Vergleich der täglichen Fallzahlen mit einem Wetterindex für verschiedene Städte bzw. Regionen in Deutschland
Stand Wetterindex: 29.04.2021, mit Wettervorhersage bis zum 09.05 (nicht alles aktualisiert); Fallzahlen teilweise bis 01.05.2021

Wichtige aktuelle Vorbemerkung zur Situation:
In ganz Deutschland ist etwa seit Mitte März eine besonders deutliche Korrelation der Verläufe des Wetterindex und der Fallzahlen zu beobachten, teilweise fast exakt tagesscharf.  Besonders deutlich ist dies bei den Wachtumsdiagrammen zu erkennen. Unterschiede gibt es allerdings bei den Amplituden der Fallzahlen. Hier fallen die hohen Fallzahlen in den mitteleren Höhenlagen Süddeutschlands auf. Auch die Region Stuttgart war davon betroffen.

Etwa um den 20. März herum (also noch weit vor Ostern) wurde offensichtlich das exponentielle Wachstum der 3. Welle gebrochen, Dies ist nicht nur an den Fallzahlen, sondern auch an den anderen Kennzahlen zu erkennen, z.B. bei der Zahl der Intensivbelegung..Zu dieser Zeit begann eine für die Jahreszeit extreme Wärmeperiode mit teils sommerlichen Maximaltemperaturen, tagsüber trockener Luft und wenig Wind. Es liegt nahe, dass dieses Extremereignis eine Rolle gespielt hat. Danach schlug das Wetter komplett um und es folgte ein sehr kühler und teilweise feuchter April. Die Fallzahlen gingen nahezu synchron mit dem Wetterindex wieder deutlich hoch. Um die Ostertage herum gingen die Fallzahlen aufgrund der Feiertage temporär zurück. Dies ist jedoch für den Gesamtverlauf unerheblich. Etwa ab Mitte April ließ das Wachstum der Fallzahlen synchron mit dem Wetterindex wieder deutlich nach und seit einigen Tagen sinken die Fallzahlen parallel zum Wetterindex deutlich (aber regional etwas unterschiedlich).

Neu: Die Diagramme der 7-Tage Differenzen der Verläufe sind nun in weiteren Regionen hinzugefügt. Sie zeigen besonders deutlich die Dynamik des Infektionsgeschehens und des Wetterindex im Vergleich.

Bitte beachten:
Diese Auswertungen sind experimentell. Ob der Index tatsächlich zur Beurteilung des Infektionsverlaufs geeignet ist, sollte ggf. wissenschaftlich untersucht werden. Wenn ein solcher Index sich als Indikator bestätigen sollte, hätte er aber große Bedeutung, weil man darauf basierend eine gute Vorhersage für das voraussichtliche Infektionsgeschehen machen könnte.

Diskussion und Mitwirkung ist gerne erwünscht. Zum theoretischen Hintergrund siehe hier. Ich habe im Forum von Wetterzentrale.de ein Diskussion eröffnet. Dort werden weitere interessante Aspekte beschrieben.  Ich versuche,regelmäßig zu aktualisieren, kann es aber nicht versprechen. 

Die Wetterdaten stammen vom Deutschen Wetterdienst. Die Infektionszahlen stammen von dieser Seite. Sie beruhen auf den Zahlen des RKI. Für die Unterstützunng bedanke ich mich ganz herzlich. In den Diagrammen werden die Fallzahlen als gleit. Mittelwerte der letzten 7 Tage um 7 Tage nach hinten versetzt dargestellt. Dadurch wird ungefähr das tatsächliche Infektionsdatum simuliert. Allerdings ist dies nur etwa ab dem Jahr 2021 passend. Bei der Auswertung hat sich herausgestellt, dass der 'Best Fit' der Kurven nicht bei einem festen Versatz liegt, sondern im dagestellten Zeitraum gesunken ist. Im Herbst lag dieser noch bei 8 bis 12 Tagen und war regional unterschiedlich. Leider liegen keine Daten über die zeitliche Änderung des zeitlichen Verzugs derMeldedaten vor.  Dies ist bei der Darstellung unbedingt zu beachten.

Der Wetterindex basiert auf den Stundenwerten folgender Wetterparameter:

• Der Temperatureinfluss ist als gewichteter Koeffizient im Bereich zwischen -0° und +25° berücksichtigt. Bei Temperaturen < 0° C oder über 25° ist der Koeffizient 0,.Der untere Temperaturbereich ist etwas stärker gewichtet (durch Potenzierung mit dem Faktor 1,5)
  Neu: Das COVID-19-Virus scheint bei Temperaturen unter 0°° weniger Wirkung zu haben. Vermutlich spielt dabei die Vereisung der Aerosole eine Rolle. Leider gibt es darüber kaum Studien, weil sich alle Forscher auf das Verhalten in Innenräumen konzentrieren. Daher ist die Temperaturkomponente unter -0°, teilweise auch schon bei 2° abgeschaltet. Der Verlauf des Index bei unter 0° ist bisher noch nicht befriedigend gelöst. Dies ist vor allem zur Zeit der Kälteperiode Mitte Februar sichtbar. Eine Verbesserung ergibt sich, wenn man den Taupunkt hinzunimmt. Unter ca- -10° scheint weider ein deutlicher Einfluss vorhanden zu sein.
  
