Coronavirus: Wie man die Zahlen richtig liest

geschrieben von Chris Frey | 23. Juni 2020

In dieser (sehr langen) Studie geht es um die Daten zur COVID-Epidemie weltweit*. Sie besteht hauptsächlich aus Graphiken – wie die oben Stehende – welche die Ergebnisse des Verhaltens des Virus‘ bis heute in verschiedenen Ländern zeigen. Es werden viele schöne Graphiken bzgl. eines höchst unschönen Subjektes gezeigt nebst einigen Interpretationen dieser Graphiken. … Obwohl ich mir erlaube, gelegentlich ein paar bittere Bemerkungen hinsichtlich der Politik fallen zu lassen, gehe ich auf diesen Punkt aber nicht näher ein. Dazu bedarf es eines langen weiteren Beitrags.

[*Der Länge wegen wird diese Übersetzung um einige Gebiete gekürzt. Anm. d. Übers.]
Unsere Welt in Daten

Alle Daten für diesen Beitrag stammen aus dieser Quelle. Sie enthält fast 25.000 Aufzeichnungen. Unsere Welt in Daten ist ein Projekt der Oxford Martin School an der Oxford University. Die Daten sind frei verfügbar, und ich finde sie extrem nützlich. Ich nutze für diesen Beitrag die Daten bis zum 18. Juni.

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Darstellung

Es gibt mehrere Probleme hinsichtlich der Art und Weise, wie die Zahlen gemeldet wurden. Erstens sind die Aufzeichnungen nach Territorien aufgeschlüsselt, was bedeutet, dass von Offshore-Gebieten wie Gibraltar oder Puerto Rico erwartet wird, dass sie getrennt von ihrem Mutterland gemeldet werden. Dies ist jedoch nicht immer eingehalten worden. In den meisten Gebieten hat man erst am 20. März oder später mit der Meldung eigener Zahlen begonnen.

Zweitens begannen einige Länder erst zu berichten, als sie tatsächlich ihren ersten bestätigten Fall des Virus‘ hatten. Darüber hinaus gibt es in den frühen Stadien der Epidemie in vielen Ländern sporadisch fehlende Aufzeichnungen. Erst gegen Mitte März begannen alle Länder, explizit „keine neuen Fälle oder Todesfälle“ für diese Tage ohne einen neuen Fall oder einen Todesfall vorzulegen.

Drittens nehmen die nationalen Datenlieferanten recht häufig Adjustierungen ihrer Zahlen vor. Dies kann zu enormen eintägigen Spitzenwerten führen oder zu Tagen mit negativen neuen Fällen oder sogar zu negativen Todesfällen! Und die Zahlen einiger Länder haben mich veranlasst, mich am Kopf zu kratzen. Die französischen Zahlen zum Beispiel fliegen überall herum, seit ich die Epidemie verfolge. Die ecuadorianischen Zahlen ergeben überhaupt keinen Sinn. Und es gibt viele Fälle, bei denen es innerhalb weniger Tage zu einem plötzlichen Anstieg der neu bestätigten Fälle kommt. Das jüngste Beispiel war Schweden, wo ab dem 3. Juni ein enormer Anstieg der neuen Fälle zu verzeichnen war. Vermutlich aufgrund einer großen Anzahl verspäteter Testergebnisse?

Viertens melden nur einige der Länder – in der Regel die größeren – Zahlen der durchgeführten Tests. Und viele von ihnen melden Tests nur wöchentlich oder auf Ad-hoc-Basis.

Fünftens gab es Fälle, in denen die nationalen Datenlieferanten „die Geschichte neu schreiben“ und große Teile der Daten aus der Vergangenheit gesäubert und ersetzt haben. Anfang Juni zum Beispiel haben Großbritannien und die USA alle Daten zu Tests vor dem 26. April bzw. 12. Mai vernichtet. Ich vermute, dass dies auf einen Wechsel der Einheiten zurückzuführen sein könnte, z.B. von getesteten Personen zu durchgeführten Tests (was die Anzahl der aufgezeichneten Tests erhöhen würde).
Sechstens haben die Daten unsichtbare Verzerrungen. Verschiedene Länder haben unterschiedliche Definitionen dessen verwendet, was einen COVID-Todesfall ausmacht. Ein Tod durch COVID unterscheidet sich geringfügig von einem Tod mit COVID, hat jedoch eine andere Todesursache. Darüber hinaus wurden die Fälle in vielen Ländern aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit von Testausrüstungen stark unterschätzt.

Siebtens gibt es oft, aber nicht immer, einen wöchentlichen Zyklus in den Daten. In der Regel werden freitags und samstags mehr Fälle gemeldet, sonntags und montags weniger. Dieser wöchentliche Meldezyklus unterscheidet sich deutlich von dem 5- bis 6-tägigen „Wackeln“, das in den Rohdaten vieler Länder für neue Fälle sichtbar ist und bei dem die Talsohlen nicht immer mit dem Wochenende zusammenfallen.

Abgesehen davon sind die Zahlen aus Unsere Welt in Daten die besten, die ich habe, also werde ich sie verwenden. Aber um zu versuchen, einige der oben genannten Probleme zu umgehen, habe ich in den meisten meiner Diagramme Zahlen von täglichen Fällen und Todesfällen verwendet, die sich im Durchschnitt über 7 Tage erstrecken, von 3 Tagen vor dem angegebenen Datum bis 3 Tage danach.

Die perfekte Farr-Kurve?

Jetzt endlich ist es an der Zeit für ein paar hübsche Graphiken. Hier zunächst die kumulierten Fälle von Island:

Ist das nicht eine so schöne „Farr-Kurve“ (symmetrische Sigmoid-Kurve), wie man sie sich nur wünschen kann? 1840 analysierte William Farr eine damals aktuelle Pockenepidemie in England. Er zeigte, dass ein Diagramm der Todesfälle mit der Zeit sehr ähnlich aussah wie die Kurve einer normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung, die auch als Glockenkurve bekannt ist. Die Farr-Kurve, in der die ansteigenden und abfallenden Phasen symmetrisch und von gleicher Länge sind, ist das Integral einer normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung. Schauen wir uns also die (wöchentlich gemittelten) Tagesfälle (und auch die Todesfälle) Islands an.

Das sieht für mich ziemlich „normal“ aus, wenn auch nach oben hin etwas gezackt. So würde man nach meinem Verständnis erwarten, dass die tägliche Fallgrafik einer Epidemie aussieht, falls keinerlei Maßnahmen des öffentlichen Gesundheitswesens oder durch den Import neuer Fälle von außen diesen beeinflusst. Man beachte auch, wie in Island die Todesfälle in der Regel einige Wochen nach den Fallzahlen folgten.

Als nächstes die Schweiz:


Das ist ein weniger symmetrisches Beispiel für eine Sigmoidkurve. In der Schweiz ist das rechte Ende der Fallkurve etwas weniger als doppelt so lang wie das linke Ende. Die Fallkurven vieler Länder sind ähnlich, obwohl die rechten Enden in vielen Fällen deutlich länger sind als in der Schweiz.
Aber jetzt werfe ich eine besondere Kurve in den Ring: Iran.

Das sieht eher wie der Rücken eines Kamels als wie ein Berggipfel aus! Hier muss etwas anderes im Spiel sein. Die wahrscheinlichste Ursache für die zweite Spitze scheint der Massenandrang am Eid Al-Fitr-Feiertag gegen Ende Mai gewesen zu sein, als es in den meisten Provinzen noch keinen Lockdown gab.

Das Schlimmste vom Schlimmsten

Hier sind die schlimmsten Länder der Welt in Bezug auf die Todesfälle durch das Virus pro Million Einwohner (Stand: 17. Juni).

Man beachte, dass sich die Top Neun alle in Westeuropa befinden. Die USA und Kanada sind ebenso dabei wie drei südamerikanische Länder: Ecuador, Peru und Brasilien. Südamerika scheint sich schnell zu einem „Hot Spot“ für das Virus zu entwickeln. Abgesehen von Irland sind die übrigen Gebiete kleine Ableger von Ländern, die weiter oben auf der Liste stehen: Sint Maarten gehört zu den Niederlanden und Jersey, Isle of Man, Montserrat sowie Guernsey zu Großbritannien.

Im Gegensatz dazu sind hier die Länder mit den meisten bestätigten Fällen pro Million aufgeführt:

Die beiden Listen sind recht unterschiedlich, abgesehen davon, dass bei beiden San Marino und Andorra an der Spitze liegen. Sogar Italien, das „Aushängeschild“ der Epidemie, schafft es bei den Fällen pro Million nicht einmal in die Top 20! Warum die Listen so unterschiedlich sind, liegt auf der Hand: Länder, die mehr Tests durchführen, neigen dazu, mehr leichte und asymptomatische Fälle zu finden, die nicht zu mehr Todesfällen führen. Das scheint zum Beispiel in Bahrain der Fall zu sein, wo man über 400.000 Tests bei einer Bevölkerung von 1,7 Millionen Menschen durchgeführt hatte.

