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arcAKTUELL 4.2012 - Raumbezogene Aspekte gesellschaftlicher Fragen

S C H W E R P U N K T 25 Mit verorteten Einwohnermeldedaten zu passgenauen Planungsgrundlagen und aussagekräftigen Karten Aus dem Wunsch, Bevölkerungsstrukturen möglichst kleinräumig und im räumlichen Kontext analysieren zu können, ist das Projekt „Kleinräu- miges Monitoring“ entstanden. Und nach einer Pilotphase mit acht Kommunen war klar, dass hier ein ganz neues, flexibles und wertvolles Planungsinstrument geschaffen wurde, das jetzt allen 75 Mitgliedskom- munen des Regionalverbands FrankfurtRheinMain zur Verfügung steht. Grundlage sind die anonymisierten Einwohnermeldedaten mit Infor- mationen zur Demografie (Geburtsdatum und -ort, Geschlecht, Famili- enstand, Staatsangehörigkeit), zur derzeitigen Wohnung (Adresse, Ein- zugsdatum, Erst- oder Zweitwohnung) und zu zusätzlichen Wohnungen sowie zum Teil verschlüsselten Merkmalen. Das Satzformat wurde bereits so gewählt, dass durch zwei Programme des KOSIS-Verbunds1 (Kommunales Statistisches Informationssystem) weitere Aussagen abgeleitet und in den jeweiligen personenbezoge- nen Datensatz geschrieben werden können, zum Teil durch die oben genannten verschlüsselten Merkmale. Zum einen werden Personen Haushalten bzw. verschiedensten Haushaltstypen zugeordnet, zum Bei- spiel Haushalte in der Phase der Gründung, Alleinerziehende oder Ein- personenhaushalte. Zum anderen werden Migrationshintergründe ab- geleitet, auch wenn sie rein familiär sind. Dies bedeutet, dass Kinder ohne eigenen Migrationshintergrund den ihrer Eltern erhalten. Zur Be- arbeitung mit ArcGIS werden zwei Point-FeatureClasses erstellt. In der ersten wird für jeden einzelnen Einwohner ein Punkt mit allen verfüg- baren Informationen erzeugt, der in den meisten Fällen mithilfe der ALK-Gebäudeadressen direkt verortet werden kann. Daraus werden die Haushalte abgeleitet, die sich ebenfalls als Punkte in der zweiten Fea- tureClass wiederfinden. Beide werden in 100 x 100 Meter aufsummiert. Die erste Herausforderung, abgesehen von der Einhaltung der Daten- schutzbestimmungen bei der Datenverarbeitung und den Karteninhal- ten, lag nun darin, aus dieser enormen Informationsfülle sinnvoll aggre- gierte Indikatoren und lesbare Karten abzuleiten, um die Fantasie der Planer dahingehend anzuregen, diese neuen Möglichkeiten auch zu nutzen. Als erste reale Anwendung wurde eine innerstädtische Grünflä- che mit Spielplatz infrage gestellt. Durch einen 700-Meter-Umring um diese Fläche wurde ermittelt, wie viele Kinder in diesem fußläufigen Umkreis wohnen, außerdem wie viele Familien, bei denen eventuell noch mit Kindern zu rechnen ist, aber auch wie viele Senioren, für die dieses Grün leicht erreichbar ist. In der Karte wurden diese einzelnen Bevölkerungsgruppen als Dichtewolken dargestellt mit Angabe der ab- soluten Zahl. Natürlich wurde so auch der räumliche Bezug zu anderen Grünflächen und Spielplätzen deutlich. Die zweite Herausforderung stellte die Automatisierung der Datenaufbereitung und Kartenerstel- lung dar, nicht zuletzt im Hinblick auf eine jährliche Aktualisierung, und das für eventuell 75 Kommunen. Für die Daten- und Kartenautomatisierung kommt ArcPy zum Einsatz Die verschiedenen Indikatoren wie Einwohnerdichte, Zuzüge, Durch- schnittsalter und Altersklassen werden mit ArcPy, dem Site Package für Python, unter ArcGIS 10 automatisiert mit Werten belegt. Aus den Points werden direkt Dichtewolken berechnet oder im Raster absolute Werte und Prozente. Für das Geoprocessing kommen dabei verschie- dene Funktionen und Klassen aus dem ArcPy Site Package zum Einsatz. Dank des ArcPy Mapping Sub-Package, des neuen Kartenerstellungs- moduls, lässt sich die Erstellung der derzeitigen 15 Standardkarten pro Kommune dann tatsächlich fast auf Knopfdruck verwirklichen. Hierbei finden zahlreiche Funktionen und Klassen aus dem Sub-Package Ein- gang in das Skript. Die räumliche Ausdehnung der betreffenden Kom- mune bestimmt den jeweiligen Kartenmaßstab, der somit unter Verwen- dung des DataFrame-Objekts variabel auf unser DIN-A3-Kartenformat eingestellt wird. Die Symbolisierung des Karteninhalts erfolgt über einen SourceLayer, der unter Verwendung der Funktion arcpy.mapping. UpdateLayer() in einem separaten MXD liegt. Durch ihn werden die Sym- bolisierung und die Klassifizierung dem jeweiligen Datensatz themenab- hängig zugeordnet. Die Symbolisierung sieht bei Dichtewolken eine va- riable Low-high-Darstellung der Werte vor, die Raster werden unter anderem durch feste Prozentklassen identifiziert. Schwierigkeiten bereitet noch die Klassifizierungsmethode mit „Natural Breaks“ (Jenks), da hier leider keine automatische Anpassung an die eingehende Wertemenge erfolgt und man selbst Hand anlegen muss. Der nächste Patch wird dieses Problem voraussichtlich beheben.Über eine Kombination von Variablen mit der Funktion arcpy.mapping. ListLayoutElements(mxd, „TEXT_ELEMENT“) werden Karteninhalte wie Titel und Datumsangaben angesteuert. Das Verbandslogo wird mit arcpy.mapping.ListLayoutElements(mxd, „PICTURE_ELEMENT“) auf die Karte platziert und die Kartenlegende mit arcpy.mapping. ListLayoutElements(mxd, „LEGEND_ELEMENT“). Innerhalb der Funk- tion für die Legendenerstellung gab es mittlerweile mit ArcGIS Desk- top 10.0 SP 3 eine Verbesserung hinsichtlich der korrekten Ausführung der „Title Justification“. Über eine Toolbox, die das Skript einbindet, lassen sich über eine Aus- wahlfunktion die gewünschten Karten ansteuern. Die Kartenautomati- sierung durch Python-Scripting findet ihren Abschluss in der Erstellung von PDF-Dokumenten mit arcpy.mapping.PDFDocumentCreate, wobei ein appendPages alle 15 Karten-PDFs zu einem Mapbook bindet. Alles in allem ist ArcPy mit seinem weiten Einsatzspektrum eine große Hilfe bei der Bewältigung und der Aufbereitung solch großer Daten- massen. Reale Planungsfragen zeigen, dass mit diesem Instrument erste Antworten und Lösungsansätze pragmatisch gefunden und pla- kativ dargestellt werden können, sich der Einsatz demnach lohnt. Regionalverband FrankfurtRheinMain Sabine Benneter Andrea Lins www.region-frankfurt.de 1 http://www.staedtestatistik.de/kosis.html ++

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