Zum Hauptinhalt springen

Einzugsgebiet

Einzugsgebiete zeigen wie weit Menschen innerhalb einer bestimmten Reisezeit oder Entfernung, mit einem oder mehreren Verkehrsmitteln reisen können.

1. Erklärung​

Basierend auf festgelegten Startpunkten, maximaler Reisezeit oder Entfernung und Verkehrsmitteln visualisieren Einzugsgebiete das Ausmaß der Erreichbarkeit anhand realer Daten. Dies bietet Einblicke in die Qualität, Dichte und Reichweite des Verkehrsnetzes.

Das Einzugsgebiet kann mit räumlichen Datensätzen wie Bevölkerungsdaten überlagert werden, um erreichbare Einrichtungen zu bewerten und die Zugänglichkeitsabdeckung für die Bewohner zu identifizieren.

Tipp

Sie kennen diese Funktion möglicherweise aus unseren früheren Softwareversionen unter den Begriffen Single-Isochrone und Multi-Isochrone. Mit der Veröffentlichung von GOAT Version 2.0 haben wir diese beiden Indikatoren im gleichen Ablauf zusammengeführt und mit weiteren Berechnungsoptionen angereichert.

info

Die Berechnung von Einzugsgebieten ist in bestimmten Regionen möglich.

Nach Auswahl eines Routentyps zeigt GOAT eine Kartenüberlagerung an, die dies anzeigt.
Für zu Fuß, Fahrrad, Pedelec und Auto werden über 30 europäische Länder unterstützt, während Einzugsgebiete für ÖV für Deutschland berechnet werden können.

Abdeckung für Fußwege, Fahrrad, Pedelec und Auto
Abdeckung für den öffentlichen Nahverkehr

Wenn Sie Analysen außerhalb dieser Regionen durchführen möchten, kontaktieren Sie uns gerne – wir besprechen mit Ihnen gerne weitere Möglichkeiten.

2. Anwendungsbeispiele​

  • Welche Annehmlichkeiten sind von einem bestimmten Punkt aus in einem 15-minütigen Fußweg erreichbar?
  • Wie viele Einwohner erreichen einen Supermarkt innerhalb von 10 Minuten mit dem Fahrrad?
  • Welcher Anteil der Bevölkerung hat einen Hausarzt innerhalb von 500m Entfernung?
  • Wie groß ist das Einzugsgebiet eines Arbeitsplatzes mit dem Auto im vergleich zu öffentlichen Verkehrsmitteln? Wie viele Mitarbeiter leben in diesen Einzugsgebieten?
  • Wie gut sind Kindergärten derzeit über die Stadt verteilt? In welchen Bezirken gibt es Defizite in der Erreichbarkeit?

3. Wie benutzt man den Indikator?​

1
Klicken Sie auf Werkzeuge Options.
2
Unter Erreichbarkeitsindikatoren, klicken Sie auf Einzugsgebiet.

Routing​

3
Wählen Sie den Routing-Typ für Ihre Einzugsgebietsberechnung.

Konfiguration​

Berücksichtigt alle zu Fuß zugänglichen Wege.

4
Wählen Sie, ob Sie das Einzugsgebiet basierend auf **Zeit** oder **Entfernung** berechnen möchten.

Zeit​

5
Konfigurieren Sie Reisezeitlimit, Reisegeschwindigkeit und Anzahl der Schritte.
walking-time configurations
Hint

Für geeignete Reisezeitgrenzen je Annehmlichkeitstyp siehe das Location Tool der Stadt Chemnitz.

Erweiterte Einstellungen​

Standardmäßig werden Einzugsgebiete als Polygone berechnet. Um dies anzupassen, verwenden Sie die erweiterten Einstellungen.

6
Klicken Sie auf Erweiterte Konfiguration Options Icon. Hier können Sie die Einzugsgebietsform auswählen. Sie können zwischen Polygon, Netzwerk und Rechteckiges Gitter wählen.
  • Es ist die geometrische Darstellung der Einzugsgebiete.
  • Leicht verständliche Visualisierung
  • Ein Polygon pro Schritt
Einzugsgebiet (Polygon) ÖV in GOAT

Sie können Polygon-Differenz aktivieren, wodurch "inkrementelle" Polygone für jeden Schritt erstellt werden. Andererseits erstellt deaktiviert "vollständige" Polygone einschließlich aller vorherigen Schritte.

Starting Points​

7
Wählen Sie die Startpunkt-Methode: Auf Karte auswählen oder Aus Layer auswählen.
8
Wählen Sie Auf Karte auswählen. Klicken Sie auf die Karte, um Startpunkte auszuwählen. Sie können mehrere Startpunkte hinzufügen.
9
Klicken Sie auf Ausführen. Dies startet die Einzugsgebietsberechnung von den ausgewählten Startpunkten.
Hint

Die Berechnungszeit variiert je nach Einstellungen. Überprüfen Sie die status bar für den Fortschritt.

