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am Beispiel eines urbanen Datenmodells zur Innenstadtentwicklung einer Kleinstadt (Amstetten, NÖ)
Gebäude
werden heute mittels BIM virtuell geplant und gebaut. Dazu sind jede Menge
Daten von objektspezifischen Informationen wie Materialien, Abmessungen, bauphysikalischen
Werten bis hin zu Zeit- bzw. Kostenangaben uvm., notwendig.
Doch
wie können diese Gebäudedaten in einem urbanen Maßstab in einem Modell
eingepflegt und Informationen, die weder physisch noch haptisch wahrnehmbar
sind, visualisiert werden?
In
folgendem Beitrag sollen anhand des Beispiels der Innenstadt einer Kleinstadt
(Amstetten, Österreich) Möglichkeiten zur urbanen Datenvisualisierung, welche
die Grundlage für die Erarbeitung von möglichen Zukunftsszenarien zur
(Innen)stadtentwicklung bieten.
Im
Zuge der Diplomarbeit mit dem Titel „Herausforderung Innenstadt: Neuer
Pulsschlag für Amstetten“ beschäftigte sich Alexandra Höbarth mit der
Innenstadt Amstettens, einer Kleinstadt in Österreich. Die Diplomarbeit diente
als Ausgangspunkt für den Lösungsansatz, BIM im Städtebau einzusetzen und wurde
im Rahmen eines SIDE- Forschungsprojektes weiterverfolgt.
Die
zentrale Fragestellung der Arbeit ist: Wie wird Amstettens Innenstadt zu einer
vitalen, urbanen Zone mit Aufenthaltsqualität und welche Methoden können
angewendet werden, um eine geeignete Strategie dafür zu entwickeln?
Um
diese Fragestellungen zu klären, soll BIM bzw. SUIM als Werkzeug dienen und so
auf einfache Art und Weise verschiedene Zukunftsszenarien entwickelt werden. Dazu
wird in einem ersten Schritt eine umfangreiche städtebauliche Analyse (SWOT
Analyse, Funktionsanalysen,..) Amstettens durchgeführt und die leerstehenden
Flächen erhoben. Der gesamte Untersuchungsraum wird dabei digital in einem Gebäudedatenmodell gebaut und anschließend werden die
leerstehenden Flächen (in diesem Fall vor allem Erdgeschosslokale) eingepflegt,
um eine Grundlage für nähere Untersuchungen und Analysen zu schaffen.
Daten, Daten, Daten, …
In
einem zweiten Schritt sollen die für die zukünftige Entwicklung der Innenstadt
relevanten Daten erhoben werden. Dazu zählen für die Innenstadtentwicklung
einer Kleistadt nicht nur geometrische oder gebäudespezifische Daten wie der
Zustand der einzelnen Gebäude, Materialien oder Geschosshöhen, sondern auch
urbane und soziale Daten, die den Außenraum, den Verkehr, das gesellschaftliche
Leben, den Alltag der BewohnerInnen, öffentliche Räum uvm. betreffen.
Bei
diesem Vorhaben stößt man allerdings schnell auf die eigentliche
Herausforderung von BIM: die Erhebung der Daten.
Deswegen
muss eine geeignete Methode gefunden werden, um diese Daten zu erhalten. Dabei
wird zwischen den gebäudespezifischen sowie den urbanen und sozialen Daten
unterschieden.
Wie
in der BIM Arbeitsmethode bereits bekannt ist, werden gebäudespezifische
Informationen wie Geometrie und Eigenschaften (Material, Abmessungen, Gewicht,
etc.) in den unterschiedlichen Levels of Information (LOI 100 bis LOI 500)
beschrieben. Neben der Klassifikation LOI gibt es viele weitere Bezeichnungen
wie LOD (Level of Detail / Development) oder LOA (Level of Accuracy), um unterschiedlichste
Detailierungsstufen zu bezeichnen oder GIS (Geoinformationssysteme), welche zu Analyse und Bearbeitung geographischer Informationen dienen.
Doch
wo ordnet man urbane oder soziale Daten und Informationen ein?
Dazu
wurde von CityGML (City Geography Markup Language) bereits für den
städtebaulichen Maßstab eine Definition von 5 Detailstufen (LOD 0 -4)
entwickelt[1]:
-
LOD
0: Regionalmodell, 2,5-D-Geländemodell mit Luftbildtextur
-
LOD
1: Klötzchenmodell, Gebäudeblock (Grundfläche hochgezogen)
-
LOD
2: 3D-Modell der Außenhülle und Dachstrukturen und einfachen Texturen
-
LOD
3: Architekturmodell, 3D-Modell der Außenhülle mit Textur
-
LOD
4: Innenraummodell, 3D-Modell des Gebäudes mit Etagen, Innenräumen etc. und Texturen
Dennoch
beschränkt sich auch dieses Klassifikationsmodell auf einen regionalen Maßstab
der geometrischen Daten. Die Frage bleibt, welche Gruppierung angewandt werden
muss, um gesamte Städte, Länder, Kontinente, ja gar Planeten, zu beschreiben und
den menschlichen Maßstab einzubringen.
