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 aber an bundesweit verfügbaren, intrakommunalen, statistischen Daten ist 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. Die Voraussetzung für hochwertige Small Area Methoden.

Dank EU-weiten Bestrebungen, amtliche Geodaten „für alle“ zugänglich zu machen, konnte infas 360 erstmals bundesweit ein solches durchgängiges postalisch-amtliches Gliederungssystem (PAGS) 2014 implementieren, was jährlich erneuert und verbessert wird. Zentrale Bausteine unterhalb der Gemeinde stellen 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 amtliche Daten soweit verfügbar auf allen Ebenen gesammelt, um diese für sog. Small Area Schätzungen einzusetzen.

Zentraler Raum-und Datenbaustein stellen dabei die amtlichen Gebäudeadressen dar, die mit den amtlichen 3D-Gebäudedaten (LOD1) verschnitten werden. Daraus resultiert wiederum eine amtliche Gebäudedatenbank mit zahlreichen Basismerkmalen (z. B. Gebäudegrundfläche, Höhe, Volumen, Wohnfläche, Gebäudetyp, Gebäudenutzung etc.), 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 weitere Daten auf den jeweiligen 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

 

 

Mutter aller Potenzialdaten: Adressen in Gebäuden mit Einwohner- und Haushaltszahlen

infas 360 gewinnt ein weiteres Bundesinstitut für die Nutzung ihrer Adresssubstanz mit den dazugehörigen Einwohner- und Haushaltszahlen.

Das Bundesamt für Kartographie, kurz BKG, führt amtliche Geodaten und die aller 16 Bundesländer sowie Daten von Drittanbietern zusammen, vereinheitlicht sie, bereitet sie auf und stellt sie digital als zentrales Dienstleistungszentrum anderen Bundesinstituten zur Verfügung.

Ab sofort zählt dazu auch die Mutter aller Potenzialdaten – wie sie im Geomarketing gerne bezeichnet wird – nämlich alle aktuellen postalischen Adressen für alle Gebäude in Deutschland sowie alle darin bekannten Einwohner- und Haushaltszahlen.

Die Daten werden deshalb so genannt, weil sie Ausgangspunkt unzähliger weiterer Datenberechnungen darstellen. So zum Beispiel ist der Adressbestand DER postalische Referenzbestand für Deutschland. Er wird gespeist aus den Quellen der Ämter, Deutscher Post und Deutscher Telekom und in einem aufwendigen, fortlaufenden Pflegeprozess recherchiert und konsolidiert.

Über die Einwohner- und Haushaltszahlen werden entweder auf Einzeladressebene (z.B. Anzahl erreichter Personen in einem beliebigen Einzugsgebiet) oder als Aggregat pro frei definiertem Gebiet weitere Basiskennziffern abgleitet (z.B. Versorgungsgrade). Jüngst halten diese Kennziffern sogar Einzug in sog. Mikrosimulationen, mit denen u.a. Stichprobenziehungen optimiert werden. Für Small Area Methoden bilden sie die Basis für nahezu alle weiteren sozio-demographischen Variablen auf Gebäudeebene wie z.B.

  • Altersstruktur
  • Dominierendes Alter
  • Verfügbares Einkommen in Klassen
  • Haushaltsstruktur
  • Ausländeranteil und Migration (auf Blockebene)
  • Konsumaffinitäten
  • Gebäudenutzung
  • usw.

Sollten Sie weitere Fragen zum postalischen Referenzbestand und/oder den Einwohner-/Haushaltszahlen haben, dann kontaktieren Sie uns einfach unter Consulting@infas360.de

Infektions-Hotspot in Verl: Wohnen auf engstem Raum bei sehr hohem Ausländeranteil.

Was Gebäudedaten und Mikrogeographie über die in Quarantäne gesetzten Wohnhäuser im Arbeiterviertel von Verl noch verraten

Seit ein paar Tagen ist der Stadtteil Sürenheide in Verl bei Gütersloh in aller Munde. Wurden doch genau dort im Zuge der neu festgestellten Coronainfektionen von über 1.500 Mitarbeitern (Stand 23.6.2020) der Firma Tönnies rund 670 Menschen unter Quarantäne gesetzt.

Laut Presse geht es dabei um mehrere Wohngebäude im Zollenhausweg 1-29, der Grillenstraße 1-5 und 46-48 (50) sowie der Libellenstr. 39-41, übersichtlich dargestellt im dem Artikel „Arbeiterviertel in Verl abgeperrt„.

