Der perfekte Studi-Wohnort! Eine Standortanalyse mit QGIS

Es sollen potentielle Wohngebiete für die WG-Suche visualisiert werden gemäss den noch näher zu definierenden geographischen Kriterien. Als Ergebnis soll eine Karte sowie eine Tabelle mit statistischen Angaben pro potentieller WG erstellt werden, was abschliessend kurz bewertet wird.

Dies sind einige Zielkompetenzen:

Am Anfange einer Standortanalyse steht die Festlegung der geographischen Kriterien. Die hier vorgeschlagenen Kriterien wurden bereits oben genannt:

Der Anhang Liste der Layer und Daten enthält die in diesen Schritten erzeugten Layer und eine Dokumentation der verwendeten Geodaten.

Das ist nur ein mögliches Beispiel einer Standortanalyse. Wer dieses Beispiel einmal verstanden hat, kann es für eigene Zwecke anpassen und durch weitere Kriterien ergänzen. Das Ziel könnte beispielweise sein, statt einer WG den optimalen Ort für eine Party oder für einen neuen Verkaufsladen-Standort zu finden. Die Unternehmensstandort-Bestimmung ist ein eigenständiges Thema der Wirtschaftsgeographie und der Wirtschaftswissenschaften.

Das Vorgehen gliedert sich in sieben Hauptschritte, die auch die Struktur der folgenden Kapitel bestimmen: Zuerst wird das QGIS-Projekt vorbereitet und der Hochschul-Perimeter erstellt. Danach werden die ÖV-Güteklassen geladen und auf den Perimeter zugeschnitten. Die ÖV-Haltestellen und Lebensmittelgeschäfte werden aufbereitet und mit den ÖV-Güteklassen verschnitten. Anschliessend wird die Karte gestylt. Zum Schluss wird die Analyse mit WGs konkretisiert und bewertet.

Dies sind die sieben Schritte bis zum Ziel, der Karte und der Statistik:

Mit dem Dateimanager des Betriebssystems einen neuen Projektordner mit dem Namen “Standortanalyse OST Rappi” anlegen. Anschliessend QGIS starten und im Projektordner ein neues QGIS-Projekt anlegen: Der QGIS-Projektdatei soll den Namen “stao_analyse_ost_rappi.qgz” gegeben werden.

In QGIS in der Menüleiste auf Menüpunkt Projekt  Eigenschaften öffnen und den Tab “KBS” anklicken. Dort “EPSG:2056” (d.h. das Schweizer Koordinatenbezugssystem “LV95”) als das Projekt-KBS zu setzen. KBS (englisch “CRS”) steht für Koordinatenbezugssystem (Synonyme: Koordinatenreferenzsystem, Koordinatensystem).

Als Hintergrundkarte verwenden wir die Karte “OSM-Standard”. Die Hintergrundkarte dient nur zur Orientierung. Die Karte wird wie die ÖV-Haltestellen und die Lebensmittelgeschäfte aus Daten von OpenStreetMap (OSM) erstellt. Es kann auch eine andere Hintergrundkarte verwendet werden.

Im Browser-Panel “XYZ Tiles” ausklappen und “OpenStreetMap” in das Layer-Panel hineinziehen. Nochmals kontrollieren, dass das Koordinatenreferenzsystem des QGIS-Projekts immer noch “EPSG:2056” ist.

In der Menüleiste Layer  Layer erstellen wählen, um einen neuen GeoPackage-Layer anzulegen. Das GeoPackage soll ein Punkte-Layer sein und mit dem Namen “Hochschule-Wohnorte” im Projektordner gespeichert werden. Bei der Option “Datenbank” auf den Knopf mit den drei Punkten klicken …​, den Projektordner auswählen und den Namen vergeben. Der Layername soll “Hochschule Wohnorte” heissen. Dies weil in diesem Layer nicht nur die Hochschule verwaltet wird, sondern auch die WGs.