Westeuropa

Ich werde zunächst auf Westeuropa eingehen, da es das am stärksten betroffene Gebiet ist. Hier sind die Todesfälle pro Million:

Einige der hier aufgeführten kleinen Länder sind Inseln, die zu größeren Ländern gehören. Zum Beispiel gehört Guernsey zu UK und die Färöer-Inseln zu Dänemark. Die Außenposten von UK (Jersey, Guernsey und die Isle of Man) haben im Allgemeinen etwas besser abgeschnitten als das Vereinigte Königreich selbst. Abhängigkeiten, die weiter von den Mutterländern entfernt sind, haben noch besser abgeschnitten, wie Gibraltar und das dänische Territorium der Färöer-Inseln.

Von den verbleibenden kleinen Ländern hat Andorra, zwischen Frankreich und Spanien liegend, schlechter abgeschnitten als jedes der beiden Länder. Und San Marino (Binnenland innerhalb Italiens) hat am schlimmsten von allen gelitten. Aber diese beiden Katastrophengebiete sind Ausreißer. Tatsächlich haben kleine Länder, die an größere Länder wie Liechtenstein, Monaco und Luxemburg grenzen, oft besser abgeschnitten als ihre Nachbarn. Selbst der Vatikan fällt in diese Kategorie, trotz seines dritten Platzes bei den Fällen pro Million! Und kleine Inselstaaten wie Island und Malta haben von allen am besten abgeschnitten.

Unter den größeren Ländern ist Deutschland ein Sonderfall. Es hat weit weniger Todesfälle pro Million, als man erwarten würde, wenn man die Zahlen aus anderen europäischen Ländern vergleichbarer Größe zugrunde legt. Deutschland scheint Reisen und Kontakte der Infizierten besser zurückverfolgt zu haben als viele andere europäische Länder. Tatsächlich gehörten die Deutschen zu denjenigen, die die Österreicher auf den Infektionsherd im Tiroler Kurort Ischgl aufmerksam machten.

Um den Verlauf der Epidemie in jedem Land zu zeigen, habe ich die Gesamtzahl der Fälle pro Million Einwohner (bis zum 17. Juni) für jede der vier Ländergruppen von Süden nach Norden aufgetragen, wobei ich die Außengebiete Großbritanniens in die gleichen Gruppe wie das Vereinigte Königreich einbezog. Man beachte die Farr-Kurven! Es sieht so aus, als ob die Kurve umso symmetrischer ist, je kürzer die Dauer der Epidemie in einem Land ist:




In der letzten Grafik sieht man die isländische Farr-Kurve in hellblau, ebenso die zweite Hälfte einer Farr-Kurve (grau) auf den Färöer-Inseln. (Die erste Hälfte der Kurve fehlt, weil die Berichterstattung von den Färöern erst am 24. März begonnen hatte).

Die meisten Länder haben entweder fast alle eine Null-Linie in Bezug auf die Zahl der Fälle pro Million erreicht, oder sie haben einen Zustand erreicht, in dem die Zahl der neuen Fälle gegenüber ihrem Höchststand stark zurückgegangen und in etwa konstant geworden ist. Was die anderen Länder betrifft, so muss Portugal näher betrachtet werden. Großbritannien hat eindeutig „die Wende geschafft“, ist aber noch lange nicht am Nullpunkt angelangt. Auch Gibraltar könnte für einen genaueren Blick lohnend sein. Und Schweden… Ah, Schweden.

Abgesehen davon stimmen die auf www.worldometers.info für die ersten Juni-Tage angezeigten Zahlen neuer Fälle für Schweden nicht mit der Tabelle aus Unsere Welt in Daten überein; auch nicht mit der neuesten Version. Zum Beispiel erscheint ein Spitzenwert von 2214 neuen Fällen am 4. Juni in der letzteren, aber nicht in der ersteren, die nur 1.042 neue Fälle an diesem Tag anzeigt. Was ist da los?

Ein typisches Beispiel – Italien

Hier sind zwei Diagramme, die ich für Italien, das erste europäische Land, das ernsthaft von dem Virus betroffen ist, erstellt habe. Erstens, tägliche neue Fälle und Todesfälle, gemittelt über den Zeitraum von 7 Tagen. Diese Grafik ähnelt in ihrer Form der Schweizer Grafik, aber mit einem viel längeren rechten Ende:

Zweitens dachte ich die Verhältnisse zwischen Todesfällen und Fällen sowie Fällen und Tests im Verlauf der Epidemie zu untersuchen. Ich dachte, dass die Todesfälle pro Fall als Prozentsatz eine nützliche Metrik wäre, und zwar aus zwei Gründen. Erstens ist ein hohes Verhältnis von Todesfällen pro Gesamtzahl der Fälle über einen langen Zeitraum hinweg ein Symptom für ein schlechtes Gesundheitssystem, wenn nicht sogar für eine ungesunde Bevölkerung. Und zweitens ist eine Unterschätzung der Fallzahlen durch fehlende Tests ebenfalls ein Zeichen für ein schlechtes Gesundheitssystem. Und eine solche Unterschätzung führt zu einem Anstieg der Todesfälle pro Anzahl der Fälle.

Ich dachte auch, dass das Verhältnis der positiven Tests zu den Gesamttests („Fälle pro Test“) aufschlussreich sein könnte, und glücklicherweise haben die Italiener die ganze Zeit über täglich eine Anzahl von Tests zur Verfügung gestellt. In beiden Fällen berechne ich die Verhältnisse der kumulativen Zählungen über den gesamten Zeitraum, vom Beginn der Epidemie an. Das sollte eine natürliche „Glättung“ bewirken und Vergleiche zwischen den Ländern ermöglichen, auch wenn sich einige Testergebnisse erheblich verzögern.

Dieses Muster ist typisch für viele Länder. Seit Beginn der Epidemie steigen die bestätigten Fälle pro Test ziemlich stetig bis zu einem Höchststand an. Wenn das Virus Fuß fasst, wird es immer leichter, Menschen zu finden, die daran erkrankt sind. Der Höhepunkt tritt etwa zur gleichen Zeit ein wie der Höhepunkt der neuen Fälle pro Tag. Der Prozentsatz der Fälle pro Test beginnt dann zu sinken, auch wenn die Zahl der Tests immer noch zunimmt oder sogar rasch zunimmt, da die Tests nach und nach auf weniger anfällige Personengruppen ausgeweitet werden.

Was die Todesfälle pro Fall betrifft, so kann dieses Verhältnis anfangs hoch sein, da viele der allerersten diagnostizierten Patienten bereits im Sterben lagen. Aber danach steigt sie langsam an. In vielen Ländern, darunter auch in Italien, flacht sie schließlich ab. In einigen Ländern sinkt sie wieder, aber das ist eine andere Geschichte.

Der kranke Mann Europas – UK

Im 19. Jahrhundert wurde die Türkei von vielen als „der kranke Mann Europas“ bezeichnet. Seitdem wurde dieser Titel verschiedenen Ländern zu unterschiedlichen Zeiten verliehen. Aber im Zusammenhang mit COVID-19 denke ich, dass das Vereinigte Königreich diesen Spitznamen gerade jetzt verdient. Hier sind die wöchentlich gemittelten Fälle und Todesfälle:

Der Abschwung ist lang und kurvenreich, aber immerhin geht es abwärts. Man beachte, dass im Gegensatz zu Italien, wo der Höhepunkt der Todesfälle ein paar Tage nach dem Höhepunkt der neuen Fälle eintrat, hier die Todesfälle fast gleichzeitig auftraten. Das mag vielleicht daran liegen, dass ein höherer Anteil derjenigen, die sich im März mit dem Virus angesteckt hatten, am Ende schnell starb als diejenigen, die sich später angesteckt hatten. Und der Anstieg der Fälle Ende Mai könnte vielleicht durch das Feiertagswochenende erklärt werden.

Lassen Sie uns nun die Todesfälle pro Fall und die Fälle pro Test betrachten.

Hey, wo sind die ganzen Daten hin? In der Version der Tabellenkalkulation vom 1. Juni gab es Zahlen zu Tests in Großbritannien, die bis in den Januar zurückreichen. Am 17. Juni sind diese weg!

Interessanter ist jedoch das Verhältnis der Todesfälle pro Gesamtzahl der Fälle. Während sich dieses Verhältnis in Italien und in den meisten anderen westeuropäischen Ländern von unten her einer Konstante anzunähern scheint, wurde es im Vereinigten Königreich überschritten und stiegesf 16%, bevor sie wieder auf 14% zurückging. Dies deutet möglicherweise darauf hin, dass das Virus im Vereinigten Königreich mehr anfällige Personen – ältere Menschen und Menschen mit schweren Vorerkrankungen – gefunden hat als an anderen Orten. Oder vielleicht, dass das für einen Großteil des Vereinigten Königreichs ungewöhnlich warme Wetter während dieses Zeitraums die Letalität des Virus leicht gesenkt hat.

