Forschungsdatenbank Nichtwohngebäude (ENOB:dataNWG)

Repräsentative Primärdatenerhebung zur statistisch validen Erfassung und Auswertung der Struktur und der energetischen Qualität des Nichtwohngebäudebestands in Deutschland.

Teilvorhaben: Erhebung von Gebäudemerkmalen und Gebäudeklassifikation durch Geodaten

Problemstellung

In den letzten Jahrzehnten wurde mehrfach der Versuch unternommen, die Wissenslücken zum Umfang, zur Struktur und zum Energiebedarf von Nichtwohngebäuden zu schließen. Quantitative Angaben zum mengen- und flächenmäßigen Bestand wurden dabei jedoch überwiegend für Teilsektoren ermittelt, wobei sowohl sekundärstatistische Analysen als auch vereinzelte unsystematische Befragungen zum Einsatz kamen. Die methodische Qualität dieser Einzelerhebungen erlaubt jedoch keine verlässlichen Rückschlüsse auf die Gesamtheit aller Nichtwohngebäude in Deutschland. Vielmehr besteht aufgrund systematischer Untererfassung relevanter Gebäudebestände die Gefahr, dass verzerrte Hochrechnungsergebnisse zur Grundlage politischer und rechtlicher Rahmensetzungen herangezogen werden.

Ziel

Ziel des Projekts ist es, die Kenntnislücken bei den Nichtwohngebäuden in gleicher Aussagekraft wie bei den Wohngebäuden zu schließen, um den Gebäudesektor als Ganzes in Szenarien abbilden zu können.

Forschungsfragen

  • Welche Möglichkeiten bietet die Geoinformatik in Kombination mit Bildverarbeitung und maschinellem Lernen, um aus deutschlandweit digital vorliegenden, georeferenzierten Gebäudedaten in Gestalt von amtlichen Hausumringen und -koordinaten in Kombination mit anderen Datenquellen Rückschlüsse auf Bestand und Struktur der Nichtwohngebäude in Deutschland zu ziehen?
  • Wie stellt sich allgemein die Struktur der Nichtwohngebäude dar (räumliche Verteilung, Gebäudekategorien, Bauwerkstypen, Sektoren, Fläche, Dauer von Lebenszyklen, Baualter etc.)?
  • Wie hat sich die Struktur im Laufe der Zeit verändert (Abgleich mit raumwirtschaftstheoretischen Erklärungsmodellen)?
  • Wie stellen sich die energetische Qualität von Gebäudehülle und technischen Anlagen bei Nichtwohngebäuden im Bestand dar?
  • Welche energetischen und sonstigen Modernisierungsprozesse laufen mit welcher Geschwindigkeit ab?
  • Welche Bedeutung haben Zustand und Modernisierungsrate im Sektor Nichtwohngebäude für die Erreichung der Ziele des Energiekonzepts der Bundesregierung und der nationalen Klimaschutzziele im Gebäudesektor? Wie können sie im Sinne eines Zielerreichungsszenarios 2030 bzw. 2050 vorteilhaft beeinflusst werden?
  • Welche Rückschlüsse können aus der Entwicklung des Zustands und der Modernisierungsdynamik im Nichtwohngebäudebestand auf die Motivation der Akteure bei Investitionsentscheidungen gezogen werden und inwieweit hängen diese Entscheidungen von rechtlichen und volks- wie betriebswirtschaftlichen Rahmenbedingungen ab? Wie wird das bestehende Förderinstrumentarium genutzt? Welche Bedeutung hat es? Wie kann es optimiert werden?

