MODUS-COVID Bericht vom 09.04.2021

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dc.contributor.authorMüller, Sebastian Alexander
dc.contributor.authorCharlton, William
dc.contributor.authorConrad, Natasa Djurdjevac
dc.contributor.authorEwert, Ricardo
dc.contributor.authorJefferies, Dominic
dc.contributor.authorRakow, Christian
dc.contributor.authorWulkow, Hanna
dc.contributor.authorConrad, Tim
dc.contributor.authorSchütte, Christof
dc.contributor.authorNagel, Kai
dc.date.accessioned2021-04-12T06:22:50Z
dc.date.available2021-04-12T06:22:50Z
dc.date.issued2021-04-09
dc.description.abstractDie uns zur Verfügung stehenden Mobilitätsdaten zeigen ein differenziertes Bild der Aktivitäten während der letzten Wochen: erhöhte Aktivitäten im Außenbereich vor Ostern, erhöhte Aktivitäten in Innenräumen während der Osterfeiertage, und seitdem ein gegenüber Ende Februar wieder abgesenktes Aktivitätsniveau. In der Analyse der zur Zeit geltenden Maßnahmen konzentrieren wir uns auf Berlin. Die dort angeordneten Maßnahmen adressieren die drei kritischen Bereiche Arbeit, Schulen, und private Besuche. Wenn alle diese Maßnahmen vollumfänglich wirksam wären und durch wärmeres Wetter zusätzliche Freizeitaktivitäten von innen nach außen verlegt würden, könnte dies laut unseren Simulationen insgesamt fast reichen, um den R-Wert unter 1 zu drücken. rere Personen gleichzeitig aufhalten; sehr gut wirksam wäre ein (fast) vollständiges Verbot privater Besuche, wie z.B. in Großbritannien am 5. Januar eingeführt. Im Sinne des oben gesagten kommt als “harter aber kurzer” Lockdown eigentlich nur das nahezu vollständige Verbot privater Kontakte in Frage; nur diese Maßnahme senkt die Infektionszahlen innerhalb von drei Wochen sehr deutlich.de
dc.description.sponsorshipBMBF, 01KX2022A, MODUS-COVID: Modellgestützte Untersuchung von Schulschließungen und weiteren Maßnahmen zur Eindämmung von Covid-19 - Teilprojekt 1: Urbane und regionale Simulation auf Basis von datengestützten, synthetischen Bewegungsprofilenen
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/12977
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-11772
dc.language.isodeen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
dc.subject.ddc610 Medizin und Gesundheiten
dc.subject.ddc380 Handel, Kommunikation, Verkehren
dc.subject.otherCOVID-19en
dc.subject.otherSARS-CoV-2en
dc.subject.otherpandemicen
dc.subject.othermobility modelsen
dc.subject.othervirus spreading dynamicsen
dc.subject.othercontainmenten
dc.subject.otherpublic transporten
dc.subject.otherPandemiede
dc.subject.otherMobilitätsmodellede
dc.subject.otherVirusausbreitungde
dc.subject.otherAusgangsbeschränkungde
dc.subject.otheröffentlicher Verkehrde
dc.titleMODUS-COVID Bericht vom 09.04.2021de
dc.typeReporten
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfreeen
tub.affiliationFak. 5 Verkehrs- und Maschinensysteme::Inst. Land- und Seeverkehr (ILS)::FG Verkehrssystemplanung und Verkehrstelematikde
tub.affiliation.facultyFak. 5 Verkehrs- und Maschinensystemede
tub.affiliation.groupFG Verkehrssystemplanung und Verkehrstelematikde
tub.affiliation.instituteInst. Land- und Seeverkehr (ILS)de
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen

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