Effiziente Verwaltung -...

THEMATISCHE KARTOGRAPHIET. Schulz, V. Goebel: Dynamische Raumgliederungen

T. Schulz, V. Goebel: Dynamische Raumgliederungen THEMATISCHE KARTOGRAPHIE

1 Einleitung

Räume und ihre Strukturen verändern sich mit der Zeit. Technische Innovationen und die Industrialisierung begünstigten über lange Zeit Konzentrationsprozesse und die Herausbildung von Städten und Agglo-merationen. Deren Einzugsbereiche sind in der letzten Zeit tendenziell gewachsen. Infrastruktur, Erreichbarkeiten, Verkehrs- und Wirtschaftsbeziehungen sowie Wan-derungsbewegungen der Bevölkerung stehen mit diesen Entwicklungen in einer Wechselwirkung.

Auch wenn die politisch-institutionellen Gliederungen wie Nationalstaaten, föderale Gliedstaaten und Gemeinden prinzipiell sehr beständige Raumeinheiten darstellen, kommt es über längere Zeit

meist zu Anpassungen an geänderte gesellschaftliche und ökonomische Realitäten. Diese Anpassungen erfolgen durch Eingemeindungen, Fusionen oder Gebietsreformen, seien sie freiwillig oder nach dem Top-Down-Prinzip erzwungen. In der Schweiz z. B. lässt sich in jüngster Zeit ein immer stärkeres Ansteigen der

Gemeindefusionen pro Jahr beobachten (BFS, 2010b) (Abb. 1).

Für analytisch-wissenschaftliche Räume – zum Beispiel Stadtregionen in Deutschland oder Agglomerationen in der Schweiz und Österreich – ergibt sich damit ebenfalls Anpassungsdruck. So sollte für aussagekräftige Statistiken die Raumei-genschaft „städtisch“ möglichst homogen innerhalb der so definierten Perimeter vor-liegen und in der Realität nicht längst über diesen hinausgewachsen sein (Abb. 2). Mit so genannten „Metropolregionen“ bilden sich komplett neue, internationale Maßstabsebenen heraus (BBSR, 2010).

Derzeit herrschende Raumentwicklungs-trends (vgl. u. a. BBR, 2005) wie

ein Nebeneinander von Konzentration•und Schrumpfung

die Herausbildung bzw. Bedeutungs-•zuwachs internationaler Metropol-regionen (Abb. 3)

die Zunahme von Mobilität und Ver-•flechtungen

lassen es wahrscheinlich erscheinen, dass eine erhebliche Dynamik bei diesen Raum-gliederungen weiterhin bestehen wird.

Für die politischen Räume dürfte auch der Druck auf öffentliche Haushalte und die Nachfrage der Bürger nach einer leistungsfähigen modernen Verwaltung bleibender Treiber für weitere Zusam-menschlüsse sein. Kleine Kommunen von unter 500 Einwohnern, die vor allem in der Schweiz noch zahlreich vorkommen, sind mit heutigen Infrastruktur- und Versorgungsaufgaben oft überfordert bzw. können diese nicht mit ihren Budgets bestreiten, vgl. u. a. Steiner (2003) und Schuler et al. (2005). Der Druck hin zu Vereinfachung und Konzentration von Verwaltungsstrukturen besteht aber genauso in anderen Ländern. Im deutschen Mecklenburg-Vorpommern

303

KN6/2011

Effiziente Verwaltung dynamischer Raumgliederungen in AtlasinformationssystemenEfficient handling of dynamic spatial divisions in atlas information systems

Thomas Schulz und Viktor Goebel, Neuchâtel (Schweiz)

Institutionelle, politische oder analytische Raumgliederungen sind eine wesent-liche Bezugsgrundlage in thematischen Karten. In diesem Beitrag werden Gliederungen unterschiedlicher Maßstäbe aus dem deutschsprachigen Raum vorgestellt sowie ihre Dynamik und deren Ursachen erläutert. Dazu werden Fall-beispiele herangezogen und die Herausforderungen für die Atlaskartographie beleuchtet. Anhand des Schweizer Atlasredaktionssystems „Plattform Stat@las“ werden Lösungen zur Verwaltung sehr dynamischer Raumnomenklaturen aufgezeigt, auf deren Basis Raumdaten und Karten in großen Atlasinformati-onssystemen leistungsfähig und flexibel bereitgestellt werden können.n Schlüsselbegriffe: Raumgliederungen, Raumnomenklaturen, Raumanalyse, Raumentwicklung, Atlasinformationssysteme, Atlaskartographie.

Administrative, political or analytical spatial divisions are fundamental referen-ces in thematic maps. This article portrays spatial divisions of various scales from German-speaking countries and shows their dynamics as well as the reasons behind these dynamics. Examples highlight these processes and reveal challen-ges for atlas information systems. With regard to the Swiss Atlas Content Mana- gament System “Platform Stat@las”, respective solutions for the handling of very dynamic spatial nomenclatures are described. On the basis of these, large atlas information systems can flexibly and effieciently provide connected spatial data and maps.n Keywords: spatial divisions, spatial nomenclatures, spatial analysis, spatial development, atlas information systems, atlas cartography.

Abb. 1: Veränderung der Anzahl Gemein-den in der Schweiz zwischen 1850 und 2011.

THEMATISCHE KARTOGRAPHIE T. Schulz, V. Goebel: Dynamische Raumgliederungen

zu repräsentieren•

statistisch zu vergleichen•

zu beplanen•

zu hierarchisieren•

Eine Vielzahl von Wissenschaftlern ist derAuffassung, dass einer Raumgliederungstets ein spezifischer Zweck, zum Beispieldie Regionalplanung, zu Grunde liegt(siehe u. a. Witt, 1979; Gigon, 2008).Andererseits besteht sehr oft das Bestre-ben, mit einer Raumgliederung möglichstviele Fragstellungen behandeln zu können(Sinz, 2005).

Dementsprechende Analyseregionen und Typologien werden in Verwaltun-gen entwickelt und verwendet, z. B. die Raumstrukturtypen des Bundesinstituts für Bauwesen und Raumordnung in Deutsch-land oder die Gemeindetypologie und MS-Regionen des Bundesamts für Statistik in der Schweiz, siehe 3.2.

Raumgliederungen können zunächst in Typologien und Regionalisierungen unterschieden werden. Erstere sind räum-lich unterbrochene aber in sich ähnlich strukturierte Teilgebiete, letztere umfassen räumlich zusammenhängende Teilge-biete. Ferner ist eine Unterscheidung von institutionell-politischen Raumgliederun-gen und analytischen Raumgliederungen zweckmäßig.

In ersteren übt eine entsprechende Verwaltung bestimmte Aufgaben für die Gesellschaft aus. Diese Perimeter sind oft historisch gewachsen und legitimiert. Die Datenlage für diese Raumeinheiten ist in der Regel systematisch und relativ gut, weil die Verwaltung selbst Datenbedarf für diese Raumzuschnitte hat.

