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- Fallzahlen Case numbers
Übersicht der Fallzahlen von Coronavirusinfektionen Overview of case numbers of coronavirus infections
- Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World
- Übersichtskarte zu Coronavirusinfektionen in Bayern Overview map of coronavirus infections in Bavaria
- Fälle nach Meldedatum in Bayern Cases after the reporting date in Bavaria
- Fälle nach Landkreisen und Regierungsbezirken in Bayern Cases by counties and government districts in Bavaria
- Infektionsfälle nach Alters- und Geschlechterverteilung in Bayern Infection cases by age and gender distribution in Bavaria
Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World
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.
*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
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
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 |
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 |
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

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