Nutzung innerstädtischer Covid19-Zonen für eine nachhaltige Niedriginzidenz

Durch räumliche Lokalisierung vorhandener Falldaten können innerstädtische Zonen nach Inzidenz und Risikofaktoren bewertet und klassifiziert werden. Als sogenannte Ampelkarten (rote, gelbe und grüne Zonen) in Dashboards bringen sie für Amt und Bürger die notwendige Transparenz ins Infektionsgeschehen, um unmittelbar und maßgeblich handeln zu können.

  1. Die Basis: Intrakommunale Zonen und deren Inzidenzbewertung

Im höchsten Maße zweckdienlich bei der räumlichen Unterteilung der Gemeinde in geographische Zonen ist die Nutzung der vorhandenen, intrakommunalen Gliederung auf Basis der flächendeckenden, amtlichen Siedlungsblöcke und Stadtviertel bzw. Ortsteile.

Auf dieser Basis kann jede Wohnadresse eindeutig einem amtlichen Siedlungsblock und damit einer Zone zugeordnet werden. Dieses bundesweit vorhandene Adressregister nach intrakommunalen Strukturen nennt sich auch postalisch-amtliches Gliederungssystem, kurz PAGS, wozu auch die notwendigen aktuellen Einwohnerzahlen sowie zahlreiche Strukturdaten vorliegen.

Durch eine DSGVO-konforme Verknüpfung, der sog. Geocodierung der Falldaten über die Adressen, können die Infektionsdaten sofort den entsprechenden Zonen zugeordnet werden. Im Ergebnis liegen so unmittelbar feinräumige, deutlich genauere Inzidenzwerte vor, nach denen die Zonen bewertet und klassifiziert werden können. Infektionscluster werden so sofort sichtbar.

Neben tagesaktueller und wöchentlicher Zonen-Inzidenzen können durch Nutzung weiterer mikrogeographischer Daten wie Gebäudetyp, -nutzung, Haushaltsgrößen, Migrationsanteile usw. geostatistisch Prognosewerte (Predicitve Risk Analytics) ermittelt werden. Diese dienen der zukünftigen Risikoeinschätzung und können auch außerhalb des Krisenstabs kommuniziert werden.

Im Ergebnis entsteht eine neuartige, intrakommunale Transparenz des aktuellen sowie zukünftigen Infektionsgeschehens auch für den Bürger, was die Chance zum antizipativen Verhalten und persönlichen Change- und Motivationsmanagement bietet.

2. Die Umsetzung: In wenigen Stunden zur Ampelkarte

Mit entsprechender Unterstützung der IT-Administration des Amts wird der für die Pandemiebekämpfung kostenlose PAGS-Coder installiert. Dieser ordnet in wenigen Minuten mehrere Tausend Fallzahlen den entsprechenden Zonen mittels Zuspielung aller vorhandenen Zonenschlüssel (Geoschlüssel) zu. Der kostenlose PAGS-Coder ist eine Servertechnologie, die lokal installiert wird und verfügt über zahlreiche, offene Schnittstellen, siehe auch http://89.31.1.14/PAGSCoder2020/ So wird u.a. gewährleistet, dass die Adressen innerhalb der Gemeinde verbleiben. Die Daten können danach sofort ausgewertet, klassifiziert und via Web dargestellt werden (Ampelkarte).

3. Ad-Hoc: Risikobewertung für eine nachhaltige Niedriginzidenzstrategie

Durch die offenen Schnittstellen des PAGS-Systems können neue Adressen dynamisch bzw. vollautomatisiert mit der jeweils aktuellen Zonen-Inzidenz angereichert werden. So kann beispielsweise eine Adress-Registrierung durch einen Besucher in einem Einkaufs-Shop sofort mit der zugehörigen Zonen-Inzidenz abgeglichen werden und folgernd ein unterschiedliches Einlassverfahren angewendet werden z.B. grün = Wochentest, rot = Tagestestung).

4. Fallbeispiel Köln

Auf der Webseite Corona-Virus in Köln – Entwicklung der Fallzahlen – Stadt Köln (stadt-koeln.de) findet man innerstädtische Angaben der Stadt Köln mit den Fallzahlen und aktiven Fällen zum Stichtag 16.3.2021 pro Stadtteil (86). Die unterschiedliche Verteilung auftretender Fälle (hier pro 100.000 Einwohner, Quelle infas 360) je Stadtteil (blaue Punkte) wird offensichtlich.