In der obigen Grafik der täglichen Fälle gibt es links in der Grafik ein Detail, das viel zu klein ist, um auf dieser Skala gesehen zu werden, nämlich den Beginn der Epidemie. Deshalb habe ich ein drittes Diagramm entworfen, um dies zu zeigen. Es zeigt das Verhältnis (wöchentlich gemittelt, um enorme frühe Spitzen zu vermeiden) der täglichen Fälle jeden Tag zum Vortag in Prozent. Die Excel-Formel wird ziemlich kompliziert, weil man Tage mit neuen Fällen neben Tagen ohne neue Fälle behandeln muss. Ich beschloss, einen Tag mit Fällen, der auf einen Tag ohne Fälle folgt, mit +100% und umgekehrt mit -100% zu bewerten. Hier ist das Ergebnis für UK:

Wie Sie sehen, hat es in UK zwei getrennte Phasen der Epidemie gegeben. Die erste begann Anfang Februar, kurz nachdem der erste Fall am 31. Januar gemeldet wurde. In dieser Phase gab es insgesamt 9 Fälle. Danach gab es den Rohdaten zufolge eine Zeit lang keine neuen Fälle, nämlich vom 14. bis einschließlich 23. Februar. Ende Februar tauchte ein neuer Ausschlag von Fällen auf, bis am 2. März die Gesamtzahl der Fälle an einem einzigen Tag um über 50% sprang, von 23 auf 36. Diesen Tag habe ich als „Anfangsdatum“ für UK festgelegt; ein Gedanke, auf den ich im nächsten Abschnitt eingehen werde.

Aber jetzt ein paar weitere interessante Grafiken aus Westeuropa. Erstens, Schweden:

Ich bin versucht, auf Hamlet’sche Art und Weise zu sagen, dass Schwedens Fallzahlen von „Spitze oder keine Spitze“ zu „Etwas ist faul im Staate Schweden“ gesprungen sind. Allerdings haben die Schweden ihre Tests in den letzten Wochen erheblich ausgeweitet, so dass ein Teil des jüngsten Anstiegs möglicherweise nur darauf zurückzuführen ist, dass ein höherer Anteil der leichten oder asymptomatischen Fälle gefunden wurde, die bereits vorhanden waren.

Als nächstes Portugal:

Den Portugiesen ging es gut, bis Anfang Mai. Seit Mitte Mai nehmen die neuen Fälle ziemlich linear zu. Nun begann Portugal am 4. Mai mit der Lockerung der Sperrmaßnahmen und der Wiedereröffnung kleiner Geschäfte. Und am 18. Mai gab es eine weitere Lockerung der Beschränkungen, einschließlich der Wiedereröffnung von Restaurants, Cafés und einigen Schulen. Es scheint plausibel, dass diese den anschließenden langsamen Anstieg neuer Fälle verursacht haben könnten.

In Gibraltar war die Pandemie in zwei, vielleicht drei Phasen verlaufen: Die erste derselben zeigte in etwa eine Glockenkurve. Es ist möglich, dass der jüngste neue Ausbruch einer Lockerung des Lockdowns geschuldet und insbesondere einer Wiederöffnung der Grenze für diejenigen, die in Spanien leben und in Gibraltar arbeiten.

Anfangstermine

Wenn die Epidemie in einem bestimmten Land nur eine Phase hinter sich hat, ist es recht einfach, ein Datum für den Ausbruch festzulegen. Dieses definiere ich als den ersten Tag nach dem allerersten Tag, an dem Fälle registriert worden waren, an dem die (rohe) neue Fallzahl um 50% oder mehr gegenüber dem Vortag ansteigt. In Italien zum Beispiel wurden die ersten drei Fälle am 31. Januar gemeldet. Am 22. Februar gab es dann 14 neue Fälle, und am 23. Februar weitere 62. Ich habe daher den 22. Februar als Beginn der italienischen Zählung festgelegt. Wenn das Land mehrere Phasen der Epidemie durchlaufen hat – wie Grossbritannien und Singapur – dann gibt es bei der Entscheidung, welche Phase den Ausbruch darstellt, ein Element der Beurteilung.

Nach dem Ausbruch steigt die Zahl der Fälle eine Zeit lang exponentiell an, manchmal verdoppelt sie sich in etwa 3 Tagen. Aber das dauert nicht länger als eine Woche; ein „Wackel“-Zyklus des Virus. Danach pendelt es sich in einen Zustand ein, in dem die tägliche Zunahme immer noch erheblich ist, aber im Allgemeinen abnimmt. Man kann dies in der obigen Grafik für das Vereinigte Königreich sehen.

Hier ist meine Liste der Anfangsdaten bis einschließlich 14. März:

  • 03 Jan: China (though there had been cases reported earlier)
  • 17 Jan: Thailand
  • 23 Jan: Japan
  • 25 Jan: Taiwan
  • 26 Jan: Australia, South Korea
  • 31 Jan: Vietnam
  • 21 Feb: Iran
  • 22 Feb: Italy, United States
  • 25 Feb: Bahrain, Kuwait
  • 26 Feb: Iraq, Oman, Spain
  • 27 Feb: Sweden
  • 28 Feb: Austria, France, Germany, Norway, Switzerland
  • 29 Feb: Georgia, Iceland, Israel, Netherlands, Romania, Singapore
  • 01 Mar : Algeria, Azerbaijan, Pakistan
  • 02 Mar : Belgium, Ecuador, Finland, Lebanon, Qatar, San Marino, United Kingdom
  • 03 Mar : Czech Republic, India, Russia
  • 04 Mar : Belarus, Denmark, Portugal
  • 05 Mar: Chile, Ireland, Malaysia
  • 06 Mar : Argentina, Botswana, Brazil, Canada, Estonia, Greece, Saudi Arabia, Slovenia
  • 07 Mar : Egypt, Hungary, Indonesia, Luxembourg, Macedonia, Palestine, Philippines, Poland
  • 08 Mar : Afghanistan, Latvia, Malta, Slovakia, South Africa, United Arab Emirates
  • 09 Mar : Bulgaria, Costa Rica, Maldives, Peru
  • 10 Mar : Albania, Dominican Republic, Somalia, Tunisia
  • 11 Mar : Lithuania, Moldova, Panama, Paraguay, Serbia
  • 12 Mar : Armenia, Brunei, Cyprus, Liechtenstein, Mexico, Morocco, Sri Lanka
  • 13 Mar : Cambodia, Congo, Croatia, Jamaica, Turkey, Ukraine
  • 14 Mar : Andorra, Bolivia, Senegal, Trinidad and Tobago

Nun, das ist interessant. Sieben Länder, alle in Asien mit Ausnahme Australiens, hatten das Virus im Januar. Dann wurde es etwa 3 Wochen lang ruhig, bis am 21. und 22. Februar die Epidemie in drei Ländern viral ausbrach (kein Wortspiel beabsichtigt): Iran, Italien und den USA. Dann zeigte es sich innerhalb von 10 Tagen im ganzen Nahen Osten und Westeuropa und innerhalb von drei Wochen überall auf der Welt.

Es gibt eine Lehrmeinung, die davon ausgeht, dass sich ein „italienischer Stamm“ des Virus‘ effektiver verbreitet und in den Ländern und US-Bundesstaaten, die er erreichte, mehr Todesfälle verursacht hat als der ursprüngliche „chinesische Stamm“. Aber das oben Gesagte legt mir nahe, dass die Unterscheidung, wenn es denn eine gibt, vielleicht zwischen dem „Februar-Stamm“ und dem „Januar-Stamm“ getroffen werden sollte. Die Februar-Stämme hätten genauso gut direkt aus China wie über Italien in die USA gelangen können. Vor allem, wenn man bedenkt, dass sie erstmals kurz nach dem Ende des (verlängerten) Frühlingsfestes in China aufgetreten waren.

Todesfälle pro Gesamtzahl der Fälle im Vergleich zum Datum des Beginns

Ich hielt einen Scatterplot von Todesfällen pro Million Menschen im Vergleich zum Anfangsdatum für aufschlussreich. In Anlehnung an den bekannten „Hockeyschläger“ nenne ich es den „Fußball-Stiefel“:

Dies zeigt in der Tat, dass fast alle der am schlimmsten betroffenen Länder innerhalb eines kurzen Zeitraums vom 21. Februar bis etwa 7. März erstmals „viral“ wurden. Oberflächlich betrachtet scheint es auch eine zweite Welle um die dritte Märzwoche herum gegeben zu haben. Aber die „Lasche“ des Stiefels – die Länder, die sowohl hohe Sterblichkeitsraten aufweisen als auch ein Auftreten um diese Zeit herum – sind allesamt Außengebiete. Es handelt sich also um ein Artefakt jener Länder, die erst zu diesem Zeitpunkt damit begonnen hatten, ihre Zahlen getrennt zu melden.

Interessanterweise haben alle Länder, die vor dem 21. Februar zum ersten Mal Fälle gemeldet hatten, sehr niedrige Sterbefälle pro Million. Darüber hinaus wurden bis zum 19. Februar außerhalb Chinas nur drei Todesfälle durch das Virus gemeldet: in Frankreich, Japan und auf den Philippinen. Zwei davon waren chinesische Staatsbürger; der dritte war gerade aus Wuhan zurückgekehrt. Die Hypothese, dass der Februar-Stamm des Virus leichter von Mensch zu Mensch übertragen werden konnte als der Januar-Stamm, oder dass der Februar-Stamm tödlicher war als der Januar-Stamm, kann meines Erachtens aufgrund dieser Beweise nicht ausgeschlossen werden.