Die Grenzen von Verwaltungseinhei-ten sind in vielen Fällen hingegen nicht geeignet, um wissenschaftlich interes-sante Phänomene (Arbeitsmarktgebiete, Einzugsbereiche, Wirtschaftsräume, Landschaftstypen, Sprachverbreitung etc.) adäquat in ihrer Raumausprägung zu erfassen und darzustellen, worauf bereits Witt (1970) oder Arnberger (1987) hin-wiesen. Ein Problem stellen insbesondere die unterschiedliche Größen (zum Beispiel Schweizer Kantone oder deutsche Stadt-staaten) und die teils sehr heterogene Struktur innerhalb der Verwaltungsräume dar. Aus diesem Grund werden zusätzlich analytische Raumgliederungen definiert.

derungen sowie deren inflationierenden Gebietsständen effizient und flexibel umgehen zu können, um die vielfältig nachgefragten Raum-Zeit-Vergleiche für den Nutzer zu generieren. Weitere Herausforderungen sind etwa die Ad-hoc-Umschlüsselung von Daten und Geome-trien zwischen beliebigen Gliederungen (Spatial Recoding) oder die Verwaltung von primär nicht-kartographischen Nomenklatur-Metadaten (Schulz u. Ullrich, 2009).

2 Raumgliederungen

2.1 Zweck und Gliederungsarten

Raumgliederungen können unter anderem dazu dienen (vgl. Gigon, 2008):

Teilräume zu verwalten•

Machtansprüche räumlich aufzuteilen•

Räume zu verstehen•

sank etwa die Zahl der Landkreise nach Abschluss der Reform im September 2011 von zwölf Landkreisen auf sechs und von sechs kreisfreien Städten auf zwei (IMV, 2011).

Von Menschen gegliederte Räume bilden die häufigste Basis in thematischen Karten und Atlanten (vgl. Salistchew, 1967; Witt, 1970; Arnberger, 1987 u. a.). Da sie sich wesentlich schneller als topo-graphische Grundlagen ändern, lässt sich ohne professionelle Kenntnis und Verwal-tung der Gliederungen und Zusammen-hänge zugehöriges Zahlenmaterial nicht fachgerecht verorten und visualisieren. Aus den angesprochenen Trends ergeben sich gerade für aktuelle thematische Atlas-informationssysteme zwangsläufig einige technische Herausforderungen.

Insbesondere besteht die Notwendigkeit, mit multiplen, stets wachsenden Raumglie-

Abb. 2: Auseinanderklaffen baulicher Entwicklung und Grenzen politisch-administrativer Gliederungen. Bildgrundlage: SWISSIMAGE.

Abb. 3: Siedlungsflächen in Österreich in gemeindescharfer und Rasterdarstellung. Quelle: Wonka, 2008, S. 4.

304

KN6/2011


Kommission, 2011). Es wird ein großer Vorteil im Hinblick auf eine europaweit bessere Vergleichbarkeit der analytischen Raumeinheiten gesehen. Im Geomar-keting ermöglichen Rasterdaten die verbesserte Analyse der Ausdehnung von Märkten bzw. Potenzialen für präzisere unternehmerische Entscheide (Dickmann u. Sohst, 2008).

Man muss hier aber auch vor zu großerEuphorie warnen. Raster- und koordi-natengenaue Daten existieren nur für einzelne statistische Themen, in denen eine Erhebung dieser metergenauen Daten finanzierbar oder aus Datenschutz-gründen möglich ist. Die große Bandbreite sozioökonomischer Statistiken – von der Gesundheit, Bildung, Wirtschaft bis hin zur Politik – wird auch in Zukunft in den amtlichen Statistiken Europas überwie-gend auf Basis institutioneller und analy-tischer Raumgliederungen verfügbar sein und kartographisch dargestellt werden (müssen).

3 Dynamik und Beispiele

3.1 Ursachen für die aktuelle Dynamik politischer und analytischer Raumgliederungen

Die räumliche Konzentration bestimm-ter Ressourcen wie Boden, Rohstoffe, Klimagunst etc. prägen seit Menschen-gedenken die Raumstruktur und haben Einfluss auf z. B. die Bevölkerungsdichte oder die Wirtschaftsaktivitäten in Teilräu-men. Ungleichheiten bzw. Disparitäten zwischen den Regionen führten und führen zu Austauschbeziehungen. Mit der stetigen Weiterentwicklung von Technik und Gesellschaft kam es zu vermehrter ökonomischer Arbeitsteilung und einer Konzentration der Bevölkerung in Städten (Urbanisierung). Technische Innovationen im Bereich Verkehrsinfrastruktur und Kommunikation ermöglichen funktionale Regionen, in denen Städte Einzugsgebiete ausbilden (können).

Aktuell folgt die Wirtschaft in einer globalisierten Welt verstärkt einer funk-tionalen, von Verflechtungen geprägten Logik (Thierstein et al., 2006; Schuler et al., 2005). So sind die Möglichkeit zum Informationsaustausch, Innovationskraft und Erreichbarkeit Standortfaktoren

Wirtschaftsräume•

Arbeitsmarktgebiete•

Verkehrsräume•

Gemeindetypologien•

Mit Faktor- und Clusteranalysen stehenerforschte Methoden bereit, die eineAuswahl der Kriterien im verfügbarenDatentopf objektivieren helfen.

2.3 Verwendung von Rasterdaten zur Definition von Räumen

In der thematischen Kartographie seit langem bekannt, lassen sich Räume auch nach rein geometrischen Kriterien, d. h. unabhängig von administrativen Grenzen oder auf ihnen basierenden Analyseeinhei-ten gliedern – und damit gut vergleichbar machen. Die bekannteste Methode ist hier die Quadratgitter(raster)methode (vgl. Witt, 1970; Arnberger, 1987; Hake et al., 2002 u. a.).

In Deutschland, Österreich und der Schweiz wurden mit der koordinaten-scharfen Geokodierung von Individualda-ten auf Gebäudeniveau im Rahmen der statistischen Großzählungen (z. B. Volks-zählung) inzwischen die Vorraussetzungen für solche räumlich hoch aufgelösten Analysen geschaffen. Ein großer Vorteil von Rasterdaten liegt in ihrer räumlichen Homogenität. Je nach Analysezweck können mit vertretbarem Aufwand flexibel verschiedene Regionen gebildet werden. Ein typisches Anwendungsgebiet ist die mathematische Definition von Siedlungs-gebieten und – in einer verfeinerten Form (Abb. 4) – die Stadtregionen Österreichs (Wonka, 2006).

Auch für Umweltdaten ergeben sich interessante Möglichkeiten, etwa die Ausweisung von Gebieten mit hohen Belastungen und korrespondierenden Bevölkerungen. Falls nötig, können Raster-flächen auch wieder näherungsweise auf Verwaltungseinheiten umgelegt werden und so einen Link zu diesen Raumgliede-rungen bieten.

