Tag 330: Wie groß ist der Einfluss des Wetter auf das Infektionsgeschehen?

Am 03. Februar erschien auf Science ORF eine Zusammenfassung eines Papers über den Einfluss des Wetters auf Infektionswellen. Ich halte die dort gezogenen Schlussfolgerungen in meiner Expertise als Meteorologe für problematisch. Generell ist für mich die Begründungen für saisonale Effekte nicht nachvollziehbar. Es wird dabei oft argumentiert mit der Stabilität des Virus bei bestimmten Wetterverhältnissen (Temperatur und relative Feuchte). Dabei übersieht man in meinen Augen aber einen wesentlichen Punkt der Übertragung: Geschieht sie outdoor oder indoor? Wetter findet outdoor statt, also impliziert der Einfluss geänderter Wetterverhältnisse eine erhöhte Übertragung im Freien. Dafür gibt es seit Ende März nur eine geringe Evidenz. Selbst Superspreader sind im Freien nicht effizient.

Einfluss von Temperatur und relativer Feuchte in geschlossenen Räumen

Morris et al. (2020) haben den Einfluss von Temperatur und relativer Feuchte auf die Inaktivierung von SARS-CoV-2 untersucht. Sie kamen zum Ergebnis, dass das Virus am längsten bei niedrigen Temperaturen und Extremwerten der relativen Luftfeuchte überlebt – die geschätzte durchschnittliche Halbwertszeit des Virus beträgt über 24 Stunden bei 10°C und 40% relativer Fuchte, aber nur rund 1,5 Stunden bei 27°C und 65% relativer Feuchte. Je niedriger die Umgebungsfeuchte, desto rascher verdunsten die Aerosole, desto stärker deren Konzentration und desto schneller geschieht die Inaktivierung. Bei niedrigen Temperaturen ist die Lebensdauer des Virus länger – und zwar unabhängig der Luftfeuchte. Bei hohen relativen Luftfeuchten läuft die Verdunstung langsamer ab.

Die vorliegende Studie erklärt, weshalb viele Superspreading Eents in kühlen Umgebungen wie Fleischfabriken oder Lagerhallen auftraten, wo die Durchschnittstemperatur meist um 10°C liegt, oder in trockenen Umgebungen wie Fernstreckenflügen. Umgekehrt wird das geringe Auftreten von Outdoor-Clusters nicht ohne weiteres durch Temperatur- und Feuchteeffekte erklärt, da diese Bedingungen im Winter für das Virus günstig sein sollten. Draußen scheinen vielmehr verstärkte Durchlüftung und UV-Licht-Inaktivierung eine wichtigere Rolle zu spielen.

Saisonale Übertragungseffekte?

Einzelne Aussagen aus dem Paper von Dbouk und Drikakis (2020) möchte ich im nachfolgend kritisch kommentieren …

Die Autoren sprechen von den Nachteilen des SIR-Models (susceptible – infected – recovered) bei der Langfristprognose der pandemischen Entwicklung, das nur zwei Parameter enthält: Übertragungs- und Genesungsrate. Die Pandemieprognose sei jedoch hochgradig nichtlinear und hängt unter anderem vom individuellen Verhalten ab. Keines der bestehenden Pandemiemodelle versucht jedoch, die Übertragungsrate mit klimatischen Bedingungen zu verknüpfen. Zudem verwendet keines der SIR-Modelle eine individuelle Genesungsrate, die Autoren gehen von 3-5 Tagen bei vorher gesunden Menschen und 10 Tage und mehr von Vorerkrankten aus (was mir beides spontan viel zu niedrig angesetzt vorkommt).

Die Autoren berechnen die Konzentration C von CoV-Partikeln bei kontaminierten Speicheltröpfchen (die in der Luft schweben) und die Konzentrationsrate CR als Funktion der Temperatur (T), relative Feuchte (RH) und Windgeschwindigkeit (U_wind). CR nimmt nimmt mit steigender Temperatur ab und mit zunehmendem Wind und Feuchte zu. Die Autoren schließen daraus, dass CR ein “exzellenter Zeiger für einen wetterabhängigen Airborne Infection Rate Index (AIR)” wäre. Sie schlagen vor, dass AIR bei epidemiologischen Vorhersagemodellen berücksichtigt werden müsste. Sie behaupten außerdem, dass zwei pandemische Wellen ein natürliches Phänomen wären, während diesen die Ausbreitung mit “Wettersaisonalität” verbunden sein würde.

