englisch) steht hier zum Download bereit.
Wir werden die Untersuchungen detaillierter fortsetzen und sind dankbar für Beiträge und Vorschläge.
Teilen
Kommentare
hallo Team
der Gino ( CH - 6044 LU )
und wo findet man dieses Modell ?
habe gesucht aber nicht gefunden
Danke ! ... Gruss Gino
gute Arbeit, guter Ansatz ! Damit wird irgenwelchen Spekulationen zur Saisonalität der Wind aus den Segeln genommen. Danke!
Was große Wetterdienste nicht, zumindest nicht mit diesem Tempo, schaffen, bringt das Team von meteoblue zustande. Meine Hochachtung für diese echte Pionierleistung! Ich hatte ja gehofft, es gäbe einen saisonalen Zusammenhang (ähnlich der Grippe). Leider scheint es aber nicht so zu sein. Dr. Manfred Reiber
Wie ist die UV Strahlung zu bewerten. Kann Sonnenlicht helfen die Viren zu zerstören. Wenigstens auf Oberflächen haftende, wie Türgriffe, Geländer usw. ?
Vielen Dank für die Kommentare. Wir arbeiten weiter an Verfeinerungen.
Das "Modell" gibt es (noch) nicht: Dies sind einmalige Auswertungen, die wir in den nächsten Tagen verfeindern werden.
hallo meteoblue Team
nochmals der Gino
( CH - 6044 LU )
Herzlichen Dank für
die Info ...
Hoffentlich bald
( COVID-19 Modell )
macht weiter so ...
Gruss Gino
Eure Idee ist toll, ich glaube aber die Daten sind für diesen Zusammenhang wenig aussagekräftig. Bedenkt bitte folgendes:
der Zeitstempel der Fälle ist der der Diagnose, welche derzeit zwischen 3 Stunden und 4 Tagen dauert.
Und hat sich der Patient tatsächlich am Tag der Untersuchung angesteckt? Wahrscheinlich ein paar Tage vorher.
Zwischen der Ansteckung und der Diagnose liegen mind. 2 Tage - es können aber auch über 14 Tage sein. Darüberhinaus hat der Patient sich evtl. bei -5°C im Skigebiet in Italien angesteckt - vielleicht war es auch bei 28°C in der Ski-Disco, Diagnose war aber bei +12°C in Deutschland....
Trotzdem ein guter Ansatz, vielen Dank.
Vielen Dank spammy für Ihr Interesse an unserer Studie und Ihren Kommentar.
Wir untersuchen bereits die Korrelation zwischen Wettervariablen und Covid-19 Diagnostizierten mit einem zeitlichen Unterschied von 7 Tagen.
Dies können Sie auch der neuesten Version entnehmen (siehe Link in der Beschreibung). Nun werden auch noch mehr Länder in verschiedensten Klimazonen berücksichtigt. Das Dokument wird bei neuen Ergebnissen schnellstmöglich aktualisiert.
Wir sind uns der Unsicherheit bewusst, dass zwischen Infektion und Detektion große räumliche Unterschiede liegen können. Das herauszufinden ist jedoch nicht möglich und sollte durch die Datenmenge ausgeglichen werden.
Schreiben Sie einen Kommentar
Sie benötigen ein Konto bei meteoblue, um Artikel zu kommentieren
