Wie gut ist ein Standort mit Bahn und Bus erschlossen?

Update August 2014: Die im Folgenden beschriebene flächenhafte Berechnungsmethode können Sie jetzt auch in ihren Projekten einsetzen: Unter walkalytics.com finden Sie unser weiterreichendes Angebot für fussgängergerechte Distanzen und darauf aufbauende Analyse. Auch weiterhin beantworten Stephan Heuel und ich gerne Ihre Fragen.

Vom Zirkel …

Die Erschliessung mit dem öffentlichen Verkehr ist in der Raumplanung und insbesondere bei der Wahl eines Standorts von grosser Bedeutung. Das Bundesamt für Raumentwicklung (ARE) hat im Jahr 2010 einen Grundlagenbericht veröffentlicht, der das Thema Erschliessung und Erreichbarkeit in der Schweiz untersucht. Ein wichtiges Instrument zur Operationalisierung der Erschliessung sind die sogenannten ÖV-Güteklassen: Zur Ermittlung dieser Güteklassen werden Haltestellen gemäss ihrer Fahrplanfrequenz kategorisiert und die Güteklasse in bestimmten Einzugsbereichen um die Haltestelle entsprechend festgelegt. Die Güteklassen beruhen auf der VSS Norm 640 290 und werden je nach Kanton oder Bund zum Teil unterschiedlich umgesetzt (eine neuere Norm (SN 640 281) existiert, wird aber noch kaum implementiert). Das ARE hat ihre Berechnungsmethode in einem PDF dokumentiert, der Kanton Zürich hat kürzlich seine Ergebnisse mit erweiterter Methodik im neuen GIS-Browser veröffentlicht:

ÖV-Güteklassen im Kanton Zürich

ÖV-Güteklassen im Kanton Zürich

 

Wenn man die Ergebnisse des Kantons Zürich und des ARE betrachtet, stellt man fest, dass die Erschliessung um die Haltestellen in konzentrischen Kreisflächen abgebildet wird. Diese Flächen bilden aber bei weitem nicht die wirkliche Fussgängermobilität ab: Fehlende Fusswege, Flüsse und Autobahnen entgehen diesen Analysen, sind aber für die tatsächliche Erschliessung „per pedes“ essentiell.

… zur tatsächlich zurückgelegten Distanz

Es geht aber auch genauer: Wir haben einen rasterbasierten Ansatz entwickelt, der es uns erlaubt, Fussgängermobilität flächendeckend zu modellieren. Für ein Beispiel wurde uns vom ARE ein Datensatz mit den Erschliessungskategorien (1-5) von ÖV-Haltestellen zur Verfügung gestellt (danke!). Wir haben uns bei der Berechnung auf fünfzig Haltestellen im Raum Bern-Ittigen beschränkt. Für die Ermittlung der ÖV-Güteklassen mit Distanzen gemäss ARE haben wir die Distanzen nicht – wie es die Methodik des ARE vorsieht – „mit dem Zirkel“ abgetragen, sondern als Fussgängerdistanzen mit unserem Ansatz modelliert. Den Vergleich der beiden Methoden sehen Sie in der folgenden Abbildung:

(Klicken zum Vergrössern) Vergleich zwischen ÖV-Güteklassen gemäss modellierter Fussgängerdistanz (links; Ansatz EBP) und gemäss Standard des Bundesamts für Raumentwicklung (ARE) (rechts). Die 50 in unserer Berechnung berücksichtigten Haltestellen sind mit ihrer Haltestellenkategorie (1: am besten erschlossen, 5: am schlechtesten erschlossen) eingezeichnet.
(Klicken zum Vergrössern) Vergleich zwischen ÖV-Güteklassen gemäss modellierter Fussgängerdistanz (links; Ansatz EBP) und gemäss Methode des Bundesamts für Raumentwicklung (ARE) (rechts). Die 50 in unserer Berechnung berücksichtigten Haltestellen sind mit ihrer Haltestellenkategorie (1: am besten erschlossen, 5: am schlechtesten erschlossen) eingezeichnet.

