Entwicklung von Infektionszahlen in den nächsten 5 Tagen

Supercomputer sagt Corona-Prognose je nach Landkreis voraus

Kann ein Supercomputer voraussagen, wie sich die Coronazahlen in einzelnen Landkreisen entwickeln?
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02. Oktober 2020 - 17:39 Uhr

Das Problem mit den RKI-Zahlen

Die Infektionszahlen steigen derzeit in vielen Gebieten an. Erreichen sie bestimmte Höchstgrenzen, können regional wieder strengere Maßnahmen eingesetzt werden, um der Verbreitung des Coronavirus entgegenzuwirken. Das Problem dabei: Bei den Inzidenzzahlen, die man basierend auf Daten des Robert-Koch-Instituts und anderer Instanzen zum Beispiel hier in unserer interaktiven Landkreiskarte nachschauen kann, handelt es sich um leicht verzögerte Daten, da es bei der Meldung und Übermittlung tatsächlicher Fallzahlen zu Verspätungen kommen kann.

An diesem Problem knüpft ein neues Modell für landkreisbezogene Corona-Vorhersagen der Universität Osnabrück und des Jülich Supercomputing Centres an. Ein Supercomputer soll hier nicht nur zuverlässig prognostizierte Tagesdaten liefern, sondern auch eine Tendenz, wie sich die Infektionszahlen in den nächsten fünf Tagen in einem bestimmten Landkreis entwickeln.

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Supercomputer rechnet tausende Szenarien durch

5-Tages-Vorhersage für Köln
So sieht beispielsweise die 5-Tages-Vorhersage für Köln aus. (Stand: 1. Oktober)
© covid19-bayesian.fz-juelich.de

Im Kreis Köln gibt es (vom 1. Oktober an gerechnet) in den nächsten fünf Tagen steigende Infektionszahlen – und zwar mit einer Wahrscheinlichkeit von über 75 Prozent. Im Kreis Heinsberg sinken die Infektionszahlen in den nächsten Tagen mit einer 50-prozentigen Wahrscheinlichkeit. Angaben wie diese bekommen Interessierte, die sich auf dieser Seite die Daten des Rechenprogramms "Covid-19 Bayesian Modelling for Outbreak Detection" oder kurz BSTI-Modell anschauen. Nach Auswahl des Landkreises wird die Prognose für die nächsten Tage angezeigt.

Sie basiert auf dem Durchrechnen von bis zu 1.000 möglichen Entwicklungsmodellen je Landkreis – eine Rechenleistung, die nur besonders leistungsstarke Supercomputer erbringen können. So wie die des Forschungszentrums in Jülich. Dort wurden bereits im vergangenen Jahr Daten des RKI zu Rotaviren, Borreliose oder Campylobacter-Bakterien genutzt, um die Verbreitung in einzelnen Landkreisen zu beobachten. Aber welche Vorhersagen können mit dem Modell genau getroffen werden und wie zuverlässig sind die Einschätzungen?

Das Supercomputer-Modell hat 3 entscheidende Vorteile

Einerseits gibt es in dem BSTI-Modell den sogenannten Nowcast: Ähnlich wie die Zahlen des RKI zeigt dieser, wie viele Covid-19-Fälle es tagesaktuell auf lokaler Ebene für jeden Landkreis gibt. "Dazu muss man wissen: Der Wert der tatsächlichen aktuellen Fallzahlen ist bereits eine Vorhersage", erklärt ein Sprecher des Forschungszentrums gegenüber RTL. Um dem Übermittlungsverzug der Gesundheitsamtsdaten entgegenzuwirken, basiert die Auswertung "auf Zahlen, die 5 Tage zurückliegen, da neuere Zahlen aufgrund der Verzögerungen möglicherweise unvollständig und daher kleiner als die tatsächlichen Zahlen sind und korrigiert werden müssen." Statt einfach diese leicht veralteten Daten als aktuelle Entwicklung darzustellen, errechnet der Supercomputer tagesaktuell die wahrscheinlichen tatsächlichen Corona-Fälle.

Zusätzlich gibt es die 5-Tages-Vorhersage: "Das Modell kann auf lokaler Ebene für jeden Landkreis vorhersagen, wie sich die Fallzahlen in den nächsten 5 Tagen entwickeln werden", so der Sprecher. "Die Prognose beruht auf einer statistischen Analyse der Fallzahlen in den zurückliegenden 4 Wochen und korrigiert regelmäßige Schwankungen, wie sie beispielsweise aufgrund des Wochenrhythmus auftreten."

Der dritte Vorteil ist, dass das Modell räumliche Dynamik berücksichtigt: "Das Modell schätzt ab, wie stark eine gemeldete Infektion eine Neuansteckung im Umkreis von 50 km beeinflusst und ob eine Infektion eher nur das direkte, unmittelbare Umfeld beeinflusst, oder auch über größere Entfernungen Auswirkungen haben wird." Dieser sogenannte Interaktionkernel zeigt also beispielsweise, ob große Ausbrüche von einem Landkreis auf den nächsten übergehen könnten.

Gibt es auch Nachteile des BSTIM?

Die Prognose des Supercomputers hat natürlich auch ihre Grenzen, wie uns der Forschungszentrumssprecher verrät. "Das Modell leitet Vorhersagen aus den Entwicklungen der letzten 4 Wochen ab. Plötzlich auftretende Ereignisse, bei denen schlagartig eine große Zahl von Neuinfektionen auftreten – beispielsweise durch Rückkehrer aus Risikogebieten, Großveranstaltungen oder Feiern – können deshalb nicht vorhergesehen werden."

Auch wenn die Fallzahlen zu niedrig oder größtenteils gar keine Fälle mehr gemeldet würden, käme das Modell naturgemäß an seine Grenzen und ließe keine sinnvollen Prognosen mehr zu, so der Sprecher.

Dennoch erhält jeder einzelne Interessierte einen Eindruck, "wie aktuelle Meldezahlen einzuordnen sind, und mit welcher Sicherheit sich aus den Zahlen der letzten Wochen ein bestimmter Trend in den nächsten Tagen fortsetzen wird." Auch für Gesundheitsämter, Politik und Kommunen liefern die Zahlen weitere Informationen, wie sich das Geschehen entwickelt, wie einzelnen Maßnahmen wirken oder ob vielleicht weitere Maßnahmen getroffen werden müssen.

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