Der Einsatz von Rasterdaten dürfte wegen der genannten Vorteile und der besseren Verfügbarkeit in Zukunft häufiger werden. Die EU-Kommission, EUROSTAT und die OECD arbeiten an harmonisierten Definitionen von Städ-ten und Stadt-Land-Typologien, die auf Rasterdaten der Bevölkerung basieren (EU-

Deren Basis (Bausteine) sind, der Daten-lage von amtlichen Erhebungen schul-dend, allerdings wiederum meist administ-rative Einheiten, oft die Gemeinden.

In der Praxis kommt es langfristig meist zu einer Angleichung von institutionell-politischen und analytisch begründbaren Regionen (Sinz, 2005). Die Verwaltung lässt sich in Räumen, die mit Alltagsrea-litäten übereinstimmen (z. B. Pendlerein-zugsgebiete) schließlich einfacher bzw. effizienter durchführen. Oft zu beobach-ten ist die Eingemeindung von Randge-meinden in ihre funktionalen Kernstädte. Die zur Raumbeobachtung in Deutschland verwendeten Raumordnungsregionen werden in vielen Fällen auch in der konkreten Regionalplanung als Bezug verwendet.

Zunehmend treten auch freiwillige Kooperationsräume in Erscheinung, die zunächst der Analyse eines Raumphäno-mens dienten und in der sich gleichzeitig eine reale Zusammenarbeit der politischen Akteure herausbildet. Ein Beispiel hierfür ist die Metropolitankonferenz Zürich (http://www.metropolitanraum-zuerich.ch).

Für alle Raumgliederungen stellt sich dabei unweigerlich die Frage der exakten räumlichen Abgrenzung der einzelnen Einheiten, will man quantitative Daten damit verbinden.

2.2 Methoden zur Gliederung von Räumen

Räume lassen sich nach ganz bestimmten Merkmalen bzw. Kriterien gliedern, die in erster Linie vom jeweiligen Zweck der Raumgliederung abhängen. So werden z. B. siedlungsstrukturelle Gliederungenals Kriterium vermutlich die Bevölkerungs-dichte und -verteilung (mit-)verwenden.Es stellen sich bei der Definition Fragennach der Auswahl der Kriterien sowie vonSchwellenwerten (Goebel, 2005; Adam,2006), die zu einem Teil auch normativbeantwortet werden müssen.

Letztendlich ist die Zahl der heute in Verwaltung und Wissenschaft existieren-den Raumgliederungen fast unübersehbar groß, da in jeder Fachdisziplin spezifische Fragestellungen bestehen. Oft nach-gefragte und verwendete Analysedimen-sionen sind

Stadt-Land-Dichotomie•

305

KN6/2011


Steiner, 2003). Es sind allerdings auch immer wieder politisch motivierte Gebiets-abspaltungen zu beobachten.

Im Zusammenhang mit der Dynamik von Raumgliederungen stellt sich auto-matisch auch die Frage nach sinnvollen Aktualisierungsrhythmen. Politisch definierte Perimeter müssen jeweils zum Zeitpunkt ihres Inkrafttretens vorliegen, während Analyseregionen für einen gewissen Zeitraum ihre Raumgeometrie konstant halten sollten, um Zeitvergleiche innerhalb dieses Bezugssystems vorneh-men zu können (Schürt et al., 2005). Hier gilt es einen Kompromiss zu finden und jene Zeitabstände zu definieren, in der die Raumgeometrie ihren Zweck noch erfüllen kann. Der zeitliche Abstand zwischen statistischen Großzählungen von in der Regel zehn Jahren kann dabei eine Ori-entierungsmarke sein (siehe zum Beispiel Agglomerationsdefinition der Schweiz).

3.2 Raumgliederungen und ihre Dynamik in der Schweiz

In der Schweizer Bundesstatistik werden über 20 Raumgliederungen für statistische Analyse- und Diffusionszwecke offiziell geführt und aktualisiert (Schuler et al., 2005). Sie werden in drei Hauptkategorien unterschieden:

Institutionelle Gliederungen•

Regionalpolitische Gliederungen•

Analyseregionen•

Aus den Analyseregionen werden fernerRaumtypologien abgeleitet (Abb. 6).Ähnliche Gliederungen sind auch inDeutschland und Österreich vorhanden(vgl. Wonka, 2006 und BBSR, 2011).

Daten zu Kantonen, Bezirken und Gemeinden (institutionelle Gliederungen) sind in der Schweiz häufig verwendet und stark nachgefragt. Insbesondere Gemeinden und Kantone zeichnen sich aber durch große interne Unterschiede aus: der flächengrößte Kanton Grau-bünden hat etwa die 192-fache Größe wie der Kanton Basel-Stadt; und die kleinste Gemeinde Corippo mit derzeit zwölf Einwohnern ist formal genauso eine autonome Gemeinde wie die Metropole Zürich mit über 374 000 Einwohnern. Die nur eingeschränkte Vergleichbarkeit solch verschiedener Raumeinheiten tritt hier deutlich zu Tage.

Diese Entwicklungslinien werden dazu führen, dass auch in Zukunft analytische Raumeinheiten regelmäßig an neue Raumstrukturen angepasst werden müssen. Langfristig sind auch weiterhin Änderungen der politischen Perimeter zu erwarten. Dies dürfte dabei eher zu einer Konzentration und Abnahme der kleinen Einheiten führen (Schuler et al., 2005;

geworden, die zur Herausbildung der genannten Metropolregionen geführt haben. Diese Standortfaktoren sind lau-fend Änderungen unterworfen. Zukunft-strends wie der demografische und der Klima-Wandel werden ebenfalls erhebliche Auswirkungen haben, die die regionalen Teilräume unterschiedlich stark treffen werden, siehe Abbildung 5.

Abb. 4: Europäische Metropolräume. Quelle: BBSR, 2010, S. 82.

Abb. 5: Trend der Bevölkerungsentwicklung. Quelle: BBR, 2005, S. 32,33.

306

KN6/2011


Städte vom BFS ebenfalls geführt. Fragen der gezielten Quartiersentwicklung sind im Bereich Stadtentwicklungsplanung in der Schweiz (Nationales Forschungspro-gramm 54), in Deutschland (Nationale Stadtentwicklungspolitik) und Europa (IMS, 2007 – Leipziger Charta zur europäischen Stadtentwicklung) in den Focus gerückt. Der Bedarf zur Analyse von statistischen Daten auf Quartiersniveau nimmt zu, wofür auch das EUROSTAT-Projekt „Urban Audit“ steht.

Neben den bisher erwähnten häufig universell einsetzbaren Analyseeinheiten führt das BFS für seine Analysen und Publikationen auch zahlreiche fachspezifi-sche Raumgliederungen wie zum Beispiel Tourismusregionen, Kinoregionen oder Polizeiregionen.

