Wissenschaftliche Grundlage

11 Dimensionen — strikt getrennt nach Risiken und Chancen v2.5

Alle Scoring-Dimensionen, ihre Datenquellen, Berechnungslogik, Gewichte und Fallback-Verhalten. Methodik-Version 2.5, Stand Oktober 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 Referenzpfad Energie
emission_risk Referenzpfad CO₂ (direkte Emissionen)
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, werden die verbleibenden Gewichte innerhalb der Headline auf Summe = 1 renormalisiert. Das verhindert Pseudo-Präzision durch erfundene Werte. Ausnahme: Nicht beheizte Gebäude haben kein Transitionsrisiko; ihre Transition-Headline 0 geht mit unverändertem Gewicht ein (siehe 1.1).

1.1 Gebäudedaten: Funktion, Geschosse, Baualter

Größe	Herleitung
Gebäudefunktion → Rechentyp	Amtlicher ALKIS-Schlüssel aus dem CityGML, zugeordnet nach der Codeliste BuildingFunctionTypeAdV der AdV (Stand 09.04.2024). Rechentypen: Wohnen, Mischnutzung, Büro/Verwaltung, Bildung, Gesundheitswesen, Handel/Dienstleistung, Gewerbe/Industrie, Religion sowie nicht beheizt (Garage, Landwirtschaft, unbeheizt). „Wirtschaft oder Gewerbe“ (31001_2000) gilt als Mischnutzung (40 % Büro, 60 % Wohnen), unter 4 m Höhe und unter 100 m² Grundfläche als unbeheizt.
Nicht beheizte Gebäude	Garagen, landwirtschaftliche und sonstige unbeheizte Gebäude (z. B. Gartenhaus, Wasserbehälter, Umformergebäude): Energie, Emissionen und Regulatorik n/a, Transition-Headline 0. Physische Risiken, Bilanz und Solarpotenzial werden bewertet.
Bauwerke	ALKIS-Bauwerke (Objektarten 5xxxx, z. B. Überdachung, Mauer, Brücke, Wehr, Turm, Mast) gelten als nicht beheizt; zusätzlich keine Bilanz und keine Chancen.
Geschosszahl	Aus dem CityGML. Fehlt sie (rund die Hälfte der Münchner Gebäude), wird sie aus der Traufhöhe geschätzt: Traufhöhe / 3,0 m gerundet, ohne Traufhöhe Gebäudehöhe / 3,6 m, mindestens 1. Geprüft an 202.819 Gebäuden mit Angabe: 63 % exakt, 92 % auf ±1 Geschoss.
Baualtersklasse	Wohngebäude und Mischnutzung: aus dem Zensus 2022 (Gebäude nach Baujahresklassen im 100-m-Gitter, Stichtag 15.05.2022). Die Gebäude einer Gitterzelle erhalten die TABULA-Klassen A–L im Verhältnis der Zensus-Verteilung dieser Zelle; die Reihenfolge innerhalb der Zelle ergibt die Geometrie (Dachform, Geschosszahl), bei Gleichstand die Gebäude-ID. Die Klasse ist damit statistisch zugeordnet, nicht das Baujahr des einzelnen Gebäudes. Zellen ohne Angaben (Geheimhaltung) übernehmen die Verteilung der 1-km-Zelle; die Zensus-Klasse 2010–2022 wird nach der Tabelle „Baujahr nach Jahrzehnten“ auf 2010–2015 und ab 2016 aufgeteilt. Im Münchner Kachelgebiet stammen rund 81 % der Klassen aus der 100-m-Zelle, 19 % aus der 1-km-Zelle und 0,5 % aus der Geometrie. Nichtwohngebäude: geometrisch geschätzt aus Dachform und Geschosszahl, weil CityGML kein Baujahr enthält; die Heuristik liefert die IWU-Klassen bis 1978 und 1979–2009, die Klasse ab 2010 erkennt sie nicht. Bei Sakral- und Denkmalbauten (Kirchen, Kapellen, Synagogen, Moscheen, Klöster, Schlösser, Burgen, historische Türme, Denkmale) trägt diese Schätzung nicht: Das Analyse-Panel zeigt dort „Baujahr unbekannt“, gerechnet wird weiter mit der geschätzten Klasse.

Quelle Baualter: Zensus 2022, Gebäude nach Baujahresklassen und nach Baujahr (Jahrzehnte) in Gitterzellen; © Statistische Ämter des Bundes und der Länder, 2025, Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten verändert (Auszug für das Kachelgebiet, gebäudeweise Zuordnung).

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 — Referenzpfad Energie (kWh)

energy_risk · Sub-Gewicht 0.35 · Headline: Transition

Was: Jahr, ab dem der Nutzwärmebedarf Q_H,ist des Gebäudes über dem Energiepfad des Referenzpfads RP-1.0 liegt. Der Referenzpfad ist eine eigene Ableitung von VESTA: Bestandsmittel 2020 je Nutzung, abgesenkt nach der EU-Gebäuderichtlinie (EU) 2024/1275, Art. 9 (Wohngebäudebestand −16 % bis 2030 und −20 bis −22 % bis 2035 gegenüber 2020), danach linear fortgeschrieben. Die Minderung wird für alle Nutzungen auf die Nutzwärme übertragen (Annahme). Tabellen: 5.3.

