Region In Motion

Anlass

Die Zeit, in der die überwiegende Anzahl der Erwerbstätigen, zum Beispiel als Schneider oder Schmied, auf eigenen Haus und Grund gearbeitet haben ist lange vorbei. Mit dem Aufbau von Manufakturen und Fabriken in der Industrialisierung, mit der entmischten Stadt nach dem Leitbild der Charta von Athen, mit steigender Qualität und Zugänglichkeit der Verkehrsmittel und der Pluralisierung und Spezialisierung von Lebensstilen und beruflicher Tätigkeit ist es über die Jahre zu einer erheblichen Ausweitung der durchschnittlichen Entfernung zwischen Wohnort und Arbeitsplatz gekommen [Destatis 2009: 2; Holz-Rau 2011: 8]. Die Ausdehnung der Pendelentfernung hatte ihren Peak in Deutschland dabei im Zeitraum 1970 und 1999 [Holz-Rau et. al. 2011: 8] und stagniert seit den 2010er-Jahren [Destatis 2009: 2; Destatis 2014: 1]. Von den durchschnittlich 3,4 Wegen je Tag, die ein Deutscher zurücklegt, sind 14% durch Wege von und zur Arbeit bedingt (neben 6% Ausbildungsverkehr und 7% dienstlichen Wegen) [Mobilität in Deutschland (MiD) 2008: 116]. In Bezug auf die nach Wegezwecken spezifizierte durchschnittliche Wegelänge sind Arbeitswege nach dienstlichen Wegen (20,4km) mit 17,7km die längsten [MiD 2008 in: ADAC 2010: 13]. Besonders große Pendelentfernungen werden von Bewohnern strukturschwacher Regionen zurückgelegt, während die Reisezeit insbesondere in metropolitanen Räumen hoch ist [Eckey et al. 2007: 5-12; Destatis 2014: 1-3; Winkelmann 2010: 42].
Pendelverkehre bringen die Region in Bewegung. Dabei beeinflussen Mobilität und Raum sich kontinuierlich gegenseitig: Mobilitätsangebote schaffen Mobilitätsnachfrage, Mobilitätsnachfrage führt zu neuen Mobilitätsangeboten. Lange Pendelwege machen spezialisierte und großflächige Versorgungseinrichtungen am Arbeitsort oder entlang der Pendelstrecke attraktiv, während die kleinteilige Nahversorgung vor Ort an Attraktivität einbüßt.
In hohem Maße raumwirksam ist die regionale Mobilität nicht nur in die Mittel- und Großstädten, die große Verkehrsmengen managen und Platz für Fertigungsbetriebe und Büroparks finden müssen: strukturschwache Orte werden zu Schlafstädten oder –dörfern, wenn, wie am Beispiel der lippischen Gemeinde Extertal zu sehen, mehr als 30% der Bewohner das Gemeindegebiet an Arbeitstagen verlassen [Website IT.NRW]. Bedeutung hat dies nicht nur für Versorgung, auch andere Fragen stellen sich: wie sollen Freiwillige Feuerwehren besetzt werden, wenn die parallelen Entwicklungen der Alterung der Gesellschaft und Pendeln kaum noch Mitarbeitende überlässt? Was sagt es über die Identifikation der Bürger mit ihrem Ort oder ihrer Gemeinde/Stadt, in der sie das politische Leben mit ihrer Stimme mitprägen, aus, wenn eine Vielzahl von Bürgern die kommunalen Grenzen für einen größeren Teil des Tages verlassen? Wie sollten Gemeindegebiete bestmöglich zugeschnitten sein um die Daseinsvorsorge der Bürger zu gewährleisten?
Mit dem Projekt Region in Motion möchten wir vom Forschungsschwerpunkt nextPlace die Mobilität in der Region sichtbar machen. Dazu beziehen wir uns auf die Pendelverflechtung zwischen den Gemeinden der Region Ostwestfalen-Lippe bzw. dem Regierungsbezirk Detmold. Basierend auf einer zweidimensionalen Karte werden die Gemeindegebiete entsprechend ihrer Einwohnerzahl in die dritte Dimension gehoben. Über den Tag verlieren die Gemeinden ihre Auspendler (Bewohner der Gemeinde mit einer sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung in einer anderen Gemeinde) und gewinnen ihre Einpendler (Bewohner anderer Gemeinden, die vor Ort einen sozialversicherungspflichtigen Arbeitsplatz einnehmen). Zugleich sind für jede Gemeinde individuell die detaillierten Pendlerverflechtungen und statistische Daten zum Pendeln abrufbar.
Technische Grundlage, Bewertung und Modifikationen
Wie bei vorherigen Projekten (1, 2, 3  bloginterne Links zu Unfälle 4D etc., GeoTwitterStream, …) haben wir erneut die open-source JavaScript-Bibliothek Cesium verwendet. Dabei hat sich gezeigt, dass das Anheben der 70 ostwestfälisch-lippischen Gemeindegebietspolygone die Rechenleistung auch aktueller handelsüblicher Hardware überfordert.
Geringfügige Abhilfe konnte geschaffen werden, in dem die Gemeinden und ihre Bevölkerungszahl als Säulen visualisiert werden. Im Tageszeitverlauf werden mittels dieser Säule dabei gezeigt: (1) die Einwohnerzahl (als transparent-blaues „Gefäß“), (2) die verbleibende Bevölkerung (Einwohner abzüglich Auspendler) in blau sowie (3) die Einpendler in Gelb (die das Gefäß nur zum Teil wieder auffüllen). Bei einem Klick auf einzelne Gemeinden bzw. einzelne Säulen werden zusätzlich die jeweiligen Ein- und Auspendler aus bzw. in die Region gezeigt. In einem Infofeld werden weiterhin die zugrundeliegenden Statistiken für jede Kommune (Bevölkerung, Einpendler, Auspendler) bzw. für jeden Pendlerstrom angezeigt.
Es verbleiben Performanceprobleme bei der Verwendung des hier genutzten Codes, mit denen wir uns beim Projekt HolzmindenHealthMap noch einmal beschäftigt haben.

