GIS2 2012 Gruppe 9

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1 - Wo ist das Umlagerungspotential von MIV zu OeV hoch, wo tief?

Themeabeschrieb

Die Verkehrsmenge auf den Strassen steigt jährlich. Die Mobilitätsgesellschaft ist häufiger und auch über weitere Distanzen unterwegs als früher. Jede Person verursacht demnach eine gewisse Anzahl Fahrten & Wege. Die Anzahl dieser Fahrten & Wege ist stark abhängig von der Tätigkeit dieser Person. Aufgrund des Hektarrasters der Volkszählung und der Betriebszählung werden die Fahrten/ Wege pro Kopf hochgerechnet.Fahrten welche bereits durch den OeV abgedeckt sind werden dabei abgezogen. Gezählt werden somit nur die Fahrten welche durch das bestehende OeV - Angebot nicht oder nur teilweise abgedeckt sind.

Stakeholder

Wir bewerten das Thema aus der Sicht von Verkehrsplanern, welche im Auftrag der Region evaluieren muss, wo wieviele Fahrten erschlossen werden könnten.

Funktionsmodell

Gute Situationen zeichnen sich aus durch eine hohe Anzahl Fahrten & Wege welche nicht bereits durch den öV abgedeckt werden.

Folgende Faktoren beeinflussen das Bewertungsresultat in die eine oder andere Richtung:

• Bevölkerungsdichte (positiv summiert nach Fahrten)
• Arbeitsplätze nach Sektoren (positiv summiert nach Fahrten)
• Einzugsgebiet OeV Haltestellen (nach Erschliessungsqualität prozentual negativ summiert)

Repräsentationsmodell

Die relevanten Faktoren sind in folgenden Datengrundlagen abgebildet oder können aus diesen abgeleitet werden.

Faktor 1: OeV Potential Fahrten ohne OeV-Netz

• Bevölkerungsdichte (Fahrten pro Person)
• Arbeitsplätze nach Sektoren (Fahrten pro Person nach Sektor)

a) Bevölkerungsdichte (Karte)

1. Bewertungsüberlegungen: Je höher die Bevölkerungsdichte, desto höher die Bewertung.
2. Datengrundlage: CH BFS, VZ Volkszählung Wohnbevölkerung, 2008

b) Arbeitsplätze nach Sektoren (Karte)

1. Bewertungsüberlegungen: Je höher die Anzahl Arbeitsplätze, desto höher die Bewertung.
2. Datengrundlage: CH BFS, BZ Betriebszählung, Arbeitsplätze nach Sektoren, 2008

c) OeV Potential Fahrten ohne OeV - Netz (Karte)

1. Bewertungsüberlegungen: Je höher die Anzahl Fahrten pro Hektare, desto höher die Bwertung.
2. Datengrundlage: CH BFS, VZ Volkszählung Wohnbevölkerung, 2008, CH BFS, BZ Betriebszählung, Arbeitsplätze nach Sektoren, 2008

Faktor 2: Einzugsbereich öffentliche Haltestellen

• öV Haltestellten

(Einzugsgebiet Bahnhof, 300 Meter 100%, 500 Meter 80%) (Einzugsgebiet Bushaltestellen, 100 Meter 100%, 200 Meter 80%, 300 Meter 70%)

1. Bewertungsüberlegungen: Je grösser die Distanz zu den öffentlichen Haltestellen, desto höher ist die Bewertung.
2. Datengrundlage: Haltestellen OeV

Bewertung

• Fahrten/Wege pro Person Wohnbevölkerung: 3 abgeleitet vom Microzensus der Stadt Winterthur abzüglich eines angenommenen Binnenverkehrsaufkommen innerhalb der Hektare.

• Fahrten/Wege pro Person Sektor 1 (Landwirtschaft): 1 abgeleitet von der Anzahl der Verkaufsstellen auf Bauernhöfen - Kundenfahrten von Ausserhalb der Hektare - Schätzung anhand Agrarbericht des Bundes.

