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<title>COVID-19 Coronavirus Disease Spread Analysis in German Regions and the World</title>
<meta charset="utf-8">
<meta name="author" content="Dr. Torben Menke">
<!-- <link rel="stylesheet" href="/style.css" /> -->
<link rel="stylesheet" href="style-covid.css" />
<!-- Matomo -->
<script>
var _paq = window._paq || [];
/* tracker methods like "setCustomDimension" should be called before "trackPageView" */
_paq.push(['trackPageView']);
_paq.push(['enableLinkTracking']);
(function () {
var u = "https://entorb.net/stats/matomo/";
_paq.push(['setTrackerUrl', u + 'matomo.php']);
_paq.push(['setSiteId', '1']);
var d = document, g = d.createElement('script'), s = d.getElementsByTagName('script')[0];
g.type = 'text/javascript'; g.async = true; g.defer = true; g.src = u + 'matomo.js'; s.parentNode.insertBefore(g, s);
})();
</script>
<!-- Polyfiles for IE, suggested by Tabulator : http://tabulator.info/docs/4.6/browsers#ie -->
<script src="./js/tabulator-polyfill.min.js"></script>
<script src="./js/tabulator-fetch.umd.js"></script>
<!-- Tabulator -->
<link href="./js/tabulator.min.css" rel="stylesheet">
<script src="./js/tabulator-4.6.min.js"></script>
<!-- eCharts -->
<script src="./js/echarts-4.7.0-en.min.js"></script>
<script src="./js/jquery-3.5.0.min.js"></script>
<!-- My Helper -->
<script src="./js/myHelper3.js"></script>
<script src="./js/myHelper-tabulator.js"></script>
<script src="./js/myHelper-eCharts.js"></script>
<script src="./js/myHelper-risk-calc3.js"></script>
<!-- Gallery by Alex Friedl -->
<script src="./js/af_gallery.js"></script>
<!--Gallery by Alex Friedl -->
<script>
document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
af_gallery_hideAll("results_cases-de-doubling");
var dropdown = document.getElementById("dropdown_cases-de-doubling");
var element = dropdown.getElementsByTagName("a");
// add click event listener -> show (hash)
for (i = 0; i < element.length; i++) {
element[i].addEventListener("click", function (event) {
af_gallery_show("results_cases-de-doubling", event.srcElement.hash)
})
}
af_gallery_hideAll("results_cases-deaths-divi");
var dropdown = document.getElementById("dropdown_cases-deaths-divi");
var element = dropdown.getElementsByTagName("a");
// add click event listener -> show (hash)
for (i = 0; i < element.length; i++) {
element[i].addEventListener("click", function (event) {
af_gallery_show("results_cases-deaths-divi", event.srcElement.hash)
})
}
});
</script>
<!-- <body onload="pageLoadPopup()"> -->
</head>
<body>
<!-- Matomo noscript-->
<noscript>
<img src=" https://entorb.net/stats/matomo/matomo.php?idsite=1&rec=1" style="border:0;" alt="" />
</noscript>
<!-- On page load popup -->
<script>
function pageLoadPopup() {
alert("EN: Due to my vacation, in the next few days I will only be able to update the dynamical charts and tables, not the static charts. Sorry for the inconvenience.\n\nDE: Urlaubsbedingt werde ich in den nächsten Tagen nur die dynamischen Tabellen und Graphen aktualisieren können, leider nicht die statischen Graphen. Sorry.");
}
</script>
<h2>21.06.2023 Abkündigung der Aktualisierung der Daten von Deutschland</h2>
<p>Da die Pandemie (hoffentlich) endlich vorbei ist und da meine <a href="https://services7.arcgis.com/mOBPykOjAyBO2ZKk/ArcGIS/rest/services/Covid19_RKI_Sums/FeatureServer/0/query?f=html&where=(IdLandkreis='14612')&outFields=Meldedatum%2CSummeFall%2C+SummeTodesfall%2C+AnzahlFall%2C+AnzahlTodesfall&orderByFields=Meldedatum&objectIds=&time=&resultType=none&returnIdsOnly=false&returnUniqueIdsOnly=false&returnCountOnly=false&returnDistinctValues=false&cacheHint=false&groupByFieldsForStatistics=&outStatistics=&having=&resultOffset=&sqlFormat=none&token=" target="_blank">Datenquelle für deutsche Inzidenzdaten</a> zum 01.06.2023 den Dienst ein- oder umgestellt hat, habe ich beschlossen keine weitere Energie in einen Umbau zu stecken. Damit stelle ich die Aktualisierungen von Webseite und <a href="https://entorb.net/COVID-19-coronavirus/newsletter-register.html">E-Mail Newsletter</a> nun ein. Die <a href="#Countries">internationalen Daten</a> werden vorerst weiterhin täglich automatisch aktualisiert. </p>
<p>Ich habe mich sehr über euer Interesse und das viele Feedback zu diesem Hobby Projekt gefreut und dabei auch viel Neues gelernt. Alles Gute für die Zukunft wünscht <i><a href="/contact.php?origin=COVID-19">Torben</a></i>.</p>
<h1>COVID-19 Coronavirus Disease Spread Analysis in German Regions and the World</h1>
<p> In early 2020 the SARS-CoV-2 virus (colloquially known as the coronavirus) spread across the globe and caused a pandemic of COVID-19 disease. This page presents a collection of daily updated charts and analysis of disease spread in German regions and the world. The focus lies on displaying the data of the past and deriving trends for the near future. In order to compare data of different regions, data is scaled by the regions' population. Charts are updated daily in the morning (UTC). Raw data and plot scripts are available in <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions" target="_blank">my GitHub repository</a>. This is a private non-profit spare-time project. All data shown here rely on the quality of the data sources. I cannot guarantee for the correctness of my derived data.</p>
<p>Data sources</p>
<ul>
<li> German data is mostly from Robert Koch Institut (RKI), fetched from <a href="https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4/page/page_1/" target="_blank">COVID-19-Dashboard der Nationale Plattform für geographische Daten (NPGEO-DE)</a>
</li>
<!-- <li> German "Bundesland" data is from <a
href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html"
target="_blank">Robert Koch Institut</a> fetched from <a href="https://github.com/swildermann/COVID-19"
target="_blank">github.com/swildermann/COVID-19</a> where the RKI data is already converted to CSV
format. </li> -->
<li> German hospital data is from <a href="https://www.divi.de/register/tagesreport" target="_blank">DIVI-Intensivregister</a>. (Thanks to Mr. Parvu for granting usage permission) </li>
<li> International data is from <a href="https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19" target="_blank">Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE)</a>, fetched from <a href="https://github.com/pomber/covid19" target="_blank">github.com/pomber/covid19</a> where the JHU data is merged into one json file. </li>
</ul>
<p>Feel free to drop me a <a href="/contact.php?origin=COVID-19">message</a> if you find a typo, bug or bigger issue. I am happy for inspirations for further analyses as well.</p>
<p>Stay safe, <i>Torben</i></p>
<h2>
<a id="ToC"></a>Table of Contents / Inhaltsverzeichnis
</h2>
