{"id":13687,"date":"2022-03-30T15:43:34","date_gmt":"2022-03-30T13:43:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/?p=13687"},"modified":"2022-03-30T15:43:34","modified_gmt":"2022-03-30T13:43:34","slug":"erholung-im-einklang-mit-waldbewirtschaftung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/erholung-im-einklang-mit-waldbewirtschaftung\/","title":{"rendered":"Erholung im Einklang mit Waldbewirtschaftung"},"content":{"rendered":"

Der Landesbetrieb HessenForst modelliert fl\u00e4chendeckende (Bewegungs-)Daten f\u00fcr die Nutzung des Waldes zur Erholung. Zum Einsatz kommen Small Area Methoden der infas360 aus Bonn. <\/em><\/p>\n

\"\"<\/a>

Der Wald ist Lebensraum f\u00fcr eine Vielzahl von Arten, s\u00e4ubert die Luft, filtert das Wasser, bindet Kohlenstoff, liefert nachhaltig Holz – und erm\u00f6glicht Erholung. Foto: Pixabay\/MemoryCatcher<\/p><\/div>\n

Wandern, Joggen, Rad- und Mountainbike fahren, alle diese Aktivit\u00e4ten haben in den deutschen W\u00e4ldern w\u00e4hrend der Pandemie massiv zugenommen. Die Erholung in heimischen Gefilden ist als Ressource f\u00fcr Lebensqualit\u00e4t enorm wichtig. Andererseits sind damit auch alte Konflikte wieder st\u00e4rker zum Vorschein gekommen. Der Wald ist sch\u00fctzenswerter Naturraum, wichtiger Produktionsfaktor f\u00fcr eine moderne, nachhaltige Wirtschaftsweise und wichtiger Erholungs- und Erlebnisort f\u00fcr Menschen.<\/p>\n

Allen Belangen ausreichend Rechnung zu tragen, geh\u00f6rt zum Kern der Aufgaben von HessenForst. Die Aufgaben und Ziele des Landesbetriebes sind gleicherma\u00dfen die nachhaltige Pflege und Bewirtschaftung der W\u00e4lder, die Unterst\u00fctzung von Biodiversit\u00e4t und Klimaschutz, aber auch die Gew\u00e4hrleistung der Erholungswirkung des Waldes. Vor diesem Hintergrund entstand im Jahr 2020 das Projekt \u201eErholung im Staatswald\u201c, in dem die notwendigen Planungsgrundlagen geschaffen werden sollen, die bei vielf\u00e4ltigen Fragestellungen eine massive Rolle spielen. So sollten M\u00f6glichkeiten geschaffen werden, um die Wegepflege anzupassen, die Holzabfuhr zu optimieren und die Besucherlenkung weiterzuentwickeln. Dadurch sollen Konflikte vermieden und sensible Bereiche geschont werden.<\/p>\n

\u201eWir ben\u00f6tigten daf\u00fcr zun\u00e4chst eine Bestandsaufnahme, also fl\u00e4chendeckende Informationen dar\u00fcber, in welchem Umfang und wann der Wald \u00fcberhaupt genutzt wird\u201c, so Lena G\u00f6tz, Projektleiterin bei HessenForst. Bisher lagen dazu keine objektiven Informationen vor.<\/p>\n

L\u00f6sungsweg mit Small Area Methoden<\/strong><\/p>\n

Also machte sich der Landesbetrieb auf die Suche nach einem Weg, diese Daten zu bekommen. Nach einer Anfrage beim Geomarketing-Spezialisten infas360 GmbH, entwickelte das Bonner Unternehmen einen innovativen L\u00f6sungsweg. Daf\u00fcr zog es zum einen smartphonebasierte Positionsdaten von Handynutzern heran. Diese \u201eRohdaten\u201c stammen von dem Berliner Unternehmen Targomo GmbH, die daf\u00fcr anonymisierte, smartphonebasierte Positionsdaten aus verschiedenen Applikationen (etwa Navigations-, Karten-, Reise- und Wetter-Apps) aufbereitet hat.<\/p>\n

