Mithilfe der geographischen, kartographischen und statistischen Analysen (Korrelation, explorative Datenanalyse, Faktorenanalyse, Poisson Regression) konnten wir aufschlussreiche Muster sowie plausible und signifikante Determinanten der COVID-19-Ausbreitung auf drei genannten Raumebenen identifizieren und neue Erkenntnisse ableiten.
Die Datenbasis der untersuchten Raumeinheiten bilden die monatlichen Infektions- und Inzidenz-Zahlen vom März 2020 bis März 2021 sowie 30 sozioökonomische Indikatoren.
Wir konnten u. a. die raumzeitliche Dynamik bzw. Verschiebung von Corona-Hotspots, die deutschlandweite, zeitabhängige Nord-Süd-Gefälle und Ost-West-Gefälle, geographische Gefälle innerhalb der Bundesländer sowie zahlreiche aufschlussreiche Korrelationen und statistische Beziehungen identifizieren. Beispielsweise korreliert das Einkommen zuerst positiv mit der Coronavirus-Fallzahl und danach negativ. Dies legt nahe, dass die Pandemie in reichen Orten begann bzw. das Corona-Virus durch Personen mit höherem Einkommen ins Land kam und das Virus danach leichter hat, sich in armen Orten auszubreiten. Ähnliches Korrelationsmuster zwischen Fallzahl und durchschnittliche Wohnfläche bezogen auf die Wohnung ist festgestellt. Des Weiteren gilt: Je kleiner die Wohnfläche pro Einwohner:in, desto höher sind die Inzidenzen. Aus unseren Befunden lassen sich neue Erkenntnisse ableiten, dass die COVID-19-Ansteckungsgefahr auch von der Lebensweise und dem Wohnort der Menschen abhängt und das Virus insbesondere die sozial schwachen Menschen trifft. Zu neuen und Raumplanung relevanten Erkenntnissen führen insbesondere die Herausarbeitung der Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den einzelnen räumlichen Ebenen in Bezug auf die Raummuster und Determinanten der COVID-19 Ausbreitung sowie die entwickelten Poisson Regressionsmodelle.
Unsere analytischen Befunde und neuen Erkenntnisse zeigen Schwächen der Raumnutzungen und Infrastrukturen im Hinblick auf Daseinsvorsorge in Raumeinheiten der drei Raumebenen auf und liefern Grundlagen für die Ableitung von Empfehlungen für die Sicherung der Daseinsvorsorge sowie für die Raumnutzung und Raumbeobachtung.
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Thinh, N. X.; Malcher, K. (2022): Raumzeitliche Muster und Determinanten der COVID-19-Ausbreitung in Deutschland. In: In: Meinel, G.; Krüger, T.; Behnisch, M.; Ehrhardt, D. (Hrsg.): Flächennutzungsmonitoring XIV: Beiträge zu Flächenmanagement, Daten, Methoden und Analysen Berlin: Rhombos-Verlag, 2022, (IÖR-Schriften Band 80), S. 339-346.
DOI: https://doi.org/10.26084/14dfns-p035
