GIS2 2012 Gruppe 8

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Wo ist das Risiko für Verarumung hoch , wo tief?

Die Wohnstandortwahl der Bevölkerung ist stark von deren finanziellen Mitteln abhängig. In exklusiven Wohnlagen ist das Risiko zu verarmen eher gering, da an solchen Wohnlagen tendenziell ein höherer Wohlstand anzutreffen ist. Ob eine Wohnlage als exklusiv gilt, ist von verschiedenen Faktoren abhängig. Zu diesem Zweck wurde ein Modell erstellt um die Zusammenhänge zu bewerten. Das Ergäbnis wurde abschliessend in einer Risikokarte dargestellt.

Funktionsmodell

Ideensammlung

Grundlage für die Ausarbeitung der relevanten Faktoren.


  • Einzugsbereich Bildungsstätten [ + ]
  • Grundversorgung [ + ]
  • ÖV-Erschliessung [ + ]
  • Arbeitsplätze (Dichte) [ + ]
  • Attraktivität und Wohnqualität [ + ]
  • Erreichbarkeit (Zentrum) [ + ]
  • Nähe zu Grünflächen [ + ]


  • Strassennähe (Luft: CO2, Nox und PM10/Lärm: ESI, ESII, ESIII und Lärmkataster) [ - ]
  • Fluglärm [ - ]
  • Bausubstanz -> Alter [ - ]
  • Landpreis (Sonne/Schatten) [ - ]
  • Einwohnerdichte (Rasterdaten) [ - ]

Übergeordnete Faktoren und Teilfaktoren

Übergeordnete Faktoren

Folgende übergeordnete Faktoren beeinflussen das Verarmungsrisiko:


Ft grafik new.png

Teilfaktoren

Das Verarmungsrisiko wird durch positive [ + ], negative [ - ] und neutrale [ -+ ] Teilfaktoren beeinflusst. Durchgestrichene Teilfaktoren (z.B. Seesicht) sind nicht Bestandteil der vorliegenden Risikoberechnung, da die Datengrundlagen nicht vorhanden waren oder die Teilfaktoren kaum einen Einfluss auf das Verarmungsrisiko besitzen oder in anderen Teilfaktoren berücksichtigt werden.


Topographische Lage

  • Hangneigung [ + ]
  • Besonnung [ + ]
  • Seesicht [ + ]
  • Bergsicht [ - ]


Mikroerreichbarkeit

  • Nähe zu Bus-Haltestelle [ + ]
  • Nähe zu S-Bahn-Haltestelle [ + ]
  • Nähe zu Autobahnauffahrt [ + ]


Makroerreichbarkeit

  • Arbeitsplatzerreichbarkeits-Index


Lärm- und Schadstoffimmissionen

  • Fluglärm [ - ]
  • Strassenlärm [ - ]
  • Bahnlärm [ - ]
  • NOx-Immissionen [ - ]
  • Nähe zu Hochspannungsleitungen [ - ]


Vorhandene Wohnungen

  • Wohnfläche [ -+ ]
  • Anzahl Zimmer [ -+ ]


Bebauungsdichte

  • Grünflächen [ + ]
  • Gebäudehöhen [ -+ ]
  • Bevölkerungsdichte [ - ]


Erreichbarkeit von institutionellen Dienstleistungen

  • Nähe zu Einkaufszentrum [ + ]
  • Nähe zu Kindergarten/Schulen [ + ]
  • Nähe zu Kinderkrippe [ + ]

Repräsentationsmodell

Bewertung Faktoren

Hangneigung

  • Bewertungsüberlegungen: Je steiler das Gelände, desto besser ist die Bewertung.
Wohnlagen am steileren Gelände ist meistens exklusiver und teurer. Durch die abnehmende Steilheit wird die Aussicht versperrt und die Beschattung durch Nachbarbauten nimmt zu.
  • Datengrundlage: RASTERDATEN, SWISSTOPO_DHM25

Besonnung

  • Bewertungsüberlegungen: Je südlicher die Hänge ausgerichtet sind, desto besser ist die Bewertung.
Wohnlagen an Südhängen sind sehr attraktiv, da die Sonnenscheindauer sehr hoch ist. Wohnlagen an Nordhängen besitzen kaum direkte Sonneneinstrahlungen und sind darum schlechter zu bewerten.
  • Datengrundlage: RASTERDATEN, SWISSTOPO_DHM25

