Wissenschaftliche Grundlage

11 Dimensionen — strikt getrennt nach Risiken und Chancen v2.2

Alle Scoring-Dimensionen, ihre Datenquellen, Berechnungslogik, Gewichte und Fallback-Verhalten. Methodik-Version 2.1, Phase 02.1, Stand April 2026.

1. Architektur der Bewertung

Risiken und Chancen sind orthogonale Dimensionen — kein Gebäuderisiko wird durch eine Chance kompensiert

9 Risiko-Dimensionen → overall_risk

energy_risk Energiestranding kWh
emission_risk CO₂-Stranding
regulatory_risk Regulatorischer Druck
heat_risk Urbane Hitzeexposition
urban_flood Starkregen / Sturzflut
river_flood Fluvial-Hochwasser
hail_risk Hagelgefahr
wind_risk Sturm / Winddruck
groundwater_risk Grundwasser & Setzung

2 Chancen-Dimensionen → overall_opportunity

solar_kwh_a PV-Ertragspotenzial
climate_resilience Resilienz- & Anpassungspotenzial

Chancen-Dimensionen fliessen in overall_opportunity — separat, keine Verrechnung mit Risiken.

Renormalisierung bei fehlenden Daten: Gibt eine Dimension None zurück (z.B. energy_risk für eine Garage), werden die verbleibenden Gewichte innerhalb der Headline auf Summe = 1 renormalisiert. Das verhindert Pseudo-Präzision durch erfundene Werte.

2. Risiko-Dimensionen im Detail

9 Dimensionen, aggregiert in 3 Headlines. Klicken zum Aufklappen.

Transitionsrisiko — Gewicht 0.50 Physisches Klimarisiko — Gewicht 0.35 Standort & Boden — Gewicht 0.15

Headline 1 — Transitionsrisiko (Gewicht 0.50)

2.1 Energy Risk — Energiestranding (kWh-Pfad)

energy_risk · Sub-Gewicht 0.35 · Headline: Transition

Was: Energiestranding nach dem CRREM kWh-Pfad (1.5°C-kompatibel). Gibt an, wann das Gebäude den Absenkpfad nach DIN/ISO 50001 überschreitet.

Datenquelle: CRREM V2.04 Dekarbonisierungspfade (Carbon Risk Real Estate Monitor, Final Report 2023). Energiekenndaten Q_H,ist aus IWU TABULA Bauperioden-Lookup (Wohngebäude) bzw. IWU NWG-Typologie V2.2 (Nichtwohngebäude, 11 Hauptfunktionen × 3 Baualtersklassen).

Berechnungslogik:

stranding_year_kwh = Jahr, in dem Q_H,ist > CRREM_kWh_Pfad(Jahr) energy_risk_score = 100 × exp(−0.10 × (stranding_year_kwh − 2025)) // geclippt auf [0, 100], höher = schlechter

Parameter	Wert / Quelle
Datenquelle Wohnen	IWU TABULA DE — Bauperioden 1859–2016
Datenquelle Nicht-Wohnen	IWU NWG-Typologie V2.2, CC BY 4.0
Referenzpfad	CRREM V2.04, 1.5°C, kWh/m²a
Sub-Gewicht (in Transition)	0.35
Fallback	`None` für Garagen, Landwirtschaft → Renormalisierung

Lizenz CRREM V2.04 — freie Nutzung laut Projektreport · IWU NWG V2.2 — CC BY 4.0

2.2 Emission Risk — CO₂-Stranding

emission_risk · Sub-Gewicht 0.35 · Headline: Transition

Was: CO₂-Stranding nach dem CRREM CO₂-Pfad, unabhängig vom kWh-Pfad. Beide Stranding-Jahre werden berechnet — das frühere ist maßgeblich (effective_stranding_year = min(kwh, co2)).

Datenquelle: CRREM V2.04 CO₂-Pfad, GEG Anlage 9 Emissionsfaktoren, SWM Fernwärme München.

