Methodik & Grenzen der Daten

Dieses Dokument beschreibt die Datengrundlagen, die Übertragung auf das Auswertungsraster sowie die Normalisierung, Gewichtung, Aggregation und Prüfung der WohnData-Kennzahlen. Es erläutert die methodischen Entscheidungen und die Grenzen der Ergebnisse.

Gegenstand der Darstellung sind die Konstruktion, die Datengrundlage, die Übertragungs- und Prüfverfahren sowie die dabei gefundenen Mängel und deren Behebung. Die konkreten Zahlenwerte der Gewichte, Zielwerte und Stufengrenzen bilden die Kalibrierung des Dienstes und werden nicht veröffentlicht. Abschnitt 9 führt diese Abgrenzung aus, und Abschnitt 14 weist gemessen nach, wie stark das Ergebnis überhaupt von diesen Setzungen abhängt.

1. Gegenstand und Abgrenzung

WohnData ist eine indikatorbasierte Standortanalyse auf Basis öffentlicher und amtlicher Geodaten. Sie ordnet eine Rasterzelle anhand messbarer Umwelt- und Infrastrukturfaktoren ein.

WohnData ist kein Gutachten und keine Wertermittlung, keine Rechts-, Finanzierungs- oder Kaufberatung und ersetzt keinen Energieausweis. Vor einer risikorelevanten Entscheidung sind die zuständigen amtlichen Quellen heranzuziehen, insbesondere die Hochwassergefahrenkarte des Landes, die Lärmkartierung und die kommunale Starkregengefahrenkarte. Das Fehlen einer Angabe bedeutet nie, dass keine Gefahr besteht.

2. Konzeptioneller Rahmen

Für die folgenden Abschnitte gilt eine feste Begriffsverwendung. Eine Kennzahl ist eine der ausgewiesenen Größen, also etwa die Lärmbelastung oder die Nahversorgung. Eine Komponente ist eine Eingangsgröße einer Kennzahl, und eine Säule ist eine benannte Gruppe von Komponenten. Eine Kennzahl wird entweder als Punktwert von 0 bis 100 ausgewiesen oder als Stufe einer geordneten Skala, die im Produkt als Ampel dargestellt wird. Bericht bezeichnet die Auswertung für eine einzelne Adresse.

Die Konstruktion folgt dem Handbook on Constructing Composite Indicators der OECD und der Gemeinsamen Forschungsstelle der Europäischen Kommission (Nardo et al., 2008). Jede Kennzahl bildet genau ein Konstrukt ab.

Für Wasser, Hitze und Lärm spricht WohnData von einer Gefahr oder einer Belastung und nicht von einem Risiko. Ein Risiko ergibt sich erst aus der Gefahr und der Verwundbarkeit eines Gebäudes und der Menschen darin, etwa aus einem Keller, einer Rückstausicherung oder dem Gesundheitszustand. Diese Seite kennt WohnData nicht.

Zwei Skalenentscheidungen folgen unmittelbar aus dem Rahmen. Gefahren und Belastungen bleiben ordinale Stufen und werden nicht auf eine 0-bis-100-Skala projiziert, weil die zugrunde liegenden Daten kategorial sind. Hochwasserklassen, Lärmbänder der EU-Umgebungs­lärm­richtlinie und Starkregen-Tiefenklassen tragen keine feinere Auflösung. Eine Projektion würde eine Genauigkeit erzeugen, die in der Quelle nicht vorhanden ist. Die Eignungsprofile erscheinen aus demselben Grund als drei Bänder mit ausgewiesener Evidenzbasis und nicht als Punktwert.

Alle Kennzahlen sind formativ aufgebaut. Die Komponenten verursachen das Konstrukt, sie sind keine austauschbaren Messungen einer verborgenen Größe. Haltestellen, Abfahrten und Verkehrsmittel ergeben zusammen die Anbindung. Das ist für die Interpretation der Korrelationsdiagnostik in Abschnitt 14 wichtig, denn Maße der internen Konsistenz wie Cronbachs Alpha sind hier beschreibend und kein Gütekriterium.

3. Räumliche Bezugseinheit

Ausgewertet wird die 100 × 100 m-Zelle des amtlichen Zensus-Gitters (EPSG:3035, INSPIRE-konform), nie ein einzelnes Grundstück oder Gebäude. Eine Adresse wird geokodiert und der Zelle zugeordnet, in der sie liegt. Ausgewertet wird anschließend die Zelle.

Das Raster ist bewusst gewählt. Es ist fein genug, um die konkrete Lage zu beschreiben, und grob genug, um keine Rückschlüsse auf einzelne Haushalte zuzulassen. Soziodemografische Angaben werden zusätzlich unterdrückt, sobald in einer Zelle weniger als 11 Personen leben. Das entspricht der Praxis der amtlichen Statistik. Für die Analyse werden keine personenbezogenen Daten der Bewohnerinnen und Bewohner verarbeitet. Einzelheiten stehen in der Datenschutzerklärung.

Das Gitter enthält ausschließlich bewohnte Zellen. Der Zensus weist für Deutschland rund 3,09 Millionen Zellen mit gemeldeter Bevölkerung aus. Wald, Acker, Gewerbe- und Verkehrsflächen ohne Wohnbevölkerung sind nicht Teil des Gitters, in seltenen Fällen fehlt eine Zelle auch wegen des Geheimhaltungsverfahrens, das weiter unten in diesem Abschnitt beschrieben wird. Jede Einordnung bezieht sich deshalb auf bewohnte Zellen. Wenn im Bericht steht, eine Lage liege im Vergleich zu Deutschland über dem Durchschnitt, dann ist der Vergleichsraum die Menge aller bewohnten Zellen und nicht die Landesfläche.

Das ist der strengere Maßstab. Gemessen an der gesamten Landesfläche stünde fast jede Wohnlage bei ÖPNV, Nahversorgung und Bildung sehr weit oben, weil der größte Teil Deutschlands unbewohnt ist. Der Vergleich mit anderen Wohnlagen ist die Frage, die sich beim Wohnen tatsächlich stellt. Für Gemeinden und Stadtteile gilt dasselbe, dort werden die Anteile über die bewohnten Zellen des jeweiligen Gebiets berechnet (Abschnitt 16).

Innerhalb dieser bewohnten Zellen wird nach Einwohnern gewichtet. Der Mittelwert für Deutschland ist also der Wert, den ein durchschnittlicher Mensch vorfindet, und nicht der Wert eines durchschnittlichen Hektars. Ein Perzentil sagt entsprechend, welcher Anteil der Bevölkerung an einer Lage mit einem niedrigeren Wert wohnt. Der Unterschied zwischen beiden Mittelungsarten ist erheblich. Ungewichtet über alle bewohnten Zellen gemittelt liegt die Eigentümerquote bei 61 Prozent, nach Einwohnern gewichtet bei 47 Prozent. Die ungewichtete Zahl beschreibt die typische bewohnte Hektarzelle, die in Deutschland ländlich geprägt ist, die gewichtete die Wohnsituation der typischen Person. Die Bevölkerungsanteile für Gemeinden und Stadtteile und die Kalibrierung der Zielwerte folgen derselben Gewichtung.

Der Zensus verändert kleine Fallzahlen absichtlich. Zur Wahrung der Geheimhaltung nach § 16 Bundesstatistikgesetz wird auf demografische Daten sowie auf Gebäude-, Wohnungs-, Haushalts- und Familiendaten ein Verfahren der stochastischen Überlagerung angewendet, die Cell-Key-Methode. Einzelne Werte werden dadurch leicht gegenüber dem Originalwert verschoben. Daraus folgen drei Konsequenzen für das Lesen der Zahlen. Einzelwerte addieren sich nicht zwangsläufig zu den ausgewiesenen Summen. Anteile, die auf sehr kleinen Fallzahlen beruhen, können prozentual deutlich vom Originalwert abweichen. Und eine Zelle kann auch deshalb fehlen, weil das Verfahren sie leer ausweist, nicht nur weil dort niemand wohnt.

