Vorweg: Ich habe im Titel zur Seite den Begriff Wetter durch Klima ersetzt. Wetter beschreibt den Zustand zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort, von Klima spricht man erst dann, wenn man mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit Abweichungen von einem Mittelwert angeben kann, sprich, wenn auch Extremwerte berücksichtigt sind.
Ich stelle hiermit die Frage, ob wir in der Corona Pandemie soweit vorangeschritten sind, dass wir auch Extremwerte kennen. In meinen bisherigen Prognosen war es mir immer wieder möglich, Vorhersagen zu machen, die für eine gewisse Zeit zutrafen – eine Wetterprognose. Dies galt bis zu dem Eintreffen eines Extremwertes oder „Klimawandels“ :-). Markante Punkte für einen Klimawandel im Kontext von Corona waren bisher das Erreichen des Maximums der Zahl der Neuinfektionen pro Tag (6156 am 01. April 2020, kein Scherz) sowie dem Auftreten des ersten größeren Hotspots, ausgelöst durch Ausbreitung des Virus im Bereich der fleischverarbeitenden Industrie.
Meine Prognosen habe ich immer mit dem Gedanken verbunden, dass ich nicht davon ausgehe, dass die Prognosen auf Dauer stimmen. Ich verfolge eine ganz einfache Strategie: Die Prognose basiert auf der mathematischen Beschreibung von Zahlen der Vergangenheit. Es ist dabei nicht wichtig zu wissen, welche Ursachen den entsprechenden Zahlen zu Grunde liegen. Es ist wichtig anzunehmen, dass für einen bestimmten Zeitraum diese immer gleichen Ursachen konstant wirken. Beobachtet man dann deutliche Abweichungen von der Prognose, darf man mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit davon ausgehen, dass sich an den Ursachen etwas verändert hat.
Die Abweichungen aktueller Zahlen von der Vorhersage stellen damit einen guten Sensor dar, Veränderungen frühzeitig zu erkennen. Und um nichts anderes geht es mir. Besagen die Veränderung eine Verschlechterung, müssen wir vorsichtiger werden, bei einer Verbesserung kann man an Lockerungen denken. Das erste ist das wichtigere: Erkennen wir eine Verschlechterung frühzeitig und passen wir unser Verhalten entsprechend schnell an, sind wir in der Lage eine zweite Welle zu verhindern.
Schlägt der Sensor heute wieder aus? Es sieht danach aus!
Der Verlauf des nicht-geglätteten R-Wertes schwankt deutlich, in meinen Auswertungen zwischen Werten von etwa 0,25 und 2,6, ohne im weiteren Verlauf Anzeichen eines Klimawandels erkennen zu können. Erst bei Überschreiten eines noch größeren „Schwellenwertes“, einem Wetterextrem, erkennt man Auswirkungen, wie zum Beispiel ein R geglättet von größer 1 über mehrere Tage. Genau dies konnte man beim letzten Hotspot Ausbruch beobachten, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. Ich nenne den entsprechenden Punkt „Tönnies Peak“. Lieber Herr Tönnies, ich bitte um Nachsicht. Dieser Wert lag bei knapp über 4, bevor am geglätteten R-Wert etwas signifikantes zu erkennen war. Gestern lag dieser Wert noch bei 2,15; nach meiner Interpretation ist dieser Wert kein Extrem. Doch genau heute beobachte ich erneut einen Anstieg dieses nicht geglätteten R Wertes auf deutlich über 2,6, nämlich 3,67.
Der Sensor schlägt aus!
Was könnte diesen Anstieg erklären? Aktuell wird das Verhalten deutscher Urlauber auf Mallorca kritisiert. „Die Menschen glauben, sie könnten Urlaub von Corona machen, das geht aber nicht, wir machen Urlaub mit Corona“. Sind Rückkehrer aus Urlaubsgebieten Ursache für diesen neuen Extremwert? Warten wir die nächsten Tage ab, wo die Reise hingeht.
Prognose
Die obige Abbildung zeigt einen Sensor, enthält aber keine Prognose. In den vergangenen Prognosen hatte ich angedeutet, dass ich an der Auswertung etwas ändern werde. Die folgende Abbildung zeigt ein erstes Ergebnis. Ob dies wirklich als Prognose taugt und mehr bringt als die obige Abbildung des nicht geglätteten R-Wertes, muss sich zeigen. Die Abbildung zeigt ein gleitendes Mittel über die Zahl der Neuinfektionen pro Tag (+ Symbole) sowie eine Approximation mit einer einfachen Exponentialfunktion. Details tun hier nichts zur Sache. Die blaue Kure zeigt die Originaldaten. Diese Abbildung als Einführung und Übersicht über den Verlauf. t_{74} zeigt den Peak der ersten Welle bezogen auf die Werte des gleitenden Mittels.
Die nächste Abbildung zeigt einen Ausschnitt um den Tönnies Peak. Man erkennt deutlich, dass schon an Tag 147, zwei Tage vor dem R-Maximum von 4 die ungefilterten Werte deutlich von der Approximation, also der Prognose, nach oben abweichen.
Um die aktuelle Situation noch besser zu erfassen, habe ich im Folgenden eine zweite Approximation, ebenfalls mit einer einfachen Exponentialfunktion berechnet, die den Abfall ab dem Tönnies-Peak beschreibt. Man erkennt auch hier an Tag 176 eine deutliche Abweichung der realen Daten von der Prognose nach oben einen Tag vor dem Peak des R-Wertes.
Zahl der aktiv Infizierten
Neben der Entwicklung der Zahl der Neuinfizierten pro Tag sowie des R-Faktors, erscheint mir noch eine andere Größe wichtig: Die Zahl der aktiv Infizierten. Diese ist entscheidend für die Bewertung, ob in den Krankenhäusern genügend Betten zur Verfügung stehen, die kritischen Fälle zu betreuen.
Also auch heute, zum Abschluss, die Darstellung der Zahl der aktiv Infizierten. Die rechte Abbildung verdeutlicht, dass nach einer Periode der Abnahme nun eine Stagnation eintritt.
Ich hoffe in Kürze eine Interpretation des Sensors liefern zu können, zum Beispiel wie wir ihn nutzen können.