Berechnungslogik:

co2_ist = Q_H,ist × EF_gewichtet // Münchner Default-Mix: 0.225 kg CO₂/kWh // (Erdgas 48%, Fernwärme 23%, Heizöl 13%, WP 5%, Biomasse 4%, Elektro 2%, Sonstiges 5%) stranding_year_co2 = Jahr, in dem co2_ist > CRREM_CO₂_Pfad(Jahr) emission_risk_score = 100 × exp(−0.10 × (stranding_year_co2 − 2025))

Parameter	Wert
CO₂-Faktor München	0.225 kg/kWh (gewichteter Heizmix)
CRREM Wohnen CO₂ 2025	32 kg/m²a → 2050: 3.2 kg/m²a
Sub-Gewicht (in Transition)	0.35
Fallback	`None` für Garagen, Landwirtschaft

2.3 Regulatory Risk — Regulatorischer Druck

regulatory_risk · Sub-Gewicht 0.30 · Headline: Transition

Was: Regulatorischer Druck aus GEG §71 (Heizungstausch), EPBD 2024 (worst-performing 16%/26% bis 2030/33) und Kommunaler Wärmeplanung München 2045.

Berechnungslogik (3 Komponenten):

Komponente	Gewicht	Logik
GEG §71 + Wärmeplanung München	45%	Fristen bis 2028 je Wärmenetzgebiet
EPBD worst-performing via GEG-Klasse	35%	H,G,F → +40 Pkt · E → +20 Pkt · A-D → 0
Kommunale Wärmeplanung (außerhalb FW)	20%	Kein Fernwärme-Gebiet → +15 Pkt (WP-Pflicht)

Modifier: Denkmalschutz −15 (Ausnahmen möglich) · Milieuschutz +10 (strengere Sanierungspflichten)

Quellen GEG 2024 (BGBl. 2023 I Nr. 169) · EPBD 2024 (EU 2024/1275) · Kommunale Wärmeplanung München 2045 (Stadtrat 2023) · Bayerische Denkmalliste WFS (BLfD)

Headline 2 — Physisches Klimarisiko (Gewicht 0.35)

2.4 Heat Risk — Urbane Hitzeexposition

heat_risk · Sub-Gewicht 0.22 · Headline: Physisch

Was: Urbane Hitzeexposition inklusive Gebäude-Vulnerabilität. Kombiniert bioklimatische Belastungskarte, DWD-Klimaprojektion und Versiegelungsgrad im Umfeld.

Komponente	Beitrag	Quelle
Münchner Klimafunktionskarte (Klimatop-Stufe 1–7)	Basis 10–70 Pkt	LHM Referat Klima- und Umweltschutz
DWD Hitzetage 2050-Projektion RCP4.5	+0–20 Pkt	DWD Klimaatlas
Versiegelungsgrad 100m-Radius	+0–15 Pkt	Copernicus HRL Imperviousness 2018
Gebäude-Vulnerabilität	Faktor 1.0–1.5	Flachdach +8, h≥25m +5, Medical ×1.5

2.5 Urban Flood — Starkregen & Sturzflut

urban_flood · Sub-Gewicht 0.22 · Headline: Physisch

Was: Starkregen- und Sturzflut-Risiko aus LfU Hinweiskarte, Senkenanalyse (DGM1) und KOSTRA-Niederschlagsintensiäten. +15% KLIWA-Aufschlag für 2050-Projektion.

Komponente	Beitrag	Quelle
LfU HiOS Sturzfluten-Hinweiskarte	Basis-Score	LfU Bayern
DGM1 Senkenanalyse 50m-Radius	+10–25 Pkt	LDBV DGM1, CC BY 4.0
KOSTRA-DWD 2020, N100 Starkregenindex	+0–15 Pkt	DWD
Versiegelungsgrad Nachbarschaft	+0–10 Pkt	Copernicus HRL
KLIWA-Klimawandel-Aufschlag 2050	+15%	KLIWA Bayern

2.6 River Flood — Fluvial-Hochwasser

river_flood · Sub-Gewicht 0.20 · Headline: Physisch

Was: Fluvial-Hochwasserrisiko aus LfU HQ-Kartierung (Isar, Würm, Amper). HQ100 ist das Bemessungshochwasser für öffentliche Infrastruktur in Bayern.

Hochwasserzone	Score
HQ10 (jährliches HW)	100
HQ100 (100-jähriges HW)	85
HQextrem	70
Außerhalb — abstandsabhängig	5–15

Quelle LfU Bayern Hochwassergefahrenkarten · +15% KLIWA-Aufschlag 2050

2.7 Hail Risk — Hagelgefahr

hail_risk · Sub-Gewicht 0.18 · Headline: Physisch

Was: Hagelgefährdung nach regionaler Hagelklimatologie. Relevant insbesondere für PV-Anlagen (Hagelklassen HW1–HW5) und Dachisolierungen.

