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Großes Studienprojekt

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Präsentation zum Thema: "Großes Studienprojekt"—  Präsentation transkript:

1 Großes Studienprojekt
Leere Räume? - Monitoring und Prognose von Wohngebäudeleerständen im ländlichen Raum Damen und Herren > freuen uns > zahlreich zur Präs. GSP trotz später Stunde erschienen sind Mein Name: TA, zusammen mit Kommilitonen J.B., D.S. > durch Präsentation führen GSP > 2 Semester (WS 08/09) > betreut durch 3 Lehrstühle: CPE > Prof. Streich, Stadtsoz > Prof. Spellerberg, ÖR > Prof. Spannowsky Bevor wir in das Thema einsteigen > Gäste begrüßen und für ihr kommen danken: Titel: Leere Räume? > provokativ, Aufmerksamkeit gewinnen > notwendig da etwas im hintertreffen Untertitel: Monitoring und Prognose von Wohngebäudeleerständen im ländlichen Raum Sperrig > gute Zusammenfassung was wir hier im detail nun gemacht haben > nun kurz vorstellen

2 Gliederung Einleitung Definitionen Rechtliche Grundlagen
Vorstellung des Untersuchungsraums Vergleich der Erfassungsmethoden Prognose von Wohngebäudeleerständen Umsetzung und Integration in die Planungspraxis Unsere Präsentation teilt sich in 7 Teile > spiegelt auch grob > Vorgehen in der Arbeit Spielregel: Fragen am Schluß > ganze Gruppe

3 1. Einleitung Was ist der Hintergrund des Projektes?

4 Einleitung Ausgangssituation / Problemstellung
1 2 3 4 Ausgangssituation / Problemstellung Gegenwärtigkeit der Leerstandsproblematik / Wachstum Große Divergenzen innerhalb Deutschlands Im Osten bereits Rückbaumaßnahmen Im Westen hingegen große Verunsicherung Nur vereinzelte Evaluierungen bezüglich Leerstände Keine einheitlichen Evaluierungsinstrumente Keine einheitlichen Prognosemethoden 5 6 7 Aktuelle Situation: Gegenwärtigkeit der Leerst.probl. > Wachstum (Zunahme der Leerstände D von 2>8% (94-03) Große Divergenzen > Ost teilweise bis zu 15% ; West > vor allem im ländlichen Raum! Reaktionen unterschiedlich > Rückbaumaßnahmen > Verunsicherung bis hin zu Verblendung (Mentalität: Augen zu!) Bsp. Auswahl Untersuchungsraum > manche Gemeinden > ne bei uns nicht! (DW nie was gehört) Nur vereinzelte Evaluierungen > Leerstand > nicht flächendeckend keine einheitlichen Methoden (Erfassung und Prognose) > Aussagekraft, Vergleichbarkeit? Hier setzt unsere Arbeit an

5 Leerstands-Monitoringsystem
Einleitung 1 2 3 4 Zielsetzung des Projektes Untersuchung und Bewertung der vorhandenen Methoden Entwicklung eines automatisierbaren und allgemein anwendbaren Monitoringsystems 5 6 7 Ziel des Projektes: Zusammenstellung vorhandene Methoden > wird in Praxis angewandt Vor- Nachteile der Methoden Alle Gesichtspunkten (Aussagekraft, Fehlerhaftigkeit,…) auch die Kombination der Methoden > Aussagekraft? Erkenntnissen > Leerstandsmonitoringsystem erstellen Anforderungen: möglichst automatisierbar (wenig manueller Aufwand) + allgemein anwendbar (verschiedene Räume) Bestandteile: Erfassung, Prognose; Visualisieren> Wahrnehnmung erhöhen/ Aufmerksamkeit > planerisch! Entwicklung der Prognosemethode (keine praktikable, echte Prognosemethode vorhanden) Welche Faktoren spielen eine Rolle? Was muss berücksichtig werden? (Abhängigkeiten,…) Wie sind wir im Projekt nun vorgegangen? Erfassung Prognose Visualisierung Leerstands-Monitoringsystem