Datenquelle: Q_H,ist aus TABULA DE (IEE Projects TABULA + EPISCOPE (www.episcope.eu); Mehrfamilienhaus-Werte für alle Wohngebäude) bzw. IWU-Typologie der Nichtwohngebäude V2.2 (11 Hauptfunktionen × 3 Baualtersklassen). Baualtersklasse für Wohngebäude und Mischnutzung aus dem Zensus-2022-Gitter, für Nichtwohngebäude aus der Geometrie (siehe 1.1).

Berechnungslogik:

Energiepfad(u, t) = M_u × (1 − r(t)) // r: 2030 0,16 · 2035 0,21 · 2040 0,26 · 2045 0,31 · 2050 0,36 (linear) stranding_year_kwh = erstes Jahr ab 2025 mit Q_H,ist > Energiepfad(u, t) // 2051 = nicht bis 2050 energy_risk_score = 100 × exp(−0.10 × (stranding_year_kwh − 2020)) // später als 2025 überschritten: Bezugsjahr 2020, Wertebereich 5–55 Ü = Q_H,ist / Energiepfad(u, 2025) energy_risk_score = 60,65 + 39,35 × min(1, Ü − 1) // schon 2025 überschritten: Überschreitungsgrad Ü, 61 knapp über dem Pfad bis 100 beim doppelten Pfadwert; höher = schlechter

Überschreitungsgrad (seit Methodik 2.5): Bis Version 2.4 bekam jedes Gebäude, das den Pfad schon 2025 überschreitet, 61 Punkte – gleich, wie weit es darüber lag (57 % der beheizten Gebäude). Jetzt steigt der Wert mit dem Überschreitungsgrad: Ein Gebäude mit dem doppelten zulässigen Wert von 2025 erreicht 100. In München reicht der Überschreitungsgrad bis etwa 1,7 (Energie-Risiko bis 88).

Parameter	Wert / Quelle
Bestandsmittel Wohnen M_res	139,9 kWh/m²a: TABULA-Mehrfamilienhaus je Klasse A–L, gewichtet mit der Wohnfläche nach Baujahr aus dem Zensus 2022
Bestandsmittel Nichtwohnen	je Nutzung aus IWU NWG V2.2 (Bedarf je Baualtersklasse, gewichtet mit der Energiebezugsfläche)
Referenzpfad	RP-1.0, eigene Ableitung aus Klimaschutzgesetz und EU-Gebäuderichtlinie, Kalibrierjahr 2020
Sub-Gewicht (in Transition)	0.35
Nicht beheizt	n/a (Garage, Landwirtschaft, unbeheizt, Bauwerke); Transition-Headline 0

Quellen Richtlinie (EU) 2024/1275 · IEE Projects TABULA + EPISCOPE (www.episcope.eu) · IWU NWG V2.2 — CC BY 4.0 · Zensus 2022 — dl-de/by-2-0 · Daten bearbeitet

2.2 Emission Risk — Referenzpfad CO₂ (direkte Emissionen)

emission_risk · Sub-Gewicht 0.35 · Headline: Transition

Was: Jahr, ab dem die geschätzten direkten CO₂-Emissionen des Gebäudes über dem CO₂-Pfad des Referenzpfads RP-1.0 liegen. Beide Überschreitungsjahre werden berechnet, das frühere ist maßgeblich (effective_stranding_year = min(kwh, co2)).

Abgrenzung: direkte Emissionen wie im Bundes-Klimaschutzgesetz, also Brennstoffe im Gebäude (Erdgas, Heizöl u. a.). Fernwärme und Strom zählen dort zum Energiesektor und sind nicht enthalten.

Datenquelle: zulässige Jahresemissionsmengen des Gebäudesektors nach KSG Anlage 2a (bis 2030); für 2031–2040 die nationalen Minderungsziele nach Anlage 3, auf den Gebäudesektor übertragen, danach linear bis null 2045 (Netto-Treibhausgasneutralität, § 3) – beides eigene Annahmen. Emissionen 2020 nach Umweltbundesamt; Emissionsfaktoren nach Anlage 9 des Gebäudemodernisierungsgesetzes (bis Juli 2026 GEG); Heizmix München nach Wärmeplan 2023, Bundesmix nach AG Energiebilanzen.

Berechnungslogik:

co2_ist = Q_H,ist × f_mix × κ_u // f_mix: Münchner Direktemissionsmix relativ zum Bund CO₂-Pfad(u, t) = κ_u × M_u × E_KSG(t) / E_UBA(2020) // κ_u: Wohnen + Dienstleistung treffen 2020 die UBA-Emissionen stranding_year_co2 = erstes Jahr ab 2025 mit co2_ist > CO₂-Pfad(u, t) emission_risk_score = 100 × exp(−0.10 × (stranding_year_co2 − 2020)) // später als 2025 überschritten; schon 2025 überschritten wie 2.1 mit Ü = co2_ist / CO₂-Pfad(u, 2025): emission_risk_score = 60,65 + 39,35 × min(1, Ü − 1)