Über die postalischen Adressen können zu den jeweiligen Wohnblocks zahlreiche Zusatzinformationen aus der Gebäudedatenbank CASA von infas 360 abgefragt werden. Die CASA-Datenbank wird auf Basis aller amtlich verfügbaren Daten entwickelt und mit weiteren Geo- und Wirtschaftsdaten kombiniert, um möglichst tiefgreifende Insights zu jedem der rund 22,5 Mio. Gebäude in Deutschland zu ermöglichen (Whitepaper zu den Basisdaten). Eine erste Erkenntnis: Von den in der Presse 670 betroffenen Personen wohnen laut CASA-Datenbank 683.

Ziehen wir weiterhin beispielhaft die Häuser des im Quarantänebereich liegenden Bereiches Grillenstr. 46-50 heran, so lässt sich erkennen, dass sich die identische Bebauung in der parallel verlaufenden Libellenstraße 1-5 wiederfindet – es handelt sich um eine Zwillingsbebauung. In beiden Bereichen reihen sich jeweils 3 weitere große Wohngebäude an, weshalb sie als „Mehrparteienhaus en Block“ klassifiziert sind. Dies ist einer von 15 Gebäudebasistypen der CASA-Datenbank auf Basis der amtlichen 3D-Daten. Den Daten lässt sich auch entnehmen, dass die Gebäude versetzt aneinander gereiht sind und mit 10, 18 und 23 Metern bzw. 3, 5 und 7 Etagen unterschiedliche Bauhöhen und Wohnkapazitäten aufweisen (siehe dazu auch das aktuelle Gebäudefoto von P. Menzel). Direkt anliegend befinden sich zahlreiche Garagen, was nicht verwundert, denn die ÖPNV-Anbindung ist hier relativ schlecht und die nächste Apotheke ist 1,8 km entfernt.

In den größten Gebäuden im Quarantänebereich, Grillenstr. 48-50 und Libellenstr. 1-3, wohnen laut Deutscher Post und Analyse von infas 360 offiziell jeweils rund 100 Einwohner in 21 Haushalten. Der Ausländeranteil liegt hier bei 84% und der Anteil der bis 18 Jährigen bei knapp 10%. Die mittlere Wohnfläche einer Wohneinheit liegt zwischen 66 und 80 qm und kostet (Kaufpreis) geschätzt zwischen 75.000 und 100.000 Euro. Das Haushaltsnettoeinkommen wird auf unter 1.000 Euro monatlich berechnet. Gewerbe im Haus sind nicht verzeichnet.

Insgesamt beinhaltet die CASA-Datenbank rund 1.000 Merkmale zu Gebäude- und Wohnumfeld. Von der Dachflächenausrichtung über den Gasanschluss und Straßentyp bis hin zum nächst gelegenen fachspezifischen Arzt oder der Entfernung zu Krankenhäusern mit Intesivbetten inkl. deren aktueller Auslastung mit und ohne Beatmungsgerät (siehe Lösung www.trackyourbed.com ).

Auch in den aktuellen Corona-Zeiten zeigt sich wieder einmal, wie unterschiedlich die lokale Ausprägung von Phänomenen wie dem Infektionsgeschehen sein kann. Um die Gründe dafür besser erkennen, verstehen und eine Entwicklung prognostizieren zu können, bedarf es einer mehrdimensionalen Datenverknüpfung, die so nur mit Geoinformationen möglich ist. Zur besseren Corona-Risikoabschätzung hat infas 360 in den vergangenen Wochen dafür eigens die Datenbank CORA entwickelt, die neben den aktuellsten Fallzahlen zahlreiche weitere Spezialdaten beinhaltet (siehe Blogbeitrag CORA: Bundesweite Datenbank zur Corona-Risikoabschätzung).

Ein weiterer Vorteil: Gebäudedaten und Daten auf Gebäudeebene stellen zunächst immer sachbezogene Informationen dar und sind somit keine personenbezogenen Daten (siehe datenschutzrechtlicher Hinweis)

Sollten Sie weitere Fragen zur CASA-Datenbank haben, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

 

 

Bundesämter setzen auf hausgenaue Einwohnerdaten der infas 360

(Copyright Foto: fotolia.com/Gerhard Seybert)

Wie viele Einwohner leben in einem Haus? Die Antwort darauf, eine Zahl, ist für nahezu alle Planungen eine wesentliche Kenngröße. Verbunden mit den hausgenauen Geokoordinaten der Landesvermessungsämter lassen sich so Fragestellungen beantworten wie z.B.: Wie viele Einwohner X (Summe) leben in einem Gebiet von Y (z.B. in einem bestimmten Lärmpegel, den der Straßenverkehr verursacht).