Weltweite Gesamtzahl der Fälle und Todesfälle

Bevor ich mich jetzt Regionen und Ländern außerhalb Westeuropas zuwende, möchte ich die Graphik der Fälle und Todesfälle für die Welt als Ganzes zeigen:

Auf der linken Seite erkennt man, und zwar die erste Phase der Epidemie, getrennt von der zweiten durch einige Wochen relativer Ruhe, in der nur in China bedeutende neue Fälle auftraten. Auffallend ist auch die Ähnlichkeit der Fälle, die sich bis März und Anfang April zu einer Farr-Kurve entwickeln, und zwar auch wenn es sich um die täglichen Fälle handelt, nicht um die kumulativen Gesamtzahlen wie bei der isländischen Farr-Kurve!

Dennoch beginnt die Farr-Kurve im April von der Basis abzuweichen. Nachdem sie sich nahezu eingependelt hat, beginnt sie zu wackeln, um dann wieder anzusteigen. Ich frage mich, warum? Eine dritte Phase, vielleicht auf einer längeren Zeitskala als die ersten beiden? Wie wir etwas später sehen werden, ist genau das der Fall. Und zu den Ländern, die davon betroffen sind, gehören einige sehr große und bevölkerungsreiche Länder wie Indien, Pakistan, Bangladesch und Indonesien. Das ist potenziell besorgniserregend. Ich habe keine Ahnung, wie lange es dauern wird und wie weit es nach oben gehen wird.

Aber aus der Grafik der weltweiten Todesfälle pro Fall geht etwas Interessantes hervor:

Dieser signifikante Rückgang des Verhältnisses der (kumulativen) Todesfälle zu den Fällen seit Ende April könnte bedeuten, dass das Virus den größten Teil der anfälligen Menschen aus alternden westlichen Bevölkerungsgruppen befallen hat. Oder dass es schwächer wird. Oder dass es Orte wie das tropische Afrika erreicht, wo die Bedingungen – Hitze und Feuchtigkeit – seinem Überleben und seiner Ausbreitung nicht so förderlich sind. Oder dass die Einführung von Tests immer mehr milde Fälle findet, die nicht mit dem Tod enden. Welche? Ich weiß es nicht.

Da ich vorhin „Todesfälle pro Fall über einen langen Zeitraum“ als potenziell nützliche Metrik zur Beurteilung der Gesundheitssysteme der einzelnen Länder vorgeschlagen habe, werde ich auch die schlimmsten Todesfälle pro Fall im Verhältnis auflisten. Nicht vergessen: Wenn Ihr Land in dieser Tabelle weit oben steht, ist das ein schwarzer Fleck für sein Gesundheitssystem.


Nordamerika

Jetzt ist es an der Zeit, die übrige Welt zu betrachten. Ich habe die Welt willkürlich in neun Regionen eingeteilt: Westeuropa, Osteuropa, Nordamerika (Festland), die Westindischen Inseln [= Karibik], Südamerika, den Nahen Osten sowie Nordafrika, Asien und Australien mit Ozeanien. Beginnen möchte ich mit Nordamerika:


Das sieht nicht gut aus für meine amerikanischen Freunde. Hier die Fälle pro Tag für die USA:

Es sieht so aus, als ob es ein langer, langsamer Weg von der Hochebene herab sein könnte! Obwohl das leichter zu beurteilen wäre, wenn die Zahlen nach Staaten aufgeschlüsselt würden. Immerhin sind die USA in gewisser Weise 50 verschiedene Länder. Amerikanische Freunde könnten eine ähnliche Berechnung wie diese auf der Basis von Bundesstaaten durchführen, wenn die Daten verfügbar sind. Aber das Verhältnis der Todesfälle pro Gesamtzahl der Fälle ist weitaus niedriger als in Westeuropa, etwa 6%; das ist gut.

Kanada hingegen scheint auf dem Wege der Besserung zu sein.


…
[Die ganzen Verläufe für Süd- und Mittelamerika, aufgeschlüsselt nach Ländern, wird hier in der Übersetzung übersprungen.]
Osteuropa

Sprung zurück über den Atlantik und nach Osteuropa.Ich habe hier Russland mit einbezogen anstatt in Asien, weil die meisten Fälle in Russland im Großraum Moskau aufgetreten waren:

Zumindest bisher ist Osteuropa wesentlich weniger stark betroffen als Westeuropa. In Moldawien hingegen sind die täglichen Fälle oszillierend, aber im Aufwärtstrend, und in jüngster Zeit gab es einen sprunghaften Anstieg neuer Fälle, ein wenig wie in Schweden in kleinerem Maßstab. Es kann also sein, dass sich hier und vielleicht auch in einigen anderen osteuropäischen Ländern Probleme zusammenbrauen.


Hier die russischen Daten:

Es sieht so aus, als ob die täglichen neuen Fälle um Moskau ihren Spitze durchlaufen haben. Aber Russland ist ein großes Land, so dass man dort noch einen weiten Weg vor sich hat.

Naher Osten und Nordafrika sowie Afrika südlich der Sahara

…
[Auch diese Angaben werden hier übersprungen.]
Und so kommen wir nun zur Quelle all unserer Plagen: China:

Vielleicht gibt es hier nichts zu sehen? Abgesehen von einer riesigen Adjustierung am 13. Februar ist es einer Glockenkurve nicht unähnlich. Aber was ist mit den blauen Stellen weiter rechts? Sie sehen aus wie mehrere kleine Haufen, von denen jeder relativ schnell ausgelöscht wird. Das ist in der täglichen Wachstumskurve sehr deutlich zu erkennen.

Vielleicht haben die Chinesen jetzt ein hohes Maß an Immunität gegen dieses Virus? In diesem Fall könnten ihre jüngsten Fallzahlen sogar der Wahrheit entsprechen. Schade um die Übertragung von Mensch zu Mensch.

…

[Die Angaben für andere asiatische Gebiete sowie für Australien und Ozeanien werden hier ebenfalls übersprungen]

Wer hat gut und wer hat schlecht abgeschnitten?

In Asien haben mehrere Länder in der Nähe von China (und China selbst, wenn man ihren Zahlen glauben darf) gut daran getan, das Virus lokal einzudämmen. Sie müssen das, was sie von SARS gelernt haben, gut genutzt haben. Es liegt auf der Hand, dass der Schlüsselzeitpunkt für die Eindämmung eines Virus‘ wie diesem ganz am Anfang der Epidemie liegt. Die Rückverfolgung von Kontakten und die Isolierung scheinen die wichtigen Faktoren zu sein, um die Ausbreitung der ursprünglichen Infektionscluster zu stoppen. Wenn man diese erste Schlacht verliert, wird der Krieg lang und blutig sein.

Andererseits gibt es in mindestens zwei asiatischen Ländern, Indien und Bangladesch, nach wie vor einen erheblichen Anstieg der täglichen Neuerkrankungen. Indonesien hat den Höhepunkt noch nicht erreicht. Und alle drei Länder haben große Bevölkerungszahlen.

Einige Länder des Nahen Ostens, insbesondere in der Golfregion, haben ebenfalls gut abgeschnitten; auch hier ist dies wahrscheinlich auf ihre Erfahrungen mit MERS zurückzuführen. Pakistan, Saudi-Arabien, der Iran und das benachbarte Armenien geben Anlass zur Sorge. Nordafrika scheint jedoch relativ wenig betroffen zu sein, was vielleicht auf eine Kombination aus Hitze und geringer Bevölkerungsdichte zurückzuführen ist.

Afrika südlich der Sahara scheint Bedingungen zu bieten, die für das Virus nicht sehr günstig sind. Die meisten afrikanischen Länder kommen daher bisher relativ glimpflich davon, mit Ausnahme Südafrikas. Ich würde erwarten, dass dasselbe auch für das tropische Mittel- und Südamerika gilt. Damit bleiben als die anfälligsten Gebiete übrig: Europa (einschließlich Russland), Nordamerika nördlich der Tropen und Südamerika südlich davon.

Auf dem amerikanischen Kontinent sind die Länder, die derzeit Anlass zur Sorge geben, Mexiko, Chile, Brasilien, Ecuador und (ein wenig) Peru. In den USA haben die neuen Fälle ihren Höhepunkt erreicht, aber es liegt noch eine lange Zeitspanne vor ihnen.

In Osteuropa gibt es bisher generell weniger Fälle und Todesfälle als weiter westlich. Aber einige Länder, wie Moldawien, könnten einen steinigeren Weg nehmen als andere. Und Russland hat noch einen langen Weg vor sich.

In Westeuropa haben in allen Ländern außer Schweden die neuen Fälle inzwischen ihren Höhepunkt erreicht. Aber der Twitter-Feed der britischen Regierung (wie amateurhaft!) meldete am 18. Juni 1346 positive Tests. Und am Vortag wurden 1218 Fälle gezählt; mehr als doppelt so viele wie in Deutschland oder Italien am selben Tag. Es gibt noch viel zu tun.

In Westeuropa insgesamt haben die nordischen Länder, mit Ausnahme natürlich Schwedens, am besten gearbeitet. Die deutschsprachigen Länder sind die nächstbesten. Insbesondere Deutschland hat angesichts seiner Größe sehr gut abgeschnitten; wahrscheinlich aufgrund der relativ guten Kontaktverfolgung in der Anfangsphase der Epidemie. Die katholischen Länder im südlichen und westlichen Mitteleuropa, das Vereinigte Königreich und die Niederlande haben am schlechtesten abgeschnitten.

