Master Thesis
im Rahmen des
Universitätslehrganges „Geographical Information Science & Systems“
(UNIGIS MSc) am Interfakultären Fachbereich für GeoInformatik (Z_GIS) der Paris Lodron-Universität Salzburg
zum Thema
„Interpolation von Grundstückswerten“
Betrachtung der Werteverteilung von Wohnbauland am Beispiel der Kreisstadt
Lüdenscheid
vorgelegt von
Steffen Kriegel
103267, UNIGIS MSc Jahrgang 2014
Zur Erlangung des Grades
„Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc(GIS)”
Lüdenscheid, 01.09.2016
Eidesstattliche Erklärung
Hiermit erkläre ich an Eides Statt, dass ich die vorliegende Arbeit selbstständig und ohne fremde Hilfe angefertigt habe. Ich habe nur die im Literaturverzeichnis
angegebenen Quellen benutzt und die wörtlich oder sinngemäß genutzten Inhalte als solche kenntlich gemacht.
Lüdenscheid, 01.09.2016
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung ... 1
2. Stand der Wissenschaft ... 4
3. Untersuchungsgebiet ... 8
4. Bodenrichtwerte ... 10
5 Verwendete Daten ... 14
5.1 Topographische Reliefinformationen ... 14
5.2 Digitale Orthophotos ... 15
5.3 ALKIS ... 16
5.4 OpenStreetMap – Daten für Netzwerkanalysen ... 16
5.5 Sonstige Daten ... 18
6. Merkmale ... 19
6.1 Räumliche Analyse ... 21
6.1.1 Grundstücksgestalt ... 22
6.1.2 Grundstücksneigung ... 23
6.1.3 Grundstücksausrichtung... 24
6.1.4 Bebauungsgrad ... 25
6.1.5 Sozioökonomische Merkmale ... 26
6.1.6 Abstand zu Freiflächen und Außenflächen ... 28
6.1.7 Anschluss ÖPNV ... 30
6.1.8 Lärmbelastung durch Verkehrsmittel ... 32
6.1.9 Zentralität ... 35
6.2 Beschreibende Merkmalsbetrachtung ... 35
6.2.1 Bodenrichtwert ... 36
6.2.2 Grundstücksgestalt ... 37
6.2.3 Grundstücksneigung ... 37
6.2.4 Grundstücksausrichtung... 38
6.2.5 Bebauungsgrad ... 38
6.2.6 Sozioökonomische Merkmale ... 38
6.2.7 Abstand zu Freiflächen ... 39
6.2.8 Anschluss ÖPNV ... 41
6.2.9 Lärmbelastung durch Verkehr ... 43
6.2.10 Zentralität ... 44
6.3 Vergleich Wohnlagen ... 46
7. Methode ... 47
7.1 Datengrundlage ... 47
7.2 Regressionsanalyse ... 49
7.3 Interpolation ... 60
7.3.1 Inverse Distanzgewichtung ... 61
7.3.2 Kriging ... 61
7.3.2.1 Ordinary Kriging ... 65
7.3.2.2 Simple Kriging ... 67
7.3.2.3 Universal Kriging ... 68
7.3.2.4 Ordinary Cokriging ... 69
7.4 Berechnung der Interpolationsoberflächen ... 71
8. Diskussion ... 79
8.1 Datengrundlage und räumliche Analyse ... 79
8.2 Merkmale ... 80
8.3 Ergebnis ... 81
8.4 Ausblick ... 83
9. Literatur ... 84
10. Anhang ... 88
10.1 Einstellungen Datensatz A Ordinary Kriging ... 88
10.2 Einstellungen Datensatz A Cokriging ... 89
10.3 Einstellungen Datensatz B Ordinary Kriging ... 91
10.4 Einstellungen Datensatz B Cokriging ... 92
10.5 Einstellungen Datensatz C Ordinary Kriging ... 94
10.6 Einstellungen Datensatz C Cokriging ... 95
Abbildungsnachweis
Abbildung 1: Selektion Wohngebiete (Eigene Darstellung) Abbildung 2: Wertebereiche der Richtungen
Internetaufruf: http://resources.arcgis.com/de/help/main/10.2/index.html (06.10.2015)
Abbildung 3 : Soziale Funktion Freifläche (Luther et al., 2002)
Abbildung 4 : Beurteilung der Wohnsituation nach Lärmbelästigung (BMU, 2008) Abbildung 5 : Untersuchte Straßen im Untersuchungsgebiet
Internetaufruf:http://www.umgebungslaerm.nrw.de/materialien/Mitteilungen_- _EU/__bersicht_Kartierungsumfang_Stufe_2_2011.pdf (28.8.2015)
Abbildung 6 : Strategische Lärmkarte (Eigene Darstellung)
Abbildung 7 : Verteilung der Bodenrichtwerte in Lüdenscheid (Eigene Darstellung) Abbildung 8 : Wählerschaft SPD Bundestagswahl 2013 (Eigene Darstellung)
Abbildung 9 : Frei- und Außenflächen in Lüdenscheid (Eigene Darstellung) Abbildung 10 : Anschluss ÖPNV (Eigene Darstellung)
Abbildung 11: Lärmeinfluss auf Wohngrundstücke (Eigene Darstellung) Abbildung 12: Abstand zum Stadtzentrum (Eigene Darstellung)
Abbildung 13: Datensatz A (Eigene Darstellung) Abbildung 14: Datensatz B (Eigene Darstellung) Abbildung 15: Scatterplot (Eigene Darstellung)
Abbildung 16: Kleinste – Quadrat – Schätzer (Fahrmeir et al., 2007)
Abbildung 17: Bravais - Pearson – Korrelationskoeffizient (Fahrmeir et al., 2007) Abbildung 18: Spearmans Korrelationskoeffizient (Fahrmeir et al., 2007)
Abbildung 19: Variogramm Wolke (Wackernagel, 2003) Abbildung 20: Empirisches Variogramm (Wackernagel, 2003) Abbildung 21: Theoretisches Variogramm (Wackernagel, 2003)
Abbildung 22: Beschreibende Elemente Variogramm (Hinterding et al., 2003) Abbildung 23: Variogrammmodelle (Akin and Siemes, 1988)
Abbildung 24: Isotopische und heterotopische Daten (Wackernagel, 2003) Abbildung 25: Überprüfung Isotopie mit vier Richtungen (Eigene Darstellung) Abbildung 26: Interpolierte Bodenwerte (Eigene Darstellung)
Abbildung 27: Histogramm Error Ordinary Kriging (Eigene Darstellung)
Abbildung 28: Kriging Standardfehler Ordinary Kriging (Eigene Darstellung) Abbildung 29: Betrachtung Teilbereich (Eigene Darstellung)
Abbildung 30: Teilbereich Kriging Standardfehler Cokriging (Eigene Darstellung)
Abbildung 31: Teilbereich Kriging Standardfehler Ordinary Kriging (Eigene Darstellung)
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1 : Arten des Preisvergleichs (Ziegenbein et al., 2015) Tabelle 2 : Verkehrsbenutzer OSM Internetaufruf:
http://wiki.openstreetmap.org/wiki/OSM_tags_for_routing/Access- Restrictions#Germany (12.06.2015)
Tabelle 3 : Wertebereich der Richtungen (Eigene Darstellung)
Tabelle 4 : Parteibindung nach Höhe des Haushaltsnettoeinkommens 2009 bis 2011 (Bach and Grabka, 2013)
Tabelle 5 : Attribute Tabelle Bushaltestelle/Bedienungshäufigkeit (Eigene Darstellung) Tabelle 6 : Bezeichnung Hangneigung (Eigene Darstellung)
Tabelle 7 : Wertigkeit der Himmelsrichtung (Eigene Darstellung) Tabelle 8 : Ausprägung Merkmale (Eigene Darstellung)
Tabelle 9 : Anzahl Ausreisser (Eigene Darstellung)
Tabelle 10: Korrelation zwischen Bodenrichtwerten und unabhängigen Merkmalen (Eigene Darstellung)
Tabelle 11: Bestimmheitsmaß B (Eigene Darstellung)
Tabelle 12: Bestimmtheitsmaß B zwischen Bodenrichtwerten und unabhängigen Merkmalen
Tabelle 13: Korrelation zwischen den unabhängigen Merkmalen Tabelle 14: t – Werte der Merkmale (Eigene Darstellung)
Tabelle 15: Beschreibung Fehler Kriging (ESRI)
Tabelle 16: Fehlerwerte Interpolation (Eigene Darstellung) Tabelle 17: Mittlerer quadratischer Fehler (Eigene Darstellung) Tabelle 18: Genauigkeit interpolierte Werte (Eigene Darstellung)
Verwendete Abkürzungen
AdV - Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltung der Länder der Bundesrepublik Deutschland
ALKIS - Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem BauGB - Baugesetzbuch
BauNVO - Baunutzungsverordnung DOM - Digitales Oberflächenmodell DGM - Digitales Geländemodell DOP - Digitales Orthophoto
ImmoWertV - Immobilienwertermittlungsverordnung LoD - Level of Details
NAS - Normbasierte Austauschschnittstelle OSM - OpenStreetMap
ÖPNV - Öffentlicher Personennahverkehr GWR - Geographically weighted regression WertV - Wertermittlungsverordnung
Kurzfassung
Grund und Boden spielen und spielten in der Gesellschaft eine wichtige Rolle. Als
Lebensmittelpunkt tragen sie nicht unwesentlich zu der Lebensqualität bei. Unabhängig der romantischen Betrachtung gilt Grund und Boden aber auch als Ware. Trotz seiner
Unterscheidung zu anderen Waren, zum Beispiel ist er nicht produzierbar, gibt es auch in diesem Bereich einen Markt. Der Gesetzgeber hat mit den Gutachterausschüssen ein Werkzeug eingerichtet, um für diesen besonderen Markt eine Transparenz zu erreichen. Dafür werden alle Marktvorgänge bei den Gutachterausschüssen gesammelt und ausgewertet. Dies ermöglicht die Erstellung von Marktberichten und Bodenrichtwerten, um die Teilnehmer über das
Marktgeschehen zu informieren. Allerdings gibt es gerade in ländlichen Bereichen die Problematik der kaufpreisarmen Gebiete. Fehlende Bewegungen im Markt lassen hier eine Einschätzung nicht zu. Die Master Thesis untersucht den Einsatz von geostatistischen Verfahren, um auch für diese Bereiche nachvollziehbare Anpassung vorzunehmen. Zu diesem Zweck
werden die Möglichkeiten verschiedener Kriging Methoden und einer multiplen
Regressionsanalyse verglichen. Als Untersuchungsgebiet werden die Wohnbauflächen in der Stadt Lüdenscheid definiert. 1000 zufällig gewählte Grundstücke werden mit ihrem
Bodenrichtwert verknüpft. Da durch die scharfen Datenschutzbestimmungen ein Zugriff auf die Kaufpreissammlung der Gutachterausschüsse nicht möglich ist, muss mit deren Bodenrichtwert gearbeitet werden. Um multivariate Methoden zu ermöglichen, werden die Grundstücke zudem mit kleinräumigen Lage- und Zustandsmerkmalen versehen. Die Auswahl der beschreibenden Merkmale basiert auf einer umfangreichen Literaturrecherche. Die Datenerhebung und die folgenden räumlichen Analysen führen zu einer Datenzuordnung auf Grundstücksebene. Nach der Datenerhebung werden drei unterschiedliche Datensätze definiert, die eine unterschiedliche Anzahl von bekannten Marktbeobachtungen simulieren. Diese Datensätze unterscheiden sich daher von der Anzahl der Grundstücke, bei denen der Kaufpreis bekannt ist. Mit dieser Datengrundlage werden das Ordinary Kriging, das Ordinary Cokriging und die multivariate Regression durchgeführt. Das Ergebnis zeigt, dass das Cokriging in den kaufpreisarmen Gebieten zu einer besseren Interpolationsoberfläche führt, während in Gebieten mit vielen
Kaufbewegungen das Ordinary Kriging Vorteile bietet. Die multivariate Regression führt zu den schlechtesten Ergebnissen. Allerdings wurde in der Master Thesis mit einer globalen
Regression gearbeitet. Hier kann eine lokale Anwendung zu Verbesserungen führen.