Wir
haben dafür ein neues System von Detaillierungsgraden entwickelt. Dieses soll
keine zusätzliche, weitere komplizierte Klassifizierung, sondern vielmehr eine
Erweiterung der unterschiedlichen Levels of Information, sein.
Grundlage dafür bieten die LOD Stufen 100 – 500, welche ergänzt werden - und
zwar in die genau entgegengesetzte, negative Richtung. Anstatt immer mehr in
das Objekt / Gebäude hinein zu zoomen und dieses immer detaillierter darzustellen,
wird der umgekehrte Weg gegangen und hinausgezoomt. So entstehen die LOI (Level of Information) Stufen
-100, -200, -300, -400, -500,… , welche wie folgt definiert sind:
 |
| LOI Stufen (c) SIDE GmbH |
·
LOI
100: Volumenmodell (entspr. LOD 1 CityGML) mit Informationen wie
Mitbewohneranzahl etc.
·
LOI
-100: öffentl. (Außen)raum (Straßen, Verkehr, Mobilität, Plätze)
·
LOI
-200: geologische Informationen (Gelände, Grün-/Freiflächen, Gewässer)
·
LOI
-300: globale Daten (länderspezifische Informationen, Klima, Einwohnerzahlen,
etc.)
·
LOI
-400: kontinentale Daten
·
LOI
-500: planetare Daten
In
diesem Modell soll aber auch der soziale Aspekt, dh. der menschliche Maßstab,
berücksichtigt werden, eine Klassifizierung von Menschen jedoch wäre absurd.
Deshalb werden parallel zu jeder Detailierungsstufe soziale Komponenten, welche
etwa gewisse Verhalten, Gefühlszustände oder das persönliche Wohlbefinden beschreiben,
als Parameter in das virtuelle Datenmodell hinzugefügt. Je nach
Detaillierungsstufe wird auf das Individuum Mensch oder eine gesamte
gesellschaftliche Gruppe (Stadtbevölkerung, Politik, Interessensvertreter,
etc.) eingegangen und je nach Projekt spezifisch angepasste Parameter
entwickelt. Ein Beispiel dafür:
LOI
|
Objekt
spezif. Daten
|
Soziale
Daten
|
LOI
500:
|
geometrischen
Eigenschaften, aber auch Herstellerinformationen und Kosten
|
Wie
nimmt ein Mensch im Innenraum diese Wand wahr? Wie wirkt sie optisch auf ihn? welche
Nutzungen gibt es in diesem Raum ?
|
LOI
-100:
|
Die
Wände werden nicht mehr separat dargestellt sondern als Volumen eines
gesamten Gebäudes und es können Informationen, wie Höhe, Eigentümer, BgF,
etc. abgelesen werden.
|
Bedürfnisse
der Akteure (Bewohner, Besitzer, ..) dieses Gebäudes eingebunden (Zufriedenheit
mit der Wohnsituation, Nutzen, Was fehlt den BewohnerInnen / BesitzerInnen?,
Kosten für Strom, etc. )
|
LOI
-200:
|
Gebäude
nur mehr schematisch dargestellt; Außenraum, Straßen, Plätze etc. werden
beschrieben.
Informationen:
Verkehrsaufkommen, befestigte Straßen, verwendete Materialien, Stadtmobilar
etc.
|
Aufenthaltsdauer
der BewohnerInnen an bestimmten Orten zu unterschiedlichen Zeiten,
Aktivitäten die diese im Außenraum ausführen, Nutzung der Verkehrsmittel,
Wünsche, etc.
|
Am
Beispiel Amstettens wurden diese soziale Daten sowohl mittels qualitativen
(Experteninterviews) als auch quantitativen Interviews (Passantenumfrage)
erhoben und anschließend in ein virtuelles Modell der Innenstadt eingepflegt
(vgl. Video). Dabei stehen Themen wie persönliches Wohlbefinden an
öffentlichen Plätzen, Aufenthaltsdauer oder Zukunftswünsche im
Vordergrund. Durch die Kombination aus
quantitativen sowie qualitativen Methoden wird ein möglichst breites Spektrum
an InteressensvertreterInnen erreicht und die Bevölkerung in die Planungsphase
miteingebunden. Anhand der ausgewerteten Daten und des Gebäudebestandsmodells
können dann unterschiedliche Zukunftsszenarien, die auf die individuellen
Bedürfnisse der BürgerInnen eingehen, erstellt werden.