Hier die tabellarischen Daten dargestellt als Ampelkarte am Beispiel der aktiven Fälle pro 100.000 Einwohner je Stadtteil zum 16. März 2021.

Die Daten der Stadtteile können nun nach beliebigen Strukturmerkmalen wie z.B. Bebauung, Kaufkraft, Arbeitslosenrate, Fußgängerfrequenzen, Shopdichte, ÖPNV usw. ausgewertet werden. Auch eine feinräumigere Auswertung pro Siedlungsblock je Stadtteil wäre möglich.

 

Mikrogeographie auf amtlicher Basis: Die neue Dimension statistischer Daten

In der amtlichen Statistik liegen flächendeckende, aktuelle Daten fast ausschließlich nur bis auf Gemeindeebene (AGS8) vor. Der Bedarf an feinräumigeren, bundesweit verfügbaren intrakommunalen, statistischen Daten ist aber nach wie vor ungebrochen (Beispiel Breitbandausbau).

Die Herausforderung besteht nun darin, statistische Daten in feinräumigere Gebiete oder Orte (z.B. Hot-Spots), die unterhalb der Gemeinde liegen, schätzen zu können. Dafür wiederum wird ein einheitliches amtliches, intrakommunales Gliederungssystem benötigt, das auch die kleinste Raumebene, die postalische Adresse, miteinschließt. Das ist die Voraussetzung für den Einsatz des aktuell präzisesten Schätzverfahrens, der Small Area Methoden.

Dank EU-weiter Bestrebungen, amtliche Geodaten „für alle“ zugänglich zu machen, konnte infas 360 schon 2014 erstmals bundesweit ein solches durchgängiges postalisch-amtliches Gliederungssystem (PAGS) implementieren. Dieses wird seitdem jährlich erneuert, aktualisiert und verbessert. Zentrale Bausteine unterhalb der Gliederungsebene der Gemeinden stellen in PAGS die flächendeckenden Gemarkungen (amtliche Ortsteile, 2. Raumebene), die amtlichen Siedlungsblöcke (3. Raumebene) sowie die postalisch-amtlichen Gebäudeadressen (4. Raumebene) dar. Neben den amtlichen Geostrukturen werden aber auch weitere amtliche Marktdaten – soweit verfügbar – für alle Ebenen gesammelt. So können die Berechnungen mit den Small Area Methoden noch einmal verbessert werden.

Zentraler Raum-und Datenbaustein im PAGS sind die amtlichen Gebäudeadressen, die mit den amtlichen 3D-Gebäudedaten (LOD1) verschnitten werden. In der Summe stellen diese eine amtliche Gebäudedatenbank mit zahlreichen Basismerkmalen (z. B. Gebäudegrundfläche, Höhe, Volumen, Wohnfläche, Gebäudetyp, Gebäudenutzung etc.) dar, in der jede Adresse eindeutig einem jeweiligen Siedlungsblock zugeordnet ist, der wiederum eindeutig in einer Gemarkung liegt. Die amtlich-abgeleitete Gebäudedatenbank wird nun eingesetzt, um über geo-statistische Schätzverfahren Daten z. B. aus der amtlichen Statistik auf den jeweiligen feinen Zielebenen zu generieren (z.B. Einwohner- und Haushaltszahl auf Adressebene, Ausländeranteile auf Siedlungsblockebene usw.).

Siehe dazu auch den Vortrag

Small Statistical Areas – Potentiale mikrogeographischer Strukturen und Daten für Wirtschaft und Wissenschaft von Michael Herter, Geschäftsführer infas 360 GmbH, Lutum+Tappert GmbH,

gehalten auf dem 28. Wissenschaftlichen Kolloquium von DESTATIS
gemeinsam mit der Deutschen Statistischen Gesellschaft am 14. und 15. November 2019 in Bonn zum Thema: Potentiale und Anwendungen georeferenzierter Daten

 

 

Eine wichtige Kennziffer fehlt in der Pandemie: Die Infektionen pro Haushalt

Laut Destatis lebten in Deutschland 2019 rund 82,8 Mio. Menschen in 41,5 Mio. Haushalten. 21,2% davon sind Einpersonenhaushalte. 78,8% sind folglich Mehrpersonenhaushalte, z.B. Ehe- oder Lebensgemeinschaften mit oder ohne Kinder. In dieser Gruppe der Mehrpersonen-Haushalte beträgt die mittlere Haushaltsgröße etwa 2,7 Personen (vgl. nachfolgende Tabelle, Quelle Destatis).

