Erreichbarkeitsanalyse: Ein praktischer Leitfaden zu den 8 Methoden in GOAT

Wo soll die nächste Kita entstehen? Welche Stadtteile sind im ÖPNV unterversorgt? Gibt es rund um einen neuen Supermarkt tatsächlich genug Kaufkraft, um ihn rentabel zu machen? Das sind keine abstrakten Planungsfragen – sie entscheiden darüber, wie sich Menschen tagtäglich durch ihre Städte bewegen. Und sie alle beginnen mit demselben Schritt: einer Erreichbarkeitsanalyse.

Aber hier liegt die Herausforderung: Erreichbarkeit lässt sich auf Dutzende Arten messen. Wer die falsche Methode wählt, verpasst möglicherweise die Geschichte, die die Daten eigentlich erzählen wollen. Deshalb bündelt GOAT 8 bewährte Werkzeuge zur Erreichbarkeitsanalyse – jedes davon für einen anderen Fragetyp entwickelt.

Du bist unsicher, welches Werkzeug zu deinem Projekt passt? Dieser Leitfaden führt dich durch alle Methoden – anhand desselben realen Fallbeispiels: Erreichbarkeit von Kindertagesstätten im Hardtberg-Viertel in Bonn. So siehst du genau, wie jedes Werkzeug dieselben Daten in andere Erkenntnisse verwandelt.

1. Einzugsgebiet – „Was können Menschen von hier aus erreichen?"

Der intuitivste Ausgangspunkt. Zeichne eine Reisezeitgrenze um einen beliebigen Startpunkt – einen Supermarkt, eine Schule, eine Bushaltestelle – und sieh, wer innerhalb dieser Grenze liegt.

Wie viele Menschen wohnen innerhalb von 15 Gehminuten von einer Kita? Wie viele Ziele sind vom Hauptbahnhof aus in 30 Minuten mit dem ÖV erreichbar?

Im Hardtberg zeigt ein 10-minütiges Einzugsgebiet zu Fuß sofort, welche Stadtteile gut versorgt sind – und welche nicht.

Einsatzbereiche: Schnelle Übersichten, Versorgungsgebietskartierung, Präsentationen für Stakeholder. Es ist die am weitesten verbreitete Methode zur Erreichbarkeitsanalyse in GIS – intuitiv, in nahezu jeder Plattform verfügbar und für alle lesbar.

Einschränkung: Das Werkzeug zeigt, wer eine Einrichtung erreichen kann – aber nicht, ob dort genug Platz ist. Eine Kita mit 10 Plätzen sieht in der Isochrone genauso aus wie eine mit 90.

2. Heatmap Durchschnitt Reisezeit – „Wie lange dauert es bis zur echten Option?"

Manchmal ist das nächstgelegene Angebot nicht das einzig relevante. Bei Supermärkten vergleichen Menschen oft mehrere Optionen, bevor sie sich entscheiden – ob es der günstigste oder der mit dem besten Bio-Sortiment ist. Dieses Werkzeug berechnet die durchschnittliche Reisezeit zu den nächstgelegenen Zielen und liefert so ein realistischeres Bild der wahrgenommenen Erreichbarkeit.

Wie lang ist die durchschnittliche Gehzeit zu den 3 nächsten Supermärkten in jedem Stadtteil?

Für Kitas im Hardtberg zeigt die durchschnittliche Reisezeit zu den 3 nächsten Einrichtungen, dass die nördliche Kita weniger gut erreichbar ist, als ihre Lage allein vermuten lässt – weil nahegelegene Alternativen rar sind.

Einsatzbereiche: Bei Zielen, zwischen denen Menschen abwägen: Geschäfte, Parks, Freizeiteinrichtungen.

Hinweis: Für Kitas wählen Familien in der Regel den nächstgelegenen freien Platz. Für dieses Fallbeispiel ist die Methode daher weniger relevant – aber als Kontrast nützlich, um zu zeigen, wie die Methodenwahl die Ergebnisse beeinflusst.

