24 2 · 2023 TR ANSFORMING CITIES PRAXIS + PROJEKTE Kommunikation Ungenutzte Potenziale urbaner Lebensräume Viele Potenziale urbaner Lebensräume sind derzeit ungenutzt. Allein beim Thema Individualverkehr lässt sich feststellen, welche nachhaltigen Gestaltungsräume es noch gibt. Beispielsweise werden durch die autozentrierte Flächennutzung vitale Nachbarschaft und nachhaltige Mobilität innerhalb städtischer Quartiere erschwert und öffentliche Räume durch Feinstaub belastet. Diese Probleme sind seit Jahrzehnten bekannt - und dennoch sind sie weitestgehend ungelöst. Ein Hindernis: Wissen und Kenntnis über gegebene Potenziale sind nicht oder nur begrenzt vorhanden. Es gibt zahlreiche Wissenslücken: Wo werden Fahrradwege am dringendsten gebraucht? An welchen Stellen ist die Luftbelastung am höchsten? Wodurch wird sie ausgelöst - durch Individualverkehr oder andere Faktoren? Umgekehrt erzeugt die Digitalisierung einer Stadt große Mengen unterschiedlichster Daten. Diese bieten theoretisch die Möglichkeit zu verstehen, wie, wann und wo der öffentliche Raum genutzt wird, welche Handlungsbedarfe und -optionen bestehen und welche Eingriffe in die bebaute Umgebung den erwünschten Effekt erzielen - oder eben nicht. Daten als nüchterne Helfer Um diese Möglichkeiten zu nutzen, hilft ein datengestütztes städtisches Management - oder Data Driven Urban Management (DDUM), das als übergeordnetes Konzept zur Ergänzung von Stadt- und Regionalplanung verstanden werden kann. Dabei geht es um die Analyse des urbanen Raums auf konzeptioneller Ebene, aus der Handlungsempfehlungen für diverse Planungsebenen vom globalen bis zum lokalen Level generiert werden. Der Begriff Data Driven bezeichnet daneben die Erhebung von quantitativen Daten mit diversen Technologien. Eine nachhaltige Planungsentscheidung ohne solide Datengrundlage zu treffen, ist ebenso schwierig, wie im Alltagsleben eine gute Entscheidung zu fällen, ohne dabei alle relevanten Fakten zu berücksichtigen: Daten sind deswegen für das Urban Management ergänzend zu weiteren Analysemethoden ein wichtiges Werkzeug. Ein Prozess Dank Digitalisierung Städte nachhaltig planen Wie datengestützte Stadtsteuerung dabei hilft, Städte grün und gemeinwohlorientiert zu gestalten Urbane Daten, Smart City, Nachhaltigkeit, Datenplattform, Urban Management Jonas Merbeth, Anne-Marie Pellegrin Während Städte früher häufig kleinteilig geplant wurden, ist es durch das enorme städtische Wachstum und zunehmend komplexe urbane Kontexte notwendig, ganzheitlich und mit Blick über regionale Grenzen hinaus zu planen und zu bauen. Dafür fehlt es jedoch oft an Informationen und Wissen zu Potenzialen der Stadtgebiete. Urbane Daten könnten hier helfen - werden bislang aber noch zu selten eingesetzt. Dabei ist oft eine Vielzahl von Daten zu städtischen Indikatoren wie Verkehr, Wirtschaft, Flächennutzung und weiteren städtischen Bereichen bereits vorhanden. Sie könnten dazu beitragen, evidenzbasierte Planungsentscheidungen zu treffen sowie Fehlentscheidungen und die Entwicklung fehlgeleiteter Planungs- und Bauprozesse zu minimieren. Wie das geht, zeigt das Data Driven Urban Management (DDUM): Es liefert Ansätze und Ideen, um städtische Planungsprozesse mittels datengestützter Technologien wie urbanen Datenplattformen zu optimieren und Planungsabläufe und -prozesse deutlich zu vereinfachen. Darauf setzen Unternehmen wie das Daten- Kompetenzzentrum Städte und Regionen DKSR. mit Data Driven Management setzt sich, wie in Bild 1 zu sehen, aus vier zentralen Schritten zusammen: Beobachtung, Potenzialanalyse, Maßnahmenergreifung und Bewertung. Datenplattform als Basis für Analyse und Auswertung Die Funktionsweise der Offenen Urbanen Datenplattform (OUP) lässt sich beispielsweise anhand der Verknüpfung von Verkehrsinfrastruktur und Verkehrsdaten zeigen. Durch die Zusammenführung