Übersicht der Fallzahlen von Coronavirusinfektionen Overview of case numbers of coronavirus infections

Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World

Tabelle 01: Coronavirusinfektionen, Stand: 27.03.2020, 10:00 Uhr Table 01: Corona virus infections, as of March 27, 2020, 10:00 a.m.
Region region Fälle cases Todesfälle Deaths
Welt 1) World 1) 465.915 465.915 21.031 21,031
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) 232.470 232,470 13.692 13,692
Deutschland 3) Germany 3) 42.288 42,288
253 253
Bayern Bavaria 10.180 10,180
59 59

Quellen: Swell:
1) : https://experience.arcgis.com/experience/685d0ace521648f8a5beeeee1b9125cd 1) : https://experience.arcgis.com/experience/685d0ace521648f8a5beeeee1b9125cd
2) : https://www.ecdc.europa.eu/en/cases-2019-ncov-eueea 2) : https://www.ecdc.europa.eu/en/cases-2019-ncov-eueea
3) : https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html 3) : https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html

Übersichtskarte zu Coronavirusinfektionen in Bayern Overview map of coronavirus infections in Bavaria

Hier sind ausschließlich Fälle aufgelistet, die dem LGL über den elektronischen Meldeweg durch die bayerischen Gesundheitsämter mitgeteilt wurden. Only cases that have been communicated to the LGL by the Bavarian health authorities via the electronic reporting path are listed here. Da es sich um eine sehr dynamische Situation handelt, kann es zu Abweichungen zwischen regionalen Zahlen und der LGL-Tabelle kommen. As this is a very dynamic situation, there may be differences between regional figures and the LGL table. Das LGL wiederum meldet die bayerischen Fälle an das Robert Koch-Institut, auch hier kann es z. The LGL in turn reports the Bavarian cases to the Robert Koch Institute. B. durch unterschiedliche Aktualisierungszeitpunkte zu abweichenden Daten kommen. B. Different data can come from different update times.

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*Stand: 27.03.2020 10:00 Uhr. * As of March 27, 2020 10:00 a.m.

Fälle nach Meldedatum in Bayern Cases after the reporting date in Bavaria

Tabellarische Darstellung der Fälle nach Meldedatum Tabular representation of cases by reporting date

Tabelle 02: Coronavirusinfektionen, Stand: 27.03.2020, 10:00 Uhr Table 02: Corona virus infections, as of March 27, 2020, 10:00 a.m.
Meldedatum Registration date Anzahl Fälle Number of cases
28. Jan Jan 28 2 2nd
29. Jan Jan 29 2 2nd
31. Jan Jan 31 3 3rd
03. Feb Feb 03 1 1
04. Feb Feb 04 3 3rd
05. Feb Feb 05 1 1
06. Feb Feb 06 1 1
07. Feb Feb 07 1 1
11. Feb Feb 11 2 2nd
12. Feb Feb 12 1 1
24. Feb Feb 24 1 1
27. Feb Feb 27 1 1
28. Feb Feb 28 3 3rd
29. Feb Feb 29 1 1
01. Mrz Mar 01 4 4th
02. Mrz 02 Mar 6 6
03. Mrz 03 Mar 7 7
04. Mrz 04 Mar 10 10th
05. Mrz 05 Mar 22 22
06. Mrz Mar 06 50 50
07. Mrz 07.March 19 19th
08. Mrz Mar 08 18 18th
09. Mrz March 9 82 82
10. Mrz Mar 10 106 106
11. Mrz March 11 115 115
12. Mrz Mar 12 128 128
13. Mrz March 13 257 257
14. Mrz Mar 14 239 239
15. Mrz March 15 163 163
16. Mrz March 16 267 267
17. Mrz Mar 17 465 465
18. Mrz March 18 712 712
19. Mrz Mar 19 779 779
20. Mrz March 20 902 902
21. Mrz March 21 1050 1050
22. Mrz Mar 22 593 593
23. Mrz March 23 641 641
24. Mrz March 24 1072 1072
25. Mrz March 25 1390 1390
26. Mrz Mar 26 1009 1009

