Spezialausgabe Klimawandel und Viren

In dieser Spezialausgabe zeige ich die Verbindung zwischen dem Klimawandel und neuen Viren, wie dem COVID-19 Virus. Ich zeige ein statistisches Modell basierend auf der logistischen Funktion zur Modellierung und Vorhersage der Ausbreitung des Virus in Deutschland.

In dieser Episode zeige ich die Veränderungen des Klimas, die wir im letzten Winter und durch das Corona-Virus hatten.

Dann werde ich mein Modell für die Ausbreitung des Corona-Virus mit den Daten der Johns Hopkins University vergleichen, mein Modell mit diesen Daten aktualisieren und Vergleiche des täglichen Anstiegsfaktors für verschiedene Länder zeigen.

Beim Vergleich der Daten mit meinem Modell werden die Auswirkungen der Maßnahmen ab dem 20. März 2020 deutlich sichtbar. 

Das aktualisierte Modell werde ich für Vorhersagen für den April 2020 und für eine 150-Tage-Langzeitvorhersage verwenden.

Video Update Corona-Spezial auf YouTube: YouTube Video link

Folien zum Corona-Virus-Update

Python-Programme für das Vorhersagemodell (können auch für andere Länder verwendet werden):

coronacasesreview.py

coronacasesApril.py

coronacasesAprillongterm.py

Mit dem folgenden Programm kann man den täglichen Steigerungsfaktor der Corona-Fälle verfolgen, angefangen mit dem 1. April 2020.
Es lädt die neusten Daten bei jedem Start von Github. Mit dem Faktor 1.02 (Verdopplung alle 35 Tage) wird die langsame Annäherung sichtbar. Man sieht auch, dass Süd-Korea dies schon erreicht hat.

coronacasesfactorofincrease.py

In dieser Episode analysiere ich den gegenwärtigen Stand der SARS-CoV-2-Verbreitung, berechne die Dichte der aktiv Kranken und deren Zuwachsfaktoren und vergleiche die Entwicklungen in Deutschland und den USA.

Video Update 2 Corona-Spezial auf YouTube: https://youtu.be/3g8QmB8fqEI

Folien zum Corona-Virus-Update 2

Python Programm zur Berechnung der Plots

Programs and Jupyter Notebooks for Corona computations

In dieser Episode berechne ich die Unterdetektionsrate der Corona-Fälle, auch "Dunkelziffer" genannt, mit meinem Online-Corona-Programm und gebe eine 30- und 60-Tage-Vorhersage für die Anzahl der aktiv Kranken.

YouTube-Video: https://youtu.be/uMbrgJW34Fw

Slides.pdf

Jupyter notebook in github and Google Colab

In dieser Folge zeige ich mein Python Jupyter Notebook zur Modellierung und Vorhersage der Ausbreitung des neuen Corona-Virus.
Es werden verschiedene Länder verglichen, zeitliche Entwicklungen, Vorhersagen und Analysen gezeigt. Genutzt wird das Johns-Hopkins University online GitHub Repository für die aktuellsten Daten.
Das Jupyter Notebook und die Präsentation laufen in Google Colab, so dass es im Browser angepasst werden kann, z.B. durch Länderauswahl.

YouTubeVideo (Englisch): https://youtu.be/4kbCc4roZIg

Jupyter notebook in github und Google Colab: https://github.com/TUIlmenauAMS/CoronaComputationPrograms

In dieser Episode: Delta und Omikron

YouTube-Video

In dieser Folge schließe ich meine Corona-Berichterstattung mit einer Überprüfung meines Modells und der Daten für die gleichzeitig Erkrankten und die Corona-bezogenen Todesfälle ab, mit internationalen Vergleichen zwischen Deutschland, den USA und Singapur.

Link zu meinem Colab-Notebook und den Folien:

https://github.com/TUIlmenauAMS/CoronaComputationPrograms

YouTube Klimawandel Nachgerechnet Kanal: https://youtu.be/UWix3z_EmB0