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Energiekarten für die Schweiz – Aufbereitung der Gebäude- und Wohnungsstatistik mit QGIS/PostgreSQL/PostGIS

Einleitung

Wie lassen sich die Informationen der Gebäude- und Wohnungsstatistik der Schweiz (GWS) für alle Gemeinden der Schweiz sinnvoll darstellen und nutzen? Diese Frage stand zu Beginn eines Projektes mit der Leitidee „Datenschätze heben“, welches zum Ziel hatte, mit der Visualisierung vorhandener Informationen Diskussions- und Entscheidungsgrundlagen zu verbessern und so einen Beitrag an die Umsetzung der Energiestrategie 2050 auf kommunaler Ebene zu leisten. Aus Datenschutzgründen wurden die pseudonymisierten Einzeldaten der GWS verwendet. Diese erlauben eine Zuordnung der Wohnungen zu Gebäuden sowie eine hektargenaue Lokalisierung der Gebäude. Insgesamt wurden pseudonymisierte Datensätze von 1'712'893 Gebäuden und 4'351'846 Wohnungen nach Hektaren und Gemeinden aggregiert, nach vier Merkmalen (Bauperiode, Energieträger Raumwärme und Warmwasser sowie Heizöläquivalente) ausgewertet und visualisiert. Zusätzlich zu diesen 4 thematischen Karten wird für jede Gemeinde ein Datenblatt bereitgestellt, welches Kennzahlen und Grafiken zum Gebäudepark enthält.

 

Vorgehen thematische Karten

Die Datenbearbeitung erfolgt in PostgreSQL/PostGIS, die Visualiserung in QGIS. Für die drei Karten Raumwärme, Warmwasser und Bauperioden wurden zuerst die Merkmale nach Hektare aggregiert und anschliessend die Tabelle so transformiert, dass die neue Tabelle die Merkmale als Spaltennamen führt und die Anzahl des Vorkommens der Merkmale als Werte in der entsprechenden Spalte ausgewiesen werden. Aus dieser Aggregation mittels der colpivot-Funktion resultiert eine Tabelle, welche für jede Hektare (Zeile) alle vorkommenden Merkmale mit der Anzahl des Vorkommens ausweist. Die Kartendarstellung in QGIS erfolgt im Hektarraster. Um möglichst viele Informationen darstellen zu können, wird in QGIS eine Legende mit regelbasierter Darstellung entwickelt. Es wird der häufigste und der zweithäufigste Energieträger bestimmt, diese mit ihrem jeweiligen Anteil am Total der Energieträger gewichtet und so die Breite ihrer Schraffur bestimmt (vgl. Abb. 1). Als Zusatzinformation wird der Anteil des häufigsten Energieträgers am Total der Energieträger in die Hektare geschrieben.


 
Abbildung 1: Ausschnitt aus eine Energiekarte der Gemeinde Stetten (AG): Wohngebäude nach Energieträger für die Raumwärmeerzeugung 

Die Darstellung der Heizöläquivalente in Litern pro Hektare erfordert zusätzliche Arbeitsschritte. Zuerst wird die Wohnfläche nach Gebäude durch eine Verknüpfung über den pseudonymisierten Gebäudeidentifikator der beiden Tabellen "Gebäude" und "Wohnungen" mit anschliessender Aggregation der Wohnflächen nach Gebäude bestimmt. Danach wird der Energiebedarf mit nach Bauperioden standardisierten Energiekennzahlen pro Gebäude (BFE, 2007) berechnet und wiederum nach Hektaren aggregiert. Die so berechnete Energienbedarf stellt eine äusserst grobe Abschätzung für die Raumwärme dar. Aus diesem Grund wird darauf verzichtet, numerische Werte anzugeben – es werden lediglich Kategorien ausgewiesen. Für die Hintergrundkarte werden Open Street Map (OSM) Daten verwendet, deren Darstellung mit Maperitive optimiert ist. Die anschliessende Berechnung der Tiles beansprucht den Arbeitsspeicher des Rechners stark, weshalb die Tiles in kleineren regionalen Einheiten gerechnet werden. Der Arbeitsschritt der Tiles-Generierung wird mit einem Bash-Skript automatisiert. Die Tiles werden danach lokal mit Hilfe des „TileLayer Plugin“ aus dem offiziellen Plugin Repository von QGIS eingebunden.

 

Vorgehen Datenblatt

Neben Interpretationshilfen und Hinweisen zur Methodik finden sich auf einem Datenblatt Grafiken zum Gebäudepark (Abb.2). Für die Grafiken der 2‘255 Gemeinden wurde mit dem LaTeX-Paket TikZ ein Grafiktemplate generiert, welches dann mittels Bash-Skript und einem csv-Daten-Inputfile (exportiert aus der PostgreSQL-Datenbank) die Grafiken im pdf-Format ausgibt. Mit Mogrify, einem Kommandozeilen Programm aus ImageMagick, werden diese anschliessend in ein png-Format transformiert und in eine Druckzusammenstellung von QGIS eingebunden.