Im Geomarketing ist die hausgenaue Einwohnerzahl maßgeblich für alle zielgruppenrelevanten Produktabsatzplanungen, z.B. wie viele Einwohner leben im Einzugsgebiet der Filiale A oder B.

Aus diesem Grund legt infas 360 sehr viel Wert auf eine möglichst präzise Schätzung der Zahl. Denn: Die Einwohnerzahl je Haus ist amtlich nicht verfügbar. Sie muss berechnet werden. Dazu setzt infas 360 auf diverse amtliche wie private Quellen und analysiert diese mit nachweislich herausragendem Ergebnis. So gut, dass immer mehr Bundesämter wie z.B. die Bundesnetzagentur und das BBSR (Bundesinstitut für Bau-, Stadt und Raumforschung) die hausgenauen Einwohnerzahlen der infas 360 einsetzen.

Neben der Einwohnerzahl gehören die Anzahl der Haushalte und die Anzahl Gewerbe (nach Typen und Größe) je Gebäude zu den Müttern aller Basismerkmalen. In Summe verfügt die CASA Gebäudedatenbank über 100 weitere Merkmale wie Gebäudetyp, -nutzung, -höhe, -volumen, -alter usw.

Sie haben Fragen zu den Einwohnerzahlen und wie diese berechnet werden? Dann fragen Sie uns unter Consulting@infas360.de

 

 

 

Dafür brauchen Sie keinem mehr aufs Dach zu steigen! Ob Flachdach, Sattel- oder Walmdach – alle Dachformen für alle Häuser verfügbar.

(Copyright Foto: Open Data NRW)

Angenommen Sie sind Dachdecker und möchten wissen, welche Form das Dach eines Gebäudes hat, ohne zu der Adresse hinfahren zu müssen – und angenommen Sie möchten jetzt auch noch wissen, wieviel Quadratmeter Fläche dieses Dach hat, ohne auf das Dach steigen zu müssen – dann, ja dann könnte der neue Datensatz der infas 360 genau das richtige sein:

Dank der Open Data Initiative der Länder Berlin, Hamburg, NRW und Thüringen (weitere werden folgen) sind amtliche Daten als 3D-Gebäudedaten im Leven-of-Detail 2 (LoD2) frei verfügbar. Das bedeutet, dass nicht nur Gebäudehöhe zu einem Gebäude bekannt ist (Klötzchenmodell), sondern auch die Dachstrukturen und damit die Dachtypen geometrisch angegeben werden.

Abbildung 1: LoD2 am Beispiel Bonn am Stadthaus, Quelle: Open Data NRW. 

infas 360 bereitet diese Daten nun so auf, dass zu jeder Adresse die Dachform (Flach, Sattel-, Walm-, Zeltdach usw.) und die dazugehörende Dachfläche angegeben werden kann. Beispielhaft wird der o.g. Ausschnitt nachfolgend in Google Maps 3D dargestellt. Hier sieht man graphisch die Verbindung aus 3D-Gebäudedaten und Straßen (Adressen)

Abbildung 2: 3D-Gebäudedaten mit Adressen am Beispiel Bonner Stadthaus, Quelle: Google Maps. 

Damit jedoch nicht genug. Als Spezialist für Small Area Methoden verfügt das Bonner Big Data Unternehmen über moderne statistische Schätzmethoden, um die frei verfügbaren LoD2-Daten der 4 Bundesländer auf die restlichen 12 und damit die gesamte Bundesrepublik zu übertragen.

Sie wollen so z.B. wissen, wieviel Solarfläche in einer bestimmten Adresse in Frankfurt a. M. (Hessen) oder Hannover (Niedersachsen) installierbar wäre? Das lässt sich nun berechnen. Insgesamt für ca. 22 Mio. Gebäude mit einer Adresse und auch für weitere rund 23 Mio. Gebäude ohne postalischer Adresse (z.B. für eine Werkshalle in einem Industriegebiet). Kombiniert man diese Informationen mit der mikrogeographischen Datenbank CASA, die rund 700 weitere Merkmale beinhaltet, ergibt sich ein beliebiges „Gebäude-Tiefenprofil“.

Sie interessieren sich für 3D-Gebäudeinformationen? Dann kontaktieren Sie uns unter Consulting-Team unter Consulting@infas360.de