<ul>
<li>
<a href="#Germany">Germany / Deutschland</a>
</li>
<ul>
<li>
<a href="#DeAllInOne">Alle Zeitverläufe für Deutschland komibiniert</a>
</li>
<li>
<a href="#DeDistrictAni">Karte: Animation der Ausbreitung in den Landkreisen</a>
</li>
<li>
<a href="#DeStates">Bundesländer</a>
</li>
<ul>
<li>
<a href="#DeStatesLatestCases">Ranking der aktuellen Lage</a>
</li>
<li>
<a href="#DeStatesChart">Bundesland-Zeitverlauf</a>
</li>
<li>
<a href="#DeStates-cases-deaths-divi">Kombinierte Bundeslandgrafik</a>
</li>
</ul>
<li>
<a href="#DeDistricts">Landkreise</a>
</li>
<ul>
<li>
<a href="#DeDistrictTable">Landkreistabelle</a>
<li>
<a href="#DeDistrictChart">Interaktiver Landkreis Vergleich </a>
</li>
<li>
<a href="#DeDistricts-cases-deaths-divi">Kombinierte Landkreisgrafik</a>
</li>
<li>
<a href="#DeDistrictZeroCases">Anzahl der Landkreise mit Neu-Infektionen in der letzten Woche</a>
</li>
</ul>
<li>
<a href="#DeAnalyses">Weitere Auswertungen</a>
</li>
<ul>
<li>
<a href="#DeStatesIcuForecast">Intensivstationsprognose</a>
</li>
<li>
<a href="newsletter-register.html" target="_blank">Konfigurierbarer Landkreis-E-Mail-Newsletter</a>
</li>
<li>
<a href="#DeMortality">Vergleich der Sterbefälle vor und während der Pandemie / Übersterblichkeit</a>
</li>
<li>
<a href="#DeAgePercent">Altersverteilungen</a>
</li>
<li>
<a href="#DE_impfungen">Impfdaten</a>
</li>
<li>
<a href="#DE_mutations">Mutationen</a>
</li>
<li>
<a href="#DE_PCR-Tests">PCR Tests: Anzahl und Positiv-Rate</a>
</li>
<li>
<a href="#DE_wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen">Wahrscheinlichkeit einen Infizierten zu treffen</a>
</li>
<li>
<a href="#event_risk_calculator_DE">Veranstaltungsrisikoabschätzung</a>
</li>
<li>
<a href="#DeStatesCasesDoubling">Verdopplungszeit der Neu-Infektionen</a>
</li>
<li>
<a href="#DE_calc-cases-from-deaths-DE-total">Abschätzung der Dunkelziffer der Infizierten</a>
</li>
</ul>
<li>
<a href="#ArduinoSensorics-De">Nebenprojekt: CO<sub>2</sub>-Ampel</a>
</li>
<li><a href="index-archive.html" target="_blank">Archiv</a></li>
</ul>
<li>
<a href="#Countries">Countries Worldwide</a>
</li>
<ul>
<li>
<a href="#MapCountries">Map: Country Casualties</a>
</li>
<li>
<a href="#CountryTable">Table of all countries' current situation</a>
</li>
<li>
<a href="#CountriesCustomChart">Country comparison chart</a>
</li>
<li>
<a href="#event_risk_calculator_EN">Event Risk Calculator</a>
</li>
<li>
<a href="#CountryRankings">Country Rankings</a>
</li>
<li>
<a href="#CountriesDoublingTime">Doubling Time of New Infections</a>
</li>
<li>
<a href="#SelectedCountries">Comparison of selected countries</a>
</li>
<li>
<a href="#CountriesTimeseriesDeaths">How did the death toll develop in different countries?</a>
</li>
<li>
<a href="#RefDeathCauses">Reference data: deaths by other causes</a>
</li>
<!-- <li>
<a href="#Countries_Mortality">Investigating the Calculated Case Mortality: Deaths per Reported Infections</a>
</li> -->
<li>Archive</li>
<ul>
<li>
<a href="expGrowth.html#countries-fit-results">Death toll regression analyses results for selected countries</a>
</li>
</ul>
</ul>
</ul>
<h2>Further good information sources</h2>
<ul>
<li>
<a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html" target="_blank">Robert Koch Institut</a>: German data and situation reports
</li>
<li>
<a href="https://covid19.who.int/" target="_blank">WHO Dashboard</a>
</li>
<li>
<a href="https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4/page/page_1/" target="_blank">RKI: COVID-19-Dashboard der Nationale Plattform für geographische Daten (NPGEO-DE)</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.worldometers.info/coronavirus/" target="_blank">Worldometers.info - Coronavirus</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.ndr.de/nachrichten/info/podcast4684.html" target="_blank">Podcast NDR Info: Das Coronavirus-Update mit Christian Drosten</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.washingtonpost.com/graphics/2020/world/corona-simulator/" target="_blank">Washington Post: Virus exponential spread simulator</a>: random live simulations of the effect of social distancing
</li>
<li>
<a href="https://inno.uni-hohenheim.de/corona-modell" target="_blank">Simulator by Uni Hohenheim: An agent-based policy laboratory for COVID-19 containment strategies</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.youtube.com/watch?v=Kas0tIxDvrg" target="_blank">Youtube: Exponential growth and epidemics</a>
</li>
<li>
<a href="https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vS0asYZNC46ZDNTlIQsy2zajEsjpqDJcASwENq4_7qUrvbPx0NRigko7Vy5XMdG9NDWR__xNkBdkKQM/pub" target="_blank">Meine DE Linkliste für Kinderbeschäftigungsideen</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.intensivregister.de/#/aktuelle-lage/kartenansichten" target="_blank">DIVI Intensivregister: Aktuelle Belegungssituation intensivmedizinischer Bereiche der Kliniken Deutschlands</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.peira.org/das-virus-die-menschen-und-das-leben/" target="_blank">E. Huber @ peira.org: Das Virus, die Menschen und das Leben</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.quarks.de/gesundheit/was-die-daten-zu-corona-aussagen-und-was-nicht/" target="_blank">Quarks: Was die Daten zu Corona aussagen und was nicht</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/sterbefallzahlen.html" target="_blank">Quarks: Statistisches Bundesamt (Destatis): Sonderauswertung zu Sterbefallzahlen des Jahres 2020</a>
</li>
<li>
<a href="https://euromomo.eu/graphs-and-maps/#z-scores-by-country" target="_blank">EuroMOMO: mortality graphs and maps</a>
</li>
<li>
<a href="https://ourworldindata.org/grapher/full-list-cumulative-total-tests-per-thousand" target="_blank">Our World In Data: COVID-19 tests per 1,000 people</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.youtube.com/watch?v=59tQeL0ehbM" target="_blank">Clearing the Air Effectively</a>
</li>
<li>
<a href="https://impfdashboard.de/" target="_blank">Impfdashboard des Bundesministeriums für Gesundheit (BMG)</a>
</li>
<li>
<a href="https://risklayer-explorer.com/event/100/detail" target="_blank">Risklayer Explorer</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.kbv.de/html/corona-report.php" target="_blank">Corona Report der Kassenärztlichen Vereinigung</a>
</li>
</ul>
<h2><a id="Germany"></a>Germany / Deutschland</h2>
<!-- Aktuelle Lage -->
<a id="DeSituation"></a>
<!-- <p>Aktueller Stand der Infektionen in den Landkreisen, skaliert auf deren Einwohnerzahl. Eingebettet von <a href="https://commons.wikimedia.org/wiki/File:COVID-19_outbreak_Germany_per_capita_cases_map.svg" target="_blank">Wikipedia</a></p>