Haushaltsgröße Haushalte Haushalts­mitglieder
1 000 % 1 000 %
Insgesamt 41 506 100,0 82 785 100,0
Einpersonen­haushalte 17 557 42,3 17 557 21,2
2 – Personen­haushalte 13 781 33,2 27 562 33,3
3 – Personen­haushalte 4 952 11,9 14 856 17,9
4 – Personen­haushalte 3 783 9,1 15 130 18,3
Haushalte mit 5 Personen und mehr 1 434 3,5 7 680 9,3

So weit der Durchschnitt für Deutschland. Für präzise Analysen, Planungen und Prognosen in Wirtschaft und Wissenschaft muss diese Kennziffer allerdings deutlich feinräumiger sein. Gerade die Haushaltsanzahl und -größen an bestimmten Orten sind häufig elementar für entsprechende Untersuchungen. Aus diesem Grund berechnet und aktualisiert infas 360 jedes Jahr für Bundesinstitute und Unternehmen in einem aufwendigen Verfahren die Anzahl der Haushalte und Einwohner sogar bis auf Einzelhausebene bzw. pro Adresse (ca. 20 Mio. Wohnadressen, Whitepaper Haushalte Datenbeschreibung Haushalte PAGS2020 (1)).

Deren Bedeutung belegt auch die aktuelle Corona-Krise. Schließlich kann man Presseberichten entnehmen, dass auch Großfamilien das Infektionsgeschehen treiben. Erstaunlicherweise aber werden Fälle nach Haushaltsanzahl oder -größe gar nicht ausgewiesen – obwohl sie dieses Phänomen doch verifizieren könnten. Die Frage lautet: Warum ist das so? Eine Nachfrage dazu beim Bonner Gesundheitsamt führte zur Antwort, dass „kurzfristige Auswertungen von komplexen Vorgängen derzeit nicht leistbar seien“.

Dabei könnte die Verwendung der Haushaltsgröße in der Coronakrise weitere wichtige Kennziffern liefern: Wird eine Person positiv auf Covid19 getestet und entsprechend eine Quarantäne verhängt, so betrifft das automatisch alle im selben Haushalt lebenden Personen. Auch diese werden dann getestet und fallen ggfs. auch unter die Quarantänemaßnahmen. Daraus ließe sich z. B. eine höchst interessante Kennziffer für die Pandemie ableiten: Das Verhältnis der Anzahl Positivtestungen zur Anzahl aller Testungen (= Anzahl der Haushaltsmitglieder). Eine weitere wichtige Kennziffer ergäbe sich aus der Anzahl der Covid19-Infizierten (Stand RKI 02.08.2020, 209.893) pro Haushalt bzw. Haushaltsgröße. Läge z. B. dieser Wert über dem anfangs zitierten Mittelwert von 2,7 Mitgliedern je Haushalt in Mehrpersonenhaushalten, dann hieße das, dass überdurchschnittlich viele Familien betroffen wären.

Sie haben weitere Fragen zu den Haushalten oder deren Größen, dann kontaktieren Sie einfach unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de 

Der neue business atlas: Bundesweit alle 50 Mio. amtlichen Gebäudedaten mit Zusatzinfos im günstigen Flattarif

alta4 und infas 360 arbeiten zukünftig noch enger zusammen. Den Anwender freut’s! Denn der neue business Atlas in der Version 1.3 hat standardmäßig bundesweit alle amtlichen 50 Mio. Gebäude mit den Hausumringen und den wichtigsten 10 Ausprägungen (sogar wahlweise buchbar) integriert. So z.B. der Gebäudetyp, das Gebäudealter oder die -höhe in Klassen. Auch einzigartige sozio-demographische Merkmale wie Haushalte, Einwohneranzahl, Alters- und Kaufkraftklassen, Kauf- oder Mietpreise sind enthalten; genauso wie Auszüge der umfassenden B2B-Datenbank mit Firmennamen, -größen  und Branchen.

Das Datenpaket auf 100% amtlicher Basis wartet mit einem unschlagbaren Preis-Leistungsverhältnis im Falttarif auf: Für 999 Euro p.a. kann man im business atlas z.B. sofort eine Einwohnerzahl hausgenau in jedem beliebigem Umkreis (auch Route) berechnen. Auch ein ideales Tool, um andere Daten damit zu vergleichen bzw. zu verifizieren, da strukturunabhängig.

Weitere Fragen zu Amtlichen Geodäten, Geomarketing und Systemen in der Cloud einfach an Consulting@infas360.de richten.