Aufenhaltsdauer und Wohlbefinden der BewohnerInnen Amstettens (c) SIDE GmbH
Von BIM zu UIM zu SUIM
(Building
Information Modeling -> Urban Information Modeling -> Urban Social
Information Modeling)
Aus
den Gebäudedaten (BIM), den urbanen Daten (UIM) sowie den sozialen Daten entsteht
schlussendlich ein einheitliches Bestandsmodell der Gegenwart (SUIM), welches
die Grundlage für das Erproben von möglichen Zukunftsszenarien der
(Stadt)entwicklung bietet. Anhand dieses Modelles können durch das Ändern
einzelner Parameter Prognosen erstellt werden und es kann in verschiedenen
zeitlichen Etappen gedacht werden.
Noch
handelt es sich bei SCIM / SUIM und der erweiterten LOI Klassifikation um ein
theoretisches Konzept, doch nur dadurch ist es möglich, BIM auf einen größeren,
urbanen Maßstab anzuwenden und atmosphärische sowie soziale Gegebenheiten in
ein virtuelles Modell miteinzubinden, um Zukunftsszenarien beispielsweise für
Ortszentren oder gesamte Städte zu entwickeln.
Als
nächster Schritt müssen die einzelnen Levels von SUIM genauer untersucht und
relevante Daten spezifiziert werden. Auf jeden Fall bietet BIM den Ansatz für
eine völlig neue Denkweise in der zukünftigen Stadtforschung bzw. -entwicklung
und sollte daher von Anfang an in Planungsvorhaben nicht nur von Gebäuden,
sondern auch von Ortszentren, Städten, Straßen, Regionen etc. miteinbezogen
werden.
Links:
http://www.grasshopper3d.com/video/urban-data-modeler
http://bimforum.org/lod
http://gisgeography.com/what-gis-geographic-information-systems
http://bimforum.org/lod
http://gisgeography.com/what-gis-geographic-information-systems
Literatur:
Stefan Müller Arisona,
Gideon Aschwanden, Jan Halatsch, Peter Wonka: Digital Urban Modeling and Simulation. Springer- Verlag Berlin Heidelberg, 2012.
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SUIM – Social
Urban Information Modeling
considering the example of an urban data model for the centre development of a small town (Amstetten, Lower Austria)
Nowadays, BIM is used to virtually plan and construct
buildings. For this purpose, a vast amount of data is needed - data concerned
with object-specific information about materials, measurements, structural
physical numbers, as well as specifications about time and costs, etc.
Yet, how can this building data be integrated into a
model on an urban scale, and how can information that is neither physically nor
haptically perceptible be visualised?
With reference to the centre of the town Amstetten (Austria),
the article at hand is meant to illustrate various possibilities of urban data
visualisation, which in turn form the basis for developing possible future
scenarios in city (centre) development.
In her diploma thesis “Challenge city centre: a new heartbeat
for Amstetten”, Alexandra Höbarth dealt with the centre of the Austrian town Amstetten.
Her thesis served as a basis for the idea of using BIM in urban planning and
was further pursued in the context of a SIDE research project.
The leading question of the thesis is: How can the
town centre of Amstetten be turned into an energetic urban zone with a correlating
quality of stay and which methods can be applied to develop the proper strategy
for achieving this?
BIM as well as SUIM shall serve as tools for tackling
these questions, so that various future scenarios can be developed in an easy
way. To do so, first an extensive analysis of urban building (SWOT analysis,
functional analysis) is conducted in Amstetten and all vacant areas are identified.
These vacant areas (in the case at hand mainly ground-floor premises) are then
integrated into a digital Revit model / building data model of the whole area
examined, in order to create a basis for further examinations and analyses.
Data, Data, Data,...
In a second step, data relevant for the future
development of the town centre is collected. In the case of the centre
development of a small town, this includes geometric and building specific
data, such as the individual buildings’ conditions, as well as information
about materials and storey heights, or urban and social data concerning outdoor
space, traffic, social life, everyday life of residents, public spaces, etc.
In the course of this process, it soon becomes clear
that the collection of data is the actual challenge of BIM.
This is why a proper method is required to obtain the
relevant data, including a clear distinction between building-specific, urban
and social data.
When it comes to building-specific information, such
as geometry and qualities like materials, measurements, weight or the like, different
levels of information (LOI 100 to LOI 500) are used in the working method of
BIM to describe this data. Moreover, there are also many other labels apart
from the LOI classification, such as the terms LOD (level of detail / development)
or LOA (level of accuracy), which are supposed to describe different levels of
detail, or GIS (Geographic Information Systems), which serve as analysis and handling of geographic informations.
However, the question is how to classify urban and
social data and information.