Methodik

Ausarbeitung eines wissenschaftlich ausgereiften, aber gleichzeitig praxistauglichen stichprobenbasierten Erhebungskonzepts, das die erfolgreiche Durchführung einer Primärerhebung im Nichtwohngebäudebereich mit dem Ziel erlaubt, die genannten Forschungsfragen zu beantworten. Der Festlegung der Auswahlgrundlage kommt eine besondere Bedeutung zu, da es keine Liste oder Datenbank der Grundgesamtheit gibt. Aufgrund dessen ist es vorab erforderlich, alle Hausumringe der Datenbank zu klassifizieren und geeignete Gebäudeansprechpartner zu recherchieren. Aufgebaut wird eine Gebäudedatenbank einschließlich einer Attributierung mit gebäudebeschreibenden Merkmalen (z. B. Flächennutzung, Gebäudegrundfläche und andere morphologische Merkmale, Anzahl der Hauskoordinaten, Nachbarschaftsbeziehungen) und einer Klassifizierung entsprechend einer ausgearbeiteten und abgestimmten Nichtwohngebäudetypologie. Alle Hausumringe müssen auch dahingehend klassifiziert werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit es sich um ein untersuchungsrelevantes Nichtwohngebäude handelt.

Angestrebte Ergebnisse

Der Bereich der Nichtwohngebäude wird zum ersten Mal in der Bundesrepublik Deutschland Gegenstand einer systematischen wissenschaftlichen Primärdatenerhebung werden. Geschaffen wird eine statistisch abgesicherte Datengrundlage, um belastbare Szenarien zur Entwicklung des Gebäudebestands auf die energie- und klimapolitischen Ziele hin zu erstellen und um die volkswirtschaftliche Bedeutung des Nichtwohngebäudesektors in ausreichender Differenziertheit abzubilden. Gewinnung von detailliertem Wissen um den Zustand, die Entwicklung und das Investitionsverhalten im Nichtwohngebäudebereich zu verbessern. Es werden Rückschlüsse auf die Motivation der Akteure bei Investitionsentscheidungen gezogen und Verbindungen zu rechtlichen, volks- und betriebswirtschaftlichen Rahmenbedingungen hergestellt. Das Projekt leistet einen Beitrag zur Beantwortung der Forschungsfrage 1 (Wissensgenerierung aus Geobasisdaten) und Forschungsfrage 4 (Anwendung der entwickelten Verfahren in wissenschaftlichen Dienstleistungen). Das Projekt ist so angelegt, dass es zur langfristigen Ergebnisverwertung in Form eines Gebäudemonitorings durch das IÖR kommen kann.

Projektergebnisse 2015-2019

 In den letzten Jahrzehnten wurde mehrfach der Versuch unternommen, die Wissenslücken zum Umfang, zur Struktur und zum Energiebedarf von Nichtwohngebäuden zu schließen. Quantitative Angaben zum mengen- und flächenmäßigen Bestand wurden dabei jedoch überwiegend für Teilsektoren ermittelt, wobei sowohl sekundärstatistische Analysen als auch vereinzelte unsystematische Befragungen zum Einsatz kamen. Die methodische Qualität dieser Einzelerhebungen erlaubt jedoch keine verlässlichen Rückschlüsse auf die Gesamtheit aller Nichtwohngebäude in Deutschland. Vielmehr besteht aufgrund systematischer Untererfassung relevanter Gebäudebestände die Gefahr, dass verzerrte Hochrechnungsergebnisse zur Grundlage politischer und rechtlicher Rahmensetzungen herangezogen werden.

Ziel des Projekts ist es, die Kenntnislücken bei den Nichtwohngebäuden in gleicher Aussagekraft wie bei den Wohngebäuden zu schließen, um den Gebäudesektor als Ganzes in Szenarien abbilden zu können. Dabei wurden zum ersten Mal Methoden der Stichprobentheorie und der Geoinformatik kombiniert. Zu Beginn des Projektes wurden die geeigneten Geobasisdaten recherchiert und auf Verfügbarkeit geprüft. Es wurden die Fachdaten hinsichtlich der Einmesspflichten anhand der Landesvermessungsgesetze der Länder untersucht. Ebenso wurden die Erhebungsweisen und Aktualisierungsraten in ALKIS (Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem) abgefragt. Für das spätere Screening und die Breitenerhebung wurde geprüft ob Eigentümerdaten der Stichprobenobjekte flächendeckend aus amtlichen Daten abgerufen werden können (flächendeckend war dies nicht möglich und schied als Methode aus). Für die Auswahlgrundlage der Stichprobe zeigten sich die Geodaten der HU-DE, welche Gebäude und Gebäudeteile beschreiben als geeignet. Zusätzlich zu den Daten der HU-DE konnten auch die 3D-Gebäudemodelle (LoD1) genutzt werden.