3.3 Dynamik der europäischen Raumgliederungen

Europäische Vergleiche gewinnen eine zunehmende Bedeutung, wie der Aufbau entsprechender Regionalstatistiken beim Europäischen Statistikamt (EUROSTAT) zeigen.

angepasst. Die nächste Version ist derzeit im BFS in Erarbeitung.

Weitere wichtige Analyseeinheiten sind die 1990 erstmals geschaffenen MS-Regionen (Mobilité spatiale) und die Gemeindetypologie. Diese Einheiten sind ebenfalls nach der Volkszählung 2010 für eine grundlegende Revision vorgesehen. Zu den Analyseregionen gehören auch Gruppierungen institutioneller Gliede-rungen, wie sie das BFS beispielsweise mit Bevölkerungsgemeindegruppen und Großregionen (Kantonsgruppierungen) durchgeführt hat. Gruppierungen versu-chen – unter Beibehaltung der Strukturen für die größeren Gebiete – die Heteroge-nität der kleinen Gemeinden und deren Zufallsschwankungen auszugleichen. So werden längerfristige Vergleiche ermög-licht. Ein Nachteil von Gruppierungen sind die oft geringe oder fehlende Bekanntheit bzw. Akzeptanz bei Bevölkerung und Entscheidungsträgern, da sie oft nur in der Statistik verwendet werden.

Seit 1992 werden die Stadtquartiers-gliederungen der größten Schweizer

Langfristig betrachtet zeichnen sich diese Gliederungen einerseits durch eine gewisse Stabilität aus. Die Zahl und die Grenzen der Kantone blieben zwischen 1848 und 1979 (Gründung des Kantons Jura) weitgehend unverändert. Die Zahl der Gemeinden ging von 1850 bis 2011 von 3 205 auf 2 551 zurück, was im internationalen Vergleich über diesen langen Zeitraum eine durchaus moderate Entwicklung ist. Dennoch: Gemeindezu-sammenschlüsse sind in letzter Zeit stark steigend – 329 Gemeinden gibt es alleine im Zeitraum 2001 bis 2011 weniger (BFS, 2010b) – und ein Ende der Fusions-projekte ist nicht abzusehen, wie die angekündigten Mutationen im Amtlichen Gemeindeverzeichnis erkennen lassen (BFS, 2006; BFS, 2011).

Das starke, „von unten“ geprägte Demokratieverständnis in der Schweiz ermöglicht einzelne Fusionen im Konsens mit den Bürgern. Zwangsfusionen gegen den Willen der Gemeinden und Bürger wie in Deutschland sind hier weitgehend undenkbar. Die Zeitpunkte können dabei ohne Stichtagsvorgabe relativ frei gewählt werden. Allein in den letzten zehn Jahren entstanden so 25 offizielle Gemeinde-gebietsstände, meist mehrere pro Jahr. Korrekte Zeitvergleiche von Gemeindeda-ten verlangen daher sehr präzise Angaben zum jeweiligen Zeitstand und gültige Aggregationshinweise für alle Gemeinden, die im betrachteten Zeitraum fusionierten oder mutierten. Oft werden solche Zeit-vergleiche ohne entsprechende Tools und Metadaten aufwändig oder fehleranfällig.

Die derzeit offiziell im Bundesamt für Statistik der Schweiz (BFS) geführten regionalpolitischen Gliederungen haben eine jüngere Geschichte. Sie entstanden als Antwort auf die Herausforderungen der 1970er-Jahre mit einer entsprechen-den regionalen Ausgleichs- und Planungs-politik. Mit der Umstellung auf die Neue Regionalpolitik (NRP) werden viele Peri meter nicht mehr benötigt oder revidiert.

Eine relativ große Bedeutung als Analyse einheit hat die Gebietskulisse der Ag glomerationen. Sie hat eine lange Tradi-tion und wurde in den letzten Jahrzehnten im Zehnjahresabstand auf Basis der Ergeb-nisse der eidgenössischen Volkszählungen

307

KN6/2011

Abb. 6: Die wich-tigsten Raumgliede-rungen der Schweiz, ihre hierarchischen Beziehungen, Maß-stäbe und Heteroge-nitäten.


miteinander zusammenhängen oder auf derselben Grundeinheit basieren.

Mehrsprachigkeit• : der Nomenklaturen

Aktualisierung• : Updates per Fileuploadoder CMS-Verwaltung in Sekunden

Spatial Recoding• : stetes Inbeziehungset-zen jeder Gliederung mit anderen imSystem vorhandenen oder neuen Glie-derungen anhand Recodes (Schlüssel)

Aggregationen• : Implementation vonAggregationsmechanismen zur auto-matischen (virtuellen) zeitlichen wieräumlichen Umschlüsselung von Datenund allen Geometrietypen

Qualitätsmanagement• : automatisiertePrüfung aller hereinkommenden Datenund Geometrien im Redaktionssystemdurch Abgleich mit Nomenklaturen

Korrekturmanagement• : automatischauslösbare Korrekturen aller abhängigenDaten und Geometrien bei Updates vonfehlerhaften Raumnomenklaturen

Statistikdaten• : Integration und Speiche-rung aller Sachdaten stets als Absolut-werte, um eine jederzeitige Umschlüsse-lung zu anderen Raumgliederungen zuermöglichen (die für relative, berech-nete Werte nicht durchführbar ist)

Berechnungsmöglichkeiten• : Bereitstel-lung von virtuellen Operationen zurAbleitung der in thematischen Kartenvor allem gebrauchten Relativwerte

5 Technische Umsetzung

Diese und weitere Anforderungen wurden in den letzten Jahren exemplarisch im Atlas Content Management System „Plattform Stat@las“ (Schulz u. Ullrich, 2009) des BFS umgesetzt und für statis-tische Atlanten erfolgreich zum Einsatz gebracht. Im Folgenden sollen grund-legende Komponenten dieser Lösung beschrieben werden.

5.1 AIS-Module für Raumgliederungen

Dynamische Raumgliederungen lassen sich nur effizient in AIS verwalten, wenn deren Nomenklaturen architektonisch losgelöst von den Sach- und Geometriedaten im System sind. Sind Informationen über eine Raumgliederung und deren Stände bereits an eine bestimmte Geometrie oder einen Statistikdatensatz gekoppelt, ist eine automatisierte Aktualisierung oder ein

– verursachen erheblichen Aufwand in derNachführung. Dabei muss diese insbeson-dere dann unmittelbar gewährleistet sein,wenn die Raumnomenklaturen jederzeitaktuell sichtbar sind – wie in einemthematischen Online-Atlas. In den immerhäufiger publizierten statistischen Atlan-ten oder in Nationalatlanten, die heutepermanent im Netz verfügbar sind (vgl.u. a. Asche, 2007; Ormeling, 2009; Schulzu. Ullrich, 2009; Kriz u. Pucher, 2010),müssen nicht nur die Sachdaten, sondernauch Raumgliederungen und Geometrienoft mit Tagesaktualität neu bereitgestelltwerden.