Parameter	Wert
f_mix München	0,85 (Erdgas, Heizöl u. a. nach Wärmeplan 2023; Fernwärme ohne direkte Emissionen)
κ Wohnen / Nichtwohnen	0,15807 / 0,10637 kg CO₂e je kWh Nutzwärme
Gebäudesektor (KSG bis 2030, danach Annahme RP-1.0)	2020: 118 · 2025: 92 · 2030: 67 · 2035: 44,03 · 2040: 22,97 · 2045: 0 Mio. t CO₂e (UBA 2020: 121,56)
Sub-Gewicht (in Transition)	0.35
Nicht beheizt	n/a; Transition-Headline 0

Der Referenzpfad folgt den gesetzlichen Zielen (mit den genannten Annahmen), nicht der erwarteten Entwicklung: Die Projektionsdaten 2026 des Umweltbundesamts (Mit-Maßnahmen-Szenario, Kernindikatoren, dl-de/by-2-0) erwarten für 2030 rund 80 statt 67 Mio. t.

2.3 Regulatory Risk — Regulatorischer Druck

regulatory_risk · Sub-Gewicht 0.30 · Headline: Transition

Was: Regulatorischer Druck aus dem Heizungstausch, der EU-Gebäuderichtlinie 2024 (Mindestvorgaben für die energetisch schlechtesten Gebäude) und der Kommunalen Wärmeplanung München. Ohne gebäudegenaue Heizungs- und Netzdaten dient das Baualter als Näherung.

Berechnungslogik:

regulatory_risk = 0,45 × GEG + 0,35 × EPBD + 0,20 × Wärmeplanung // GEG: Heizungsalter über die TABULA-Klasse // A/B 90 · C 85 · D 80 · E 75 · F 65 · G 50 // H 40 · I 30 · J 20 · K 15 · L 10 // EPBD über energy_risk: ≥ 75 → 40 · ≥ 55 → 20 · ≥ 35 → 8 · sonst 0 (Stufe 40 seit 2.5 erreichbar, rund 17 % der beheizten Gebäude) // Wärmeplanung: 50 (kein gebäudegenauer Netzlayer)

Die Komponente GEG bildet den Heizungstausch nach dem GEG 2024 ab. Mit dem Gebäudemodernisierungsgesetz (Änderung vom 23.07.2026) sind §§ 71–73 entfallen; die Komponente wird überarbeitet. Denkmal- und Milieuschutz sowie die Lage im Wärmenetzgebiet gehen derzeit nicht ein. Nicht beheizte Gebäude: n/a.

Quellen Gebäudemodernisierungsgesetz (GModG, bis Juli 2026 GEG) · Richtlinie (EU) 2024/1275 · Kommunale Wärmeplanung München

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. Drei Klimatreiber werden auf 0,05–1 normiert und über ein gewichtetes geometrisches Mittel verknüpft (fehlende Treiber entfallen, die Gewichte werden renormiert); Gebäudemerkmale wirken als Zu- und Abschläge.

Klima = Π x_i ^ (w_i / Σw) heat_risk = 100 × Klima // ohne Treiber 35 + 8 Flachdach · + 5 ab 25 m Höhe (+ 3 ab 15 m) · + 5 ab 7 Geschossen × 1,5 Gesundheitswesen · × 1,2 Bildung − min(15; 0,5 × Bäume im 100-m-Radius) · − 15 nicht beheizt

Treiber x_i	Gewicht w_i	Quelle
Klimatop-Stufe 1–7 aus Perzentilen (p10 bis p90) der sommerlichen Oberflächentemperatur, Median aus fünf Szenen 2019–2024; x = (Stufe − 1) / 6	0,50	USGS Landsat 8/9 Collection 2 Level-2
Hitzetage 2050 = DWD-Hitzetage 1991–2020 × 2,5 (Vesta-Annahme in Anlehnung an RCP4.5); x = (Tage − 10) / 30	0,30	Deutscher Wetterdienst, CC BY 4.0
Versiegelungsgrad im 100-m-Radius; x = (IMD − 30) / 70	0,20	Copernicus HRL Imperviousness Density 2024
Bäume im 100-m-Radius (Abschlag, kein Treiber)	–	OpenStreetMap-Mitwirkende, ODbL

2.5 Urban Flood — Starkregen & Sturzflut

urban_flood · Sub-Gewicht 0.22 · Headline: Physisch

Was: Starkregen- und Sturzflutrisiko aus der LfU-Hinweiskarte, der Senkentiefe im Umfeld, dem KOSTRA-Bemessungsniederschlag und der Versiegelung. Die Treiber werden auf 0,05–1 normiert und über ein gewichtetes geometrisches Mittel verknüpft; 100 ergibt sich nur, wenn alle Treiber maximal sind.

urban_flood = 100 × Π x_i ^ (w_i / Σw) // fehlende Treiber entfallen

Treiber x_i	Gewicht w_i	Quelle
HiOS-Klasse (3 Fließweg, 4 Senke, 5 beides): x = Klasse / 5; ohne HiOS-Treffer Näherung über die Geländehöhe: x = (528 − Höhe) / 30	0,45	LfU Bayern, CC BY 4.0; Geländehöhe aus LoD2
Senkentiefe im 50-m-Radius: x = Tiefe / 6 m	0,20	Copernicus DEM GLO-30 (30 m)
KOSTRA-DWD 2020, Dauer 60 min, Wiederkehr 100 Jahre, mit dem KLIWA-Klimaänderungsfaktor 1,15 auf den Niederschlag: x = 1,15 × N / 60 mm	0,25	DWD, CC BY 4.0; Klimaänderungsfaktor des LfU für Hochwasserabflüsse, Übertragung auf Starkregen als Vesta-Annahme
Versiegelungsgrad im 100-m-Radius: x = (IMD − 40) / 60	0,10	Copernicus HRL Imperviousness Density 2024

