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Einleitung und Fragestellung: In Metropolregionen mit gut ausgebauten öffentlichen Verkehrsnetzen neigen viele Menschen dazu öffentliche Transportmittel zu nutzen, was jedoch auch epidemiologische Gefahren mit sich bringt. Viele Menschen kommen auf engem Raum zusammen und es gibt eine Vielzahl an gemeinsam genutzten Oberflächen, was eine Infektionsübertragung ermöglicht. Dies führt dazu, dass öffentliche Verkehrsmittel potentiell in der Lage sind, die Verbreitung einer Krankheit zu begünstigen. Um die Fragestellung zu beantworten, welche Rolle öffentliche Verkehrsmittel bei der spatio-temporalen Ausbreitung einer Infektionskrankheit spielen, wird ein Agenten-basiertes Simulationsmodell erstellt, das die Infektionsausbreitung auf Basis des öffentlichen Verkehrsnetzes der Stadt Hamburg simuliert. Der Fokus liegt hierbei vor allem auf der Infektionsübertragung innerhalb von Verkehrsmitteln, zu der es bislang nur wenige konkrete Erkenntnisse gibt [1].

Material und Methoden: Das entwickelte Simulationsmodell bildet das Verhalten der Hamburger Bevölkerung im Hinblick auf die Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel nach. Hierzu gehört die realitätsnahe Nachahmung des Reiseverhaltens, welches mit Hilfe eines auf Aktivitäten basierenden Ansatzes erreicht wird [2]. Ferner wird das Verhalten innerhalb von Verkehrsmitteln unter Verwendung des Situated-Cellular-Agent-Model simuliert [3]. Die einzelnen Stadtteile von Hamburg werden auf Basis der vom Statistikamt Nord erfassten Einwohnerdaten besiedelt. Die Individuen gehen ihrem sozioökonomischen Status entsprechend Aktivitäten nach, die in Lokalitäten ausgeführt werden. Diese werden gemäß OpenStreetMap im Stadtgebiet positioniert. Um zu den Lokalitäten zu gelangen, nutzen die Individuen das auf die U-Bahn-Linien beschränkte Verkehrsnetz von Hamburg. Die Übertragung des betrachteten Influenzavirus kann in den Verkehrsmitteln über Tröpfcheninfektion oder über indirekte Kontaktinfektion geschehen, wobei die Überlebensrate der Krankheitserreger auf Oberflächen den Erkenntnissen von Greatorex entnommen wird [4]. Für die Infektionsübertragung in Lokalitäten werden feste Wahrscheinlichkeiten angenommen. Das Simulationsmodell ist in Java unter Verwendung des Akka-Frameworks implementiert. Zur Visualisierung wird die 2D Game-Engine Slick2D genutzt, die Ausgabe von Graphen erfolgt mittels der JFreeChart-Bibliothek.

Ergebnisse: Beim derzeitigen Stand der Implementierung wird das Stadtgebiet nach den Daten des Statistikamtes besiedelt und weist eine Altersverteilung gemäß den empirischen Daten auf. Das U-Bahn System ist abgebildet und die Agenten sind in der Lage das Transportnetzwerk zu nutzen, um zu einzelnen Lokalitäten zu fahren. Wir erwarten konkrete Ergebnisse bezüglich der Infektionsausbreitung im Hamburger Stadtgebiet, die aus der Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel resultieren. Hierzu gehören die Inzidenzen über die Zeit, die spatiale Verteilung der Erkrankungen und der Ort der Infektionsübertragung. Die Auswertung der Ergebnisse wird auf Bezirksebene erfolgen und mit den Meldedaten der Influenza-Pandemie 2009/2010 plausibilisiert.

Diskussion: Eine vollständige Validierung des Simulationsmodells ist nicht möglich, da davon ausgegangen werden muss, dass wenn überhaupt nur ein Teil der gemeldeten Individuen, vor und während der Erkrankung öffentliche Verkehrsmittel genutzt haben. Ferner ist von einer hohen Dunkelziffer nicht gemeldeter Erkrankungsfälle auszugehen [5]. Aufgrund des Detailgrades der Simulation lassen sich bestimmte Parameter, die das Verhalten von Passagieren in Verkehrsmittel beschreiben, nur schwer einschätzen, da empirische Daten fehlen. Zudem wird nur ein kleiner Teil des Transportnetzwerkes abgebildet, was Einfluss auf die Simulationsergebnisse haben kann. Trotz dieser Einschränkungen sind wir überzeugt verwertbare Ergebnisse produzieren zu können, da mit den Daten des Statistikamtes Nord eine solide Datenbasis vorhanden ist, um die Bevölkerung realitätsnah abzubilden.