Summary
Land and property have played and continue to play an important role in society. At the very centre of life, land and property make a very significant contribution to the quality of life.
Independent of any romantic image which may prevail, land is nevertheless a commodity.
Although it differs from other products, in that it is not producible, for example, there is a still a market for it. Through the work of advisory committees the legislator has created a tool with which to achieve transparency for this special market. All transactions are collected and
evaluated by these committees. This enables the creation of market reports and benchmarks for land valuation to inform the market player about the current market situation. However, there are frequently insufficient contracts for sale, in particular in rural areas, to create this
information. This master thesis investigates the use of geostatistical methods to estimate the value of land for residential use in these areas. For this purpose different kriging methods and a regression analysis are compared with each other. This study is based on residential
developments in the town of Lüdenscheid. 1,000 randomly selected plots of land are linked to benchmark values. The very strict data protection regulations in Germany do not allow access for purposes of study to actual purchase prices. This is why this master thesis is based on standard benchmark values. To work with multivariate spatial methods such as cokriging , it is necessary to calculate structural and neighbourhood characteristics of the landed properties.
The selection of the characteristics described is based on comprehensive literature research.
The collection of data and subsequent spatial analysis leads to an accurate characterization of each landed property. After collection of data, three different sets of data are defined which simulate a varying number of real observations of the market. These sets of data therefore differ from the number of landed properties for which the purchase price is known. Based on these data, ordinary kriging, ordinary cokriging and multivariate regression are carried out. The results show that in areas with the highest proportion of unknown purchase prices, cokriging leads to a better interpolation surface. Conversely, ordinary kriging offers advantages in regions where many sales transactions have taken place. Multivariate regression leads to the worst performance. However, this master's thesis works with a global regression model. A local regression model can lead to improvements.
1. Einleitung
Grund und Boden hat in der Gesellschaft eine besondere Stellung. Bonczek (1978) beschreibt die Stellung so: „Der Grund und Boden ist eine unabdingbare Voraussetzung für die Existenz des Menschen, sowohl eines einzelnen als auch einer Gesellschaft".
Neben Lebensmittelpunkt muss dieser in den heutigen liberalistisch-kapitalistischen Vorstellungen auch als Wirtschaftsgut betrachtet werden. Wie bei allen anderen
„Produkten“ ist hier das Geld das Maß der Wertigkeit. Anders als andere Produkte lässt sich Grund und Boden aber nicht industriell herstellen. Neben der Tatsache, dass dieses Produkt rein physikalisch begrenzt ist, ist das Marktgeschehen abhängig von der
Bauleitplanung. Auch der Komplexitätsgrad dieses Produktes ist höher als bei anderen Gütern. Im Fokus der Master Thesis liegen die Wohnbaugrundstücke im Gebiet der Stadt Lüdenscheid. In Wohnbaugrundstücke wird investiert, um als Eigentümer ein Gefühl der Freiheit und Sicherheit zu bekommen. Freiheit im Sinne der unabhängigen
Gestaltungsmöglichkeiten des Wohnraums. Sicherheit im Sinne der Altersvorsorge, der sicheren Geldanlage und mögliche Weitergabe an die Kinder. Für diese Ziele sind Menschen bereit viel Geld zu investieren. Die Finanzierung von Grund und Boden ist in Deutschland häufig eine lebenslange Aufgabe. Deren Schutz ist in der Bundesrepublik Deutschland im Art. 14 des Grundgesetzes gewährleistet. Daher ist es nicht
verwunderlich, dass mit der Einführung des Bundesbaugesetzes die Gutachterausschüsse die Aufgabe erhalten haben, Transparenz auf dem
Grundstücksmarkt zu schaffen. Diese Aufgabe hat im Rückblick auf die Finanzkrise 2008 und auf die Aussicht auf eine platzende Immobilienblase in Ballungsgebieten nicht an Bedeutung verloren. Die Gutachterausschüsse arbeiten auch deswegen als staatliche und unabhängige Einrichtungen. Im Nachfolger des Bundesbaugesetztes, dem
Baugesetzbuch, werden die weiteren Aufgaben der Gutachterausschüsse definiert. Um diese erfüllen zu können, werden u.a. alle Grundstückskaufverträge den zuständigen Gutachterausschüssss zugesendet. Die zugegangenen Verträge werden ausgewertet und die Informationen in der Kaufpreissammlung festgehalten. Diese Datenbank ermöglicht es den Gutachterausschüssen Marktanalysen durchzuführen. Diese Analysen erlauben die Benennung von Bodenrichtwerten als wichtiges Werkzeug zur Herstellung der Markttransparenz. Bodenrichtwerte sind laut § 196 des BauGB „flächendeckende
durchschnittliche Lagewerte für den Boden unter Berücksichtigung der
unterschiedlichen Entwicklungszustände. Dabei sind Bodenrichtwertzonen zu bilden, die jeweils Gebiete umfassen, die nach Art und Maß der Nutzung weitgehend
übereinstimmen." Der Bodenrichtwert bezieht sich auf das typische Grundstück in dieser Zone. Die prägenden Merkmale des Bodenrichtwertgrundstückes sind anzugeben.
Laut der Immobilienwertermittlungsverordnung (ImmoWertV) sind die
Bodenrichtwerte vorrangig im Vergleichswertverfahren zu ermitteln. Entsprechend der Bodenrichtwertrichtlinie (BRW-RL) sind „die Kaufpreise mittels
Umrechnungskoeffizienten oder anderer geeigneten Verfahren an die Merkmale des Bodenrichtwertgrundstücks und mittels Indexreihen an den Stichtag der
Bodenrichtwertermittlung anzupassen“. Für dieses Verfahren sind eine ausreichende Anzahl von Vergleichsgrundstücken notwendig, also Grundstücke mit
übereinstimmenden Merkmalen. Dieser Umstand ist gerade in Gebieten ohne oder mit geringem Grundstücksverkehr häufig nicht gegeben. Der Gutachterausschuss der Stadt Lüdenscheid hat in seinem Marktbericht 2015 veröffentlicht, dass im
Untersuchungszeitraum im Zuständigkeitsbereich der Stadt Lüdenscheid 26 privat genutzte geeignete Baugrundstücke verkauft wurden. In den Zeitraum von 2010 – 2014 wurden demnach im gesamten Stadtbereich 88 private geeignete Baugrundstücke verkauft, die für die Bestimmung der Bodenrichtwerte herangezogen werden konnten.
Auf dem Stadtgebiet werden allerdings 254 Bodenrichtwertzonen für Wohnbauflächen geführt. Diese erstrecken sich über ca. 10,5 km² und beinhalten rund 11.000
Grundstücke. Die größte Bodenrichtwertzone ist rund 300.000 m² groß und beinhaltet fast 400 Grundstücke. Diese 400 Grundstücke werden in der Bodenrichtwertkarte unter den gleichen lagetypischen Gesichtspunkten geführt! Umrechnungskoeffizienten, die eine individualisierte Wertanpassung eines Grundstücks ermöglichen könnten, werden ebenfalls nicht im Marktbericht veröffentlicht. Das Verhältnis zwischen der Anzahl der geeigneten Kauffälle und der Anzahl und Größe der Bodenrichtwertzonen macht deutlich, dass die Aufgabe der Schaffung einer Markttransparenz in diesem Teilmarkt nur noch bedingt nachgekommen werden kann.
Die Überlegung dieser Master Thesis ist, ob geostatistische Interpolationsverfahren, in Verbindung mit dem Preis einzelner Grundstücke, die Bodenwerte in Gebieten mit
geringen Marktgeschehen generieren können. Zudem wird getestet, ob multivariaten Verfahren lagetypische Merkmale nutzen können, um die Genauigkeit der Interpolation zu verbessern.
Abgeleitet aus diesen Überlegungen stellt sich folgende Forschungsfrage:
Ist die Anwendung eines multivariaten Interpolationsverfahrens sinnvoll, um die Markttransparenz in Gebieten mit wenigen oder keinen Kauffällen zu erhöhen?
