Het bewijs: Luchtvochtigheid vertraagt of versnelt verspreiding van virus

(Dit is een sneak preview van onze uitgebreide paper in voorbereiding)

Op dit moment zijn we met een groep wetenschappers bezig om een paper te maken over de bevindingen van ons onderzoek, naar de relatie tussen het weer en de snelheid van de verspreiding van het COVID-19 virus.

De resultaten zijn echter zo belangwekkend dat ik via deze weg, al een sneak preview geef van onze bevindingen. In 69 regio’s hebben we gezocht naar een cijfermatige relatie tussen het aantal doden ten gevolge van het virus en het weer in de periode daaraan voorafgaand. Hieronder een kort verslag van de uitkomsten.

 

De input voor de analyse

  1. Er zijn 69 regio’s genomen: 18 regio’s in Italië, 50 Amerikaanse Staten en Nederland totaal. In totaal betreft dat 403 miljoen inwoners.
  1. Om regio’s te kunnen vergelijken, zijn we gaan tellen vanaf de dag dat in die regio’s de 10e COVID-19 besmetting werd geregistreerd.
  2. Per dag namen we het aantal overlijdensgevallen als indicatie van het aantal besmettingen in het gebied van ongeveer 3 weken ervoor. Om toeval per dag uit te sluiten werd per dag het voortschrijdende gemiddelde genomen van 3 dagen. Dat werd gedeeld door het aantal inwoners per regio. Het gaat hier dus om het aantal sterfgevallen per 1 miljoen inwoners.
  3. Van elke locatie is de weersinformatie per dag opgehaald tussen 1 februari en 31 maart 2020, via het weerstation dat het dichtst lag bij de grootste stad in de regio. Per station werd de temperatuur genomen in Celsius, de relatieve luchtvochtigheid in percentage en de specifieke luchtvochtigheid in gram water per kilo lucht, op een tijdstip dat zo dicht mogelijk lag bij 14 uur.
  4. Voor iedere regio zijn de onderstaande waarden dagelijks bepaald vanaf 28 dagen tot 8 dagen voorafgaand aan dag 1:
  • De gemiddelde temperatuur
  • De gemiddelde relatieve luchtvochtigheid
  • De gemiddelde specifieke luchtvochtigheid
  • Het aantal dagen dat de temperatuur onder de 0 graden was.
  • Het aantal dagen dat de specifieke luchtvochtigheid tussen de 3 en 6 g/kg was.

Deze informatie is geanalyseerd met een Random Forest analyse gevolgd door diverse  CHAID-analyses. Dit laatste is een statistische analyse waarbij de interactie tussen variabelen wordt vastgesteld via een boomanalyse. In de analyse is vastgesteld wat de relatie is tussen het gemiddelde sterftecijfer per dag (tellende vanaf de aangegeven dag 1) en 10 weervariabelen (5 met gemiddelden van 3 weken en 5 met gemiddelden van 4 weken).

 

De resultaten

Er zijn dus twee soorten analyses uitgevoerd:

  1. Op verschillende dagen na dag 1 is per regio de CHAID-analyse uitgevoerd. Bekeken werd de relatie tussen 10 weervariabelen en het aantal sterfgevallen in de betrokken 69 regio’s.
  2. Er is gekeken hoeveel dagen het duurde voordat in een regio 0,75 dode per miljoen inwoners werd gehaald.

In principe had ieder van de 10 variabelen(5 met gemiddeldes van 3 weken en 5 met gemiddeldes van 4 weken) een gelijke kans om er via de analyse als de belangrijkste bepalende variabele uit te komen. De praktijk leerde dat de gemiddelde temperatuur in die periode amper een rol speelde. De specifieke luchtvochtigheid was steeds de variabele die eruit kwam als de meest bepalende!

 

Analyse A. Het gemiddelde aantal doden per miljoen inwoners

Dit is het resultaat van deze CHAID-analyse na 10 dagen. (Die na 15, 20 en 25 dagen kwamen hier goed mee overeen). Dus na 10 dagen was in de 69 gebieden het gemiddeld aantal doden per inwoner 0,37.

De CHAID-analyse gaf aan dat  de samenhang met specifieke luchtvochtigheid het sterkst was.

Als de specifieke luchtvochtigheid onder de 4,4 g/kg lag in de periode van 3 weken, dan was het gemiddeld aantal doden 0,33. Bij een specifieke luchtvochtigheid tussen 4,4 en 5.7 was het gemiddeld aantal doden 3,71. Bij een specifieke luchtvochtigheid van meer dan 5,7 daalde het aantal doden naar 0,76.

