Zusammenfassung
Die hohe Attraktivität von Großstädten führt nicht nur in Deutschland zu einer Verdrängung von Unternehmensimmobilien in stark prosperierenden Räumen. Sie geht volkswirtschaftlich zulasten der Kommunen, da mit der Ansiedlung von Unternehmensimmobilien oftmals erhebliche externe (Nutzen‑)Effekte einhergehen. Die Vermeidung dieser Verdrängungsproblematik dient im folgenden Beitrag als Ausgangspunkt für die Entwicklung einer innovativen Methodik zur systematischen Landeignungsprüfung. Unter Ausnutzung der aktuellen Geodaten-Initiativen in Deutschland gelingt es hiermit erstmals, die vorhandenen Geodatenbestände in einem Geographischen Informationssystem auf der Basis des Compromise Programming zu einem multidimensionalen Entscheidungsunterstützungssystem für die Immobilien- und Stadtentwicklung in Deutschland zusammenzuführen. Angewandt auf die Großstadt Düsseldorf lässt sich der Mehrwert dieser neuen Methodik empirisch verifizieren: Durch die systematische Analyse und Bewertung des gesamten Stadtgebiets mittels multidimensionaler und GIS-basierter Landeignungsprüfung lassen sich nicht nur neue und wesentlich mehr Flächenpotenziale für private Investoren und Projektentwickler von Unternehmensimmobilien identifizieren. Darüber hinaus können auch für Stadtplaner und Kommunalpolitiker räumliche Schwerpunkte durch ein solches GIS-Modell transparent gemacht werden, welche als Schutzzonen für industrielle Flächennutzungen künftig die Verdrängung wichtiger Immobilientypen aus dem Stadtgebiet verhindern. Die Methodik leistet daher einen wichtigen Beitrag zu einer empirisch fundierten Gewerbeplanung, indem der interdisziplinäre Austausch zwischen den privaten und öffentlichen Akteuren der Immobilien- und Stadtentwicklung unterstützt wird.
Abstract
Not only in Germany the attractiveness of large cities leads to a crowding out of corporate real estate in prosperous areas. This affects local communities since the settlement of corporate real estate often entails considerable external (utility) effects. Avoiding this crowding out serves as the origin for developing an innovative methodology for systematic land suitability assessment. Using the current German geodata-initiatives, we can merge for the first time existing geospatial data sets and geographic information systems on the basis of compromise programming into a multidimensional decision-support system for real estate and urban development in Germany. Applied to the city of Düsseldorf, we empirically verify the added value of this new methodology. Not only identifies the multidimensional and GIS-based land suitability assessment new and additional parcels for private investors and developers of corporate real estate. Moreover, the GIS-model visualizes spatial clusters of available industrial land, which might as proactive landscape protection areas prevent the future crowding out of corporate real estate. Thus, the methodology makes an important contribution to an empirically-based commercial planning system by supporting the interdisciplinary exchange between private and public actors in real estate and urban development.
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Notes
Mit einem Anteil von rund 12 % an der Gesamtbeschäftigung gehört das produzierende Gewerbe zu den arbeitsplatzintensiven Branchen in Düsseldorf, der Anteil an der Bruttowertschöpfung liegt sogar bei circa 14 %. Wegen seiner starken Ausstrahlung auf den Tertiärsektor induziert der sekundäre Sektor über seinen unmittelbaren Anteil hinaus etwa ein Drittel der regionalen Wertschöpfung (vgl. Landeshauptstadt Düsseldorf 2013: 145).
Folgerichtig wird im aktuellen Stadtentwicklungskonzept „Düsseldorf 2025+“ die „detaillierte Überprüfung der Baureife und Eignungsbestimmung des kurz- und mittelfristig verfügbaren gewerblich-industriellen Flächenpotenzials zur Sicherung einer dauerhaften Versorgung der Betriebe mit Grundstücken“ als wichtigstes Beschäftigungsziel der Stadt festgeschrieben (Landeshauptstadt Düsseldorf 2013: 146).