Zur Beantwortung dieser Frage werden aus dem kompletten Datenbestand 1000 zufällige Grundstücke ausgewählt. Da eine Auswertung der Kaufpreissammlung wegen Datenschutzbestimmungen nicht zulässig ist, ersetzen die jeweiligen Bodenrichtwerte den Kaufpreis. Diese 1000 Datensätze sollen drei verschieden geprägte Gebiete
simulieren. Ein Gebiet mit vielen vorhandenen Kauffällen, ein Gebiet mit wenigen Kauffällen und ein Gebiet, in dem das Verhältnis gleich ist. Daher werden zwar alle Datensätze mit Lage- und Zustandsmerkmalen verknüpft, aber die Anzahl der
verknüpften Kaufpreise ist unterschiedlich. Ein Datensatz beinhaltet 900, die anderen beinhaltet nur 100 bzw. 500 Kaufpreise. Für die bivariate Interpolation wird das Ordinary-Kriging verwendet. Dieser Interpolationsoberfläche werden die Ergebnisse der multiplen Regressionsanalyse und des multivariaten Cokrigings gegenübergestellt.
Interesse an der Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Lage am Immobilienmarkt haben nicht nur private Käufer bzw. Verkäufer. Die Bodenwerte sind auch für die Kommunen von besonderem Interesse, geben sie doch auch Aufschluss für die soziale Struktur in einer Stadt. Auch gewinnorientierte Marktteilnehmer, wie freie
Wohnungsgesellschaften oder Finanzinvestoren, sind an der Marktstruktur interessiert.
Eine steuerliche Relevanz ist ebenso vorhanden.
Das Kapitel 2 dieser Master Thesis befasst sich mit dem Stand der Wissenschaft. Kapitel 3 gibt eine kurze Beschreibung des Untersuchungsgebiets. Dies ist interessant unter dem Aspekt, dass je nach Struktur, Größe und Geschichte die zu betrachtenden Lagefaktoren unterschiedlich sein können beziehungsweise eine andere Gewichtung haben. Kapitel 4 beschreibt die Bodenrichtwerte. Das Thema des folgenden Kapitels sind die benötigten Daten für die durchzuführenden Analysen. Die untersuchten Lage und Zustandsmerkmale werden in Kapitel 6 beschrieben. Die Beschreibung bezieht sich auf
mögliche Relevanz, Datenquelle und Datenaufbereitung. Ebenso werden die Ergebnisse der räumlichen Analyse dargestellt. Die Methodik wird im Kapitel 7 beschrieben. Dazu gehört die Durchführung einer multiplen Regressionsanalyse und zwei verschiedener Kriging-Verfahren. Dabei handelt es sich um das Ordinary Kriging und das Cokriging.
Folgend werden die Ergebnisse verglichen. Die Diskussion der Ergebnisse und die Beantwortung der Forschungsfrage erfolgt im Kapitel 8.
2. Stand der Wissenschaft
Neben der Stadtentwicklung ist die Transparenz der Wertigkeit von Grund und Boden von besonderem Interesse. Die Marktbeobachtung und vor allem die Bewertung von Grundstücken, zum Beispiel mit einem Verkehrswertgutachten, stehen ebenfalls unter dem Einfluss von wertrelevanten Lagemerkmalen. Die Untersuchung wertrelevanter Zustandsmerkmale und Lageeinflüsse können in dem Bereich der Wertermittlung gegebenfalls Automatisierungen, Standards oder zumindest Orientierungswerte ermöglichen. Mit der hedonischen Modellierung wurde schon in den 90er Jahren die Möglichkeit erforscht, flächendeckende Grundstückswerte zu modellieren und so ein weiteres Werkzeug in der Stadtentwicklung zu schaffen (Bökemann and Feilmayr, 1994). Zudem ermöglicht die hedonische Modellierung von Bodenrichtwerten und der damit zusammenhängenden Zerlegung in wertrelevante Lageeinflüsse das Generieren von Bodenrichtwerten in Gebieten mit einer nicht ausreichenden Anzahl von Kauffällen (Thomson and Nitsch, 2010). Das Verfahren der automatisiert erstellten
flächendeckenden Bodenrichtwerten hätten dem häufig verwendeten
Vergleichswertverfahren zur Bestimmung der Bodenrichtwerte eine angestrebte
Einheitlichkeit voraus. Dies würde vor allem in Gebieten zutreffen, die eine geringe Zahl von Kauffällen aufweisen. Die so erstellten grundstücksscharfen Bodenrichtwerte könnten als Wertmaßstab für die Bemessung von Steuern herangezogen werden (Bizer and Joeris, 1997). In mehreren europäischen Ländern sowie in vielen Staaten der USA dienen Massenbewertungsverfahren schon als Grundlage für die Besteuerung
(Muggenhuber et al., 2013). Die möglichst präzise Erstellung einer flächenhaften
Landpreiskarte für die Metropolregion Tokyo haben Tsutsumi et al. (2011) zum Thema.
Für diese Erstellung werden verschiedene erklärende Merkmale verwendet. Der Bereich der räumlichen Interpolation hat im Bergbau seinen Ursprung gefunden. Cressie (1990)
beschreibt die weiteren erstmaligen Anwendungsgebiete der Kriging-Methoden in der Statistik und Meteorologie. Allerdings kann nicht mehr nur von der einen räumlichen Interpolation gesprochen werden, sondern von einem breiten Feld von räumlichen Interpolationsverfahren(Lang, 1983). Mittlerweile finden die verschiedensten
Interpolationsverfahren in vielen verschiedenen Bereichen Anwendung. So modelliert Roberts et al. (2004) mit der Methode „Inverse Distance Weighted“ die Ausbreitung von eingeschleppten Pflanzen. Die Möglichkeiten von Kriging-Methoden im Bereich der Hydrologie untersucht Bucher (1994). Um die flächenhafte Verteilung von Stoffgehalten im Boden zu untersuchen und darzustellen, lassen Umweltbehörden nach Möglichkeiten von geostatistischen und statistischen Methoden forschen (Hinterding et al., 2003). Von besonderem Interesse ist für diese Master Thesis allerdings der Bereich der
Preisschätzung von Immobilien durch Interpolationsverfahren. So vergleicht Case et al.
(2004) in einem Wettbewerb verschiedene Modelle zur Schätzung von Hauspreisen auf Grund ihrer Lage zueinander und Merkmalen der Gebäude. Das Cokriging, eine
multivariable Methode des Krigings, wird durch Chica-Olmo (2007) zu einem ähnlichen Zweck verwendet. Ein flächendeckender Mietspiegel konnte durch die Erhebung von Informationen über Mietobjekte und deren Lage mit Hilfe einer Interpolation erstellt werden (Hagenlocher et al., 2009). Lageeinflüsse auf die Attraktivität der
Wohnquartiere einer Stadt waren schon immer von großer Bedeutung und Inhalt von diversen Forschungsarbeiten. Gerade in der Stadtentwicklung werden Ergebnisse aus diesen Forschungsarbeiten als mögliches Werkzeug benutzt, um alten bzw. neuen Ansprüchen an das Leben in einer Stadt gerecht zu werden.
So hat das Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung einen Leitfaden entwickelt, um problematische innerstädtische Prozesse frühzeitig zu erkennen (Bundesministerium für Verkehr, 2009). In diesem Monitoringsystem spielt unter anderem die Beobachtung von städtebaulichen Merkmalen eines Wohngebietes eine wichtige Rolle. Gerade im Ruhrgebiet haben sich mit den wirtschaftlichen
Veränderungen ehemalige Industriegebiete zu Brachflächen entwickelt. Die genaue Betrachtung dieser Flächen nach ihrer Lage bietet die Möglichkeit, vorhandene Werte zu erkennen und entsprechend zu entwickeln (Feldmann, 2009). Nicht nur aus finanziellen Aspekten ist die weitere Nutzung dieser Brachflächen von Bedeutung. Die Aktivierung von Brachflächen mindert auch den Flächenverbrauch durch Neuausweisung von bebaubarer Fläche. Als weiteres Beispiel ist in diesem Zusammenhang die Beurteilung einiger Brachflächen der Deutschen Bahn zu nennen. Hier wurden durch räumliche
Analysen Flächen unter anderem nach Verkehrsanbindung und Umfeldqualität untersucht und so ihr Weiterverwendungspotenzial beurteilt (Holländer et al., 2010).
Damit zusammenhängend kann von einem Bestreben nach einem Flächenmanagement gesprochen werden. Dabei werden Potenziale von nicht genutzten Flächen mit Hilfe von Geobasis- und Geofachdaten automatisiert mit Kriterien bewertet (Juckenack et al., 2002). Besondere Anforderungen an die Stadtentwicklung resultieren aus den
Auswirkungen des demografischen Wandels. Die Auswirkungen des demographischen Wandels sind in Deutschland regional unterschiedlich. Dabei verlieren vor allem Städte an Einwohner, die altindustriell geprägt waren. Davon in Westdeutschland betroffen sind vor allem Städte im Ruhrgebiet und Saarland. Aber auch einige ländlich periphere Gebiete werden an Einwohner verlieren. Für die Stadt Lüdenscheid ist laut IT.NRW ein Rückgang von 73.500 Einwohnern im Jahre 2013 auf 59.500 Einwohner im Jahre 2040 zu erwarten. Neben dem Bevölkerungsrückgang ist auch mit einer Alterung der
Gesamtbevölkerung zu rechnen. Bei diesen Aussichten ist eine Anpassung der
Stadtentwicklung notwendig. In den Mittelpunkt rückt der nötige Umbau des urbanen Raums und die damit nötige Betrachtung möglicher Lagefaktoren (Kötter and Linke, 2013). Dabei ist der Begriff der „Schrumpfung“ in Zusammenspiel mit der
Stadtentwicklung häufig negativ besetzt. Als alternativlose und vernünftige Strategie gilt dabei der „geordnete Rückzug“ (Fuhrich, 2003). Die Betrachtung der Lagefaktoren kann in diesem Zusammenhang Bestandteil des „Management der Schrumpfung“ sein,
welches laut dem Bericht „Wohnungswirtschaftlicher Strukturwandel in den neues Bundesländern“ von 2000 als Aufgabe auf die betroffenen Kommunen zukommt. Die Bewertung lokaler Standortfaktoren kann auch als politisches Hilfsmittel gesehen werden, Lebensqualität in den Kommunen zu verbessern (Ebertz, 2008). Neben der Generierung von Bodenrichtwerten ermöglicht das Modellieren von Lagefaktoren, Immobilien und Liegenschaft automatisiert zu bewerten (Weberndorfer et al., 2014).