Es standen dadurch zusätzlich die Gebäudenutzungsinformation (diese werden aus dem Liegenschaftskataster ALKIS abgeleitet) und die Volumeninformation zur Verfügung, was zu einer signifikant besseren Datenlage im Projekt führte. Länderspezifische Effekte und regionale Unterschiede in den LoD1-Daten wurden analysiert und aufgearbeitet. Nach der Eliminierung von Kleinstpolygonen in den HU-DE, folgte im Anschluss die Verschneidung zu einem einheitlichen Datensatz. Auf Grundlage der Nutzungsinformation wurden die Hausumringe eingestuft, ob diese ein Nichtwohngebäude darstellen oder nicht und entsprechend codiert. Mit den darüber hinaus über 40 berechneten geometrischen Merkmalen konnte im Anschluss durch die Projektpartner eine binär-logistische Regression vorgenommen werden, um den Hausumringen eine konkrete Wahrscheinlichkeit zuzuweisen mit dem diese ein Nichtwohngebäude sind. Die erstellte Auswahlgrundlage wurde den Projektpartnern übermittelt. Für das Screening bestand die praktische Notwendigkeit die Stichprobe räumlich zu clustern, da eine Gleichverteilung über Deutschland hinweg schlicht nicht finanzierbar gewesen wäre. Postleitzahlgebiete, oder andere administrative Abgrenzungen schieden aus, da diese keine einheitlichen Stichprobenfälle pro Gebiet zuließen. Aus diesem Grund wurde ein Ansatz zur automatisierten Erhebungsbezirksbildung anhand von Mindestbedingungen entwickelt und Varianten für die Erhebungsunterlagen und mögliche Routenführungen der Screener getestet. Bis zum Frühjahr 2017 wurden Algorithmen und Prozessabläufe der Geodatenverarbeitung optimiert. Die Erkenntnisse der Pilotphase (mit den Verbundpartnern durchgeführt) standen ab Sommer 2017 zur Verfügung. Das Prinzip der geodatenbasierten Identifikation eines Nichtwohngebäudes mit dem verwendeten Ansatz stellte sich als tragfähig heraus. Mindestens die Hälfte der aufgesuchten Objekte waren Nichtwohngebäude (das Mindestkriterium wurde erfüllt). Die gewonnenen Erkenntnisse verlangten nach leichten Modifikationen bei Erhebungsbezirksbildung, Schwellwertfestlegung und den Erhebungsunterlagen. Die durch das IWU bundeslandweisen definierten Schwellwerte für die Stichprobenziehung der HU flossen in die Erhebungsbezirksbildung ein. Auf die weiteren Aufgabenbereiche wurden die Erkenntnisse aus der Pilotphase übertragen.

Bis Ende 2017 konnte eine optimierte Datenbereitstellungsstruktur für die Hauptphase erarbeitet und alle benötigten Daten an die Projektpartner übermittelt werden. Die zentrale Aufgabe des IÖR im Verbundprojekt konnte somit erfolgreich abgeschlossen werden. Im Anschluss folgte die Hauptphase der Erhebung in Screening, Breiten- und Tiefenerhebung. Die praktisch orientierten Phasen wurden von den Projektpartnern des IWU und der BUW durchgeführt. Das IÖR war dabei bei der Projektbegleitung, bei Fachfragen und gesonderten Auswertungen gefragt. Bis Mai 2019 wurde das Screening und im September 2019 die Breitenerhebung abgeschlossen. Nach Korrektur der Screeningdaten durch den Abgleich mit denen der Breitenerhebung lagen diese Ende 2019 in der finalen Fassung vor. Im Forschungsverbund wurden bereits 2018 die ersten Grundlagen für die geplante Forschungsdatenbank festgehalten und Datenflüsse konzipiert, diese gilt es ab 2020 aufzubauen.

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