Das Meldedatum entspricht dem Datum, an dem das Gesundheitsamt vor Ort Kenntnis von einem positiven Laborbefund erhalten hat. The reporting date corresponds to the date on which the local health department became aware of a positive laboratory result. Die Meldung an das LGL erfolgt in der aktuell sehr dynamischen Situation nicht immer am gleichen Tag, dh es kann teilweise zu einer gewissen Verzögerung kommen. In the currently very dynamic situation, the report to the LGL is not always made on the same day, which means that there may be a certain delay. Dass einige Fälle mit etwas Verzögerung im Gesundheitsamt elektronisch erfasst werden, liegt auch daran, dass die Gesundheitsämter zunächst Ermittlungen zu den einzelnen Fällen und deren Kontaktpersonen durchführen und prioritär Infektionsschutzmaßnahmen ergreifen müssen, was die Ressourcen der Gesundheitsämter bereits stark in Anspruch nimmt. The fact that some cases are electronically recorded in the health department with a delay is also due to the fact that the health authorities must first carry out investigations into the individual cases and their contact persons and take priority measures to protect against infection, which is already taking up a lot of the resources of the health authorities. Die hier gezeigten Fallzahlen können sich daher auch rückwirkend für die einzelnen Meldetage noch erhöhen. The number of cases shown here can therefore increase retrospectively for the individual reporting days.

Fälle nach Landkreisen und Regierungsbezirken in Bayern Cases by counties and government districts in Bavaria