3. Heatmap Gravity – „Wie gut ist die Erreichbarkeit wirklich?"

Ein Einzugsgebiet sagt dir, ob Menschen ein Ziel erreichen können. Die gravitationsbasierte Erreichbarkeit sagt dir, wie gut – indem sie sowohl den Entfernungsverfall (die Reisebereitschaft der Menschen) als auch die Attraktivität des Ziels (Größe, Kapazität oder Qualität) berücksichtigt.

Das Ergebnis ist ein zusammengesetzter Index: Je höher der Wert, desto besser die kombinierte Erreichbarkeit. Da er einheitenlos ist, eignet er sich am besten für den Vergleich von Gebieten – nicht für die Interpretation absoluter Werte.

Welche Stadtteile erzielen die höchsten Werte in einem 15-Minuten-Stadt-Score, der Erreichbarkeit von Schulen, Grünflächen, Gesundheitsversorgung und Einzelhandel kombiniert?

Im Hardtberg zeigt die Gravity-Heatmap, dass der äußerste Westen schlechter erreichbar ist, als die Heatmap Durchschnitt Reisezeit vermuten lässt – denn diese Methode bewertet das Vorhandensein mehrerer guter Optionen in der Nähe, nicht nur einer.

Einsatzbereiche: 15-Minuten-Stadt-Scores, zusammengesetzte Erreichbarkeitsindizes, Vergleich von Planungsszenarien.

Zu beachten: Erfordert die Wahl einer Impedanzfunktion und des Sensitivitätsparameters. Mehr über das Gravity-Modell erfahren →

4. Heatmap Konnektivität – „Gibt es versteckte Barrieren?"

Dieses Werkzeug stellt eine andere Frage: nicht, wohin Menschen wollen, sondern ob die Infrastruktur es ihnen erlaubt. Es berechnet den gesamten erreichbaren Bereich innerhalb eines Zeitlimits für jede Gitterzelle – und macht Lücken im Netz sichtbar.

Fehlen Straßen oder Wege, die bestimmte Stadtteile zu Fuß oder mit dem Fahrrad abschneiden? Welche Gebiete sind zu bestimmten Tageszeiten vom ÖPNV isoliert?

Im Hardtberg zeigt der Südosten eine geringe Konnektivität – nicht weil Ziele weit entfernt sind, sondern weil Grünflächen und eine dünne Straßendecke die Bewegung in alle Richtungen erschweren.

Einsatzbereiche: Infrastrukturlücken identifizieren, neue Wege oder Brücken priorisieren, nächtliche ÖPNV-Isolation analysieren.

5. Heatmap 2SFCA – „Gibt es wirklich genug Angebot?"

Ein Problem, das ein Einzugsgebiet nicht lösen kann: Stell dir eine Kita mit 20 Plätzen vor, die ein Viertel mit 60 Kindern unter 6 Jahren versorgt. Eine Standard-Isochrone würde das Gebiet als „versorgt" markieren. Aber vier von fünf Familien finden keinen Platz.

Die Two-Step Floating Catchment Area (2SFCA) löst dieses Problem, indem sie Angebot (Kapazität) und Nachfrage (Bevölkerungsbedarf) ins Verhältnis setzt. Das Ergebnis zeigt nicht nur, wo Einrichtungen existieren, sondern ob sie ausreichen.

Gibt es genug Kitaplätze für Kinder unter 6 Jahren innerhalb von 10 Gehminuten? Übersteigt die Kaufkraft rund um einen Supermarkt dessen Verkaufskapazität?

Im Hardtberg hat das Zentrum des Viertels mehrere Kitas mit ausreichend freien Kapazitäten. Aber am Rand übersteigt die Nachfrage das Angebot – was bedeutet, dass Familien dort längere Wege auf sich nehmen müssen, als sie sollten.

Einsatzbereiche: In allen Situationen, in denen Kapazität eine Rolle spielt: Kitas, Gesundheitsversorgung, Einzelhandel. Die Methode der Wahl, wenn eine Einrichtung auf dem Papier existiert, in der Praxis aber überlastet ist.