6 Theoretische Grundlagen Projektbezogene Arbeit
Einleitung 1 2 3 4 Vorgehensweise 5 6 Theoretische Grundlagen 7 Leerstandsproblematik Darstellung der verschiedenen Erfassungsmethoden Datenschutzrechtliche Grundlagen Auswahl eines Untersuchungsraums Wie sind wir im Projekt vorgegangen? Theoretischen Grundlagenteil DW, Leerstandsproblematik theoretisch aufbereitet gängigen Erfassungsmethoden dargestellt Übergang zum projektbezogenen/angewendeten Teil > Untersuchungsraum gesucht (Theorien > praktisch anzuwenden) Projektbezogenen Teil Definitionen für Projekt > nicht einheitl. Untersuchungsraum vorgestellt Erfassungsmethoden untersucht/gegenüber gestellt Prognosemethode entwickelt Visualisiert / veröffentlicht Übergang: so kurz vorgehen dargestellt Julia > Grundlagen (Defintionen, rechtlich. Anford.)> Basis für das Projekt gebildet haben Projektbezogene Arbeit Definition von „Leerstand“ und „Monitoring“ Vorstellung des Untersuchungsraums Gegenüberstellung der Erfassungsmethoden Entwicklung einer Prognosemethode Visualisierung / Veröffentlichung

7 2. Definitionen

8 Fluktuations-bedingt
Definitionen 1 2 3 4 Definition Leerstand „Nutzbare Wohnfläche von Wohngebäuden, die länger als 3 Monate nicht mehr genutzt wurde“ 5 6 7 Fluktuations-bedingt Strukturell Funktional Leerstand Leerstand ist unterteilt in drei Bereiche …kurz erläutern was der Unterschied ist… für Arbeit betrachten wir nur den strukturellen Leerstand > dieser ist das „Problem“

9 Definitionen Definition Monitoring
1 2 3 4 Definition Monitoring „Kontinuierliches und systematisches Sammeln und Auswerten von Daten mit erwiesenem Potential zur Ermittlung der Anzahl leerstehender Wohngebäude innerhalb ländlicher Gemeinden“ Kein Controlling integriert 5 6 7 da Begriff Monitoring sehr vielfältig benutzt wird > Definition …einfach kurz erklären…

10 3. Rechtliche Anforderungen
Überleitung: Weitere wesentlich Grundlage sind die datenschutzrechtlichen Bestimmungen > Klick auf nächste Folie

11 Rechtliche Anforderungen
1 2 3 4 Definition: Personenbezogene Daten „ Einzelangaben über persönliche und sachliche Verhältnisse bestimmter oder bestimmbarer natürlicher Personen“ 5 6 7 „Bestimmte“ Person „Bestimmbare“ Person Da im Projekt > Personenbezogene Daten verarbeitet/benötigt werden > besondere Anforderungen Unmittelbarer Rückschluss auf eine Person möglich Rückschluss nur mit Zusatzwissen möglich (Re-Individualisierung)

12 Rechtliche Anforderungen
1 2 3 4 Umgang mit personenbezogenen Daten 5 6 Personenbezogene Daten 7 Anonymisieren Enthalten Daten zu einer Person, die nicht bekannt ist (formale Anonymität) Re-Individualisierung der Daten theoretisch möglich Pseudonymisieren Verschlüsselung von Daten über bestimmten Zuordnungsschlüssel Autorisierte Re-Individualisierung möglich Aggregieren Zusammenfassen von Daten Person kann bekannt sein, aber es sind keine Einzelangaben vorhanden Im Projekt haben wir die Anonymisierung (indem der Name entfernt wurde) und Aggregierung (zusammenfassung in Gebiete) angewendet Re-Individualisierung

13 Rechtliche Anforderungen
1 2 3 4 Ausnahmetatbestände des LDSG 5 6 7 §30 Abs. 1 LDSG §32 Abs. 1 LDSG Daten sind an einen bestimmten Forschungszweck gebunden Nach § 30 Abs. 3 S. 1 LDSG sind personenbezogene Daten zu anonymisieren sobald dies möglich ist Besondere Anforderungen für Veröffentlichung Melderegister > besondere Anforderungen, Probleme Anmeldung LdB In der Praxis fraglich bzw. Daten direkt bei Gemeinde/Stadt Verarbeitung personenbezogener Daten durch Forschungseinrichtungen Verarbeitung personenbezogener Daten für Planungszwecke