Daraus folgt eine bindende Regel. Angaben, die auf wenigen Personen einer Zelle beruhen, werden als Einordnung und nicht als Prozentwert ausgewiesen. Der Kinderanteil wird etwa erst ab 50 Einwohnerinnen und Einwohnern je Zelle überhaupt gezeigt, und dann als Band. In Zellen mit 11 bis 25 Personen weisen 48,6 Prozent der Zellen null Kinder aus, in Zellen mit 25 bis 50 Personen 18,4 Prozent, in Zellen mit 50 bis 100 Personen 5,7 Prozent und oberhalb davon rund 2 Prozent. Der Median des Kinderanteils bleibt dabei über alle Größenklassen hinweg nahezu konstant zwischen 12,5 und 14,8 Prozent. In kleinen Zellen wird der Kinderanteil also häufig mit null ausgewiesen, und das erschwert seine Interpretation. Wie viel davon auf die tatsächliche Bevölkerungsstruktur und wie viel auf die statistische Geheimhaltung zurückgeht, lässt sich aus diesen Verteilungen nicht bestimmen. Schon der Zufall macht null Kinder in einer kleinen Zelle deutlich wahrscheinlicher als in einer großen. WohnData zeigt den Anteil deshalb erst ab 50 Einwohnerinnen und Einwohnern und als Band. Stichtag aller Zensus-Angaben ist der 15. Mai 2022.

4. Datengrundlage

Verwendet werden ausschließlich öffentliche, amtliche oder offen lizenzierte Quellen. Gekaufte Adress- oder Personendaten kommen nicht zum Einsatz. Auswahlkriterien sind bundesweite Abdeckung oder ausgewiesene Teilabdeckung, amtliche oder fachlich geprüfte Herkunft, zellscharfe räumliche Auflösung und ein direkter sachlicher Bezug zum Konstrukt.

• Zensus 2022 der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder für Bevölkerungs-, Gebäude- und Wohnungsstruktur.
• Deutscher Wetterdienst für Klimaraster, bezogen auf die Normalperiode 1991 bis 2020.
• Copernicus für Versiegelungsgrad und Baumkronenbedeckung, Landsat für die Oberflächentemperatur.
• Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) für die Überflutungsflächen der Hochwassergefahrenkarten.
• Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) für die Hinweiskarte Starkregengefahren, in der die Landesdaten zusammengeführt sind.
• Umweltbundesamt (UBA) für die Lärmkartierung nach EU-Umgebungslärmrichtlinie, also Hauptverkehrsstraßen, Haupteisenbahnstrecken und Großflughäfen.
• DELFI (Durchgängige elektronische Fahrgastinformation) für bundesweite Fahrplandaten des öffentlichen Nahverkehrs.
• Bundesamt für Naturschutz (BfN) für ausgewiesene Schutzgebiete.
• Bundesnetzagentur (BNetzA) für die Breitbandverfügbarkeit aus dem Gigabit-Grundbuch und die 5G-Versorgung aus dem Mobilfunk-Monitoring.
• IÖR-Monitor (Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung) für die Flächennutzung im Umfeld, abgeleitet aus dem amtlichen Landschaftsmodell, und für die amtlich festgesetzten Überschwemmungsgebiete der Länder.
• BKG außerdem für Verwaltungsgrenzen und OpenStreetMap für Ziele des täglichen Bedarfs.

Die vollständigen Quellenangaben mit Lizenz und Stand stehen auf der Seite Datenquellen.

Drei Fälle, in denen die Quelle etwas anderes misst als ihr Name

Die folgenden drei Beispiele zeigen, warum die Auswahl einer Quelle nicht bei ihrem Titel enden kann. In allen drei Fällen weicht das ausgewiesene Ergebnis von dem ab, was ein Leser aus der Quelle erwarten würde, und zwar aus einem benennbaren und gemessenen Grund.

Der erste Fall betrifft den Bahnhof. Gezählt wird nur eine Station, an der laut Fahrplan tatsächlich Züge halten. In OpenStreetMap ist der Bahnhof dagegen eine Eigenschaft der Gleise und nicht des Verkehrs. Stillgelegte Strecken, Güterbahnhöfe und Museumsbahnen tragen dieselbe Angabe wie ein Bahnhof mit Stundentakt. Deutschlandweit sind rund 8.700 Stationen verzeichnet, an etwa 6.500 davon hält planmäßig ein Zug. Deshalb wird jede Station gegen den bundesweiten Fahrplan geprüft und nur gezählt, wenn dort an einem normalen Werktag Züge verkehren.

U-Bahn-Stationen zählen nicht als Bahnhof. Wer nach dem nächsten Bahnhof fragt, meint in der Regel die Fahrt aus der Stadt heraus. Die U-Bahn wird dadurch nicht geringer bewertet, sondern an anderer Stelle erfasst, nämlich in der ÖPNV-Anbindung über Haltestellen, Abfahrten und bestes Verkehrsmittel. Die S-Bahn zählt dagegen als Bahnhof, weil sie auf dem allgemeinen Eisenbahnnetz verkehrt.

Der zweite Fall betrifft die Luftqualität. Die Karten der Europäischen Umweltagentur (EEA) haben eine Auflösung von einem Kilometer. Ein Wert beschreibt also die Hintergrundbelastung im Umfeld und nicht die Luft direkt vor der Haustür. Verglichen haben wir die Karte mit 403 deutschen Messstationen für das Jahr 2024. Die Messwerte dieser Stationen fließen selbst in die europäischen Karten ein. Dass die Karte an Hintergrundstationen nahe an der Messung liegt, im Mittel 0,5 Mikrogramm Stickstoffdioxid je Kubikmeter darüber, ist deshalb zu erwarten und kein unabhängiger Nachweis ihrer Genauigkeit. Aussagekräftig ist der Abstand an Verkehrsstationen. Dort liegt der Kartenwert im Mittel 6,7 Mikrogramm unter der Messung, weil der Zuschlag direkt an einer Straße auf wenigen Metern entsteht und in einem Kilometerraster nicht abgebildet werden kann. WohnData nennt den Wert deshalb als Hintergrundbelastung, und an Adressen in einem kartierten Bereich mit starkem Straßenverkehr steht ausdrücklich im Bericht, dass die Belastung direkt an der Straße höher liegen kann. Die 6,7 Mikrogramm sind ein Mittel über viele Stationen und kein Wert für eine einzelne Adresse. Der Bericht zählt sie deshalb nicht zum Kartenwert hinzu.

Aus demselben Grund wird nur Stickstoffdioxid eingeordnet. Feinstaub und Ozon variieren innerhalb einer Stadt zu wenig, um Adressen zu unterscheiden. Beim Feinstaub umfasst die gesamte Spannweite innerhalb einer Großstadt 1,4 Mikrogramm je Kubikmeter. Beide Größen trennen Regionen und nicht Adressen. Sie werden als Zahl mit dem deutschen Mittelwert genannt, aber nicht bewertet. Die Luftqualität ist außerdem bewusst keine der sechs Ampel-Kennzahlen, denn diese stehen für Aussagen über die einzelne 100-Meter-Zelle.

Der dritte Fall betrifft die nächtliche Wärmebelastung und zeigt, dass bereits die Wahl der Messgröße über die Belastbarkeit entscheidet. Naheliegend wäre eine Zählung der Nächte über 20 Grad. Eine Schwellenwertzählung reagiert jedoch empfindlich auf das Niveau des zugrunde liegenden Modells. Liegt dieses im Mittel um ein Kelvin zu hoch, vervielfacht sich die Zahl der gezählten Nächte. Ein für diesen Zweck geprüftes Modell überschätzte die Zahl der Nächte um etwa das Fünffache, während der räumliche Unterschied zwischen zwei Lagen unverändert korrekt bleibt. Eine Differenz erbt diese Verzerrung nicht. Ausgewiesen wird deshalb der Temperaturunterschied und keine Anzahl von Nächten.