 

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GIS-Netzwerk im Zeitalter von Social Media

Geographie („Erdbeschreibung“) beschäftigt sich mit Raum. Spätestens seit Michael Hermanns und Heiri Leutholds Arbeiten (sotomo) ist aber klar, dass diese Räume nicht immer geographisch im Sinn von „physisch“ sein müssen: Wir können zum Beispiel auch Merkmals-Räume, topologische Räume (Netzwerke, wie zum Beispiel Strassennetze oder Entwässerungssyteme) oder virtuelle Räume analysieren. Letzteres habe ich mir in diesem Blogpost vorgenommen.

Stephan Heuel (@ping13) und ich (@rastrau) sind beide schon länger auf Twitter. Wir schätzen die schnelle, unkomplizierte Art von Twitter als Plattform zur Kommunikation und zum Austausch von Informationen. Wir beide verfolgen auch zahlreiche GIS-Blogs und Twitter ist die schnellere, interaktivere Ergänzung dazu. Erfreulicherweise sind immer mehr Kolleginnen und Kollegen aus der GIS-Welt auch auf Twitter vertreten. Ein systematischer Überblick fehlte (zumindest mir) aber. Das habe ich zum Anlass genommen, die meines Wissens erste

Vermessung der Schweizer GIS-Szene 2.0

vorzunehmen. Dazu habe ich aus der Schar der Leute, denen ich auf Twitter folge, eine Liste erstellt mit Schweizer Twitter-Accounts, die sich mit Themen rund um GIS, räumliche Analyse und Kartographie auseinandersetzen. Etwas angereichert habe ich die Leute, indem ich auf Twitter noch um weitere GIS-bezogene Accounts nachgefragt habe. So erhielt ich meine circa 35 sogenannten „seed users„, also Ausgangspunkte

Diese subjektive Auswahl erfüllte mein Ziel einer Vermessung der Schweizer GIS-Szene 2.0 aber natürlich noch nicht! Ich habe dann ausgehend von dieser Liste einen Ansatz umgesetzt, mir unbekannte Accounts mit denselben Eigenschaften zu entdecken: Unter Entlehnung von Know How aus einem privaten Projekt, habe ich für die seed users diejenigen Accounts ermittelt, denen sie folgen und die ihnen folgen. Alle so entdeckten neuen Twitter-Accounts, welche mindestens vier Beziehungen mit meiner Gruppe von seed users hatten, habe ich anschliessend manuell geprüft. „Vier Beziehungen“ heisst hier beispielsweise: ein bestimmter Account folgt zwei seed users und zwei seed users folgen ihm. Bei der Prüfung habe ich aufgrund des Standorts und der Beschreibung („Twitter Bio“) eines Accounts (und in Zweifelsfällen aufgrund abgesetzter Tweets) entschieden, ob er der Schweizer GIS-Szene 2.0 zugeordnet werden kann oder nicht. Nach der Prüfung hat sich die Anzahl auf immerhin 74 Schweizer-GIS-Accounts verdoppelt!

Erkenntnisse

Hintergrund der Twitter-Nutzerinnen und -Nutzer

Die erste Abbildung zeigt eine Wordcloud der Begriffe aus den „Twitter-Biographien“ der gefundenen GIS-Twitter-Nutzerinnen und -Nutzer. Die üblichen Verdächtigen – gis, geospatial, schweiz, geoinformation, developer, geographer, data, geomatik/géomatique – sind natürlich vertreten. Daneben ist auch die „Open“-Community enthalten mit open, openstreetmap, qgis.

CH-GIS-Szene: Twitter-Biographien

 

Wer folgt wem und wer bildet zusammen eine Community?

Die nächste Abbildung zeigt das Netzwerk, das die 74 Twitter-Nutzerinnen und -Nutzer zusammen aufspannen. Mit Software für die Analyse sozialer Netzwerke habe ich die Knoten Gruppen (Communities) zuweisen lassen. Die verwendete Methode hat eine Zufallskomponente, aber die meisten der hier gezeigten Gruppen bleiben ziemlich stabil bei wiederholter Berechnung.

Die Knoten sind zudem gemäss der Anzahl ihrer „Branchen-Follower“ skaliert. Das bedeutet, ich habe für die Skalierung nicht die Anzahl Gesamt-Follower benutzt, sondern die Anzahl Follower im unten abgebildeten Netzwerk. Ansonsten wären manche Accounts, zum Beispiel jener des Bundesamts für Statistik und des Bundesamts für Umwelt deutlich grösser.

CH-GIS-Szene: Anzahl Follower

Sprachgrenzen aufgehoben?

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