Komponente	Beitrag
DWD Hagelklimatologie / ESWD-Region 1–5	Basis-Score
Dach-Vulnerabilität (Flachdach, PV)	+5 Pkt
Glasierte Ziegel (härtere Oberfläche)	−5 Pkt

Quellen DWD Hagelklimatologie · ESWD (European Severe Weather Database) · Swiss Re sigma Naturkatastrophen

2.8 Wind Risk — Sturm & Winddruck

wind_risk · Sub-Gewicht 0.18 · Headline: Physisch

Was: Sturm- und Winddruckrisiko nach DIN EN 1991-1-4/NA. München liegt in Windzone 1 (Basis). Höhere Gebäude sind stärker exponiert.

Komponente	Beitrag
Windzone (München Zone 1)	Basis 30 Pkt
DWD Sturmtage-Projektion 2050 RCP4.5	+0–15 Pkt
Gebäudehöhe h≥35m / ≥25m / ≥15m	+25 / +15 / +8 Pkt
Flachdach-Sogßuck	+10 Pkt

Norm DIN EN 1991-1-4/NA (Eurocode 1, Windlasten) · DWD Klimaatlas RCP4.5 Sturmtage 2050

Headline 3 — Standort & Bodenrisiko (Gewicht 0.15)

2.9 Groundwater Risk — Grundwasser & Setzung

groundwater_risk · Sub-Gewicht 1.00 · Headline: Standort

Disclaimer — Maßstabshinweis

Der LfU-Datensatz "Hohe Grundwasserstände" ist nur im Maßstab 1:500.000 verfügbar und landesweit grob gerastert. Die Aussage ist eine Expositionskategorie am Standort, keine gebäudegenaue Flurabstandsprognose. Für grundstücksgenaue Aussagen sind geotechnische Baugrundgutachten erforderlich.

Was: Grundwasserexposition und Setzungsempfindlichkeit des Baugrundes am Gebäude-Standort.

Komponente	Gewicht	Quelle
LfU WMS "Hohe Grundwasserstände" (Pixel-Sample am Centroid)	55%	LfU Bayern, DL-DE→BY-2.0
BÜK200 Setzungsempfindlichkeit (Schwemmfächer, Torf)	45%	LfU BIS Bayern
KLIWA-Aufschlag 2050	+15% auf Grundwasserschwankungen	KLIWA Bayern

3. Chancen-Dimensionen

2 Dimensionen → overall_opportunity — separat von overall_risk, keine Verrechnung

3.1 Solar-Potenzial — PV-Ertragspotenzial

solar_kwh_a (absolut kWh/a) · Opportunity-Gewicht 0.60

Was: Photovoltaik-Potenzial als absoluter Jahreswert (solar_kwh_a) und relativer Score. Berechnung mit pvlib-python auf Basis realer LoD2-Dachgeometrien und eigener Verschattungsanalyse gegen Nachbargebäude.

Berechnungslogik:

// Eingabe: roof_surfaces[] mit {Flaeche, Dachneigung, Dachorientierung} // Verschattung: 288 Sonnenstände (24h × 12 Monate), Raycasting gegen // Nachbar-LoD2-Polygone im 100m-Radius pv_ertrag_j = Flaeche_j × GHI_tmy × sin(elevation) × η_mod × PR × (1 − shade_fraction_j) solar_kwh_a = Σ(pv_ertrag_j) [kWh/a, Summe über alle Dachflächen] // Normalisierung auf 0..100-Score (seit Phase 07 T3 konsistent fuer // overall_opportunity UND climate_resilience PV-Synergie-Bonus) solar_potential = min(100, round(solar_kwh_a / 30_000 * 100)) // 30.000 kWh/a entspricht ~95. Perzentil im Muenchner Datensatz // Fallback ohne pvlib (kein roof_surfaces): solar_potential_simple(b) // — heuristisch aus Dachform + Footprint-Flaeche.

Parameter	Wert
η_mod (Modulwirkungsgrad)	0.20 (Standard polykristallin)
PR (Performance Ratio)	0.80
Systemverluste	0.14 (14%)
Flächennutzungsgrad	0.75 (verfügbare Nutzfläche)
Strahlungsdaten	DWD TRY München (PVGIS TMY 2005–2020)
Verschattungsauflösung	288 Sonnenstände
Opportunity-Gewicht	0.60 (in overall_opportunity)

Lizenzen pvlib-python BSD 3-Clause · DWD TRY: DL-DE→BY-2.0 / PVGIS CC BY 4.0 · DGM1 Bayern: CC BY 4.0

3.2 Klima-Resilienz — Anpassungspotenzial

climate_resilience · Opportunity-Gewicht 0.40

Was: Anpassungs- und Resilienz-Potenzial des Gebäudes selbst (nicht der Umgebung — das vermeidet Double-Counting mit heat_risk).

