Methodik zur datenbasierten Typisierung von Quartieren anhand baulicher Strukturen

Die deutsche Gesellschaft befindet sich in einem Transformationsprozess, um der Klimakrise zu begegnen. Vor dem Hintergrund der notwendigen Dekarbonisierung der Wärmeversorgung von Gebäuden haben sich Konzepte etabliert, welche für Quartiere, d. h. mehrere Gebäude in einem räumlichen Zusammenhang, die Reduktion von Treibhausgasemissionen durch eine Erhöhung der Gebäude- und Anlageneffizienz sowie durch die Einbindung erneuerbarer Energieträger erreichen. Während auf lokaler Handlungsebene eine Vielzahl an Projekten umgesetzt wird, fehlte die empirische Basis, um die Art und Anzahl von Quartieren in Deutschland zu erfassen und die Wirkung von Quartierskonzepten in Hoch- und Szenarienrechnungen zum Klimaschutz zu integrieren. Die vorliegende Arbeit liefert eine Methodik zur Nutzung von Geobasisdaten für eine Analyse der Bebauungsstruktur und eine Einteilung dieser in geometrisch-topologisch ähnliche Gebiete mittels Clusteranalyse. Eine Vereinigung benachbarter Gebiete ähnlicher Bebauung führt im Anschluss zur Bildung von Quartieren, was schließlich eine statistische Analyse des Quartiersbestandes erlaubt. Daraus können Kenngrößen für die Beschreibung von Typvertretern für Quartiersgruppen, sogenannte Typquartiere, festgelegt werden. Die beispielhafte Anwendung der Methodik am Datensatz Berlins zeigt eine praxisgerechte Quartiersbildung sowie die Verwendbarkeit der Ergebnisse der Quartierstypisierung für vielfältige Forschungs- und Planungszwecke. Insbesondere eine Verwendung des nationalen Geodatenbestandes zur Quartierstypisierung eröffnet die Möglichkeit weiterführender Szenarioanalysen im Kontext nationaler Klimaschutzstrategien.

In the light of the climate crisis, German society is subject to an inevitable transformation process. Part of this is the need to reduce the heating-related carbon emissions of buildings by increasing the efficiency and the share of renewable energy sources. In order to reach that aim, concepts for building refurbishment and energy provision on a district level have been developed. However, a lack of empirical information on the number and delimitation of districts in Germany hinders the diffusion of successful concepts. In addition, due to the missing empirical data, the district level cannot be properly reflected in scenario analyses and climate change mitigation strategies. This thesis presents a methodology which processes geospatial data to achieve a description of the urban morphology on a local level. By using a cluster analysis, areas of similar morphology are identified, and neighboring areas are combined to city districts. Thus, a statistical analysis of the district stock is possible, and archetype districts can be defined by the use of the statistical parameters. Accordingly, the empirical basis which can result from a study based on nationwide geospatial data will generate a benefit for research and planning purposes aiming at the decarbonization of the building stock on different spatial levels.