Die Modellierung der Lagefaktoren erfolgt dabei in einem Geographischen
Informationssystem. Die Betrachtung von Einflüssen auf die Wertigkeit spielt in der Immobilienwirtschaft eine besondere Rolle. Räumliche Analysen und Netzwerkanalysen geben die Möglichkeit, Kundepotenziale abzuschätzen und Geschäftsrisiken zu
minimieren. Zusätzlich ermöglicht es interessierten Kunden, je nach gewünschten Merkmalen der gesuchten Immobile treffende Objekte aus dem Portfolio zu
präsentieren (Pohschröder, 2009). Dabei gilt es Merkmale von Standorten nicht nur zu bewerten, sondern auch zu visualisieren. Die Zürcher Kantonalbank hat zu diesem
Thema in Zusammenarbeit mit dem Schweizer Bundesamt für Umweltamt eine Studie zur flächendeckenden Bewertung von Lagefaktoren durchgeführt (Leupp et al., 2011).
Die im Grundgesetz (§ 72) angestrebte Schaffung „gleichwertiger Lebensverhältnisse“
konnte in der Bundesrepublik bisher nicht umgesetzt werden. Zu dieser Erkenntnis kommen Untersuchungen, die die Sozialstruktur von Städten zum Inhalt haben (Bowen, 2002). Unter anderem eine Forschungsarbeit von Köckler et al. (2007). Um einen
Zusammenhang bilden zu können, werden in dieser Forschungsarbeit die Luftgüte, Lärm und Verfügbarkeit von Grünflächen für zwei Stadtteile in Kassel ermittelt und mit der Sozialstruktur der betroffenen Stadtgebiete verglichen. Dabei spielt vor allem die umweltbezogene Gerechtigkeit eine Rolle. Eigentlich muss es Ziel sein, möglichst allen Menschen, unabhängig ihrer sozialen Stellung, eine gute Lebensqualität zu bieten. In Mittelpunkt dieser Untersuchungen stehen die Gesundheit der Einwohner und deren Einfluss auf die Lebensqualität. Zusammenhängend mit der gesundheitlichen Belastung der Bewohner rückt auch die ökonomische Betrachtung in den Vordergrund. Bei der Betrachtung von Umwelteinflüssen oder Standortbetrachtungen von
gesundheitsgefährdenden Einrichtungen wie Mülldeponien ist eine räumliche Analyse notwendig. In dieser Phase wird analysiert, wie weit Anwohner von Einflüssen betroffen sein können (Elvers, 2007). Es ist zu beobachten, dass das Thema Umweltgerechtigkeit auch in Deutschland in den Mittelpunkt rückt. So hat das Europäische Parlament eine Richtline mit dem Ziel einer Lärmkartierung erlassen, um Umgebungslärm zu bewerten und zu bekämpfen. Das Land NRW will mit einem Aktionsplan positiven Einfluss auf die Luftqualität und damit auf die Umwelt und Gesundheit gerade in den Ballungsgebieten nehmen. Ein weiteres Forschungsfeld ist das Thema Mobilität. In diesem Bereich spielt das Thema Erreichbarkeit eine große Rolle. Der ÖPNV gilt als Werkzeug der Kommunen die Mobilitätsvorsorge wahrzunehmen und einen wichtigen Bestandteil der
Lebensqualität in einer Stadt zu steigern. Die Abdeckung des Stadtgebietes durch den Öffentlichen Personennahverkehr ist allerdings durch den wachsenden Kostendruck, klamme Kommunen und geänderten Mobilitätsverhalten immer schwieriger. Neben der Untersuchung des vorhandenen Netzes ist ein weiterer Punkt die Optimierung der Lage der Haltestellenpunkte. Die Lage der Haltestellen ist wichtig für die Akzeptanz und damit die Nutzung der Haltestelle. Während bisher häufig mit einer einfachen Luftlinienentfernung mögliche Einzugsgebiete von Haltestellen definiert wurden, versprechen Potenzialanalysen mit mehreren Parametern in diesem Bereich bessere Werte. Dabei spielt die Überlegung, dass bei näher wohnenden Personen die Akzeptanz
für die Haltestelle größer ist als bei entfernt wohnenden Personen, eine elementare Rolle. Zudem bekommt mit Hilfe von Netzwerkanalysen die Untersuchung der Erreichbarkeit eine höhere Genauigkeit. Verknüpft mit der Lage von Wohnhäusern können optimal gelegene Haltepunkte erarbeitet werden. Für diese Betrachtungen bietet sich ein GIS an (Stirnberg et al., 2002). Interessant in diesem Zusammenhang ist die Untersuchung, mit welchen Verkehrsmitteln die Nutzer je nach Entfernung zum Haltepunkt anreisen. Diese Untersuchung wurde allerdings mit der Erreichbarkeit von Bahnstationen durchgeführt (Keijer and Rietveld, 1998). Neben der Erreichbarkeit der Haltestellen ist auch die Qualität der Erschließung für die Nahverkehrsplanung von Bedeutung. Dabei kann bei Qualitätsbetrachtung die Erschließungsqualität
herangezogen werden oder die räumliche Verteilung der möglichen Ziele. Bei beiden Betrachtungen ist die Verwendung von einem GIS notwendig.
3. Untersuchungsgebiet
Welche Einflüsse auf das Grundstück einwirken, richtet sich auch nach dem Untersuchungsgebiet. Das Untersuchungsgebiet ist hier als das Gebiet der Stadt Lüdenscheid definiert. Untersucht werden nur Flächen, die vom Entwicklungszustand im Bauplanungsrecht als baureifes Land eingestuft werden können. Dabei spielt auch der zukünftige mögliche Entwicklungszustand keine Rolle. Je nach Art der baulichen Nutzung sind die Wertigkeiten der Lageeinflüsse unterschiedlich. So ist für eine
erfolgreiche gewerbliche Nutzung einer Fläche die Anbindung an die Infrastruktur eine andere als die für ein ruhiges Wohnen. Da je nach Art der baulichen Nutzung der
Einfluss der Lagefaktoren anders zu beurteilen ist und häufig auch konträr verläuft, werden nur Flächen betrachtet, die laut beschreibenden Merkmale der
Bodenrichtwerkarte als Wohnbauflächen ausgewiesen sind. Die vorhandenen städtebaulichen Strukturen einer Stadt resultieren aus der Historie und den geographischen Gegebenheiten. Folgend wird die Stadt Lüdenscheid unter städtebaulichen Aspekten beschrieben. Die Stadt Lüdenscheid ist Kreisstadt des Märkischen Kreises mit 74.539 Einwohnern zum Stichtag 31.12.2013 und ist laut Landes-entwicklungsplan ein Mittelzentrum mit oberzentralen Funktionen.
Lüdenscheid liegt in der Mittelgebirgsregion Sauerland. Während der höchste Punkt 539m über NN liegt, befindet sich der mittlere Punkt auf 412m über NN und der
geprägt. Das Stadtgebiet umfasst 8.672,78 ha. Die Nutzung der Fläche wird bestimmt von Waldflächen (4.147,73 ha). Gebäude und Hofraum beanspruchen 1.595,02 ha und Ackergrün-, bzw. Ackerland 1.300,19 ha. (Stadt_Luedenscheid, 2012). Die Stadt
profitierte in ihrer Gründungsphase vor allem von der strategischen guten Lage an einem Fernhandelsweg und den vorhandenen natürlichen Ressourcen zur Gewinnung und Verarbeitung von Eisenerz (Wagner, 2008). Bis 1846 erreichte die Einwohnerzahl ca. 4.000 Einwohner. Die Eisen- und Metallverarbeitung mit ihren mittelständischen Fabriken waren die prägenden Industriezweige. Durch die starke Wirtschaftskraft der Stadt sowie Eingemeindungen stieg die Einwohnerzahl bis 1913 auf 34.000 Einwohner.
Die notwendigen Wohnhäuser führten zu einer Ausdehnung der Stadt und zu den so notwendigen Investitionen in die Infrastruktur. Früher außerhalb liegende
Gewerbebetriebe rückten so immer näher in die Innenstadt. Ab 1850 entwickelte sich eine mehrstöckige Bauweise der Gebäude im Innenstadtbereich. Die erbauten
Wohngebäude waren häufig Mietsgebäude, um die größte Wohnungsnot zu lindern. Die Erschließung erfolgte häufig entlang der Ausfallstraßen. Viele innerstädtische
Produktionsstandorte sind heute noch von Bedeutung, obwohl die Ausweisung von Gewerbefläche außerhalb der Wohngebiete ab den 1970-Jahren zu einer strikten Trennung von Wohnflächen und dem produzierende Gewerbe führen sollte. Ca. 10.000 Flüchtlinge aus dem Osten versuchten sich nach dem Krieg in Lüdenscheid ein neues Leben aufzubauen. Die dadurch entstandene Wohnungsnot wurde durch die Belegung von Wohnraum durch Besatzungstruppen noch verschlimmert. In dem folgenden Jahrzehnt entstand unter diesem Druck eine große Anzahl von Siedlungshäusern, die heute noch ganze Stadtteile prägen. 1956 kamen die ersten Gastarbeiter nach
Lüdenscheid. Diese Einflüsse ließen die Einwohnerzahl bis 1960 auf 58.000 Einwohner ansteigen. Um den nötigen Wohnraum zu schaffen, wurden großflächig neue
Siedlungsflächen erschlossen. Geprägt ist der Gebäudebestand daher von einem hohen Anteil von Mehrfamilienhäusern (Stadt_Luedenscheid, 2010). Neben der weiteren Ausdehnung des Kerngebietes wurden auch frühere Streusiedlung mit der Ausweisung immer mehr an das Stadtgebiet angeschlossen. Zudem wurde die Innenstadt an die Ansprüche einer motorisierten Bevölkerung angepasst. Teile der Altstadt wurden abgerissen und Straßenführungen der hohen Auslastung angepasst. Der Bau eines Tunnels entlastet bis heute die Innenstadt. Bei der Betrachtung der Stadtstruktur ist die zentrale Bedeutung der Innenstadt ersichtlich. Mitte der 1990er-Jahre hatte
Lüdenscheid mit ca. 82.000 Einwohnern die höchste Einwohnerzahl seiner Geschichte.