14 4. Vorstellung des Untersuchungsraums
Übergang: Wie bereits erwähnt wurde alles an einem Untersuchungsraum angewandt > wir stellen nun kurz da wie wir diesen ausgewählt haben Und wie sich dort die demographische entwicklung darstellt

15 Vorstellung des Untersuchungsraums
1 2 3 4 Geographische Lage Westpfalz Landkreis Kaiserslautern Abgrenzung anhand LEP IV Raumstrukturelle Einordnung Zentralörtliche Funktion Demografischer Entwicklungs- rahmen Funktion nach LEP IV: Wohnen und Landwirtschaft Überdurchschnittliche Aus- stattung für ländlichen Raum 5 6 Otterbach 7 Überdurchschnittliche Ausstattung für ländlichen Raum Einwohnerzahl: Amerikaner Seit 1982 stetig steigende Einwohnerzahl Seit 1985 Wanderungsüberschuss  Suburbanisierung Seit Anfang der 90er sehr deutliches Geburtendefizit „gewöhnliche“ Überalterung, jedoch blieb Altersgruppe „unter 20 Jahre“ fast konstant Prognose: bis 2020 ein Bevölkerungsrückgang von 5,7 % in der Verbandsgemeinde Otterbach Kaiserslautern

16 Vorstellung des Untersuchungsraums
1 2 3 4 Entwicklung der Bevölkerung Einwohnerzahl: nicht Meldepflichtige (Stand: ) Seit 1982 stetig steigende Einwohnerzahl Seit 1985 Wanderungsüberschuss  Suburbanisierung Seit Anfang der 90er Jahre sehr deutliches Geburtendefizit „gewöhnliche“ Überalterung, jedoch blieb Altersgruppe „unter 20 Jahre“ fast konstant Prognose: bis 2020 ein Bevölkerungsrückgang von 5,7 % in der Verbandsgemeinde Otterbach 5 6 7 Übergang: Tobias wird nun mit dem Vergleich der Erfassungsmethoden in die eigentliche Leerstandserfassung einsteigen

17 5. Vergleich der Erfassungsmethoden
Praktischer, angewandte Seite des Projektes einsteigen Beginn: Vergleich der Erfassungsmethoden

18 Vergleich der Erfassungsmethoden
1 2 3 4 5 6 Erfassungsmethoden 7 Objektive Methoden Subjektive „ergänzende“ Methoden Wesentl. Methoden > 2 Gruppen gliedern Objektive (MR, Verb.daten, Entsorgung) Daten die statistisch ausgewertet werden können (Datensätze) quantitativ erhoben sind Subjektive (Ortsbeg, Exp.gespr.) Basieren auf subjektiven Eindrücken, Meinungen und sind stark abhängig vom individuellen Wissen (z.B. Expertengespräch) >>> die subjektiven Erfassungsmethoden > auch als ergänzende Methoden gesehen automatisierte Erfassung ausschließt aufwendig! (Ziel: schnell und geringsten Aufwand) Aussagekraft schwierig zu qualifizieren Melderegister Wasser-/ Stromverbrauch Entsorgung Ortsbegehung Experten-gespräch

19 Vergleich der Erfassungsmethoden
1 2 3 4 Anforderungen an die Datensätze Postalische Anschrift Melderegister: Anzahl gemeldeter Personen Geburtsjahr der gemeldeten Personen Angaben wann zuletzt eine Person gemeldet war Daten aus der Vergangenheit Verbrauchsdaten: Verbrauchsdaten des letzten Kalenderjahres Verbrauchsdaten aus der Vergangenheit (20-30 Jahre zurück) Entsorgungsdaten: Aktuell gemeldete Entsorgungsdaten 5 6 7 An Datensätze > verschiedene Anforderungen (enthalten mussten = abh. Von Art der Daten) Für alle: Post. Anschrift > Grundlage für Verortung (Darstellung) und Zusammenführen von versch. Datensätzen MR Anzahl gemeld. Personen > Erfassung Geburtsjahre > Prognose Angaben wann zuletzt Person gemeldet > wie lange steht Objekt leer Daten aus der Vergangenheit > Prognose > von Vergangenheit in Zukunft projektzieren Verbrauchsdaten (strom, wasser) Verbrauch im letzten Kalenderjahr (nur so möglich) Vergangenheit > Prognose Entsorgungsdaten aktuell gemeldete Daten Daten aus Vergangenheit > Prognose