<a title="Ythlev / CC BY-SA (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)" href="https://commons.wikimedia.org/wiki/File:COVID-19_outbreak_Germany_per_capita_cases_map.svg" target="_blank">
<img width="512" alt="COVID-19 outbreak Germany per capita cases map" src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/COVID-19_outbreak_Germany_per_capita_cases_map.svg/512px-COVID-19_outbreak_Germany_per_capita_cases_map.svg.png"></a>
<br />
<small>Eingebettet von <a href="https://commons.wikimedia.org/wiki/File:COVID-19_outbreak_Germany_per_capita_cases_map.svg" target="_blank">Wikipedia</a>, Erstell-Skript dazu wurde hier publiziert: <a href="https://github.com/ythlev/covid-19" target="_blank">github.com/ythlev/covid-19</a>
</small> -->
<h4>
<a id="DeAllInOne">Alle Zeitverläufe für Deutschland komibiniert</a>
</h4>
<h5>Ganze Pandemie</h5>
<img src="plots-python/de-multi-timeseries.png" alt="de-multi-timeseries.png" width="1000" height="2000"><br />
<h5>Zoom auf das letzte halbe Jahr</h5>
<img src="plots-python/de-multi-timeseries-180.png" alt="de-multi-timeseries-180.png" width="1000" height="2000"><br />
<small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/plot-de-multi-timeseries.py" target="_blank">plot-de-multi-timeseries.py</a>, raw data can be found here in the files <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/" target="_blank"> ts-de-*.tsv</a>
</small>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeDistrictAni"></a>Karte: Animation der Ausbreitung in den Landkreisen</h4>
<p>Grafik anklicken um zur Animation zu gelangen.</p>
<table>
<!-- <tr>
<th>Neu-Infizierte letzte Woche</th>
<th>Infizierte gesamt</th>
</tr> -->
<tr>
<td>
<a href="maps-de-districts.html"><img src="maps/de-districts-Cases_Last_Week_Per_100000-latest.gif" alt="de-districts-Cases_Last_Week_Per_100000-latest.gif" width="480" height="651"></a>
</td>
<td>
<a href="maps-de-districts.html"><img src="maps/de-districts-DIVI_Intensivstationen_Covid_Prozent-latest.gif" alt="de-districts-DIVI_Intensivstationen_Covid_Prozent-latest.gif" width="480" height="651"></a>
</td>
</tr>
<!-- <tr>
<td colspan="2" style="text-align: center;"><br />Einheit: pro Millionen Einwohner</td>
</tr> -->
<tr>
<td>
<a href="maps-de-districts.html"><img src="maps/de-districts-Cases_Per_Million-latest.gif" alt="de-districts-Cases_Per_Million-latest.gif" width="480" height="651"></a>
</td>
<td>
<a href="maps-de-districts.html"><img src="maps/de-districts-Deaths_Per_Million-latest.gif" alt="de-districts-Deaths_Per_Million-latest.gif" width="480" height="651"></a>
</td>
</tr>
</table>
<ul>
<li>Datenquelle: <a href="https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4/page/page_1/" target="_blank">RKI: COVID-19-Dashboard der Nationale Plattform für geographische Daten (NPGEO-DE)</a>
</li>
<li> Skript Quellcode: ist in meinem <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/gen-de-districts-map.py" target="_blank">gen-de-districts-map.py</a>. Es basiert zum Großteil auf der Arbeit von <a href="https://github.com/ythlev/covid-19" target="_blank">ythlev</a>. </li>
</ul>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h3>
<a id="DeStates"></a>Bundesländer
</h3>
<h4><a id="DeStatesLatestCases"></a>Ranking</h4>
<p> Ranking der Bundesländer nach Inzidenz und farbkodiert die Gesamtzahl der Infektionen bisher. </p>
<div class="echart-latest-data-wrapper">
<div id="div_eChart_DeStates_Cases_Last_Week_Per_Million" style="height: 675px;width: 675px;"></div>
</div>
<p> Ranking der Bundesländer nach Gesamtzahl der Infektionen bisher und farbkodiert die Inzidenz. </p>
<div class="echart-latest-data-wrapper">
<div id="div_eChart_DeStates_Cases_Per_Million" style="height: 675px;width: 675px;"></div>
</div>
<p> Ranking der Bundesländer nach Opferzahl der letzten Woche und farbkodiert die Gesamtzahl der Opfer bisher. </p>
<div class="echart-latest-data-wrapper">
<div id="div_eChart_DeStates_Deaths_Last_Week_Per_Million" style="height: 675px;width: 675px;"></div>
</div>
<p> Ranking der Bundesländer nach Gesamtzahl der Opfer bisher und farbkodiert die Neu-Verstorbenen. </p>
<div class="echart-latest-data-wrapper">
<div id="div_eChart_DeStates_Deaths_Per_Million" style="height: 675px;width: 675px;"></div>
</div>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeStatesChart"></a>Bundesland-Zeitverlauf</h4>
<!-- -->
<table>
<tr>
<td>y-Achse:</td>
<td><select id="sel_y_axis_field_DeStates" name="sel_y_axis_field_DeStates" style="width:200px"></select>
</td>
<td><select id="sel_sorting_DeStates" name="sel_sorting_DeStates" style="width:200px"></select></td>
</tr>
<tr>
<td>x-Achse:</td>
<td><select id="sel_x_axis_time_range_DeStates" name="sel_x_axis_time_range_DeStates" style="width:200px">
</select></td>
<td> </td>
</tr>
</table>
<!-- -->
<div id="div_eChartsDeStatesContainer" style="height: 600px; width: 1000px; background-color: white;"></div>
<small> generated via <a href="https://echarts.apache.org" target="_blank">eCharts</a>, raw data can be found in <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/de-states/" target="_blank">de-states</a></small>
<!--
JS for eCharts DE States
-->
<script>
const eChart_DeStates = echarts.init(document.getElementById("div_eChartsDeStatesContainer"));
const select_yAxisProperty_DeStates = document.getElementById("sel_y_axis_field_DeStates");
// setOptionsToSelect(select_yAxisProperty_DeStates, options_yAxisProperty_DeStates, "");
setOptionsToSelect(select_yAxisProperty_DeStates, options_yAxisProperty_DeDistricts, "");
const select_sorting_DeStates = document.getElementById("sel_sorting_DeStates");
setOptionsToSelect(select_sorting_DeStates, options_eCharts_sorting, "");
const select_xAxisTimeRange_DeStates = document.getElementById("sel_x_axis_time_range_DeStates");
const options_xaxis_time_range_DeStates = [
{ value: "12weeks", text: "12 Wochen" },
{ value: "4weeks", text: "4 Wochen" },
{ value: "all", text: "ganzer Zeitraum" },
];
setOptionsToSelect(select_xAxisTimeRange_DeStates, options_xaxis_time_range_DeStates, "");
if ('yAxis' in urlParams && options_yAxisProperty_DeDistricts.indexOf(urlParams.yAxis) > -1) {
select_yAxisProperty_DeStates.value = urlParams.yAxis;
}
if ('Sort' in urlParams && options_eCharts_sorting.indexOf(urlParams.Sort) > -1) {
select_sorting_DeStates.value = urlParams.Sort;
}
select_yAxisProperty_DeStates.onchange = function () { refreshDeStatesChartWrapper() };
select_sorting_DeStates.onchange = function () { refreshDeStatesChartWrapper() };
select_xAxisTimeRange_DeStates.onchange = function () { refreshDeStatesChartWrapper() };
// Wait for all async promises to be done (all data is fetched)
// sets the DeStateCodes to default value
// then refreshes the chart
Promise.all(promises).then(function () {
console.log("eCharts DeStates: all data fetched");
refreshDeChart(