2.6 River Flood — Fluvial-Hochwasser

river_flood · Sub-Gewicht 0.20 · Headline: Physisch

Was: Fluviales Hochwasserrisiko aus den Hochwassergefahrenflächen des LfU (HQ10, HQ100, HQextrem). Auf alle Werte wirkt der Klimaänderungsfaktor 1,15 (vom LfU für Hochwasserabflüsse eingeführt, Übertragung auf den Score als Vesta-Annahme; höchstens 100).

Lage des Gebäudes	Basis	Score (× 1,15)
HQ10 (häufiges Hochwasser)	100	100
HQ100 (100-jährliches Hochwasser)	85	98
HQextrem	70	80
Außerhalb der Gefahrenflächen	10	12

Ohne HQ-Daten: Näherung über die Geländehöhe (unter 510 m 60, unter 515 m 35, unter 520 m 15, sonst 5, jeweils × 1,15); außerhalb Bayerns Gemeinde-Aggregat der Bundesanstalt für Gewässerkunde.

Quelle LfU Bayern Hochwassergefahrenkarten (CC BY 4.0) · KLIWA-Aufschlag 2050

2.7 Hail Risk — Hagelgefahr

hail_risk · Sub-Gewicht 0.18 · Headline: Physisch

Was: Hagelgefährdung nach einer Hagelregion 1–5 je Landkreis. Die Regionen stammen aus einer Vesta-Tabelle (Standard je Bundesland, Ausnahmen je Kreis), angelehnt an die Hagelgefährdungskarte des ESKP (Helmholtz), das KIT-Projekt HARIS und Themenseiten des DWD; es sind keine Messdaten. München-Stadt: Region 4.

hail_risk = 10 + (Hagelregion − 1) × 20 // ohne Region 45 + 5 Flachdach // PV und Abdichtung

Grundlage ESKP Hagelgefährdung (Helmholtz) · KIT HARIS · DWD; Kreiszuordnung über VG250 (BKG)

2.8 Wind Risk — Sturm & Winddruck

wind_risk · Sub-Gewicht 0.18 · Headline: Physisch

Was: Sturm- und Winddruckrisiko nach der Windzonenkarte der DIN EN 1991-1-4/NA, je Landkreis zugeordnet (Vesta-Tabelle). München liegt in Windzone 1. Höhere Gebäude und Flachdächer sind stärker exponiert.

wind_risk = 20 + (Windzone − 1) × 15 // ohne Zone 30 + 25 ab 35 m Höhe · + 15 ab 25 m · + 8 ab 15 m + 10 Flachdach (Sog)

Norm DIN EN 1991-1-4/NA (Eurocode 1, Windlasten); Kreiszuordnung über VG250 (BKG)

Headline 3 — Standort & Bodenrisiko (Gewicht 0.15)

2.9 Groundwater Risk — Grundwasser & Setzung

groundwater_risk · Sub-Gewicht 1.00 · Headline: Standort

Hinweis — Aussagegrenze

Die Bewertung ist eine Expositionskategorie am Standort, keine gebäudegenaue Flurabstands- oder Setzungsprognose. Für grundstücksgenaue Aussagen sind geotechnische Baugrundgutachten erforderlich. Die LfU-Hinweiskarte „Hohe Grundwasserstände“ (Maßstab 1:500.000, Lizenz CC BY-ND 4.0) wird seit Methodik 2.3 nicht mehr verwendet.

Was: Grundwassernähe (Näherung über die Geländehöhe) und gemessene Bodenbewegung am Gebäudestandort.

Komponente	Beitrag	Quelle
Geländehöhe als Näherung für die Grundwassernähe	10–40 Pkt	CityGML LoD2 (Geländehöhe am Gebäude)
Vertikale Bodenbewegung (Sentinel-1-PSI, 5 Klassen)	5–45 Pkt, ohne Messpunkt 15	BGR BodenBewegungsdienst Deutschland
KLIWA-Aufschlag 2050	×1,15	Faktor nach LfU/KLIWA, Anwendung auf Grundwasser als Vesta-Annahme

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, gerechnet mit pvlib-python für jede LoD2-Dachfläche (Neigung, Ausrichtung, Fläche). Der Ertrag gilt ohne Verschattung durch Nachbargebäude und ist in dichter Bebauung eine obere Abschätzung.

Berechnungslogik:

POA_j = Jahres-Einstrahlung in Modulebene (Hay-Davies, PVGIS-TMY) ertrag_j = POA_j × Fläche_j × 0,75 × 0,20 × 0,80 × (1 − 0,14) solar_kwh_a = Σ ertrag_j [kWh/a, Summe über alle Dachflächen] solar_potential = min(100, round(solar_kwh_a / 30_000 × 100)) // 30.000 kWh/a entspricht ~95. Perzentil im Münchner Datensatz // Ohne pvlib-Ertrag: solar_potential_simple(b) bewertet Neigung, // Ausrichtung und Fläche der Dachflächen; ohne Dachflächen 45.