Dann sollen folgende fünf Attribute angelegt werden: Attributname “typ” (Datentyp Text), “name” (Datentyp Text), “oevguetekl” (Datentyp Text mit Länge 1), “haltestellen” (Datentyp Zahl), “shops” (Datentyp Zahl).

Wir wählen als Hochschule den OST Campus Rapperswil-Jona im Kanton St. Gallen (Schweiz). “OST” ist das Kürzel für die Ostschweizer Fachhochschule.

Um Punkte auf den Layer mit “Hochschule Wohnorte” zu erstellen, wählt man den Layer an, in dem man darauf klickt. Daraufhin wechselt dann auf den Bearbeitungsmodus, in dem man auf gelben Stift in der Werkzeugleiste klickt und beginnt mit der Bearbeitung, in dem man auf den “Punkteobjekt hinzufügen”-Knopf drückt (Beides in der Menüleiste). Sobald die Hochschule in der Hintergrundkarte gefunden wurde, kann mit einem linken Mausklick ein neues Punkt-Objekt erstellt werden, die Attributs-Werte sind bei typ “Hochschule” und beim Attribut name “OST”. Daraufhin muss der Bearbeitungsmodus deaktiviert werden in dem man noch einmal auf den gelben Stift drückt. Bei der Frage, ob die Änderungen gespeichert werden sollen, muss man auf den Speichern Knopf drücken.

In der Menüleiste Vektor  Geoverarbeitungswerkzeuge  Puffer öffnen und einen Puffer mit einem Radius von 10 km erzeugen. Diesem Layer den Namen “Hochschul-Perimeter” geben. Das Ergebnis wie wie jeden anderen permanenten Layer im Projektordner speichern. Daraufhin den Layer stylen (durch Doppelklick auf den Layer im Layer-Panel) mit einer gut erkennbaren Farbe wie zum Beispiel Rot oder Pink und einer Transparenz von z.B. 30%.

Die Datei “ÖV-Güteklassen” vom Bundesamt für Raumentwicklung (ARE) herunterladen.

Layer “Shops OSM” selektieren. In der Menüleiste das Vektor  Geometrieverarbeitungswerkzeuge  Puffern-Werkzeug öffnen und einen Radius von 1 km angeben. Der neue Layername “shop_perimeter” soll vor dem Puffern angegeben werden.

Folgende Abfolge soll mit allen vier Layer durchgeführt werden:

Folgende vier Layer entstehen: “tmp_oev_gueteklassen” (Polygon), “tmp_shop_perimeter” (Polygon), “tmp_oev_haltestellen” (Punkt), “tmp_shops” (Punkt).

Alle Layer ausser die “tmp_[…​]” Layers, den “Hochschul-Perimeter”-Layer und “Hochschule Wohnorte”-Layer ausblenden.

Alle Polygon-Layer mit dem “tmp_[…​]” Muster im Layer-Panel ausblenden.

Hier sind vier Vorschläge mit einem Augenzwinkern für die Namen der WGs: Gaudi-Grotte, Knast-Villa, Lauch-Loft, Flüsterwind-Residenz.

Um eine neue WG zu erfassen:

In der Menüleiste das Vektor  Geometrieverarbeitungswerkzeuge  Puffern Werkzeug öffnen und einen Radius von 1 km angeben. Zu Puffern ist der Layer “Hochschule Wohnorte” und der neue Layername soll als “Tmp Perimeter Hochschule Wohnorte” vor dem Puffern angegeben werden.

In der Menüleiste das Analysewerkzeug “Puntke in Polygon zählen” starten. (Vektor  Analyse-Werkzeuge  “Punkte in Polygon zählen”)

Nachdem die Felder in “shops”" Daten haben, können nicht relevante Attribute gelöscht werden.

In der Menüleiste das Analysewerkzeug “Punkte in Polygon zählen” starten. (Vektor  Analyse-Werkzeuge  Punkte in Polygon zählen)

Nachdem die Felder in “haltestellen” Daten haben, können nicht relevante Attribute gelöscht werden.