eChart_DeStates,
codes_DeStates,
data_object_DeStates,
mapDeStatesNames,
select_yAxisProperty_DeStates,
select_xAxisTimeRange_DeStates,
select_sorting_DeStates,
update_url = false
)
});
</script>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeStates-cases-deaths-divi"></a>Kombinierte Bundeslandgrafik</h4>
<p>Zeitverlauf von Infizierten, Opfern und Intensivstationsauslastung durch COVID-19 pro Bundesland</p>
<ul>
<li>Oben</li>
<ul>
<li>blau: 7-Tages-Inzidenz des gewählten Bundeslandes</li>
<li>grau: 7-Tages-Inzidenz Deutschland</li>
<li>rot: Änderung der Inzidenz in den letzten 7 Tagen</li>
</ul>
<li>Unten</li>
<ul>
<li>lila: 7-Tages-Opferzahlen pro Mill. Einwohner des gewählten Bundeslandes</li>
<li>grau: 7-Tages-Opferzahlen pro Mill. Einwohner Deutschland</li>
<li>grün: Anteil der Intensivbetten im Bundesland durch Covid-Patienten belegt</li>
</ul>
</ul>
<div class="af_gallery_container">
<div class="af_gallery_select" id="dropdown_cases-deaths-divi">
<!-- <input type="text" placeholder="Filter.." id="filter" onkeyup="filter()"> -->
<p><b>Auswahl</b></p>
<a href="#article-cases-deaths-divi-DE-total">DE-total</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-BW">BW</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-BY">BY</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-BE">BE</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-BB">BB</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-HB">HB</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-HH">HH</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-HE">HE</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-MV">MV</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-NI">NI</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-NW">NW</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-RP">RP</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-SL">SL</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-SN">SN</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-ST">ST</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-SH">SH</a>
<a href="#article-cases-deaths-divi-TH">TH</a>
</div>
<div class="af_gallery_results" id="results_cases-deaths-divi" style="display: flex;flex-flow:column">
<div class="af_gallery_results_plot" id="results_DE_states_plot1">
<article id="#article-cases-deaths-divi-DE-total">
<img src="plots-python/de-states/de-state-DE-total.png" alt="plots-python/de-states/de-state-DE-total.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-BW">
<img src="plots-python/de-states/de-state-BW.png" alt="plots-python/de-states/de-state-BW.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-BY">
<img src="plots-python/de-states/de-state-BY.png" alt="plots-python/de-states/de-state-BY.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-BE">
<img src="plots-python/de-states/de-state-BE.png" alt="plots-python/de-states/de-state-BE.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-BB">
<img src="plots-python/de-states/de-state-BB.png" alt="plots-python/de-states/de-state-BB.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-HB">
<img src="plots-python/de-states/de-state-HB.png" alt="plots-python/de-states/de-state-HB.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-HH">
<img src="plots-python/de-states/de-state-HH.png" alt="plots-python/de-states/de-state-HH.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-HE">
<img src="plots-python/de-states/de-state-HE.png" alt="plots-python/de-states/de-state-HE.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-MV">
<img src="plots-python/de-states/de-state-MV.png" alt="plots-python/de-states/de-state-MV.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-NI">
<img src="plots-python/de-states/de-state-NI.png" alt="plots-python/de-states/de-state-NI.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-NW">
<img src="plots-python/de-states/de-state-NW.png" alt="plots-python/de-states/de-state-NW.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-RP">
<img src="plots-python/de-states/de-state-RP.png" alt="plots-python/de-states/de-state-RP.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-SL">
<img src="plots-python/de-states/de-state-SL.png" alt="plots-python/de-states/de-state-SL.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-SN">
<img src="plots-python/de-states/de-state-SN.png" alt="plots-python/de-states/de-state-SN.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-ST">
<img src="plots-python/de-states/de-state-ST.png" alt="plots-python/de-states/de-state-ST.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-SH">
<img src="plots-python/de-states/de-state-SH.png" alt="plots-python/de-states/de-state-SH.png" width="800" height="800"><br />
</article>
<article id="#article-cases-deaths-divi-TH">
<img src="plots-python/de-states/de-state-TH.png" alt="plots-python/de-states/de-state-TH.png" width="800" height="800"><br />
</article>
</div>
<div class="af_gallery_results_footer" id="results_DE_states-cases-deaths-divi_footer">
<small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/plot-de-states-V2.py" target="_blank">plot-de-states-V2.py</a>, raw data can be found in <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/de-states/" target="_blank">de-states</a>
<br /> Many thanks to Alex Friedl for writing this gallery feature! </small>
</div>
</div>
</div>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h3><a id="DeDistricts"></a>Landkreise</h3>
<h4><a id="DeDistrictTable"></a>Landkreistabelle mit Intensivstationsauslastung</h4>
<p>Siehe auch meinen konfigurierbaren <a href="https://entorb.net/COVID-19-coronavirus/newsletter-register.html" target="_blank">E-Mail Newsletter</a> für Landkreisdaten.</p>
<p>Ein Klick auf eine Zeile fügt diesen Landkreis in den <a href="#DeDistrictChart">interaktiven Landkreis Vergleich</a> unten hinzu.</p>
<div id="div_table-de-districts"></div>
<script>
var table_DeDistricts = defineTable_DeDistricts();
promises.push(table_DeDistricts.setData("https://entorb.net/COVID-19-coronavirus/data/de-districts/de-districts-results-V2.json", {}, "get"));
</script>
<small> generated via <a href="http://tabulator.info/" target="_blank">Tabulator</a>, raw data can be found <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/data/de-districts" target="_blank">here</a>
</small>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeDistrictChart"></a>Interaktiver Landkreis Vergleich</h4>
<p>Landkreise und Städte in obiger <a href="#DeDistrictTable">Tabelle</a> auswählen. Mit dem Button über der Legende kann in die Daten hinein gezoomt werden. Die Konfiguration der Grafik ist in der URL (Adresszeile des Browsers) hinterlegt und lässt sich so speichern und teilen.</p>
<table>
<tr>
<td>y-Achse:</td>