Angegeben wird, um wie viel Kelvin eine Lage im Mittel der täglichen Höchstwerte wärmer ist als ihr ländliches Umland. In einer dicht bebauten Berliner Lage sind das rund 2,6 Kelvin, am Stadtrand derselben Stadt 1,3 Kelvin. Ausgewiesen wird der Wert erst ab einem Kelvin. Es handelt sich um eine Modellrechnung des Deutschen Wetterdienstes und nicht um eine Messung an der einzelnen Adresse, und es ist eine Temperaturdifferenz und keine Temperatur.

Stand der einzelnen Datensätze

Ein Bericht hat kein einheitliches Stichdatum, und das lässt sich auch nicht herstellen. Die Quellen erscheinen in unterschiedlichen Rhythmen, von jährlich bis alle paar Jahre, und ein Klimamittel bezieht sich ohnehin auf eine dreißigjährige Periode. Wer eine Zahl aus diesem Bericht weiterverwendet, sollte wissen, aus welchem Zeitraum sie stammt. Deshalb steht das hier vollständig statt verstreut in den Quellenangaben.

Zwei Einträge verdienen einen eigenen Hinweis. Die Starkregenkarte wurde nicht bundeseinheitlich gerechnet, dazu mehr in Abschnitt 11. Und die Klimawerte beschreiben eine vergangene Normalperiode, nicht die kommenden Jahrzehnte, dazu mehr in Abschnitt 17.

5. Übertragung auf das 100-Meter-Raster

Kein Datensatz liegt bereits in der Form des Auswertungsrasters vor. Die Quellen liefern Polygone, Rasterbilder in fremder Auflösung, Punktdaten oder Werte auf einem anderen Gitter. Der Schritt, der sie auf die Zelle überträgt, bestimmt einen erheblichen Teil der verbleibenden Unschärfe und wird deshalb hier vollständig beschrieben.

Es gibt drei Fälle, und sie unterscheiden sich in ihrer Genauigkeit erheblich.

Fall 1: deckungsgleich, also kein Transfer

Zensus, IÖR-Monitor und die Copernicus-Raster liegen bereits im selben Bezugssystem und auf demselben 100-Meter-Gitter wie das Auswertungsraster. Es erfolgt daher weder eine Umrechnung noch eine Reprojektion oder Interpolation. Der Wert der Quellzelle wird direkt übernommen und ist damit so genau wie seine Quelle.

Die Luftqualitätskarten der Europäischen Umweltagentur liegen auf einem 1-Kilometer-Gitter im selben Bezugssystem, dessen Kanten auf volle Kilometer fallen. Jede Zelle des Auswertungsrasters liegt deshalb vollständig in genau einem Kilometerpixel, und die Übertragung ist wieder ein Nachschlag ohne Rechnung. Die Unschärfe liegt hier nicht in der Übertragung, sondern in der Quelle. Ein Kilometerwert beschreibt 100 Zellen des Auswertungsrasters mit derselben Zahl und kann eine Straßenschlucht nicht von einem Hinterhof unterscheiden. Die Angabe wird deshalb als Hintergrundbelastung ausgewiesen und erhält bewusst keine eigene Stufe.

Fall 2: fremdes Gitter, also flächengewichtete Übertragung

Die Breitband- und Mobilfunkdaten der Bundesnetzagentur liegen zwar ebenfalls in 100 Metern, aber auf dem UTM-Gitter des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie. Dieses Gitter ist gegenüber dem Auswertungsraster verschoben und leicht verdreht, sodass jede Zelle des Auswertungsrasters etwa drei Zellen des UTM-Gitters berührt. Die Übertragung erfolgt flächengewichtet über ein Gitter von 10 mal 10 Stützpunkten je Zelle.

Ein Vergleich beider Verfahren auf denselben Zellen ergibt, dass je nach Kennzahl 9 bis 24 Prozent der Zellen bei einem reinen Mittelpunkt-Nachschlag in eine andere ausgewiesene Stufe fallen als bei flächengewichteter Übertragung. Das 95. Perzentil der absoluten Abweichung liegt bei 20 bis 28 Prozentpunkten. Die Näherung wurde zusätzlich gegen die exakte geometrische Verschneidung geprüft und weicht von ihr im Mittel um 0,5 Prozentpunkte ab.

Zählwerte werden dabei grundsätzlich nicht gemittelt. Die Zahl der versorgenden Mobilfunknetze ist eine ganze Zahl, und ein Mittelwert aus zwei und vier Netzen beschreibt keinen Empfang, den es an irgendeiner Stelle der Zelle gäbe.

Fall 3: Flächen und Punkte, also Verschneidung oder Stichprobe

Dies ist der anspruchsvollste Fall. Die Information liegt als Fläche vor, etwa als Lärmband, Überflutungsfläche oder Schutzgebiet, und ist auf eine quadratische Zelle abzubilden. Je nach Datensatz kommen eine Punktstichprobe, eine geometrische Verschneidung oder eine Rasterüberdeckung zum Einsatz. Welches Verfahren wo verwendet wird und welche Fehlerrichtung daraus folgt, führen die folgenden Abschnitte einzeln aus.

Lärm: neun Stichprobenpunkte und der schlechteste Wert

Die Lärmkartierung liegt als Polygonzug je Pegelband vor. Statt die Zelle exakt mit jedem Band zu verschneiden, werden neun Punkte je Zelle geprüft, nämlich der Mittelpunkt und acht gleichmäßig um ihn verteilte Punkte in einem Gitter von 3 mal 3. Für die Zelle gilt anschließend das höchste Band, das einen dieser neun Punkte berührt.

Es handelt sich bewusst um ein Näherungsverfahren. Eine vollständige Verschneidung über das dichte deutsche Straßen- und Schienennetz ist um Größenordnungen aufwendiger, ohne die Aussage entsprechend zu verbessern. Die Stichprobe deckt die Zelle gleichmäßig ab, kann jedoch ein schmales Lärmband verfehlen, das zwischen den Punkten hindurch verläuft. Die Fehlerrichtung ist damit die Unterschätzung.

Wie groß dieser Fehler ist, wurde gegen eine exakte Verschneidung nachgemessen, an Straßenlärm in Berlin und in Saarbrücken. Verfehlen die neun Punkte ein lauteres Band, das die Zelle berührt, so deckt dieses Band im Median 1,6 Prozent der Zelle und in neun von zehn Fällen höchstens 6,6 Prozent. Die Stichprobe übersieht also schmale Ränder und keine nennenswerte Belastung. Der Wert der Zelle ist deshalb als das lauteste Band zu lesen, das an einem von neun über die Zelle verteilten Punkten anliegt, und nicht als das lauteste Band, das die Zelle irgendwo streift.

Die Bänder sind in der Quelle keine Zahlen, sondern Klassennamen. Jedes Band wird auf seine Obergrenze in Dezibel abgebildet. Die nach oben offenen Bänder, also über 75 Dezibel am Tag und über 70 in der Nacht, erhalten keinen konstruierten Zahlenwert, sondern eine Kennzeichnung. Die Abbildung auf die Obergrenze überschätzt die Belastung innerhalb eines Bandes tendenziell und wirkt damit der Unterschätzung durch die Stichprobe entgegen. Dass sich beide Effekte gegenseitig aufheben, wird daraus nicht gefolgert. Sie sind unabhängig voneinander und ihre Größe ist nicht gemeinsam bestimmt.

Für die Einstufung zählt jeder Wert mit den Schwellen seiner Tageszeit. Der Nachtwert erhält Schwellen, die zehn Dezibel unter denen für den ganzen Tag liegen. In der Nacht ist es an derselben Stelle meist fünf bis zehn Dezibel leiser, und dieselben Schwellen für beide Werte hätten die Nacht fast nie berücksichtigt. Der Abstand von zehn Dezibel entspricht dem Paar, mit dem die Lärmaktionsplanung in Deutschland arbeitet, also 65 Dezibel am Tag und 55 in der Nacht.