• relative Feuchte > 80%
• Windgeschwindigkeit <=4 km/h
• Regen: gleitendes 24-h- Mittel <= 0,2 mm (Hintergrund: stärkerer Regen wäscht Aersosole aus)
• Nachtstunden von 23:00 bis 6:00 werden nicht berücksichtigt (Hintergrund: Die meisten Leute schlafen um diese Zeit und sind nicht unterwegs)
• Die Kurve der Fallzahlen ist jeweils ca. 10 Tage nach hinten geschoben, da die Meldezahlen nicht den Zeitpunkt der Infektion darstellen. Damit versuche ich den tatsächlichen Infektionszeitpunkt zu simulieren. Dieser zeitliche Versatz ist Städte/Regionsspezifisch und liegt zwischen 8 und 12 Tagen ('Best Fit'). Inzwischen scheint der Meldverzug aber deutlich geringer geworden zu sein. Daher wird allgemein ein Versatz von 7-8 Tagen vorgenommen. Leider stimmt dann aber der Versatz für Zeitpunkte vor Weihnachten nicht mehr so gut mit dem Wetterindex überein.  
  

Die Wetterdaten des DWD enthalten Vorhersagedaten des DWD (Modelldaten). Dadurch ist ein Ausblick auf die nach Modelllage des Wetters wahrscheinliche Entwicklung der nächsten Tage möglich!

Die Städte/Regionen sind nach 2 Kriterien ausgewählt:
- Sie bilden einigermassen die Wetterregionen in Deutschland ab und
- Es werden aktuelle oder frühere Hotspots einbezogen

Anmerkung: Aus Aufwandsgründen sind nicht alle Diagrammarten für jedes Gebiet dargestellt.

1. Region Stuttgart (SK Stgt, LK BB, LB, Rems-Murr, GP, ES)

Die Referenzwetterstation ist der Flughafen Echterdingen

Zunächst wird beispielhaft der Gesamtverlauf seit dem 2.3.2020 dargestellt. Im Frühjahr und Sommer waren die Verläufe in den deutschen Städten und Regionen ähnlich. Nur die Fallzahlen waren v.a. in im März und April in Süddeutschland deutlich höher. Bei den anderen Regionen ist daher dieses Diagramm aus Aufwandsgründen weggelassen

Inzwischen ist ein Vergleich mit der Frühjahrswelle möglich. Es ist erkennbar, dass im Frühjahr der Wetterindex zunächst etwas auf gleicher Höhe lag.  Im Unterschied zum aktuellen Jahr ging der Index aber bereits Anfang April deutlich zurück.

Ab dem 1.7.2020 sehen die Verläufe so aus:

Besonderheiten: Die Fallzahlen gingen bereits vor dem Lockdown am 16.12.zurück entgegen des Trends des Wetterindex. Möglicherweise haben sich die Menschen schon vor dem offiziellen Lockdown vorsichtiger verhalten. Der Tiefpunkt wurde bereits etwa um die Zeit des Lockdowns erreicht. Danach zunächst gute Korrelation mit dem Wetterindex. Zu beachten ist allerdings, dass in der Weihnachtszeit die Fallzahlen zu niedrig waren. Danach deutlicher Abfall der Fallzahlen, der jedoch in der ersten Februarhälfte wieder gedämpft wird und danach wieder leicht exponentiell ansteigt. Die Fallzahlen in der ersten Aprilhälfte waren gegenüber anderen Regionen besonders hoch und übertrafen in der Spitze sogar die Dezemberwelle. Dieser starke Anstieg war auch in den mittleren Höhenlagen Süddeutschlands zu beobachten. Der grundätzliche zeitliche Verlauf ist jedoch durchaus den Verläufen in den anderen Regionen ähnlich, wie das Wachstumsdiagramm zeigt.

Gleitende 7-Tage Differenz vom 1.9.2020 bis 31.12.2020

Dieses Diagramm zeigt beipielhaft die Entwicklung der Herbstwelle in Verbindung mit den beiden Lockdowns. Der Meldeverzug ist bei diesem Diagramm mit 10 Tagen angesetzt. Es ist deutlich zu sehen, dass die 'Synchonisation' der Fallzahlen und des Index in diesem Zeitraum besser ist als bei dem vorigen Gesamtbild.

Das Bild zeigt insbesondere, dass auch die Herbstwelle bereits deutlich früher gebrochen wurde, als allgemein angenommen. Bereits Mitte Oktober - noch weit vor dem Lockdown Light - ging das Wachstum zuück und zwar zeitlich parallel mit dem Wetterindex. Insofern ist dies eine Analogie zum Verlauf der Frühjahrswelle. Danach bestimmen die Lockdowns die Verläufe massgeblich mit - allerdings ist die 'Handschrift' des Wetters durchaus noch erkennbar. In anderen Regionen, insbesondere in den Gebirgsregionen gab es deutlich andere Verläufe.