In den vorherigen 20 Jahren wurden zur Gewinnung von Wohnraum im heutigen Randgebiet großflächige Wohnbauflächen ausgewiesen. Wie viele Städte hat
Lüdenscheid im neuen Jahrtausend mit sinkender Einwohnerzahl zu kämpfen. Dies hat zur Folge, dass nur noch kleine Wohnbauflächen als Arrondierung zum Stadtgebiet ausgewiesen werden.
4. Bodenrichtwerte
Die Bodenrichtwerte werden aus der Kaufpreissammlung generiert. Dort wird das Geschehen auf dem Grundstücksmarkt mit Hilfe der Auswertung der Kaufverträge attributiert. Dabei sind Bodenrichtwerte als durchschnittliche Lagewerte in Gebieten mit im Wesentlichen gleichen Lage- und Nutzungsverhältnissen zu verstehen (Kleiber and Simon, 2007). Zwar ist ein Bodenrichtwert nicht mit dem Verkehrswert identisch, allerdings wird aus der Bodenrichtwertkarte die Wertigkeit des Baulands in einer Stadt und deren Verteilung ersichtlich. Die gesetzliche Grundlage für die Ermittlung von Bodenrichtwerten ist das BauGB. Der § 196 (in Verbindung mit §10 ImmoWertV) beschreibt den Bodenrichtwert als durchschnittliche Lagewerte unter Betrachtung des jeweiligen Entwicklungszustands. Die Aufgabe der Erstellung unterliegt den
Gutachterausschüssen, welche selbstständig und unabhängig ihre Aufgabengebiete wahrnehmen. Die Notare sind verpflichtet jeden Kaufvertrag den Gutachterausschüssen zu übersenden. Die Kaufverträge werden ausgewertet und die Informationen in die Kaufpreissammlung übernommen. Diese sollen so ein „originäres Abbild des
Geschehens auf dem Grundstückmarkt“ (Kleiber and Simon, 2007) darstellen. Die Kaufpreissammlung besteht aus der Kaufpreiskarte und der Kaufpreiskartei. Während die Kaufpreiskarte dazu dient, Lage und Zuschnitt des betroffenen Grundstücks
ersichtlich zu machen, hat die Kaufpreiskartei eher einen beschreibenden Charakter.
Welche Attribute aus dem Kaufvertrag in die Kaufpreiskartei übernommen werden, ist nicht gesetzlich geregelt. Um allerdings einen unverbindlichen Beitrag zur
Markttransparenz leisten zu können, ist eine sehr detaillierte und sorgsame Auswertung nötig. Zu dieser sorgsamen Auswertung gehört auch die Prüfung, ob ungewöhnliche oder persönliche Verhältnisse vorliegen und daher der Kaufpreis nicht plausibel zu erklären ist. Für Auskünfte aus der Kaufpreissammlung hat der Gesetzgeber strikte Regelungen aufgestellt. Aus Datenschutzgründen ist die Kaufpreissammlung nur dem
berechtigtem Interesse gegeben werden. Die Gutachterausschüsse sind verpflichtet, zum Stichtag 31. Dezember mindestens jeden zweiten Jahres allgemeine Bodenrichtwerte zu ermitteln. Der Bodenrichtwert ist eine anerkannte Grundlage zur Bodenwertermittlung.
Dazu in § 16 Abs. 1 ImmoWertV: „Der Wert des Bodens ist (…) ohne Berücksichtigung der vorhandenen baulichen Anlagen auf dem Grundstück vorrangig im
Vergleichswertverfahren zu ermitteln. Dabei kann der Bodenwert auch auf der Grundlage geeigneter Bodenrichtwerte ermittelt werden. Bodenrichtwerte sind
geeignet, wenn die Merkmale des zugrunde gelegten Richtwertgrundstücks hinreichend mit den Grundstücksmerkmalen des zu bewertenden Grundstücks übereinstimmen.“
Entsprechend der Bodenrichtwertrichtlinie sind für die Ermittlung von
Bodenrichtwerten, neben der Kaufpreissammlung, vor allem Baupreisindexreihen und Umrechnungskoeffizienten zu verwenden. Geobasisdaten, Informationen über Mieten, Ergebnisse örtlicher Ermittlung sowie Daten zur demographischen Entwicklung sind unterstützend heranzuziehen. Die wertbeeinflussenden Merkmale des
Bodenrichtwertgrundstücks orientieren sich an der Mehrheit der Grundstücke in der Bodenrichtwertzone. Das Vergleichswertverfahren ist ein Werkzeug in der
Wertermittlung. Deren Verwendung wird in der Vergleichswertrichtlinie geregelt. Für die Wertermittlung mit diesem Verfahren werden vergleichbare Grundstücke und deren Kaufpreis herangezogen, um einen Wert für das zu schätzende Grundstück zu ermitteln.
Nach Ziegenbein et al. (2015) lassen sich verschiedene Arten des Preisvergleichs darstellen (Tabelle 1).
Tabelle 1: Arten des Preisvergleichs, geordnet nach Prioritäten von 1 bis 4
Entsprechend der Prioritäten ist ein unmittelbarer Vergleich mit einer ausreichenden Anzahl von Vergleichsgrundstücken anzustreben. Sollte dies nicht möglich sein, kann
der mittelbare sukzessive Preisvergleich angewendet werden. Dieses Verfahren setzt voraus, dass bekannt ist, welche Merkmale sich wertbeeinflussend auf die Stichprobe auswirken. Um die zeitliche Komponente und den Zustand des Objektes bewerten zu können, müssen für den Untersuchungsbereich Umrechnungskoeffizienten und Verläufe in der Preisentwicklung bekannt sein. Umrechnungskoeffizienten, für zum Beispiel verschiedenen Grundstücksgrößen oder unterschiedlichem Maß der baulichen Nutzung, sind gerade in ländlich geprägten Flächenkreisen und mittelgroßen Städten selten berechnet worden. Entsprechend liegen für das Stadtgebiet Lüdenscheid keine
Umrechnungskoeffizienten vor. Entweder Kaufpreise von Vergleichsgrundstücken oder der Bodenrichtwert werden mit Hilfe der Preisindizes auf den Wertermittlungsstichtag umgerechnet. Die Verwendung von Umrechnungskoeffizienten in Verbindung mit den bekannten Merkmalen ermöglicht es, die Grundstücke auf den Zustand des zu
schätzenden Grundstücks zu rechnen und so den jeweiligen Wert bestimmen zu können.
Mit dieser Vorgehensweise lassen sich die Vergleichswerte bestimmen, die durch die Berücksichtigung von objektspezifischen Grundstücksmerkmalen zum Verkehrswert führen. Ein weiteres Verfahren ist der mittelbare statistische Preisvergleich. Mit Hilfe einer Regressionsanalyse werden Wertunterschiede zwischen Vergleichsgrundstücke und Wertermittlungsobjekt durch verschieden geprägte Merkmale ermittelt. Die ermittelte Regressionsfunktion ermittelt mit Hilfe der Eigenschaften des
Wertermittlungsobjekts den vorläufigen Vergleichswert der Grundstücke. Der deduktive Preisvergleich orientiert sich an der zukünftigen Nutzung des Grundstücks unter
Betrachtung der zu erwartenden Kosten. Die Idee des deduktiven Preisvergleichs bei Bodenwerten im Außenbereich ist laut Mundt (2016), einen geeigneten benachbarten Innenbereichsbodenwert zu verwenden und bekannte Wertedifferenzen zum gesuchten Außenbereichsgrundstück je nach Werteinfluss zu subtrahieren oder zu addieren. Die Wertedifferenzen könnten aus der Entfernung zum Innenstadtbereich,
Lagebesonderheiten oder Grundstücksübergrößen entstehen. Ebenso fällt das Mietlageverfahren unter die deduktiven Preisvergleiche. Dabei wird davon ausgegangen, dass höhere Mieten mit höheren Bodenwerten korrelieren. Beim intersubjektiven Preisvergleich schätzen Sachverständige Zu- und Abschläge. Diese Wertveränderungen können auf Grund von Lageunterschieden oder Belastungen im Grundbuch entstehen. Sie müssen nachvollziehbar begründet werden. Häufig wird dieses Verfahren angewendet, um Bodenwerte in kaufpreisarmen Gebieten zu erhalten.
Bei diesen Verfahren kann die Objektivität angezweifelt werden, auch wenn an dem
Prozess der Wertermittlung mehrere Experten beteiligt sind. Daher sollte dieses Verfahren auch nur angewendet werden, wenn ein anderes nicht hilfreich ist. Bei dem Lagewertverfahren, eine Methode bei dem intersubjektiven Preisvergleich, kann die Verwendung von Geobasisdaten zu einer besseren Objektivität beitragen. Die
aufgezählten Methoden des Preisvergleichs schließen sich gegeneinander nicht aus. So können die Beachtung von Lage- und Mietrelation den statistischen Preisvergleich unterstützen.
Für das Untersuchungsgebiet stellt der Gutachterausschuss der Stadt Lüdenscheid die Bodenrichtwerte als Shape- Datei zur Verfügung. Der Inhalt beschreibt neben dem graphischen Charakter auch Eigenschaften des Zonalen Bodenrichtwerts in der Bodenrichtwertkarte. Dabei sind folgende Eigenschaften von Bedeutung:
- Art der baulichen Nutzung - Geschossflächenzahl - Bodenrichtwert
Die Zonalen Bodenrichtwerte führen zu „scharfen“ Abgrenzungen. Allerdings sind für diese Master Thesis nur Wohngebiete relevant. Über die Art der baulichen Nutzung lassen sich diese selektieren (Abbildung 1).
Abbildung 1 Selektion Wohngebiete
Der Datenbestand beinhaltet nun noch die Bodenrichtwertzonen folgender Art der baulichen Nutzung auf:
- Wohnbauflächen ( § 1 Abs. 1 BauNVO) - Kleinsiedlungsgebiete ( § 2 BauNVO ) - reine Wohngebiete ( § 3 BauNVO ) - allgemeine Wohngebiete (§4 BauNVO)
- besondere Wohngebiete ( § 4 BauNVO )
Um eine statistische Betrachtung zu erleichtern, werden die Attribute der
Bodenrichtwertzonen auf die jeweiligen Grundstücke übertragen. Dies erfolgt mit einer Verbindung der jeweiligen Datensätze auf Basis der räumlichen Beziehung. Mit diesem Verfahren sind jedem Grundstück ein Bodenrichtwert, und damit eine Wertigkeit, zugeordnet. Die Verwendung der Bodenrichtwerte in den weiteren Arbeitsschritten ist notwendig, da ein Zugriff auf die Kaufpreissammlung aus Datenschutz nicht möglich ist.
