Geodata-Science in der Quartiersentwicklung: innovative Methoden für komplexe urbane Herausforderungen
| dc.contributor.advisor | Nadler, Michael | |
| dc.contributor.author | Naumann, Lion Lukas | |
| dc.contributor.referee | Wellner, Kristin | |
| dc.date.accepted | 2024-07-04 | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-01T13:24:10Z | |
| dc.date.available | 2024-08-01T13:24:10Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Die Stadtentwicklung in Deutschland steht vor einer doppelten Herausforderung: Einerseits der wachsende Bedarf an Wohnraum und andererseits die zunehmende Komplexität, die durch soziale und ökologische Anforderungen entsteht, wie die Förderung von Nachhaltigkeit und gemeinwohlorientierter Stadtentwicklung. Quartiere spielen als Lösungsebene eine entscheidende Rolle, da sie nicht nur Wohnraum bieten, sondern auch als Kernelemente für soziale Interaktion und ökologische Nachhaltigkeit in Städten fungieren. Trotz der zentralen Rolle, die Quartiere in diesem Kontext spielen, gibt es bisher nur wenige praktische Anwendungen von Geodata-Science-Methoden, die aufzeigen, wie diese zur Lösung der vielschichtigen Herausforderungen in der Quartiersentwicklung beitragen können. Diese Forschungslücke ist umso bedeutender, da Geodata-Science das Potenzial besitzt, die komplexen Strukturen und Dynamiken urbaner Quartiere präzise zu erfassen und zu analysieren. Vor diesem Hintergrund wird in dieser Dissertation die Rolle der Geodata-Science in verschiedenen Phasen der Quartiersentwicklung beleuchtet und gezeigt, wie geografische Informationssysteme, gepaart mit freien und offenen Geodaten, innovative Ansätze für die Quartiersentwicklung bereitstellen. Diese technologischen Fortschritte sind essenziell, um die vielfältigen Herausforderungen der modernen Quartiersentwicklung anzugehen und ermöglichen es, fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die hier präsentierten Ansätze zeigen sich im Verlauf der Forschungstätigkeit als besonders geeignet, um effektive Lösungen für die Quartiersentwicklung zu gestalten und somit den aktuellen und zukünftigen Anforderungen in der Stadtentwicklung effizient zu begegnen. Im Speziellen fokussiert sich die Arbeit auf die Methoden aus dem Bereich der Geodata-Science, die geografische Daten in Kombination mit statistischen Analysemethoden nutzt, um die Komplexität urbaner Räume zu erfassen. Geodata-Science ermöglicht es, räumliche Muster zu erkennen und Beziehungen sowie Wechselwirkungen zwischen verschiedenen städtischen Elementen zu verstehen. Die Dissertation präsentiert drei Forschungsarbeiten, um die vielfältigen methodischen Ansätze für die Quartiersentwicklung zu erproben und weiterentwickeln: 1. Ein GIS-gestütztes Optimierungsverfahren von Baufeldern für die Quartiersentwicklung, demonstriert am Beispiel des Holsten-Areals in Hamburg, kombiniert Fuzzy-Methodik mit einem heuristischen Optimierungsalgorithmus, um potenzielle Bauflächen zu bewerten und zu optimieren. Hierbei wird ein räumliches Muster in der Bauland-Eignung erkannt und darauf aufbauend eine Simulation der Baulandentwicklung durchgeführt. Dieser Ansatz erweist sich insbesondere für die Modellierung städtebaulicher Parameter in einer frühen Planungsphase als nützlich. 2. Eine empirische Untersuchung von fünf Quartiersprojekten in Düsseldorf, die sowohl quantifizierbare städtebauliche Merkmale als auch individuelle Zufriedenheit der Bevölkerung mittels Hauptkomponentenregression analysiert, um ein umfassendes Verständnis von erfolgreichen Quartiersentwicklungen zu erlangen. Bei der Untersuchung der Zufriedenheitsmuster wird ersichtlich, dass eine bewohnerzentrierte Sichtweise auch in der Quartiersentwicklung eine stärkere Fokussierung auf die Vernetzung mit anderen städtebaulichen Ebenen wie der Wohnungs- und Stadtebene einbeziehen sollte. 3. Eine Evaluierung quartiersbezogener städtebaulicher Regulierungen in Berlin, der die langfristigen Auswirkungen von Milieuschutzmaßnahmen auf den Immobilienmarkt untersucht. Hierbei werden Transaktionsdaten unter Anwendung einer Differenz-in-Differenzen (DiD) sowohl räumlich als auch zeitlich in Beziehung zu Quartierscharakteristika und weiteren räumlichen Daten gesetzt. Diese Analyse demonstriert die komplexe Wechselwirkung zwischen stadtplanerischen Regulierungen und den Dynamiken des Immobilienmarktes. Diese Arbeit bietet einen tiefgreifenden Einblick in innovative Techniken und Strategien der Geodata- Science, die es ermöglichen, komplexe Quartiersstrukturen besser zu verstehen und effektiv zu gestalten. Sie betont die Bedeutung der kontinuierlichen Weiterentwicklung dieser Methoden, um die Effektivität der Quartiersplanung und -entwicklung zu steigern. | de |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2003/42627 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-24463 | |
| dc.language.iso | de | de |
| dc.subject | Geodata-Science | de |
| dc.subject | Quartiersentwicklung | de |
| dc.subject | Immobilienentwicklung | de |
| dc.subject | GIS-basierte Stadtplanung | de |
| dc.subject | Städtebauliche Projekte | de |
| dc.subject.ddc | 710 | |
| dc.subject.rswk | Stadtentwicklung | de |
| dc.subject.rswk | Stadtviertel | de |
| dc.subject.rswk | Immobilienmarkt | de |
| dc.subject.rswk | Facility-Management | de |
| dc.subject.rswk | Raumdaten | de |
| dc.title | Geodata-Science in der Quartiersentwicklung: innovative Methoden für komplexe urbane Herausforderungen | de |
| dc.type | Text | de |
| dc.type.publicationtype | PhDThesis | de |
| dcterms.accessRights | open access | |
| eldorado.secondarypublication | false | de |