Wie kann ein gesamthaftes Schema zur integrativen Planung und Bewertung öffentlicher Räume aussehen, in welches das Expert*innenwissen unterschiedlicher Disziplinen (Biologie, Architektur, Landschaftsplanung, Umweltmedizin, Bauwesen etc.) genauso wie unterschiedliche Datengrundlagen (Geo-Basisdaten, Vegetationsdaten, Mikroklima usw.) einfließen?

Ein konkretes, übertragbares Integrationsschema existiert: die räumliche Multi-Kriterien-Entscheidungsanalyse (spatial Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA) koppelt Geodaten und fünf Ökosystemleistungen — Temperaturregulation, Regenwasser-Retention, Habitat, Ästhetik, Lärm — zu einer transparenten, gewichteten Prioritätskarte und bindet über eine interaktive Web-App auch Nicht-Fachleute ein [1]. Wien hält die Daten- und Instrumenten-Bausteine bereit: das MA-22-Grünraummonitoring gliedert das Stadtgebiet seit 1991 in rund 60.000 Teilflächen und wertet sie GIS-gestützt aus Infrarot-Luftbildern aus [2]; der Wiener Grün- und Regenwassermanagementfaktor (GRFWien) bewertet grüne und blaue Infrastruktur gewichtet auf einer Referenzfläche [3]; Grün-Faktor-Instrumente sind planungspraktisch erprobt und in Bewilligungsverfahren integrierbar [4]. Für die multidisziplinäre Wissensintegration gibt es Vorbilder: eine expert:innenbasierte Kapazitätsmatrix verdichtet ökologische und soziokulturelle Landschaftsleistungen GIS-gestützt zu Funktionsindizes [5]; ein systems-thinking-Modell (Causal Loop Diagram) strukturiert Rückkopplungen und Trade-offs [6]; das Gehl-Framework verankert die Beteiligungsebene [7].

Kein einheitliches, in Wien angewandtes Gesamtschema ist dokumentiert: die Bausteine — MCDA, GRFWien, Grünraummonitoring, Kapazitätsmatrix — existieren, sind aber nicht zu einem durchgängigen, disziplinübergreifenden Planungs- und Bewertungsworkflow verbunden [1] [3]. Internationale Performance-Assessment-Guidelines sind untereinander inkonsistent, die Interpretation der Indikatoren ist ihr schwächster Punkt, und die Governance ist über Sektoren und Verwaltungsebenen fragmentiert [8]. In Wien reproduziert die Multi-Patenschaft (MA 18/22/42) dieses Fragmentierungsmuster. Offen bleibt, wie Beteiligung ko-kreativ statt nur konsultativ eingebunden wird, da Schemata für naturbasierte Lösungen technisches Expertenwissen tendenziell privilegieren [9]. Ein Wiener Datensatz zur Umweltmedizin- und Gesundheitsdimension fehlt in den aufgenommenen Quellen.

Im Horizont 2026–2030 wachsen interaktive, transparente Decision-Support-Werkzeuge (spatial MCDA, cloudbasiert) von Forschungspiloten zu planungsnahen Anwendungen [1]. Grün- und Regenwasserfaktor-Instrumente werden zunehmend in Bewilligungsverfahren verankert und um Monitoring- und Durchsetzungsmechanismen ergänzt [3] [4]. Systems-thinking-Ansätze und ein teilautomatisiertes Grünraummonitoring liefern die integrative Daten- und Modellbasis für ein disziplinübergreifendes Schema, das ökologische, klimatische und soziale Indikatoren in einem gemeinsamen Bewertungsraster zusammenführt [6] [2]. Parallel wächst der Anspruch, Beteiligung ko-kreativ statt technokratisch zu gestalten, damit das Schema neben Fachwissen auch Nutzer:innen-Perspektiven trägt [9].