Die für eine räumliche Untersuchung nötige Verortung würde einen Rückschluss auf einzelne Haushalte zulassen.
5 Verwendete Daten
Als Grundlage für räumliche Analysen bieten sich Geodatenbasisdaten an. Geobasisdaten sind Daten mit einem einheitlichen Raumbezug und beschreiben die Topographie, Grundstücke und Gebäude der Erdoberfläche. Die verwendeten Daten werden von öffentlichen und Privaten Stellen erfasst und bereitgestellt. Allerdings gestaltet sich der Zugang der Daten als schwierig, da diese nicht zentral abgelegt werden. Folgend werden die Daten beschrieben, die bei den Analysen notwendig sind.
5.1 Topographische Reliefinformationen
Die Topographischen Reliefinformationen ermöglichen die Erstellung von Geländemodellen. Die Daten vertreibt in Nordrhein – Westfalen (NRW) die
Bezirksregierung Köln. Gerade in diesem Bereich wurden in der Vergangenheit häufig unterschiedliche Begriffe für die gleichen Modelle verwendet. Allerdings hat sich in den vergangenen Jahren eine Begriffsdefinition herauskristallisiert (Pfeifer, 2003; Jäger und Heipke, 2014). An dieser Definition orientiert sich die Bezeichnung in dieser Master Thesis. Die nötige Datenakquisition erfolgt durch das Verfahren Airborne
Laserscanning. Bei diesem Verfahren werden flugzeuggestütze Laser eingesetzt, um durch reflektorlose Entfernungsmessung ein Abbild der Geländeoberfläche zu erstellen (Maas, 2005). Das digitale Oberflächenmodell (DOM) stellt dabei neben der
Geländeoberfläche auch Objekte dar, die nicht die Geländeoberfläche definieren. Dies sind neben der Vegetation vor allem Gebäude und Konstruktionen. Erst durch Filterung
der Daten kann das digitale Geländemodell (DGM) und damit die natürliche
Geländeform dargestellt werden (Kilian et al., 1996). Die Bezirksregierung Köln stellt die Daten für das digitale Oberflächenmodell in einer Messpunktwolke mit einer mittleren Punktdichte von 1 – 4 Pkt /m² zur Verfügung. Die Höhengenauigkeit ist dabei mit +/- 2 dm angegeben. Die Genauigkeit kann allerdings in Bereichen mit starker Vegetation, bebauten Flächen und im stark geneigten Gelände abweichen. Die zur Verfügung gestellten DGM – Daten haben eine regelmäßige Punktverteilung mit einer Gitterweite von 1m (DGM1) bei der gleichen Höhengenauigkeit wie das DOM
1L(Bezirksregierung_Köln, 2015). Die Topographischen Reliefinformationen sind für die Betrachtung der Neigung der Grundstücke wichtig sowie für die die Ausrichtung
relevant. Die Abgabe erfolgt als Ascii-xyz – Datei. Aus den durch das Airborne Laserscanning gewonnenen Punktwolken lassen sich auch 3D – Gebäudemodelle konstruieren. Diese Modelle ergänzen das digitale Geländemodell zu einem 3D – Stadtmodell. Auch die 3D - Gebäudemodelle werden in NRW, stellvertretend für das Land, von der Bezirksregierung Köln vertrieben und liegen in unterschiedlichen
Detailierungsgeraden vor. Für das Untersuchungsgebiet liegen 3D – Gebäudemodelle in dem Level – of – Detail 2( LoD 2) vor. Damit verfügen die Modelle mindestens über eine generalisierte Außenhülle mit prototypischer Dachform (Gröger et al., 2005). Obwohl die Bebauung bei der Wertebildung des Grundstücks nicht betrachtet wird, können diese jedoch weiteren Informationen über die mögliche Art der Nutzung bzw. der Bebauung wiedergeben.
5.2 Digitale Orthophotos
Die AdV beschreibt diese folgend: „Digitale Orthophotos (DOP) sind grundsätzlich verzerrungsfreie und maßstabsgetreue Rasterdaten photographischer Abbildungen der Erdoberfläche. Sie werden aus orientierten Luftbildern und einem Digitalem
Geländemodell abgeleitet.“ Flächendeckend für das Stadtgebiet Lüdenscheid stehen Digitale Orthophotos mit einer Bodenpixelgröße von 0,20 m (DOP 20) zur Verfügung.
Zwar für räumliche Analysen nicht notwendig, bieten die Luftbilder bei dieser Master Thesis eine gute Grundlage zur Kontrolle und zur Bearbeitung von Daten.
5.3 ALKIS
Die Bestandsdaten der Liegenschaftskarte werden über die zuständige Vermessungsstelle bezogen. Die Datenabgabe erfolgt über das Amtliche Liegenschaftskataster – Informationssystem (ALKIS) im XML - Format. Die
Liegenschaftskarte ist in diesem Zusammenhang als die zeichnerische Darstellung der rechtmäßigen Eigentumsgrenzen sowie der Gebäude zu verstehen. Dadurch ist die Liegenschaftskarte neben dem DGM und den Digitalen Orthophotos eine weitere
Komponente für ein möglichst realistisches 3D – Stadtmodell und damit der Möglichkeit für umfangreiche räumliche Analysen. Die ALKIS – Daten wurden über eine
normbasierte Austausch Schnittstelle (NAS) eingelesen. In diesem Falle wurde der NAS – Reader für ArcGIS verwendet. ALKIS bietet die Möglichkeit, Grenzen auf der Ebene „Flurstücksgrenzen“ auszulesen. Dabei kann ein Grundstück allerdings aus mehreren Flurstücken bestehen. Abweichend von der Grundbuchordnung werden in dieser Arbeit nur zusammenhängende Flurstücke als Grundstücke betrachtet. Zudem werden Grundstücke, die mit einem Erbbaurecht belastet sind, als eigenständiges Grundstück betrachtet. Diese Definition führt dazu, dass die ALKIS – Daten
nachbearbeitet werden mussten, um die nötigen Polygone zu erhalten. Durch das Einlesen der anonymisierten Daten zu den Eigentümern ist es möglich,
zusammenhängende Flurstücke zu verschmelzen und so das Grundstück zu bilden.
Neben den graphischen Elementen waren auch die Attribute der jeweiligen Grundstücke, wie zum Beispiel die Nutzungsart, von Interesse.
5.4 OpenStreetMap – Daten für Netzwerkanalysen
OpenStreetMap (OSM) ist ein Projekt, welches 2004 ins Leben gerufen wurde um einen
„freien“ Geodatenbestand zu generieren. Das „frei“ bezieht sich dabei auf die
Lizenzierung sowie das Mitwirken von privaten Personen bei der Erfassung, Kontrolle und Vervielfältigung. Die privaten Personen, meist mit fachfremdem Vorwissen, erfassen dabei freiwillig Datenbestände, um die Oberfläche der Erde zu beschreiben. Dieses Modell der Datengewinnung wird durch den Begriff „Volunteered Geographic
Information“ beschrieben (Goodchild, 2007). Gerade der Aspekt der freien Lizenzierung macht das Produkt für die Master Thesis interessant. Allerdings muss man die Frage
stellen, in wie weit die OSM – Verkehrswegedatensätze den Genauigkeitsansprüchen der nötigen Analysen gerecht werden. Dabei geht es um die Betrachtung der Vollständigkeit, Lagegenauigkeit und dem Maß der Attributerfassung. Generell ist über die OSM – Daten zu sagen, dass die Qualität der Daten regional betrachtet sehr unterschiedlich ist. Gerade in Ballungsgebieten ist diese als gut zu bezeichnen. Vergleiche mit kommerziellen
Produkten haben ergeben, dass die Lagegenauigkeit sich in Bereichen bewegt, die für die Analysen der Masterarbeit ausreichend sind (Ludwig et al., 2010). Die OSM - Daten können auf der Ebene Bezirksregierung Arnsberg als Shape – Datei heruntergeladen werden. Der Datenbestand wurde über das Unternehmen GEOFABRIK bezogen. Von Interesse sind dabei nur die Straßendaten im Untersuchungsbereich. Daher werden aus dem Datenbestand die Straßen „ausgeschnitten“, die im Untersuchungsbereich liegen.
Da es eine tiefgehende Qualitätsanalyse für das Stadtgebiet Lüdenscheid nicht gibt, erfolgte eine Lageprüfung über den Vergleich der Datensätze mit ALKIS - Daten. Dort erhält jedes Flurstück eine Nutzung. Der Vergleich der ALKIS – Flächen „AX -
Strassenverkehr“ und „AX – Weg“ mit der Lage der OSM – Verkehrswege zeigt eine Lageabweichung von bis zu 10m im innerstädtischen Bereich. Dies stellt für die Untersuchung eine befriedigende Qualität der Lagegenauigkeit der OSM – Daten dar.
Tabelle 2: Verkehrsnutzer OSM
Die Vollständigkeit der OSM – Daten erfolgt durch Auswertung von Luftbildern, ALKIS – Daten und Ortskenntnis. Noch fehlende Wege wurden ergänzt, um eine Qualität zu erreichen, die eine Netzwerkanalyse ermöglicht. Ob ein gewerblicher Anbieter qualitativ höherwertige Daten liefert, um den Aufwand der Datenüberprüfung und –
ergänzung zu minimieren, wurde im Zusammenhang dieser Master Thesis nicht überprüft. Die OSM – Daten sind mit Attributen verknüpft. Dabei kommt dem Attribut
„type“ eine besondere Rolle zu. Dieses Attribut gibt Auskunft über die Wegeklassifikation. Die Wegeklassifikation gibt darüber Auskunft, welche
Verkehrsteilnehmer die Wege nutzen können (Tabelle 2).Das Interesse liegt dabei auf Abschnitte, die als Fußgänger passiert werden können. Als für Fußgänger nicht
passierbar werden dabei im Untersuchungsgebiet nur private Wege, die Autobahn inkl.
Autobahnauffahrten sowie Wege, für die ein Verbot für Fußgänger gilt, definiert. Über die Attribute werden daher alle Straßen, die für Fußgänger zu benutzen sind, selektiert und als Datei gespeichert. Um eine Netzwerkanalyse durchzuführen, müssen Knoten an allen Punkten, an denen sich Linien kreuzen, gebildet werden. Ausgenommen sind Brücken und Tunnel.