Hochwasser: vollständige Überdeckung statt Punktstichprobe

Bei den Überflutungsflächen wird die Punktstichprobe nicht eingesetzt, weil sie hier nachweislich wirkungslos ist. Die Flächen werden für die Auswertung in ein Raster überführt, dessen Pixel genau einer Zelle entsprechen. Neun Stichprobenpunkte im Abstand von rund 33 Metern liegen dann sämtlich innerhalb desselben Pixels. Nachgemessen an 200.000 realen Zellen trifft das auf 100,0 Prozent von ihnen zu. Eine Stichprobe dieser Anlage entspricht dort exakt einem Mittelpunkttest, bei dem ein Grundstück am Zellrand im Überflutungsbereich liegen kann, ohne dass die Zelle als betroffen ausgewiesen wird.

Maßgeblich ist daher die Berührung. Eine Zelle gilt als betroffen, sobald eine Überflutungsfläche sie überhaupt schneidet, und zur Bestimmung des überfluteten Flächenanteils wird die Zelle zusätzlich in Teilpixel von 20 Metern zerlegt. Die Erkennung ist damit vollständig. Der verbleibende Fehler liegt in der entgegengesetzten Richtung, weil eine Zelle bereits bei randlicher Betroffenheit zählt. Diese Fehlerrichtung wird bewusst in Kauf genommen, weil bei einer Gefahrenangabe die zu vorsichtige Aussage den geringeren Schaden anrichtet.

Nachgemessen gegen die exakte Verschneidung stimmt die Aussage, ob eine Zelle betroffen ist, in beide Richtungen überein. Der Flächenanteil liegt dagegen im Mittel rund 14 Prozentpunkte über dem Anteil, den die amtlichen Flächen tatsächlich bedecken, weil jedes berührte Teilpixel ganz zählt. Er ist deshalb als vorsichtige Obergrenze zu lesen und wird im Bericht nur in groben Stufen wiedergegeben.

Starkregen: 10.000 Pixel je Zelle

Die Hinweiskarte liegt mit einer Auflösung von einem Meter vor und gibt die Wassertiefe in Zentimetern an. Auf eine Zelle entfallen damit rund 10.000 Pixel. Ausgezählt wird, welcher Anteil der Zelle mindestens 10 Zentimeter und welcher mindestens 50 Zentimeter Wassertiefe erreicht. Negative Werte kennzeichnen stehende Gewässer und werden nicht als Gefahr gewertet.

Die Karte ist in einem anderen Koordinatensystem gerechnet als das Zensus-Gitter, und die beiden Raster sind gegeneinander verschoben und leicht verdreht. Jedes einzelne Pixel wird deshalb der Zelle zugeordnet, in der sein Mittelpunkt liegt. Der ausgezählte Anteil beschreibt damit genau die Fläche der Zelle und nicht ein gegen sie versetztes Quadrat der Karte. Ein solches Quadrat läge um bis zu rund 70 Meter neben der Zelle, und sein überfluteter Anteil wiche im Mittel um knapp 7 Prozentpunkte vom pixelgenauen Wert ab.

Die tiefste Stelle der Zelle wird nicht als Kennzahl verwendet. Die Begründung dafür und das verwendete Verfahren stehen in Abschnitt 11.

Was diese Übertragung grundsätzlich nicht leisten kann

Alle drei Übertragungswege enden an derselben Grenze. Das Ergebnis beschreibt ein Quadrat von 100 mal 100 Metern und nicht ein Grundstück darin. Innerhalb einer Zelle unterscheiden sich Vorderhaus und Hinterhof, Straßenseite und Gartenseite, Erdgeschoss und viertes Obergeschoss. Diese Unterschiede sind für das Wohnen oft entscheidend, und keine Rasterauswertung kann sie sichtbar machen. Wer sie benötigt, ist auf eine Begehung vor Ort angewiesen.

6. Bezugsräume der einzelnen Kennzahlen

Drei räumliche Begriffe sind zu unterscheiden, weil ihre Verwechslung die häufigste Fehlinterpretation einer Rasterkennzahl ist. Der Messbereich ist das Gebiet, über das ein Eingangswert gemittelt wurde. Die Suchweite ist die Entfernung, bis zu der gesucht wird, bevor ein Ziel als nicht vorhanden gilt. Der Aussagebereich ist das Gebiet, über das die fertige Zahl eine Aussage trifft.

Der Aussagebereich ist in jedem Fall die 100-Meter-Zelle um die Adresse. Nur der Messbereich unterscheidet sich je nach Fragestellung. Zwei Gebäude in derselben Zelle erhalten daher stets dieselben Werte. Das ist keine übersehene Ungenauigkeit, sondern die Auflösung, in der die zugrunde liegenden amtlichen Daten vorliegen.

Die einzelnen Eingangswerte

Diese Tabelle kommt aus derselben Datei, aus der auch die Datenblätter, der gedruckte Bericht, die API-Dokumentation und die Anweisungen an das Sprachmodell ihre Angaben beziehen. Ein Quadrat um die Zelle ist dabei kein Umkreis, und ein Wert aus einem 1-km-Rasterfeld wird durch die Übertragung auf das 100-Meter-Raster nicht genauer.

Hitze: drei Ebenen, drei Messgrößen

Wärmebelastung entsteht auf drei räumlichen Ebenen, und die Kennzahl bildet alle drei mit je eigenen Größen ab. Für die Zelle selbst stehen die Oberflächentemperatur aus Satellitenaufnahmen und der Versiegelungsgrad. Für das nähere Umfeld stehen die Baumkronenbedeckung und die Wärmeinselintensität, also die modellierte Übererwärmung gegenüber dem ländlichen Umland in Kelvin. Die Zahl ist das Mittel der Tagesmaxima über die Jahre 1995 bis 2024. Ihr Maximum erreicht der Effekt typischerweise nachts. Für die Region steht die Zahl der heißen Tage im Jahr.

Dass die regionale Größe neben den kleinräumigen bestehen bleibt, ist eine bewusste Entscheidung. Die Zahl der heißen Tage unterscheidet innerhalb einer Stadt kaum, denn sie beschreibt die absolute Wärmelast eines Naturraums. Ohne sie könnte ein Innenhof in Hamburg schlechter eingeordnet werden als ein Dorf in der Oberrheinebene, was der tatsächlichen Belastung widerspräche. Die Wärmeinselintensität beantwortet die dazu komplementäre Frage, nämlich wie stark sich dieser Ort gegenüber seinem eigenen Umland aufheizt. Dass die beiden Größen Verschiedenes messen, ist geprüft: sie korrelieren miteinander mit einem Koeffizienten von 0,26. Sie ergänzen einander und doppeln sich nicht.

Hitze: Baumkronen in einem Quadrat von 500 × 500 Metern

Die Baumkronenbedeckung geht bei der Hitze als Mittel über ein Quadrat von 500 × 500 Metern um die Zelle ein und nicht aus der einzelnen Zelle. Beim Grünzugang ist es ein Quadrat von 1,1 × 1,1 Kilometern. Der Unterschied ist beabsichtigt und folgt aus der jeweiligen Fragestellung. Der Grünzugang fragt, ob Grün in kurzer Gehweite erreichbar ist. Die Hitze fragt nach den Baumkronen in der direkten Umgebung, und dafür tragen Bäume zwei Straßen weiter weniger bei als die nahen. Ein Flächenanteil an Baumkronen ist dabei kein gemessener Schatten über einem bestimmten Gebäude.

Die Messung im Umfeld ist zugleich eine Notwendigkeit der Datenlage. Der Satellitendatensatz erfasst ausschließlich geschlossenes Kronendach. Auf Ebene der einzelnen Zelle liegen dadurch 48,8 Prozent der Bevölkerung bei exakt null Prozent Bedeckung, sodass ein Garten, eine Baumreihe an der Straße oder ein begrünter Innenhof rechnerisch als nicht vorhanden gelten und die Komponente für fast alle Adressen denselben Wert annimmt. Im Quadrat von 500 × 500 Metern liegen noch 1,7 Prozent der Bevölkerung bei praktisch null Bedeckung (unter 0,05 Prozent), im Quadrat von 1,1 × 1,1 Kilometern 0,04 Prozent. Die Kennzahl unterscheidet dort also wieder. Das 90. Perzentil steigt dabei von 18 Prozent in der einzelnen Zelle auf 24 und 30 Prozent, weil das größere Quadrat auch nahe Wälder und Parks erfasst (gemessen am 23.09.2026, nach Einwohnern gewichtet).

