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

Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World

Tabelle 01: Coronavirusinfektionen, Stand: 28.03.2020, 10:00 Uhr Table 01: Corona virus infections, as of March 28, 2020, 10:00 a.m.
Region region Fälle cases Todesfälle Deaths
Welt 1) World 1) 512.701 512,701 23.495 23,495
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) 265.421 265.421 15.798 15,798
Deutschland 3) Germany 3) 48.582 48,582 325 325
Bayern Bavaria 11.862 11,862 85 85

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: 28.03.2020 10:00 Uhr. Status: 28.03.2020 10:00 a.m.

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

Hinweis: Die in grau abgebildeten Fälle stellen die seit dem gestrigen Stand neu gemeldeten Fälle dar. Note: The cases shown in gray represent the new cases reported since yesterday.

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

Tabelle 02: Coronavirusinfektionen, Stand 28.03.2020, 10:00 Uhr Table 02: Corona virus infections, as of March 28, 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 14 240 240
15. Mrz March 15 163 163
16. Mrz March 16 269 269
17. Mrz Mar 17 465 465
18. Mrz March 18 714 714
19. Mrz Mar 19 780 780
20. Mrz March 20 902 902
21. Mrz March 21 1.060 1,060
22. Mrz Mar 22 597 597
23. Mrz March 23 652 652
24. Mrz March 24 1.115 1,115
25. Mrz March 25 1.513 1,513
26. Mrz Mar 26 1.374 1,374
27. Mrz Mar 27 1.171 1,171

