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

Übersicht Bayern - Welt Overview Bavaria - World

Tabelle 01: Coronavirusinfektionen, Stand: 30.03.2020, 10:00 Uhr Table 01: Corona virus infections, as of: 03/30/2020, 10:00 a.m.
Region region Fälle cases Todesfälle Deaths
Welt 1) World 1) 638.146 638.146 30.039 30,039
EU / EEA / UK 2) EU / EEA / UK 2) 331.122 331.122 20.984 20,984
Deutschland 3) Germany 3) 57.298 57,298 455 455
Bayern Bavaria 14.437 14,437 133 133

Quellen: Sources:
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 1.230 als genesen. Of the total number of cases in Bavaria (see above), 1,230 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: 30.03.2020 10:00 Uhr. Status: 30.03.2020 10:00 a.m.

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

Tabelle 02: Fallzahlen nach Regierungsbezirken, Stand 30.03.2020, 10:00 Uhr Table 02: Number of cases by government district, as of March 30, 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 7.173 7,173 (+ 608) (+ 608) 153,07 153.07 38 38 (+ 10) (+ 10)
Niederbayern Lower Bavaria 1.324 1,324 (+ 84) (+ 84) 106,90 106.90 10 10th (+ 2) (+ 2)
Oberpfalz Upper Palatinate 1.401 1,401 (+ 118) (+ 118) 126,30 126.30 27 27 (+ 2) (+ 2)
Oberfranken Upper Franconia 1.020 1,020 (+ 90) (+ 90) 95,55 95.55 11 11 (+ 4) (+ 4)
Mittelfranken Middle Franconia 1.066 1,066 (+ 62) (+ 62) 60,21 60.21 10 10th (+ 1) (+ 1)
Unterfranken Lower Franconia 1.087 1,087 (+ 79) (+ 79) 82,53 82.53 20 20th (+ 3) (+ 3)
Schwaben Swabia 1.366 1,366 (+ 133) (+ 133) 72,36 72.36 17 17th (+ 1) (+ 1)
Gesamtergebnis Overall result 14.437 14,437 (+ 1.174) (+ 1,174) 110,40 110.40 133 133 (+ 23) (+ 23)
Tabelle 03: Fallzahlen nach kreisfreien Städten und Landkreisen, Stand 30.03.2020, 10:00 Uhr Table 03: Number of cases according to independent cities and counties, as of March 30, 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 113 113 (+ 8) (+ 8) 84,58 84.58 1 1 - -
Altötting Altötting 122 122 (+ 19) (+ 19) 109,70 109.70 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 149 149 (+ 29) (+ 29) 81,00 81.00 - - - -
Ansbach Stadt Ansbach city 19 19th (+ 1) (+ 1) 45,40 45.40 - - - -
Aschaffenburg Aschaffenburg 123 123 (+ 12) (+ 12) 70,61 70.61 3 3rd (+ 2) (+ 2)
Aschaffenburg Stadt Aschaffenburg city 46 46 - - 65,22 65.22 - - - -
Augsburg augsburg 162 162 (+ 27) (+ 27) 64,40 64.40 - - - -
Augsburg Stadt Augsburg city 152 152 (+ 13) (+ 13) 51,50 51.50 2 2nd - -
Bad Kissingen Bad Kissingen 69 69 (+ 6) (+ 6) 66,85 66.85 - - - -
Bad Tölz Bad Tölz 160 160 (+ 18) (+ 18) 125,76 125.76 - - - -
Bamberg Bamberg 144 144 - - 97,90 97.90 1 1 - -
Bamberg Stadt Bamberg city 55 55 - - 70,88 70.88 - - - -
Bayreuth Bayreuth 105 105 (+ 9) (+ 9) 101,30 101.30 2 2nd - -
Bayreuth Stadt Bayreuth city 49 49 (+ 3) (+ 3) 65,63 65.63 1 1 - -
Berchtesgadener Land Berchtesgadener Land 79 79 (+ 12) (+ 12) 74,72 74.72 - - - -
Cham Cham 162 162 (+ 21) (+ 21) 126,68 126.68 - - - -
Coburg Coburg 50 50 (+ 4) (+ 4) 57,53 57.53 - - - -
Coburg Stadt Coburg city 22 22 (+ 6) (+ 6) 53,33 53.33 - - - -
Dachau Dachau 201 201 (+ 30) (+ 30) 130,62 130.62 1 1 - -
Deggendorf Deggendorf 115 115 (+ 2) (+ 2) 96,37 96.37 2 2nd - -
Dillingen ad Donau Dillingen ad Donau 48 48 (+ 10) (+ 10) 49,99 49.99 1 1 - -
Dingolfing-Landau Dingolfing-Landau 92 92 (+ 3) (+ 3) 95,62 95.62 - - - -
Donau-Ries Danube Ries 85 85 (+ 9) (+ 9) 63,67 63.67 2 2nd - -
Ebersberg Ebersberg 176 176 (+ 8) (+ 8) 123,82 123.82 - - - -
Eichstätt Eichstatt 71 71 - - 53,65 53.65 - - - -
Erding Erding 291 291 (+ 30) (+ 30) 211,39 211.39 - - - -
Erlangen Stadt Erlangen city 53 53 (+ 1) (+ 1) 47,34 47.34 - - - -
Erlangen-Höchstadt Erlangen-Hoechstadt 57 57 (+ 2) (+ 2) 41,83 41.83 1 1 - -
Forchheim Forchheim 84 84 (+ 6) (+ 6) 72,35 72.35 1 1 - -
Freising Freising 448 448 (+ 15) (+ 15) 250,12 250.12 6 6 (+ 1) (+ 1)
Freyung-Grafenau Freyung-Grafenau 80 80 (+ 1) (+ 1) 102,10 102.10 1 1 - -
Fürstenfeldbruck Fürstenfeldbruck 320 320 (+ 71) (+ 71) 145,91 145.91 2 2nd (+ 2) (+ 2)
Fürth Fürth 88 88 (+ 10) (+ 10) 74,97 74.97 3 3rd - -
Fürth Stadt Fürth city 76 76 (+ 4) (+ 4) 59,49 59.49 1 1 (+ 1) (+ 1)
Garmisch-Partenkirchen Garmisch-Partenkirchen 107 107 (+ 12) (+ 12) 120,95 120.95 - - - -