In zwei kleinen europäischen Ländern war es zur Katastrophe gekommen (San Marino, Andorra). Aber andere (Liechtenstein, Monaco, vielleicht sogar Luxemburg) waren erfolgreicher darin, das Virus in Schach zu halten als ihre Nachbarn. Kleine, geografisch nahe beieinander liegende Außengebiete (wie Jersey) haben tendenziell besser abgeschnitten als ihre Mutterländer, aber nicht enorm. Kleine, abgelegene Außengebiete (Färöer, Grönland, Gibraltar) und kleine Inselstaaten (Island, Malta) haben von allen am besten abgeschnitten.

Der relative Erfolg vieler kleiner Länder und die Katastrophen in anderen Ländern legen nahe, dass bei einem Virus wie diesem Eindämmungsmaßnahmen am besten in der Größenordnung von Zehn- oder höchstens Hunderttausenden von Menschen durchgeführt werden sollten. Das bedeutet Städte und Gemeinden, nicht große Länder oder gar US-Bundesstaaten. Ich glaube, die Österreicher haben es richtig gemacht, als sie das Skigebiet Ischgl unter Quarantäne gestellt haben.

Außerdem halte ich es nicht für sinnvoll, den normalen Alltag in Gebieten abzuschalten, in denen es nur wenige oder gar keine Fälle gibt. Auch nicht, Parks zu schließen. Wenn man will, dass die Menschen „soziale Distanz“ wahren – warum verbietet man ihnen dann genau die Räume, in denen sie eine Chance haben, von anderen Menschen wegzukommen? Es macht in der Tat auch keinen Sinn, symptomfreie Menschen, von denen keine Verbindung zu jemandem mit dem Virus bekannt ist und die nicht kürzlich von einem infizierten Ort zurückgekehrt sind, in die Isolation zu zwingen.

Zum Schluss: Wer wird den „Holzlöffel“ für das Land gewinnen, das am schlechtesten mit dem Virus fertig geworden ist? Zumindest in Westeuropa sind in diesem Rennen nur noch drei Pferde übrig: Belgien, Schweden und das Vereinigte Königreich.

Die nächste Frage ist, was passiert, wenn die Sperren aufgehoben werden? Das Beispiel Portugals deutet darauf hin, dass neue Fälle wieder zunehmen könnten, aber nicht katastrophal. Ich habe vor, ein paar Wochen zu warten und mir dann erneut anzusehen, was nach der Aufhebung der Sperren geschehen ist (wird)

Link: https://wattsupwiththat.com/2020/06/20/covid-19-understanding-the-numbers-coronavirus/
Übersetzt von Chris Frey EIKE [größtenteils mit dem Übersetzer Linguee]



Wasserstoff- der neue Wahn

geschrieben von AR Göhring | 23. Juni 2020

Genau das Gegenteil
Es hieß, „die Sonne schreibt keine Rechnung“ und jetzt haben wir den teuersten Strom der Welt; wir wollten Vorreiter der „Dekarbonisierung“ sein und haben – mit zehn Tonnen – Europas höchsten CO2–Abdruck; man versprach, die Ressourcen des Planeten zu schonen und nun raubt man ihr tonnenweise die ohnehin schon „seltenen Erden“, weil die Windkraft das fordert; man predigt Nachhaltigkeit, doch die Rotoren schlagen tot was ihnen in die Quere kommt und wir werden bekommen, was mit DDT nicht gelungen ist: eine Welt ohne Insekten.
Man versprach uns sanfte Technologien und stellt Monster auf, die das Wohnen im Umkreis von 2 km unmöglich machen. Man installiert für viele Milliarden Photovoltaik und merkt erst nachher, dass die Sonne nachts nicht scheint. Man schaltet die Kernkraft ab und merkt dann, dass man im Netz keinen Strom speichern kann.
 
Der weiße Ritter
Doch jetzt kommt ein „weißer Ritter“ der die Energiewende zu epochalem Triumph führen wird. Mit hellen Fanfarenklängen und ohne falsche Zurückhaltung wird er angekündigt: „Eine neue Energie-Ära beginnt, sogar die Bundesregierung denkt bei dem Thema jetzt groß. Deutschland soll Weltmarktführer werden; nicht auf irgendeinem Gebiet, sondern in einer absoluten Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts: der Wasserstofftechnik.“ („Die Welt“ vom 10.6.2020)
Auch Politiker sparen nicht mit starken Worten: Jetzt sei nicht die Zeit für Bedenkenträgerei, jetzt müsse geklotzt werden. Auch der Dümmste müsse verstehen, dass Wasserstoff die Zukunft sei, denn Wasser ist ja genug vorhanden.
Dieser Aufsatz soll Ihnen ein Urteil ermöglichen, das auf eigener Erkenntnis basiert und nicht von smarten Meinungsmachern geliefert wurde.  Dazu müssen wir etwas wissenschaftlich werden. Aber keine Sorge, wir schaffen das.
Wasserkraft und Wasserstoff
Wasser verhält sich zu Wasserstoff wie Kohlendioxid zu Kohlenstoff. Beides sind Verbrennungsprodukte. Man könnte Wasser auch als Wasserstoffoxid bezeichnen. Verbrennungsprodukte sind im Allgemeinen keine guten Energiequellen, und dennoch gibt es seit langer Zeit Wasserkraftwerke. Wir schauen uns das mal an, das hilft uns dann die „Wasserstofftechnik“ besser zu verstehen.
Das Wasser in einem Stausee im Gebirge hat „potenzielle“ Energie, d.h. es könnte Arbeit verrichten, wenn man es nur ließe. Dazu muss man es bergab fließen lassen, um ein Mühlrad oder eine Turbine anzutreiben. Quelle dieses Antriebs ist dabei die Schwerkraft der Erde. Je weiter weg vom Erdmittelpunkt, desto mehr potenzielle Energie verleiht sie einer Masse.
Für ein Wasserkraftwerk brauchen wir also mehr als nur Wasser, wir brauchen auch Berge. Hätte Holland mehr Berge, es wäre ein Dorado der Wasserkraft, denn Wasser gäbe es genug.
Der gemütliche kleine Haushalt
Von Holland machen wir einen Abstecher in ein Wasserstoff-Atom. Das besteht aus einem Kern – der uns hier nicht weiter interessieren soll – und einem Elektron, das sich dank seiner elektrischen Anziehungskraft in der Umgebung des Kerns aufhält, und zwar so nah dran wie möglich.
Schon vor langer Zeit fanden die Wasserstoffatome nun heraus, dass, wenn sie sich paaren und einen Zweier-Haushalt gründen, dass sie dann noch näher an ihre Kerne kommen können. Damit verringern sie ihre potenzielle Energie. So wie Wasser das tiefst  mögliche Energieniveau einnimmt, zu dem es Zugang hat, so machen es auch die Atome.
Wenn Sie sich also auf die Suche nach einzelnen Wasserstoff Atomen machen sollten: viel Glück. Sie werden nur Moleküle finden, genannt H2.
Aber auch die sind nicht leicht zu finden, denn sie neigen dazu, ein Sauerstoff-Atom zu sich in den Zweier-Haushalt aufnehmen. Das macht die potenzielle Energie aller Beteiligten dann noch niedriger. Voilà: Diese „Menage a Trois“ ist das Wassermolekül H2O.
Der große Knall
Nach Sauerstoff braucht man nicht lang zu suchen, er ist ja in der Luft. Würden wir also H2 und O2 -Moleküle mischen, dann würden die nichts lieber tun, als gemeinsame Sache machen. Dazu müssten sie aber erst ihre eigenen kleinen Zweier-Haushalte verlassen, und dazu brauchen sie einen Schubser, aber dann aber geht die Post ab.
Der Schubser kann etwa ein Funke sein; da gibt es dann einen riesen Knall und aus der H2 / O2 -Mischung wird Wasser. Dieses Gasgemisch heißt zu Recht Knallgas. Eine Explosion dieser Art trat übrigens im havarierten Kernkraftwerk von Fukushima auf. Da hatte sich in einem Abklingbecken Knallgas gebildet und die Decke des Gebäudes abgesprengt. Das hatte nichts mit Kernenergie zu tun, es hätte ebenso in einer chemischen Fabrik passieren können.
Statt nun sie Übergangsenergie der Elektronen in das niedrigere Niveau in einem Knall verpuffen zu lassen, kann man sie freundlich bitten, durch einen Draht zu laufen, und dabei sinnvolle Arbeit zu verrichten. Das ist so wie man am Berg das Wasser nicht einfach runterplätschern lässt, sondern durch Rohre leitet und eine Turbine antreibt.
Was Ihr Volt
Die Höhe der Energie Niveaus in den Atomen und Molekülen wird übrigens in Volt gemessen, wir haben es hier ja mit elektrischen Feldern zu tun. Wir reden hier maximal von ein paar Volt.
Besagten Energiegewinn beim Übergang der Elektronen in ein niedrigeres Niveau können wir in einer geeigneten Vorrichtung ernten, genannt Brennstoffzelle. Hier findet die kontrollierte Reaktion von H2 mit O2 statt und es entstehen ca. 0,7 Volt Spannung. Eine Kombination vieler solcher Zellen könnte dann genügend Strom liefern, um eine Maschine anzutreiben, etwa ein Auto. Und offensichtlich entsteht bei der ganzen Geschichte nichts als reinstes Wasser. Wir haben also die perfekte, saubere Energiequelle gefunden – Halleluja.
Die Brennstoffzelle wurde übrigens vor 200 Jahren erfunden. Warum fand die H2-Revolution nicht schon längst statt?
Es gibt da noch ein kleines Problem: woher sollen wir den Wasserstoff nehmen? Den haben wir ebenso wenig, wie die Holländer Berge haben. Aber halt! Aus dem Wasser können wir den doch holen. Und davon gibt es doch genug. Wir brauchen ja nur den Vorgang unserer Brennstoffzelle umzukehren, und dann könnten wir aus Wasser wieder Wasserstoff und Sauerstoff machen!
Auch das ist ein erprobter Vorgang, genannt Elektrolyse. Alles was wir tun müssen ist den Elektronen 1,2 Volt anbieten, und sie werden sich aus dem Wasser Molekül verabschieden.
Ein schlechtes Geschäft
Als aufmerksame Leserin werden Sie nun einwenden, dass das ein schlechtes Geschäft sei: wir stecken 1,2 Volt in die Elektrolyse und bekommen nur 0,7 Volt in der Brennstoffzelle zurück.
Aber genauso ist es. Wir haben es bei diesem Spiel mit drei verschiedenen Energie-Niveaus zu tun: ganz oben, auf 1,2 Volt, sind die einzelnen H-Atome, auf der mittleren Stufe, bei 0,7 Volt, sind die H2-Moleküle und H2O liegt auf Niveau null.
Bei der Elektrolyse geht es von ganz unten nach ganz oben. Dann verbinden sich die H Atome spontan zu H2. In der Brennstoffzelle aber bekommen wir nur noch die 0,7 Volt Differenz von Mitte bis nach unten zurück.
Wozu soll das gut sein? Vorne steckt man Strom rein und hinten kommt nur noch die Hälfte raus. Wer würde so etwas wollen? Und tatsächlich bekommt man nur ein Drittel zurück, da neben der Physik auch noch die technische Umsetzung ihre Reibungsverluste hat.
Die Architekten unserer Energiewende möchten trotzdem so etwas haben. Wind und Photovoltaik bringen zwar nicht immer den Strom, der gerade gebraucht wird, dafür liefern sie zu anderen Zeiten des Guten zu viel. Diesen Überschuss könnte man verwenden um Wasserstoff herzustellen, den man gut aufhebt und erst dann wieder zu Strom macht, wenn Wind und Sonne schwächeln.
Aber nicht nur das. Man könnte flächendeckend unsere Autos mit H2–Tanks und Brennstoffzellen ausstatten und sie elektrisch betreiben – total karbonfrei. Und auch die Luftfahrt könnte man auf Wasserstoff umstellen – trotz der schlechten Erfahrungen, die man bei der Hindenburg gemacht hat.
Wird das kommen?
Die neue Goldmine
Prinzipiell ist H2 also der verzweifelt gesuchte Stromspeicher, wenn auch mit katastrophal schlechtem Wirkungsgrad. Damit sich das Modell technisch rechnet müsste der Überschuss an alternativer Energie in Hoch-Zeiten – über Wochen und Monate gemittelt –  dreimal so hoch sein, wie der Mangel in Flaute-Perioden.
Davon ist man heute weit entfernt. Aber ist es unmöglich? Nein – aber es wäre wirtschaftlicher Selbstmord, denn dieses Vorgehen würde den Strom noch teurer machen, als er ohnehin schon ist. Man müsste Wind und Solar aggressiv ausbauen, damit der Überschuss bei Sonne gesteigert und der Mangel bei Flaute verringert werden. Wird das geschehen?
Ich habe keine Zweifel. Das wird der finale Akt im Drama Namens Energiewende; einer Tragödie geprägt von mutwilliger Blindheit gegenüber ökonomischen Realitäten, getrieben von Ideologie und Rechthaberei, frei von Logik und Professionalismus. Und mit diesem letzten Vorhang endet dann auch die Erfolgsgeschichte der deutschen Industrie – „Not with a Bang, but with a Whimper“ – Nicht mit einem Knall, sondern einem Wimmern.
Für Insider allerdings gibt es bis dahin ein noch ein sehr lukratives „Win – Win“ Geschäft: Deutschland wird endlich flächendeckend bis in den letzten Winkel mit Wind und Solar zugebaut. Das bringt weitere Milliarden auf einem etablierten Geschäftsfeld zwischen gut eingespielten Partnern. Parallel dazu wird die neue H2 -Industrie aufgebaut, die ähnlich gigantische Ausmaße haben wird (“Sogar die Bundesregierung denkt bei dem Thema groß“). Das wird dann eine zweite, neue Goldmine, in der die Steuergelder der wehrlosen Bürger mit großen Baggern geschürft werden.
Hatten wir oben gesagt „ein schlechtes Geschäft?“… Nicht für jeden!
 