<td><select id="sel_y_axis_field_DeDistricts" name="sel_y_axis_field_DeDistricts" style="width:200px"></select>
</td>
<td><select id="sel_sorting_DeDistricts" name="sel_sorting_DeDistricts" style="width:200px"></select></td>
</tr>
<tr>
<td>x-Achse:</td>
<td><select id="sel_x_axis_time_range_DeDistricts" name="sel_x_axis_time_range_DeDistricts" style="width:200px">
</select></td>
<td><input type="reset" onclick="resetChart('DeDistrict')"></td>
</tr>
</table>
<div id="div_eChartsDeDistrictsContainer" style="height: 600px; width: 1000px; background-color: white;"></div>
<small> generated via <a href="https://echarts.apache.org" target="_blank">eCharts</a>, raw data can be found <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/data/de-districts" target="_blank">here</a>
</small>
<!--
JS for eCharts DE Districts
-->
<script>
const eChart_DeDistricts = echarts.init(document.getElementById("div_eChartsDeDistrictsContainer"));
promises.push(fetch_mapRefDeDistrictData(mapDeDistrictNames));
const select_yAxisProperty_DeDistricts = document.getElementById("sel_y_axis_field_DeDistricts");
setOptionsToSelect(select_yAxisProperty_DeDistricts, options_yAxisProperty_DeDistricts, "");
const select_sorting_DeDistricts = document.getElementById("sel_sorting_DeDistricts");
setOptionsToSelect(select_sorting_DeDistricts, options_eCharts_sorting, "");
const select_xAxisTimeRange_DeDistricts = document.getElementById("sel_x_axis_time_range_DeDistricts");
const options_xaxis_time_range_DeDistricts = [
{ value: "12weeks", text: "12 Wochen" },
{ value: "4weeks", text: "4 Wochen" },
{ value: "all", text: "ganzer Zeitraum" },
];
setOptionsToSelect(select_xAxisTimeRange_DeDistricts, options_xaxis_time_range_DeDistricts, "");
if ('yAxis' in urlParams && options_yAxisProperty_DeDistricts.indexOf(urlParams.yAxis) > -1) {
select_yAxisProperty_DeDistricts.value = urlParams.yAxis;
}
if ('Sort' in urlParams && options_eCharts_sorting.indexOf(urlParams.Sort) > -1) {
select_sorting_DeDistricts.value = urlParams.Sort;
}
select_yAxisProperty_DeDistricts.onchange = function () { refreshDeDistrictsChartWrapper() };
select_sorting_DeDistricts.onchange = function () { refreshDeDistrictsChartWrapper() };
select_xAxisTimeRange_DeDistricts.onchange = function () { refreshDeDistrictsChartWrapper() };
// Wait for all async promises to be done (all data is fetched)
// sets the list_of_codes_to_plot_DeDistricts to default value
// then refreshes the chart
Promise.all(promises).then(function () {
console.log("eCharts DeDistricts: all data fetched");
refreshDeChart(
eChart_DeDistricts,
list_of_codes_to_plot_DeDistricts,
data_object_DE_districts,
mapDeDistrictNames,
select_yAxisProperty_DeDistricts,
select_xAxisTimeRange_DeDistricts,
select_sorting_DeDistricts,
update_url = false
)
refresh_table_selections('DeDistrict');
});
</script>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeDistricts-cases-deaths-divi"></a>Kombinierte Landkreisgrafik</h4>
<p>Zeitverlauf von Infizierten, Opfern und Intensivstationsauslastung durch COVID-19 pro Landkreis</p>
<ul>
<li>Oben</li>
<ul>
<li>blau: 7-Tages-Inzidenz des gewählten Landkreis</li>
<li>grau: 7-Tages-Inzidenz Deutschland</li>
<li>rot: Änderung der Inzidenz in den letzten 7 Tagen</li>
</ul>
<li>Unten</li>
<ul>
<li>lila: 7-Tages-Opferzahlen pro Mill. Einwohner des gewählten Landkreises</li>
<li>grau: 7-Tages-Opferzahlen pro Mill. Einwohner Deutschland</li>
<li>grün: Anteil der Intensivbetten im Landkreis durch COVID-Patienten belegt</li>
</ul>
</ul>
<p>
<select id="de_district_multiplot_sel_kreis" style="width:200px" onchange="de_district_multiplot_selected()">
</select>
</p>
<img id="de_district_multiplot_img" src="plots-python/de-districts/de-district-02000.png" alt="plots-python/de-districts/de-district-02000.png" width="800" height="800" />
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4>
<a id="DeStatesIcuForecast"></a> Intensivstationsprognose
</h4>
<p> Basierend auf diesem <a href="https://twitter.com/dpaessler/status/1458397649690927105" target="_blank">stark vereinfachten Modell von Dirk Paessler</a> habe ich eine 2-Wochen Prognose für den Bedarf an Intensivbetten für COVID Patienten implementiert. Diese wird täglich um 15:00 für alle <a href="#DeDistricts-cases-deaths-divi">Landkreise</a> und <a href="#DeStates-cases-deaths-divi">Bundesländer</a> aktualisiert. </p>
<p> Eingangsparameter der Prognose ist die künftige Entwicklung der 7-Tages-Inzidenz. In orange ist der aktuelle Anstieg der letzten Woche für 2 Wochen fortgeschrieben. In anderen Farben sind Inzidenz-Veränderungen von +50%, +25%, 0% und -25% pro Woche skizziert. Blau zeigt die Historie der ans <a href="https://www.intensivregister.de/" target="_blank">DIVI-Intensivregister</a> gemeldeten Bettenbelegung. Details zum Modell siehe <a href="#DeStatesIcuForecastHinweise">unten</a>. </p>
<p> Hier die Region auswählen: </p>
<table>
<tr>
<th>Bundesland</th>
<th>Landkreis</th>
<th>Gruppierung</th>
</tr>
<tr>
<td>
<select id="icu_forecast_sel_de_states" style="width:200px" onchange="icu_forecast_sel_de_states_selected()">
<option value="DE-total" selected>Deutschland gesamt</option>
<option value="BW">Baden-Württemberg</option>
<option value="BY">Bayern</option>
<option value="BE">Berlin</option>
<option value="BB">Brandenburg</option>
<option value="HB">Bremen</option>
<option value="HH">Hamburg</option>
<option value="HE">Hessen</option>
<option value="MV">Mecklenburg-Vorpommern</option>
<option value="NI">Niedersachsen</option>
<option value="NW">Nordrhein-Westfalen</option>
<option value="RP">Rheinland-Pfalz</option>
<option value="SL">Saarland</option>
<option value="SN">Sachsen</option>
<option value="ST">Sachsen-Anhalt</option>
<option value="SH">Schleswig-Holstein</option>
<option value="TH">Thüringen</option>
</select>
</td>
<td>
<select id="icu_forecast_sel_de_districts" style="width:200px" onchange="icu_forecast_sel_de_districts_selected()">
<option value="0" selected>Auswählen</option>
</select>
</td>
<td>
<select id="icu_forecast_sel_de_district_group" style="width:200px" onchange="icu_forecast_sel_de_district_group_selected()">
<option value="0" selected>Auswählen</option>
</select>
</td>
</tr>
</table>
<img id="icu_forecast_img_zoom" src="plots-python/icu-forecast/de-states/DE-total-zoom.png" width="800" height="600" alt="keine Daten gefunden" />
<br />
<img id="icu_forecast_img" src="plots-python/icu-forecast/de-states/DE-total.png" width="800" height="600" alt="" />
<br />
<small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/plot-icu-forecast.py" target="_blank">plot-icu-forecast.py</a>
</small>
<p>
<a id="DeStatesIcuForecastHinweise"></a>Hinweise
<ul>