Parameter	Wert
η_mod (Modulwirkungsgrad)	0,20
PR (Performance Ratio)	0.80
Systemverluste	0.14 (14%)
Flächennutzungsgrad	0.75 (verfügbare Nutzfläche)
Strahlungsdaten	PVGIS TMY 2005–2023 München (EU JRC)
Verschattung durch Nachbargebäude	nicht berücksichtigt (Faktor 1)
Opportunity-Gewicht	0.60 (in overall_opportunity)

Lizenzen pvlib-python BSD 3-Clause · PVGIS © Europäische Union (JRC), CC BY 4.0 · Dachgeometrie: LoD2 Bayern, CC BY 4.0

3.2 Klima-Resilienz — Anpassungspotenzial

climate_resilience · Opportunity-Gewicht 0.40

Was: Anpassungspotenzial aus Dachform, Grundfläche und Baumbestand im Umfeld. Heuristik ohne Statik- und Grundstücksdaten; Bauwerke werden nicht bewertet.

Komponente	Punkte	Berechnung
Gründach-Eignung	bis 35	Flachdach: 20 + Grundfläche / 40 (höchstens 35); Pultdach 10
Entsiegelungs-Potenzial	bis 30	0,4 × Bäume im 100-m-Radius; ohne Baumdaten 12
Regenwassermanagement	8 oder 18	18 bei Flach- oder Pultdach ab 100 m² Grundfläche, sonst 8
PV-Synergie	0, 5 oder 10	Solar-Score ab 50: +5, ab 70: +10

Grundlage LoD2 Bayern (Dachform, Grundfläche) · Bäume: OpenStreetMap-Mitwirkende, ODbL

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 (Diskontrate 3,5 %; BEHG und Klimaschäden 2026–2050, PV und Resilienz 20 Jahre, Sanierung einmalig)

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

CO₂-Preis je Tonne: 2025 Festpreis 55 € und 2026 Obergrenze des Preiskorridors 55–65 € nach dem BEHG (Brennstoffemissionshandelsgesetz); ab 2027 eigene Annahme für den Übergang in den EU-Emissionshandel ETS2:

BEHG_PATH = {2025: 55, 2026: 65, 2027: 80, 2028: 100, 2029: 125, 2030: 150} // €/t CO₂ nach 2030: Szenario „central“, rund +5 % p. a. (2040: 244, 2050: 398 €/t)

Bepreist werden nur die direkten Emissionen über dem CO₂-Pfad (5.3); BEHG und ETS2 erfassen Brennstoffe, nicht Fernwärme und Strom. Diskontrate: 3.5%, Horizont: 25 Jahre.

5.2 Klimaschäden (physische Risikokosten)

Erwartete jährliche Schäden aus einer eigenen Näherungskalibrierung in Anlehnung an den GDV-Naturgefahrenreport 2023: Grundwerte je m² Grundfläche und Jahr für Hochwasser 0,45 €, Hagel 0,22 € und Sturm 0,18 €, skaliert mit den Scores der Dimensionen:

EAL(t) = Grundfläche × Σ Grundwert_k × s(Score_k) × 1,02^(t − 2025) × KLIWA(t) // s(Score): 0 → 0,2 · 50 → 1,0 · 100 → 4,0 (stückweise linear) // Hochwasser: max(Fluss, Starkregen) + 15 % des kleineren Werts // KLIWA(t): linear 1,00 (2025) → 1,15 (2050), Vesta-Annahme

5.3 Referenzpfad RP-1.0: zwei Überschreitungsjahre

Eigene Ableitung von VESTA aus dem Bundes-Klimaschutzgesetz (KSG Anlage 2a, Anlage 3, § 3) und der EU-Gebäuderichtlinie (EU) 2024/1275 (Art. 9), kalibriert auf den Gebäudebestand 2020. Zwei Überschreitungsjahre werden berechnet; das frühere ist maßgeblich für Renovierungsdruck und Finanzierungsrisiken:

effective_stranding_year = min(stranding_year_kwh, stranding_year_co2)

Energiepfad in kWh/m²a Nutzwärme (Wohnen je m² TABULA-Referenzfläche, Nichtwohnen je m² Energiebezugsfläche); die Spalte 2020 ist das Bestandsmittel M_u:

Nutzung	2020	2030	2035	2040	2045	2050
Wohnen	139,9	117,5	110,5	103,5	96,5	89,5
Mischnutzung (40 % Büro / 60 % Wohnen)	121,3	101,9	95,8	89,8	83,7	77,6
Büro/Verwaltung	93,5	78,5	73,9	69,2	64,5	59,8
Bildung	183,5	154,1	145	135,8	126,6	117,4
Gesundheitswesen	127,9	107,4	101	94,6	88,3	81,9
Handel/Dienstleistung	91,1	76,5	72	67,4	62,9	58,3
Religion (Platzhalter Beherbergung)	166,6	139,9	131,6	123,3	115	106,6
Gewerbe/Industrie	35,6	29,9	28,1	26,3	24,6	22,8

