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Statistisches Bundesamt: Sonderauswertung zeigt Mobilität in Corona-Hotspots

Freitag, den 6. November 2020

Erneuter Rückgang der Mobilität nach Inkrafttreten der bundesweiten Beschränkungsmaßnahmen am 2. November 2020

Aufgrund der rasant steigenden Covid-19-Fallzahlen in Deutschland hat mittlerweile der Großteil aller Landkreise und kreisfreien Städte die kritische Grenze von mehr als 50 Neuinfektionen pro 100 000 Einwohnerinnen und Einwohnern innerhalb der vorangegangenen sieben Tage überschritten. 

Wie eine Sonderauswertung experimenteller Daten des Statistischen Bundesamtes (Destatis) zeigt, ging die Mobilität deutschlandweit in der Woche ab dem 2. November mit Inkrafttreten der bundesweiten Beschränkungsmaßnahmen am Montag um 3,7 % und am Dienstag um 6,4% zurück (jeweils im Vergleich zu den entsprechenden Wochentagen der Vorwoche). Corona-Hotspots waren von diesem Rückgang im Durchschnitt stärker betroffen als Nicht-Hotspots. Allerdings gelten inzwischen nur noch wenige Regionen im Nordosten Deutschlands als Nicht-Hotspots: Am Dienstag wiesen 354 der 401 Landkreise und kreisfreien Städte eine kritische Inzidenz von mehr als 50 Neuinfektionen pro 100 000 Einwohnerinnen und Einwohnern innerhalb der vorangegangenen sieben Tage auf.

Während die Mobilität in der ersten Corona-Welle Ende März 2020 gegenüber dem Vorjahresmonat noch um über 30 % zurückging, fällt der Vorjahresvergleich der ersten beiden Tage der aktuellen bundesweiten Beschränkungsmaßnahmen mit einem Rückgang von 5 % beziehungsweise 6 % im Bundesdurchschnitt aktuell noch relativ schwach aus.

Das Mobilitätsgeschehen am vergangenen Wochenende war geprägt vom Reformationstag am Samstag, den 31. Oktober und Allerheiligen am Sonntag, den 1. November. So ging die Mobilität am Reformationstag in den nördlichen und östlichen Bundesländern deutlich zurück, während an Allerheiligen ein besonders starker Rückgang im Südwesten Deutschlands zu beobachten war. Dies zeigt zum einen, dass die Mobilitätsindikatoren auf Basis von Mobilfunkdaten bestimmte Bewegungsmuster abbilden können; zum anderen wird auch deutlich, wie stark die Mobilitätsentwicklung von externen Faktoren wie besonderen Kalender- und Wetterereignissen beeinflusst wird.