20 Vergleich der Erfassungsmethoden
1 2 3 4 Vor- und Nachteile der Erfassungsmethoden 5 6 Eigenschaften Keine Unkosten Daten aus der Vergangenheit Ausgabe mit Geburtsjahren Flächen-deckende Daten Objektive Erfassungsmethoden Melderegister + Wasserverbrauch - Entsorgung Subjektive Erfassungsmethoden Ortsbegehung Expertengespräch (+) 7 Eigenschaften Ortsbegehung Expertengespräch Obj. Methoden Kosten > keine bei obj, Methoden (MR> liegt unmittelbar vor (>nicht digital > KommWis > Ger. Aufwand) ; W+E > sehr unprobl.) Vergangenheit nur für MR möglich > ABER großer Aufwand, große Datenmengen Ausgabe zu Stichjahren > nicht praktikabel > nur momentaufnahme (UNSERE ERFAHRUNG!!! > anderen Kommunen diff.) Geburtsjahre > nur MR > also zwingend notwendig für Prognose Neben aufgeführten Eigenschaften auch: Grundvoraussetzung = digitale Verfügbarkeit schnelle Verfügbarkeit > relativ, sehr subjektiv (unsere Erfahrung Wasser+, Entsorgung-, Melderegister~) Subj. Methoden: Kosten > Ortsbegehung++ Expertengespräch > nicht flächendeckend > abh. Vom Wissen > Daten aus Vergangenheit mögl. > genauigkeit fragwürdig ÜBERGANG: Manuelle Arbeitsschritte immer notwendig

21 Vergleich der Erfassungsmethoden
1 2 3 4 Zusammenführung der verschiedenen Erfassungsmethoden Grundlage: Digitale Wasserdaten Hinzufügen der analogen Melderegisterdaten Durchführung einer Ortsbegehung Nachträgliches Hinzufügen der digitalen Melderegisterdaten und der Entsorgungsdaten Zusammenfügen der Datengrundlage mit dem GI-System Durchführung eines Expertengesprächs Ergebnisse der Erfassung 5 6 7 Abh. Von dem Erhalt der Daten!!! 1. Wasserdaten (digital) > sehr schnell nur ein analoges MR (Ausdruck) > hinzugefügt „manuell“ zu Wasserdaten > keine Zeit verlieren Währenddessen > digitale MR, Entsorgung und Strom erhalten auf dieser Datengrundlage > Fragen/Verdachtsfälle (US-Bürger) > Ortsbegehung durchgeführt > Fälle geklärt > neue Probleme MR und Entsorgungsdaten eingefügt (Strom NICHT!) 1. Datengrundlage mit allen Datensätzen > GIS > Visualisieren/Auswerten Visualisierung = Basis > Expertengespräch zu gezielten Objekten durchgeführt (130 Verdachtsfälle > „Leerstand“ waren > am Ende 24 strukturelle übrig) Ergebnisse der Erfassung: Komplett für Otterbach; 24 strukturelle Leerstände (2%) >>> David > vorgehen visuell darstellen! 24 strukturelle Leerstände Leerstandsquote: 2%

22 Vergleich der Erfassungsmethoden
1 2 3 4 Probleme mit den verschiedenen Datensätzen Melderegister Nicht gemeldete US-Bürger – Lücken im Datensatz Wasserverbrauch Lücken im Datensatz Entsorgung 5 6 7 Während dem Vgl. d. Erf. Meth. > Probleme festegestellt Insgesamt bei allen > Lücken vorhanden (Bsp. Wasser > einige Objekte nicht vorhanden; Straßenzüge nicht vorhanden) Adressen zus.gefasst! MR > Nicht gemeldete US-Bürger Bsp. Altenheim > Laut Melderegister > ca. 30 Personen über 100!!!!! (Hohe Lebenserwartung, Otterbach als ältestes Dorf der Welt > Guinessbuch verdächtig) > Probleme in der Abmeldung! Fehler > Aussagekraft genauer betrachtet Differenziert: einzelne Methode, Addition, Schnittmenge