CO₂-Pfad in kg CO₂e/m²a, direkte Emissionen (ab 2045: 0):

Nutzung	2020	2025	2030	2035	2040
Wohnen	21,46	16,73	12,19	8,01	4,18
Mischnutzung (40 % Büro / 60 % Wohnen)	16,74	13,05	9,5	6,25	3,26
Büro/Verwaltung	9,65	7,53	5,48	3,6	1,88
Bildung	18,95	14,77	10,76	7,07	3,69
Gesundheitswesen	13,21	10,3	7,5	4,93	2,57
Handel/Dienstleistung	9,41	7,33	5,34	3,51	1,83
Religion (Platzhalter Beherbergung)	17,2	13,41	9,77	6,42	3,35
Gewerbe/Industrie	3,68	2,87	2,09	1,37	0,72

Annahmen: KSG-Minderungsziele 2031–2040 auf den Gebäudesektor übertragen, danach linear bis null 2045; EPBD-Minderung für alle Nutzungen auf die Nutzwärme übertragen und nach 2035 um 0,05 je 5 Jahre fortgeschrieben; Mehrfamilienhaus-Werte für alle Wohngebäude; Religion mit den Werten der Beherbergung (Platzhalter); Mischnutzung 40 % Büro / 60 % Wohnen; Münchner Mix aus dem Wärmeplan 2023 (Aufteilung „Heizöl u. a.“ geschätzt). Alle Eingangszahlen sind mit Quelle, Abrufdatum und Lizenz dokumentiert.

Quellenvermerke:

Datenquelle: Umweltbundesamt, UBA Data Cube, DF_CLIMATE_EMISSIONS_GHG_TRENDS_KSG (Version 2026.1), Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten bearbeitet.
Statistisches Bundesamt (Destatis), GENESIS-Online, Tabelle 31231-0001, Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten bearbeitet.
Zensus 2022: © Statistische Ämter des Bundes und der Länder, Deutschland, 2026, Tabellen 4000W-1006, -1008, -1009, -2009, -3008 und -0003; Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten bearbeitet.
IEE Projects TABULA + EPISCOPE (www.episcope.eu); Institut Wohnen und Umwelt (IWU): TABULA DE, Nutzungsbedingungen unter episcope.eu; Daten bearbeitet.
Institut Wohnen und Umwelt (IWU): Typologie der Nichtwohngebäude in Deutschland V2.2 (Hörner, Bischof 2022), CC BY 4.0; Daten bearbeitet.

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
Spezifischer Ertrag zur Dimensionierung der CAPEX	950 kWh/kWp/a (Anlagengröße = Jahresertrag / 950)
Resilienz-Cashflow	2,5 €/m²a × Score/100 × Grundfläche, 20 Jahre

6. 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; Altlasten werden nicht bewertet. Übersicht unter 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.

7. 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 fünf Werten (aggregate wurde in Phase 1C, 05/2026 zwischen direct und proxy eingeführt). Darüber hinaus wird pro Gebäude eine confidence_ratio (direkte Quellen / anwendbare Dimensionen) ausgegeben. Im Frontend wird der Wert als kleines Symbol neben jeder Sub-Dimension angezeigt (Tooltip beim Hover) — methodische Transparenz für den Mandanten.

● direct

WMS/Raster-Lookup am Gebäudestandort oder CityGML-Pflichtfeld (Geometrie).

◐ aggregate

Gebiets-Aggregat (Gemeinde / PLZ / Kreis), z.B. BfG-Inharisk-Quote oder Hagel-Heuristik.

○ proxy

Modell-Schätzung aus Gebäudeparametern (z.B. TABULA-Baualtersklasse).

· default

Stadtweiter Fallback, nicht gebäudescharf.

— na

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

Dimension	Typische Qualität (München)	Grund
`energy_risk`	aggregate / proxy / na	Wohnen und Mischnutzung: Baualtersklasse aus dem Zensus-2022-Gitter (aggregate); Nichtwohnen: aus Dachform und Geschossen (proxy); Rechentyp aus der ALKIS-Gebäudefunktion; nicht beheizt → na
`emission_risk`	aggregate / proxy / na	Wie `energy_risk`, dazu stadtweiter Direktemissionsmix (f_mix)
`regulatory_risk`	proxy / na	Baualtersklasse und energy_risk als Näherung, kein Wärmenetz-Layer angebunden; nicht beheizt → na
`heat_risk`	direct (Klimatop-Stufe) / proxy	Klimatop-Stufe aus der sommerlichen Landsat-Oberflächentemperatur
`urban_flood`	direct (HiOS) / proxy	LfU HiOS-Raster
`river_flood`	direct (HQ100) / proxy	LfU HQ-Karten
`hail_risk`	direct (Hagelregion bekannt) / default	Hagelregion je Kreis aus einer Vesta-Tabelle (angelehnt an ESKP/KIT), keine Messdaten
`wind_risk`	direct (Windzone bekannt) / default	DIN-Windzone je Land/Kreis (Vesta-Tabelle); München Windzone 1
`groundwater_risk`	direct (BGR-Messpunkt) / default	Bodenbewegung aus Sentinel-1-PSI; Geländehöhe nur als Näherung
`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 den stadtweiten Direktemissionsmix.
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.

