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Datenanalyse zu potentiellen Unterschieden im Trinkwasserbedarf verschiedener Siedlungsgebiete anhand siedlungsstruktureller Kennzahlen unter Verwendung eines automatisierten FME (Feature Manipulation Engine)-Prozesses

Kip, Frederik S. (2021):
Datenanalyse zu potentiellen Unterschieden im Trinkwasserbedarf verschiedener Siedlungsgebiete anhand siedlungsstruktureller Kennzahlen unter Verwendung eines automatisierten FME (Feature Manipulation Engine)-Prozesses. (Publisher's Version)
Darmstadt, Technische Universität Darmstadt, DOI: 10.26083/tuprints-00009063,
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Item Type: Master Thesis
Status: Publisher's Version
Title: Datenanalyse zu potentiellen Unterschieden im Trinkwasserbedarf verschiedener Siedlungsgebiete anhand siedlungsstruktureller Kennzahlen unter Verwendung eines automatisierten FME (Feature Manipulation Engine)-Prozesses
Language: German
Abstract:

Für die Erstellung von exakten Trinkwasserbedarfsprognosen für einzelne Siedlungsgebiete wird eine Methode entwickelt, mit Hilfe von frei verfügbaren Daten statistische Zusammenhänge zwischen Bevölkerungsdichten und siedlungsstrukturellen Kennzahlen zu identifizieren. Mit Hilfe einer speziellen Konvertierungs- und Transformationssoftware wird eine Möglichkeit zur automatisierten Verarbeitung von im Bundesland Nordrhein-Westfalen frei verfügbaren Geodaten, wie z.B. 3D-Gebäude-, Kataster- und Zensusdaten geschaffen. Durch die EU-weite Normung dieser Daten ist diese Automatisierung auf andere Regionen übertragbar. Die siedlungsstrukturellen Kennzahlen, wie die Grundflächenzahl, die Geschossflächenzahl oder auch Kompaktheit, werden aus 3D-Gebäudedaten und Katasterdaten berechnet und in den Datensätzen für einzelne Flurstücke gespeichert. Zensusdaten werden auf einzelne Flurstücke interpoliert. Aus den Daten werden durch eine Clusteranalyse Gruppen gebildet, deren Mitglieder sich in ihren Eigenschaften stark ähneln, gegen andere Gruppen stark abgegrenzt sind. So lassen sich durch ein Geoinformationssytem Versorgungsgebiete identifizieren, bei denen ein mittlerer Wasserbedarf die geringste Abweichung von den Einzelverbräuchen darstellt.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

For the creation of exact drinking water demand forecasts for individual settlement areas, a method is being developed that uses freely available data to identify statistical relationships between population densities and structural indicators. With the help of special conversion and transformation software, a possibility is created for the automated processing of geodata freely available in Nordrhein-Westfalen, such as 3D building, cadastral and census data. Thanks to the EU-wide standardization of this data, this automation can be transferred to other regions. The settlement structural indicators, such as the area number, the floor area number or compactness, are calculated from 3D building data and cadastral data and stored in the data records for individual parcels. Census data are interpolated for individual parcels. Using a cluster analysis, groups are formed from the data, the members of which are very similar in terms of their properties, and are very different from other groups. A geographic information system can be used to identify supply areas in which an average water requirement represents the smallest deviation from the individual consumption.

English
Place of Publication: Darmstadt
Collation: vi, 129 Seiten
Classification DDC: 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 310 Statistik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 420 Astronomie, Kartographie
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 550 Geowissenschaften
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute IWAR > Water Supply and Groundwater Protection
Date Deposited: 22 Jun 2021 12:33
Last Modified: 22 Jun 2021 12:33
DOI: 10.26083/tuprints-00009063
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-90634
Referees: Urban, Prof. Dr. Wilhelm ; Sonnenburg, Dr.-Ing. Alexander
Refereed: 20 March 2018
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/9063
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