und Verarbeitung von Daten, etwa der Verkehrsflüsse einer Stadt, kann analysiert werden, wie Verkehr nachhaltiger zu gestalten ist (Bild 2). Ein gutes Beispiel ist der Radverkehr. Damit er als alternative Mobilitätsmöglichkeit zielführend gefördert werden kann, ist für die Planung der notwendigen Infrastruktur eine Analyse der bestehenden Gegebenheiten sinnvoll. Mittels Sensoren und Kameras in der bebauten Umgebung werden dafür regelmäßig Daten zum Verkehrsfluss erfasst, ausgewertet und über eine Schnittstelle an ein Beobachtungstool weitergegeben. Auf einer Website können 25 2 · 2023 TR ANSFORMING CITIES PRAXIS + PROJEKTE Kommunikation die erhobenen Informationen dargestellt und so wiederum ausgewertet werden. Die Daten fließen in naher Echtzeit, also kontinuierlich und in regelmäßigen Zeitabständen, auf die Plattform. Sowohl eine Bewertung des aktuellen Zustands als auch die Auswertung vergangener Ereignisse ist so möglich. Prozessschritte des DDUM: 1. Beobachtung des Verkehrsflusses im ausgewählten Stadtgebiet mittels Kameraauswertungen in naher Echtzeit 2. Identifikation von Problemstellungen des aktuellen Verkehrs, Erkennen von Potenzialflächen für zukünftige Radinfrastruktur 3. Ableitung städtischer Maßnahmen auf Grundlage der quantitativen Erhebungen und Entwicklung eines Planungskonzepts für zukünftige innerstädtische Verkehrsleitführung und Re-Klassifikation von Verkehrsflächen zugunsten des Radverkehrs 4. Kontinuierliche Überprüfung der umgesetzten Planung in naher Echtzeit und Überführung der Ergebnisse in eine langfristige Stadtentwicklung Die Vorteile datengestützter Analysen des bebauten Raums werden hier deutlich: Planungsentscheidungen können auf quantitativer Basis getroffen, Diskussionsgrundlagen für diverse am Planungsprozess beteiligte Stakeholder geschaffen und Auswirkungen der planerischen Maßnahmen kontinuierlich beobachtet werden. Dabei werten Auswertungstools die gewonnenen Daten in vielfältigen Darstellungsmethoden aus. Die Darstellungen können je nach Bedarf in der Form konzipiert und ausgestaltet und mit Zugriffsrechten versehen werden, sodass nur gewünschte Nutzer*innen darauf zugreifen können. Verschiedene Einsatzbereiche urbaner Daten Aber funktioniert Planung im realen Leben wirklich nach Schema DDUM? In Wirklichkeit müssen Fakten meist langwierig erarbeitet - Entscheidungen aber oft schnell und ad-hoc getroffen werden. Das ist auch auch bei den Projekten, die DKSR begleitet, festzustellen. Deshalb sind Urbane Datenplattformen hilfreich, um vorhandene Daten schnell oder sogar in Echtzeit zu erfassen und auszuwerten. Urbane Datenplattformen werden zur Analyse und Bewertung für eine Vielzahl städtischer Indikatoren verwendet; der Handlungsspielraum ist aufgrund der verschiedenen Verschneidungsmöglichkeiten von Daten enorm. Angefangen bei der Analyse des städtischen Verkehrs über die Bewertung städtischer Grün- und Naherholungsflächen bis hin zur konkreten Optimierung von Gebäuden geben Daten eine Menge Einblicke und liefern unterschiedliche Erkenntnisse zur städtischen Umgebung. Zu den Bereichen, die davon durch Hebung neuer Potenziale profitieren, gehören sowohl Umwelt, Verkehr und Gebäude als auch Wirtschaft und Soziales. Der Beitrag von Daten zur Mobilitätswende Im Bereich Verkehr können auch über den Radverkehr hinaus Daten und Datenplattformen für ein nachhaltigeres Verkehrsmanagement und die Verkehrssteuerung eingesetzt werden. Bei einer Verkehrsraumanalyse erlauben Kameras und Sensoren, die im entsprechenden Stadtgebiet installiert sind, automatisiertes und einfaches Zählen von Fahrzeugen und Verkehrsteilnehmenden. Die erhobenen Daten können unterteilt nach Verkehrssektor von städtischen Verkehrsämtern ausgewertet werden. Die Verschneidung mit weiteren Daten spielt hier eine große Rolle: Spezielle Ereignisse wie OBSERVATION