Komponente	Gewicht	Logik
Gründach-Eignung	35%	Flachdach mit ausreichender Statik → hoher Score
Entsiegelungs-Potenzial	30%	Versiegelte Grundstückflächen die rückbaubar sind
Regenwassermanagement-Potenzial	25%	Zisterne möglich, Grauwassernutzung
PV-Synergie-Bonus	10%	Hoher Solar + hohe Resilienz → Aufschlag

Quellen Münchner Entsiegelungsförderung · Niederschlagsgebührenordnung München (Stadtwerke)

4. Aggregation

3-Headline-Struktur mit Renormalisierung bei fehlenden Dimensionen

Formel overall_risk


      headline_transition = weighted_mean_or_none([energy_risk×0.35, emission_risk×0.35, regulatory_risk×0.30])

      headline_physical   = weighted_mean_or_none([heat_risk×0.22, urban_flood×0.22, river_flood×0.20, hail_risk×0.18, wind_risk×0.18])

      headline_location   = groundwater_risk


      overall_risk = weighted_mean_or_none([headline_transition×0.50, headline_physical×0.35, headline_location×0.15])

Headline	Dimensionen	Gewicht
Transition	`energy_risk` ×0.35 · `emission_risk` ×0.35 · `regulatory_risk` ×0.30	0.50
Physisch	`heat_risk` ×0.22 · `urban_flood` ×0.22 · `river_flood` ×0.20 · `hail_risk` ×0.18 · `wind_risk` ×0.18	0.35
Standort	`groundwater_risk` ×1.00	0.15

weighted_mean_or_none-Prinzip: Fehlende Dimensionen (None) werden übersprungen. Die verbleibenden Gewichte werden auf Summe = 1 renormalisiert. Gibt eine ganze Headline None zurück, wird auch ihr Gewicht in overall_risk renormalisiert. Das Ergebnis ist immer ein Wert zwischen 0 und 100, sofern mindestens eine Dimension vorliegt.

5. Investment Metrics v2 — Bilanz-View

Drei Hauptkennzahlen: Risiko-NPV, Chancen-NPV, Netto-Position (25 Jahre, 3.5% Diskontrate)

Risiko-Position

total_risk_npv

BEHG-NPV + Klimaschaden-NPV + 30% Renovierungskosten (Kapitalwert, negativ)

Chancen-Position

total_opportunity_npv

PV-Cashflow-NPV + Resilienz-Cashflow-NPV (Kapitalwert, positiv)

Netto-Position

net_position_npv

total_opportunity_npv − total_risk_npv

5.1 BEHG / ETS2 Carbon Price Path

Der gesetzliche CO₂-Preispfad nach BEHG (Brennstoffemissionshandelsgesetz) und ETS2:

BEHG_PATH = {2025: 55, 2026: 65, 2027: 80, 2028: 100, 2029: 125, 2030: 150} // €/t CO₂ nach 2030: +5% p.a. (ETS2-Ausweitung)

CO₂-Faktor München: 0.225 kg/kWh (gewichteter Heizmix Erdgas/Fernwärme/Heizöl). Diskontrate: 3.5%, Horizont: 25 Jahre.

5.2 GDV-Klimaschäden (physische Risikokosten)

Erwartete jährliche Klimaschäden auf Basis GDV-Basiswerte Bayern:

expected_annual_loss = GDV_basis_Bayern × (1 + Inflation)^t × KLIWA_Uplift_2050 // Inflation: 2% p.a. · KLIWA-Uplift: +15% bis 2050 auf Schadensereignisshäufigkeit

5.3 CRREM Dual-Path Stranding

Zwei Stranding-Jahre werden berechnet. Das frühere ist maßgeblich für Renovierungsdruck und Finanzierungsrisiken:

effective_stranding_year = min(stranding_year_kwh, stranding_year_co2)

5.4 PV-Cashflow-Annahmen

Parameter	Wert
Eigenverbrauchsquote	30%
Strompreis (Eigenverbrauch)	0.35 €/kWh
Einspeisevergütung (EEG)	0.08 €/kWh
CAPEX	1.400 €/kWp
PV-Laufzeit	20 Jahre
Münchner Fallback-Ertrag	950 kWh/kWp/a

6. News-Integration

RSS-basierter Crawler, keine API-Keys, 24h-Filter, Keyword-Mapping zu Dimensionen

Relevante Meldungen zu einem Gebäude werden automatisch über ein Tier-Modell kuratierter Nachrichtenquellen gezählt und angezeigt. Nur Meldungen der letzten 24 Stunden. Duplikat-Schutz via Hash.