Dat sluit naadloos aan op de bevinding van M.M. Sajadi e.o van 4 maart 2020,  dat alle grote uitbraken (zoals in Wuhan, Teheran, Madrid, Bergamo en Seattle), lagen in een zone tussen 30 en 50 Noorderbreedte, met een temperatuur doorgaans tussen 5 en 11 graden en een specifieke luchtvochtigheid tussen 3 en 6 g/kg.

Het lijkt ook op dit plaatje uit onderzoek met dieren naar de verspreiding van het influenza virus. Kijk naar de stippellijn. In het midden (dat gelijk staat aan 6 g/kg) is ook bij die experimenten geconstateerd dat de overdracht van het virus dan het kleinst is. Dat komt dus goed overeen met de bevindingen van onze CHAID-analyse.

 

Analyse B: Hoeveel dagen duurde het tot 1 dode per 1 miljoen inwoners werd bereikt.

Ook deze manier van analyseren levert hetzelfde beeld. De snelheid van het bereiken van dit aantal doden heeft een duidelijke relatie met de specifieke luchtvochtigheid in de 3 weken ervoor.

In de 45 gebieden waar 1 dode per miljoen inwoners werd gehaald, duurde het gemiddeld 12,2 dagen tot dit moment werd bereikt.

Als de specifieke luchtvochtigheid in die 3 weken ervoor gemiddeld onder 4,6 g/kg had gelegen dan duurde het 15,4 dagen. Als die specifieke luchtvochtigheid tussen 4,6 en 5,4 had gelegen dan werden de 1 miljoen doden al in 6,4 dagen bereikt. 2 keer zo snel dus! Bij een specifieke luchtvochtigheid boven de 5,4 duurde het gemiddeld 11 dagen.

Deze resultaten ondersteunen de hypothese dat als de specifieke luchtvochtigheid tussen 4,5 en 5,5, g/kg ligt, de verspreiding van het COVID-19 virus beduidend sneller gaat dan als die specifieke luchtvochtigheid hoger of lager is.

 

Wat betekent dit voor het beleid?

Bij de strategieën om de verspreiding van het virus te vertragen moet deze informatie een belangrijke rol gaan spelen.

De hoeveelheid water in de lucht kan het beleid om de verspreidingssnelheid te vertragen, dus zowel helpen als tegenwerken. Deze video van de voorzitter van de vereniging van Japanse virologen, laat goed zien wat er binnenshuis door micro-druppels kan gebeuren, namelijk het besmetten van alle aanwezigen in de ruimte.

Zorg dus binnenshuis (zeker ook winkels, kantoren, ziekenhuizen, verzorgingstehuizen en scholen) voor een goede ventilatie en een luchtvochtigheid van 6 a 7 g/kg. Hier is de omrekeningscalculator van relatieve-, naar specifieke luchtvochtigheid.

En pas binnen je intelligente exit strategie je maatregelen aan als het weer buiten “ongunstig” of “gunstig” is.  Zoiets als gebeurt met hooikoorts.

(Overigens moet ook zo snel mogelijk onderzoek gedaan worden naar het effect van de luchtvochtigheid buitenshuis. Mijn inschatting is dat het effect van besmetting via micro-druppels buitenshuis miniem is, omdat die druppels dan opstijgen. Maar dat zou proefondervindelijk dienen te worden aangetoond).

Met dank aan Irma Doze (bedrijfsconomie) en Ramona Boes (Applied Mathematics) van No Ties-AnalitiQs.

31 antwoorden
  1. Marc Peeters
    Marc Peeters zegt:

    Beste Maurice, ik woon sedert 1977 in Indonesie, en volg met interesse je schrijven. Ik heb enkel een probleem dat wanneer de luchtvochtigheid terug gaat stijgen van 50 naar 70% dat er dan terug een stabiele droplet vorm zou ontstaan. Hier in Jakara & Yogyakarta (waar mijn bedrijf is), is de vochtigheid buiten tussen 75-90% en temp tussen 22-30 gr C. In het labo tussen 55-65% met temp tussen 21 en 24. Tot heden zijn we vrij van Covid-19 – hopelijk houden we het.. Alleen je opmerking dat er terug een stabiele vorm zou komen rond 75% vochtigheid, baart me wel zorgen..
    Commentaar? Danke.. Marc

    Beantwoorden
  2. Christiaan
    Christiaan zegt:

    Correlatie is geen causatie. Een beetje flauw om zo neer te plempen, maar ik had op z’n minst een kritische beschouwing van de eigen resultaten verwacht. Er zijn tal van ongemeten variabelen waarvan verwacht kan worden dat ze in deze specifieke dataset co-correleren met de luchtvochtigheid. Door dat helemaal niet te benoemen ondergraaf je je eigen analyses, die op zichzelf goed zijn, en de luchtvochtigheid is zeker een factor die meespeelt bij de verspreiding van virussen.