Abbildung 2: Grafik aus dem Datenblatt: Verteilung der Wohngebäude nach Bauperioden und Energiekennzahlen

Fertigstellung

Der Anspruch, für jede Gemeinde der Schweiz ein Energiekartenset bestehend aus einem Datenblatt, 4 thematischen Karten und je nach Gemeindegrösse und -struktur Fokusausschnitten und weiteren Karten für Weiler, Exklaven und fusionierte Gemeindeteile zu produzieren, mündet in einer Dateienflut: Bei 2‘255 Gemeinden ergeben sich total 12‘800 Karten (davon 3‘564 Fokus-Ausschnitte) und 2‘255 zweiseitige Datenblätter, insgesamt 15‘055 Dateien. 

Die Produktion der Karten mit der Atlasfunktion von QGIS funktioniert reibungslos – benötigt jedoch seine Zeit. Um den Output der zu generierenden Karten zu erhöhen, wurden mehrere Instanzen von QGIS (bis zu 12 Instanzen verteilt auf 2 Rechnern) gleichzeitig bedient. Das Zusammenfügen aller Dateien einer Gemeinde wird wiederum mit einem Bash-Script, welches einen Ghostscript-Befehl aufruft, durchgeführt. Der Vertrieb der Karten erfolgt nun online über einen Kartenwebshop. Für jede Gemeinde der Schweiz ist ein Energiekartenset in einem pdf-File zusammengefasst.

 

Fazit

Die Zielsetzung, die GWS-Statistik für alle Gemeinden der Schweiz zu visualisieren und damit einen Beitrag an die Umsetzung der Energiestrategie 2050 auf kommunaler Ebene zu leisten, wurde erreicht. Mit der Darstellung der Daten im Hektarraster können Diskussionen über die Verbreitung der Energieträger, die Verteilung des Energiebedarfs für Raumwärme in der Gemeinde  sowie über den Gebäudepark geführt und weiterer Abklärungs- und Planungsbedarf definiert werden. Da die Karten im Hektarraster die Datenschutzanforderungen respektieren, dürfen sie von den Gemeinden auch für die Öffentlichkeitsarbeit benutzt und publiziert werden. Weiter ist festzuhalten, dass ohne die grossartigen Instrumente, welche die Open-Source-Gemeinschaft entwickelt und zur Verfügung stellt, ein solches Projekt für ein Start up Unternehmen, wie es novatlantis gmbh ist, nie möglich gewesen wäre.


Quellen

Bundesamt für Statistik (BFS), Gebäude und Wohnungsstatistik, 2015 Bundesamt für Energie (BFE), Erarbeitung einer dem vorliegenden Bundesergebnis vergleichbaren Darstellung der kantonalen Heizwärmebedarfe nach Gebäudetypen und Baualtersklassen, Peter Hofer, Prognos AG, Basel, 2007 Ausgabe

 

Software, Tools und Downloads

  • colpivot: Dynamic row to column pivotation/transpose in Postgres made simple, Hannes Landeholm, https://github. com/hnsl/colpivot
  • Geofabrik: OpenStreetMap Data Extracts, http://download. geofabrik.de/
  • Ghostscript: An interpreter for the PostScript language and for PDF, www.ghostscript.com
  • ImageMagick/Mogrify: www.imagemagick.org
  • LaTeX: A document preparation system, latex-project.org
  • Maperitive: Paint the world, maperitive.net
  • Open Street Map: openstreetmap.org/about
  • Osmosis: http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Osmosis
  • PostGIS: Spatial and Geographic Objects for Postgre­SQL, postgis.net
  • PostgreSQL: The world‘s most advanced open source database, postgresql.org
  • QGIS: Ein freies Open-Source-Geographisches-Informationssystem, www.qgis.org, Anwendergruppe Schweiz: qgis.ch
  • TikZ: TikZ ist kein Zeichenprogramm by Till Tantau, ctan.org 

 

Kontakt

Regina Flury von Arx
novatlantis gmbh - Gemeinnützige Gesellschaft für Nachhaltigkeit und Wissenstranfer
c/o Paul Scherrer Institut PSI
5232 Villigen PSI
regina.flury@novatlantis.ch

Auf der Website von novatlantis kann der vollständige Artikel sowie das Beispiel der Gemeinde Stetten (AG) mit Datenblatt und weiteren Ausführungen bezogen werden.

   

   Villigen PSI, 29. November 2017