1.1 Östl. Schwarzwald, Baar, Westalb (LK FDS, BL, VS, Rottweil, TUT)

Die Referenzwetterstation ist die Station Balingen Bronhaupten.

Besonderheiten: Die Herbstwelle baute sich stetiger auf als z.B. in den meisten Flachlandregionen. Der Wetterindex schwankt zwar, aber die Tendenz geht auch stetig nach oben. Seit Mitte März ähnlicher Verlauf wie in der Region Stuttgart. Auch in anderen mittleren Höhenlagen in Süddeutschland war diese Entwicklung ähnlich, nicht aber z.B. in der Rheinebene. Es gab zu dieser Zeit bis relativ weit herunter noch winterliche Phasen. Oft lag die Schneefallgrene z.B. bei ca. 300 bis 600 m.

1.2 Region badischische Oberrheinebene

Die Referenzwetterstation ist die Station Lahr. Berücksichtigt sind alle Kreise der badischen Rheinebene von Lörrach bis Mannheim (ca. 3,3 Mio Einwohner)

Besonderheiten: Die Fallzahlen stiegen in der Frühjahrswelle bei weitem nicht so stark an wie z.B. östlich des Schwarzwaldkammes (siehe oben). Die Herbstwelle hat Ähnlichkeit mit der Region Stuttgart und anderen Flachlandregionen.

 2. Berlin 
Die Referenzwetterstation ist Tempelhof.

Besonderheiten: Die Herbstwelle scheint in der Anstiegspahse eine zusätzliche Eigendynamik gehabt zu haben. Die Frühjahrswelle läuft relativ synchron zum Wetterindex.Der Wachtumsbruch ab  ca. den 20. März ist relativ deutlich zu erkennen.

3. Hamburg

Die Referenzwetterstation ist der Flughafen Fuhlsbüttel.

Besonderheit: 3-4 Einzelwellen erkennbar. Der Wetterindex schwankt deutlich öfter hin und her, hat aber keine so hohe Amplituden. Dies ist wohl dem maritimen Einfluss geschuldet. Das Tempo des Absinkens der Fallzahlen hat seit einigen Tagen wieder abgenommen, nachdem es früher als in anderen Regionen begonnen hat. Aufgrund der Wetteraussichten wäre sogar ein kurzer Stillstand denkbar, bevor es wieder weiter abwärts geht.

 4. Ruhrgebiet
Die Referenzwetterstation ist Essen Bredeney. Es sind nicht alle Kreise der Verwaltungsregion Ruhrgebiet berücksichtigt, insgesamt nur 2,5 Mio Einwohner

Besonderheit: Auch hier stärker ausgeprägte Einzelwellen, aber nicht ganz so stark wie in Hamburg. Die Frühjahrswelle läuft auch hier seit Mitte März außergewöhnlich synchron mit dem Index.

 5. Region Chemitz / Erzgebirge / Zwickau

Die Referenzwetterstation ist Chemnitz.

Besonderheit: Eine große, stark ausgeprägte Herbst/Dezemberwelle mit sehr hohen Inzidenzen. Relativ früher Beginn der Welle. Keine Wirkung des Lockdown Light erkennbar. Eine weitere wichtige Besonderheit ist, dass es bei der Kältewelle Anfang/Mitte Februar dort besonders kalt war. Die Korrelation ist in den letzten Wochen weniger gut als in anderen Regionen, aber immer noch gut erkennbar.

 6. Region Traunstein, Rosenheim, Berchtesgaden (wird noch aktualisiert)
Die Referenzwetterstation ist Chieming. Diese eher ländlich geprägte Region hatte im Oktober teils hohe Inzidenzen. Die Frühjahrswelle ist viel weniger stark ausgeprägt.

7. Region Passau, Straubing, Deggendorf (wird noch aktualisiert)
Die Referenzwetterstation ist Straubing. Diese Kreise entlang der Donau hatten bei der Herbstwelle auch hohe Infektionszahlen.

Besonderheit: Keine Reaktion auf den Lockdown erkennbar. Relativ gute Korrelation mit dem Wetterindex, Allerdings ohne direkte Reaktion auf Spitzen (sowohl nach unten oder oben).Ab dem Jahreswechsel sinken der Fallzahlen zunächst kurz entgegen des Wetterindex, danach parallel mit größeren Schwankungen beim Wetterindex. Ein Einfluss hoher Feinstaub/Aersosolkonzentration in den Donausniederungen war damals zeitweise erkennbar.  Die Frühjahrswelle ist deutlich stärker ausgeprägt als im nicht so weit entfernten Südostbayern.

7. Prag (Tschechien) wird noch aktualisiert

(noch nicht aktualisiert)

8. Kanton Zürich (wird noch aktualisiert)

Besonderheiten: In der Schweiz waren die Gegenmaßnahmen verhältnismäßig schwach. Erst um Weihnachten herum gab es einen Lockdown, allerdings nicht direkt vergleichbar mit Deutschland. Leider war mir aus Zeitgründen bisher keine nähere Analyse möglich.