5.5 Sonstige Daten
Für die räumlichen Analysen können je nach Lagefaktor weitere Daten notwendig sein.
Dabei geht es vor allem um Lageinformationen zu Vegetationen oder bestimmten Einrichtungen. Wenn möglich, wurde auf vorhandene Datenbeständen zurückgegriffen.
Die genutzten Daten sind durch die Stadt Lüdenscheid, die Märkischen
Verkehrsgesellschaften, den örtlichen Stromversorger und Forstbetriebe erhoben worden. Für die Betrachtung der Distanz zu öffentlichen Freiräumen stellt die Stadt Lüdenscheid eine Übersicht der zu pflegenden öffentlichen Flächen bereit. Für eine Verwendung der Fachdaten ist es notwendig, eine Georeferenzierung durchzuführen.
Diese erfolgt über eine direkte Verortung über Koordinaten.
6. Merkmale
Wie beschrieben, wird die Zerlegung in preisbestimmende Merkmale zur Bestimmung eines Wertes in dem Immobilienpreis bereits angewendet. Dabei wird die Methode der hedonischen Preise verwendet. Bei einem Wohngebäude kann es sich dabei um
Merkmale handeln, die das Haus beschreiben, aber auch um Lagemerkmale. Dafür notwendig ist es, den zu untersuchenden Grundstücken Merkmale zuzuordnen. Bei der Auswahl der zu betrachtenden Merkmale ist es hilfreich, bisherige Untersuchungen und Umfragen dahingehend zu betrachten. Bei vielen dieser Arbeiten stehen dabei auch die Immobilien im Fokus. Allerdings ist der Wert der Immobilie für diese Arbeit nicht von Bedeutung, da die Betrachtung nur unbebauten Grundstücken gilt. Daher werden nur Determinanten genannt, die Eigenschaften des Grundstücks beschreiben. Bohl et al.
(2012) ermittelt mit Hilfe eines hedonischen Verfahrens Preisdeterminanten von
Wohnimmobilien in der Stadt Münster. Bei den betrachteten Lagekriterien untersucht er die Qualität der Wohnlage und Zentrumsnähe der Immobilie. Dabei werden bei beiden Faktoren die zu untersuchenden Grundstücke in Kategorien eingeteilt; die Wohnlage dabei in sehr gut, gut, mittel und einfach. Die Qualität der Wohnlage setzt sich dabei aus vielen einzelnen Merkmalen zusammen, die auch subjektiver Natur sein können. Diese subjektive Wahrnehmung soll bei der vorliegenden Arbeit möglichst verhindert werden.
Um die Hypothese zu unterstreichen, dass zentrumsnahe Immobilien teurer sind als weiter entfernt liegende, unterteilt Bohl in seiner Arbeit diese Betrachtung in vier Kategorien. Ein ähnlicher Ansatz mit der hedonisches Preismodellierung wird bei der Betrachtung der Wiener Grundstückspreise verfolgt (Bökemann and Feilmayr, 1994).
Auf der Ebene von Baublöcken werden hier die Naturraum – Erreichbarkeit und die Hangneigung der Grundstücke betrachtet. Neben dieser naturräumlichen Betrachtung werden noch die Infrastruktur – bestimmter Lageeigenschaften (Erreichbarkeit Arbeitsplätze, Wiener Universität und Versorgungsqualität durch
Dienstleistungszentren), sozial bestimmte Grundstückseigenschaften (Bildung) und ökologisch bestimmte Grundstückseigenschaften (Verkehrslärm, Verfügbarkeit über öffentliche Parks, Suchaufwand Anstellplatz PKW) betrachtet. Eine weitere Arbeit zur Modellierung von Grundstückspreisen nutzt Adressdaten, um Lageeigenschaften wie das Wohnumfeld, Erreichbarkeit und Lärm mit Grundstücken zu verknüpfen
(Weberndorfer et al., 2014). Während diese Merkmale über die Verknüpfung mit
Rasterdaten ermittelt werden, werden Topographische Reliefinformationen genutzt, um Geländestrukturen zu modellieren und Eigenschaften wie die Ausrichtung, Neigung, Geländekrümmung und die Sonneneinstrahlung zu untersuchen. Neben den bisher genannten Determinanten ist festzustellen, dass auch der Bodenpreis Einfluss auf die Bebauungsdichte hat (Becker et al., 1983). Am Beispiel der Stadt Freiburg haben Thomson and Nitsch (2010) versucht, die wertrelevanten Merkmale bei der
Preisbildung des Bodenwertes zu benennen und ihren Einfluss mit einer hedonischen Modellierung zu untersuchen. Er unterteilt die Merkmale in Sozioökonomische Faktoren und harte bzw. weiche Lagefaktoren. Dabei wird als Sozioökonomischer Faktor die Arbeitslosenquote herangezogen. Die weichen und harten Lagefaktoren setzen sich aus der Zentralität, der Infrastrukturanbindung, der Höhe und Exposition zusammen.
Zusätzlich werden auch hier wieder die räumliche Nähe zu den Grünflächen und mögliche Einwirkungen durch Lärm betrachtet. Nach der Betrachtung der
beschriebenen Arbeiten werden folgende wertbeeinflussende Merkmale untersucht:
Zustandsmerkmale:
- Grundstücksgestalt - Grundstücksneigung - Grundstücksausrichtung - Bebauungsgrad
- Soziökonomische Merkmale
Lagemerkmale
- Abstand zu Frei- und Außenflächen - Anschluss ÖPNV
- Lärmbelastung durch Verkehrsmittel - Zentralität
6.1 Räumliche Analyse
Ziel muss es sein, den subjektiven Eindruck abstrakter Merkmale zu einer Kennzahl umzuwandeln. Dieser Schritt ermöglicht es, statistische Auswertung durchzuführen.
Wie beschrieben, sind die Eingangsdaten aus verschiedenen Quellen entnommen. Daher ist es vorteilhaft, räumliche Objekte und notwenige Attribute aus den verschiedenen Quellen zu einem Datenbestand zu verschmelzen. Das Werkzeug „Overlay“ nutzt räumliche Zusammenhänge, um Geometrie und Attribute zu verschneiden. Um das Arbeiten mit den vorher beschriebenen Daten zu erleichtern, ist es sinnvoll, die Anzahl der geometrischen Objekte und deren Attribute auf das notwendigste zu beschränken.
Die räumliche Selektion von verwendeten Grundstücken erfolgt über die Lage im Stadtgebiet und der Art der baulichen Nutzung. Für die Bestimmung der Kennzahl werden je nach Merkmal unterschiedliche Analyseansätze gewählt. So ist es notwendig, zur Beurteilung der Grundstücksgestalt diese mit einem deskriptiven Maß zu
beschreiben. Für diese räumliche Beschreibung des Grundstücks können Eigenschaften wie Fläche oder Umfang herangezogen werden, um einen Index berechnen zu können.
Basierend auf dem „first law of Geographic“ (Tobler, 1970), welches beschreibt, dass nähere Einflüsse einen größeren Einfluss haben, ist eine zentrale Fragestellung bei der Bewertung der Lagemerkmale die Distanz. In der städtebaulichen Betrachtung mit seinem urbanen Umfeld kann die Distanz häufig nicht als die geometrisch kürzeste definiert werden. Daher wird die Distanz aus einem Verkehrswegenetz abgeleitet. Um die räumlichen Beziehungen zwischen einem Grundstück und einigen Merkmalen zu beschreiben, wird mit der Netzwerkanalyse gearbeitet. Während sich bei punkthaften Merkmalen die Distanz sehr genau ermitteln lässt, ist dies bei flächenhaften Merkmalen schwieriger. Daher wird bei flächenhaften Merkmalen die möglichst kürzeste Distanz ausgewählt. Das notwenige Netzwerk wird durch die ergänzten OSM –Daten modelliert.
Als Grundlage gelten dabei die Kanten und Knotenpunkte mit ihren Attributen. Die Verortung der Grundstücke und Merkmale erfolgt durch absolute Koordinaten. Auf deren Grundlage werden diese dem am nächsten gelegenen Netzwerkelement zugeordnet. Die Auswertung der Netzwerkanalyse erfolgt über die Kantenläge. Der Widerstand, der aus der Topographie entsteht, wird nicht weiter beachtet, da dieser bei der Betrachtung von Hin- und Rückweg neutralisiert wird. Eine richtungsbezogene Bewertung der Kanten, wie z.B. bei Einbahnstraßenregelungen, ist wegen der
Untersuchung von Fußwegen nicht notwendig. Durch die Verwendung eines „Buffers“
auf der Grundlage eines Netzwerks ist es so möglich, „Kunden“ von Merkmalen zu erfassen. Zwei der Merkmale lassen sich aus der Betrachtung der Geländeoberfläche beschreiben, die Grundstücksausrichtung und –neigung. Die nötigen Analysen für die Betrachtung orientieren sich dabei an der lokalen Umgebung. Die nötigen Daten werden aus den topographischen Reliefinformationen gewonnen. Für die Analyse werden Rasterdateien verwendet. Bei der Betrachtung der Grundstücke als Rasterdatei wird bei der weiteren Berechnung der Werte jedes Grundstück als „Zone“ definiert. Mit Hilfe von Operatoren ist es so möglich, die durchschnittlichen Werte für jede Zone, also
Grundstück, zu berechnen. Um die räumlichen Analysen durchführen zu können, wird ein Geographisches Informationssystem benötigt. Für die Masterarbeit wird das Programm ArcGIS verwendet.