<li>Das <a href="https://www.intensivregister.de/" target="_blank">DIVI-Intensivregister</a> aktualisiert seine Daten täglich um 13:30, ich aktualisiere diese Grafiken um 15:15</li>
<li>Verwendete <a href="https://www.divi.de/divi-intensivregister-tagesreport-archiv-csv?layout=table" target="_blank">DIVI Rohdaten (CSV Format)</a> Datenreihe "faelle_covid_aktuell"</li>
<li>Nicht alle Intensivstationen melden ihre Zahlen an das <a href="https://www.intensivregister.de/" target="_blank">DIVI-Intensivregister</a> </li>
<li>Daher spiegeln die obigen Zahlen (Vergangenheit, wie auch Prognose) nur die Krankenhäuser wider, die ans DIVI melden. Die Gesamtzahl ist um einen konstanten Faktor höher.</li>
<li>Das Modell ist sehr einfach gehalten und sicher nicht exakt. Trotzdem kann es helfen die aktuelle Lage besser zu bewerten.</li>
<li>Ich freue mich über <a href="/contact.php?origin=COVID-19">Verbesserungsvorschläge</a> und Vorschläge für weitere <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/icu-groups.py" target="_blank">Landkreisgruppierungen</a>, bevorzugt unter Angabe der <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/de-districts/mapping_landkreis_ID_name.json" target="_blank">Gemeindeschlüssel</a>. </li>
</ul>
</p>
<p> Modell<br /> Vorgeschlagen von <a href="https://twitter.com/dpaessler/status/1458397649690927105" target="_blank">Dirk Paessler</a>
<ol>
<li>Auswahl einer Region (Landkreise/Landkreisgruppe/Bundesland)</li>
<li>Verhältnis von dort gemeldeten COVID-Beatmungs-Betten (DIVI Datenreihe "faelle_covid_aktuell") zu 21-Tages-Inzidenz für die letzten 7 Tage berechnet</li>
<li>Mittelwert dieses Verhältnisses über diese 7 Tage gebildet (und für die 2-Wochen-Prognose als konstant angenommen)</li>
<li>Neue Fälle der letzten 7 Tage werden mit verschiedenen Wachstums-Annahmen für 2 Wochen in die Zukunft prognostiziert</li>
<li>Die aus der Prognose resultierende zukünftige 21-Tages-Inzidenz mit dem obigen Mittelwert (Betten zu 21-Tages-Inzidenz) in eine Betten-Prognose umgerechnet</li>
</ol>
</p>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeDistrictZeroCases"></a>Anzahl der Landkreise mit Neu-Infektionen in der letzten Woche</h4>
<p>In der folgenden Grafik ist als Zeitverlauf die Anzahl der deutschen Land- und Stadtkreise pro Inzidenz-Intervallen aufgetragen.</p>
<img src="plots-python/hist-de-districts-Cases_Last_Week_Per_100000.png" alt="hist-de-districts-Cases_Last_Week_Per_100000.png" width="800" height="600">
<p>Analog dazu hier Zunahme und Abnahme der Inzidenzen im Vergleich zur Vorwoche:</p>
<img src="plots-python/hist-de-districts-Cases_Last_Week_7Day_Percent-Incr.png" alt="hist-de-districts-Cases_Last_Week_7Day_Percent-Incr.png" width="800" height="600"><br />
<img src="plots-python/hist-de-districts-Cases_Last_Week_7Day_Percent-Decr.png" alt="hist-de-districts-Cases_Last_Week_7Day_Percent-Decr.png" width="800" height="600">
<!--
min 1. COVID-19 Neu-Infektionen in der letzten Woche vermeldet haben und darunter die mit einer Inzidenz über 50.</p>
<img src="plots-gnuplot/de-districts/zero_cases_last_week.png" alt="zero_cases_last_week.png" width="800" height="600"> <br />
<img src="plots-gnuplot/de-districts/50_cases_last_week.png" alt="50_cases_last_week.png" width="800" height="600">
<br /> <small>generated via Gnuplot <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/scripts-gnuplot/" target="_blank">plot-de-districts</a>, raw data can be found in <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/de-districts/de-districts-zero_cases_last_week.tsv" target="_blank">de-districts-zero_cases_last_week.tsv</a></small> -->
<br /><small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/plot-de-districts-increase-histogram.py" target="_blank">plot-de-districts-increase-histogram.py</a>
</small>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h3>
<a id="DeAnalyses"></a>Weitere Auswertungen
</h3>
<h4>Konfigurierbarer Landkreis-E-Mail-Newsletter</h4>
<p>(Screenshot anklicken um zur Anmeldung zu gelangen)</p>
<a href="https://entorb.net/COVID-19-coronavirus/newsletter-register.html" target="_blank">
<img src="newsletter-screenshot-2-mail.png" width="512" height="428" style="border: 5px solid #555;" alt="newsletter-screenshot-2-mail.png">
</a>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeMortality"></a>Vergleich der Sterbefälle vor und während der Pandemie / Übersterblichkeit</h4>
<p> Basierend auf den <a href="https://www.destatis.de/DE/Themen/Querschnitt/Corona/Gesellschaft/bevoelkerung-sterbefaelle.html" target="_blank">Daten</a> des Deutschen Statistischen Bundesamts habe ich die Gesamtzahl der Sterbefälle während der Pandemie mit den Vorjahren verglichen. Hinweis: Alle Datenreihen wurden mit einem gleitenden Durchschnitt von 7 Tagen geglättet und der 29.2. wurde entfernt. </p>
<img src="plots-gnuplot/de-mortality.png" alt="de-mortality.png" width="640" height="480">
<p>Für den Vergleich mit den Opferzahlen von COVID-19 habe ich den zunächst für 2016-2019 die Sterbefälle pro Kalendertag gemittelt und zusammen mit den Daten von 2020, 2021 und 2022 aufgetragen. Im unteren Bereich ist die Differenz dieser zwei Datenreihen neben den COVID-19 Opferzahlen zu sehen.</p>
<img src="plots-gnuplot/de-mortality-covid-2022.png" alt="de-mortality-covid-2022.png" width="640" height="800">
<br />
<img src="plots-gnuplot/de-mortality-covid-2021.png" alt="de-mortality-covid-2021.png" width="640" height="800">
<br />
<img src="plots-gnuplot/de-mortality-covid.png" alt="de-mortality-covid.png" width="640" height="800">
<br /> <small>generated via Gnuplot <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/scripts-gnuplot/" target="_blank">plot-de-mortality.gp</a>, raw data can be found in <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/de-mortality.tsv" target="_blank">de-mortality.tsv</a></small>
<p>Hier Daten einiger unserer Nachbarländer: <a href="https://statbel.fgov.be/de/visuals/mortalitaet" target="_blank">Belgien</a>, <a href="https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/deathsregisteredweeklyinenglandandwalesprovisional/previousReleases" target="_blank">Großbritannien</a>, <a href="https://www.insee.fr/en/statistiques/4493806?sommaire=4493845" target="_blank">Frankreich</a>, <a href="https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/gesundheit/gesundheitszustand/sterblichkeit-todesursachen.html" target="_blank">Schweiz</a>, <a href="https://www.isciii.es/QueHacemos/Servicios/VigilanciaSaludPublicaRENAVE/EnfermedadesTransmisibles/MoMo/Paginas/Informes-MoMo-2020.aspx" target="_blank">Spanien</a>.</p>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DeAgePercent"></a>Altersverteilungen</h4>
<p> Hier eine Auswertung der Altersverteilungen. Ich habe die Zeit bis Sommer 2021 und danach unterschieden um den Effekt der Impfungen sehen zu können.