Dieser Artikel erschien zuerst bei www.think-again.org und im Buch „Grün und Dumm“ https://think-again.org/product/grun-und-dumm/.
Außerdem bei der Achse.
 



Von den Grundrechenarten, ihrer Nutzung in der Klimafolgenforschung und Herrn Prof. Dr. Rahmstorf

geschrieben von Admin | 23. Juni 2020

Insbesondere die viel bekannten, oft zitierten, oft interviewten Klimaforscher wie z.B. der bekannte  Professor Stefan Rahmstorf verweisen bei ihren öffentlichen Vorträgen gern auf die strenge Wissenschaftlichkeit ihres Tuns.
So auch hier in seinem Vortrag in Mainz anlässlich der Reihe „Physik im Theater“ der Uni Mainz am 2.11.19 und anderswo. Sind sachkundige Leute im Saal, dann kommt gelegentlich die Frage, wie es denn möglich sei, eine globale Mitteltemperatur auf 2 Stellen hinter dem Komma, mit nur ± 0,05 ° Unsicherheit zu berechnen, wenn die ursprünglichen Daten selber nicht nur eine sehr viel größere Messunsicherheit von bestenfalls ± 0,5 ° brächten, aber auch vielfältige systematische Fehler diese weit in den Bereich von mehreren Grad verschöben.

Die Antwort darauf ist eigentlich immer dieselbe. Sie lautet, weil man Differenzen (im Jargon: Anomalien) aus zwei Absolutwerten bilde, also den aktuellen Wert von einem Referenzwert abzöge, seien diese sehr viel genauer, weil, und das wird impliziert, wenn auch selten dazu gesagt, sich dann die Fehler von selbst aufhöben, weil ja beide Werte denselben Fehler trügen.
So auch Stefan Rahmstorf in besagtem Vortrag. Er sagte, dass nun mal die Anomalien sehr viel genauer seien, als die Absolutwerte, das sei wissenschaftlich klar belegt, und verwies in diesem Zusammenhang auf seine Website Spectrum.de Scilogs,wo er dieses ausführlich erklärt hätte.
Nun, schaut man dort nach, dann wird zwar ausführlich erläutert, dass es – seiner Meinung nach- nur auf die Veränderung, also die Anomalie, ankäme, aber, obwohl er vorher versprach „Licht ins Dunkle zu bringen“  lässt er seine Leser weiterhin im Dunkeln, behält also die versprochen Erleuchtung für sich und erklärt nichts.
Stattdessen wird dem Leser wortreich mitgeteilt, wie und auf welche  Weise die meteorologischen Rohdaten weltweit – wenn auch sehr spärlich in Raum und Zeit verteilt – gewonnen wurden, und weiter erklärt, dass verschiedene Institute sich weltweit mit deren Auswertung beschäftigten, was natürlich einen gebührenden Eindruck beim Leser hinterlässt, um dann noch stolz zu betonen, dass deren Ergebnisse „dabei in hohem Maße..“ übereinstimmten.
 