Diese Daten versprachen zun\u00e4chst einen erfolgversprechenden Ansatz. Es wurden nur Trackingdaten verwendet, bei denen eine Geschwindigkeit von unter 35 km\/h herrschte, die Signalgenauigkeit entsprechend hoch und keine Mehrfachz\u00e4hlung m\u00f6glich war, um so eine sinnvolle Vorselektion f\u00fcr die Fragestellungen zu erhalten. Als Zeitraum wurden Daten aus dem Sommerhalbjahr (April 2020 bis September 2020) und den Wintermonaten (Januar bis M\u00e4rz und Oktober bis Dezember 2020) herangezogen. Die r\u00e4umliche Analyse basierte auf einer Hexagon-Struktur mit einer Kantenl\u00e4nge von 174 Metern. \u201eDiese Struktur haben wir unter anderem auch gew\u00e4hlt, um datenschutztechnisch komplett auf der sicheren Seite zu sein, denn bei dieser Zellengr\u00f6\u00dfe l\u00e4sst sich auch aus den anonymisierten Daten kein Personenbezug zur\u00fcckrechnen\u201c, so Christina Nelle\u00dfen, Senior Consultant Data Science bei infas360.<\/p>\n

Doch dieser Datenbestand allein reichte nicht aus. Die Bewegungsdaten waren noch zu \u201ed\u00fcnn\u201c, um valide Ergebnisse zu bekommen. Sprich: die Stichprobe war nicht gro\u00df genug, um ein einfaches Sch\u00e4tzverfahren anzuwenden.<\/p>\n

Genau f\u00fcr solche Anwendungsf\u00e4lle hat infas360 jedoch ein passendes Verfahren. Mit den Small Area Methoden (SAM) wendet das Unternehmen seit Jahren ein in der Markt- und Sozialforschung etabliertes Verfahren an. SAM erm\u00f6glichen es, dass auch bei kleinen Stichproben zuverl\u00e4ssige Sch\u00e4tzungen durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen \u2013 und damit eigneten sich die Methoden perfekt f\u00fcr das Projekt mit HessenForst.<\/p>\n

Bei SAM werden benachbarte Gebiete oder \u00e4hnlichen Strukturen (Hilfsvariablen) f\u00fcr die Sch\u00e4tzungen ber\u00fccksichtigt. Dahinter liegt also eine r\u00e4umliche Modellierung von soziodemographischen und mikrogeographischen Daten. \u201eInsgesamt haben wir bis zu 700 solcher Variablen herangezogen\u201c, sagt Dr. Barbara Wawrzyniak, SAM-Spezialistin bei Infas360.<\/p>\n

Fl\u00e4chendeckende, valide Daten<\/strong><\/p>\n

Allgemein besch\u00e4ftigen sich SAM-Verfahren mit der Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Sch\u00e4tzung kleinr\u00e4umiger Daten. \u201eDer Vorteil der SAM gegen\u00fcber herk\u00f6mmlichen Sch\u00e4tzmodellen besteht darin, dass durch die Verwendung der Hilfsvariablen der Bedarf an der Menge empirischer Daten geringer ist\u201c, so Wawrzyniak. Im Fall der Bewegungsdaten entstanden so auch schlichte Kostenvorteile f\u00fcr den Auftraggeber. \u201eEs werden zwar auch Bewegungsdaten durch die Mobilfunkbetreiber am Markt angeboten, diese sind aber sehr kostenintensiv und f\u00fcr den Anwendungsfall von HessenForst \u00fcberdimensioniert\u201c, sagt Nellessen.<\/p>\n

Zun\u00e4chst hatte infas360 einen SAM-Testlauf f\u00fcr ein Gebiet in der N\u00e4he von Darmstadt durchgef\u00fchrt, was zu sehr guten Ergebnissen f\u00fchrte. Daraufhin wurde das gesamte Waldgebiet von HessenForst modelliert. \u201eNun haben wir einen hervorragenden Datenbestand, der uns bei den Planungen rund um die multifunktionale Bewirtschaftung des Waldes auch in dicht besiedelten Gebieten weiterhilft\u201c, so Lena G\u00f6tz. (sg)<\/p>\n

www.hessen-forst.de<\/a><\/p>\n

www.infas360.de<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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