Aktuelle Corona-Infektionen

Reale Inzidenz und Dunkelzifferfaktorberechnung

Die reine Betrachtung der gemeldeten 7-Tage-Inzidenz des Robert Koch-Instituts (RKI) für Covid-19 reicht häufig nicht aus, um die tatsächliche Verbreitung des Erregers abzuschätzen. Ein Teil der Infektionen wird nicht erkannt oder nicht gemeldet, sodass eine Dunkelziffer entsteht. Um diese Lücke näherungsweise zu schließen, wird hier ein mehrstufiges Modell verwendet, das offizielle Meldedaten, Hospitalisierungen und Abwasserdaten zusammenführt.

Datenbasis: Inzidenz, Hospitalisierungen und AMELAG

Als primäre Eingangsgrößen dienen die täglich gemeldete 7-Tage-Inzidenz sowie die Hospitalisierungszahlen für die Altersgruppe 00+ und das gesamte Bundesgebiet. Die Inzidenz bildet das gemeldete Infektionsgeschehen ab, ist aber stark vom Testaufkommen, der Meldedisziplin und dem Erfassungsgrad abhängig.

Die Hospitalisierungszahlen gelten als stabilerer, wenn auch zeitverzögerter Indikator für das tatsächliche Infektionsgeschehen. Sie bilden den Kern der Schätzung des Dunkelzifferfaktors. Ergänzend werden die AMELAG-Abwasserdaten zur normalisierten Viruslast verwendet. Diese fließen nicht als eigenständiger Inzidenzschätzer in das Modell ein, sondern als zusätzliche Korrekturhilfe in Phasen niedriger gemeldeter Inzidenzen.

Der Dunkelzifferfaktor (DZF)

Der zentrale Wert im Berechnungsprozess ist der Dunkelzifferfaktor (DZF). Er gibt an, mit welchem Faktor die gemeldete Inzidenz multipliziert werden muss, um eine Schätzung der tatsächlichen Infektionshäufigkeit zu erhalten. Ein DZF von 2 würde beispielsweise bedeuten, dass auf einen gemeldeten Fall ungefähr ein weiterer unerkannter Fall kommt.

Kalibrierung über einen Referenztag

Die Berechnung des DZF stützt sich auf einen Referenztag, an dem bereits ein gesicherter DZF angenommen wird. Derzeit ist dies der 13. Dezember 2024 mit einem DZF von 125. Dieser Wert orientiert sich an der Abschätzung von RV-Enigma und an der Einordnung der AMELAG-Abwasserdaten.

Die Hospitalisierungsrate am Referenztag dient als Bezugsgröße, um die Hospitalisierungen anderer Tage einzuordnen. Vereinfacht gesagt wird angenommen, dass Hospitalisierungen in einer relativ stabilen Beziehung zum tatsächlichen Infektionsgeschehen stehen. Veränderungen in diesem Verhältnis werden genutzt, um den DZF für andere Tage abzuleiten.

Zusätzlich werden für die Bundesländer Melde- und Strukturfaktoren verwendet, die aus historischen Schwankungen der Inzidenzwerte und demografischen Unterschieden abgeleitet wurden. Damit lässt sich die Bundeslogik auf Länder- und Landkreisebene übertragen.
(Schleswig-Holstein: 0,88, Hamburg: 1,04, Niedersachsen: 1,15, Bremen: 1,13, Nordrhein-Westfalen: 1,10, Hessen: 1,17, Rheinland-Pfalz: 1,01, Baden-Württemberg: 1,13, Bayern: 1,26, Saarland: 1,09, Berlin: 0,99, Brandenburg: 0,95, Mecklenburg-Vorpommern: 0,92, Sachsen: 0,97, Sachsen-Anhalt: 0,94, Thüringen: 0,91)