23 Vergleich der Erfassungsmethoden
1 2 3 4 Ergebnisqualität der verschiedenen Methoden (n=24) 5 6 7 15,2 % 14,4 % 12,9 % 14,0 % 9,1 % 5,2 % 6,8 % Fiktive Leerstandsquote: Grundlage für Bewertung > n=24 > Endergebnis der Erfassung Frage ist nun: Wie viele von den 24 Leerständen konnten die einzelnen Methoden /Kombinationen erfassen? > Ergebnisqualität (22/24) > je besser > je mehr! > ALLERDINGS > Verdachtsleerstände > Objekte > laut Datensatz nicht eindeutig sind (Bsp. Melderegister > US Bürger) alle Methoden auch Addition (NICHT Schnittmenge) KLICK! fiktive Leerstandsquote berechnet sich aus „Verdachtsleerstände“+Leerstände ohne Korrektur/näheres betrachten! KLICK Rangliste!!!

24 Vergleich der Erfassungsmethoden
1 2 3 4 Empfehlung für die Erfassung und Prognose 5 6 1. Addition von Wasser-verbrauch, Entsorgungsdaten und Melderegister Empfehlenswert 2. Melderegister als Einzelmethode Eingeschränkt empfehlenswert 7 Addition am Empfehlenswert! Auch Einzelmethode > eingeschränkt empfehlenswert > Was jedoch immer notwendig ist/durchgeführt werden sollte > Ergänzung mit subjektiven Methoden (Expertengespräch) + Ergänzung durch subjektive Erfassungsmethoden

25 6. Prognose von Wohngebäudeleerständen
Untersuchung der Erfassungsmethoden abgeschlossen > ist Grundlage für Prognose/Ausgangsbasis zwei Methoden entwickelt Gebietsbezogene Prognose (Gemeinde in Gebiete unterteilt und differenziert betrachtet) Kontrollprognose (Bevölkerungsentwicklung und Haushaltsstruktur) > Genauigkeit der gebietsbezogenen Prognose bewerten

26 Vorstellung des Untersuchungsraums
1 2 3 4 Siedlungsstruktur nach Entstehungszeit nach Bodenricht- werten Zusammenfassung 5 Gebiet Entstehungszeit Bodenrichtwert 1 Ortskern / 20er Jahre 90 €/m² 2 100 €/m² 3 Ortskern durchmischt / 30er Jahre & jünger 4 50er/60er Jahre 105 €/m² 5 6 70er Jahre 7 115 €/m² 8 9 80er Jahre 10 11 90er Jahre 12 130 €/m² 13 Neubaugebiet 14 140 €/m² 6 7 Warum in Gebiete? Datenschutzrechtlich > Hausbezogen schwierig Parzellenscharf > nicht Prognosefähig > zu Kleinräumig > zu viele Details benötigt > planerisch irrelevant Haus einzeln betrachten > auf Gebiet bezogen > Erfahrung > Dorfkern > bereits Ballungen erkennbar! Planerisch > Gebietsbezogen auch interessanter! BALLUNGEN >wo! Entstehungszeit > Neubaugebiet / Dorfkern,…. Bodenrichtwerten > m² Preise! Kombiniert > 14. Gebiete eingeteilt! Nochmal Tabellarisch

27 Prognose von Wohngebäudeleerständen
1 2 3 4 Komponenten der gebietsbezogenen Prognose Alter der ansässigen Bevölkerung Grundlage: Melderegister mit Geburtsjahren der Einwohner Identifizieren aller Haushalte, in denen bis zum Zieljahr (2020, 2030) keine Person unter 80 Jahre ist Fluktuationsbedingte Leerstände der gesamten Gemeinde Otterbach: 5 6 7 Komponenten für die Prognose nun: Alter der ansässigen Bevölkerung > MR Alle Haushalte > Zieljahr niemand unter 80 Jahre wohnt 80 weil > durchschn. Lebenserwartung in D erreicht! > davon ausgehen, dass Person nicht mehr bewohnt (verstorben oder Seniorenheim…) Tabelle zeigt nun alle fluktuationsbedingten Leerstände > Aufgrund des Alters der Bewohner wieder Markt zugeführt Frage: Wieviele dieser Objekte werden nun weiter bewohnt/aufgefüllt? > wieviele tatsächlich leer? 2 Komponente: Anziehungskraft/Attraktivität der Gebiete… Leerstand 2020 Leerstand 2030 137 206