6.1.1 Grundstücksgestalt
Während bei der Verkehrsermittlung die Frontbreite und die Tiefe eines Grundstücks betrachtet werden, wird hier die Grundstücksgestalt mit formbezogenen Maßzahlen ausgedrückt. Diese basieren auf einer Kombination zwischen Fläche und Umfang (Lang and Blaschke, 2007). Gerade in der Landschaftsanalyse mit den notwendigen
Betrachtungen der Zuschnitte der Polygone wird mit unterschiedlichen Maßzahlen gearbeitet. Um die Vergleichbarkeit der Polygonzuschnitte unabhängig von der Flächengröße zu gewährleisten, findet der Shape – Index Verwendung. Bei der Bewertung wird davon ausgegangen, dass sich eine optimalere geometrische Form ( z.B. ein Quadrat im Verhältnis zu einem langgestreckten Rechteck ) positiv auf die
Verwendbarkeit des Raums auswirkt. Dabei gilt die Formel Umfang / (2*√π*Fläche). Der Shape – Index findet in der Landschaftsstrukturanalyse Anwendung. Für dieses
Fachbereich wurde auch das Tool V-LATE entwickelt. (Lang and Tiede) Dieses
ermöglicht eine zuverlässige und schnelle Berechnung des Shape – Index, inklusive der Berechnung von Fläche und Umfang. Mit diesem Werkzeug werden die Grundstücke, die vorher aus ALKIS eingelesen werden, untersucht. Die berechneten Parameter werden in der Attributtabelle dem jeweiligen Polygon zugefügt. Damit ist der Zuschnitt von jedem Grundstück durch eine Maßzahl definiert. Die Wertigkeit der Maßzahl eines
Grundstücks entsteht durch die Betrachtung der Werteverteilung im
Untersuchungsgebiet. Umso höher der Indexwert ist, umso komplexer ist die Form.
Hypothese:
Je höher der Shape – Index, umso günstiger ist der Bodenrichtwert!
6.1.2 Grundstücksneigung
Das Untersuchungsgebiet liegt in den Mittelgebirgen. Daher sind die wenigsten
Grundstücke eben. Während eine Grundstücksneigung bei Landwirtschaftlichen Flächen Einfluss auf den Ertragswert haben kann (Meimberg et al., 1968), ist die Neigung von Wohnbaugrundstücken nicht nur aus wirtschaftlicher Sicht zu betrachten. Allerdings können hier durch notwendige Maßnahmen in der Bauphase erhebliche Mehrkosten auf den Bauherren zukommen. Ein möglicher ebenerdiger Zugang zum Garten, bessere Nutzung des Gartens oder auch einfachere Pflege sprechen für einen ebenen Garten.
Geneigte Grundstücke können den Vorteil einer schöneren Aussicht haben oder als natürliche Abgrenzung zum Nachbarn angesehen werden. Die bereitgestellten Daten für das digitale Geländemodell lassen eine Betrachtung der Grundstücksneigung zu. Da die Daten in ASCII – Format bereitgestellt werden, müssen diese in Rasterdaten
umgewandelt werden, um eine automatisierte Berechnung der Neigung durch ArcGIS zu ermöglichen. Hierfür werden die Punkte mit ihren Höheninformationen in ein
Dateiformat umgewandelt werden, welches eine Berechnung der Neigung ermöglicht.
Diese Umwandlung wird durch die Auswertung von Hoch- und Rechtswert ermöglicht.
Nachdem die Daten eingelesen worden sind, werden diese in ein Rasterformat umgewandelt. Dabei gilt die mittlere Höhe als jeweiliges prägendes Attribut der Rasterzelle. Die daraus resultierende Rasterdatei wird für die Berechnung der
Hangneigung verwendet. Die berechnete Hangneigung resultiert aus der maximalen prozentualen Steigung der Zelle zu einer ihrer Nachbarzellen. Die dadurch entstehende Rasterdatei bildet die Neigung der Flächen im Untersuchungsgebietes dar. Da die Grundstücksgrenzen nur als Vektordaten vorhanden sind, werden diese in eine Rasterdatei umgewandelt. Um jede Zelle dem jeweiligen Grundstück zuordnen zu können, wird die Objekt-ID der Polygone als eindeutiges Attribut an die Zellen der Rasterdatei übertragen. Mit der Verknüpfung der beiden Rasterdateien wird so für jedes Grundstück die durchschnittliche Neigung ermittelt.
Hypothese:
Je höher die durchschnittliche Neigung, umso niedriger ist der Bodenrichtwert!
6.1.3 Grundstücksausrichtung
Die Ausrichtung des Grundstücks hat nicht nur Auswirkungen auf die Wohnqualität.
Ebenso ergeben sich aus einigen Ausrichtungen positive Solarnutzungswerte. Dabei sind vor allem die Süd-, Südost- oder Südwestlagen zu nennen (Wallinger, 2000). Um eine maximale Sonneneinwirkung auf das Grundstück zu erhalten, ist eine Ausrichtung in die oben genannten Lagen nötig. Die Ausrichtung der Oberfläche wird anhand der
Nachbarschaft berechnet. Die nötige Rasterdatei wurde bei der Bestimmung der Grundstücksneigung schon erstellt. Weil die Einteilung der Ausrichtung einen Wertebereich von 0 bis 360 Grad erhält, ist eine Berechnung der durchschnittlichen Ausrichtung (Abbildung 2), wie bei der Definierung der Neigung, nicht möglich.
Abbildung 2: Wertebereiche der Richtungen
Daher werden die berechneten Werte für die Ausrichtung folgend zugeordnet.
Tabelle 3: Wertebereiche der Richtungen
So ist es möglich, für jede Grundstückszone den häufigsten vorkommenden Wert zu ermitteln und dem Grundstückstück, über deren Objekt – ID, zuzuordnen. Die Attribute der Grundstücke und die Ergebnisse der Analyse werden über den Parameter der eindeutigen ID miteinander verbunden und als Excel – Datei bereitgestellt.
Hypothese:
Je mehr die Ausrichtung von einer Süd / Südwest – Ausrichtung abweicht, umso günstiger ist der Bodenrichtwert!
6.1.4 Bebauungsgrad
Der Bebauungsgrad, also das Verhältnis von bebauter zu unbebauter Fläche, kann dazu dienen, die Bebauungsstruktur darzustellen. Als Kennzahl für das Verhältnis wird häufig die Grundflächenzahl genutzt. Laut Baunutzungsverordnung § 19 Abs. 2 gibt die
Grundflächenzahl an, „wie viel Quadratmeter Grundfläche je Quadratmeter
Grundstücksfläche“ bebaut werden dürfen. Wobei sich der Begriff „bebaut“ in diesem Zusammenhang nicht so einfach definieren lässt. In der Städteplanung häufig als Planungsinstrument eingesetzt, geht es bei der Master Thesis auch darum, einen Bestand mit einem Kennwert zu versehen, um weitere Betrachtungen durchführen zu können. Als Grundlage stark vereinfacht, wurden für die Arbeit die vorhanden baulichen Anlagen mit der jeweiligen Grundstücksgröße ins Verhältnis gesetzt. Der
Gebäudebestand für das Untersuchungsgebiet wurde wie auch der Bestand der
Grundstücke aus ALKIS übernommen. Die Berechnung dieser Kennzahl ermöglicht es, einen gegeben falls vorhandenen Zusammenhang zwischen dem Bebauungsgrad und der gefühlten Wohnqualität zu ermitteln. Um die beiden Parameter ins Verhältnis setzen zu können, müssen alle Gebäudeflächen auf einem Grundstück aufsummiert werden. Da allerdings jedes Gebäude als einzelnes Feature erstellt worden ist, müssen alle Gebäudeflächen auf einem Grundstück aufsummiert werden.
Bei dieser Verfahrensweise findet die Höhe der Bebauung keine Beachtung. Dabei kann von dem Grundriss des Gebäudes nur bedingt auf die Gesamtheit des Baukörpers geschlossen werden. Die Idee, die fehlende Gebäudehöhe aus den 3D –
Gebäudemodellen des Landes Nordrhein – Westfalen zu generieren, scheiterte an der fehlenden flächendeckenden Bereitstellung dieser Daten. Daher wird in dieser Master Thesis zur Definition des Bebauungsgrads eine Kennzahl verwendet, die aus dem
Verhältnis von bebauter Fläche zu unbebauter Fläche eines Grundstücks berechnet wurde. Nicht bebaute Grundstücke erhalten einen Nullwert. Alternativ hätten
Festsetzungen aus vorhandenen Bebauungs- und Flächennutzungsplänen als Definition für einen Bebauungsgrad vorher genannte Überlegungen erspart. Allerdings lagen für das Untersuchungsgebiet diese Festsetzungen nicht in verknüpfter Form mit Geodaten auf Grundstücksebene vor. Eine Erfassung war zeitlich nicht möglich.
Hypothese:
Je höher der durchschnittliche Bebauungsgrad, umso günstiger ist der Bodenrichtwert!
6.1.5 Sozioökonomische Merkmale
Dieses Merkmal unterscheidet sich von den anderen betrachteten Merkmalen, da es sich nicht aus dem Abstand oder dem generellen Zustand des Grundstücks ableitet. Eher soll untersucht werden, welche gesellschaftliche Struktur das Umfeld des Grundstücks aufweist. Um hier eine Beziehung zu den Bodenrichtwerten erahnen zu können, sollte der Spruch „Gleich und Gleich gesellt sich gern“ nicht nur in der Paarforschung, sondern auch bei der Wohnortauswahl zutreffen. Damit wird davon ausgegangen, dass
wohlhabende Personen lieber in einem Wohngebiet mit hohen durchschnittlichen Haushaltseinkommen wohnen. Diese Wohnbezirke sind weitergehend geprägt durch eine geringere Arbeitslosigkeit und dadurch zusammenhängend einen höheren Bildungsstand. In diesem Zusammenhang kann auch die Kriminalitätsrate über die soziale Struktur einer Wohngegend Auskunft geben. Für die genannten Parameter der sozialen Struktur liegen für die Master Thesis allerdings nur Daten auf der
organisatorischen Ebene des gesamten Stadtgebiets für Lüdenscheid vor. Dies resultiert vor allem aus den vorhandenen Datenschutzgesetzen in Deutschland. Die Daten auf dieser Ebene sind nicht genau genug für die Auswertung und sind damit nicht zu verwenden. Um allerdings eine Auswertung des sozialen Umfelds durchführen zu können, bieten sich auf niedriger Ebene nur die Wahlbezirke an. Die Stadt Lüdenscheid ist dabei in 67 Wahlbezirke aufgeteilt. Diese umfassen bei der Bundestagswahl 2013 das Wahlverhalten von zwischen 400 und 1.300 Wahlberechtigten. Als Parameter bietet sich neben der Parteiwahl auch die Wahlbeteiligung in den einzelnen Wahlbezirken an.
Allerdings kann dieses Merkmal nicht verwendet werden, da die Briefwahl mit anders