7. Umgang mit fehlenden Werten

Fehlende Werte sind bei räumlichen Indikatoren die häufigste Fehlerquelle, weil dasselbe Fehlen drei verschiedene Bedeutungen haben kann. WohnData unterscheidet sie ausdrücklich.

Aus dieser Unterscheidung folgt eine bindende Regel. Eine teilabdeckende Quelle kann eine Gefahrenstufe nur erhöhen, niemals senken. Der Abdeckungsstatus wird im Bericht ausgewiesen. Fehlen die Kerneingaben einer Kennzahl wirklich, zeigt WohnData „Keine Daten“ und konstruiert keinen Punktwert aus Teilinformationen. Kennzahlen mit gewichtetem Mittel verlangen eine Mindestzahl vorhandener Komponenten und normieren die Gewichte über die vorhandenen neu. Das ist die vom Handbuch empfohlene Alternative zur Imputation bei dünn besetzten Komponenten.

Der Lärm als ausgearbeiteter Fall einer Teilabdeckung

Die amtliche Lärmkartierung erfasst nicht das ganze Land. Kartiert werden Ballungsräume ab 100.000 Einwohnern sowie Straßen mit mehr als drei Millionen Fahrzeugen im Jahr, stark befahrene Schienenwege und große Flughäfen. Für rund zwei Drittel der Bevölkerung liegt daraus kein Wert vor.

Für diese Adressen wird keine Bewertung ausgewiesen. Eine Einstufung als gering belastet wäre nicht haltbar, denn die Abdeckung der Kartierung folgt administrativen Schwellenwerten und nicht der Ruhe eines Ortes. Gemessen sind die nicht kartierten Zellen nicht leiser als die kartierten: ihr mittlerer Versiegelungsgrad liegt bei 32 Prozent gegenüber 40 Prozent, und 28,5 Prozent der Gesamtbevölkerung wohnen dicht bebaut und zugleich ohne jede Lärmkartierung. Eine beruhigende Einstufung ohne Messung ist keine Einstufung.

Ausgewiesen wird stattdessen, was die Abwesenheit tatsächlich aussagt. In der Nähe ist keine der großen kartierten Quellen erfasst. Über Ortsstraßen, Gewerbebetriebe und Nachbarschaft trifft die Kartierung keine Aussage. Eine Ausnahme bildet eine hohe Gastronomiedichte im Umfeld, die als eigenständiger Hinweis auf Abend- und Wochenendlärm ausgewiesen wird. Sie beruht auf einer Beobachtung und nicht auf einer Annahme über nicht Gemessenes.

8. Normalisierung

WohnData normiert über feste Zielwerte und nicht über Perzentilränge. Jeder Rohwert wird durch benannte Konstanten in Punkte überführt. Für Entfernungen geschieht das über abgestufte Leitern, für Anzahlen über Sättigungskurven mit abnehmendem Zuwachs. Die Entfernungsleitern sind nach der Häufigkeit des Weges in mehrere Familien gegliedert, weil Brot täglich und ein Drogerieartikel alle paar Wochen geholt wird. Ein einheitlicher Maßstab für beide würde mehr über die gewählte Schwelle aussagen als über die Adresse. Die Zielwerte sind absolute Gehdistanzen und keine Perzentile, denn eine Perzentilleiter vergäbe die volle Punktzahl konstruktionsbedingt an einen festen Anteil des Landes und verwandelte die Kennzahl in einen nationalen Rang. Das ist dieselbe Normierungsfamilie wie beim Human Development Index oder beim Walk Score. Daraus folgen drei Eigenschaften.

• Der Wert einer Zelle ist eine reine Funktion ihrer eigenen Datenzeile. Er ändert sich nicht dadurch, dass sich andere Zellen geändert haben. Das sichert Stabilität und Nachvollziehbarkeit.
• Werte bleiben über Zeitpunkte und Versionen hinweg vergleichbar.
• Die relative Einordnung, die Nutzerinnen und Nutzer ebenfalls brauchen, wird getrennt geliefert. Sie erscheint als Perzentil im Vergleich zu Deutschland, Gemeinde und Stadtteil und geht in den Punktwert selbst nicht ein.

9. Gewichtung

Die Gewichte sind fachlich gesetzte Budgets, im Handbuch als Budget-Allokation beschrieben. Sie werden nicht als objektiv richtig behauptet, sondern als begründete Setzung ausgewiesen und auf Robustheit geprüft (Abschnitt 14).

Die konkreten Zahlenwerte der Gewichte, die Zielwerte der Normalisierung und die Lage der Stufengrenzen sind nicht Gegenstand dieser Veröffentlichung. Sie bilden zusammen die Kalibrierung des Dienstes. Offengelegt sind die Konstruktion, die Datengrundlage, die Übertragungsverfahren, die Ergebnisse der Prüfungen und die Grenzen, also alles, was zur Beurteilung der Methode erforderlich ist. Zur Belastbarkeit der Gewichte selbst trifft Abschnitt 14 eine gemessene Aussage, die unabhängig davon nachvollziehbar bleibt.

Die fünf Säulen der Nahversorgung stehen für die Wege des Alltags. Lebensmittel meint Supermarkt und Bäckerei, Gesundheit die Arztpraxis und die Apotheke, Bildung Schule und Kita. Ein kleiner Lebensmittelladen zählt für den Einkauf mit, wiegt aber weniger als ein Supermarkt, weil sein Sortiment schmaler ist. Kioske und Tankstellenshops zählen nicht. Alltagswege fasst die kleinen Besorgungen zusammen, also Post oder Paketstation, Bank oder Geldautomat und Drogerie. Bei Post und Bank ist aus den Daten ableitbar, dass eine der beiden Erledigungsmöglichkeiten in der Nähe liegt, nicht aber welche. Ausgewiesen wird deshalb die Besorgung und nicht die Einrichtung.

Schule, Kita und Gastronomie gehören bewusst zur Nahversorgung. Die Kennzahl beschreibt, was eine Lage im Alltag bietet, und nicht den Bedarf eines bestimmten Haushalts. Ein Haushalt ohne Kinder erhält deshalb für eine weit entfernte Schule denselben Abzug wie eine Familie. Auch die Raumbeobachtung des Bundes zählt Grundschulen zur Nahversorgung. Wer nur den Einkauf und die ärztliche Versorgung betrachten möchte, findet die einzelnen Entfernungen im Datenblatt.

Jede Säule wird als Entfernung gemessen und nicht als Zahl der Ziele in einem festen Umkreis. Eine Apotheke in 520 Metern ist etwas anderes als keine Apotheke, und ein fester Radius bildet diesen Unterschied nicht ab, sondern beschreibt den gewählten Radius. Nur bei der Gastronomie geht zusätzlich die Zahl der Lokale ein, weil dort die Auswahl selbst Teil des Konstrukts ist.

Datengetriebene Gewichte aus Hauptkomponenten- oder Faktorenanalyse werden nicht verwendet. Solche Gewichte bilden die statistische Varianzstruktur einer Stichprobe ab und nicht die Bedeutung einer Komponente für das Konstrukt. Bei formativen Indikatoren mit bewusster inhaltlicher Aussage ist das der falsche Ansatz.

10. Aggregation

Es kommen drei Regeln zum Einsatz, jede passend zum Konstrukt.