Geographisches Datenmaterial wird im Raster- oder im Vektorformat präsentiert. Im Rasterformat werden die Daten in einer zweidimensionalen Matrix mit gleichgroßen, quadratischen Zellen (Pixel) visualisiert. Informationen können dabei nur in der Größe dargestellt und analysiert werden, die für die Rasterzellen ausgewählt wird. Je kleiner die Zellen bestimmt werden, desto detaillierter ist die Analyse der räumlichen Gegebenheiten möglich. Ein Punkt wird im Rasterformat als eine einzelne Zelle markiert. Eine Linie wird durch die Verbindung von Zellen angezeigt und Flächen werden durch die Verknüpfung von Zellen mit den gleichen Eigenschaften dargestellt. Im Vektorformat dienen exakte Koordinaten zur Bestimmung der Lage im Raum. Ein Punkt wird hier durch eine Koordinate definiert, eine Linie durch die Verknüpfung von zwei oder mehreren Koordinaten. Bei mehr als zwei Verknüpfungen spricht man von Polylinien. Eine Fläche wird als Polygon bezeichnet und entsteht, wenn die letzte Linie einer Polylinie wieder zum Startpunkt der ersten Linie führt. Vektordaten haben den Vorteil, dass eine strikte Trennung von Geometrie- und Sachdaten erfolgt und einem spezifischen Objekt mehrere Attribute in einer zugehörigen Tabelle zugeordnet werden können. Bei Rasterdaten wird dagegen jeder Zelle genau ein Attribut zugeordnet. Einzelne Rasterdatensätze lassen sich dafür einfacher überlagern.
Vgl. Bill (2016) für einen umfassenden Einblick in die Erfassung, Verwaltung, Analyse und Präsentation raumbezogener Daten durch Geographische Informationssysteme.
Zu den MADM zählen die Weighted Linear Combination (WLC bzw. Nutzwertanalyse), der Analytical Hierarchy/Network Process (AHP/ANP) und die Outranking-Methoden (ELECTRE, PROMETHEE). Zu den MODM gehören insbesondere das Goal Programming (GP) und das Compromise Programming (CP).
Die kostenfreie, flächendeckende Bereitstellung von Geodateninfrastrukturen in Deutschland erfolgte auf Bundesebene erst in den letzten fünf Jahren im Rahmen der Nationalen Geoinformations-Strategie (NGIS). In Nordrhein-Westfalen wurde diese Strategie sogar erst im Jahr 2017 mit der OPEN.NRW-Strategie umgesetzt, wobei bis heute viele Kommunen (unter anderem auch die Stadt Düsseldorf) keine oder nur sehr wenige Geodaten auf der Website https://open.nrw bereitgestellt haben.
Die Analyse von Malczewski (2006) zeigt eindrucksvoll, dass diese mit annähernd 30 % aller 319 dort ausgewerteter Forschungsarbeiten das vorrangige Anwendungsgebiet ist.
Dies zeigen beispielsweise die Ergebnisse des Process Management Real Estate Monitor zum Thema „Big Data“ der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (2017). Auch Segerer (2011) verdeutlicht die Skepsis des deutschen Immobiliensektors bezüglich der Nutzung von GIS zur multidimensionalen Analyse und Bewertung von Immobilienstandorten. Fryrear, Prill und Worzala (2001: 158) kommen für Unternehmensimmobilien zu dem Ergebnis, dass mehr als 60 % der Entscheidungsträger GIS nicht nutzen und auch den Einsatz nicht planen. Neben den Daten- und Softwarekosten war damals vor allem die Qualifikation des Personals ein entscheidender Problembereich. Allerdings wurde von Nadler und von Malottki (2006) bereits vor mehr als zehn Jahren das erhebliche Wertschöpfungspotenzial von GIS für den Immobiliensektor nachgewiesen, welches aktuell z. B. auch von Trumpp/Jung (2014) und ZIA/EY (2016: 34 ff.) bestätigt wurde. Trotzdem zeigt die aktuelle Übersicht der deutschen „Proptech“-Unternehmen (vgl. www.proptech.de; 04.05.2018) nur wenige GIS-Spezialisten wie „geospin“ oder „senozon“.
