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

Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World

Tabelle 01: Coronavirusinfektionen, Stand: 29.03.2020, 10:00 Uhr Table 01: Corona virus infections, as of March 29, 2020, 10:00 a.m.
Region region Fälle cases Todesfälle Deaths
Welt 1) World 1) 575.444 575.444 26.654 26,654
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) 298.461 298,461 18.372 18,372
Deutschland 3) Germany 3) 52.547 52,547 389 389
Bayern Bavaria 13.263 13,263 110 110

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

Von der Gesamtzahl der Fälle in Bayern (so) gelten 1.022 als genesen. Of the total number of cases in Bavaria (see above), 1,022 are considered recovered. Die Anzahl der Genesenen beruht auf einer Schätzung, die sich an den Kriterien des RKI orientiert. The number of people recovered is based on an estimate based on the criteria of the RKI. Fälle gelten als genesen, wenn deren Meldedatum länger als zwei Wochen zurückliegt und keine Hospitalisierung ohne bekanntes Entlassungsdatum vorliegt, keine Pneumonie und/oder Dyspnoe vorliegt, und kein Todesfall gemeldet wurde. Cases are considered recovered if their registration date was more than two weeks ago and there was no hospitalization without a known discharge date, there was no pneumonia and / or dyspnea, and no death was reported.

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: 29.03.2020 10:00 Uhr. Status: 29.03.2020 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 29.03.2020, 10:00 Uhr Table 02: Corona virus infections, as of March 29, 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 20 904 904
21. Mrz March 21 1.061 1,061
22. Mrz Mar 22 598 598
23. Mrz March 23 658 658
24. Mrz March 24 1.121 1,121
25. Mrz March 25 1.560 1,560
26. Mrz Mar 26 1.462 1,462
27. Mrz Mar 27 1.472 1,472
28. Mrz Mar 28 944 944