Beobachtung der bebauten Umgebung durch Daten. START IDENTIFIKATION Identifikation von Potenzialen auf Basis der vorherigen Maßnahmen und der ausgewerteten Daten. HYPOTHESEN- BILDUNG MASSNAHME Ableitung einer städtischen Handlungsempfehlung aus der Auswertung und Analyse der erhobenen Daten. ANALYSE BEWERTUNG Analyse der erhobenen Daten, Problemspezifikation und Überführung in eine langfristige Planung. ABLEITUNG ZIEL KONTINUIERLICHE KONTINUIERLICHE OPTIMIERUNG Bild 1: Data Driven Management, (DDUM). © Merbeth, Pellegrin (DKSR) 26 2 · 2023 TR ANSFORMING CITIES PRAXIS + PROJEKTE Kommunikation Veranstaltungen können gemonitort und auftretende Spitzenlasten beispielsweise bei Fußballspielen, Konzerten und Events ausgewertet werden. Auch hier lohnt sich die Verschneidung von bestehenden Verkehrsdaten mit durch Kameras und Sensoren erhobenen Daten. Daten der Anbieter von Sharing Mobility können zusätzlich verwendet werden: So erheben Anbietende wie TIER, NextBike oder Lime bereits heute Verkehrsdaten zu zurückgelegten Wegen, Standzeiten und Nutzungszeiten der jeweiligen Fahrzeuge wie Autos, Rollern oder Fahrrädern. Durch einen Abgleich mit bestehenden Verkehrsanlagen wie Mobility- Hotspots erkennt die öffentliche Hand neue Potenziale für Verkehrsangebote. Insbesondere Bau- und Verkehrsplanungsämter können dadurch zukünftige Maßnahmen entsprechend des Bedarfs einschätzen und entsprechende Handlungskonzepte erstellen. Ein Monitoring der Auslastung, Belegung und Nutzung von E-Ladesäulen hilft insbesondere Landes- und Bundesbehörden bei Anpassung und Ausbau der bestehenden Ladesäuleninfrastruktur. Da viele der neu errichteten E-Ladesäulen privat betrieben werden, hilft hier eine gezielte Datenanalyse, um Angebot und Nachfrage stärker durch administrative Ebenen überwachen zu lassen. Auch der dringende Bedarf neuer Ladesäulen kann erkannt und daraus ableitend eine einheitliche Ladesäuleninfrastruktur entwickelt werden. Gezieltes Umweltmonitoring für eine saubere Stadt Die Umweltsituation einer Stadt kann auf Datenbasis umfassend analysiert werden. Daten zu Gewässern können genutzt werden, um Hochwasser genauer vorherzusagen: Dabei übermitteln an Flüssen, Bächen und Seen angebrachte Sensoren Live- Daten zum aktuellen Wasserstand. Durch Verschneidung mit aktuellen Wetterprognosedaten können kurzfristige präventive Maßnahmen, aber auch langfristige planerische Handlungsempfehlungen zur Minimierung von Schäden getroffen werden. Ein weiteres Beispiel ist die Überwachung und das Monitoring des städtischen Baum- und Grünflächenbestands. Dabei erfolgt eine kartografische Darstellung aller innerstädtischer Bäume in einem sogenannten Baumkataster, durch Abgleich mit an den Bäumen angebrachten Sensoren lässt sich somit optimal der benötigte Wasserbedarf erkennen. So haben Stadtverwaltungen, insbesondere städtische Grünflächenämter die Möglichkeit, Bewässerungsmaßnahmen, gerade in warmen Sommern, einzuleiten. Auch die innerstädtische Luftqualität kann mittels Sensoren erhoben werden. Die Sensoren erfassen Daten zu Luftver- Bild 2: Offene Urbane Datenplattform/ Plattformarchitektur. © Merbeth, Pellegrin (DKSR) 27 2 · 2023 TR ANSFORMING CITIES PRAXIS + PROJEKTE Kommunikation schmutzung, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und Temperatur. Diese Daten können in einer digitalen Karte abgebildet und mit anderen städtischen Indikatoren wie Verkehr oder Bebauung abgeglichen werden. Insbesondere Stadtplanungsämter und Verkehrsämter können von diesen Informationen profitieren und städtebauliche Maßnahmen, wie die Planung von Freiluftschneisen, Grünflächen und angepasste Verkehrskonzepte, ableiten. Dieselben planerischen Maßnahmen können zur Vorbeugung von urbanen Hitzeinseln getroffen werden. Hier können Sensoren innerstädtische Hotspots frühzeitig erkennen und auswerten. Die