Wenn ich hier einmal kurz einhaken darf:

Täglich neu bestätigte Fälle pro Million in den USA

In den USA gab es bisher drei Wellen, wovon die zweite Welle in den Hochsommer fiel. So exzellent kann der AIR-Index als Zeiger also nicht sein.

Die Autoren schränken ein, dass weitere Faktoren wie das Verhalten der Leute bei der Übertragung der Krankheit nicht einbezogen wurden. Auf Grundlage der oben besprochenen Studie von Morris et al. (2020) könnte ich hier jetzt schon abbrechen und mir das restliche Paper sparen. Warum?

Es herrscht Konsens, dass Outdoor-Übertragung nur eine geringe Rolle im Infektionsgeschehen spielt. Wettereinflüsse sind für die Übertragung von Person zu Person im Freien also weitgehend irrelevant. Eine Ausnahme kann ich mir lediglich für zwei Situationen vorstellen:

  • Geringer Abstand im Freien und längere Aufenthaltsdauer ohne Maske, während man spricht, hustet oder niest.
  • Austauscharme Wetterlagen bei windschwachen und feuchtkalten Verhältnissen wie bei winterlichen Nebellagen in windgeschützten Tal- und Beckenlagen. Dabei kommt es zudem zur Anreicherung von Feinstaub-Aerosolen, welche die Atemwege belasten.

Sonst zählen nicht die physikalischen Parameter draußen, sondern drinnen. Das ist dann immer nicht mehr Wetter, sondern hat mehr mit Gebäudeklima zu tun, also wesentliche Faktoren wie

  • eingestellte Klimaanlage: Zu warm, zu kalt, zu feucht oder zu trocken (meistens letzteres)
  • Grad der Durchlüftung (wenn überhaupt) mit geöffneten Fenstern, Durchzug und Frischluftanteil bei Klimaanlagensteuerung
  • Anzahl der Menschen pro Innenraum und CO2-Konzentration (PPM) als Zeiger für Anteil verbrauchter (Ausatem-) Luft im Raum

Weiter im Text …

Die Autoren berechnen ihren “innovativen” AIR-Index für mehrere Städte weltweit in Abhängigkeit von Wetterdaten ( Durchschnittstemperaturen, relativer Feuchte und Windgeschwindigkeit). Dabei verwendeten sie etwa durchschnittliche Windgeschwindigkeiten für drei untersuchte Städte, als Obergrenze benutzten sie 20 km/h.

“The wind speed between buildings and in residential areas is also always less than in free open spaces.” (S.5)

Äh, nein. Gerade zwischen höheren Gebäuden kann es Düseneffekte wie in einem Windkanal geben (Venturi-Effekt), wovon die Bewohner der Donauplatte in Wien ein Lied singen können. In bewohnten Gebieten kann es zudem zu Reibungsturbulenzen und entsprechenden Verwirbelungen kommen. Das ergibt jedenfalls keinen gleichmäßigen Wind, sondern erhöhte Böigkeit, was meinem Verständnis nach ebenfalls zu einer raschen Verkleinerung, Ablagerung und Verdünnung der Aerosole beitragen sollte.

Für Paris schlussfolgern die Autoren:

After the first outbreak, a considerable number of the population is still highly susceptible to infection. However, they were not infected due to the weakening of
the virus during the summer period.
(virus weak state as shown in
Fig. 5).

Abbildung fünf bezieht sich auf die berechnete Konzentrationsrate aus T, RH und U_wind. Sie definieren daraus einen “virusschwachen Zustand” und einen “virusstarken Zustand”.

Die Autoren benutzen klimatologische Daten (Wetterdaten einer Großstadt), bilden Durchschnittsmonatswerte und leiten daraus die saisonalen Effekte der Virusübertragung ab. Diese Methodik ist in meinen Augen grober Unfug. Sie wäre dann zulässig, wenn wir eine vermehrte Übertragung im Freien beobachten würden. Es ist aber irrelevant, ob die eingeflossenen Wetterdaten für Übertragung günstig wären, weil Ventilation und UV-Licht-Inaktivierung hier nicht berücksichtigt werden. Weiters ist wird das Virus nicht bei Durchschnittswerten übertragen, sondern diese Durchschnittswerte kommen durch unterschiedliche Wetterlagen zustande, mit stark variierenden T, RH und U-Bedingungen. Hier ein Mittel zu bilden ist schlicht unsinnig.