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: Fallzahlen nach Regierungsbezirken, Stand 29.03.2020, 10:00 Uhr Table 03: Number of cases by government district, as of March 29, 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 6565 6565 (+ 725) (+ 725) 140,09 140.09 28 28 (+ 3) (+ 3)
Niederbayern Lower Bavaria 1240 1240 (+ 134) (+ 134) 100,12 100.12 8 8th (+ 3) (+ 3)
Oberpfalz Upper Palatinate 1283 1283 (+ 133) (+ 133) 115,66 115.66 25 25th (+ 8) (+ 8)
Oberfranken Upper Franconia 930 930 (+ 66) (+ 66) 87,12 87.12 7 7 (+ 1) (+ 1)
Mittelfranken Middle Franconia 1004 1004 (+ 96) (+ 96) 56,71 56.71 9 9 (+ 2) (+ 2)
Unterfranken Lower Franconia 1008 1008 (+ 103) (+ 103) 76,53 76.53 17 17th (+ 3) (+ 3)
Schwaben Swabia 1233 1233 (+ 144) (+ 144) 65,32 65.32 16 16 (+ 5) (+ 5)
Gesamtergebnis Overall result 13.263 13,263 (+ 1.401) (+ 1,401) 101,42 101.42 110 110 (+ 25) (+ 25)
Tabelle 04: Fallzahlen nach kreisfreien Städten und Landkreisen, Stand 29.03.2020, 10:00 Uhr Table 04: Number of cases by independent cities and counties, as of March 29, 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 105 105 (+ 11) (+ 11) 78,60 78.60 1 1 (+ 1) (+ 1)
Altötting Altötting 103 103 (+ 8) (+ 8) 92,62 92.62 3 3rd - -
Amberg Stadt Amberg city 9 9 - - 21,44 21.44 - - - -
Amberg-Sulzbach Amberg-Sulzbach 56 56 - - 54,31 54.31 3 3rd - -
Ansbach Ansbach 120 120 - - 65,24 65.24 - - - -
Ansbach Stadt Ansbach city 18 18th - - 43,01 43.01 - - - -
Aschaffenburg Aschaffenburg 111 111 (+ 8) (+ 8) 63,72 63.72 1 1 - -
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city 46 46 (+ 4) (+ 4) 65,22 65.22 - - - -
Augsburg augsburg 135 135 - - 53,67 53.67 - - - -
Augsburg Stadt Augsburg city 139 139 (+ 23) (+ 23) 47,10 47.10 2 2nd - -
Bad Kissingen Bad Kissingen 63 63 (+ 9) (+ 9) 61,04 61.04 - - - -
Bad Tölz Bad Tölz 142 142 (+ 7) (+ 7) 111,61 111.61 - - - -
Bamberg Bamberg 144 144 - - 97,90 97.90 1 1 - -
Bamberg Stadt Bamberg city 55 55 - - 70,88 70.88 - - - -
Bayreuth Bayreuth 96 96 (+ 5) (+ 5) 92,61 92.61 2 2nd - -
Bayreuth Stadt Bayreuth city 46 46 (+ 1) (+ 1) 61,62 61.62 1 1 (+ 1) (+ 1)
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land 67 67 (+ 2) (+ 2) 63,37 63.37 - - - -
Cham Cham 141 141 - - 110,26 110.26 - - - -
Coburg Coburg 46 46 (+ 9) (+ 9) 52,93 52.93 - - - -
Coburg Stadt Coburg city 16 16 (+ 2) (+ 2) 38,79 38.79 - - - -
Dachau Dachau 171 171 - - 111,12 111.12 1 1 - -
Deggendorf Deggendorf 113 113 (+ 2) (+ 2) 94,70 94.70 2 2nd (+ 1) (+ 1)
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau 38 38 (+ 5) (+ 5) 39,57 39.57 1 1 - -
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau 89 89 (+ 12) (+ 12) 92,50 92.50 - - - -
Donau-Ries Danube Ries 76 76 (+ 10) (+ 10) 56,93 56.93 2 2nd (+ 2) (+ 2)
Ebersberg Ebersberg 168 168 (+ 18) (+ 18) 118,19 118.19 - - - -
Eichstätt Eichstatt 71 71 (+ 19) (+ 19) 53,65 53.65 - - - -
Erding Erding 261 261 (+ 16) (+ 16) 189,60 189.60 - - - -
Erlangen Stadt Erlangen city 52 52 (+ 8) (+ 8) 46,44 46.44 - - - -
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt 55 55 (+ 3) (+ 3) 40,36 40.36 1 1 - -
Forchheim Forchheim 78 78 (+ 5) (+ 5) 67,18 67.18 1 1 - -
Freising Freising 433 433 (+ 36) (+ 36) 241,74 241.74 5 5 (+ 2) (+ 2)
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau 79 79 (+ 17) (+ 17) 100,82 100.82 1 1 - -
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck 249 249 - - 113,53 113.53 - - - -
Fürth Fürth 78 78 (+ 5) (+ 5) 66,45 66.45 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Fürth Stadt Fürth city 72 72 (+ 20) (+ 20) 56,36 56.36 - - - -
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen 95 95 (+ 7) (+ 7) 107,38 107.38 - - - -
Günzburg Günzburg 90 90 (+ 22) (+ 22) 71,57 71.57 - - - -
Haßberge Hassberge 45 45 (+ 7) (+ 7) 53,19 53.19 - - - -
Hof court 90 90 (+ 13) (+ 13) 94,43 94.43 - - - -
Hof Stadt Courtyard city 26 26 (+ 2) (+ 2) 56,61 56.61 - - - -
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city 73 73 (+ 18) (+ 18) 53,29 53.29 - - - -
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city 30 30th (+ 12) (+ 12) 68,35 68.35 - - - -
Kelheim Kelheim 122 122 (+ 21) (+ 21) 99,79 99.79 2 2nd - -
Kempten Stadt Kempten city 37 37 (+ 3) (+ 3) 53,70 53.70 2 2nd (+ 1) (+ 1)
Kitzingen Kitzingen 29 29 - - 31,90 31.90 - - - -
Kronach Kronach 44 44 - - 65,54 65.54 - - - -
Kulmbach Kulmbach 61 61 - - 84,91 84.91 - - - -