Anders als bei den NUTS-Gliederungen von Eurostat, die einem vierjährigen politi-schen Änderungsmoratorium unterliegen, ist ein solcher Raumgliederungs-Freeze in den Teilstaaten des Europäischen Statistik-systems (ESS) selten möglich. Ändern sich hier die realen Gegebenheiten, so sind die Datenbanken anzupassen. So müssen etwa im Statistischen Atlas der Schweiz (BFS, 2003 f.; BFS, 2010a), die veröf-fentlichten Daten immer den neuesten Raumgliederungsstand einer Erhebung widerspiegeln, also auch die erst gestern fusionierte Gemeinde heute am Abstim-mungstag oder den seit heute gültigen Bezirk morgen in der Volkszählungspubli-kation korrekt wiedergeben.

Für dergestaltige Atlasinformations-systeme – und insbesondere ihre Redak-tionssysteme oder „Atlasbaukästen“ (Asche, 2007) – sind daher eine Reihe technischer Anforderungen zu erfüllen:

Nomenklaturverwaltung• : Integrationaller Arten von Raumnomenklaturenund ihrer spezifischen Metainforma-tionen in die Atlas-Datenbank oder eineeffiziente Schnittstelle zu amtlichenGemeinde- und Raumgliederungsver-zeichnissen (falls digital per WebServicezugänglich)

Zeitstände• : Verwaltung aller Zeitständeder Raumgliederungen, da Kunden-bedürfnisse und Zeitreihenanforderun-gen nicht vorher bekannt sind; Kartensollten immer mit der Raumgliederungzum Erhebungszeitpunkt sowie jedemspäteren Zeitstand dynamisch darstell-bar sein.

Geosysteme• : Zulassen unabhängigerMasterfiles, da nicht alle Gliederungen

Hier wurde auch seit den 1980er-Jahren die europäische Systematik der Gebiets-einheiten für die Statistik NUTS (Nomen-clature des Unités Territoriales Statistiques) entwickelt (EU-Kommission u. EUROSTAT, 2007) – mit dem Ziel, möglichst einheit-liche Gebietseinheiten in den verschiede-nen Mitgliedsstaaten der Europäischen Union, den Beitrittskandidaten- und den EFTA-Ländern für Regionalstatistiken zu finden.

Aus Gründen der Datenverfügbarkeit und Aktualisierbarkeit sind die Basisein-heiten der NUTS-Systematik überwiegend institutionelle Verwaltungsgebiete der einzelnen Länder. Da deren Gebietsstand über die Zeit auf nationaler Ebene ändert, ergibt sich aber für die korrespondieren-den oder daraus aggregierten NUTS-Ein-heiten laufend Anpassungsbedarf. Derzeit erfolgt die Nachführung europaweit im vierjährigen Rhythmus.

Die NUTS-Systematik stellt letztend-lich immer einen Kompromiss zwischen Datenverfügbarkeit und Vergleichbarkeit der Raumeinheiten dar. Ein Blick auf die NUTS 2-Geometrie zeigt recht schnell, dass die Vergleiche zwischen der Met-ropole Berlin (Bevölkerungsdichte über 3 800 Einwohner/km² im Jahr 2008) und der Region Övre Norrland (3,1 EW/km²) in Nordschweden nur sehr vorsichtig erfolgen können.

Die Fachleute von EUROSTAT entwickeln derzeit in Zusammenarbeit mit der OECD neue, auf Rasterdaten basierende Typo-logien und Analyseregionen (European Kommission, 2011), die solche Vergleiche in Zukunft verbessern helfen werden.

4 Anforderungen an AIS

Während geometrische Gebietsgliede-rungen aufgrund ihrer einfachen Form, ihrer offensichtlichen Beziehungen und fehlenden Umgebungseinflusses rasch und nachvollziehbar transformierbar sind (Wonka, 2006), ist dies bei auf Verwal-tungseinheiten basierenden Gliederungen nicht der Fall.

Zunehmende Gemeindefusionen, Bezirks-/Kreisreformen, neue Analyse-regionen – sowie die dadurch notwen-digen Anpassungen bei hierarchisch abhängigen bestehenden Gliederungen

308

KN6/2011


Das Wort „File“ sagt, dass Master-files ihren Ursprung oft in einer Tabelle außerhalb des Systems haben. Auch heute wird die Vielzahl der Raumgliederungen bei den entsprechenden Stellen noch so verfügbar gemacht. Mangels Webservice für alle benötigten Nomenklaturen wurde für die Plattform Stat@las daher auch eine zweigleisige Integration gewählt. Neue Nomenklaturen oder Änderungen lassen sich entweder über einen Fileupload oder per Verwaltung in der CMS-Oberfläche in direktem Dialog mit der Datenbank implementieren.

Masterfiles haben auch ihre Grenzen. Sie können nur das abbilden, was in einer faktischen hierarchischen Beziehung steht. Wenn, wie in der Schweiz, Postleitzahlen und Gemeinden nicht eindeutig aufein-ander abbildbar sind, so müssen hierfür mehrere Masterfiles erstellt und im System verwaltet werden: ein Gemeindemasterfile mit Gemeinden und allen Gliederungen, die auf Gemeinden fußen (z. B. Bezirken und Kantonen), und ein Postleitzahlen-masterfile mit evtl. davon abhängigen Gliederungen. Gleiches gilt für grenz-überschreitende Regionen, Ortschaften oder Kirchgemeinden, die nicht mit den Grenzen der Politischen Gemeinden über-ein zu bringen sind, da sie einen anderen historischen Hintergrund bzw. Legitima-tion haben. Zum Gemeindebegriff siehe auch Schuler et al. (2005). Wichtig ist, dass ein AIS unterschiedliche Masterfiles in einem Geosystem verwalten kann.

In der Plattform Stat@las sind aktuell in den diversen Atlasprojekten für die Schweizer Statistik auf diese Weise fünf Geosysteme mit sieben Masterfiles und 65 Raumgliederungen mit über 450 Gebiets ständen integriert. Pro Jahr werden diese durch fünf bis zehn neue Raum-gliederungen und ca. 25 Gebietsstände ergänzt.

5.3 Nomenklatur-Labelfile(s)

Standardlabel

Labelfiles sind reine Attributfiles und enthalten die ein- oder mehrsprachigen Namen von Gebietseinheiten einer Glie-derung zu einem bestimmten Zeitpunkt. Über die Codes sind sie den Einheiten eindeutig zuordenbar.

Bei den Metainformationen ist zu

Gültigkeitsende (taggenau)•

Anzahl enthaltener Raumeinheiten•

Quelle•

letzter Aktualisierungszeitpunkt•

MasterfilesMasterfiles sind das „Herz“ jedes Raumnomenklatur-Managements. Sie enthalten alle Codes der einzelnen Gebietseinheiten einer Raumgliederung, also z. B. im Gemeindemasterfile der Schweiz per 1.1.2011 alle Codes der aktuell 2 515 Gemeinden. Neben den üblicherweise in der Vertikalen angeord-neten Gebietscodes, enthalten Masterfiles in den Spalten daneben die Recodes (Umschlüssel), die die Beziehungen zu anderen Raumgliederungen wiederge-ben und in der Aggregation gebraucht werden. Basis eines Masterfiles ist daher immer die tiefstmögliche Gliederung (z. B. Gemeinden). Wird in einem Masterfile bei-spielsweise die Gemeinde 581 Interlaken dem Kanton Bern zugeordnet, so steht in der Kantonsspalte der Recode 2 für die Kantonsnummer Bern usw.