Weiters wird hier ignoriert, dass die starke Fallzahlenreduktion im April durch die strengen Lockdownmaßnahmen in Frankreich zustandekam. Der Sommer kann nur indirekte Effekte haben, indem wir uns vermehrt im Freien aufhalten und Menschenansammlungen in geschlossenen Räumen vermeiden. Am Beispiel Österreich: Im August und September kam es vermehrt zu geschlossenen Veranstaltungen in Wirtshäusern und Clubkellern oder die berüchtigten Garagenpartys. Obwohl es draußen warm war, stiegen die Fallzahlen weiter an. In den USA spielen Klimaanlagen eine größere Rolle, wo zu stark gekühlt wird und der Frischluftanteil mitunter zu gering ist. Das erklärt die hohen Fallzahlen auch über die Sommermonate während der zweiten Welle. In meinen Augen kann man die Infektionswellen über das Jahr nicht ohne das individuelle Verhalten bzw. restriktive Maßnahmen wie Kontaktbeschränkungen betrachten.

Das heißt im Umkehrschluss auch: Die Infektionswellen werden nicht abnehmen, wenn wir nur darauf warten, dass es im Frühling wärmer wird. Wir müssen uns auch danach verhalten und die Vorteile von mehr Wärme und mehr Sonne nutzen, also lüften, lüften, lüften und so viel Zeit wie möglich draußen verbringen.

Die Autoren suggerieren, dass die Lockdownmaßnahmen unnötig wären

The results suggest that two pandemic outbreaks per year are more likely a natural phenomenon that is directly related to the weather seasonality during a pandemic evolution. The above puts in question large scale, strict lockdowns, but, indeed, the decisions for the above are associated with broader socio-economic issues.

The social protective measures, as well as the aggressive testing and contact tracing, using electronic tracking devices, and foremost checking everybody at the points of entry into a country and strict quarantine rules in designated places, can slow down the spread of the disease but cannot stop a second wave.

Meine Interpretation:

Die Autoren deuten an, dass es bei zwei pandemischen Wellen um ein natürliches, wetterbedingtes Phänomen handeln würde, weshalb strenge Lockdowns in Frage gestellt wären und der intensive Einsatz von NPIs (nonpharmazeutische Interventionen) die Ausbreitung höchstens verlangsammen könnte. In meinem laienhaften Verständnis geschieht die Übertragung zwischen einem Überträger A und einer empfänglichen Person B. Je stärker man die Wahrscheinlichkeit einschränkt, dass A auf B trifft, desto weniger wird das Virus übertragen. Daher sind Lockdownmaßnahmen natürlich effektiv. Sie sorgen für eine Reduktion der Mobilität und eine Verringerung physischer Kontakte. Damit sinkt die Zahl der Virusübertragungen – und zwar unabhängig davon, ob es draußen regnet, schneit, stürmt oder die Sonne scheint.

Länder mit erfolgreicher ZeroCovid-Strategie haben außerdem gezeigt, dass NPIs und strenge Lockdowns sehr wohl das Infektionsgeschehen stark reduzieren und niedrig halten können. Die Inzidenz in den erfolgreichen Staaten hat selbst im Winter nie die Ausmaße von Europa und den USA erreicht.

Zusammenfassung:

  1. Die Virusübertragung ist weiterhin indoor wesentlich effektiver als draußen.
  2. Einflüsse von Temperatur, relativer Feuchte und Luftzug (ohne Durchlüftung!) spielen vorwiegend indoor eine wesentliche Rolle bei der Begünstigung von Cluster-Ereignissen.
  3. Äußere Wetterbedingungen beeinflussen, wie oft und lang wir uns in geschlossenen Räumen aufhalten.
  4. Der saisonale Effekt bei Atemwegserkrankungen kommt vor allem dadurch zustande, dass wir im Sommer öfter draußen sind und häufiger lüften, während wir im Winter häufiger drinnen sind und weniger oder gar nicht lüften. (Beispiel: Indoor vs. Outdoor-Gastronomie)
  5. Dazu kommt mangelndes Verständnis für das richtige Verhalten im Krankenstand und zu wenig Absicherung im Krankheitsfall.
  6. Wetterabhängigkeit ist nicht bloß ein Durchschnitt von T, RH und U über 30 Tage und nicht repräsentativ für das Verhalten infektiöser Viruspartikel im Freien (!)
  7. Lockdownmaßnahmen und NPIs sind weiterhin das Mittel der Wahl, um Infektionen einzudämmen.
  8. Ob der Frühling 2021 nun tatsächlich eine Abschwächung des Infektionsgeschehens bringt, hängt wesentlich von unserem Verhalten ab: Kontakte weiterhin gering halten, indoor Maske tragen und Zusammenkünfte so oft nach draußen verlagern wie möglich.

Leave a Reply

Please log in using one of these methods to post your comment:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.