Eine Ausnahme bilden hier die überörtlichen GIS-Analysen von großflächigen Einzelhandelsimmobilien. Zur Analyse der Auswirkungen (im Sinne möglicher Umverteilungen von Kaufkraft- und Einkommensströmen) nach der Entwicklung z. B. von Einkaufs‑, Fachmarkt- und Fabrikverkaufszentren werden auf der Basis von Gravitationsmodellen die erwarteten Markt- und Einzugsgebiete über GIS-basierte Erreichbarkeiten der Kunden bestimmt (vgl. erstmalig Huff 1963; Önüt/Efendigil/Kara 2010; Segerer 2011; Zolfani/Aghdaie/Derakhti et al. 2013; Wieland 2015). Auch diese Form von Verträglichkeitsprüfungen wird von öffentlichen Entscheidungsträgern der Stadtplanung eingefordert, wobei diese in der Regel nur für bereits feststehende (Immobilien‑)Standorte realisiert werden.
Beim multi-objektiven Ansatz handelt es sich im Gegensatz zum multi-attributiven Ansatz um einen Designprozess, der die Suche nach der Lösung eines Problems umfasst. Dazu müssen zunächst die Alternativen entwickelt werden. Zulässig sind dabei diejenigen Alternativen, die definierte und explizit genannte Bedingungen erfüllen. Den ermittelten Alternativen kann anhand quantifizierbarer Zielfunktionen für jedes Ziel ein bestimmter Wert zugeordnet werden. Da alle vorgegebenen Zielfunktionen gleichzeitig zu optimieren sind, werden diese Verfahren auch Vektoroptimierungsmodelle genannt (Zimmermann/Gutsche 1991: 25). Dies liegt der weiteren Bearbeitung zugrunde.
Im Rahmen der Zielprogrammierung („goal programming“) erfolgt die Aufstellung eines linearen Planungsproblems (Zielfunktion und multidimensionale Nebenbedingungen). Die Auswahl der optimalen Alternative erfolgt in der Regel mittels des Simplex-Algorithmus, wobei sich diese typischerweise in den „Rändern“ des Lösungsraums findet. Erforderlich ist bei dieser Methodik die Linearitätsannahme für die Bestandteile des Planungsproblems. Ähnlich wie in der Weighted Linear Combination-Methode wird in der Literatur (vgl. z. B. Pereira/Duckstein 1993) diese Linearitätsannahme (konstante Steigerungsraten für den Nutzen) ebenso wie die Additivitätsannahme (völlige Unabhängigkeit der Kriterien) als kritisch angesehen.
Pereira/Duckstein (1993) wie auch Zeleny (1982) weisen darauf hin, dass die Anwendung der CP-Methodik nicht die oben angegebenen Prämissen der Linearität und Additivität erfordert. Gerade dies ist bei vielen Standortfaktoren nicht gegeben, weshalb man zurecht alternative Methoden aus theoretischer Sicht in Frage stellen kann.
Durch methodische Variationen lassen sich innerhalb des Compromise Programming bereits Sensitivitätsanalysen realisieren, welche neben Szenarien und Simulationen als typische Entscheidungsmodelle unter Unsicherheit, genauer unter Risiko, angesehen werden. Liegen darüber konkrete Verteilungsfunktionen für die Bewertungskriterien vor, lassen sich über MonteCarlo-Simulationen Analysen und Bewertungen für eine CP-gestützte Entscheidung unter Risiko ableiten. Soweit diese nicht vorliegen, bieten sich unscharfe („fuzzy“) Datenannahmen für die Zielkriterien an.
Ähnliche Konzeptvorschläge liefern z. B. auch Lee/Chan (2008) für die Entwicklung von Stadterneuerungsflächen oder Kundakci/Adali/Isik (2014) und Yang/Luo/Law (2014) für die Entwicklung neuer Hotelflächen. Eine erste umgesetzte GIS-basierte Landeignungsprüfung für Immobilienentwicklungen findet sich bei Meng/Malczewski/Boroushaki (2011) für Wohnimmobilien.