Die in Masterfiles verwendeten insti-tutionellen Gebietscodes entstammen immer offiziellen Nomenklatursystem, z. B. dem Amtlichen Gemeindeverzeichnisder Schweiz (BFS, 2006; BFS, 2011), diebei statistischen Ämtern als Referenzim Gesetzesauftrag geführt werden.Die Nummernvergabe für analytischeGliederungen erfolgt oft freier in derVerantwortung der Fachautoren. Jedesmoderne Atlasinformationssystem solltedabei numerische und alphanumerischeCodes (z. B. für die NUTS-Codes) in seinemDatenmodell berücksichtigen können.

Allfiles Enthalten Masterfiles zusätzlich auch noch alle zeitlichen Gebietsstände der ihr zugrundeliegenden Einheit – etwa alle Gemeindestände seit 1848 – so spricht man auch von Allfiles. Voraussetzung für (tabellarische) Allfiles ist, dass Nummern über die Zeit nicht wiederverwendet wurden. War dies der Fall, kann man sich durch die Einführung einer eindeutigen Historisierungsnummer, einer Art Meta-Gebietscode helfen. Für die DB-Umset-zung stellt dies aufgrund der verwalteten Gültigkeitszeiträume heute hingegen kein Problem mehr dar.

Austausch bei Fehlern wesentlich schwie-riger oder teilweise unmöglich.

So wurde gemäß der für die Plattform verwendeten modularen Architektur (MVC) als eines der ersten Module in der Oracle-DB ein robustes ER-Modell (Entity-Relationship-Modell) ausschließlich für die Verwaltung von Raumnomenklaturen umgesetzt. Dieses steuert live und unab-hängig im Hintergrund sämtliche virtuellen Zuordnungen von Geometrien und Sach-daten zu Gebieten und unterstützt damit redaktionelle Arbeiten. Das ER-Modell steht als offenes Modul über Schnittstellen und Webservices grundsätzlich sogar anderen Applikationen außerhalb des AIS als Nomenklaturserver zur Verfügung. Ebenfalls wichtig ist die Verwendung eines generischen Datenbankadapters, der einen jederzeitigen Wechsel zu anderen Datenbanken, wie MySQL oder Post-greSQL ermöglicht.

5.2 Nomenklatur-Masterfile(s)

Geosysteme

Häufig werden in großen Atlasprojekten unterschiedlichste Raumnomenklaturen für die einzelnen Themen nebeneinan-der eingesetzt, z. B. eine Weltkarte auf Länderstufe, eine Europakarte auf NUTS 2-Stufe, eine Schweizerkarte der Gemein-den und eine Quartierskarte von Zürich.Trotz der Komplexität jeder einzelnen Glie-derung können alle diese Nomenklaturentechnisch mit einem Modell und projek-tunabhängig verwaltet werden. Hierzu isteine primäre Zuordnung in Geosystemebzw. Referenzsysteme notwendig.Hierunter versteht man einen räumlichenBezugsrahmen, einem Container gleich,der Raumgliederungen mit gleichengeographischen Perimetern umfasst, diein der Regel auch eine Beziehung zuein-ander haben. Die Beziehungen werden inMasterfiles beschrieben.

Metadaten

Raumnomenklaturen bestehen immer aus Gebietskennziffern (Codes) und eigenen Metadaten. Folgende Metainformationen sollte eine Nomenklaturverwaltung im AIS mindestens umfassen:

Bezeichnung der Raumgliederung•

Technische Kurzbezeichnung•

Gültigkeitsbeginn (taggenau)•

309

KN6/2011


ding). Ein Beispiel für eine horizontale Aggregation ist die Transformation eines Gemeindedatensatzes „Arbeitsstätten“ per 20.4.2008 auf den Stand 1.1.2011, der bei 2 715 ursprünglichen Gemeinden im Jahr 2008 eine Zusammenfassung von 155 heute nicht mehr existenten Gemein-den erwirkt. Ein Beispiel für eine vertikale Aggregation ist die Umschlüsselung des gleichen Datensatzes auf die Stufe Kantone (gültig ab 1.1.1997). Dies führt zu einer Zusammenfassung aller 2 715 Gemeindewerte auf nur noch 26 Kantons-zahlen.

Aggregationsmatrix

Nun liegt es aber leider in der Natur der Sache, dass sich nicht alle Gliede-rungen zu allen anderen Gliederungen innerhalb eines Masterfiles aggregieren lassen. Gliederungsgrenzen können sich teilweise überschneiden (etwa Bezirke und MS-Regionen), sie können nicht

5.4 Aggregationsmanagement

Räumliche und zeitliche Aggregationen

Aggregation im statistischen Sinne umschreibt die regelbasierte Zusammen-fügung von Einzelwerten. Für die Regional statistik bildet die Aggregation ein wesentliches Instrumentarium, um den Datenschutz in der Diffusion zu ermög-lichen und Vergleiche zwischen Daten unterschiedlicher Ebenen anzustellen. Gerade für die Darstellung von Zeitreihen oder Quotienten unterschiedlicher Zeit-stände ist eine Aggregation (Umschlüsse-lung) unabdingbar.

Die in den Master- und Allfiles gespei-cherten Zuordnungsschlüssel ermöglichen in einer DB sowohl die automatische horizontale (zeitlich nach vorne) als auch vertikale (auf höhere Hierarchien) Umschlüsselung von Geometrien und absoluten Datensätzen (Spatial Reco-

beachten, dass auch in einem mehrspra-chigen Land nicht alle Raumgliederungen per se mehrsprachig sind. So werden die Gemeindenamen in der Schweiz immer in ihrer Originalsprache verwendet. Kantons- oder Ländernamen werden hingegen übersetzt. Analytische Gliederungen sind in der Regel ebenfalls übersetzt. Mit den Labels muss damit angegeben werden, welches ggf. die Standardsprache ist.

Zusatzlabel

Von Fall zu Fall müssen in Atlaskarten auch andere Bezeichnungen als die eigentlich offiziellen Namen von Gebiets-einheiten angezeigt werden. Ein Beispiel hierfür sind Länderkürzel oder Kantons-kürzel, z. B. NE statt Neuchâtel, die in Karten häufig anzutreffen sind. Das Datenmodell muss hier eine optionale Verwaltung solcher Attribute berücksich-tigen.

Abb. 7: Beispiel einer Aggregationsmatrix: Gemeindemasterfile der Schweiz.