<ul>
<li> Grün ist der Anteil der Altersgruppe an der Gesamtbevölkerung </li>
<li> Blau zeigt den Anteil dieser Gruppe an allen positiv getesteten Personen </li>
<li> Rot zeigt die (zeitlich gemittelte) Intensivstationsbelegung durch diese Altersgruppe </li>
<li> Schwarz ist der Anteil dieser Gruppe an den Opferzahlen (diese meldet das RKI allerdings mit ca. 4 Wochen Verzögerung, so dass die letzten Wochen hier noch fehlen) </li>
</ul>
</p>
<img src="plots-python/de_age_percent_2_post_2021_summer.png" width="800" height="800" alt="de_age_percent_2_post_2021_summer" />
<br />
<img src="plots-python/de_age_percent_1_pre_2021_summer.png" width="800" height="800" alt="de_age_percent_1_pre_2021_summer" />
<br />
<p> Hinweis: Die Zahl der Intensivbetten für die Altersgruppen unter 20 Jahren liegen in der DIVI Quelle in anderer Gruppierung vor, daher sind die Zahlen hier nicht ganz korrekt, der Effekt sollte aber vernachlässigbar sein. </p>
<small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/fetch_de_age_percent.py" target="_blank">fetch-de-age-percent.py</a>
<br /> Daten: <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/de_age_percent_2_post_2021_summer.tsv" target="_blank">de_age_percent_2_post_2021_summer.tsv</a> und <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/blob/main/data/de_age_percent_1_pre_2021_summer.tsv" target="_blank">de_age_percent_1_pre_2021_summer.tsv</a>
</small>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4>
<a id="DE_impfungen"></a>Impfdaten
</h4>
<img src="plots-python/de-vaccination.png" width="800" height="600" alt="plots-python/de-vaccination.png" />
<br />
<small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/fetch-de-vaccination.py" target="_blank">fetch-de-vaccination.py</a>
</small>
<br /> Hinweis: täglich haben in Deutschland etwa 2000 Kinder ihren 12. Geburtstag, was damit die Baseline für die täglichen Impfungen werden sollte. <ul>
<li>
<a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Daten/Impfquoten-Tab.html" target="_blank"> RKI Auswertung der Impfdaten, mit Rohdaten </a>
</li>
<li>
<a href="https://impfdashboard.de/" target="_blank"> Impfdashboard des Bundesministeriums für Gesundheit (BMG) </a>
</li>
</ul>
<!--
Die folgenden Grafik ist vom RKI und hier nur eingebettet.
<br />
<img
src="https://www.rki.de/SharedDocs/Bilder/InfAZ/neuartiges_Coronavirus/Impfquotenmonitoring_Balken.png;?__blob=poster"
width="800px" />
-->
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4>
<a id="DE_impf_fakten"></a> Fakten zum Thema Impfung
</h4>
<ul>
<!-- <li>Die Entscheidung sich impfen zu lassen soll jeder für sich treffen.</li> -->
<li>Die Impfung reduziert die Wahrscheinlichkeit sich zu infizieren.</li>
<li>Die Impfung reduziert die Wahrscheinlichkeit andere zu infizieren.</li>
<li>Die Impfung reduziert die Wahrscheinlichkeit für einen schweren Krankheitsverlauf.</li>
<li>Zahlenbeispiel: Obwohl 71% der 18-59-Jährigen geimpft sind, sind 88% der hospitalisierten dieser Altersgruppe ungeimpft.<br />
<small>Quelle: <a href="https://www.kbv.de/media/sp/2021-11-12_Corona_Report.pdf" target="_blank"> Corona Report der Kassenärztlichen Vereinigung vom 12.11.2021</a></small>
</li>
<li>Die Impfung birgt (wie jede andere Impfung) eine geringe Wahrscheinlichkeit für Impfkomplikationen. </li>
<li> Die <a href="https://www.pei.de/DE/newsroom/dossier/coronavirus/arzneimittelsicherheit.html" target="_blank">Studie "Sicherheitsbericht 27.12.2020 bis 30.09.2021" des Paul-Ehrich-Instituts</a> dazu: "Die Melderate betrug für alle Impfstoffe zusammen 1,6 Meldungen pro 1.000 Impfdosen, für schwerwiegende Reaktionen 0,2 Meldungen pro 1.000 Impfdosen." </li>
<li>Die Wahrscheinlichkeit für Folgeschäden einer COVID Erkrankung ist für Ungeimpfte höher als die von Impfkomplikationen.</li>
<li>Es ist sehr wahrscheinlich, dass sich ein Großteil der Deutschen im Laufe der Zeit infizieren werden.</li>
<li>Wer sich gegen eine Impfung entscheidet, entscheidet sich dafür mit hoher Wahrscheinlichkeit dem Virus "unvorbereitet" zu begegnen.</li>
<li>Daher ist ein Vergleich "Risiko für Schaden durch Impfung" vs. "Nicht-Impfen" unrealistisch. Korrekter ist der Vergleich "Risiko für "Schaden durch Impfung" vs. "Risiko für Schaden durch Covid-Erkrankung bei Ungeimpften"</li>
</ul>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4>
<a id="DE_mutations"></a>Mutationen
</h4>
<p> Siehe auch diesen <a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Omikron-Faelle/Omikron-Faelle.html?__blob=publicationFile" target="_blank">tagesaktuellen Omikron-Report</a> des RKI. </p>
<img src="plots-python/mutations-de-lastmonth.png" width="800" height="600" alt="plots-python/mutations-de-lastmonth.png" />
<br />
<img src="plots-python/mutations-de-all.png" width="800" height="600" alt="plots-python/mutations-de-all.png" />
<br />
<img src="plots-python/mutations-de-all-absolute.png" width="800" height="600" alt="plots-python/mmutations-de-all-absolute.png" />
<br />
<small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/fetch-plot-de-mutations.py" target="_blank">fetch-plot-de-mutations.py</a>
</small>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DE_PCR-Tests"></a>PCR Tests: Anzahl und Positiv-Rate</h4>
<p>Datenquelle: <a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Testzahl.html" target="_blank">RKI</a>
</p>
<img src="plots-python/de-pcr-tests.png" width="800" height="600" alt="plots-python/de-pcr-tests.png" /><br />
<small>generated via Python <a href="https://github.com/entorb/COVID-19-Coronavirus-German-Regions/tree/master/fetch-plot-de-pcr-tests.py" target="_blank">fetch-plot-de-pcr-tests.py</a>
</small>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="DE_wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen"></a>Wahrscheinlichkeit einen Infizierten zu treffen</h4>
<p>Hier eine kleine Exkursion in die Stochastik/Wahrscheinlichkeitsrechnung mit dem Ziel das Risiko einer Infektion beim Treffen von Personen abzuschätzen. <br /> Annahme zur Abschätzung: die Zahl der Neu-Infektionen pro Woche entspricht der Zahl der aktuell infektiösen Personen. Wichtig ist die Dunkelziffer der unbemerkt infizierten Personen nicht außer Acht zu lassen, ein Faktor 4 auf die offiziellen Fallzahlen erscheint mir realistisch. Sind also in einer Region 25 Neu-Infektionen pro 100000 Einwohner gemeldet, so nehme ich an, dass 100 Personen pro 100000 Einwohner derzeit ansteckend sind. Aus der Tabelle unten kann man nun für verschiedene Gruppengrößen ablesen wie wahrscheinlich es ist, dass eine ansteckende Person dabei ist. Die Excel-Berechnung dazu, die auch einen "Taschenrechner" für die freie Eingabe von Werten enthält, ist unter der Tabelle verlinkt. </p>