    Beantwoorden
  3. Nicole
    Nicole zegt:

    Ik zie dat naast hoesten en zingen de microdruppels ook in grote getale geproduceerd worden bij hard praten. Dat verklaart wellicht ook een deel van de uitbraak bij de Italianen, zij praten nogal luid. Ook in Verzorgingstehuizen waar veel slachtoffers vallen, wordt hard gesproken vanwege de slechthorendheid van de bewoners…

    Beantwoorden
  4. Dolph Kessler
    Dolph Kessler zegt:

    Interessant artikel. Dat is natuurlijk ook het hoopvolle van deze tijd, dat ineens overal vandaan mensen gaan nadenken en met heel veel verschillende invalshoeken bezig zijn. Deze over luchtvochtigheid vind ik een orginele.
    The meeting of the minds, daar zullen we het van moeten hebben. En in crisis tijd is dan ineens heel veel mogelijk.

    Beantwoorden
  5. myra
    myra zegt:

    Wanneer hebben we in NL gunstige weersomstandigheden in dit opzicht en wanneer minder gunstige? Kan bijvoorbeeld gesteld worden dat in een gemiddelde herfst we vanaf november weer een hogere uitbraakgevoeligheid kunnen verwachten?

    Beantwoorden
  6. Hortense
    Hortense zegt:

    Beste Maurice, ik wordt voor echt super blij van je zelfstandigheid van denken en onderzoeken. Wat een verademing in de verRutte samenleving die voortdurend het paard achter de wagen spant en zich voort sleept in een voorgetrokken niet te verlaten spoor

    Beantwoorden
  7. Leo Hanemaaijer
    Leo Hanemaaijer zegt:

    Dat luchtvochtigheid een belangrijke rol in de verspreiding van virussen heeft is al veel langer bekend, en klopt ook in relatie tot het corona virus naar mijn eigen bevindingen. Zie deze link: https://fmtgezondheidszorg.nl/droge-lucht-maakt-ziek-het-belang-van-luchtvochtigheid/
    Het afschuwelijke echter is dat het RIVM dit gegeven niet met de bevolking heeft gedeeld.
    Aanvullend op Maurice, volgens mijn onderzoek speelt ook de windsnelheid en luchtdruk een rol in alles. Op dagen met de laagste luchtdruk in maart, waren er dan ook de hoogste aantallen ziekenhuis opnamen.

    Beantwoorden
  8. anton
    anton zegt:

    wacht nog maar even op Brasil en Ecuador, in het laatste land wordt geen statistiek meer bijgehouden daar er iedere week 4-6000 doden vallen. Vooral aan de kust, zeer warm en zeer vochtig. Deze pandemie is pas 4 maanden bezig, veel te vroeg om dit soort conclusies te trekken

    Beantwoorden
  9. willem helwig
    willem helwig zegt:

    In reaktie op Singapore waar nu n uitbraak is, met zeer hoge luchtvochtigheid en ook hoge temperatuur dus hoog specgetal gaat het verhaal ogenschijnlijk niet op tenzij (en dat gebeurt denk ik) de airco ‘s de boosdoener zijn, samen op slaapzalen, 18 graden, 40 % vocht, Q is dan rond de 6..

    Beantwoorden
  10. Maud Goulooze
    Maud Goulooze zegt:

    Geachte heer de Hond,
    Zou uw interessante verband tussen temperatuur en luchtvochtigheid in relatie tot het Coronavirus ook de reden zijn dat het SARS virus, dat eind 2002 ontstond in het koude Guangdong op 5 juli 2003, in de warmste maand van het jaar aldaar, door de WHO onder controle werd verklaard?
    En dat uw theorie ook zou verklaren waarom er op het Afrikaanse continent (tot nu toe) relatief gezien weinig besmettingen en doden zijn?

    Beantwoorden
  11. willem helwig
    willem helwig zegt:

    BEste Maurice , om nog even te illustreren dat je advies van Q op 6 a 7 gr/kg te zetten verwijs ik naar het onderzoek van Sajadi in jouw stuk waar de Q waardes van oa de grote uitbraken achterin die paper zijn verzameld. Daar staat bij Parijs een waarde van 6,35. Bij Madrid een waarde van 5.96. Je wilt dus echt een stuk hoger zitten dan die 6 zoals de calculator zelf ook aangeeft! Minstens op 8 zou ik zeggen of liever nog hoger.