6. Huff-Modell – „Wer geht wohin – und warum?"

Die 2SFCA zeigt, ob genug Angebot vorhanden ist. Das Huff-Modell zeigt, wie sich die Nachfrage auf konkurrierende Optionen verteilt – abhängig von Entfernung und Attraktivität.

So lässt es sich vorstellen: Wenn zwei Kitas gleich weit entfernt und gleich groß sind, zieht jede etwa die Hälfte der Kinder an. Ist eine größer oder näher, zieht sie mehr an. Das Huff-Modell erfasst diesen Wettbewerb und gibt für jeden Zielort einen Marktanteil aus.

Welchen Anteil der lokalen Kundschaft zieht ein Supermarkt auf sich? Welcher Park wird stärker besucht – und wo sollte neue Infrastruktur entstehen, um das auszugleichen?

Im Hardtberg liegt die höchste Huff-Wahrscheinlichkeit im Nordosten – bis zu 13 % der Kinder in diesem Gebiet werden von einer Einrichtung angezogen. Diese kann den umliegenden Bedarf jedoch nicht decken. Eine neue Kita in der Nähe könnte die Nachfrage absorbieren.

Einsatzbereiche: Einzelhandelsplanung, Priorisierung von Parks, alle Szenarien, in denen Einrichtungen um dieselben Nutzer konkurrieren.

7. Abfahrten ÖPNV – „Wie oft fährt hier eigentlich etwas?"

Eine Haltestelle auf der Karte bedeutet wenig, wenn der Bus nur einmal pro Stunde kommt. Die Abfahrten ÖPNV messen genau das: die Anzahl der Abfahrten je Haltestelle in einem definierten Zeitfenster, aufgeschlüsselt nach Verkehrsmittel (Bus, Tram, U-Bahn, Bahn).

Welche Haltestellen sind im Berufsverkehr am häufigsten bedient? Wo sollten wir Erreichbarkeitsverbesserungen priorisieren?

Im Hardtberg hat der Südosten zwar ÖPNV-Haltestellen – aber niedrige Abfahrtszahlen bedeuten lange Wartezeiten. Nähe allein bedeutet noch keine gute Versorgung.

Einsatzbereiche: Unterversorgte Haltestellen identifizieren, Frequenzen im Netz vergleichen, Investitionen in die Infrastruktur priorisieren.

8. ÖV-Güteklassen – „Wie gut ist der ÖPNV hier wirklich?"

Die Abfahrten ÖPNV zeigen, wie oft ein Verkehrsmittel fährt. Die ÖV-Güteklassen sagen dir, wie gut er ist – indem Frequenz, Verkehrsmittelart und Fußweg zur Haltestelle zu einem einzigen A–F-Score zusammengefasst werden. In der Schweizer und österreichischen Planung weit verbreitet, erfasst dieser Indikator den wahren Wert nahegelegener Verkehrsmittel – nicht nur, ob eine Haltestelle existiert.

Welche Bewohner:innen werden nur mit einem niedrigfrequenten, qualitativ schwachen ÖPNV-Angebot versorgt? Welche Gebiete werden nachts isoliert?

Im Hardtberg in den Morgenstunden liegt die höchste Qualität (Güteklasse A) im Nordwesten nahe dem S-Bahnhof Duisdorf. Weiter östlich und südlich sinkt die Qualität deutlich – ein wertvoller Hinweis für die Priorisierung von Investitionen.

Einsatzbereiche: ÖPNV-Netzanalysen, unterversorgte Gebiete identifizieren, Versorgungsqualität regional vergleichen.

Welches Werkzeug solltest du wählen?

Es gibt keinen Gewinner – und das ist der Punkt. Die richtige Methode hängt von deinen Daten, deiner Fragestellung und deiner Zielgruppe ab.

Die besten Analysen kombinieren oft mehr als eine Methode. Im Hardtberg zeigte die Kombination aus 2SFCA und Huff-Modell nicht nur, wo die Nachfrage das Angebot übersteigt – sondern auch, welche Einrichtung diesen Überschuss am ehesten aufnehmen kann.

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