Während im ersten Literaturüberblick (Malczewski 2004) der Immobiliensektor keine Anwendungsbeispiele aufwies, wurden im zweiten Literaturüberblick (Malczewski 2006) neben der konzeptionellen Arbeit von Jun (2000) eine Arbeit für bestehende Warenhäuser (Vlachopoulou/Silleos/Manthou 2001) sowie – im Wohnimmobiliensektor – zwei Arbeiten für bestehende Nachbarschaften identifiziert (Can 1992; Johnson 2001). Die Entwicklung neuer Immobilien spielte hier keine Rolle.
Diesen Ansatz nutzt die AHP/ANP- oder die Outranking-Methodik (ELECTRE, PROMETHEE) und wurde konzeptionell erstmals durch Joerin/Thériault/Musy (2001) und Rachdawong/Apawootichai (2003) für Industriezonen realisiert, wobei vereinfacht naheliegende Flächen mittels einer mathematischen Funktion zu wenigen Zonen zusammengefasst wurden. Die wesentliche Differenzierung zwischen einer solchen (einfachen) Standortauswahl und einer (komplexen) Standortsuche wurde erstmalig in den Folgejahren durch Malczewski (2004: 4 f.) vorgestellt.
Es ist zu vermuten, dass gerade aufgrund der fehlenden empirischen Grundlage in den Forschungsarbeiten der Tabelle 1 öfters unscharfe („fuzzy“) Zielgewichtungen der Standortfaktoren erfasst wurden. Ferner zeigen die Quellen der Tabelle 1, dass die Veröffentlichungen nahezu ausschließlich in (geo-)technologieorientierten Zeitschriften durch Autoren der Geodäsie, Geographie und der Ingenieurwissenschaften realisiert wurden. Es finden sich mit nur einer Ausnahme (Shen/Wang/Tang 2014) keine immobilienfokussierten Publikationen und mit einer Ausnahme (Ramos/Fonseca 2016) keine raumplanerischen Publikationen, was die begrenzte Fundierung der Standortfaktoren für diese Zielgruppen erklärt.
Hierbei kommt entweder eine Weighted Linear Combination (WLC) oder ein Goal Programming zur Anwendung.
Im Mittelpunkt dieser Betrachtung steht Zelenys „Axiom of Choice“: „Alternatives that are closer to the ideal are preferred to those that are farther away. To be as close as possible to the perceived ideal is the rationale of human choice“ (Zeleny 1982: 156). Diese Kompromisslösung bezeichnen Zimmermann/Gutsche (1991: 35) als „funktional-effiziente Lösung, die der Entscheidungsträger gegenüber allen anderen Lösungen bevorzugt“. Malczewski/Rinner (2015), Nyeko (2012), Baja/Chapman/Dragovich (2007) und Thinh/Walz/Schanze et al. (2004) stellen das Compromise Programming im Kontext von Freiraum- und Agrarnutzungen ausführlich vor.
Der Begriff Kriterium ist als Sammelbegriff zu verstehen und beinhaltet die Begriffe Attribut und Ziel. Ein Ziel repräsentiert dabei den wünschenswerten Zustand eines betrachteten Systems. Ein Ziel wird operationalisiert, wenn ihm ein oder mehrere Attribute zugeordnet werden, anhand deren Ausprägungen die Zielerreichung überprüft werden kann: „It is here, where the decision maker’s needs and desires enter, that we can speak of objectives“ (Zeleny 1982: 15).