• Additiv, volle Kompensation. Für den ÖPNV. Hier ersetzen Komponenten einander tatsächlich. Ein dichter Takt gleicht wenige Haltestellen aus.
• Teilweise Kompensation. Für Nahversorgung und Grünzugang. Die Säulen werden auf den Bereich 0 bis 1 normiert und als gewichtetes Potenzmittel zusammengeführt, dessen Exponent strikt zwischen 0 und 1 liegt. Er liegt damit zwischen dem arithmetischen Mittel, das vollständig kompensiert, und dem geometrischen Mittel, das deutlich weniger kompensiert. Gar nicht kompensiert erst die Regel weiter unten, die den schlechtesten Wert nimmt. Ein großer Park in der Nähe wertet eine baumlose Straße also auf, ersetzt sie aber nicht. Eine Zelle mit ausgeprägter Gastronomie, aber ohne Einkaufs- und Gesundheitsangebot ist entsprechend nicht im Verhältnis ihres Gewichtsanteils gut versorgt. Ausgewogene Profile bleiben gegenüber der additiven Regel praktisch unverändert, unausgewogene werden im Verhältnis ihrer Schieflage abgewertet.
• Schlechtester Wert, keine Kompensation. Für alle Stufen von Gefahren und Belastungen. Gefahren verrechnen sich nicht. Eine Hochwassergefährdung wird nicht dadurch kleiner, dass keine Starkregengefährdung vorliegt. Dieselbe Regel gilt für die Gesamteinordnung eines Berichts. Ein einzelnes rotes Feld darf nicht weggemittelt werden.

Was die Schlechtester-Wert-Regel mit sich bringt

Diese Regel hat eine Eigenschaft, die man kennen muss, um die Gesamteinordnung richtig zu lesen. Ein Maximum über mehrere Kennzahlen fällt umso höher aus, je mehr Kennzahlen einfließen. Das gilt rein rechnerisch und unabhängig davon, ob sich an einem Ort etwas geändert hat.

Die Gesamteinordnung bezieht sich deshalb ausdrücklich auf genau diese sechs Kategorien und ist keine Aussage über die Lage an sich. Käme eine siebte Kategorie hinzu, würden rechnerisch mehr Orte eine höhere Gesamteinordnung erhalten, ohne dass sich vor Ort irgendetwas geändert hätte. Gesamteinordnungen aus verschiedenen Versionen dieser Methodik sind aus demselben Grund nicht miteinander vergleichbar. Die Version steht in jedem Bericht.

Die Regel wird dennoch beibehalten, weil die Alternative den schwereren Fehler erzeugt. Ein Mittelwert ließe eine reale Gefahr durch gute Werte in anderen Kategorien rechnerisch verschwinden. Die Einzelwerte stehen ohnehin daneben und tragen die Differenzierung.

11. Stufenbildung bei Starkregen

Die Schwere der Starkregengefährdung wird aus Tiefe und Ausdehnung gemeinsam abgeleitet und nicht aus der Tiefe allein. Der Grund liegt in der Größe der Bezugsfläche. Eine Rasterzelle umfasst 10.000 Quadratmeter, und die tiefste Stelle darin ist ein Maximum über ebenso viele Messpunkte. Ein solches Maximum ist fast immer hoch, und es steigt weiter, sobald ein Datensatz feiner aufgelöst wird. Die Kennzahl würde also zunehmen, ohne dass sich an der Lage etwas geändert hätte. Ein Flächenanteil verhält sich stabil und beschreibt zugleich besser, was ein Grundstück tatsächlich trifft.

Die tiefste Stelle einer Zelle entscheidet damit über keine Stufe allein. Sie zählt nur für die oberste Stufe, und dort nur zusammen mit dem Flächenanteil. Eine Unterführung oder eine Kellerzufahrt findet sich in fast jeder dicht bebauten Lage und sagt über die Umgebung wenig aus.

Die Flächenschwellen sind feste Anteile der Zellfläche und keine Ränge. An der gemessenen Verteilung geprüft, erreichen in den erfassten Ländern knapp neun Prozent der Bevölkerung die Stufe Hoch oder höher und gut zwei Prozent die oberste Stufe. Die oberste Stufe bleibt dadurch ein seltener Ausnahmefall. In Ränge umgerechnet werden die Schwellen bewusst nicht. Das Regenereignis ist über seine Seltenheit festgelegt, und eine relative Schwelle würde diese Festlegung wieder aufheben. Nur die unterste Stufe ist rein qualitativ definiert, weil dort bereits das Vorhandensein einer überfluteten Fläche die Aussage trägt.

Das zugrunde liegende Regenereignis

Eine Starkregenkarte zeigt stets ein angenommenes Ereignis. Verwendet wird das außergewöhnliche Ereignis der Hinweiskarte, ein Starkregen von einer Stunde Dauer, wie er statistisch einmal in 100 Jahren auftritt. Die Regenmenge dafür stammt aus dem Datensatz KOSTRA-DWD des Deutschen Wetterdienstes und ist regional verschieden. Festgelegt ist also die Seltenheit des Ereignisses und nicht die Regenmenge. Eine Stufe bedeutet damit in Kiel dasselbe wie in Dresden, und das Ereignis ist ebenso selten wie das hundertjährliche Hochwasser der amtlichen Gefahrenkarten.

Die Hinweiskarte enthält daneben ein extremes Ereignis mit einer festen Regenmenge von 100 Millimetern in einer Stunde. Wie selten eine solche Menge ist, hängt von der Region ab. Die Werte wären damit zwischen den Ländern nicht vergleichbar, deshalb stützt sich die Bewertung auf das außergewöhnliche Ereignis.

Für elf der erfassten Länder beruhen die Werte damit auf demselben Ereignis nach demselben Maßstab. Rheinland-Pfalz liefert eigene Landesdaten auf einer Starkregenindex-Skala. Verwendet wird dort die Stufe, die das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie demselben außergewöhnlichen Ereignis zuordnet. Über diese Landesgrenze hinweg ist der Vergleich deshalb etwas eingeschränkt.

Hinzu kommt die Abdeckung. Es liegen derzeit Daten für vierzehn der sechzehn Bundesländer vor, es fehlen Baden-Württemberg und Bayern. Für die übrigen wird die Angabe als unbekannt ausgewiesen und nicht aufgefüllt. Das Fehlen einer Angabe ist keine Entwarnung.

12. Kalibrierung der Zielwerte

Jeder Zielwert wird gegen die bundesweite Verteilung geprüft. Gemessen wird, welcher Anteil der bewohnten Zellen den Zielwert erreicht, sowohl zellgewichtet als auch bevölkerungsgewichtet, dazu die Besetzung jeder Entfernungsstufe und die Verteilung der resultierenden Stufen. Die Prüfung informiert die Entscheidung, sie ersetzt sie nicht. Eine Nachkalibrierung bleibt eine ausdrückliche Änderung.

Der Zweck der Prüfung lässt sich an einem Fall zeigen. Ein Zielwert, den ein großer Teil der Zellen erreicht, trennt oben nicht mehr. Alle Lagen jenseits davon bekommen dieselbe Punktzahl, und eine Straßenbahnhaltestelle steht dann gleichauf mit einem großen Hauptbahnhof. Die Prüfung misst genau das, indem sie jeden Zielwert gegen die tatsächliche Verteilung hält. Ein gut verankerter Zielwert liegt am oberen Rand der Verteilung, je nach Kennzahl etwa zwischen dem 94. und dem 99. Perzentil.

Bei Abfahrten steigen die Punkte deshalb nicht linear bis zu einem festen Höchstwert, sondern entlang der beobachteten Verteilung mit abnehmendem Zuwachs. Ein durchschnittliches Angebot erhält rund 40 Prozent der Punkte für diesen Teil, die volle Punktzahl bleibt ausgesprochenen Verkehrsknoten vorbehalten. Bei der Zahl der Haltestellen im Gehradius genügt dagegen ein fester Zielwert, weil die gemessene Verteilung dort bereits von sich aus dünn besetzt ist und eine Sättigung am oberen Rand nicht eintritt. Die Prüfung macht solche Entscheidungen sichtbar und damit überprüfbar.

13. Prüfung der Kennzahlen

Neben der Kalibrierung der Zielwerte wird jede Kennzahl auf drei Eigenschaften geprüft. Sie muss Lagen über die ganze Breite der Verteilung unterscheiden, sie muss messen, was ihr Name sagt, und sie darf nur ausweisen, was gemessen ist. Alle Zahlen in diesem Abschnitt stammen aus Messungen an der vollständigen Datenbasis und sind nach Einwohnern gewichtet.

