Forschungsfragen Klima

Interactive spatial planning of urban green infrastructure – Retrofitting green roofs where ecosystem services are most needed in Oslo

Venter, Zander S.; Barton, David N.; Martinez-Izquierdo, Laura; Langemeyer, Johannes; Baró, Francesc; McPhearson, Timon · · Ecosystem Services, Vol. 50, Art. 101314 (Elsevier)

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Bibliographische Details

Quellen-ID
2021-venter-green-roof-mcda-oslo
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Notizen

Räumliche Multi-Kriterien-Entscheidungsanalyse (spatial MCDA) als interaktives, transparentes Planungs-/Bewertungsschema für grüne Infrastruktur — Fallstudie Gründach-Nachrüstung Oslo. Koppelt Geodaten und Ökosystemleistungs-Modellierung (Temperaturregulation, Regenwasser-Retention, Biodiversitäts-Habitat, ästhetischer Wert, Lärmminderung) in einer Cloud-basierten Web-App (Google Earth Engine), die Stakeholder ohne Fachexpertise in die räumliche Priorisierung einbindet. Direkter Beleg für ein integratives, datengetriebenes Bewertungsschema öffentlicher Räume (WFK-6.3.3) und für Wirkungs-/Standort-Priorisierung einzelner Elemente (WFK-6.3.1a). EU (Norwegen).

Zentrale Befunde

  • Spatial MCDA als integratives Schema: Fünf Ökosystemleistungen (Temperaturregulation, Regenwasser-Retention, Habitat, Ästhetik, Lärm) werden räumlich modelliert und über eine Multi-Kriterien-Gewichtung zu einer Prioritätskarte für Gründach-Nachrüstung verrechnet — ein direkt übertragbares Bewertungsschema für WFK-6.3.3.
  • Transdisziplinär & partizipativ: Die interaktive Web-App (Google Earth Engine) macht die MCDA für Nicht-Fachleute zugänglich und wurde als nützlich für die Effizienz von Stakeholder-Beteiligungsprozessen bewertet — adressiert die Expert:innen-übergreifende Integration, die WFK-6.3.3 verlangt.
  • Standort-Priorisierung nach Wirkung: Ein innerstädtischer Wohngürtel wurde als Gebiet mit dem höchsten Nachrüst-Potenzial identifiziert (höchste öffentliche ES-Nachfrage) — Element-Wirkung × Bedarf (WFK-6.3.1a).
  • Geodaten-Kopplung: Kombination von Fernerkundung, Landbedeckung und ES-Proxymodellen zeigt, wie heterogene Datengrundlagen (Geo-Basis-, Vegetations-, Klimadaten) in ein Bewertungsschema einfließen.

Methodik

  • Spatial Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) auf Basis von Google-Earth-Engine-Fernerkundung und ES-Proxymodellen für fünf Ökosystemleistungen.
  • Entwicklung und Test einer öffentlichen Web-App zur interaktiven Gewichtung/Priorisierung; qualitatives Feedback zur Stakeholder-Nutzbarkeit.
  • Fallanwendung: Priorisierung von Gründach-Retrofit-Flächen in Oslo.

Einschränkungen

  • ES-Werte beruhen auf Proxy-/Modellschätzungen, nicht auf Vor-Ort-Messungen; Unsicherheiten in den Kriterien-Layern.
  • Fallstudie Oslo (boreales Klima); Gewichtungen und Datenlayer müssen für Wien re-parametrisiert werden.
  • Fokus auf Gründächer als ein Element; Übertragung auf das volle Grün-/Freiraum-Spektrum erfordert Erweiterung der Kriterien.

Relevanz für den Forschungskatalog

Kernbeleg für WFK-6.3.3 (gesamthaftes Schema zur integrativen Planung und Bewertung öffentlicher Räume mit multidisziplinärem Wissen und heterogenen Datengrundlagen): liefert ein konkretes, transdisziplinär nutzbares spatial-MCDA-Schema, das Geodaten, Vegetations- und Mikroklimadaten sowie Stakeholder-Input operationalisiert. Schließt die Katalog-Lücke „kein Decision-Support-/MCDA-Werkzeug". Stützt zusätzlich WFK-6.3.1a (wirkungs- und bedarfsbasierte Standort-Priorisierung von Gestaltungselementen) und ist auf Wiener Datenbestände (Sentinel-2-LST, MA-22-Hitzekarte, MA-42-Baumkataster) übertragbar.

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