Zentrales Merkmal der AHP/ANP (Analytical Hierarchy/Analytical Network Process)-Methodik nach Saaty (1980) ist der nutzentheoretisch eindeutige paarweise Vergleich von Zielen oder Alternativen, wobei das AHP im Unterschied zum ANP eine Zielhierarchie erfordert. Saaty (1980) selbst empfiehlt, nicht mehr als sieben Kriterien gleichzeitig miteinander zu vergleichen. Deshalb eignet sich diese Methodik nicht für den Alternativenvergleich, wohl aber für die Gewichtung von begrenzt vielen (Standort‑)Zielen. Bei GIS-basierten multidimensionalen Analysen und Bewertungen ist der paarweise Vergleich das am meisten genutzte Verfahren zur Bestimmung der Kriteriengewichte (Malczewski/Rinner 2015: 39; Malczewski 2006), was sich auch in der Tabelle 2 zeigt.
Der Gebäude- und Flächenbestand gewerblicher Immobilien (im Sinne von Nichtwohngebäuden) ist bislang nur über GIS-basierte Hochrechnungen abschätzbar. Danach machen Fabriken und Werkstätten rund 20 % der Nutzflächen aus. Der Anteil steigt auf über 50 %, wenn auch Handels- und Lagergebäude erfasst werden (BMVBS 2011: 106).
Institutionelle Investoren sind bislang in diesem Teilsektor aufgrund fehlender Kenntnisse kaum vertreten, haben aber deutliches Anlageinteresse in aktuellen Befragungen (Just/Pfnür/Braun 2016: 18; Initiative Unternehmensimmobilien 2017: 16 f.) gezeigt. Pfnür (2014: 31 ff.) unterstreicht die hohe künftige Bedeutung dieser Immobilien für institutionelle Investoren durch einen Vergleich mit weiter entwickelten internationalen Immobiliensektoren.
Das Heranrücken an die Absatzmärkte ist auch für die Produktionsimmobilien zu erkennen, wenn es sich um schadstoffarme Leichtindustrie handelt. Da diese zumeist wissensintensiv fertigt, sind zentralere Standorte in der Nähe der Arbeitskräfte bei neueren Objekten wünschenswert. Ein Heranrücken an Siedlungsbereiche ist möglich, da die Umweltschädlichkeit der Fertigung in der Leichtindustrie als gering einzuschätzen ist. Zudem könnten Anpassungen der Baunutzungsverordnung, wie die jüngst vollzogene Einführung der „urbanen Gebiete“, zu einer Verstärkung dieses Trends führen. In der Literatur wird dieser Typus auch als „produktionsnahe Immobilien“ bezeichnet, wofür ein Marktpotenzial von 600 Mrd. Euro alleine in Deutschland abgeleitet wurde (Just/Pfnür/Braun 2016: 9).
So liegen beispielsweise die Eigennutzeranteile aller neu entwickelten Logistikimmobilien in Deutschland zwischen 2012 und 2016 nur noch bei 17 %, während gleichzeitig das Investmentvolumen mit 3.818 Mio. Euro in 2017, angefacht durch das Interesse internationaler Immobilieninvestoren, einen neuen Höchststand erreicht hat (BulwienGesa 2017: 38 ff.; 86 ff.). Während CBRE (2017: 2; ähnlich Langhagen-Rohrbach 2012: 224) den Eigennutzeranteil am deutschen Logistikimmobilienmarkt etwas höher einschätzt (36 %), zeigt BNPRE (2017: 12 f.) für Düsseldorf ebenfalls nur einen 19-%igen Eigennutzeranteil auf. Früher zeichneten sich neue Flächen oftmals durch eine Vorvermietung aus. Mittlerweile werden fast 20 % der Logistikflächen in den deutschen Großstädten spekulativ entwickelt (JLL 2017: 5).
So lagen 2016 in Düsseldorf die Kaufpreise für Logistikimmobilien in der Spitze mit 225 Euro (JLL 2017: 7) bereits deutlich unter den durchschnittlichen Grundstückspreisen in den dortigen Gewerbegebieten (260 Euro gemäß IVD-Gewerbepreisspiegel bzw. 355 Euro gemäß Grundstücksmarktbericht Düsseldorf) und den Grundstückspreisen für Büro- und Handelsimmobilien (830-3.100 Euro gemäß Grundstücksmarktbericht Düsseldorf).