Landsberg am Lech Landsberg am Lech 124 124 (+ 14) (+ 14) 103,27 103.27 2 2nd - -
Landshut Landshut 225 225 (+ 19) (+ 19) 141,78 141.78 1 1 - -
Landshut Stadt Landshut city 76 76 (+ 4) (+ 4) 104,97 104.97 - - - -
Lichtenfels Lichtenfels 74 74 (+ 17) (+ 17) 110,72 110.72 - - - -
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) 102 102 (+ 2) (+ 2) 124,89 124.89 1 1 - -
Main-Spessart Main-Spessart 55 55 (+ 6) (+ 6) 43,52 43.52 1 1 - -
Memmingen Stadt Memmingen city 26 26 - - 59,31 59.31 - - - -
Miesbach Miesbach 271 271 (+ 33) (+ 33) 271,74 271.74 - - - -
Miltenberg Miltenberg 86 86 (+ 10) (+ 10) 66,79 66.79 - - - -
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn 123 123 (+ 19) (+ 19) 106,72 106.72 1 1 - -
München Munich 538 538 (+ 101) (+ 101) 154,21 154.21 2 2nd (+ 1) (+ 1)
München Stadt Munich city 2.078 2,078 (+ 239) (+ 239) 141,22 141.22 3 3rd - -
Neu-Ulm Neu-Ulm 126 126 (+ 14) (+ 14) 72,33 72.33 1 1 - -
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen 69 69 (+ 7) (+ 7) 71,37 71.37 - - - -
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. 80 80 (+ 11) (+ 11) 59,90 59.90 1 1 - -
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim 50 50 (+ 7) (+ 7) 49,82 49.82 - - - -
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab 152 152 (+ 27) (+ 27) 161,10 161.10 2 2nd (+ -1) (+ -1)
Nürnberg Stadt Nuremberg city 223 223 (+ 27) (+ 27) 43,02 43.02 - - - -
Nürnberger Land Nuremberg country 144 144 - - 84,52 84.52 3 3rd - -
Oberallgäu Oberallgäu 86 86 (+ 9) (+ 9) 55,35 55.35 1 1 - -
Ostallgäu Ostallgäu 133 133 (+ 17) (+ 17) 94,79 94.79 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Passau Passau 108 108 (+ 30) (+ 30) 56,24 56.24 1 1 (+ 1) (+ 1)
Passau Stadt Passau city 37 37 (+ 12) (+ 12) 70,52 70.52 1 1 (+ 1) (+ 1)
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm 100 100 (+ 26) (+ 26) 78,65 78.65 - - - -
Regen rain 40 40 - - 51,51 51.51 - - - -
Regensburg regensburg 147 147 (+ 15) (+ 15) 75,94 75.94 - - - -
Regensburg Stadt Regensburg city 152 152 (+ 6) (+ 6) 99,60 99.60 1 1 - -
Rhön-Grabfeld Rhön grave field 34 34 (+ 2) (+ 2) 42,67 42.67 - - - -
Rosenheim Rosenheim 691 691 (+ 84) (+ 84) 264,77 264.77 6 6 - -
Rosenheim Stadt Rosenheim city 119 119 (+ 8) (+ 8) 187,92 187.92 - - - -
Roth Roth 80 80 (+ 11) (+ 11) 63,01 63.01 1 1 (+ 1) (+ 1)
Rottal-Inn Rottal Inn 207 207 (+ 15) (+ 15) 171,56 171.56 - - - -
Schwabach Stadt Schwabach city 24 24th (+ 6) (+ 6) 58,84 58.84 - - - -
Schwandorf Schwandorf 87 87 (+ 13) (+ 13) 59,11 59.11 1 1 (+ 1) (+ 1)
Schweinfurt Schweinfurt 81 81 (+ 7) (+ 7) 70,37 70.37 - - - -
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city 27 27 (+ 8) (+ 8) 49,97 49.97 2 2nd (+ 2) (+ 2)
Starnberg Starnberg 245 245 (+ 18) (+ 18) 180,03 180.03 1 1 - -
Straubing Stadt Straubing city 69 69 - - 144,37 144.37 - - - -
Straubing-Bogen Straubing arch 75 75 (+ 2) (+ 2) 74,52 74.52 - - - -
Tirschenreuth Tirschenreuth 398 398 (+ 55) (+ 55) 548,94 548.94 17 17th (+ 8) (+ 8)
Traunstein Traunstein 191 191 (+ 25) (+ 25) 107,86 107.86 3 3rd - -
Unterallgäu Lower Allgäu 110 110 (+ 16) (+ 16) 76,37 76.37 2 2nd - -
Weiden Stadt Willow city 61 61 (+ 6) (+ 6) 143,46 143.46 - - - -
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau 183 183 (+ 20) (+ 20) 135,21 135.21 1 1 - -
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen 88 88 (+ 9) (+ 9) 93,23 93.23 1 1 - -
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge 154 154 (+ 12) (+ 12) 210,45 210.45 2 2nd - -
Würzburg Wurzburg 188 188 (+ 16) (+ 16) 116,17 116.17 - - - -
Würzburg Stadt Wurzburg city 243 243 (+ 26) (+ 26) 190,02 190.02 13 13 (+ 1) (+ 1)
Gesamtergebnis Overall result 13.263 13,263 (+ 1.401) (+ 1,401) 101,42 101.42 110 110 (+ 25) (+ 25)

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 29.03.2020, 10:00 Uhr Table 05: Cases by age and gender, as of March 29, 2020, 10:00 a.m.
Altersgruppe Age group weiblich Female männlich male unbekannt unknown
0–4-Jährige 0–4 year olds 64 64 70 70 2 2nd
5–14-Jährige 5–14 year olds 178 178 203 203 4 4th
15–34-Jährige 15-34 year olds 1.726 1,726 1.680 1,680 30 30th
35–59-Jährige 35-59 year olds 3.002 3,002 3.081 3,081 54 54
60–79-Jährige 60-79 year olds 1.016 1,016 1.296 1,296 16 16
≥80-Jährige ≥80 year olds 418 418 364 364 5 5
unbekannt unknown 22 22 26 26 6 6
Gesamt total 6.426 6,426 6.426 6,426 117 117

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