Der Berechnungsablauf im Detail

1. Datenerfassung und Sortierung
   Alle gemeldeten Zahlen, darunter 7-Tage-Inzidenz, Neuinfektionen und Hospitalisierungsdaten, werden nach Meldedatum sortiert und auf die relevante Altersgruppe 00+ gefiltert.
2. Aufschlag für die letzten 7 Tage
   Um kurzfristige Untererfassungen auszugleichen, die später als Nachmeldungen in den Daten auftauchen, wird in den jüngsten Datensätzen ein moderater, tagesabhängig abnehmender Aufschlag berücksichtigt (zum Beispiel +14 % am aktuellen Tag, +12 % am Vortag etc.).
3. Basisschätzung des Dunkelzifferfaktors
   Liegt genügend Information vor, wird der DZF aus dem Verhältnis von Inzidenz und Hospitalisierung relativ zum Referenztag berechnet und mit einem konstanten Referenzwert skaliert. Daraus ergibt sich die erste Schätzung der korrigierten Inzidenz.
4. Feiertags- und Nullmeldungsbrücken
   An Nullmeldetagen, Wochenenden, Feiertagen und teils am Folgetag werden kurzfristige Brüche geglättet, indem auf den Vortag und den aktuellen R-Wert zurückgegriffen wird. So werden künstliche Ausschläge in der Zeitreihe reduziert.
5. Fallback bei fehlenden Daten
   Ergeben sich an einem Tag keine ausreichenden Angaben, wird statt einer instabilen Neuberechnung ein konservativer Ersatzwert verwendet.
6. AMELAG-basierte Korrektur von Wellentälern
   In Tiefphasen zwischen zwei Wellen wird erfahrungsgemäß besonders wenig getestet. Für diesen Bereich wird die bereits hospitalisierungsbasiert korrigierte Inzidenz zusätzlich mit der AMELAG-Reihe abgeglichen. Verwendet wird die normalisierte Viruslast am selben Datum, geglättet und relativ zum Referenztag skaliert. Diese Zusatzkorrektur wirkt nur nach oben, weil sie speziell Untererfassung in Niedriginzidenzphasen adressiert.
7. Weiche Übergangszone statt hartem Schwellwert
   Die AMELAG-Korrektur wirkt unterhalb einer korrigierten Inzidenz von 400 voll. Zwischen 400 und 600 läuft sie kontinuierlich aus, statt abrupt abgeschaltet zu werden. Oberhalb dieses Bereichs bleibt die hospitalisierungsbasierte Schätzung unverändert. Dadurch werden harte Sprünge vermieden, ohne hohe Inzidenzen unnötig mit dem Abwassersignal zu übersteuern.
8. Glättung über sieben Tage
   Abschließend werden DZF, Zusatzfaktor und korrigierte Inzidenz über mehrere Tage geglättet, um zufällige Einzeltagsschwankungen zu dämpfen und eine stabilere Zeitreihe zu erhalten.

Warum AMELAG nur ergänzend genutzt wird

Die Auswertung der AMELAG-Daten und der zugehörigen Fachliteratur zeigt: Abwasserdaten bilden Trends und Wellenbewegungen gut ab, eignen sich aber nur eingeschränkt für eine punktgenaue direkte Echtzeit-Übersetzung in Inzidenzwerte. Deshalb ersetzt AMELAG hier nicht die Basisschätzung aus Hospitalisierungen, sondern dient gezielt als Zusatzsignal in Bereichen, in denen die Meldedaten besonders wahrscheinlich zu niedrig sind.

Zudem ergibt sich aus den ausgewerteten Daten kein belastbarer genereller Vorlauf der Abwasserdaten gegenüber den Fallzahlen. Aus diesem Grund wird die AMELAG-Reihe zeitgleich zum jeweiligen Meldedatum verwendet und nicht pauschal um mehrere Tage verschoben.

Nachteile und Einschränkungen

Die Berechnung unterstellt, dass das Verhältnis von Hospitalisierungen zur tatsächlichen Infektionslast über die Zeit relativ stabil bleibt. Veränderungen in der Krankheitsschwere verschiedener Varianten, in der Immunitätslage der Bevölkerung oder in der klinischen Versorgung können diese Annahme verzerren.

Auch AMELAG ist kein perfekter Wahrheitsmesser. Die normalisierte Viruslast ist sehr hilfreich für Trends, aber keine exakte 1:1-Übersetzung in Inzidenz. Unterschiede in Messung, Abdeckung, Einzugsgebieten und Ausscheidungsmustern des Virus können das Signal beeinflussen. Deshalb wird AMELAG hier bewusst nur als gedämpfte Zusatzkorrektur eingesetzt.

Hinzu kommt, dass konsistente Hospitalisierungsdaten erst ab 2023 vorliegen. Frühere Zeiträume können daher nicht mit derselben Modellgüte behandelt werden. Fehlende oder unplausible Tageswerte werden über Fallback- und Glättungsregeln abgefangen, was die Stabilität erhöht, aber punktuell zulasten der Genauigkeit gehen kann.

Ergebnis

Die dargestellten Graphen zeigen neben der offiziellen RKI-Inzidenz den geglätteten DZF und die daraus resultierende korrigierte Inzidenz. Diese Kombination versucht, aus begrenzten Meldedaten ein realistischeres Bild der Infektionslage zu zeichnen. Trotz verbleibender Unsicherheiten verbessert die Methode die Interpretierbarkeit der Zeitreihen, insbesondere für längerfristige Trends, Wellentäler und die Einordnung von Phasen geringer Testaktivität.