Darstellung der gewonnen Daten über einen gewissen Zeitraum erlaubt nicht nur Rückschlüsse über den Temperaturverlauf, sondern auch die Ableitung städtebaulicher Maßnahmen durch diverse Beteiligte. Smarte Stadtplanung: Von Gebäudemanagement bis Grünflächenentwicklung Auch für die konkrete Bauleitplanung und das Gebäudemanagement können Daten genutzt werden. Das gängigste Beispiel hierfür ist der „digitale Zwilling“. Durch die kartografische Darstellung aller in einer Stadt befindlicher Gebäude in 3D wird ein digitales Abbild der Stadt erzeugt; diverse Daten aus den Bereichen Umwelt, Verkehr, Wirtschaft und Sozialem können ergänzt werden. Darüber hinaus erlaubt ein digitaler Zwilling, dass die Bauleitplanung beispielsweise Bebauungs- und Flächennutzungspläne direkt in einem einheitlichen System darstellt. Mittels eines ausgefeilten Rollen- und Rechtemanagements können diese Pläne dann den einzelnen Beteiligten zur Verfügung gestellt werden. Ein weiterer Anwendungsfall ist die smarte Planung von Solar- und Photovoltaikanlagen. So kann eine Software analysieren und bewerten, welche Dachflächen besonders für die Stromgewinnung aus Solar- und Photovoltaik geeignet sind. Stadtplanungsämter können durch solche und weitere Potenzialanalysen gezielter Vorranggebiete für erneuerbare Energien ausweisen. Auch für die Planung, den Bau und die Überwachung von Fassadenbegrünung an Gebäuden eignen sich Datenanalysen. So können an den Gebäuden angebrachte Sensoren erkennen, wo beispielsweise eine schlechte Luftqualität in einer Stadt mittels Fassadenbegrünung verbessert werden kann. Das hilft privaten Hauseigentümer*innen wie städtischen Grünflächenämtern. Datenbasierte Lösungen: Für die Stadt von morgen Trotz der Unterschiedlichkeiten all dieser Anwendungsfälle haben alle Beispiele einen Punkt gemein: Sie tragen über den Einsatz einer offenen Datenplattform zu einer optimierten und evidenzbasierten Stadtplanung der Zukunft bei. Viele der Daten existieren dabei bereits - liegen jedoch häufig noch in Silos von Verwaltung, freier Wirtschaft oder Forschungseinrichtungen. Ziel von Unternehmen wie dem Daten- Kompetenzzentrum Städte und Regionen DKSR ist es, diese Silos aufzubrechen und die Daten auf Open Source-Basis effizient miteinander zu verschneiden - das kommt allen datenbereitstellenden Parteien und vor allem dem Gemeinwohl zugute. Durch Data Driven Urban Management ist es Städten möglich, mittels datengestützter Technologien einfacher, effizienter und vor allem evidenzbasierter Planungsentscheidungen zu treffen. Auswirkungen der getroffenen Maßnahmen lassen sich kontinuierlich überwachen. Die zunehmende Interaktion von Bürger*innen, diversen administrativen Ebenen und privaten Unternehmen kann durch eine Vernetzung von Daten mittels neuer Technologien unterstützt werden. Planerische Handlungsempfehlungen basieren damit auch in dieser Hinsicht vermehrt auf Analysen und Auswertungen. DKSR bietet eine Urbane Open Source-Datenplattform an, über die verschiedene Anwendungen wie der oben beschriebene Fall zur Verkehrsflussanalyse bereits umgesetzt sind. Möglich sind Anwendungsfälle in vielen weiteren weiteren städtischen Bereichen. Städte und Regionen können ihre Daten an die Plattform anschließen und durch das integrierte Analyse- und Monitoringtool auswerten lassen. Die automatische Analyse von Near Realtime- Daten ermöglicht faktenbasierte Entscheidungen bei der Stadt- und Regionalplanung. Durch die Open Source-Technologie der Plattform bieten darauf laufende Umsetzungen einfache Anknüpfung für weitere Städte und Gemeinden. Jonas Merbeth Consultant Smart City Daten-Kompetenzzentrum Städte und Regionen DKSR Kontakt: jonas.merbeth@dksr.city Anne-Marie Pellegrin Communication Manager Daten-Kompetenzzentrum Städte und Regionen DKSR Kontakt: anne-marie.pellegrin@dksr.city AUTOR*INNEN