• Fahrten/Wege pro Person Sektor 2 (Verarbeitende Industrie): 2,5 (abgeleitet von der Dichte an Verpflegungsmöglichkeiten nähe Betriebe - Annahme: hat ein Betrieb eine Kantine oder nahe gelegene Verpflegungsmöglichkeiten, so ist am Mittag ein geringes Fahrtenpotential zu erwarten - daraus ergibt sich vorallem die An- und Wegfahrt zu den Spitzenstunden)

• Fahrten Wege pro Person Sektor 3 (Dienstleistungen): 4 (der Sektor Dienstleistung erzeugt zusätzliche Kundenfahrten, diese sind bei dieser Annahme mit berücksichtigt)

Übersicht der Grundlagedaten [1] Präsentation des Datenmodells [2]

Auswertung

Faktorkombination: Gewichtung und Überlagerung Die Schnittmenge des Farhtenpotential (ohne OeV - Netz) mit dem Einzugsgebiet OeV ergibt uns das zusätzliche Potential für den öV.

2 - Entwicklungsvisionen für die Region Winterthur

Grundlagen

Folgende Grundlagen wurden zur Bewertung beigezogen:

• Bewertungen Übung 1 (in Models angewandt)
• GIS Browser Kanton ZH
• Google Earth
• ZH AWEL; «Oekomorphologie_Fliesgewaesser_L»

Model

Wohnen

• Model 1: Siedlungsverdichtung
• Gewichtung: Wohnverdichtung > 4 & Erschliessungsqualität > 4 & Versorgungsdichte > 3

• Model 2: Wohngebiet Hoch
• Gewichtung: Erschliessungsqualität > 4 & Versorgungsdichte > 3 & Potential Oekologische Entwicklung < 2 & Risiko Verarmung < 4
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

• Model 3: Wohngebiet mittel
• Gewichtung: Erschliessungsqualität > 3 & Versorgungsdichte > 2 & Potential Oekologische Entwicklung < 3 & Risiko Verarmung < 3
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

• Model 4: Wohngebiet niedrig
• Gewichtung: Erschliessungsqualität > 2 & Versorgungsdichte > 2 & Potential Oekologische Entwicklung < 3 & Risiko Verarmung < 2
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

Überlegung: weniger Leute (geringe Dichte) = weniger Erschliessung, Weniger Leute = weniger Versorgung >>> da weniger Leute weniger Mobilität verursachen. Teuerer Wohnraum = höhere Ansprüche >>> da Privatinvestition

Für «elitäres Wohnen» wurden keine Flächen Ausgeschieden, da dies nicht unserer raumplanerischen Ethik entspricht!

Arbeit und Dienstleistungen

• Model 5: Industrie
• Gewichtung: Landschaftsbasierende Erholung < 2 & Verdichtungspotential Wohnen < 3 & ökologisches Entwicklungspotential < 2 & Primärproduktion < 3 & Erschliessungsgrad OeV > 2
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

• Model 6: Einkaufzentrum
• Gewichtung: Publikumsintensive Anlagen > 4 & Erschliessungsgrad OeV > 3 & Primärproduktion < 3 & landschaftsbasierende Erholung < 3
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

• Model 7: Forschungszentrum
• Gewichtung: Publikumsintensive Anlagen > 3 & Erschliessungsgrad OeV > 3 & Primärproduktion < 3 & landschaftsbasierende Erholung < 3
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

Ver- und Entsorgung

• Model 7: Deponie, (Karte Primärproduktion)
• Gewichtung: Risiko für Verarmung > 3 & Versorgungsdichte < 2 & ökologische Entwicklungspotentiale < 2 & Landschaftsbasierte Erholung < 3 & Umlagerungspotential OeV < 2
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

• Model 8: Holz/Biogas Kraftwerk
• Gewichtung: Risiko für Verarmung > 3 & ökologische Entwicklungspotentiale < 2 & Landschaftsbasierte Erholung < 3 & Umlagerungspotential OeV < 3 & potential Primärproduktion < 3
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

Erholung

• Model 9: Allgemeine Erholungsgebiete (Parks, Picknik, Baden, etc.)
• Gewichtung: Erholungsversorgung > 3 & landschaftsbasierende Erholung > 3
• um ein grosses Zusammenhängendes Gebiet auszuscheiden wurde die eine Fläche über den Grenzraum von 3 Gemeinden gelegt

• Model 10: Sportplatz (Fussball/Tennis/etc)
• Gewichtung: Naherholungsversorgung < 3 & Erschliessungsqualität > 1
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

• Model 11: Golfplatz
• Gewichtung: Potential Oekologische Entwicklung < 4 & Erschliessungsqualität > 1 & Attraktivität Siedlungsbasierende Erholung > 2
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

Natur- und Landschaft

• Model 12: Neue Naturschutz-Biotopflächen
• Gewichtung: Potential Oekologische Entwicklung > 3
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