8. Datenquellen & Lizenzen

Alle verwendeten Datenquellen mit Lizenzangaben

Datensatz	Betreiber	Lizenz	Zitation
CityGML LoD2 Bayern	AdV / LDBV Bayern	CC BY 4.0	Bayerische Vermessungsverwaltung – www.geodaten.bayern.de (Daten verändert), Lizenz: CC BY 4.0
TABULA DE (Wohngebäudetypologie)	Institut Wohnen und Umwelt (IWU)	Nutzungsbedingungen	IEE Projects TABULA + EPISCOPE (www.episcope.eu); Nutzungsbedingungen, Daten bearbeitet. Loga, Stein & Diefenbach 2016, DOI 10.1016/j.enbuild.2016.06.094
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; CC BY 4.0, Daten bearbeitet
Bundes-Klimaschutzgesetz (KSG), Anlage 2a, Anlage 3, § 3	Bundesrepublik Deutschland	Gesetz	gesetze-im-internet.de/ksg (amtliches Werk, § 5 UrhG)
Treibhausgasemissionen nach KSG-Sektoren (UBA Data Cube)	Umweltbundesamt	dl-de/by-2-0	Datenquelle: Umweltbundesamt, UBA Data Cube, DF_CLIMATE_EMISSIONS_GHG_TRENDS_KSG (Version 2026.1), Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten bearbeitet.
Wohnfläche 2020 (GENESIS 31231-0001)	Statistisches Bundesamt (Destatis)	dl-de/by-2-0	Statistisches Bundesamt (Destatis), GENESIS-Online, Tabelle 31231-0001, Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten bearbeitet.
Zensus 2022: Wohnungen nach Baujahr und Fläche	Statistische Ämter des Bundes und der Länder	dl-de/by-2-0	Zensus 2022: © Statistische Ämter des Bundes und der Länder, Deutschland, 2026, Tabellen 4000W-1006, -1008, -1009, -2009, -3008 und -0003; Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten bearbeitet.
Zensus 2022: Gebäude nach Baujahresklassen und nach Baujahr (Jahrzehnte), Gitterzellen 100 m und 1 km	Statistische Ämter des Bundes und der Länder	dl-de/by-2-0	© Statistische Ämter des Bundes und der Länder, 2025; Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (www.govdata.de/dl-de/by-2-0); Daten verändert (Auszug für das Kachelgebiet, Aufteilung 2010–2022 nach Jahrzehnten, gebäudeweise Zuordnung je Gitterzelle). Datensätze: www.destatis.de/static/DE/zensus/gitterdaten/Gebaeude_nach_Baujahresklassen_in_Gitterzellen.zip, www.destatis.de/static/DE/zensus/gitterdaten/Gebaeude_nach_Baujahr_Jahrzehnte.zip
EU-Gebäuderichtlinie (EU) 2024/1275, Art. 9	Europäische Union	EUR-Lex	Weiterverwendung nach Beschluss 2011/833/EU, © Europäische Union
Gebäudemodernisierungsgesetz (GModG, bis Juli 2026 GEG), Anlage 9 (Emissionsfaktoren); Wärmeplan München 2023	Bund; Landeshauptstadt München	Amtliches Werk	Zahlenwerte für den Münchner Direktemissionsmix (f_mix)
AG Energiebilanzen, Anwendungsbilanzen 2024 (Raumwärme 2023)	Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen e.V.	Zahlenwerte	Energieträgeranteile Raumwärme Deutschland als Bundesmix für f_mix (nur Gewichtung)
GDV-Naturgefahrenreport 2023	Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft	Orientierung	Grundlage der eigenen Näherungskalibrierung der Klimaschäden (5.2); keine Datenübernahme
PVGIS TMY 2005–2023	EU Joint Research Centre	CC BY 4.0	PVGIS © Europäische Union, CC BY 4.0; Strahlungsreferenzjahr für pvlib
LfU Hochwassergefahrenflächen (HQhäufig/HQ100/HQextrem)	Bayerisches Landesamt für Umwelt	CC BY 4.0	Datenquelle: Bayerisches Landesamt für Umwelt, www.lfu.bayern.de; CC BY 4.0, Daten verändert
Copernicus HRL Imperviousness Density 2024	Copernicus Land Monitoring Service / EEA	Copernicus Open Data	Generated using European Union's Copernicus Land Monitoring Service information; DOI 10.2909/f0bcb6f0-d775-4218-bec1-13adea01ff8f; Daten verändert
DWD KOSTRA-DWD-2020	Deutscher Wetterdienst (CDC)	CC BY 4.0	Quelle: Deutscher Wetterdienst; DOI 10.5676/DWD/KOSTRA-DWD-2020; CC BY 4.0, Daten verändert
DWD Hitzetage Multi-Annual 1991–2020	Deutscher Wetterdienst (CDC)	CC BY 4.0	Quelle: Deutscher Wetterdienst; 1-km-Raster, CC BY 4.0, Daten verändert
OpenStreetMap (Grünflächen, Bäume, Gewässer; Grundkarte)	OpenStreetMap-Mitwirkende	ODbL 1.0	© OpenStreetMap-Mitwirkende; enthält Daten aus OpenStreetMap, verfügbar unter der Open Database License (ODbL)
LfU HiOS Oberflächenabfluss/Sturzflut	Bayerisches Landesamt für Umwelt	CC BY 4.0	Datenquelle: Bayerisches Landesamt für Umwelt, www.lfu.bayern.de; WMS oberflaechenabfluss (Fließwege, Senken), CC BY 4.0, Daten verändert
BKG VG250 Gemeindegeometrie	Bundesamt für Kartographie und Geodäsie	DL-DE→BY-2.0	© BKG (2026) dl-de/by-2-0, Daten verändert; VG250-EW, sgx.geodatenzentrum.de
DIN EN 1991-1-4/NA Windzonen-Karte	DIN / Deutsches Institut für Normung	Norm-Karte	Approximation auf Kreis-Ebene via VG250-ARS-Lookup (Vesta-Heuristik-Tabelle, Phase 5)
Copernicus DEM GLO-30 (DSM)	ESA / Copernicus	Copernicus Open Data	produced using Copernicus WorldDEM-30 © DLR e.V. 2010-2014 and © Airbus Defence and Space GmbH 2014-2018 provided under COPERNICUS by the European Union and ESA; all rights reserved; Senkentiefe im 50-m-Radius
Landsat 8/9 LST (Collection 2 Level-2)	USGS / NASA, via Microsoft Planetary Computer	Public Domain	Landsat 8/9 data courtesy of the U.S. Geological Survey; ST_B10 Sommer-Median, Klimatop-Stufen 1–7 via Perzentil
ESKP/KIT HARIS Hagelgefährdung	Helmholtz ESKP + KIT (Forschungsprojekt)	Heuristik	Approximation auf Kreis-Ebene (ESKP-Gradient + Lee-Mittelgebirge), Vesta-Tabelle (Phase 7)
BGR Bodenbewegungsdienst (BBD)	Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe	DL-DE / GeoNutzV	BodenBewegungsdienst Deutschland (BBD), © BGR; enthält veränderte Copernicus-Sentinel-Daten; Daten verändert
BfG nHWGK-HWRK Inharisk_RW	Bundesanstalt für Gewässerkunde	DL-DE / GeoNutzV	Gemeinde-Aggregat HQ-haeufig / HQ100 / HQextrem, ArcGIS-REST
pvlib-python	Sandia National Laboratories (community)	BSD 3-Clause	Anderson et al., pvlib python, JOSS 2023