Tier	Quelle	Status
Tier 1	pv-magazine.de	Aktiv bei Launch (verifiziert)
Tier 1	RIS Stadt München (mehrere Sub-Feeds)	Aktiv bei Launch
Tier 1	dena / zukunft-haus.info	Aktiv bei Launch
Tier 2	SZ München, BR24, BMWK	Nach manueller Validierung
Tier 2	LfU Bayern Pressemeldungen	Nach manueller Validierung

Keyword-Mapping: energy_risk → GEG, Sanierungspflicht, Wärmepumpe · river_flood → Isar, Würm, HQ100, Hochwasser · regulatory_risk → EPBD, GEG, Heizungsgesetz · etc.

7. Ausschlüsse & Disclaimer

Methodische Grenzen, die explizit dokumentiert sind

Seismisches Risiko — nicht gescored

München liegt nach DIN EN 1998-1/NA (Eurocode 8) in Erdbebenzone 0 — vernachlässigbare seismische Aktivität, keine differenzierende Bewertung möglich. Für überregionale Einordnung: Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR), Karte der Erdbebengefährdung Deutschlands. Diese Dimension ist bewusst ausgeschlossen und wird nicht als Score ausgegeben.

Altlasten — qualitative Einordnung, kein Score

LABO ABuDIS enthält aus Datenschutzgründen keine öffentlich zugänglichen Koordinaten oder Flurstück-Informationen. Eine gebäudegenaue Altlasten-Bewertung ist damit methodisch nicht tragfähig. Das Detail-Panel zeigt stattdessen einen qualitativen Hinweis mit Link auf abudis.bayern.de. Individuelle Auskunft: Referat für Klima- und Umweltschutz der LH München.

LoD2 CityGML — Modellgrenzen

CityGML-Daten Bayern haben bekannte Ungenauigkeiten bei komplexen Dachformen (z.B. Mansarddach, Walmdach mit Dachgauben). Abgeleitete Größen wie footprint_area_m2, A_NGF und Dachneigungen können davon betroffen sein. Baujahr, Heizungsart, Energieklasse und Eigentümerinformationen sind nicht im CityGML enthalten und werden nicht im Scoring verwendet.

8. Datenqualität pro Dimension

Transparenz: woher kommt der jeweilige Score? (seit Phase 07, Stufe 1 Uncertainty-Framework)

Jede Scoring-Dimension liefert zusätzlich ein data_quality-Flag mit einem von vier Werten. Darüber hinaus wird pro Gebäude eine confidence_ratio (direkte Quellen / anwendbare Dimensionen) ausgegeben. Diese Informationen stehen im JSON-Output der Kachel-Daten und fliessen später in ein UI-Tooltip ein.

direct

WMS/Layer-Treffer am Gebäudestandort oder CityGML-Pflichtfeld (Geometrie).

proxy

Aus anderen CityGML-Feldern oder Teilgeodaten abgeleitet.

default

Stadtweiter Fallback, nicht gebäudescharf.

na

Dimension strukturell nicht anwendbar (z.B. energy_risk für Garagen).

Dimension	Typische Qualität (München)	Grund
`energy_risk`	proxy	Baujahr fehlt im CityGML → Bauperiode aus Dachform + Stockwerken
`emission_risk`	proxy	Stadtweiter Heizmix-Faktor, nicht gebäudescharf
`regulatory_risk`	direct (mit Wärmenetz-Layer) / proxy	Wärmenetz-Pflichtgebiet ist WMS-Layer
`heat_risk`	direct (Klimatop-Stufe) / proxy	Klimafunktionskarte LHM
`urban_flood`	direct (HiOS) / proxy	LfU HiOS-Raster
`river_flood`	direct (HQ100) / proxy	LfU HQ-Karten
`hail_risk`	direct (DWD-Hagelregion) / default	DWD-Klimatologie ist regional
`wind_risk`	direct (DWD-Sturmtage) / default	Windzone 1 München-weit
`groundwater_risk`	default (1:500k-Raster)	LfU-Disclaimer, nur Orientierungswert
`solar_potential`	direct (pvlib) / proxy / default	pvlib → direct; `solar_potential_simple` → proxy; ohne `roof_surfaces` → default
`climate_resilience_potential`	direct (env-Daten) / proxy	Baum- und Umgebungsdaten optional

