Coronavirus in Niederösterreich Details

28. January 2022

Back to Overview

7-Day Incidence: 0 25 50 100 200 500 ≥1000 Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Vorarlberg: Oberösterreich: Vorarlberg: Niederösterreich: 1849 Steiermark: Steiermark: Vorarlberg: Oberösterreich: Burgenland: Burgenland: Vorarlberg: Kärnten: Oberösterreich: Oberösterreich: Niederösterreich: 1849 Steiermark: Steiermark: Oberösterreich: Niederösterreich: 1849 Burgenland: Salzburg: Steiermark: Kärnten: Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Tirol: Tirol: Tirol: Burgenland: Oberösterreich: Tirol: Kärnten: Kärnten: Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Tirol: Tirol: Steiermark: Steiermark: Tirol: Steiermark: Niederösterreich: 1849 Oberösterreich: Oberösterreich: Burgenland: Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Steiermark: Steiermark: Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Burgenland: Burgenland: Burgenland: Oberösterreich: Tirol: Oberösterreich: Oberösterreich: Burgenland: Salzburg: Salzburg: Salzburg: Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Kärnten: Niederösterreich: 1849 Tirol: Oberösterreich: Kärnten: Oberösterreich: Oberösterreich: Steiermark: Salzburg: Niederösterreich: 1849 Oberösterreich: Kärnten: Kärnten: Steiermark: Oberösterreich: Kärnten: Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Steiermark: Oberösterreich: Oberösterreich: Wien: Niederösterreich: 1849 Niederösterreich: 1849 Kärnten: Salzburg: Niederösterreich: 1849
7-Day Incidence: 0 25 50 100 200 500 ≥1000 Amstetten: 2395 Baden: 1907 Bludenz: 2995 Braunau am Inn: 2411 Bregenz: 2356 Bruck an der Leitha: 2167 Bruck-Mürzzuschlag: 2304 Deutschlandsberg: 1619 Dornbirn: 2857 Eferding: 1765 Eisenstadt(Stadt): 1993 Eisenstadt-Umgebung: 1972 Feldkirch: 2404 Feldkirchen: 3035 Freistadt: 2208 Gmunden: 2471 Gmünd: 973 Graz(Stadt): 1831 Graz-Umgebung: 2149 Grieskirchen: 2338 Gänserndorf: 1856 Güssing: 1944 Hallein: 2979 Hartberg-Fürstenfeld: 2125 Hermagor: 1490 Hollabrunn: 1519 Horn: 1287 Imst: 4098 Innsbruck-Land: 3127 Innsbruck-Stadt: 2635 Jennersdorf: 1396 Kirchdorf an der Krems: 1947 Kitzbühel: 2691 Klagenfurt Land: 2236 Klagenfurt Stadt: 2342 Korneuburg: 2085 Krems an der Donau(Stadt): 1775 Krems(Land): 1814 Kufstein: 3676 Landeck: 4435 Leibnitz: 1963 Leoben: 1435 Lienz: 2275 Liezen: 2700 Lilienfeld: 1978 Linz(Stadt): 2097 Linz-Land: 2433 Mattersburg: 2388 Melk: 2185 Mistelbach: 1477 Murau: 1887 Murtal: 2189 Mödling: 1933 Neunkirchen: 1620 Neusiedl am See: 2195 Oberpullendorf: 1559 Oberwart: 1837 Perg: 1896 Reutte: 2172 Ried im Innkreis: 1864 Rohrbach: 2834 Rust(Stadt): 1300 Salzburg(Stadt): 2322 Salzburg-Umgebung: 2337 Sankt Johann im Pongau: 3253 Sankt Pölten(Land): 2139 Sankt Pölten(Stadt): 2090 Sankt Veit an der Glan: 1800 Scheibbs: 2323 Schwaz: 3007 Schärding: 1622 Spittal an der Drau: 2700 Steyr(Stadt): 1978 Steyr-Land: 1777 Südoststeiermark: 1579 Tamsweg: 2644 Tulln: 1761 Urfahr-Umgebung: 2287 Villach Land: 2020 Villach Stadt: 2243 Voitsberg: 1947 Vöcklabruck: 2181 Völkermarkt: 1706 Waidhofen an der Thaya: 1241 Waidhofen an der Ybbs(Stadt): 1571 Weiz: 2436 Wels(Stadt): 2630 Wels-Land: 2695 Wien: 2841 Wiener Neustadt(Land): 1906 Wiener Neustadt(Stadt): 1896 Wolfsberg: 1253 Zell am See: 3645 Zwettl: 1824

Cases

Confirmed cases in Niederösterreich. Cases seem to go up. The 7-Day Incidence measures the number of new cases in 7 days per 100.000 residents as an international standard to compare countries. Germany wants this value to stay below 50 for a country to be removed from the list of risk areas, which is an international standard now. Note that today's cases are ommited as they are only partially complete.
Cases: 283,952 (+5,378)
26. Jan (+5,840)
25. Jan (+4,344)
7-Day Average: 4,469 (+293)
7-Day Incidence: 1,850 (+121)
2022-01-28T13:42:46.445556 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/
2022-01-28T13:42:48.297515 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

2022-01-28T13:42:49.961867 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/
2022-01-28T13:42:52.477067 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

2022-01-28T13:42:54.001246 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

2022-01-28T13:42:55.927157 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

Active Cases

Active Cases shows how many people are currently affected in Niederösterreich. Yesterday, more people got infected than recovered from Covid.
Active: 45,168 (+3,567)
2022-01-28T13:42:57.140133 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

2022-01-28T13:42:58.316168 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

Recovered

Recovered: 236,618 (+1,811)
2022-01-28T13:42:59.421975 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

2022-01-28T13:43:00.511000 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

Deaths

Deaths: 2,166 (+0)
2022-01-28T13:43:01.637172 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

2022-01-28T13:43:02.816203 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

Rate & Reproduction

Reproduction R tells us: 'How many people does one infected person on average infect?'. Therefore, R should stay below 1. Currently, 1 person infects 1.31 other persons. We use the same method as the german RKI to calculate the reproduction R, which is simpler compared to the method of the Austrian AGES, but results in very similar values.
Rate: 12.7 % (-0.2 %)
R: 1.31 (-0.00)
Doubling Time: 5.81 (+0.09)
2022-01-28T13:43:03.967437 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/

2022-01-28T13:43:05.146587 image/svg+xml Matplotlib v3.3.2, https://matplotlib.org/