Trennschärfe

Eine Kennzahl, die für fast alle Lagen ähnliche Werte liefert, sagt nichts aus. Geprüft wird deshalb der Abstand zwischen dem 10. und dem 90. Perzentil. Beim Grünzugang liegen sie bei 21 und 86 Punkten, die Kennzahl spannt also 65 Punkte auf und unterscheidet ein Dorf am Waldrand deutlich von einem versiegelten Stadtzentrum. Ebenso wird geprüft, dass die Spitze der Skala nicht gesättigt ist. Bei der ÖPNV-Anbindung erreichen 2,7 Prozent der Bevölkerung die volle Punktzahl, sodass ein großer Verkehrsknoten von einer gut bedienten Straßenbahnhaltestelle unterscheidbar bleibt.

Messen, was der Name sagt

Die Eignungsprofile sind keine reinen Nähe-Indizes. Kurze Wege allein machen eine Lage nicht geeignet. Im Profil für Senioren gehen deshalb Ruhe und Hitzebelastung eigenständig ein, damit ein lautes, im Sommer stark überhitztes Zentrum nicht allein wegen seiner vielen Ziele in der Nähe gut abschneidet. Die Merkmale werden nicht rein additiv verrechnet, und eine sehr hohe Belastung durch Hitze, Lärm oder Wasser senkt den Wert selbst und nicht nur die Beschriftung.

Kita, Schule, Arztpraxis und Supermarkt werden in den Profilen nach ihrer Entfernung bewertet. Eine größere Zahl entfernter Einrichtungen ersetzt keine nahe. Ein Krankenhaus zählt im Profil für Senioren nicht zur ärztlichen Versorgung, denn den Weg zur Hausarztpraxis ersetzt es nicht. Wo keine Lärmkartierung vorliegt, geht die Ruhe mit dem besten Wert ein. Die Kartierung erfasst alle Hauptverkehrsstraßen, Haupteisenbahnstrecken und Großflughäfen. Wo keine davon kartiert ist, liegt also keine solche Quelle in der Nähe. Eine Lage im untersten kartierten Band, also nahe einer solchen Quelle, erhält etwas weniger. Das Profil weist die Ruhe dort als nicht gemessen aus.

Nur Gemessenes ausweisen

Wo eine Quelle keine Aussage trifft, steht keine Bewertung. Ohne Lärmkartierung wird keine Lärmbelastung ausgewiesen. Die Gründe stehen in Abschnitt 7. Die Hitzebelastung wird nur ausgewiesen, wenn mindestens ein Wert zur Temperatur vorliegt. Baumkronen und Versiegelung allein beschreiben Oberflächen, aber keine Hitze.

Auch die Verfahren selbst werden nachgemessen und nicht nur nach ihrer Beschreibung beurteilt. Ein Beispiel ist die vollständige Überdeckung der Hochwasserflächen in Abschnitt 5. Diese Prüfungen laufen bei jeder Änderung einer Formel oder einer Datengrundlage erneut, und jede Änderung an einer Formel erhöht die Versionsnummer der Berechnung, die in jedem Bericht steht.

14. Unsicherheit und Sensitivität

Gewichte und Zielwerte sind Setzungen. Wer sie ernst nimmt, muss zeigen, wie stark das Ergebnis von ihnen abhängt. WohnData führt dazu offline eine Unsicherheitsanalyse nach Saisana und Saltelli durch. Sie ist ausdrücklich kein Filter zur Laufzeit, sondern eine Prüfung der Methode.

• Globale Monte-Carlo-Simulation. Alle Gewichte und Zielwerte werden gleichzeitig und unabhängig gestört, in 200 Läufen auf einer festen Zufallsstichprobe von 50.000 bewohnten Zellen.
• Störungen respektieren das Skalenniveau. Verhältnisskalierte Größen wie Gewichte und Zielwerte für Anzahlen werden multiplikativ um bis zu 20 Prozent gestört. Intervallskalierte Größen wie Temperaturanker oder Dezibel-Schnitte werden additiv um etwa fünf Prozent ihrer natürlichen Spannweite verschoben. Eine Prozentangabe auf einen Celsius-Wert wäre dimensional bedeutungslos.
• Berichtet werden die Rate der Farbwechsel, der Anteil der Zellen, deren Farbe alle Läufe übersteht, die mittlere und die hohe Abweichung des Punktwerts sowie die Rangkorrelation zur Ausgangsordnung.
• Einzelparameter-Analyse. Zusätzlich wird jeder Parameter allein an seine Extreme gesetzt, um zu bestimmen, welche einzelne Annahme Farbwechsel wirklich treibt.
• Paritätsprüfung. Die parametrisierten Formeln der Analyse werden bei Standardwerten gegen die produktiven Formeln geprüft. Die Analyse kann damit nicht von der ausgelieferten Berechnung abweichen.

Das wichtigste Ergebnis der bisherigen Läufe ist die Stabilität der Reihenfolge. Bei den Punktwerten liegt die Rangkorrelation zur Ausgangsordnung durchgehend bei mindestens 0,99. Die Reihenfolge über alle Zellen hängt also kaum an den strittigen Gewichten. Für zwei Adressen mit fast gleichem Wert kann eine andere Gewichtung die Reihenfolge trotzdem umdrehen.

Die Stufen reagieren erwartungsgemäß empfindlicher als die Reihenfolge, weil eine Zelle nahe einer Stufengrenze bereits durch eine kleine Verschiebung die Stufe wechselt. Am robustesten ist die Überflutungsgefahr, deren Einstufung bei 90 Prozent der Zellen in allen Läufen unverändert bleibt. Am empfindlichsten ist die Lärmbelastung, bei der je Lauf im Mittel 21,7 Prozent der bewerteten Zellen die Stufe wechseln. Das liegt an der Quelle. Die amtlichen Lärmkarten geben Pegel nur in Stufen von fünf Dezibel an, und die Schwellen der Lärmbelastung liegen auf diesen Stufen. Wird eine Schwelle um bis zu drei Dezibel verschoben, wechselt eine ganze Pegelstufe auf einmal die Einordnung. Bewertet werden dabei nur Zellen mit kartiertem Lärm oder einem Hinweis durch Gastronomie. Bei der Hitzebelastung ist der Anteil kleiner. Dort gilt, dass je Lauf im Mittel 12,4 Prozent der Zellen die Stufe wechseln, wenn Gewichte und Zielwerte um bis zu 20 Prozent gestört werden. Hitze ist ein stetiger Index, dessen Stufengrenzen vergleichsweise dicht beieinander liegen.

Aussagekräftig ist vor allem der Anteil der Zellen, deren Stufe in allen untersuchten Läufen unverändert bleibt. Das belegt Stabilität gegenüber den dabei gezogenen Kombinationen von Gewichten und Zielwerten. Eine Garantie für jede mögliche Kombination innerhalb der geprüften Spanne ergibt sich daraus nicht. Wo eine Annahme das Ergebnis nachweislich bewegt, ist sie eine dokumentierte Wertentscheidung und kein Rauschen.

Ergänzend prüft eine Korrelationsanalyse, ob zwei Komponenten dasselbe Signal doppelt zählen und ob zwei Kennzahlen dieselbe Geschichte erzählen. Auffällige Paare werden markiert und bewertet.

Die genannten Zahlen stammen aus dem Lauf vom 5. Oktober 2026 zur Methodenversion 4.0, über 200 Durchläufe auf 50.000 Zellen. Wird eine Formel geändert, wird der Lauf wiederholt und diese Angaben werden mit ihm aktualisiert.

15. Reproduzierbarkeit und Versionierung

Sämtliche Schwellen und Gewichte liegen als benannte Konstanten an einer Stelle und nicht verstreut in den Berechnungen. Dieselben Konstanten speisen die Einzelauswertung und die flächenhafte Gebietsauswertung, sodass beide nicht auseinanderlaufen können. Die Methodenversion wird bei jeder Formel- oder Schwellenänderung erhöht und in jedem Bericht mitgeführt. Ändert sich eine Formel, werden Sensitivitäts- und Kalibrierungsanalyse erneut ausgeführt, bevor die Änderung ausgeliefert wird. Eine Regressionsprüfung mit konstruierten Musterlagen stellt zusätzlich sicher, dass eine Änderung keine offensichtlich falschen Einordnungen erzeugt.