Bewertung des Prototyps als Analysetool und inhaltliche Auswertung

Es zeigt sich, dass die Verwendung von Säulen (statt extrudierter Gemeindegebietsflächen) eine vergleichende Betrachtung der Pendelbewegungen in der Region nicht im erhofften Maße ermöglicht. Vergleiche zwischen Kommunen sind nur aus bestimmten Blickwinkeln näherungsweise möglich. Es zeigt sich weiter, dass die Visualisierung der Pendlerströme von nur jeweils einzelner Kommunen ebenfalls nicht zur vergleichenden Bewertung in der Region beiträgt. Wir beschäftigen uns daher im Projekt “To drive like commuter” erneut mit dieser Fragestellung.
Der Prototyp zeigt jedoch nichtsdestotrotz die erheblichen Pendlerbewegungen in der Region auf. Dabei entleeren sich einzelne Gemeinden insbesondere in den ländlichen Räumen erheblich, während die Ober- und Mittelzentren wie Bielefeld, Paderborn, Gütersloh und auch Detmold sowohl relativ wie auch absolut in hohem Maße an „Tagesbevölkerung“ gewinnen.

Erweiterbarkeit

Die im Rahmen der Entwicklung des Prototyps gemachten Erfahrungen mit u.a. Cesium kamen beim Projekt HolzmindenHealthMap erneut zur Anwendung. Enger gefasst könnte der Prototyp auch dazu genutzt werden beispielsweise Zeitreihen regionaler Bevölkerungsentwicklungen zu visualisieren.
Die im Prototyp verwendeten Daten basieren im Wesentlichen auf Angaben zu Pendelbewegungen sozialversicherungspflichtiger Beschäftigter. Für sämtliche Beschäftigte wurde dabei ein klassischer „9-to-5“-Job an den Wochentagen Montag bis Freitag angenommen. Hier bestünde noch erhebliches Potential für eine Verfeinerung des Prototyps (Schüler, Studenten, Auszubildende, sonstige Beschäftigte; Wochentage, Berücksichtigung der Wochenpendler, …), jedoch lag der Schwerpunkt der Arbeit auf der experimentellen Anwendung der entsprechenden Software-Bibliotheken.

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