Pandemien: Flugverkehr-Infektionswege im Blick

10. Oktober 2014
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Wissenschaftler haben nun das Risikopotential jedes einzelnen weltweiten Flughafens im Falle neuer Pandemien statistisch betrachtet und die ermittelten Daten grafisch in zwei verschiedenen Modi aufbereitet.

Mit der Zunahme des weltweiten Flugverkehrs steigt die Gefahr von Pandemien. Tausende Flugverbindungen täglich – mit zehntausenden Fluggästen in engstem physischen Kontakt – können lokale Ereignisse zu globalen Phänomenen verstärken. Wissenschaftler am Max-Planck-Institut (MPI) für Informatik haben nun einen Algorithmus entwickelt, der aus der Anbindungsstärke eines Flughafens das Risiko berechnet, dass von dort eine Pandemie beginnt.

Expected force

Am MPI für Informatik wird seit Jahren in der Arbeitsgruppe „Bioinformatik“ an Modellen der Ausbreitungscharakteristik von Krankheiten oder sozialen Phänomenen innerhalb von Netzwerken geforscht. Die Wissenschaftler dort haben dazu eine, expected force (ExF) genannte, Maßzahl entwickelt, die Größe, Dichte und Vielfalt der Verbindungen zu Nachbarknoten kombiniert.

Die Werte liegen dabei zwischen 0 und 100 und korrelieren zu 90 Prozent mit dem Potential, dass von dem Knoten im Netzwerk eine Ereigniskaskade ausgeht. Das können auch harmlose Ereignisse in sozialen Netzwerken sein, wie z.B. Twitter-Retweets. Für eine Infektionskrankheit im globalen Maßstab manifestiert diese Kaskade aber eine Pandemie.

Flughafendatenbank als Grundlage

Dr. Glenn Lawyer hat diese Maßzahl auf das Netzwerk der weltweiten Flugverbindungen angewendet, für jeden Flughafen weltweit dessen expected force berechnet und auf einer Webseite verfügbar gemacht. Die expected force berechnet sich aus Daten zu Flugverbindungen vom jeweiligen Flughafen und der an den Zielflughäfen folgenden Anschlussverbindungen. Sie wurde auf der Grundlage einer Datenbank von 3.458 Flughäfen mit 68.820 Flugverbindungen und 171 verschiedenen Flugzeugvarianten berechnet.

Die ExF eines Flughafens ist von der Anzahl der Flugrouten, deren Frequenz sowie der Sitzkapazität der Flugzeuge bestimmt. Nahe dem Maximum von ExF=100 finden sich Flughäfen mit sehr vielen Verbindungen und hohen Fluggastzahlen (Frankfurt, Atlanta, Peking), annähernd Null sind sehr abgelegene, z.B. Mount Pleasant, Falkland Inseln, ExF=3.

Explosionsartige Verstärkung ab Netzwerkkern

„Die Webseite gibt den Besuchern die Möglichkeit, die Infektionswege innerhalb des Netzwerks von Flugverbindungen nachzuvollziehen,“ erklärt Lawyer. „Man sieht, wie die Weiterverbreitung vom Startpunkt beeinflusst ist.“ Die Webseite verdeutlicht, dass die Ausbreitung so lange langsam vor sich geht, bis sie den Netzwerkkern erreicht hat. Ab dann verstärkt sie sich explosionsartig.

Die Webseite bietet zwei Modi an: „SI“ nimmt eine Pandemie an und simuliert deren Verlauf bis der gesamte Netzwerkkern betroffen ist; der Modus „SIS“ beschreibt, dass verseuchte Netzwerk-knoten mit der Zeit gesunden – eine Pandemie entsteht nur dann, wenn die Krankheit schnell ausreichend viele Knoten erreicht.

Die Webseite zur expected force finden Sie hier.

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1 Kommentar:

Interessant war, was für die Deutsche Presse Agentur (dpa) als Meldung herauskam:
“Das [Grippe-Virus-Infektions-] Verbreitungsrisiko für Frankfurt [lag] bei einem Wert von 100 und damit höher als für andere Großflughäfen wie New York (JFK/91), London (Heathrow/92) oder Peking (97), wie Instituts-Mitarbeiter Glenn Lawyer am Donnerstag berichtete. Der Grund dafür liegt den Angaben zufolge in der besonders engen Vernetzung des größten deutschen Flughafens. Frankfurt habe besonders viele gute Verbindungen zu anderen ebenfalls gut angebundenen Flughäfen, sagte Lawyer.” (Quelle dpa)

Wieder einmal eine völlig verkorkste dpa-Meldung! Abweichungen gegenüber dem als “Grippe-Herd” zu 100 Prozent diffamierten Frankfurter Rhein-Main Flughafen (FRAPORT)
• von minus 9 Prozent beim John F. Kennedy Airport in New York,
• von minus 8 Prozent beim Londoner Flughafen Heathrow und
• von minus 3 Prozent beim Zentralflughafen in Peking sind
selbst für blutige Statistik-Anfänger auf den ersten Blick als n i c h t signifikant erkennbar.

In der Gauss’ schen Verteilungskurve erreichen sie nicht mal die einfache Standard-Abweichung.

Mf+kG, Dr. med. Thomas G. Schätzler, FAfAM Dortmund

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