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 04: Fallzahlen nach Regierungsbezirken, Stand 28.03.2020, 10:00 Uhr Table 04: Number of cases by government district, as of March 28, 2020, 10:00 a.m.
Regierungsbezirk Administrative district Anzahl der Fälle Number of cases Fälle Änderung zum Vortag Cases change from the previous day Fallzahl pro 100.000 Einwohner Number of cases per 100,000 inhabitants Anzahl der Todesfälle Number of deaths Todesfälle Änderung zum Vortag Deaths change from the previous day
Oberbayern Upper Bavaria 5840 5840 880 880 124,62 124.62 25 25th 12 12th
Niederbayern Lower Bavaria 1106 1106 138 138 89,30 89.30 5 5 1 1
Oberpfalz Upper Palatinate 1150 1150 210 210 103,67 103.67 17 17th 7 7
Oberfranken Upper Franconia 864 864 93 93 80,94 80.94 6 6 1 1
Mittelfranken Middle Franconia 908 908 140 140 51,29 51.29 7 7 4 4th
Unterfranken Lower Franconia 905 905 95 95 68,71 68.71 14 14 1 1
Schwaben Swabia 1089 1089 121 121 57,69 57.69 11 11 0 0
Gesamtergebnis Overall result 11.862 11,862 (+ 1.677) (+ 1,677) 90,71 90.71 85 85 (+ 26) (+ 26)
Tabelle 03: Fallzahlen nach kreisfreien Städten und Landkreisen, Stand 28.03.2020, 10:00 Uhr Table 03: Number of cases by independent cities and counties, as of March 28, 2020, 10:00 a.m.
Landkreis/Stadt County / city Anzahl der Fälle Number of cases Fälle Änderung zum Vortag Cases change from the previous day Fallzahl pro 100.000 Einwohner Number of cases per 100,000 inhabitants Anzahl der Todesfälle Number of deaths Todesfälle Änderung zum Vortag Deaths change from the previous day
Aichach-Friedberg Aichach-Friedberg 94 94 (+ 15) (+ 15) 70,36 70.36 - - - -
Altötting Altötting 95 95 (+ 16) (+ 16) 85,42 85.42 3 3rd (+ 2) (+ 2)
Amberg Stadt Amberg city 9 9 (+ 2) (+ 2) 21,44 21.44 - - - -
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach 56 56 (+ 9) (+ 9) 54,31 54.31 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Ansbach Ansbach 120 120 (+ 20) (+ 20) 65,24 65.24 - - - -
Ansbach Stadt Ansbach city 18 18th (+ 3) (+ 3) 43,01 43.01 - - - -
Aschaffenburg Aschaffenburg 103 103 (+ 13) (+ 13) 59,12 59.12 1 1 - -
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city 42 42 (+ 6) (+ 6) 59,55 59.55 - - - -
Augsburg augsburg 135 135 - - 53,67 53.67 - - - -
Augsburg Stadt Augsburg city 116 116 (+ 7) (+ 7) 39,30 39.30 2 2nd - -
Bad Kissingen Bad Kissingen 54 54 (+ 12) (+ 12) 52,32 52.32 - - - -
Bad Tölz Bad Tölz 135 135 (+ 9) (+ 9) 106,11 106.11 - - - -
Bamberg Bamberg 144 144 - - 97,90 97.90 1 1 - -
Bamberg Stadt Bamberg city 55 55 - - 70,88 70.88 - - - -
Bayreuth Bayreuth 91 91 (+ 11) (+ 11) 87,79 87.79 2 2nd (+ 1) (+ 1)
Bayreuth Stadt Bayreuth city 45 45 (+ 9) (+ 9) 60,28 60.28 - - - -
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land 65 65 (+ 6) (+ 6) 61,48 61.48 - - - -
Cham Cham 141 141 (+ 21) (+ 21) 110,26 110.26 - - - -
Coburg Coburg 37 37 - - 42,57 42.57 - - - -
Coburg Stadt Coburg city 14 14 - - 33,94 33.94 - - - -
Dachau Dachau 171 171 (+ 19) (+ 19) 111,12 111.12 1 1 (+ 1) (+ 1)
Deggendorf Deggendorf 111 111 (+ 21) (+ 21) 93,02 93.02 1 1 (+ 1) (+ 1)
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau 33 33 (+ 4) (+ 4) 34,37 34.37 1 1 - -
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau 77 77 (+ 8) (+ 8) 80,03 80.03 - - - -
Donau-Ries Danube Ries 66 66 (+ 9) (+ 9) 49,44 49.44 - - - -
Ebersberg Ebersberg 150 150 (+ 17) (+ 17) 105,53 105.53 - - - -
Eichstätt Eichstatt 52 52 (+ 4) (+ 4) 39,29 39.29 - - - -
Erding Erding 245 245 (+ 32) (+ 32) 177,97 177.97 - - - -
Erlangen Stadt Erlangen city 44 44 (+ 1) (+ 1) 39,30 39.30 - - - -
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt 52 52 (+ 8) (+ 8) 38,16 38.16 1 1 - -
Forchheim Forchheim 73 73 (+ 12) (+ 12) 62,88 62.88 1 1 - -
Freising Freising 397 397 (+ 45) (+ 45) 221,64 221.64 3 3rd - -
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau 62 62 (+ 23) (+ 23) 79,13 79.13 1 1 - -
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck 249 249 (+ 27) (+ 27) 113,53 113.53 - - - -
Fürth Fürth 73 73 (+ 8) (+ 8) 62,19 62.19 2 2nd (+ 2) (+ 2)
Fürth Stadt Fürth city 52 52 (+ 8) (+ 8) 40,71 40.71 - - - -
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen 88 88 (+ 12) (+ 12) 99,47 99.47 - - - -
Günzburg Günzburg 68 68 (+ 15) (+ 15) 54,08 54.08 - - - -
Haßberge Hassberge 38 38 (+ 4) (+ 4) 44,92 44.92 - - - -
Hof court 77 77 (+ 4) (+ 4) 80,79 80.79 - - - -
Hof Stadt Courtyard city 24 24th (+ 4) (+ 4) 52,25 52.25 - - - -
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city 55 55 (+ 24) (+ 24) 40,15 40.15 - - - -
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city 18 18th (+ 2) (+ 2) 41,01 41.01 - - - -
Kelheim Kelheim 101 101 (+ 16) (+ 16) 82,61 82.61 2 2nd - -