Offene Daten → Stufe 2 (geplant)

EPC (Energieausweis-Daten): noch nicht integriert → energy_risk bleibt proxy.
Heizungsart pro Gebäude: SWM-Netzanschluss-Layer nicht öffentlich → emission_risk nutzt stadtweiten Faktor.
EGMS-Setzungsdaten (Sentinel-1 InSAR): Zeitreihen verfügbar, Integration in Planung.
Score-Ranges / Sensitivität: Stufe 2 ersetzt Punktschätzer durch [score_low, score_high]. Trigger: erster institutioneller Kontakt.

9. Datenquellen & Lizenzen

Alle verwendeten Datenquellen mit Lizenzangaben

Datensatz	Betreiber	Lizenz	Zitation
CityGML LoD2 Bayern	AdV / LDBV Bayern	DL-DE→BY-2.0	© Bayerische Vermessungsverwaltung
IWU TABULA DE	Institut Wohnen und Umwelt	CC BY 4.0	Loga et al., IWU Darmstadt
IWU NWG-Typologie V2.2	Institut Wohnen und Umwelt	CC BY 4.0	Hörner & Bischof, IWU 2022. DOI 10.13140/RG.2.2.31628.80008
CRREM V2.04	Carbon Risk Real Estate Monitor	Freie Nutzung	CRREM Final Report 2023, crrem.eu
DWD Testreferenzjahr (TRY) München	Deutscher Wetterdienst	DL-DE→BY-2.0	DWD Open Data · PVGIS TMY 2005–2020: CC BY 4.0
DGM1 Bayern (Geländemodell 1m)	LDBV Bayern	CC BY 4.0	geodaten.bayern.de/opengeodata, seit 2023
LfU Hochwasserkarten (HQ10/HQ100/HQextrem)	Bayerisches Landesamt für Umwelt	DL-DE→BY-2.0	lfu.bayern.de, Abt. Wasser
LfU Grundwassergleichen 1:500.000	Bayerisches Landesamt für Umwelt	DL-DE→BY-2.0	lfu.bayern.de, WMS Hohe Grundwasserstände
Copernicus HRL Imperviousness	Copernicus Land Monitoring Service	CC BY 4.0	CLMS, European Environment Agency
pvlib-python	Sandia National Laboratories (community)	BSD 3-Clause	Anderson et al., pvlib python, JOSS 2023

10. Versionierung

Methodik-Version 2.2 — Phase 07, seit April 2026

v2.2 (Phase 07, April 2026) — aktuell: Stufe-1-Uncertainty-Framework: data_quality-Flag pro Dimension (direct / proxy / default / na) und aggregierte confidence_ratio im Output. Solar-Konsistenz-Fix: overall_opportunity und climate_resilience_potential-PV-Synergie teilen jetzt denselben pvlib-basierten Score (keine Doppelberechnung mehr).
v2.1 (Phase 02.1, April 2026): Vollständige Methodik-Neufassung: 9 Risiko-Dimensionen + 2 Chancen-Dimensionen, strikt getrennt. Neu: emission_risk (CO₂-Stranding), urban_flood / river_flood (gesplittet), hail_risk, groundwater_risk. Investment Metrics v2 mit BEHG-Pfad, GDV-Klimaschäden, PV-Cashflow, Bilanz-View. pvlib-basierte Solarertragsberechnung mit LoD2-Verschattungsanalyse. News-Integration via RSS-Crawler (Tier-Modell). IWU NWG-Typologie für Nichtwohngebäude. Seismisches Risiko explizit ausgeschlossen (DIN EN 1998 Zone 0).
v1.0 (Phase 01, 2025): Initiale Version: 7 Dimensionen als einfache Heuristik-Scores (energy, heat, wind, flood, sponge, stranded, solar). Keine CRREM-Pfade, keine TABULA-Lookups, keine Trennung Risk/Opportunity.