Nachdem die Felder in “haltestellen” Daten haben, können nicht relevante Attribute gelöscht werden.

Die nachfolgende Abbildung 2 zeigt die fiktiven WGs - d.h. den Inhalt der CSV-Datei - mit den Attributen:

Layer so anordnen, dass die Punkte-Layer sichtbar sind (Drag&Drop im Layers-Panel).

Die Luftlinien-Distanz der WGs zur Hochschule berechnen und im Attribut “naehe_hs” ablegen. Man verwende das Vektor  Analysewerkzeuge  Distanzmatrix.

Alle Layer ausser “Hochschule Wohngebiete final”, “Hochschule Wohnorte”, “tmp_shops”, “tmp_oev_haltestellen”, “Wohngebiete potentiell” und “Perimeter Hochschule” aus dem Layer-Panel entfernen (Generierte Tabellen können natürlich behalten werden).

Nach dem Aufräumen können wir die Tabelle öffnen, in der offensichtlich vier Kriterien für die Bewertung verwendet werden können. Um bewerten zu können, müssen wir entscheiden, wie wir diese Kriterien gewichten. Wir entscheiden uns für folgende Reihenfolge: Am wichtigsten ist die “ÖV-Güteklasse” (“oevguetekl”), gefolgt von der Nähe zur Hochschule (“naehe_hs”), dann die Lebensmittelgeschäfte (“shops”) und die Haltestellen (“haltestellen”). Der Einfachheit halber sortieren wir die Zeilen nach dieser Reihenfolge und erhalten eine Tabelle wie in Tabelle 2 dargestellt.

Basierend auf den genannten ersten drei Kriterien ergibt sich, dass Gaudi-Grotte als optimalster WG-Standort hervorgeht. Die Kombination aus exzellenter öffentlicher Verkehrsanbindung, einer grossen Anzahl von Geschäften und der geringsten Entfernung zur Hochschule macht Gaudi-Grotte zu einer empfehlenswerten Wahl. Auch wenn Gaudi-Grotte hier eindeutig am besten abschneidet, muss man immer noch genauer hinschauen, z.B. welche Lebensmittelläden wirklich in der Nähe sind.

Dieses Arbeitsblatt beschrieb, wie Studierende bei der Suche nach der idealen Mietwohnung oder Wohngemeinschaft unterstützt werden können. Dies geschah durch die Visualisierung möglicher Wohngebiete auf einer Karte. Ziel war es, die Kompetenzen im Umgang mit Geoprozessierungswerkzeugen und Geovisualisierung zu erweitern. Die Evaluation basierte auf Kriterien Nähe zur Hochschule, Nähe zu öffentlichen Verkehrsmitteln sowie Nähe zu Lebensmittelgeschäften. Sie ist das Ergebnis einer Standortanalyse mit dem GIS-Tool QGIS. Der Prozess gliederte sich in sieben Schritte, von der Vorbereitung des QGIS-Projekts und dem Aufbereiten der Daten, über die Geodatenverarbeitung bis zum Export der Analyseergebnisse als Tabelle.

Es gibt nebst ÖV sowie Lebensmittelgeschäften weitere mögliche Kriterien bzw. Datengrundlagen, wie z.B. Angebot an Freizeitaktivitäten, öffentliche Sicherheit, oder “Isolinien der Erreichbarkeit” (vgl. der OpenRouteService). Ein interessantes Kriterium wären auch die Mietpreise. Leider gibt es dazu in der Schweiz derzeit keine offenen Daten, ausser für die Stadt Zürich. Immerhin gibt es eine kostenlose "Online-Immobilienbewertung Schweiz" von RealAdvisor. Diese weist z.B. für die Stadt Rapperswil einen durchschnittlichen Mietpreis von CHF 317 pro m2 und Jahr aus.