In der Region Rhein-Ruhr betrug der Flächenumsatz bei Unternehmensimmobilien im ersten Halbjahr 2017 146.000 m2 und damit mehr als in allen anderen Regionen Deutschlands (Initiative Unternehmensimmobilien 2017: 23). Im Gegensatz zu allen anderen betrachteten Regionen konnten zudem mehr Flächen umgesetzt werden als im deutschlandweit herausragenden zweiten Halbjahr des Jahres 2015. Studien der BulwienGesa (2016) sowie der ProLogis (2017) belegen, dass Düsseldorf für Logistikimmobilien mittlerweile der begehrteste Standort in Deutschland ist.
Während bei den Produktionsimmobilien immerhin noch 6‑%-Renditen möglich sind, gilt dies nicht mehr für Logistikimmobilien, deren Werte mittlerweile nur noch bei 3,9-5,2 % liegen (CBRE 2017: 7; BNPRE 2017: 8 f.) und damit auf dem Niveau vieler Büroimmobilienmärkte angelangt sind. Hierbei ist zu beachten, dass die höheren Renditen für Produktionsimmobilien in der Vergangenheit ein Ausgleich für das höhere Risikopotenzial dieser Unternehmensimmobilientypen waren. Denn die geringeren Drittverwendungsmöglichkeiten und Mieterdiversifikation sowie die oftmals höhere und nutzerspezifische Anlageintensität dieser Immobilien führt oftmals zum Entstehen temporärer oder gar dauerhafter Industriebrachflächen, wenn der bestehende Mieter Standorte aufgibt. Indes sind auch in diesem Segment mittlerweile Renditekompressionen aufgrund hohem Anlegerinteresse zu beobachten (vgl. Initiative Unternehmensimmobilien 2017: 18 f.).
Das Düsseldorfer Stadtgebiet ist nicht kreisrund und weist somit einige ‚Unregelmäßigkeiten‘ auf. Dadurch kann der kürzeste mögliche Weg ein Verlassen und Zurückkehren in das Stadtgebiet erfordern. Zu Analysezwecken wird folgerichtig eine 5 km breite Pufferzone um das Stadtgebiet angelegt. Innerhalb der Stadtgrenzen liegen die ATKIS-Basis-DLM-Daten für das Straßennetz von der Ebene der Gemeindestraßen bis hin zur Ebene der Bundesautobahnen vor. In der Pufferzone wird auf das frei verfügbare Straßennetz des Landesbetriebs Straßenbau Nordrhein-Westfalen zurückgegriffen (keine Gemeindestraßen enthalten, sonst deckungsgleich). Beide Datenbestände sind zusammenzuführen und werden im nachstehenden Modell verarbeitet.
Die „leeren Bereiche“ zwischen den als Raster dargestellten Straßen sind zu Fuß zu überwinden. Mithilfe des Werkzeugs „Raster berechnen“ wird diesen bisher inhaltslosen Bereichen (NoData) die Reisezeit 0,7 sek/m zugewiesen.
Der „Shape Index“ kennzeichnet die Abweichung einer (Grundstücks‑)Fläche von ihrer optimalen sie umschließenden Kreisform. Je geringer dabei der Shape-Index einer Fläche ist, umso kompakter ist deren Form. Der bestmögliche Wert (für eine maximal kompakte Kreisform) liegt hierbei bei 1. Höhere Werte deuten auf eine zerklappte und strukturreichere Grundstücksform hin, welche eine hohe Flächeneffizienz und Ausnutzung für Projektentwickler stark erschwert.
Damit werden von vornherein ökologische Schutzzonen und Flurstücke, die zur Sicherung des Stadtklimas und/oder aufgrund regionalplanerischer ökologischer Vorgaben nicht durch entsprechende gewerbliche Nutzungen bebaut werden dürfen, von der weiteren Analyse ausgeschlossen. Auch auf diesem Wege soll insofern politischen Entscheidungsträgern, die über die künftige planerische Nutzung der verbleibenden Flurstücke in entsprechenden Verfahren entscheiden, eine Hilfestellung und somit eine Entscheidungsunterstützung durch den vorliegenden methodischen Ansatz gewährt werden.