28 Prognose von Wohngebäudeleerständen
1 2 3 4 Komponenten der gebietsbezogenen Prognose Attraktivität der abgegrenzten Gebiete Schätzung der Fähigkeit des Gebietes, neue Bewohner anzuziehen Indikatoren Entstehungszeit des Wohngebietes Bodenrichtwert Bauweise Grundstücksgrößen Lärm und Emissionen Sonstige Einrichtungen Einteilung in Attraktivitätsstufen 5 6 7 Attraktivität der Gebiete > neue Bewohner anzuziehen geschätzt Indikatoren Entstehungszeit des Wohngebietes Bodenrichtwert Bauweise Grundstücksgrößen Lärm und Emissionen (lage an stark befahrener Straße) Sonstige Einrichtungen (Schulen, Kindergärten, täglicher Bedarf….) 4 Attraktivitätsstufen Attraktiv Mäßig attraktiv Tendenziell attraktiv Unattraktiv Als Beispiel > Tabelle! Attraktive Gebiete Mäßig attraktive Gebiete Tendenziell unattraktive Gebiete Unattraktive Gebiete

29 Prognose von Wohngebäudeleerständen
1 2 3 4 Attraktivitätsstufen 5 6 Entstehungs-zeit Bodenricht-wert Bauweise Grundstücks-größe Lärm/ Emissionen Sonstige Einrichtungen Attraktive Gebiete 0 – 10 % Wahrscheinlichkeit für bleibenden Leerstand Gebiet 14 Neubaugebiet 140 €/m² Offen Groß Gering Keine Gebiet 13 115 €/m² Mittel Lebensmittel-einzelhandel Mäßig attraktive Gebiete 20 – 40 % Wahrscheinlichkeit für bleibenden Leerstand Gebiet 9 80er Offen, z.T. aber dicht Sportplatz Gebiet 7 70er Gebiet 6 105 €/m² Dicht, Reihen-häuser Gebiet 4 50er/60er Mittel bis Klein Mittel/ Gering Grundschule, Altenheim, Kindergarten, Diakonisches Werk, Jugendzentrale 7 Attraktivitätsstufen Beispiel: Attraktive Gebiete Mäßig attraktive Gebiete Alle Indikatoren zusammengefasst / mit Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeit > Spannweite > 20-40% > Wie aber nun hieraus konkret die Werte berechnet > Beispielrechnung für Gebiet 6

30 Prognose von Wohngebäudeleerständen
1 2 3 4 Berechnung der prognostizierten Leerstände Beispielrechnung für Gebiet 6 (40 Gebäude) Leerstandsquote 2009: 2,5% (1 Leerstand) Mäßig attraktiv Wahrscheinlichkeit für Leerstand: 20-40% 5 6 7 Min. Leerstand Leerstand 2009: 1 + Flukt. Leerstand 2020: 7 * 20% 2 Spannweite: 5 – 10 % Mittelwert: 3 (7,5 %) Leerstand 2020 Max. Leerstand Leerstand 2009: 1 + Flukt. Leerstand 2020: 7 * 40% 4 Gebiet 6 = 40 Gebäude (mäßig attraktiv, % Wahrscheinlichkeit) 2009: Leerstandsquote: 2,5 % Unt. In min.+max. Leerstand:> Spannweite Minimalen Leerstand: Leerstand 2009: 1 Flukt (Objekte > 80 Jährige) > 7 Mulitpliz. > 0,2 (20%) Wahrscheinlichkeit 2 Leerstände Maximalen Leerstand: ähnlich aber 40% 4 Leerstände Leerstand 2020: Spannweite zwoischen 5-10 % Leerstand Mittelwert 3 Leerstände (7,5 %) > Für jedes Gebiet!

31 Prognose von Wohngebäudeleerständen
1 2 3 4 Endergebnis der gebietsbezogenen Prognose Für die gesamte Ortsgemeinde Otterbach 5 6 7 Leerstand 2009 Leerstand 2020 Leerstand 2030 Spannweite - 6,5 – 7,6 % 7,8 – 11,0 % Strukturelle Leerstände 24 87 117 Leerstandsquote 1,9 % 7,0 % 9,5 % Endergebnis der Prognose für gesamte Gemeinde Otterbach > X In der Arbeit > nach Gebieten differenziert > David gleich ausführlich darstellen Zuvor: KURZ > 2. Prognose > Kontrollprognose > überprüfen der Gebietsbezogenen