For this purpose, CityGML (City Geography Markup
Language) already defined 5 levels of detail (LOD 0-4) for the realms of urban
construction[1].
-
LOD 0: regional model, 2,5-D-terrain-model with aerial
view texture
-
LOD 1: small block model, block of buildings (raised
floor area)
-
LOD 2: 3D-model of exteriors, roof structures and
simple textures
-
LOD 3: architectural model, 3D-model of exteriors with
texture
-
LOD 4: interiors model, 3D-model of the building with
floors, interiors etc. and textures
Nonetheless, this classification model is also limited
to a regional scale of the geometric data. Therefore, the remaining question is
which classification needs to be applied in order to describe whole cities,
countries, continents or even planets, and also include the human factor.
For exactly this purpose, we have developed a new
system of levels of detail. This new system is by no means another additional complicated
classification, but rather an extension of the different levels of information. The LOD levels 100-500 serve as a basis, which is
extended in the opposite, negative direction. Instead of increasingly zooming
into the object / building and presenting it in greater detail, the opposite
way is taken and it is zoomed out. In this way, the LOI levels -100, -200,
-300, -400, -500, … are created, which are defined as follows:
 |
| LOI (c) SIDE GmbH |
·
LOI 100: volume model (corr. LOD 1 CityGML) with
information such as number of residents etc.
·
LOI -100: public (outdoor) space (streets, traffic,
mobility, squares)
·
LOI -200: geological information (terrain, green/open
spaces, waters)
·
LOI -300: global data (country-specific information,
climate, population figures, etc.)
·
LOI -400: continental data
·
LOI -500: planetary data
Apart from the urban data, this model is also supposed
to incorporate the social aspect, i.e. the human factor. However, a
classification of human beings would be irrational. Instead, social components
describing certain behaviour, emotional states or personal well-being are used
and integrated into the virtual data model as a distinct parameter next to
every level of detail.
LOI
|
object-specific
data
|
social
data
|
LOI
500:
|
geometric features, but also information about
manufacturers and costs
|
How does an individual person perceive this wall from
the interior of the building?
How does the wall visually affect this person? What are the uses of this room?
|
LOI
-100:
|
The walls are not presented separately, but as the
volume of a whole building. Information such as height, owner, GFA, etc. is
included.
|
Needs of individuals associated with the building (residents,
owners, …) are included (satisfaction with the housing situation, utility,
What is the building lacking according to its residents?, electricity costs,
etc.)
|
LOI
-200:
|
buildings are only presented schematically; outdoor
space, streets, squares etc. are described.
Information:
volume of traffic, paved roads, materials used,
street furniture etc.
|
residents‘ length of stay in specific places at
different times, residents‘ activities in the outdoor space, use of
transportation, residents’ wishes and needs, etc.
|
As concerns the example of Amstetten, the relevant
social data was collected by means of qualitative (guided interviews) as well
as quantitative interviews (survey) and was then integrated into a virtual
model of the town centre (cf. video). In the given context, topics such as
personal well-being in public spaces, length of stay or wishes for the future
are of highest priority. Moreover, the combination of quantitative and
qualitative methods guarantees a relatively wide range of participants and
makes it possible to involve local inhabitants in the planning stage. By means
of the analysed data and the building’s asset model, it is then possible to
create various future scenarios geared to the needs of the citizens.
duration of stay and wellbeing of Amstetten's inhabitants (c) SIDE GmbH
From BIM to UIM to SUIM
(building information modeling -> urban information modeling -> urban social information modeling)
The combination of building data (BIM), urban data
(UIM) and social data ultimately generates a coherent present-day asset model
(SUIM), which provides a basis for testing possible future scenarios of (urban)
development. On the basis of this model, it is possible to create different
prognoses via changing individual parameters, and to think in different temporal
stages.
Even though SCIM / SUIM and the extended LOI
classification only exist as a theoretical concept at the moment, this is so
far the only possibility to apply BIM to a greater urban scale and include
atmospheric as well as social conditions in a virtual model in order to develop
future scenarios for e.g. town centres or whole cities.
In a next step, the individual levels of SUIM need to
be examined in more detail and relevant data needs to be specified. In any
case, BIM allows for a completely new way of thinking as far as prospective
urban research and development are concerned. This is why BIM should be
involved in planning projects of buildings, town centres, cities, streets or
regions etc. right from the start.
Links:
http://www.grasshopper3d.com/video/urban-data-modeler
http://bimforum.org/lod
http://gisgeography.com/what-gis-geographic-information-systems
http://bimforum.org/lod
http://gisgeography.com/what-gis-geographic-information-systems
Literature:
Stefan Müller Arisona,
Gideon Aschwanden, Jan Halatsch, Peter Wonka: Digital Urban Modeling and Simulation. Springer- Verlag Berlin Heidelberg, 2012.