16. Gebietsauswertungen für Orte und Stadtteile

Die Seiten zu Gemeinden, Städten und Stadtteilen zeigen keine Werte für eine einzelne Adresse, sondern Bevölkerungsanteile. Grundlage sind alle bewohnten Rasterzellen des Gebiets. Für jede Zelle wird dieselbe Kennzahl berechnet wie für eine Adresse, anschließend wird ausgezählt, welcher Anteil der Bevölkerung in Zellen mit der jeweiligen Ausprägung wohnt. Gewichtet wird nach Einwohnerzahl, nicht nach Fläche. Ein großes unbewohntes Waldstück verändert das Ergebnis deshalb nicht.

Was hinter den einzelnen Angaben steht:

Anders als im Bericht für eine Adresse wird hier nicht der schlechteste Einzelwert herangezogen. Für ein ganzes Gebiet wäre das irreführend, weil eine einzige stark belastete Zelle sonst den Eindruck für den gesamten Ort bestimmen würde. Die Verteilung auf die Stufen zeigt stattdessen, wie viele Menschen auf welcher Stufe wohnen.

17. Bekannte Grenzen

Die folgenden Einschränkungen sind bei der Interpretation der Ergebnisse zu beachten.

• Raster statt Grundstück. Alle Werte gelten für die 100 × 100 m-Zelle. Innerhalb einer Zelle kann es Unterschiede geben, etwa zwischen Vorder- und Hinterhaus.
• Hochwasser wird eher über- als unterschätzt. Eine Zelle gilt als betroffen, sobald eine überflutete Fläche der Gefahrenkarte sie berührt, und der ausgewiesene Flächenanteil ist eine bewusst konservative Obergrenze. Für eine Gefahrenangabe ist das die richtige Richtung, es kann aber bedeuten, dass ein Grundstück am Rand einer Zelle selbst gar nicht betroffen ist. Maßgeblich bleibt die amtliche Hochwassergefahrenkarte des Landes.
• Festgesetztes Überschwemmungsgebiet und Gefahrenkarte sind zwei verschiedene Sachverhalte. Die Gefahrenkarte zeigt, wohin das Wasser bei einem bestimmten Hochwasser liefe. Ein festgesetztes Überschwemmungsgebiet nach § 76 Wasserhaushaltsgesetz ist dagegen eine Rechtsverordnung des Landes und gilt grundstücksgenau. Beide decken sich nicht vollständig, deshalb weisen wir sie getrennt aus. Unsere Angabe zur Festsetzung bezieht sich auf die Rasterzelle und nicht auf Ihr Grundstück. Wir nennen die Festsetzung als Tatsache und leiten daraus keine Rechtsfolgen ab. Verbindlich ist die jeweilige Rechtsverordnung, Auskunft erteilt die untere Wasserbehörde.
• Teilabdeckung. Manche Quellen decken noch nicht ganz Deutschland ab, etwa Starkregen. Andere erfassen nur bestimmte Verursacher, denn die Lärmkartierung umfasst Hauptverkehrswege und nicht jede Anwohnerstraße. Wo eine Angabe fehlt, heißt das nicht „keine Gefahr“.
• Klimawerte beschreiben den bisherigen Zustand. Grundlage sind die Normalperiode 1991 bis 2020 und Satellitenaufnahmen. Es sind keine Prognosen. Hitze- und Starkregenbelastung können künftig zunehmen.
• Baumkronenbedeckung erfasst keine einzelnen Bäume. Der Satellitendatensatz erkennt zusammenhängende Kronendächer. Ein einzelner Straßenbaum oder ein Baum im Garten geht darin unter. Bewertet wird deshalb nicht die einzelne Rasterzelle, sondern das Umfeld, und zwar je nach Fragestellung als Mittel über ein unterschiedlich großes Quadrat um die Zelle: 1,1 × 1,1 Kilometer beim Grünzugang, 500 × 500 Meter bei der Hitze. Wie durchgrünt eine Umgebung insgesamt ist, lässt sich auf diese Weise belastbar bestimmen, wie viele Bäume auf einem einzelnen Grundstück stehen dagegen nicht. Das Ergebnis wird als Einordnung und nicht als exakter Prozentwert dargestellt.
• Flächennutzung ist keine Aussage über Eigentum oder Bebaubarkeit. Wir zeigen, ob das Umfeld von Landwirtschaft, Wald oder Wasser geprägt ist. Daraus folgt nicht, wem eine Fläche gehört, ob sie bebaut werden darf oder ob sie so bleibt. Die Werte beziehen sich zudem auf die Rasterzelle: Ein Gewässer direkt hinter der Zellgrenze zählt für die Fläche nicht mit, wird aber über die Entfernung zum nächsten Gewässer erfasst.
• Internet und Mobilfunk sind Verfügbarkeiten. Beide Angaben stammen aus den Meldungen der Anbieter. Sie beschreiben, was an einem Ort bereitgestellt werden könnte, und sind weder eine Messung noch eine Zusage. Beim Mobilfunk zählen die Daten außerdem, wie viele Netze versorgen, nicht welche. Ob Ihr eigener Anbieter dort Empfang bietet und was an Ihrer Adresse buchbar ist, zeigt nur die Prüfung beim Anbieter selbst. Über den Empfang innerhalb von Gebäuden sagen die Daten nichts aus.
• Schutzgebiete zeigen den Status, nicht die Folgen. WohnData zeigt, ob ein ausgewiesenes Schutzgebiet die Zelle berührt, nicht was daraus für ein einzelnes Grundstück folgt. Maßgeblich ist die jeweilige Schutzgebietsverordnung. Verbindlich Auskunft erteilt die Untere Naturschutzbehörde. Die Bundesdaten sind ausdrücklich nicht für Planungszwecke bestimmt.
• Geokodierung ist nicht metergenau. Nahe einer Zellgrenze kann die Zuordnung um einige Meter abweichen.

Für verbindliche Entscheidungen sind stets die amtlichen Originalquellen maßgeblich. WohnData unterstützt dabei, die richtigen Fragen zu stellen und Auffälligkeiten früh zu erkennen. Die Prüfung an der Quelle wird dadurch nicht ersetzt.

18. Orte bewerten, nicht Menschen

WohnData beschreibt Umwelt- und Standortfaktoren einer Lage und nicht die Menschen, die dort leben. In eine Bewertung fließen ausschließlich sachliche Kriterien ein.

Eine Nachbarschaft wird ausdrücklich nicht nach Herkunft, Nationalität, Religion oder ähnlichen persönlichen Merkmalen bewertet oder gekennzeichnet. Solche Merkmale sind keine Grundlage einer Einordnung. Ebenso gibt es kein pauschales Urteil über ein gutes oder schlechtes Viertel. Jede Stufe bezieht sich auf einen konkreten, überprüfbaren Faktor und nie auf den sozialen Wert eines Ortes oder seiner Bewohnerinnen und Bewohner. Dieser Grundsatz folgt dem Gedanken der Gleichbehandlung nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz und gilt unabhängig davon, ob er im Einzelfall rechtlich gefordert wäre.

19. Literatur

• Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffman, A., Giovannini, E. (2008): Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and User Guide. OECD Publishing, Paris.
• Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S. (2005): Uncertainty and sensitivity analysis techniques as tools for the quality assessment of composite indicators. Journal of the Royal Statistical Society A.
• Decancq, K., Lugo, M. A. (2013): Weights in Multidimensional Indices of Wellbeing. An Overview. Econometric Reviews.

20. Wissenschaftliche Zusammenarbeit

Diese Seite legt die Methodik offen, damit sie überprüft werden kann. Wir sind offen für eine Zusammenarbeit mit Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Das kann die Validierung einzelner Kennzahlen betreffen, einen Methodenvergleich oder eine Fragestellung aus der Stadt-, Klima- oder Wohnungsforschung, für die ein bundesweit einheitliches 100-Meter-Raster hilfreich ist.

Anfragen richten Sie bitte mit dem Betreff „Wissenschaftliche Zusammenarbeit“ an kontakt@wohn-data.de.