Günzburg Günzburg 101 101 (+ 11) (+ 11) 80,32 80.32 - - - -
Haßberge Hassberge 48 48 (+ 3) (+ 3) 56,74 56.74 - - - -
Hof court 104 104 (+ 14) (+ 14) 109,12 109.12 - - - -
Hof Stadt Courtyard city 33 33 (+ 7) (+ 7) 71,85 71.85 - - - -
Ingolstadt Stadt Ingolstadt city 73 73 - - 53,29 53.29 - - - -
Kaufbeuren Stadt Kaufbeuren city 31 31 (+ 1) (+ 1) 70,63 70.63 - - - -
Kelheim Kelheim 123 123 (+ 1) (+ 1) 100,61 100.61 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Kempten Stadt Kempten city 40 40 (+ 3) (+ 3) 58,05 58.05 2 2nd - -
Kitzingen Kitzingen 29 29 - - 31,90 31.90 - - - -
Kronach Kronach 50 50 (+ 6) (+ 6) 74,48 74.48 - - - -
Kulmbach Kulmbach 61 61 - - 84,91 84.91 - - - -
Landsberg am Lech Landsberg am Lech 135 135 (+ 11) (+ 11) 112,43 112.43 2 2nd - -
Landshut Landshut 248 248 (+ 23) (+ 23) 156,27 156.27 1 1 - -
Landshut Stadt Landshut city 93 93 (+ 17) (+ 17) 128,45 128.45 - - - -
Lichtenfels Lichtenfels 77 77 (+ 3) (+ 3) 115,20 115.20 - - - -
Lindau (Bodensee) Lindau (Lake Constance) 120 120 (+ 18) (+ 18) 146,93 146.93 1 1 - -
Main-Spessart Main-Spessart 61 61 (+ 6) (+ 6) 48,27 48.27 1 1 - -
Memmingen Stadt Memmingen city 26 26 - - 59,31 59.31 - - - -
Miesbach Miesbach 282 282 (+ 11) (+ 11) 282,77 282.77 - - - -
Miltenberg Miltenberg 97 97 (+ 11) (+ 11) 75,34 75.34 - - - -
Mühldorf a.Inn Mühldorf a.Inn 145 145 (+ 22) (+ 22) 125,81 125.81 2 2nd (+ 1) (+ 1)
München Munich 562 562 (+ 24) (+ 24) 161,09 161.09 5 5 (+ 3) (+ 3)
München Stadt Munich city 2.296 2,296 (+ 218) (+ 218) 156,03 156.03 5 5 (+ 2) (+ 2)
Neu-Ulm Neu-Ulm 130 130 (+ 4) (+ 4) 74,63 74.63 1 1 - -
Neuburg-Schrobenhausen Neuburg-Schrobenhausen 78 78 (+ 9) (+ 9) 80,68 80.68 - - - -
Neumarkt idOpf. Neumarkt idOpf. 87 87 (+ 7) (+ 7) 65,14 65.14 2 2nd (+ 1) (+ 1)
Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim Neustadt ad Aisch-Bad Windsheim 53 53 (+ 3) (+ 3) 52,81 52.81 - - - -
Neustadt ad Waldnaab Neustadt ad Waldnaab 184 184 (+ 32) (+ 32) 195,01 195.01 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Nürnberg Stadt Nuremberg city 232 232 (+ 9) (+ 9) 44,76 44.76 - - - -
Nürnberger Land Nuremberg country 144 144 - - 84,52 84.52 3 3rd - -
Oberallgäu Oberallgäu 90 90 (+ 4) (+ 4) 57,93 57.93 1 1 - -
Ostallgäu Ostallgäu 149 149 (+ 16) (+ 16) 106,19 106.19 4 4th (+ 1) (+ 1)
Passau Passau 108 108 - - 56,24 56.24 1 1 - -
Passau Stadt Passau city 37 37 - - 70,52 70.52 1 1 - -
Pfaffenhofen adIlm Pfaffenhofen adIlm 106 106 (+ 6) (+ 6) 83,37 83.37 - - - -
Regen rain 40 40 - - 51,51 51.51 - - - -
Regensburg regensburg 156 156 (+ 9) (+ 9) 80,59 80.59 - - - -
Regensburg Stadt Regensburg city 158 158 (+ 6) (+ 6) 103,53 103.53 1 1 - -
Rhön-Grabfeld Rhön grave field 37 37 (+ 3) (+ 3) 46,43 46.43 - - - -
Rosenheim Rosenheim 738 738 (+ 47) (+ 47) 282,78 282.78 7 7 (+ 1) (+ 1)
Rosenheim Stadt Rosenheim city 124 124 (+ 5) (+ 5) 195,82 195.82 - - - -
Roth Roth 82 82 (+ 2) (+ 2) 64,59 64.59 1 1 - -
Rottal-Inn Rottal Inn 224 224 (+ 17) (+ 17) 185,65 185.65 - - - -
Schwabach Stadt Schwabach city 25 25th (+ 1) (+ 1) 61,29 61.29 - - - -
Schwandorf Schwandorf 109 109 (+ 22) (+ 22) 74,05 74.05 1 1 - -
Schweinfurt Schweinfurt 100 100 (+ 19) (+ 19) 86,88 86.88 - - - -
Schweinfurt Stadt Schweinfurt city 31 31 (+ 4) (+ 4) 57,37 57.37 3 3rd (+ 1) (+ 1)
Starnberg Starnberg 246 246 (+ 1) (+ 1) 180,76 180.76 1 1 - -
Straubing Stadt Straubing city 78 78 (+ 9) (+ 9) 163,20 163.20 1 1 (+ 1) (+ 1)
Straubing-Bogen Straubing arch 86 86 (+ 11) (+ 11) 85,45 85.45 - - - -
Tirschenreuth Tirschenreuth 416 416 (+ 18) (+ 18) 573,76 573.76 17 17th - -
Traunstein Traunstein 226 226 (+ 35) (+ 35) 127,62 127.62 3 3rd - -
Unterallgäu Lower Allgäu 119 119 (+ 9) (+ 9) 82,62 82.62 2 2nd - -
Weiden Stadt Willow city 64 64 (+ 3) (+ 3) 150,52 150.52 - - - -
Weilheim-Schongau Weilheim-Schongau 187 187 (+ 4) (+ 4) 138,16 138.16 1 1 - -
Weißenburg-Gunzenhausen Weissenburg-Gunzenhausen 88 88 - - 93,23 93.23 1 1 - -
Wunsiedel i.Fichtelgebirge Wunsiedel i.Fichtelgebirge 186 186 (+ 32) (+ 32) 254,17 254.17 6 6 (+ 4) (+ 4)
Würzburg Wurzburg 196 196 (+ 8) (+ 8) 121,11 121.11 - - - -
Würzburg Stadt Wurzburg city 250 250 (+ 7) (+ 7) 195,50 195.50 13 13 - -
Gesamtergebnis Overall result 14.437 14,437 (+ 1.174) (+ 1,174) 110,40 110.40 133 133 (+ 23) (+ 23)