Tabelle 03: Coronavirusinfektionen, Stand: 27.03.2020, 10:00 Uhr Table 03: Corona virus infections, as of March 27, 2020, 10:00 a.m.
Landkreis/Stadt County / city Anzahl der Fälle Number of cases
Aichach-Friedberg Aichach-Friedberg 79 79
Altötting Altötting 79 79
Amberg Stadt Amberg city 7 7
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach 47 47
Ansbach Ansbach 100 100
Ansbach Stadt Ansbach city 15 15
Aschaffenburg Aschaffenburg 90 90
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city 36 36
Augsburg augsburg 135 135
Augsburg Stadt Augsburg city 109 109
Bad Kissingen Bad Kissingen 42 42
Bad Tölz Bad Tölz 126 126
Bamberg Bamberg 144 144
Bamberg Stadt Bamberg city 55 55
Bayreuth Bayreuth 80 80
Bayreuth Stadt Bayreuth city 36 36
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land 59 59
Cham Cham 120 120
Coburg Coburg 37 37
Coburg Stadt Coburg city 14 14
Dachau Dachau 152 152
Deggendorf Deggendorf 90 90
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau 29 29
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau 69 69
Donau-Ries Danube Ries 57 57
Ebersberg Ebersberg 133 133
Eichstätt Eichstatt 48 48
Erding Erding 213 213
Erlangen Stadt Erlangen city 43 43
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt 44 44
Forchheim Forchheim 61 61
Freising Freising 352 352
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau 39 39
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck 222 222
Fürth Fürth 65 65
Fürth Stadt Fürth city 44 44
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen 76 76
Günzburg Günzburg 53 53
Haßberge Hassberge 34 34
Hof court 73 73
Hof Stadt Courtyard city 20 20th
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city 31 31
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city 16 16
Kelheim Kelheim 85 85
Kempten Stadt Kempten city 29 29
Kitzingen Kitzingen 23 23
Kronach Kronach 34 34
Kulmbach Kulmbach 51 51
Landsberg am Lech Landsberg am Lech 109 109
Landshut Landshut 200 200
Landshut Stadt Landshut city 71 71
Lichtenfels Lichtenfels 54 54
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) 93 93
Main-Spessart Main-Spessart 41 41
Memmingen Stadt Memmingen city 22 22
Miesbach Miesbach 212 212
Miltenberg Miltenberg 69 69
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn 77 77
München Munich 437 437
München Stadt Munich city 1673 1673
Neu-Ulm Neu-Ulm 88 88
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen 51 51
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. 43 43
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim 35 35
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab 99 99
Nürnberg Stadt Nuremberg city 186 186
Nürnberger Land Nuremberg country 95 95
Oberallgäu Oberallgäu 64 64
Ostallgäu Ostallgäu 95 95
Passau Passau 64 64
Passau Stadt Passau city 20 20th
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm 54 54
Regen rain 40 40
Regensburg regensburg 121 121
Regensburg Stadt Regensburg city 133 133
Rhön-Grabfeld Rhön grave field 30 30th
Rosenheim Rosenheim 359 359
Rosenheim Stadt Rosenheim city 71 71
Roth Roth 60 60
Rottal-Inn Rottal Inn 170 170
Schwabach Stadt Schwabach city 17 17th
Schwandorf Schwandorf 72 72
Schweinfurt Schweinfurt 74 74
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city 19 19th
Starnberg Starnberg 135 135
Straubing Stadt Straubing city 59 59
Straubing-Bogen Straubing arch 61 61
Tirschenreuth Tirschenreuth 251 251
Traunstein Traunstein 145 145
Unterallgäu Lower Allgäu 94 94
Weiden Stadt Willow city 47 47
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau 146 146
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen 64 64
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge 112 112
Würzburg Wurzburg 148 148
Würzburg Stadt Wurzburg city 204 204
Gesamtergebnis Overall result 10180 10180
Tabelle 04: Coronavirusinfektionen, Stand: 27.03.2020, 10:00 Uhr Table 04: Corona virus infections, as of March 27, 2020, 10:00 a.m.
Regierungsbezirk Administrative district Anzahl der Fälle Number of cases
Oberbayern Upper Bavaria 4960 4960
Niederbayern Lower Bavaria 968 968
Oberpfalz Upper Palatinate 940 940
Oberfranken Upper Franconia 771 771
Mittelfranken Middle Franconia 768 768
Unterfranken Lower Franconia 810 810
Schwaben Swabia 963 963
Gesamtergebnis Overall result 10180 10180
Tabelle 05: Todesfälle nach Stadt und Landkreisen, Stand 26.03.2020, 10:00 Uhr Table 05: Deaths by city and county, as of March 26, 2020, 10:00 a.m.
Landkreis/Stadt County / city Anzahl number
Altötting Altötting 1 1
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach 2 2nd
Aschaffenburg Aschaffenburg 1 1
Augsburg Stadt Augsburg city 2 2nd
Bamberg Bamberg 1 1
Bayreuth Bayreuth 1 1
Dillingen adDonau Dillingen adDonau 1 1
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt 1 1
Forchheim Forchheim 1 1
Freising Freising 3 3rd
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau 1 1
Kempten Kempten 1 1
Kelheim Kelheim 2 2nd
Landshut Landshut 1 1
Landsberg a.Lech Landsberg a.Lech 1 1
Lindau Lindau 1 1
Main-Spessart Main-Spessart 1 1
München Munich 1 1
München Stadt Munich city 2 2nd
Neustadt adWaldnaab Neustadt adWaldnaab 2 2nd
Neu-Ulm Neu-Ulm 1 1
Nürnberger Land Nuremberg country 2 2nd
Oberallgäu Oberallgäu 1 1
Ostallgäu Ostallgäu 2 2nd
Regensburg Stadt Regensburg city 1 1
Rosenheim Rosenheim 1 1
Starnberg Starnberg 1 1
Tirschenreuth Tirschenreuth 5 5
Traunstein Traunstein 2 2nd
Unterallgäu Lower Allgäu 2 2nd
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau 1 1
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge 2 2nd
Würzburg Wurzburg 1 1
Würzburg Stadt Wurzburg city 10 10th
Gesamt total 59 59

Infektionsfälle nach Alters- und Geschlechterverteilung in Bayern Infection cases by age and gender distribution in Bavaria

Bar chart of age and gender distribution

Tabellarische Darstellung der Fälle nach Alters- und Geschlechterverteilung Tabular representation of the cases according to age and gender distribution

Tabelle 06: Fälle nach Alter und Geschlecht, Stand 27.03.2020, 10:00 Uhr Table 06: Cases by age and gender, as of March 27, 2020, 10:00 a.m.
Altersgruppe Age group weiblich Female männlich male
0–4-Jährige 0–4 year olds 49 49 56 56
5–14-Jährige 5–14 year olds 131 131 155 155
15–34-Jährige 15-34 year olds 1331 1331 1280 1280
35–59-Jährige 35-59 year olds 2283 2283 2531 2531
60–79-Jährige 60-79 year olds 725 725 966 966
≥80-Jährige ≥80 year olds 277 277 263 263

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