Auffällig sind die hoch gewichteten Kriterien bei abnehmender Kompensation. So bildet sich das Kriterium Entfernung zu Gewerbe- und Industrienutzungen heraus. Dies ist zu erkennen an den kreis- bis ovalförmigen Bereichen im Norden des Stadtgebiets (Stadtbezirk 5) und im Osten des Stadtgebiets (Stadtbezirk 7). Auch jene Bereiche, die aufgrund des Kriteriums Fahrtzeit zum nächstgelegenen Autobahnanschluss gute Bewertungen erhalten haben, zeigen sich als relativ stabil. Besonders in dem Fall, dass keine Kompensation zugelassen wird, ist der Einfluss dieser zwei am höchsten gewichteten Kriterien erkennbar.
Hierbei werden typischerweise nur die im Flächennutzungsplan dargestellten gewerblichen Bauflächen von den Gutachtern begangen. Die folgende Kartierung erfolgt dann typischerweise auf der Grundlage des Automatisierten Liegenschaftskatasters (ALK) sowie der Deutschen Grundkarte im Maßstab 1:5.000 (DGK 5). Dabei erfolgte keine Identifikation von einzelnen Rasterzellen oder Grundstücken, sondern nur eine relativ großräumige Gebietsabgrenzung (vgl. Landeshauptstadt Düsseldorf 2015), welche sich zudem stark an bestehenden Gewerbegebieten bzw. aktuellen Entwicklungsprojekten orientiert.
Das Baulandkataster der Stadt Düsseldorf ist zwischenzeitlich unter https://www.duesseldorf.de/stadtplanungsamt/stadtentwicklung/baulandkataster.html (09.05.2018) öffentlich einsehbar. 13 der dort in der Gewerbeflächenreserve erfassten Flurstücke weisen im GIS-Modell eine sehr gute Landeignung und zwei der erfassten Flurstücke eine gute Landeignung für Unternehmensimmobilien auf. Diese 15 Flurstücke bilden bislang auch die Flächenbasis des Masterplans Industrie der Wirtschaftsförderung (vgl. Landeshauptstadt Düsseldorf 2016). 14 der 15 Flurstücke zählten auch zu dem 2015 zuletzt veröffentlichten Gewerbeflächenpotenzial (vgl. Landeshauptstadt Düsseldorf 2015); auf den weiteren fünf dort aufgeführten Flurstücke wurden zwischenzeitlich neue Immobiliennutzungen geplant und teilweise auch schon gebaut. Diese 15 Flurstücke werden ohne GIS-Analyse durch Wirtschaftsförderer per Flächenbegehung auf ihre Nutzbarkeit regelmäßig geprüft.
Im Düsseldorfer Norden, in dem die räumlichen Schwerpunkte 1‑3 liegen, ist zwischenzeitlich ein regelrechter Kampf um die Schaffung neuer Wohngebiete zu Lasten ökologischer Freiräume und niedrig gewerblicher Bodennutzungen entbrannt, der die bestehende Ratskooperation der drei Parteien (SPD, FDP und Grüne) zum Scheitern bringen kann (vgl. Brabeck/Ruhnau 2018).
Unmanned Aerial Vehicle: unbemanntes Luftfahrzeug, Drohne.
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Nadler, M., Spieß, F. & Müller, G. Landeignungsprüfung in prosperierenden Großstädten. Ein GIS-basiertes Entscheidungsunterstützungssystem für Unternehmensimmobilienentwicklungen in der Stadt Düsseldorf. Raumforsch Raumordn Spat Res Plan 76, 437–460 (2018). https://doi.org/10.1007/s13147-018-0545-0
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- Multidimensionale Entscheidungen
- Geographische Informationssysteme
- Land- und Immobilienmanagement
- Standortanalyse
- Wachstumsstädte
- Stadtentwicklung