32 Prognose von Wohngebäudeleerständen
1 2 3 4 Kontrollprognose Ziel: Überprüfung der gebietsbezogenen Prognose Einflussfaktoren: Bevölkerungsentwicklung Entwicklung der Haushaltsstrukturen 5 6 7 Berechnung über Bevölkerungsentwicklung / Entwicklung Haushaltsstrukturen Ausgangsbasis: Leerstand 2009 KLICK (Akt. Bev. stand – Progn. Bevölkerungsentwicklung ) / Haushaltsstruktur multipliziert Wohngebäude/Wohnungen (nur Wohngeb.) Die Daten hierfür: Bevölkerungszahl und Prognose aus der Amtlichen Statistik Haushaltsstruktur nicht auf Gemeindeebene > nächste Ebene > Landkreis Angaben zu Wohngebäuden/Wohnungen > Gemeindestatistiken Formel: Bev.(x) - Bev.(Prog.) Haushaltsstruktur Wohngebäude Wohnungen L(Prog.) = L (x) X Anteil leerwerdener Haushalte Nur Wohngebäude betrachten

33 Prognose von Wohngebäudeleerständen
1 2 3 4 Kontrollprognose Einsetzen aller Werte in die Formel L(2030) = 24 + [( ) / 1,97] x 0,69 = 174,26 Ergebnis: 5 6 7 Werte einsetzt > ERKLÄREN > 174,26 Leerstände Ohne Abschlag nicht vergleichbar Ergebnis: Kontrollprognose etwas höher > aber zeigt, dass Prognose nach Gebieten > realistisch sind Tendenz ähnlich >>> David wird nun einige Karten zeigen Leerstand 2020 Leerstand 2030 Prognose nach Gebieten 5,7 - 7,6 % 7, % Kontrollprognose 7,9 % 12,7 %

34 7. Umsetzung und Integration in die Planungspraxis
Einzelnen Komponenten dargestellt > ABER > wie in Praxis? > Monitoringsystem = Ziel! Welche Rolle kann System in der pl. Praxis?

35 Umsetzung und Integration in die Planungspraxis
1 2 3 4 5 Geoportal Rheinland-Pfalz 6 7 Kommunales GIS Monitoringsystem Prognose Erfassung Visualisierung Planerische Maßnahmen Kurz darstellen wie ein Praxiseinsatz denkbar wäre… (Umgesetzt, integriert) Grundbedingung >funkt. Und zweckmäßiges System stetige Aktualisierung, Erweiterung der Datenbasis > 3 Monate (empfehlenswert > Art d. Leerstands) > Erfassung… Prognose wird dadurch auch detailierter und genauer Monitoringsystem > nicht eigenständig > im Verbund zu sehen NUR Instrument zur Analyse/Prognose > keine plan. Maßnahme > nur Grundlage hierfür ebenfalls nur ein Add-on zu bestehenden Systemen > > Geoportal, komm. GIS > praktikabel (and. Informationen verknüpfen) stichpunkt geoportal: - ist eine internetplattform für Behörden/Kommunen - man kann damit geodaten für bürger, wirtschaft und verwaltung bereitstellen - dient zu Information und kommunikation --> Transparenz/Akzeptanz.... Erfahrungsaustausch (möglichweise vorbeugen von imageschäden) - es können unterschiedliche geodaten kombiniert werden Bezug zum vorgängerprojekt in altenglan (Baulücken + Leerstand können überlagert werden) kommunales GIS: - QuantumGIS ist auch für gemeinden uneingeschränkt nutzbar bzw. die von uns erstellten Dateien in QGIS sind acuh mit ArcGIS und anderen kompatibel - GIS ist fortschreibbar, denn polygone für häuser und masken zur informtaionseingabe sind bereits vorhanden

36 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Für weiterführende Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Weitere Informationen: leerstandsmonitoring.de Am Ende der Präsentation angelangt Vielen Dank für Aufm. Und das Interesse Für Fragen/Anregungen, etc. stehen wir, als gesamte Gruppe, gerne zur Verfügung Möchten uns nochmals bei unseren Betreuern (Streich, Spellerberg, Spannowsky) für gute Betreuung/Zusammenarbeit Kritisch und konstruktiv war BEDANKEN Einladen > kleinen Umtrunk mit kleinen Häppchen


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