    Beantwoorden
  12. Maarten
    Maarten zegt:

    Hoi Maurice,

    De cijfers geven inderdaad aan dat op de latitude van China noord Italië etc de meeste uitbraken van Covid-19 zijn/geweest.

    Heb je ook het verband onderzoekt tussen:

    1. Vitamine D. In warme landen hebben mensen meer vitamine d Vanwege blootstelling aan de zon.

    2. Wat doet warmte vanwege de zon met het virus?

    Beantwoorden
  13. willem helwig
    willem helwig zegt:

    Geachte heer de Hond, kunt u nog eens zeer kritisch kijken naar uw advies de specifieke vochtigheid tussen de 6 en 7 g/kg te ‘reguleren’? (Met bevochtigers en verwarming etc) Het is namelijk in gevaarlijke tegenspraak met het onderzoek van Sajadi, waarbij bijv in Parijs een getal van 6.35g/kg is becijferd, een stad waar een grote uitbraak is geweest. En Madrid met 5.96 g/kg idem. M.i. dient u spoedig dit advies te herroepen, richting een flink hoger getal. Bijv 13g/kg, dwz temp is dan 20 graden en relatieve vochtigheid is 80%. Voor mensen die hun binnen klimaat in hun bedrijf bijvoorbeeld willen managen.

    Beantwoorden
    • Maurice
      Maurice zegt:

      Sorry hoor. Je schrijft hier de gemiddelde waardes op. Het cijfermatige onderzoek heeft laten zien dat het meest problematische deel is tusssen 4,4 en 5,7 g/kg.
      Sajadi heeft grotere tijdseenheden genomen en gemiddeldes. Ik heb o.a. gekeken naar het aantal “gunstige” en “ongunstige” dagen.
      Maar ik bepleit ook al drie weken experimenten waar proefondervindelijk kan bepaald worden hoe die grenzen echt zijn.
      Gelukkig wordt aan de Universiteit van Utah dit onderzoek gedaan, maar ik vraag me af hoe lang het daar duurt.

      Beantwoorden
  14. willem helwig
    willem helwig zegt:

    Maar Sajadi gebruikt die gemiddelde waarden niet voor niks ipv piekwaarden . Statistisch gezien zijn gemiddelden waar je mee moet rekenen voor de grootste betrouwbaarheid. Sajadi maakt in zijn grafiek met de rode cirkels -die u ook toont in uw artikel- ook gebruik van die gemiddelden en daar valt op te lezen dat ook boven op op de 6 gr/kg nog grote uitbraken waren, nl Parijs en Madrid! Bovendien levert u een calculator die blijkt te werken met Sajadi’s gegevens en de gevarenzones van zijn onderzoek heel duidelijk weergeeft, namelijk van 0-2 groen =ongunstig voor verspreiding , van 2 tot 3 geel redelijke kans op verspreiding, 3-6 rood gunstige kans , 6-8, ook geel, redelijke kans op verspreiding. Maw tussen 6 en 8 is een overgangsgebied, dus absoluut niet veilig! Derhalve is uw advies van 6 a 7 onveilig. Ik adviseer u die getallen te wijzigen.

    Beantwoorden
  15. Ed van Roode
    Ed van Roode zegt:

    Beste Maurice,
    Vannacht CNN gekeken met een presentatie van William Bryan van de US Homeland Security namens het White House (hoewel Trump die erbij stond er niets van begreep, door met een UV behandeling te komen als het zoveelste ballonnetje, dat hij oplaat). Ik heb het zelf niet punt voor punt vergeleken, maar inhoeverre dekken Bryan’s bevindingen die van u?
    Klik voor een screenshot van zijn key slide op:
    https://photos.app.goo.gl/5oA6Jh7p1gKTA7MWA
    Gov. Cuomo komt met een beter verhaal: 20% van de New-Yorkers (NYState 14%) heeft Covid-19 gehad (random people)! Vermoeden is immuniteit, maar het percentage is nog onbekend, hiervoor is een tweede testronde van deze mensen nodig.
    Alvast dank voor uw visie en de evaluatie van eventuele overeenkomsten tussen uw en zijn bevindingen.
    Met vriendelijke groet,
    Ed van Roode, Haarlem

    Beantwoorden
  16. Ingrid
    Ingrid zegt:

    Waar kan dit virus zich optimaal verspreiden,in een hoge luchtvochtigheid of een lagere,en in in welke temperatuur?Ik begrijp de uizetting niet goed,hooelijk krijg ik een antwoord,dankuwel

    Beantwoorden
  17. willem helwig
    willem helwig zegt:

