• Alarmierende Covid-19-Modellrechnungen: Zehn Tage nach Schulöffnung schnellen die Patientenzahlen hoch

Alarmierende Covid-19-Modellrechnungen : Zehn Tage nach Schulöffnung schnellen die Patientenzahlen hoch

Was passiert, wenn verschiedene Maßnahmen in der Coronakrise getroffen oder aufgehoben werden? Ein Modell der TU Berlin simuliert, wie sich dann Covid-19 in der Bevölkerung ausbreitet.

In Berlin sind wegen der Corona-Krise viele Menschen aufs Rad als Fortbewegungsmittel umgestiegen.
In Berlin sind wegen der Corona-Krise viele Menschen aufs Rad als Fortbewegungsmittel umgestiegen.Foto: imago images/Uwe Steinert

Eigentlich sind Kai Nagel und seine Mitarbeiter an der Technischen Universität Berlin (TUB) Mobilitätsforscher, die mit Computermodellen den Verkehr des 21. Jahrhunderts simulieren. Ihre Ergebnisse helfen dabei, den Verkehr Berlins oder anderer Regionen zu verbessern und für die Zukunft fit zu machen. Doch jetzt, in der Pandemie, können die Computermodelle der TU-Forscher aufzeigen, wie verschiedene Distanzierungsmaßnahmen - oder ihre Lockerung - die Ausbreitung der Sars-CoV-2-Viren beeinflussen.

So würde nach solchen Modellrechnungen zehn Tage nach Beginn eines Normalbetriebs an den Universitäten, Schulen und Kitas in Berlin die Zahl jener Covid-19-Patienten stark in die Höhe gehen, die auf Intensivstationen behandelt werden müssen.

Selbst wenn alle anderen bis zum Ende der Osterferien geltenden Maßnahmen vom Verbot von Veranstaltungen über die Verlagerung der Arbeit ins Home-Office bis zur Absage von Reisen und Familienfeiern und dem Schließen vieler Geschäfte weiter befolgt werden, dürften bald danach auch die Kapazitäten der Krankenhäuser massiv überschritten werden.

Nähe und Dauer einer Begegnung beeinflussen das Infektionsrisiko

„Grundlage solcher Berechnungen sind unsere gut erprobten Mobilitätsmodelle“, erklärt Kai Nagel. In diesen Programmen stecken zum Beispiel 3,5 Millionen Menschen, die zwar alle künstlich erzeugte Computer-Geschöpfe sind, sich aber im Durchschnitt genauso bewegen, wie Berliner es in ihrer echten Stadt tun.

Jeder dieser synthetischen Bewohner bleibt also zuhause, läuft zu einer Bushaltestelle oder S-Bahn-Station, sitzt mit anderen Modell-Berlinern in einem U-Bahn-Abteil oder fährt mit dem Fahrrad oder im Auto zur Arbeit, zu einem Fußballspiel oder zu einem Konzert. „Dieses Modell zeigt uns daher nicht nur, wie viele Menschen in einem Bus, in einem Klassenzimmer oder in einem Geschäft zusammen sind, sondern auch wie lange sie das tun“, sagt Kai Nagel.

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Seit Jahren untersuchen die TUB-Forscher so im Computer, wie sich die Verkehrsströme in Berlin entwickeln dürften. Seit die Covid-19-Pandemie Europa erfasst hat, ergänzen die Wissenschaftler ihr Modell mit einer Infektionskomponente:Das Ansteckungsrisiko hängt vor allem von zwei Faktoren ab: Wie nahe kommt ein Mensch, der das Virus übertragen kann, einem Nicht-Infizierten und wie lange dauert diese Begegnung. „Da wir die Größe von Geschäften, Bussen und anderen Begegnungsstätten kennen, enthielt unser Modell diese beiden Kerndaten also bereits“, berichtet Kai Nagel.

Die TUB-Forscher müssen daher nur noch einen oder ein paar der 3,5 Millionen Berliner, die sich in ihrem Modell tummeln, als angesteckt erklären, und dann beobachten, wie schnell sich die Infektion ausbreitet. Allerdings fehlen bisher exakte Zahlen, wie wahrscheinlich eine Ansteckung in einer bestimmten Situation ist. Wie viele Viren scheidet also ein Infizierter beim Sprechen, Niesen und Husten aus, wie lange bleiben diese Erreger aktiv und wie viele davon muss ein Mensch aufnehmen, um sich zu infizieren?

Ohne Kontakteinschränkungen wären in Berlin die Intensivstationen überfüllt gewesen

Diesen Mangel umgehen Kai Nagel und seine Mitarbeiter mit einem bei solchen Computermodellen seit langem bewährten Verfahren. „Wir wissen aus den Daten des Robert-Koch-Institutes in Berlin, wie schnell sich die Zahl der nachgewiesenen Infektionen verdoppelt“, erklärt Kai Nagel.

Daher starten die Forscher einfach ihr Modell mit einer geschätzten Ansteckungswahrscheinlichkeit und beobachten dann im Computer, wie sich die Infektion ausbreitet. Verdoppeln sich die Infektionszahlen im Rechner zum Beispiel schneller als in der realen Welt, senken sie dieses angenommene Risiko dann so lange ab, bis die Werte im Modell und in der Wirklichkeit übereinstimmen. „Damit kalibrieren wir unser Modell“, erklärt Kai Nagel.

Hintergründe zum Coronavirus:

Anschließend führen die Forscher die politischen Maßnahmen ein: Die Kindergärten und Schulen werden ähnlich wie im echten Berlin auch im Computer bis auf einen Notbetrieb geschlossen, Veranstaltungen werden abgesagt, viele Geschäfte schließen und etliche Menschen gehen ihrer Arbeit im Home-Office nach oder müssen kurz arbeiten. Die Rechner spucken dann vorab ähnliche Ergebnisse aus, wie das Robert-Koch-Institut und die Landesbehörden sie ein paar Tage später tatsächlich melden.

Inzwischen fördert auch das Bundesforschungsministerium (BMBF) die Modellrechnungen der TUB-Forscher, die ihre Berechnungen gemeinsam mit dem Konrad-Zuse-Institut für Informationstechnik in Berlin und Dirk Brockmann von der Berliner Humboldt-Universität auch für andere Regionen wie den Landkreis Heinsberg und die Stadt München durchführen. In beiden Regionen laufen derzeit Infektionsstudien, die bereits erste Ergebnisse bringen oder sie bald liefern werden.

Besonders interessiert haben dürfte sich das BMBF für ein Worst-Case-Szenario, das die TUB-Forscher bereits durchgerechnet haben: Wären in Berlin im März keinerlei Maßnahmen wie Kontakt-Einschränkungen, Schließen von Schulen, Kitas und vielen Geschäften und vieles mehr getroffen worden, hätten in der Stadt rund 18-mal mehr Covid-19-Patienten auf die Intensiv-Station gemusst als die Stadt damals an Intensivbetten bereit hielt. Wahrscheinlich wäre das Gesundheitssystem dadurch zusammengebrochen.

Viel mehr Berliner fahren jetzt Fahrrad

Die Forscher finden in öffentlich zugänglichen Quellen noch weitere Überraschungen: So fahren noch immer 60 Prozent aller Berliner zum Job. Drastisch verringert hat sich dagegen die Zahl der Passagiere in Bussen und Bahnen, stattdessen fahren viel mehr Menschen mit dem Fahrrad oder mit dem Auto zur Arbeit.

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Dadurch haben die Fahrgäste in Bussen und Bahnen jetzt viel mehr Platz – und senken so das Infektionsrisiko: In den Modellrechnungen sinken sowohl die Ansteckungsgeschwindigkeit wie auch die Zahl der Covid-19-Kranken, die auf die Intensivstation müssen, um rund 20 Prozent, wenn die Forscher den öffentlichen Personenverkehr in Berlin lahmlegen.

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Klicken Sie auf das Symbol um die komplette Grafik zu sehen.Grafik: Tagesspiegel/Böttcher, Cremer

„Daraus schließen wir allerdings keineswegs, dass Busse und Bahnen den Betrieb einstellen sollten“, erklärt Kai Nagel. „Vielmehr sollten die Fahrzeuge wie gewohnt weiterfahren, weil die wenigen Passagiere dann mehr Platz haben und so das Infektionsrisiko sinkt.“

In den kommenden Tagen sollen neue Simulationen dann weitere Fragen beantworten: Wie wirkt es sich aus, wenn die Menschen in bestimmten Situationen Schutzmasken tragen? Und vor allem: Welche Maßnahmen können die Verantwortlichen lockern, ohne dass die Intensivstationen in Berlin und in anderen Regionen überlastet werden?

Neue Resultate veröffentlich die Forscher regelmäßig unter https://matsim-vsp.github.io/covid-sim/ . „Schon jetzt ist klar, dass es eine Gratwanderung wird, wenn man auf der sicheren Seite bleiben will“, sagt Kai Nagel. Dabei sind offensichtlich kreative Lösungen gefragt: Wenn die Kitas, Schulen und Unis nicht alle gleichzeitig den vollen Betrieb wieder aufnehmen können, muss es eben eine Teillösung geben. An der Uni könnte das so aussehen, dass nur ein Teil der Studenten persönlich ein Seminar besucht und der Rest sich übers Handy einklinkt.

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