<img src="data/wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen.png" width="488" height="622" alt="DE_wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen" /><br />
<small>generated via Excel <a href="data/wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen.xlsx" target="_blank">wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen.xlsx</a>
<br />
</small>
<p><small><a href="#ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
<h4><a id="event_risk_calculator_DE"></a>Veranstaltungsrisikoabschätzung</h4>
<p>Basierend auf den Annahmen des <a href="#DE_wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen">letzten Abschnitts</a>, hier ein "Taschenrechner" für die Risikoabschätzung von Veranstaltungen/Menschenansammlungen. Der Anspruch dieser groben Abschätzung ist nicht eine exakte Zahl, sondern die Größenordnung der Wahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von Infektionslage und Teilnehmerzahl zu liefern.</p>
<table style="text-align: left;">
<tr>
<th>Eingangsgrößen</th>
<td> </td>
</tr>
<tr>
<td>
<input id="rc_input_num_people" type="number" value="20" min="5" max="10000" step="1" style="text-align: right; font-size:20px; width: 100px;" onchange="rc_calc()">
</td>
<td>Anzahl Personen</td>
</tr>
<tr>
<td>Ort</td>
<td><select id="rc_sel_bundesland" style="width:200px" onchange="rc_sel_bundesland_selected()"> </select>
</td>
</tr>
<tr>
<td><input id="rc_input_cases_last_week_100k" type="number" value="10" min="1" max="1000" step="0.1" style="text-align: right; font-size:20px; width: 100px;" onchange="rc_calc()"></td>
<td>Inzidenz (Neu-Infektionen in Region pro Woche pro 100.000 Einwohner), Zahlen können auch der obigen <a href="#DeDistrictTable">Landkreistabelle</a> entnommen werden </td>
</tr>
<tr>
<td><input id="rc_input_factor_unreported" type="number" value="3" min="1" max="20" step="0.5" style="text-align: right; font-size:20px; width: 100px;" onchange="rc_calc()"></td>
<td>Schätzung Faktor Dunkelziffer</td>
</tr>
<tr>
<td>
<input id="rc_output_infectious_pop" type="text" readonly disabled value="" style="text-align: right; font-size:20px; width: 100px;">
</td>
<td>Geschätzte Gesamtzahl infektiöser Personen (inklusive Dunkelziffer) in Region (pro 100.000 Einwohner) </td>
</tr>
<tr>
<th>Ergebnis</th>
<td> </td>
</tr>
<tr>
<td>
<input id="rc_output_prop_someone_at_event_is_infectious" type="text" readonly value="" style="text-align: right; font-size:20px; width: 100px; background-color: orange; color: black; font-weight: bold;">
</td>
<td>Wahrscheinlichkeit, dass eine aktuell infektiöse Person dabei ist (Berechnungslogik siehe <a href="data/wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen.xlsx" target="_blank">wahrscheinlichkeit-infizierten-treffen.xlsx</a>) </td>
</tr>
</table>
<script>
rc_calc();
</script>
<p>Anmerkungen zu den Eingangsgrößen, Annahmen und Vereinfachungen für dieses grobe Modell:</p>
<ul>
<li>Die Zahl der Neu-Infektionen pro Woche ist genähert durch die Zahl der aktuell infektiösen Personen. Dies wird unterstützt durch die <a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Steckbrief.html#doc13776792bodyText11" target="_blank">Angabe des RKI einer durchschnittlichen Infektiösitätsdauer von 8-9 Tage</a>.</li>
<li>Dunkelziffer: <a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Steckbrief.html#doc13776792bodyText14" target="_blank">das RKI schätzt einen Bereich von 4,5–11,1</a>.</li>
<li>Verordnete Quarantäne ist nicht berücksichtigt. Diese ließe sich durch die Reduktion des Dunkelziffer-Faktors um bis zu 1 einrechnen (nur die infektiösen und dennoch herumlaufenden Personen bilden eine Gefahr für ihre Umgebung). Allerdings erfahren viele Leute ihr Testergebnis erst wenn sie bereits infektiös sind.</li>
<li>Die infektiösen Personen werden gleichverteilt auf die gesamte Bevölkerung angenommen und nicht nach Altersgruppen etc. unterschieden.</li>
</ul>
<p>Anmerkung zum Ergebnis: <br />Die Wahrscheinlichkeit das es zu einer Ansteckung kommt, hängt von vielen weiteren Faktoren wie Dauer, Umgebung, getroffenen Schutzmaßnahmen ab und lässt sich nur sehr schwierig als Wahrscheinlichkeit in % abschätzen. Über Ideen und Hinweise dazu bin ich dankbar, <a href="/contact.php?origin=COVID-19">hier</a> können Sie mich kontaktieren.</p>
<p><small><a href=" #ToC">Back to top</a></small></p>
<hr />
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<a id="DeStatesCasesDoubling"></a> Verdopplungszeit der Neu-Infektionen
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<p> 22.08.2020 Bis heute hatte ich gedacht und gehofft, dass das Thema "exponentielles Wachstum der Fallzahlen" vom Tisch ist. Leider sprechen die jüngsten Zahlen eine andere Sprache. Daher habe ich heute eine neue Auswertung erstellt, die den Trend (Zunahme und Abfall) quantifiziert. Ich habe dazu die Verdopplungszeit bzw. Halbwertszeit der Neu-Infektionen berechnet. Verdopplungszeit ist die Zeit in der sich ein Wert verdoppelt hat, Halbwertszeit analog halbiert. </p>
<p>Zahlenbeispiel zur Verdeutlichung<br /> Angenommen es sind heute 10 Neu-Infektionen und die Verdopplungszeit von 20 Tagen bleibt konstant, so ergibt sich in<br /> 20 Tagen → 20 Neu-Infektionen<br /> 40 Tagen → 40 Neu-Infektionen<br /> 60 Tagen → 80 Neu-Infektionen<br /> 80 Tagen → 160 Neu-Infektionen<br /> ...<br />Aus diesem Grund ist eine kurze Verdopplungszeit gefährlich und eine kurze Halbwertszeit gut. </p>
<p> In den folgenden Grafiken ist basierend auf den Neu-Infektionen pro Woche die dazugehörige Verdopplungszeit (rot) beziehungsweise Halbwertszeit (grün) dargestellt. Diese wurden ermittelt durch Regression über jeweils einen Zeitraum von 14 Tagen in die Vergangenheit, Details dazu siehe unten. Die Auswertung ist inspiriert von <a href="https://www.facebook.com/photo.php?fbid=3693003034046469&set=a.1346612112018918&type=3&theater" target="_blank">Konstantin Tavan's Darstellung</a>. </p>
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