Dazu wird die Grafik (s.o) in Abbildung 2 gezeigt.
Die Übereinstimmung ist in der Tat gut, wie jeder sehen kann, erklärt aber immer noch nicht, warum die Anomalien genauer sein sollten als die Absolutwerte, zumal jede Unsicherheitsangabe in der Grafik fehlt. Und beschreibt damit eigentlich auch nur die Selbstverständlichkeit, dass wissenschaftliche Auswertungen von immer denselben Daten auch zu sehr ähnlichen, bis exakt gleichen Ergebnissen führen müssen. Bspw. muss jede Messung der Erdanziehung, egal wie sie durchgeführt wird, immer auf einen Wert von 9,81 m/s2kommen. Kleine Unterschiede, bedeuten dann entweder Fehler oder sind Hinweise auf geologische Anomalien.
Dann, etwas weiter im Text, verspricht Rahmstorf sich der eigentlichen Frage zu stellen:

„Warum sind Differenzen genauer als Absolutwerte?“

lautet zunächst vielversprechend die Überschrift des nächsten Absatzes.
Aber wiederum zeigt er dann nur, dass er wohl bis heute selber nicht verstanden hat, was er den Lesern da eigentlich erzählt. Denn als einzigen Beweis stellt er die Behauptung auf:

„Wohl jeder Wissenschaftler ist damit vertraut, dass man in vielen Fällen Differenzen bzw. Veränderungen einfacher bzw. genauer messen kann als Absolutwerte.“

Nun muss noch mal erwähnt werden, dass nur Absolutwerte gemessen und Differenzen aus eben diesen nur errechnet werden können. Doch das begreift Rahmstorf wohl nicht, denn als Beispiel führt er an:

„Um in Paris zu bleiben: gehe ich auf dem Eiffelturm eine Treppenstufe hinauf, kann ich leicht mit einem Lineal messen, wieviel höher ich dann stehe – aber wie viele Meter über dem Erdboden ich insgesamt bin, lässt sich schon schwerer feststellen.“

Das ist zwar eine schöne Metapher, aber erklärt nun wahrlich nicht, warum Differenzen einfacher bzw. genauer gemessen werden können als Absolutwerte. Denn was er so nett beschreibt ist exakt die Messung des Absolutwertes der Höhe dieser Treppenstufe.
Nichts anderes.
Und die hat natürlich die üblichen Fehler einer Messung mit einem Lineal im Zentimeterbereich.
Doch in einem hat er recht, von der Höhe der Treppenstufe lässt sich nun wirklich nicht ableiten, egal mit welcher Genauigkeit, wie hoch sich diese über Grund befindet. Dazu fehlt die zweite wichtige Angabe, nämlich deren absolute Höhe über Grund. Und die kann, ebenso wie die, die der Treppenstufe selber, nur absolut bestimmt werden.
Offensichtlich hat er bis heute nicht begriffen, dass er mit diesem Vergleich seine eigene Argumentation ad absurdum führt. Nämlich, indem er wieder einen Absolutwert bestimmt, und diesen jetzt fälschlich zur Differenz erklärt. Differenzen müssen nun mal aus den Absolutwerten gerechnet und können nicht gemessen werden, da beißt nun mal die Maus keinen Faden ab. Und dazu braucht man von den Grundrechenarten die Subtraktion A-B = C. C wird errechnet und enthält somit nach der Fehlerfortpflanzung die Summenfehler von A und B. Genauer, die Wurzel der Summe der Quadrate der Fehler von A+B.
Niemand misst die meteorologische Differenztemperatur in einer Wetterhütte.
In dem er also die Höhe der Treppenstufe misst, schafft er das Problem nicht aus der Welt, er vernebelt es nur.
Das allerdings tut er im Folgenden sehr wortreich. Zwischendurch konzediert er zwar, eher beiläufig, dass die Wetterstationen weltweit   .. den Absolutwert der Temperatur, also z.B. 13,1 °C oder –5,4 °C“messen, lenkt dann aber die Aufmerksamkeit des Lesers auf, in diesem Zusammenhang völlig unwichtige, Nebenkriegsschauplätze. Und merkt das vermutlich nicht einmal selber.
Um dann, statt Klärung und Beweis auf diesen allein wichtigen Punkt einzugehen, einfach  so zu behaupten,..

„Die klimatischen Veränderungen der Temperatur kann man dagegen viel genauer bestimmen: schon für die Monatsmittelwerte der globalen Temperatur auf plus oder minus einige Hundertstel Grad genau. Das liegt einfach daran, dass Abweichungen der Monatsmitteltemperatur großräumig korreliert sind: wie Datenanalysen ergeben haben über einen Radius von mehr als eintausend Kilometern (Hansen et al. 1999).“


Abbildung 2: Verteilung der einbezogenen GHCN Messstationen nach Hansen & Lebedeff von 1870 bis 1960 sowie deren postulierte Abdeckung
Das war’s. Kein Beweis, keine Herleitung. Nur eine Behauptung.
Nun sind Korrelationen und Datenunsicherheiten zwei paar Schuhe, und der von ihm zitierte Herr Hansen hat sicher viel für die Klimapanik weltweit getan, aber in dessen hier zitierter Arbeit wird mit keinem Wort nachgewiesen, dass Anomalien genauer wären, als die ihnen zugrunde liegenden Absolutwerte. Es findet sich nichts darin,  gar nichts, sondern nur mehrfache Verweise auf eigene frühere Arbeiten, insbesondere auf Hansen und Lebedeff 1987[1].
Doch auch dort haben sie zwar die sehr kühne Behauptung aufgestellt, dass Wetterstationen, die bis zu 2400 km (1200 km Radius,) entfernt voneinander stünden, das ist immerhin die Entfernung Berlin – Malaga, immer hoch korrelierte Trends aufwiesen. Um im Umkehrschluss dann kühn zu folgern, dass deshalb nur einige wenige dieser Stationen ausreichten, um die globalen Trends der (Mittel-)Temperatur extrem genau zu berechnen. Und das, wie Rahmstorf seine Leser und Zuhörer glauben machen will „auf einige hundertstel Grad genau“. Aber auch dazu wiederum findet sich kein Wort, warum Anomalien genauer sein sollen, als ihre jeweiligen Bezugs- und Rechengrößen.
In einem meiner früheren Artikeln zum Thema (hier) in dem ich diese Aussage untersuchte, schrieb ich deshalb:

„Hansen ist auch derjenige, der 1988 dem amerikanischen Senat bei drückend heißem Wetter und unter tatkräftiger Mithilfe seines Kumpels -des Politprofis Al Gore- die Nachteile der künftigen vermutlich katastrophalen Erwärmung näherbrachte.
In einem Aufsatz von 1987 [3] im damals noch angesehenen JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH durften die  Autoren  „peer reviewed“ verkünden, dass es dank ihrer Forschung möglich sei, aus der Not eine Tugend zu machen. Nämlich aus der Not keine flächenmäßig ausreichende Abdeckung mit Klimamessstationen zu haben, die Tugend, diese auch gar nicht zu brauchen. Und nur deswegen, weil man nun die Vorzüge von Korrelationen für unbekannte Trends einzusetzen imstande sei.“

…und über Fehler bzw. deren Größe und Korrektur findet man nur:

„In der Zusammenfassung des Aufsatzes steht:
“..Wir zeigen, dass die Temperaturen von Messstationen mittlerer und hoher Breite über 1000 km miteinander hoch korreliert sind. Bei Stationen in niederer Breite fällt die Korrelation mit der Entfernung stärker ab“
Und etwas später ebenda:
“.. Fehlerabschätzungen basieren in Teilen auf Studien wie genau die derzeitigen Stationsverteilungen in der Lage sind Temperaturänderungen in einem globalen Datensatz zu repoduzieren, die von einem dreidimensionalen GCM (General Circulation Model) mit realistischer Variabilität erzeugt wurden.“ 
In diesem hochtrabenden, etwas verschwurbelten Satz steht also im Klartext:
“ Wir haben eine Fehlerabschätzung (in Teilen? Welche Teile?) gemacht, indem wir die Ergebnisse mit Modellen, die „realistische“ Temperaturvariationen zuvor errechnet hatten, verglichen haben.“
Also nix mit Realitätsvergleich, nix mit Überprüfung der Daten der einbezogenen Stationen, sondern stattdessen Überprüfung mit Modellen! Der künftige modellverliebte Kurs der Klimaforschung des IPCC wurde hier schon vorgezeichnet. „

Und in diesem Beitrag „von Korrelationen und Anomalien“wird dann nochmals im Detail nachgewiesen, dass auch die Behauptung über die Nutzbarkeit von Korrelationen zur Trendbestimmung weit entfernter Stationen mit fehlerhaften Messungen absoluter Humbug ist.
Zitat (Willis Eschenbach) daraus

„Hansen und Lebedeff lagen richtig damit, dass die jährlichen Temperatur-Historien von weit auseinander liegenden Messstationen dazu neigen, gut korreliert zu sein. Allerdings lagen sie nicht richtig mit ihrer Meinung, dass dies für die Trends der gut korrelierten Temperatur-Historien gälte. Deren Trends können völlig ungleich sein. Im Ergebnis ist die Extrapolation von Trends aus einer bis zu 1200 km entfernten Messstation ein unzulässiges Verfahren ohne jegliche mathematische Basis.
Soweit der pfiffige, misstrauische Willis Eschenbach.“

Doch da Rahmstorf immer wieder denselben Unsinn erzählt, kann man wohl davon ausgehen, dass er vielleicht gelegentlich bei den Grundrechenarten etwas Nachhilfe benötigt, und von Fehlerrechnung – und -fortpflanzung auch nicht viel Ahnung zu haben scheint.
Denn Böswilligkeit, um mittels bewusst falscher Behauptungen seine Ideen zu verbreiten, will man ihm ja nun wirklich nicht unterstellen.
In diesem Zusammenhang möchte ich noch auf das ausgezeichnete Video vom Team Klimamanifest von Heiligenroth aufmerksam machen das den bezeichnenden Titel trägt

Das #Verwirrspiel des Stefan @Rahmstorf (V3a)

 

 
und sich intensiv mit der Verneblungstaktik im Wesentlichen von S. Rahmstorf beschäftigt, um nicht zugeben zu müssen, dass das Pariser Zweigradziel auf tönernen Füßen steht, bzw. ohne jede Grundlage ist. Es lohnt die Zeit zu investieren und es sich in ganzer Länge anzuschauen.
 
[1]Hansen, J. and Lebedeff, S., Global Trends of Measured Surface Air Temperature, J. Geophys. Res., 1987, 92 (D11), 13345-13372.
 



Covid und Hurrikan: Anlass zum Nachdenken

geschrieben von Chris Frey | 23. Juni 2020

Nehmen wir beispielsweise Hurrikane. Heutzutage werden mehr tropische Stürme klassifiziert als vor 70 Jahren. Nichtsdestotrotz war der Zeitraum vor 70 Jahren Schauplatz der drei Hurrikan-stärksten Jahrzehnte an der US-Küste. Heute werden mehr Stürme mitten im Nirgendwo [über dem Ozean] mit einer Bezeichnung versehen, weil wir sie jetzt einfach besser erkennen. Es ist so, wenn man mehr sieht, schenkt man dem auch mehr Aufmerksamkeit. Aber steigt auch die Anzahl schwerer, auf das Festland übergreifender Hurrikane? Nein! Bei COVID: FALLS MAN MEHR TESTET, DANN ZEIGEN SICH MEHR POSITIVA, FALLS ES SIE GIBT – was der Fall ist. Betrachtet man jedoch auf das Festland übertretende starke Hurrikane, dann waren es im Zeitraum 1931 bis 1960 fast 30. Aber seit dem Jahr 1991 (also in dem Zeitraum, in welchem es angeblich immer schlimmer werden soll) waren es 16 Übertritte. Nimmt man jetzt 1 oder 2 starke Hurrikane, dann sind es immer noch viel weniger als während der schlimmsten 30-Jahre-Periode.

Wenn man behauptet, dass heute alles viel schlimmer ist, dann leugnet man das Gestern.

Im Falle COVID – falls man nicht die entscheidende Graphik der Prozentzahl positiv Getesteter hat, dann denkt man natürlich, dass sich die Lage nicht verbessert. Sie verbessert sich, aber langsamer als die Infektionen abnehmen, jedoch sehen wir nicht alle Daten. Die Prozentzahl positiv Getesteter ist entscheidend.

Zurück zu den Wirbelstürmen. In den 1950er Jahren lag die durchschnittliche ACE/Sturm* bei über 10. Trotz der Katrinas, Ritas etc. konnten die letzten 30 Jahre im ACE-Index pro Dekade nicht mit den 1950er Jahren konkurrieren. Warum? Weil so viele Stürme, die es in den 1930er-1950er Jahren vielleicht nicht gegeben hat, jetzt mit mehr schwächeren Mitgliedern mitten im Nirgendwo erkennbar sind, trägt dies zur Gesamtzahl bei und senkt den ACE/Storm-Durchschnitt.

[*ACE/storm = Accumulated Cyclone Energy pro Sturm. Anm. d. Übers.]

Also noch einmal die Parallele zu COVID: wenn man mehr testet, muss man mehr sehen. Wenn man in Satellitenbildern jeden Cumuluswirbel betrachtet, sieht man mehr. Hätten wir also damals die Art der Abdeckung wie heute gehabt, könnten einige dieser Stürme über dem Wasser stärker gewesen sein. Was ist der Grund dafür? Man betrachte die Art und Weise, wie mehr Stürme im Zeitraum 1931 bis 1950 in der Nähe ihres Intensitätsmaximums auftraten im Vergleich zu Stürmen heute, die mit Ausnahme von Harvey und Michael in diesem Jahrzehnt AUSSERHALB IHRER SPITZE zuschlugen. Katrina und Rita waren bei ihrem Übertritt stark, befanden sich aber nicht dem Höhepunkt ihrer Entwicklung. Unter dem Strich, d.h. bei den Auswirkungen, sehen wir also die Hysterie um doom and gloom tropischer Wirbelstürmen ohne das Gesamtbild, man kann sich einbilden, dass es schlimmer denn je ist. Genauso ist es bei Tornados: starke bis sehr starke Tornados nehmen ab.

COVID-Hochrisikogebiete sind anfälliger für Ausbrüche, genau wie es Gebiete gibt, in denen es wahrscheinlicher zu Hurrikanen und Tornados kommt. Aber bedeutet das, dass Menschen, die nicht in diesen Gebieten leben, die gleichen Vorsorgemaßnahmen treffen müssen? Wir müssen diese regionalen COVID-Ausbrüche stoppen, aber wir wussten, dass wir es mit einem solchen Risiko zu tun hatten. Genauso ist es, wenn ein starker Hurrikan die Stadt Miami trifft, bedeutet das nicht, dass die Bewohner der Stadt Des Moines in Iowa sich genauso darauf vorbereiten sollten. Ein starker Tornado in den Großen Ebenen bedeutet nicht, dass es in anderen Gebieten zu genauso schweren Tornados kommt.

Der gemeinsame Nenner besteht für mich darin, hinter die Kulissen zu blicken und zu graben, um einigen Fehltritten entgegenzuwirken, mit denen ein Thema politisch zur Waffe gemacht werden soll. Als jemand, der sich an der Klimadebatte beteiligt hat, konnte ich nicht umhin, diese Ideen einmal vorzubringen.

Autor: Joe Bastardi is a pioneer in extreme weather and long-range forecasting. He is the author of “The Climate Chronicles: Inconvenient Revelations You Won’t Hear From Al Gore — and Others” which you can purchase at the CFACT bookstore.
Link: https://www.cfact.org/2020/06/17/covid-and-hurricane-points-to-ponder/
Übersetzt von Chris Frey EIKE



„Die Kaiser sind nackt“: Greta Thunberg begeistert von Corona-Angst?

geschrieben von AR Göhring | 23. Juni 2020

Die medial designten Klima- und Virus-Krisen haben gemeinsam, daß auf einem mehr oder minder kleinen Phänomen der Realwelt ein gewaltiger Überbau von Panikschürung, politischem Profit und Geldmacherei konstruiert wird. Insofern wundert es nicht, daß die Klimaaktivisten Greta Thunberg begeistert von der konformistischen Angstreaktion der Bürger, sogar weltweit, ist.
Sie sagte, „dieses Krisenmanagement eröffnet eine vollkommen neue Dimension.“ Die Menschen hätten so agiert, wie es sein müsse. Internationale Krisengipfel würden einberufen, immense Krisenpakete verabschiedet.
Seltsam, weil ja auch der klimapolitmediale Komplex genau das tut: Internationale Gipfel ausrichten, einen nach dem anderen; und Milliarden und Billionen Euros der Steuerzahler von unten nach oben umverteilen und verbrennen. Aber noch nicht genug; und in der Tat kann man mit Panikmache vor Virusseuchen wesentlich mehr Steuergeld wesentlich schneller flüssig machen. Da sind die Klima-Alarmisten wohl ein bißchen neidisch. Greta selbst wohl nicht; denn ihr kann man ja abnehmen, daß sie an das glaubt, was sie sagt. Sie ist immerhin erst 17 (biologisch eher 15) und an Autismus erkrankt. Umso leichter ist sie aber lenkbar und sagt das, was ihre Entourage aus PR-Experten und CO2-Zertifikate-Geschäftsleuten ihr vorgeben.
In dem Zusammenhang machte ich eine interessante Beobachtung: Es gibt seit einigen Wochen Anti-Corona-Demos, die sich zu meinem Erstaunen aber großteils nicht aus „Rechten“, „Spinnern und Wirrköpfen“ (Tagesthemen, Rainald Becker) zusammensetzen, sondern auch aus Linksalternativen. Des Rätsels Lösung: Ein Organisator meinte zu mir, er sei Geschäftsführer eines Institutes für Nachhaltigkeit und Klimaschutz, so eine Art lokales PIK. Und da das Sars2-Virus seit Monaten den Greta-Komplex aus den Medien verdrängt, und die Klima-Alarmisten somit richtig Geld kostet, sind sie natürlich für eine Verkleinerung des Corona-politischen Komplexes.
Viele geneigte EIKE-Leser haben vielleicht schon gemerkt, daß grün-linke Akteure in der Politik und den Wissenschaften gerne die bürgerlich-rationalen Argumente gegen sie umdrehen, um selber als „rational“ zu erscheinen. Folgerichtig nutzt Greta das Argument aus Andersens Märchen Des Kaisers neue Kleider:

„Die Kaiser sind nackt, jeder einzelne von ihnen. Es zeigt sich, daß unsere ganze Gesellschaft eine Nudistenparty ist.“

Zur Erinnerung: Der dumme Kaiser im Märchen wird von betrügerischen Schneidern hereingelegt, und weil die Blamage keiner zugeben will, tun er und seine Höflinge so, als trage er ein prächtiges Gewand, obwohl er nur Unterhosen anhat. Heißt, Greta hält uns für dumme und selbstbetrügerische Narren, die ihre Erleuchtung nicht teilen? Na, danke schön auch, Greta. Eigentlich hat Andersen recht, weil er in seiner Parabel gerade die Inkompetenz und Verkommenheit viel zu mächtiger Eliten aufzeigt. Das ist wohl ein Bumerang, Familie Thunberg und Berater.