310

KN6/2011


6 Ausblick

Die in der Einleitung angedeuteten Trends der Raumentwicklung (u. a. Konzentration, Internationalisierung, Zunahme funktio-naler Verflechtungen) und die in Kapitel 3 erwähnten politischen und Forschungs-aktivitäten lassen auch weiterhin einen Bedarf an jeweils den aktuellen Bedürfnis-sen entsprechenden analytischen Raum-gliederungen wahrscheinlich erscheinen. Dies gilt für große Maßstäbe (Raster- oder Stadtquartiersdaten) bis hin zur europä-ischen Ebene (Territoriale Agenda 2020 – IMM, 2011). Die politisch-administrativenStrukturen sind langfristig von der Raum-entwicklung nicht unabhängig und werdenebenfalls Änderungen unterworfen sein.Im neuen Raumkonzept Schweiz (UVEK etal., 2011) werden z.B. zunächst auf freiwillige Kooperation ausgerichtete Hand-lungsräume nach funktionalen Kriterienneu definiert. Generell ist weiter von einemTrend zur Konzentration und zusammen-legung von Verwaltungseinheiten aus-zugehen.

Eine Vielzahl notwendiger Komponen-ten zur Verwaltung zunehmend dynami-scher Raumgliederungen im institutio-nellen und analytischen Bereich ist heute

thematische bedingte Besonderheiten wie Auslandsstimmen bei Wahlen, oder Werte für gemeindefreie bzw. extranationale Gebiete. Auch diese Werte gehören – trotz fehlender räumlicher Darstellung in der Karte – zum Datensatz. Für Aggregatio-nen und das Total in der Legende sind sie unverzichtbar. Es ist daher in vielen statisti-schen Ämtern Usus, hierfür in den einzelnen Raumnomenklaturen entsprechende Codes freizuhalten, die im AIS gesondert verwaltet werden müssen.

MutationsbesonderheitenUmgehen muss man auch mit besonde-ren Mutationen. So gab es etwa in der Schweiz zwischen 1960 und 2010 insge-samt 14 Fälle von Grenzänderungen zwi-schen Gemeinden oder Gemeindesplittun-gen (BFS, 2006; BFS, 2011). Hier ist eine lineare Aggregation nicht möglich. Eine Ignorierung ist auch nicht möglich, da dies zu Fehlinterpretationen und Datenlücken führt. Für das Atlasinformationssystem des BFS wurde daher entschieden, diese Fälle im System zu dokumentieren. So wird der Nutzer durch entsprechende Metainfor-mationen bei allfälligen Aggregationen und Berechnungen mit diesen Raumglie-derungen explizit darauf hingewiesen.

flächendeckend sein (etwa Berggebiete) oder sie können aufgrund ständig neuer Grenzziehungen schlicht nicht historisier-bar sein (etwa die NUTS-Gliederungen). So muss für jede Raumgliederung sehr genau angeschaut werden, ob sie a) mit sich selbst horizontal aggregierbar ist und b) zu welchen höheren Raumgliederungensie in einen eindeutigen Bezug gebrachtwerden kann (Abb. 7). In der Praxis sindoft nur institutionelle und sehr wenigeanalytische Gliederungen aggregierbar,da gerade letztere bei der Bildung keineRücksicht auf andere parallele Gliederun-gen nehmen.

Für die Verwaltung dieser hochkomple-xen Beziehungen in einem AIS muss eine Aggregationsmatrix geschaffen werden, die diese Zusammenhänge mathema-tisch und in einer Datenbank abbildbar beschreibt. Die Matrix muss mit jeder zugefügten Gliederung erneuert werden.

5.5 Optionale Parameter

Pseudocodes

Nicht alle in einer Erhebung oder durch Register gewonnenen Daten lassen sich ein-deutig räumlich zuordnen. So gibt es immer wieder Rundungsdifferenzen, Restwerte,

Abb. 8: Interaktive Karte der Bezirksgliederung 1.1.2011 aus dem Statistischen Atlas der Schweiz.

311

KN6/2011


Schuler, M., Dessemontet, P., Joye, D. (2005): Eidgenös-sische Volkszählung 2000. Die Raumgliederungen der Schweiz. Hrsg. Bundesamt für Statistik. Neuchâtel.

Schulz, T. u. Ullrich T. (2009): Ein Atlas Content Manage-ment System für den neuen Statistischen Atlas der Schweiz. In: KN 59, 1. S. 25–36.

Sieber, R., Jeller, P., Hurni, L. (2009): Statistische Oberflä-chen in einem interaktiven 3D-Atlas – Strategien und Techniken. In: KN 59, 4. S. 190–196.

Sinz, M. (2005): Regionen. In: Handwörterbuch der Raumordnung. Hrsg. Akademie für Raumforschung und Landesplanung. Hannover.

Steiner, R., (2003): The causes, spread and effects of intermunicipal cooperation and municipal mergers in Switzerland. In: Public Management Review. Vol 5, Iss 4. S. 551–571.

Schürt, A., Spangenberg, M., Pütz, T. (2005): Raumstruk-turtypen. Konzept – Ergebnisse – Anwendungsmög-lichkeiten – Perspektiven. BBR-Arbeitspapier. Bonn. URL: http://www.bbsr.bund.de/nn_103086/BBSR/DE/Raumbeobachtung/Werkzeuge/Raumabgrenzungen/Raumstrukturtypen/Methodik/MethodikRstrukturtypen,templateId=raw,property=publicationFile.pdf/Methodi-kRstrukturtypen.pdf. (Zugriff: 31.08.2011).

Thierstein, A., Kruse C., Gigon, N., Glanzmann, L., Gabi, S., Grillon, N. (2006): Raumentwicklung im Verborge-nen. Zürich.

(UVEK) Eidgenössisches Departement für Umwelt, Ver- kehr, Energie und Kommunikation; Bundesamt für Raumentwicklung; Konferenz der Kantonsregierungen; Schweizerische Bau-, Planungs- und Umweltdirek-toren-Konferenz;; Schweizerischer Städteverband; – Schweizerischer Gemeindeverband (Hrsg.) (2011): Raumkonzept Schweiz. Entwurfsfassung vom 14.01.2011. URL: http://www.are.admin.ch/themen/raumplanung/ ->Raumkonzept Schweiz. (Zugriff am 26.09.2011)

Witt, W. (1970): Thematische Kartographie. Methoden und Probleme, Tendenzen und Aufgaben. 2. Aufl. Hannover (=Veröffentlichungen der Akademie für Raumforschung und Landesplanung. Abhandlungen. Bd. 49).

Witt, W. (1979): Lexikon der Kartographie. Wien (=Die Kartographie und ihre Randgebiete. Enzyklopädie. Band B. Hrsg. von E. Arnberger).

Wonka, E. (2006): Regionalstatistik in Österreich. Von der Tabelle zu räumlicher Analyse und Visualisierung. Salzburg und Wien.