Results​

Nach Abschluss der Berechnung werden die resultierenden Layer zur Karte hinzugefügt. Der "Einzugsgebiet" Layer enthält die berechneten Einzugsgebiete. Falls Startpunkte durch Klicken auf die Karte erstellt wurden, werden sie im "Startpunkte" Layer gespeichert.

Klicken Sie auf ein Einzugsgebietspolygon, um Details anzuzeigen. Das travel_cost Attribut zeigt Reiseentfernung oder -zeit basierend auf Ihrer Berechnungseinheit: Zeit in Minuten oder Entfernung in Metern.

Einzugsgebietsberechnung Ergebnis in GOAT
Tipp

Möchten Sie Ihre Einzugsgebiete stilisieren und schöne Karten erstellen? Siehe Styling.

4. Technische Details​

Einzugsgebiete sind Isolinien, die Punkte verbinden, die von Startpunkt(en) innerhalb eines Zeitintervalls (Isochronen) oder einer Entfernung (Isodistanz) erreichbar sind. Die Berechnung verwendet die entsprechenden Verkehrsnetze für das Routing basierend auf dem gewählten Verkehrsmittel.

Einzugsgebiete werden dynamisch im Frontend aus einem Reisezeit-/Entfernungsgitter erstellt, was eine schnelle Erstellung mit verschiedenen Intervallen bei Bedarf ermöglicht.

Hinweis

Für weitere Einblicke in den Routing-Algorithmus besuchen Sie Routing.

Wissenschaftlicher Hintergrund​

Aus wissenschaftlicher Sicht sind Einzugsgebiete konturbasierte Maßnahmen (auch bekannt als kumulative Gelegenheiten). Sie werden wegen ihrer leicht interpretierbaren Ergebnisse geschätzt (Geurs und van Eck 2001; Albacete 2016), haben jedoch den Nachteil, dass sie innerhalb des Cut-off-Bereichs nicht zwischen verschiedenen Reisezeiten unterscheiden (Bertolini, le Clercq, und Kapoen 2005), wie es bei Heatmaps der Fall ist.

Visualisierung​

Die Form der Einzugsgebiete wird aus dem Routing-Gitter unter Verwendung des Marching-Square-Konturlinien-Algorithmus abgeleitet, einem Computergraphik-Algorithmus, der zweidimensionale Konturlinien aus einem rechteckigen Wertearray erzeugen kann (de Queiroz Neto et al. 2016). Dieser Algorithmus transformiert das Gitter von einem 2D-Array in eine Form, um es zu visualisieren oder zu analysieren. Eine Illustration der 2D-Bildverarbeitung ist in der Abbildung dargestellt.

marching square

5. Weiterführende Literatur​

Weitere Einblicke in die Einzugsgebietsberechnung und deren wissenschaftlichen Hintergrund finden Sie in dieser Publikation.

6. Referenzen​

Albacete, Xavier. 2016. “Evaluation and Improvements of Contour-Based Accessibility Measures.” url: https://dspace.uef.fi/bitstream/handle/123456789/16857/urn_isbn_978-952-61-2103-1.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Bertolini, Luca, F. le Clercq, and L. Kapoen. 2005. “Sustainable Accessibility: A Conceptual Framework to Integrate Transport and Land Use Plan-Making. Two Test-Applications in the Netherlands and a Reflection on the Way Forward.” Transport Policy 12 (3): 207–20. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2005.01.006.

J. F. de Queiroz Neto, E. M. d. Santos, and C. A. Vidal. “MSKDE - Using Marching Squares to Quickly Make High Quality Crime Hotspot Maps”. en. In: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Sao Paulo, Brazil: IEEE, Oct. 2016, pp. 305–312. isbn: 978-1-5090-3568-7. doi: 10.1109/SIBGRAPI.2016.049. url: https://ieeexplore.ieee.org/document/7813048

https://fr.wikipedia.org/wiki/Marching_squares#/media/Fichier:Marching_Squares_Isoline.svg

Majk Shkurti, "Spatio-temporal public transport accessibility analysis and benchmarking in an interactive WebGIS", Sep 2022. url: https://www.researchgate.net/publication/365790691_Spatio-temporal_public_transport_accessibility_analysis_and_benchmarking_in_an_interactive_WebGIS

Matthew Wigginton Conway, Andrew Byrd, Marco Van Der Linden. "Evidence-Based Transit and Land Use Sketch Planning Using Interactive Accessibility Methods on Combined Schedule and Headway-Based Networks", 2017. url: https://journals.sagepub.com/doi/10.3141/2653-06

Geurs, Karst T., and Ritsema van Eck. 2001. “Accessibility Measures: Review and Applications.” RIVM Report 408505 006. url: https://rivm.openrepository.com/handle/10029/259808