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| ====== Two-Step Floating Catchment Area (Sebastian) ====== | ====== Two-Step Floating Catchment Area ====== |
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| ===== Hintergrund ===== | ===== Hintergrund ===== |
| Die Two-Step Floating Catchment Area (2SFCA) Methode ist eine Kombination aus Erreichbarkeitsindikatoren und [[indicators:versorgungsgrad|Versorgungsgraden]]. Sie wird vor allem in der medizinischen Geographie verwendet ((Jörg, R.; Lenz, N.; Wetz, S.; Widmer, M. (2019): Ein Modell zur Analyse der Versorgungsdichte: Herleitung eines Index zur räumlichen Zugänglichkeit mithilfe von GIS und Fallstudie zur ambulanten Grundversorgung in der Schweiz (Obsan Bericht, Nr. 01/2019). Neuchâtel: Schweizerisches Gesundheitsobservatorium.)). | Die Two-Step Floating Catchment Area (2SFCA) Methode ist eine Kombination aus Erreichbarkeitsindikatoren und [[indicators:versorgungsgrad|Versorgungsgraden]]. Im Gegensatz zu [[indicators:versorgungsgrad|Versorgungsgraden]] werden dabei Erreichbarkeiten und somit die Mitversorgung über administrative Grenzen berücksichtigt. Das Ergebnis ist ebenfalls ein Verhältnis aus Angebot und Nachfrage, jedoch nicht für eine administrative Einheit, sondern auf Ebene von Baublöcken oder Rasterzellen. Es wird zunächst für jeden Einrichtungsstandort die Anzahl der Einwohner:innen bzw. der potenziellen Nutzer:innen in einem vorab definierten Geschäftsbereich berechnet. Dieses Nachfrage-Potenzial wird anschließend durch die zur Verfügung stehende Kapazität (z.B. m² Geschäftsfläche oder Anzahl der Krankenhausbetten) des Standortes geteilt. Hierdurch ergibt sich für jeden Standort ein Verhältnis von Angebot und Nachfrage. Im letzten Schritt werden für jeden Bevölkerungsstandort die Verhältnisse der erreichbaren Einrichtungsstandorte summiert. Sowohl die Nachfrage-Potenziale als auch die Verhältnisse von Angebot und Nachfrage können dabei distanzgewichtet summiert werden (siehe [[indicators:heatmap_-_gravity-based|Potentialindikator]]). |
| Im Gegensatz zu [[indicators:versorgungsgrad|Versorgungsgraden]] werden dabei Erreichbarkeiten und somit die Mitversorgung über administrative Grenzen berücksichtigt. Das Ergebnis ist ebenfalls ein Verhältnis aus Angebot und Nachfrage, jedoch nicht für eine administrative Einheit, sondern auf Ebene von Baublöcken oder Rasterzellen. Es wird zunächst für jeden Einrichtungsstandort die Anzahl der Einwohner:innen bzw. der potenziellen Nutzer:innen in einem vorab definierten Geschäftsbereich berechnet. Dieses Nachfrage-Potenzial wird anschließend durch die zur Verfügung stehende Kapazität (z.B. m² Geschäftsfläche oder Anzahl der Krankenhausbetten) des Standortes geteilt. Hierdurch ergibt sich für jeden Standort ein Verhältnis von Angebot und Nachfrage. Im letzten Schritt werden für jeden Bevölkerungsstandort die Verhältnisse der erreichbaren Einrichtungsstandorte summiert. Sowohl die Nachfrage-Potenziale als auch die Verhältnisse von Angebot und Nachfrage können dabei distanzgewichtet summiert werden (siehe [[indicators:heatmap_-_gravity-based|Potentialindikator]]). | |
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| ===== Datengrundlage ===== | ===== Datengrundlage ===== |
| * Bevölkerungsstandorte: | * Bevölkerungsstandorte: |
| * Gebäude: OSM, LOD, Hausumringe | * Gebäude: OSM, LOD, Hausumringe |
| * Rasterzellen: z.B. Uber Grid oder Inspire Grid | * Rasterzellen: GeoGitter Inspire ((https://gdz.bkg.bund.de/index.php/default/inspire/sonstige-inspire-themen/geographische-gitter-fur-deutschland-in-lambert-projektion-geogitter-inspire.html)), H3 Uber-Grid((https://www.uber.com/en-DE/blog/h3/)) |
| * Bevölkerung: Zensus | * Bevölkerung: Zensus |
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| - Für jeden Bevölkerungsstandort: (distanzgewichtete) Summe der Angebot-Nachfrage-Verhältnisse der erreichbaren Einrichtungsstandorte | - Für jeden Bevölkerungsstandort: (distanzgewichtete) Summe der Angebot-Nachfrage-Verhältnisse der erreichbaren Einrichtungsstandorte |
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| | <nodisp> |
| ===== Umsetzung in GOAT ===== | ===== Umsetzung in GOAT ===== |
| Kommentar: Kann man ergänzen, wenn der Indikator in GOAT eingefügt wurde, ansonsten wohl erst einmal wieder löschen | Kommentar: Kann man ergänzen, wenn der Indikator in GOAT eingefügt wurde, ansonsten wohl erst einmal wieder löschen |
| | </nodisp> |
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| ===== Praxisbeispiel ===== | ===== Praxisbeispiel ===== |
| | 2SFCA-Verfahren werden vor allem in der medizinischen Geographie verwendet. Jörg et al. (2019) haben die hier dargestellte Methode sowie verschiedene Weiterentwicklungen genutzt, um die ambulante Grundversorgung für die Schweiz zu bewerten.((Jörg, R.; Lenz, N.; Wetz, S.; Widmer, M. (2019): Ein Modell zur Analyse der Versorgungsdichte: Herleitung eines Index zur räumlichen Zugänglichkeit mithilfe von GIS und Fallstudie zur ambulanten Grundversorgung in der Schweiz (Obsan Bericht, Nr. 01/2019). Neuchâtel: Schweizerisches Gesundheitsobservatorium. https://www.obsan.admin.ch/sites/default/files/obsan_01_2019_bericht_0.pdf)) |
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