    Nog een belangrijke opmerking bij uw artikel en dat betreft de rol van temperatuur : u hecht het grootste belang aan de specifieke vochtigheid, dwz de hoeveelheid waterdamp (in gram) per kg lucht. Als je uw calculator of die bijv van bedrijf Lenntech (die iets afwijkt) gebruikt kun je een aantal curves tekenen, bijv met 20/40/60/80 en 100% , oplopende relatieve luchtvochtigheden, met oplopende temperaturen , bijv vanaf 0 tot 40 graden Celsius. Een afgeleid Mollier-diagram. Als je dan uitgaat dat Sajadi’s zones (op uw calculator aangegeven) kloppen qua gevaarlijke en ongevaarlijke zones, valt één ding op: dat je vanaf een relatieve luchtvochtigheid van ongeveer 40% tot aan 100% een gevaarlijk (lees hoogbesmettelijk) gebied hebt met temperaturen van 0 tot ongeveer 10 graden. Bij 80% vochtigheid zelfs tot 13 graden. En aangezien de meest voorkomende vochtigheden tussen de 40% en 80% liggen is dan vooral de rol van de temperatuur van belang. Als we dus een zo ongevaarlijk mogelijkheid binnenklimaat willen creeren, is het advies niet alleen om naar de vochtigheid te kijken maar tevens naar de temperatuur. Een binnen temperatuur van 10 graden is heel ongunstig, bij bijna alle vochtigheden! Bij 20 graden moet je vanaf ongeveer 50% vochtigheid werken. Hoe hoger je gaat des te sneller wordt t veilig, omdat de specifieke vochtigheid volgens een e-functie van de temperatuur afhangt en dus exponentieel stijgt. Neem dus in de berekening voor een gunstig binnenklimaat zowel vochtigheid als temperatuur mee, om volledig te zijn. Waar ik nog niet uit ben is dat er echter boven ook een tweede grens is waarbij het weer ongunstiger wordt.

    Beantwoorden
  18. Willem Koppenhol
    Willem Koppenhol zegt:

    Onderschat bij dit alles ook niet hoe beleidskeuzes tot behoorlijk wat bijkomende schade kunnen leiden.

    Helaas ben ik even de bron kwijt (was zeker geen complottheorie website!), maar in de staat New York kregen verzorgingstehuizen te horen dat ze geacht werden patiënten die aan de beterende hand waren terug te nemen van de ziekenhuizen (want ziekenhuis-/IC-bedden waren hoognodig). Logisch gevolg was dat men een hele serie aan besmettingshaarden wist te creëren… Deze beslissing zou wel eens een belangrijke (bijkomende) factor kunnen zijn geweest in de snelle verspreiding van het virus in New York.

    Beantwoorden
  19. Gerard van der Weide
    Gerard van der Weide zegt:

    Interessante relaties tussen het weer en aantal doden door het virus. Als in een regio een aantal spreading-events binnen (in afgesloten ruimtes hebben afgespeeld, kerken, restaurants, verzorgingstehuizen) kan dit toch plaats hebben gehad onder andere condities dan weersomstandigheden buiten?. Binnen is R.V. toch vaak 50-60%?. Moet er dan per regio gecorrigeerd worden voor events die binnen hebben plaats gevonden?

    Beantwoorden
  20. Mike
    Mike zegt:

    Maurice, kun je het verhaal over de relatieve luchtvochtigheid vs absolute luchtvochtigheid nog eens uitleggen.

    Volgens mij maak je NL een denkfout. In slachthuizen is de relatieve luchtvochtigheid NL heel hoog lijkt me omdat er warmere lucht van buiten komt met hoge absolute lv en als die wordt afgekoeld neemt de relatieve lv toe tot 100%. Daardoor krijg je druppelvorming, bijvoorbeeld te zien aan wolkjes blazen. Die druppels zouden volgens jou neerslaan toch?

    Dus hoezo Airborne in slachthuizen?

    Mike

    Beantwoorden
    • Maurice
      Maurice zegt:

      Het gaat niet om de relatieve luchtvochtigheid maar op de specifieke luchtvochtigheid. En dat is de hoeveelheid water in de lucht. Worddt uitgedrukt in gram per kilo.
      En de waarde rond 6g/kg zou het cutoff punt zijn. Er onderd kan het deeltje heel makkelijk in de lucht blijven en er boven niet.
      Bij 10 graden en 70% luchtvochtigheid blijf je onder de 6.
      Ik heb trouwens begrepen van mensen dat in de snijzalen de luchtvochtigheid juist niet zo groot is.

      Beantwoorden

Plaats een Reactie

Meepraten?
Draag gerust bij!

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *