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UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
DLR-Workshop Neue Mobilitätsdaten für die WissenschaftAktuelle Ergebnisse aus der Forschung
Berlin-Adlershof, 3.Juni 2005
Mobilität und raumstrukturelle Entwicklungen–
Zwei Verfahren zur Kopplung von MiD 2002 mit Gemeindedaten
Dr. Martin Lanzendorf
Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle, AG Nachhaltige Mobilität
Kontakt: Martin.Lanzendorf@ufz.de
http://www.ufz.de/index.php?de=2589
UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
• Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung, Dresden
(IÖR, Projektleitung, S. Siedentop, S. Kausch)
• Leibniz-Institut für Regionalentwicklung und Strukturplanung
(IRS, A. Stein, U. Wolf)
• Universität Leipzig, Institut für Geographie & UFZ Leipzig-Halle
(M. Lanzendorf, R. Harbich)
• unter Mitarbeit des Instituts für Geographische Wissenschaften der FU Berlin
(M. Hesse)
Erkenntnisse des FOPS-Projekt 70.716 „Mobilität im suburbanen Raum. Neue verkehrliche und raumordnerische
Implikationen des räumlichen Strukturwandels“
UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
Gliederung
1. Einleitung: Zusammenhang zwischen Mobilität und
Raumstruktur
2. Aggregierte Daten (Gemeindestatistik)
3. Disaggregierte Daten (Personen- und Haushaltsdaten)
4. Datenkopplung 1: auf Gemeindeebene
5. Datenkopplung 2: auf Personenebene
6. Schlussfolgerungen
UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
1. Einleitung: Zusammenhang zwischen Mobilität und Raumstruktur
Ziele:
– Erklärung: Verkehrsentstehung besser verstehen
– Maßnahmen: Raumstruktur besser gestalten?
UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
Vielfalt räumlicher Einflussfaktoren
Sour
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(200
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UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
Methoden zur Untersuchung des Zusammenhangs(z.B. Handy 1996)
• Aggregierte Verfahren
• Disaggregierte Verfahren
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2. Aggregierte Daten (Gemeindestatistik)
Indikatorgruppe Indikator
Größe/Zentralität Bevölkerungsgröße, Beschäftigungsgröße, Zentrale-Orte-Status, siedlungsstruktureller Gemeindetyp (BBR)
Dichte Bevölkerungs-, Siedlungsdichte, Siedlungs- und Verkehrsflächenanteil, Anteil 1- und 2- Familienhäuser
Arbeitsmarkt Beschäftigte (gesamt, tertiärer Sektor, besondere Dienstleistungen), Pendlersaldo, Ein-/Auspendlerquoten
ErreichbarkeitEntfernung Kernstadt, Autobahn, Bahnanschluss;Pkw-Fahrzeit zu Autobahn, Ober-/ Mittelzentrum; Motorisierungsgrad
Dynamik Bevölkerung, Beschäftigte, Siedlungs- und Verkehrsfläche Wohnbautätigkeit
Prosperität Pro-Kopf-Einkommen, Altersstruktur (Altersquotient)
UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
Vor- und Nachteile aggregierter Daten für Verkehrsanalysen
+ vorhanden (Gemeindestatistik, z.B. bei BBR)
+ flächendeckend (für alle Gemeinden)
+ Zeitreihen
– wenig Mobilitätsdaten (z.B. Pendlerstatistik, BA Nürnberg)
– Fokussierung Berufsverkehr
– keine räumliche Differenzierung unterhalb Aggregatebene (z.B. Wohnviertel, individuelle Erreichbarkeiten Supermarkt, ÖV, …)
– keine “Erklärungen” für gefundene Korrelationen
– Keine Wirkungsabschätzungen Maßnahmen
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3. Disaggregierte Daten (Personen- und Haushaltsdaten)
z.B. MiD 2002 (Mobilitätspanel, …)
+ gesamte Mobilität, vielfältige Mobilitätsindikatoren
+ Bezugnahme individuelles Handeln (Handlungstheorie)
+ Maßnahmenorientierung
– teuer
– nicht flächendeckend verfügbar
– eingeschränkte Zahl von Items (nur verkehrsspezifisch)
– wenig Raumstruktur (z.B. fehlt Möglichkeit suburbaneGemeinden voneinander zu unterscheiden)
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Zwei Verfahren zur Verknüpfung von disaggregierten MiD- mit
aggregierten Daten der Gemeindestatistik
• Datenkopplung 1: Verknüpfung auf Gemeindeebene
• Datenkopplung 2: Verknüpfung auf Personenebene
Allerdings:
• die Gemeindekennziffern in den MiD-Datensätzen sind anonymisiert
• Die Verknüpfung von MiD mit Gemeindedaten kann nur über die
Clearingstelle Verkehr erfolgen
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4. Datenkopplung 1: Verknüpfung auf Gemeindeebene
Gemeinde-Indikatoren
GemeindedatenMiD 2002
Gemeindedaten (+ Mobilitätsindikatoren)
1058046103
1058045102
1058044101
Gemeinde-kennziffer
Gemeinde-nummer
DatenverknüpfungAggregation aufGemeindeebene
Mobilitätsindikatoren (auf Gemeindeebene)
(Quelle: eigener Entwurf)
P-Id Var1 Var2 Gemeinde-nummer
45712 … … 101
45713 … … 102
45714 … … 103
Gemeinde-kennziffer
VarA VarB VarC
1058044 … … …
1058045 … … …
1058046 … … …
Gemeinde-nummer
Aggr. Var1
Aggr.Var2
101 … …
102 … …
103 … …
Gemeinde-kennziffer
VarA VarB VarC Aggr.Var1
Aggr.Var2
1058044 … … … … …
1058045 … … … … …
1058046 … … … … …
Verknüpfung auf Gemeindeebene
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Mobilitätsindikatoren in MiD-Gemeinden Agglomerationsraum
(Quelle: MiD 2002, eigene Berechnungen)
ausgewählte Kernstädtefür die Radienbildung
Untersuchungsraum(50-km-Radius)
# MiD-Gemeinden (Umland)
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% MiD-Gemeinden (Kernstadt)
Untersuchungsraum (50-km-Radius) sonstiger Raum
Gemeindeninsgesamt
MiD-Gemeinden
Gemeindeninsgesamt
MiD-Gemeinden
Umlandgemeinden 6.205 142 - -
Kernstädte 54 46 - -
Gemeinden 6.259 188 6.963 108
UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
Verkehrsaufwand Umlandgemeinden
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%U %U%U%U %U %U
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Gesamt Beruf / Ausbildung
(Que
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igen
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Km / Person / d
UFZ-UmweltforschungszentrumLeipzig-Hallein der Helmholtz-Gemeinschaft
Indikatorengruppe Indikator DIS_GES DIS_BUA DIS_FREI DIS_VERS MIT_WEGE MIV ÖV RAD FUßGröße/Zentralität BEV_02 -0,25 -0,28 0,04 -0,26 0,22 0,04 0,31 -0,01 0,17
BE10_02 -0,28 -0,34 0,03 -0,27 0,22 0,01 0,25 0,01 0,23ZORT_02A -0,37 -0,41 -0,03 -0,30 0,20 -0,07 0,00 0,13 0,27
Dichte/Kompaktheit BEVD_02 -0,22 -0,30 0,15 -0,28 0,15 -0,10 0,44 -0,06 0,25SD_00 -0,35 -0,34 0,03 -0,34 0,20 -0,07 0,37 -0,09 0,35SUVA_00 -0,22 -0,30 0,16 -0,30 0,11 -0,13 0,38 0,01 0,19WO12_01 0,42 0,41 0,00 0,37 -0,07 0,23 -0,23 0,09 -0,43ND_00 -0,35 -0,34 0,04 -0,36 0,18 -0,06 0,28 -0,15 0,41
Arbeitsmarkt BE10I_02 -0,34 -0,47 0,05 -0,28 0,08 -0,14 -0,14 0,12 0,24AB_02 -0,35 -0,48 0,05 -0,28 0,08 -0,13 -0,14 0,13 0,24PSALD_02 -0,21 -0,31 -0,02 -0,13 0,09 -0,07 -0,11 0,09 0,22BW4A_02 -0,15 -0,17 -0,05 -0,07 0,04 0,09 -0,01 -0,09 0,04BWTS_02 0,01 0,04 0,10 -0,11 0,01 -0,11 0,06 0,00 0,12BW11A_02 -0,10 -0,09 0,01 -0,12 0,11 0,00 0,30 -0,01 0,06EINP_02 0,16 0,14 0,09 0,08 -0,11 -0,04 0,06 -0,12 -0,02AUSP_02 0,37 0,46 0,01 0,26 -0,15 0,06 0,14 -0,19 -0,20
Erreichbarkeit PKW_02 0,06 0,08 -0,11 0,15 0,05 0,28 -0,14 -0,10 -0,17OZ100K_D -0,04 0,02 -0,15 0,04 -0,05 -0,05 -0,33 0,20 -0,06BAB -0,07 -0,11 0,02 -0,08 0,13 0,00 0,21 0,07 0,02BAHN -0,18 -0,15 0,00 -0,24 0,06 -0,14 0,16 0,03 0,20FZ_OZ 0,07 0,19 -0,12 0,06 -0,08 -0,05 -0,26 0,15 -0,09FZ_MZ 0,41 0,37 0,06 0,34 -0,29 -0,13 0,00 -0,06 -0,20FZ_BAB -0,06 -0,02 -0,06 -0,07 -0,17 -0,21 -0,12 0,07 0,00
Dynamik BEV_9002 0,33 0,31 0,06 0,25 0,02 0,13 0,04 0,12 -0,28BE109902 -0,02 -0,04 0,08 -0,11 0,17 0,24 -0,06 -0,05 0,00SUV_9600 0,13 0,11 -0,05 0,19 -0,03 0,04 -0,09 -0,02 -0,04BW4A9902 -0,04 -0,02 0,01 -0,01 -0,33 -0,26 -0,05 -0,09 -0,03BTSA9902 -0,04 0,00 0,00 -0,04 0,04 -0,02 0,01 0,08 -0,01B11A9902 -0,04 -0,08 0,05 -0,11 0,10 -0,01 0,15 0,11 -0,01BF_9601 0,16 0,05 0,04 0,24 -0,02 -0,04 -0,09 0,06 0,03WO129601 -0,19 -0,17 -0,02 -0,14 -0,03 -0,25 0,05 0,06 0,22EINP9902 -0,22 -0,21 -0,02 -0,24 -0,02 -0,05 -0,12 0,07 0,05AUSP9902 -0,08 -0,14 -0,01 -0,01 -0,13 -0,27 -0,04 0,21 -0,01
Prosperität EINK_98 0,14 0,08 0,11 0,02 0,30 0,26 0,28 -0,01 -0,02STEU_98 0,08 0,01 0,12 -0,01 0,31 0,27 0,29 -0,02 -0,01AQ_02 -0,28 -0,13 -0,07 -0,24 -0,11 -0,18 -0,03 -0,08 0,15BM_02 0,31 0,18 0,09 0,24 0,19 0,31 -0,05 0,09 -0,19
Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant.Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant.
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Bivariate Analysen: Fahrzeit zum nächsten Mittelzentrum
0
5
10
15
20
25
30
35
0 bis 5 über 5 bis 10 über 10 bis 15 über 15
Kilo
met
er
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Leibniz-Institut für Regionalentwicklung und Strukturplanung, Erkner (IRS)
Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V., Dresden (IÖR)
Universität Leipzig, Institut für Geographie
Gemeinde-/Siedlungsstruktur Verkehrsaufwand
insgesamt
Beruf, Ausbildung
Versorgung
Freizeit
Auspendlerquote
Pendeln in Kernstädte
Pkw-N
utzung
+ ++
-
++
-
++
-
--
-
-
O
+
+
0
-
O
O
O
-
O ++
-
-
+
++
++
--
++
ÖV-N
utzung
-- ++
O
O
O
O
O
O
-
-
++
O
O
O
--
--
-
++
-
O
++
-
--
O
++
O
-
++
Clustername
Dichte
Größe/ Zentralität
Erreichbarkeit
Arbeitsmarkt-
zentralität
Bev. dynamik
Besch.dynamik
-- --
-
++
+
+
-
--
O
+
++
„Wohnstandortgemeinden in Randlage“ + - + -- + O + O
O
--
Prosperität
Altersstruktur
Tertiärisierung
-- +
+
++
„periphere Wachstumsgemeinden“ -- - - -- O ++ --
„solitäre Landstädte“ - O -- + - O -
„ländliche Schrumpfungsgemeinden“ -- -- -- -- -- -- --
-
O
-
O
++
O
++
+
„kernstädtische Ergänzungsorte“ ++ ++ ++
„traditionelle Mittelstädte“ + ++ ++
„zentrennahe Wachstumsgemeinden“ O O +
++ stark überdurchschnittlich + überdurchschnittlich o durchschnittlich – unterdurchschnittlich -- stark unterdurchschnittlich
Typisierung suburbaner Gemeinden & Mobilitätsindikatoren
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5. Datenkopplung 2: Verknüpfung auf Personenebene
Gemeindedaten
GemeindedatenMiD 2002
Mobilitätsdaten (von Personen)
1058046103
1058045102
1058044101
Gemeinde-kennziffer
Gemeinde-nummer
Datenverknüpfung
MiD-Daten + Gemeindedaten (Personendatensatz)
(Quelle: eigener Entwurf)
P-Id Var1 Var2 Gemeinde-nummer
45712 … … 101
45713 … … 102
45714 … … 103
Gemeinde-kennziffer
VarA VarB VarC
1058044 … … …
1058045 … … …
1058046 … … …
P-Id Var1 Var2 Gemeinde-nummer
VarA VarB VarC
45712 … … 101 … … …
45713 … … 102 … … …
45714 … … 103 … … …
Verknüpfung auf Personenebene
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MIV-Nutzungshäufigkeit nach MiD-Wohnumfeldindikator„Entfernung nächstgelegene Schienenhaltestelle“
M IV - W eg e
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
bis0,09
0,1 -0,19
0,2 -0,39
0,4 -0,99
1-1,99
2 -4,99
5 -9,99
ab 10
k m
We ge / P /d
Umlandgemeinden Ker nstadt sonstige
Wege / P / d
km
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Umlandgemeindenmit Bahnanschluss
Umlandgemeindenohne Bahnanschluss
Kernstädte(mit Bahnanschluss)
Km / P / d
EntfernungSchienenhaltestelle
Mittlere Gesamtdistanzen nach Bahnanschluss und Entfernung Schienenhaltestelle
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6. Schlussfolgerungen
• Datenkopplung funktioniert sehr gut (Kooperation mit Clearingstelle)
• Datensatz wird wesentlich bereichert
• Zusammenhang Raumstruktur – Mobilität kann untersucht werden
• Bisher: erst wenige disaggregierte Analysen
• Exploratives Arbeiten mit Daten durch die notwendige Verknüpfung
beim DLR ist allerdings erschwert
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