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 04: Coronavirusinfektionen, Stand 30.03.2020, 10:00 Uhr Table 04: Corona virus infections, as of March 30, 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 17 466 466
18. Mrz March 18 714 714
19. Mrz Mar 19 782 782
20. Mrz March 20 904 904
21. Mrz March 21 1.063 1,063
22. Mrz Mar 22 598 598
23. Mrz March 23 665 665
24. Mrz March 24 1.128 1,128
25. Mrz March 25 1.590 1,590
26. Mrz Mar 26 1.570 1,570
27. Mrz Mar 27 1.588 1,588
28. Mrz Mar 28 1.252 1,252
29. Mrz Mar 29 582 582

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 recorded electronically in the health department with a delay is also due to the fact that the health authorities first have to carry out investigations into the individual cases and their contact persons and that priority must be given to infection control measures, 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 Alters- und Geschlechterverteilung in Bayern 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 30.03.2020, 10:00 Uhr Table 05: Cases by age and gender, as of March 30, 2020, 10:00 a.m.
Altersgruppe Age group weiblich Female männlich male unbekannt unknown
0–4-Jährige 0–4 year olds 74 74 73 73 2 2nd
5–14-Jährige 5–14 year olds 191 191 215 215 4 4th
15–34-Jährige 15-34 year olds 1.888 1,888 1.820 1,820 31 31
35–59-Jährige 35-59 year olds 3.238 3,238 3.316 3,316 61 61
60–79-Jährige 60-79 year olds 1.114 1,114 1.420 1,420 19 19th
≥80-Jährige ≥80 year olds 488 488 421 421 7 7
unbekannt unknown 22 22 26 26 7 7
Gesamt total 7.015 7,015 7.291 7,291 131 131

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