Über die Verfasser: Thomas Schulz, Dipl.-Ing. für Kartographie und Geomatik, ist Leiter des Dienstes ThemaKart im Schweizer Bundesamt für Statistik (BFS), Neuchâtel, und Chefredaktor für die diversen statisti-schen Atlanten der Schweiz. E-Mail: [email protected] n Viktor Goebel, Diplom-Geograf, ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Schweizer Bundesamt für Statistik in der Abteilung Raum und Umwelt. Sein Arbeitsschwerpunkt ist die Konzeption und Nachführung von analytischen Raumgliederungen. E-Mail: [email protected]

Manuskript eingereicht im August 2011, nach Review angenommen im September 2011

(BFS) Bundesamt für Statistik (Hrsg.) (2006): Amtliches Gemeindeverzeichnis der Schweiz. Neuchâtel.

(BFS) Bundesamt für Statistik (Hrsg.) (2010a): Statistische Atlanten. Neuchâtel.

(BFS) Bundesamt für Statistik (Hrsg.) (2010b): Deutliche Abnahme der Anzahl Gemeinden zwischen 2000 und 2010. Neuchâtel.

(BFS) Bundesamt für Statistik (Hrsg.) (2011): Amt-liches Gemeindeverzeichnis der Schweiz. Neuchâtel. URL: http://www.statistik.admin.ch → Infothek → Nomenklaturen → Amtliches Gemeindeverzeichnis der Schweiz.

(BBR) Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (2005): Raumordnungsbericht 2005. Bonn.

(BBSR) Bundesinstitut für Bau, Stadt- und Raumforschung (2010): Metropolräume in Europa. Bonn.

(BBSR) Bundesinstitut für Bau, Stadt- und Raumforschung (2011): Laufende Raumbeobachtung Raumabgrenzun-gen. URL: http://www.bbsr.bund.de/ → Raumbeobach-tung → Werkzeuge → Raumabgrenzungen (Zugriff: 14.09.2011)

Dickmann, F. u. Sohst, A. (2008): Vom Baublock zum Grid – Die Visualisierung künstlicher Raumeinheiten im Geomarketing. In: KN 58, 5. S. 551–571.

EU-Kommission u. EUROSTAT (2007): Regionen in der Europäischen Union – Sytematik der Gebietseinheiten NUTS 2006/EU27. Luxemburg.

European Commission, Directorate General for Regional Policy (2011): Cities of tomorrow - Challenges, visions, ways forward. Brussels. URL: http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/studies/pdf/ citiesoftomorrow/citiesoftomorrow_final.pdf (Zugriff am 25.10.2011)

Gigon, N. (2008): Les typologies territoriales: évolution, utilité, limites. In: Weber, L.-M., Dechenaux, Ch., Tranda-Pitton, M. (Hrsg.): Campagne-ville. Le pas des deux. Enjeux et opportunités des recompositions territoriales. Lausanne. S. 49–60.

Goebel, V. (2005): Wo hört die Region München auf? – Statistische Analysen zur Abgrenzung der Region Mün-chen. In: Raumplanung. Heft 120/121. S. 111–116.

Hake, G., Grünreich, D., Meng, L. (2002): Kartographie. 8. Aufl. Berlin, New York.

(IMM) Informal Ministerial Meeting of Ministers respon-sible for Spatial Planning and Territorial Development (2011): Territorial Agenda of the European Union 2020 – Towards an Inclusive, Smart and Sustainable Europe of Diverse Regions. 19. Mai 2010, in Gödöll, Ungarn.

(IMV) Innenministerium des Landes Mecklenburg-Vorpommern (2011): Kreisgebietsreform. URL: http://www.mv-regierung.de/im/verwaltungsreform. (Zugriff: 06.09.2011).

(IMS) Informelles Ministertreffen zur Stadtentwicklung und zum territorialen Zusammenhalt in Leipzig am 24./25. Mai 2007 (2007): LEIPZIG CHARTA zur nach-haltigen europäischen Stadt. URL: http://www.bmvbs.de → Europäische Stadt → Leipziger Agenda. (Zugriff: 12.09.2011).

Kriz, K. u. Pucher, A. (2010): ÖROK-Atlas online – Ein Atlas-Informationssystem von Österreich. In KN 60, 2. S. 76–81.

Ormeling, F. (2009): Moderne Atlaskartographie im Spie-gel von National- und Regionalatlanten - Bestandsauf-nahme und Entwicklungslinien. In: KN 59, 1. S. 12–17.

Salistchew, K.A. (1967): Einführung in die Kartographie. Gotha, Leipzig.

konzeptionell vorhanden und technisch in AIS implementierbar. Dennoch bleiben gerade beim automatisierten Manage-ment auch Aufgaben erkennbar.

Hierzu zählt der Umgang mit Gebiets-teilungen, wenn Daten nicht auf eine tiefere Stufe rückgeführt und neu aggre-giert werden können (etwa bei Kantons-splittungen). Dies ist weniger eine karto-graphische als eine generelle statistische Herausforderung, die mit Schätzmodellen und Gewichtungen nur annähernd gelöst werden konnte.

Weiterhin lassen sich homogenen Glie-derungen (z. B. Gemeindegruppierungen oder Agglomerationen) aus vorhandenen räumlichen Daten noch nicht vollauto-matisch anhand formalisierter Kriterien ableiten.

Eine webtechnische Herausforderung bildet auch die automatische Aggregation von Daten und Geometrien durch den User im Frontend eines Atlas. Aufgrund des Rechenbedarfs und DB-Zugriffs ist dies aus Performancegründen im Moment noch schwer möglich (eine Aggregation von 2 551 Gemeinden zu sieben Groß-regionen kann im Netz mehrere Sekunden dauern).

Mit zunehmender Darstellung statis-tischer Ergebnisse in 3D-Räumen (vgl. Sieber et al., 2009) besteht schließlich Forschungsbedarf, wie institutionelle und analytische Raumgliederungen, die im 2D-Raum definiert sind, auch in 3D optimal dargestellt werden können. Auch stellt sich die Frage zur Abgrenzung solch bekannter und neuer „statistischer Oberflächen“ sowie eine angemessene Vergleichbarkeit, wenn die Grenzen der Räume hier nur noch schlecht sichtbar sind.

Literatur

Adam, B. (2006): Europäische Metropolregionen in Deutschland – Perspektiven für das nächste Jahrzehnt. In: Publikationen der Konrad-Adenauer-Stiftung, Nr. 34. Sankt Augustin.

Arnberger, E. (1987): Thematische Kartographie. 2. Aufl. Braunschweig.

Asche, H. (2007): Stand und Zukunftstendenzen der Atlaskartographie im Spiegel digitaler Atlanten. In: KN 57, 4. S. 183–191.

(BFS) Bundesamt für Statistik (Hrsg.) (2003 f.): Statisti-scher Atlas der Schweiz. Neuchâtel. URL: http://www.statatlas-schweiz.admin.ch

312

KN6/2011

Effiziente Verwaltung -...

Documents

Transcript of Effiziente Verwaltung -...