Kempten Stadt Kempten city 34 34 - - 49,34 49.34 1 1 - -
Kitzingen Kitzingen 29 29 (+ 6) (+ 6) 31,90 31.90 - - - -
Kronach Kronach 44 44 (+ 10) (+ 10) 65,54 65.54 - - - -
Kulmbach Kulmbach 61 61 (+ 10) (+ 10) 84,91 84.91 - - - -
Landsberg am Lech Landsberg am Lech 110 110 (+ 1) (+ 1) 91,61 91.61 2 2nd (+ 1) (+ 1)
Landshut Landshut 206 206 (+ 6) (+ 6) 129,81 129.81 1 1 - -
Landshut Stadt Landshut city 72 72 (+ 1) (+ 1) 99,44 99.44 - - - -
Lichtenfels Lichtenfels 57 57 (+ 3) (+ 3) 85,28 85.28 - - - -
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) 100 100 (+ 7) (+ 7) 122,45 122.45 1 1 - -
Main-Spessart Main-Spessart 49 49 (+ 8) (+ 8) 38,78 38.78 1 1 - -
Memmingen Stadt Memmingen city 26 26 (+ 4) (+ 4) 59,31 59.31 - - - -
Miesbach Miesbach 238 238 (+ 26) (+ 26) 238,65 238.65 - - - -
Miltenberg Miltenberg 76 76 (+ 7) (+ 7) 59,03 59.03 - - - -
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn 104 104 (+ 27) (+ 27) 90,24 90.24 1 1 (+ 1) (+ 1)
München Munich 437 437 - - 125,26 125.26 1 1 - -
München Stadt Munich city 1.839 1,839 (+ 166) (+ 166) 124,97 124.97 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Neu-Ulm Neu-Ulm 112 112 (+ 24) (+ 24) 64,29 64.29 1 1 - -
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen 62 62 (+ 11) (+ 11) 64,13 64.13 - - - -
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. 69 69 (+ 26) (+ 26) 51,66 51.66 1 1 (+ 1) (+ 1)
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim 43 43 (+ 8) (+ 8) 42,84 42.84 - - - -
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab 125 125 (+ 26) (+ 26) 132,48 132.48 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Nürnberg Stadt Nuremberg city 196 196 (+ 10) (+ 10) 37,81 37.81 - - - -
Nürnberger Land Nuremberg country 144 144 (+ 49) (+ 49) 84,52 84.52 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Oberallgäu Oberallgäu 77 77 (+ 13) (+ 13) 49,56 49.56 1 1 - -
Ostallgäu Ostallgäu 116 116 (+ 21) (+ 21) 82,67 82.67 2 2nd - -
Passau Passau 78 78 (+ 14) (+ 14) 40,62 40.62 - - - -
Passau Stadt Passau city 25 25th (+ 5) (+ 5) 47,65 47.65 - - - -
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm 74 74 (+ 20) (+ 20) 58,20 58.20 - - - -
Regen rain 40 40 - - 51,51 51.51 - - - -
Regensburg regensburg 132 132 (+ 11) (+ 11) 68,19 68.19 - - - -
Regensburg Stadt Regensburg city 146 146 (+ 13) (+ 13) 95,67 95.67 1 1 - -
Rhön-Grabfeld Rhön grave field 32 32 (+ 2) (+ 2) 40,16 40.16 - - - -
Rosenheim Rosenheim 607 607 (+ 248) (+ 248) 232,58 232.58 6 6 (+ 5) (+ 5)
Rosenheim Stadt Rosenheim city 111 111 (+ 40) (+ 40) 175,29 175.29 - - - -
Roth Roth 69 69 (+ 9) (+ 9) 54,35 54.35 - - - -
Rottal-Inn Rottal Inn 192 192 (+ 22) (+ 22) 159,13 159.13 - - - -
Schwabach Stadt Schwabach city 18 18th (+ 1) (+ 1) 44,13 44.13 - - - -
Schwandorf Schwandorf 74 74 (+ 2) (+ 2) 50,28 50.28 - - - -
Schweinfurt Schweinfurt 74 74 - - 64,29 64.29 - - - -
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city 19 19th - - 35,16 35.16 - - - -
Starnberg Starnberg 227 227 (+ 92) (+ 92) 166,80 166.80 1 1 - -
Straubing Stadt Straubing city 69 69 (+ 10) (+ 10) 144,37 144.37 - - - -
Straubing-Bogen Straubing arch 73 73 (+ 12) (+ 12) 72,53 72.53 - - - -
Tirschenreuth Tirschenreuth 343 343 (+ 92) (+ 92) 473,08 473.08 9 9 (+ 4) (+ 4)
Traunstein Traunstein 166 166 (+ 21) (+ 21) 93,74 93.74 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Unterallgäu Lower Allgäu 94 94 - - 65,26 65.26 2 2nd - -
Weiden Stadt Willow city 55 55 (+ 8) (+ 8) 129,35 129.35 - - - -
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau 163 163 (+ 17) (+ 17) 120,43 120.43 1 1 - -
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen 79 79 (+ 15) (+ 15) 83,69 83.69 1 1 (+ 1) (+ 1)
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge 142 142 (+ 30) (+ 30) 194,05 194.05 2 2nd - -
Würzburg Wurzburg 172 172 (+ 24) (+ 24) 106,28 106.28 - - ( -1) ( -1)
Würzburg Stadt Wurzburg city 217 217 (+ 13) (+ 13) 169,69 169.69 12 12th (+ 2) (+ 2)
Gesamtergebnis Overall result 11.862 11,862 (+ 1.677) (+ 1,677) 90,71 90.71 85 85 (+ 26) (+ 26)

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

Tabelle 05: Fälle nach Alter und Geschlecht, Stand 28.03.2020, 10:00 Uhr Table 05: Cases by age and gender, as of March 28, 2020, 10:00 a.m.
Altersgruppe Age group weiblich Female männlich male unbekannt unknown
0–4-Jährige 0–4 year olds 58 58 61 61 2 2nd
5–14-Jährige 5–14 year olds 153 153 182 182 4 4th
15–34-Jährige 15-34 year olds 1.537 1,537 1.488 1,488 29 29
35–59-Jährige 35-59 year olds 2.675 2,675 2.840 2,840 46 46
60–79-Jährige 60-79 year olds 887 887 1.157 1,157 13 13
≥80-Jährige ≥80 year olds 352 352 320 320 5 5
unbekannt unknown 22 22 25 25th 6 6
Gesamt total 5.684 5,684 6.073 6,073 105 105

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