• Model 13: Ausdolung und/oder Bachvitalisierung
• Gewichtung: Potential Oekologische Entwicklung > 3 & potential für landschaftsbasierende Erholung > 2
• die entstandenen Flächen wurden mit den eingedohlten Wasserläufen, respektive der ökomorphologischen Bewertung der Fliesgewässer (Verbauungen der Gewässersohle, Verbauung des Böschungsfusses r/l) verschnitten >>> Einfluss hatte auch die Nähe zu den festgelegten Naherholungsgebieten respektive Naturschutzgebieten

• Model 14: Fördergebiete für Landschaftsqualität Landwirtschaft
• Gewichtung: Potential Primärproduktion > 3 & ökologisches Entwicklungspotential < 3
• die ermittelten Flächen wurden mit dem Orthofoto abgeglichen und dann ausgewählt

Resultat

3 - Wirkungsanalysen

Zusammenfassung

In der dritte Übung werden alle Planungen mit dem eigenen Bewertungs- und Wirkungsmodell getestet und bewertet. Je besser die einzelnen Planungen mit dem Bewertungs- und Mitwirkungsmodell übereinstimmen, desto grösser die Punkteanzahl.

Erklärung

Die Schwierigkeit dieser Wirkungsmatrix ist es, dass keine Werte mit "no Data" eingefügt werden können. Ein Vergleich der Daten ist somit nur bedingt möglich. Grundsätzlich müsste das Gebiet weiter in funktionale Räume unterteilt werden. In diesen Teilräumen könnten dann wiederum sehr konkrete Aussagen über die Qualität der Planung gemacht werden.

Wirkungsmatrix

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Da eine Bewertung mit "NoData" nicht möglich war, wurden diese Werte auf Null gesetzt. Diese Massnahme verfälscht die Auswertung.

Auswirkungen auf Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 1 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 2 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 3 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 4 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 5 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 6 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 7 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 8 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 9 auf das Modell 9

Auswirkungen von Plan Plan 10 auf das Modell 9

Fazit

Nach Punktebwertung liegen die Graftiken 1, 2 und 8 auf den vorderen Rängen. Auf Grund unserer "0" Bewertung, kann jedoch keine abschliessende Beurteilung erfolgen. In einem weiteren Schritt müsste diese "0" nach Siedlungsgebiet bewertet werden. Die erzeugte Matrix kann folglich nur zu den Gebieten für die öV-Aufwertung und öV-Haltestellen relevante und richtige Aussagen machen.

Optimierungspotential

SWOT Analyse

Was ist?	Was könnte?
Stärken: Das Modell mach für sich selbst klare und nachvollziehbare Aussagen	Chancen: Gute Grundlage für eine weitere Ausarbeitung einer Netzanalyse OeV Gute Basis für eine Weiterentwicklung des Models
Schwächen: Das Modell macht für diese Aufgabenstellung nur bedingt Aussagen, welche anhand von funktionalen Räumen noch einmal reflektiert werden müssten Komplexes Modell >>> ein relativ aufwendiges Modell für eine einfache Aussage Die Anwendung für die in Übung 3 geforderte Aufgabenstellung war nicht optimal. Sehr fachspezifische Aussage OeV Einzugsgebiete sindnicht nach cost-distance auf dem Wegnetz (TLM 3d) gerechnet. Die Genauigkeiten der Volkszählungs- und Betriebszählungsdaten sind mit Vorsicht zu geniessen	Gefahren: Modell kann nur für gleichartige Räume (Bsp. urban/ländlich) angewendet werden Es müssten noch weitere Faktoren wie Linienführung OeV. Attraktoren und Publikumsintensive Anlagen etc. einflissen, respektive die bereits voillständig erschlossenen Gebiete mit einem Absolutwert (z.B. 100) versetzt werden, um eine gewichtige Aussage über das wirkliche Potential zu machen Falscher Einsatz des Ergebnisses >>> wenn z.B. davon ausgegangen wird, dass in allen hochbewerteten Räumen eine neue Haltestelle gebaut werden sollte

• Eine Weiterentwicklung des Models mittels Einbezug der Nähe zu einer ÖV Linie, dem Wegnetz und bei den hoch bewerteten Gebieten einen Bezug zu den angrenzenden Hektaren (Potential zusammenfügen) könnte zu einer genaueren Aussage führen.