Zusammenfassung
In der Stadtforschung und Stadtplanung fungiert die „Dichte“ als eines der wichtigsten Maße für die Beschreibung der baulichen Physis einer Stadt. Im Vergleich zu anderen Maßen – genannt seien beispielhaft die „Nutzungsmischung“, die „Polyzentralität“ oder die „Kompaktheit“ – erscheint die „Dichte“ auf den ersten Blick als objektiv ermittelbar und gut verständlich. Bei näherer Betrachtung handelt es sich jedoch um ein Konzept, das sich einer einfachen empirischen Ermittlung weitgehend entzieht. Bis heute gibt es kein international anerkanntes Dichtemaß und Dichteangaben für verschiedene Länder, Regionen und Städte sind in der Regel nicht oder nur eingeschränkt vergleichbar. In diesem Beitrag werden die analytischen Möglichkeiten neuer Geodatenanwendungen für eine objektive und transparente Ermittlung der baulichen und nutzungsbezogenen Dichte städtischer Siedlungsgebiete aufgezeigt. Eine Fallstudie für das Gebiet der Stadt Köln demonstriert an ausgewählten Themen die Einsatzmöglichkeiten kleinräumiger Dichtedaten.
Abstract
In urban research and planning, “density” is one of the most important measures to analyze a city’s structural morphology. Compared to other measures such as “neighborhood mix of uses”, “polycentricity” or “compactness”, density seems to be a rather objective and comprehensible choice. However, when having a closer look at it, it is a rather complex concept with different measurement options. There is no internationally accepted standard for the implementation of density or density measures that would allow for a robust comparison of different countries, regions or cities. This article deals with the analytical opportunities that new geodata options offer with regards to an objective and transparent measurement of cities’ structural and use-related densities. A case study for the city of Cologne demonstrates possible applications based on high-resolution and disaggregated density data.
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Notes
Vgl. http://www.staedtestatistik.de/kostat.html (17.01.2014).
Mit dem „Trägheitsnavigationssystem“ (Inertialem Navigationssystem (INS)) werden über Sensoren die Bewegungen von im Raum frei beweglichen Körpern gemessen.
Für eine genaue Beschreibung vgl. http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00310000002t000000 (20.01.2014).
Unter Dienstleistungsbereich sind folgende Wirtschaftsabschnitte gemäß der Klassifikation der Wirtschaftszweige (WZ) 2008 zu verstehen: J (Informationen und Kommunikation), K (Erbringung von Finanz- und Versicherungsdienstleistungen), L (Grundstücks- und Wohnungswesen), M (Erbringung von freiberuflichen, wissenschaftlichen und technischen Dienstleistungen), N (Erbringung von sonstigen wirtschaftlichen Dienstleistungen) und S (Erbringung von sonstigen Dienstleistungen). Auch hier werden lediglich die sozialversicherungspflichtig Beschäftigten (SVB) berücksichtigt, zusätzlich die geringfügig Beschäftigten. Diese gehen pauschal mit 20 % der Arbeitszeit eines Vollbeschäftigten in Abb. 6 ein, das heißt, die Werte repräsentieren Vollzeit-SVB plus 0,2 * geringfügig SVB.
Nachbarschaft wird hier als „queen contiguity of second order“ modelliert, das heißt, auch Nachbarn, die sich nur in einem Punkt berühren, sowie die ersten Nachbarn der Nachbarn werden berücksichtigt.
Die False Discovery Rate wurde gewählt, da zum einen eine positive räumliche Autokorrelation in den Daten vorliegt. Nach Anselin (1995: 95 f.) sind zum anderen die ‚klassische‘ Rate von 5 % zu wenig restriktiv und eine Family Wise Error Rate nach der von ihm zitierten Bonferroni und Šidák-Methode zu konservativ. Die False Discovery Rate ist dabei ein guter Kompromiss und zudem auch unter positiver räumlicher Abhängigkeit gültig (Benjamini/Yekutieli 2001: 1168)
LISA steht für „Local Indicators of Spatial Autocorrelation“.
Teilweise zusammengefasst bei gleichen Nutzungstypen mit unterschiedlichen Schreibweisen.
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Danksagung
Die Autoren bedanken sich bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die Finanzierung des Forschungsprojektes „Polyzentralität deutscher Stadtregionen“ mit dem Förderkennzeichen: TA 800/1-1 & SI 932/4-1. Darüber hinaus bedanken sich die Autoren bei Udo Lapschies vom Umwelt- und Verbraucherschutzamt der Stadt Köln und bei Ute Meurer der Bezirksregierung Köln für die Bereitstellung der Geodaten. Unser Dank gilt schließlich auch den Mitarbeitern im Amt für Stadtentwicklung und Statistik der Stadt Köln, die uns mit der Bereitstellung von kleinräumigen Bevölkerungsdaten sehr unterstützt haben sowie dem Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) für die Aggregation der Beschäftigtendaten.
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Fina, S., Krehl, A., Siedentop, S. et al. Dichter dran! Neue Möglichkeiten der Vernetzung von Geobasis-, Statistik- und Erdbeobachtungsdaten zur räumlichen Analyse und Visualisierung von Stadtstrukturen mit Dichteoberflächen und -profilen. Raumforsch Raumordn 72, 179–194 (2014). https://doi.org/10.1007/s13147-014-0279-6
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