Nähe zu Bus-Haltestelle

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner die Distanz zu den Bus-Haltestellen, desto besser ist die Bewertung. In der Bewertung wird die Bedienhäufitgkeit (Fahrplantakt) der Haltestelle nicht berücksichtigt.
  • Datengrundlage: ZH_VERKEHR, OEV_HALTESTELLEN_P, 4
4 = Bushaltestellen

Nähe zu S-Bahn-Haltestelle

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner die Distanz zu den S-Bahn-Haltestellen, desto besser ist die Bewertung. In der Bewertung wird die Bedienhäufitgkeit (Fahrplantakt) der Haltestelle nicht berücksichtigt.
  • Datengrundlage: ZH_VERKEHR, OEV_HALTESTELLEN_P, 3
3 = Bahnhaltestellen

Strassenlärm

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner der Strassenlärm, desto besser ist die Bewertung.
  • Datengrundlage: RASTERDATEN, LAERM_STR_TAG

Bahnlärm

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner der Bahnlärm, desto besser ist die Bewertung.
  • Datengrundlage: RASTERDATEN, LAERM_BAHN_TAG

NOx-Immissionen

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner die NOx-Belastung, desto besser ist die Bewertung.
  • Datengrundlage: ZH_AWEL, IMMISSION_NOX_2010_F

Nähe zu Hochspannungsleitungen

  • Bewertungsüberlegungen: Je grösser die Distanz zu den Hochspannungsleitungen, desto besser ist die Bewertung.
  • Datengrundlage: CH_SWISSTOPO_VEC25, V25_EINZELOBJEKTE_L, "OBJECTVAL" = 'HSP_Ltg'
HSP_Ltg = Hochspannungsleitung

Nähe zu Grünflächen

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner die Distanz zu den Grünflächen, desto besser ist die Bewertung.
  • Datengrundlage: RASTERDATEN, BFS_AREALSTAT_85_97, ("areal97" <= 11) OR ("areal97" = 21)
1 = Geschlossener Wald
2 = Aufgelöster Wald
3 = Gebüschwald
4 = Gehölz
5 = Rebbau
6 = Obstbau
7 = Gartenbau
8 = Wies- und Ackerland
9 = Heimweiden
10 = Maiensässe, Heualpen, Bergwiesen
11 = Alp- und Juraweiden
21 = Erholungs- und Grünanlagen

Bevölkerungsdichte

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner die Bevölkerungsdichte, desto besser die Bewertung.
  • Datengrundlage: CH_BFS, VZ2000_VIEW1, p00btot
p00btot = Wohnbevölkerung mit wirtschaftlichen Wohnsitz 2000, Total

Nähe zu Einkaufszentren

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner die Distanz zu den Einkaufszentren, desto besser ist die Bewertung.
  • Datengrundlage: CH_BFS, BZ2008_P_CODE_UNT_P_DS_3, "b0808471101" (=Verbrauchermärkte) OR "b0808471102" (=Grosse Supermärkte) OR "b088471103" (=Kleine Supermärkte)
"b0808471101" = Verbrauchermärkte
"b0808471102" = Grosse Supermärkte
"b0808471103" = Kleine Supermärkte

Nähe zu Kindergarten/Schulen

  • Bewertungsüberlegungen: Je kleiner die Distanz zu den Schulen, desto besser ist die Bewertung.
  • Datengrundlage: CH_BFS, BZ2008_P_CODE_UNT_P_DS_4, "b0808851000" OR "b0808852001" OR "b0808852002" OR "b0808852003" OR "b0808853101"
"b0808851000" = Kindergärten und Vorschulen
"b0808852001" = Primarschulen
"b0808852002" = Sonderschulen
"b0808852003" = Obligatorische Schulen A. n. g.
"b0808853101" = Bezirks-, Sekundar-, Realschulen, Oberstufen der Primarschulen

Gewichtung Faktoren

Gewichtung Armut final.png

Risikokarte für Verarmung

Alternativer Text
Risikokarte Verarmung, M: 1:70'000