Methodische Aggregation: Risiko-Sub-Dimensionen urban_flood und heat_risk verwenden seit Phase 9 (05/2026) ein gewichtetes geometrisches Mittel über normalisierte Treiber, statt additiver Sub-Komponenten mit hartem Cap. Methodisch begründet durch JRC INFORM Risk Methodology, Feofilovs et al. (Water 13(1):98, 2021), OECD Composite Indicator Handbook 2008 sowie NHESS 2025 Multi-Hazard-Indicators Review. Beseitigt das Saturations-Problem additiver Aggregation: Score 100 nur bei vollem 1.0-Stack aller Treiber. Der Klimaänderungsfaktor 1,15 (vom LfU für Hochwasserabflüsse eingeführt) wird als Vesta-Annahme direkt auf den KOSTRA-Bemessungsniederschlag angewendet, nicht auf den Composite. energy_risk und emission_risk verwenden seit Phase 10A (05/2026) das Bezugsjahr 2020 der Score-Formel (Paris-Ratifikation) statt 2025.

9. Versionierung

Methodik-Version 2.5 — seit Oktober 2026

v2.5 (Oktober 2026) — aktuell: Energie- und CO₂-Risiko ohne Deckel bei 61: Wer den Referenzpfad schon 2025 überschreitet, wird nach dem Überschreitungsgrad bewertet (61 knapp über dem Pfad bis 100 beim doppelten Pfadwert 2025), später überschreitende Gebäude wie bisher. Folge für das Regulierungsrisiko: Die EPBD-Stufe für Gebäude mit sehr hohem Energie-Risiko (≥ 75) greift jetzt. Karte: Gebäude, die nicht beheizt sind, werden in keiner Einfärbung farbig dargestellt (im Analyse-Panel weiter mit Werten). Kartenfarbe des Gesamtrisikos relativ zum Bestand: ein Farbverlauf vom 5. bis zum 95. Perzentil des Gesamtrisikos aller beheizten Gebäude ab 30 m² Grundfläche im Datensatz statt der Ampel, weil sich die absoluten Werte dicht um die Mitte drängen. Die vier Abschnitte des Verlaufs entsprechen dem 5.–25., 25.–50., 50.–75. und 75.–95. Perzentil, die mittlere Farbe dem Median; Werte darunter bzw. darüber erhalten die hellste bzw. dunkelste Farbe. Die Farbe zeigt, wo ein Gebäude im Vergleich steht, nicht ob sein Risiko hoch ist; Analyse-Panel, PDF und die Karten der einzelnen Dimensionen bewerten weiter absolut mit der Ampel.
v2.4 (Oktober 2026): Baualtersklasse von Wohngebäuden und Mischnutzung aus dem Zensus 2022 (Gebäude nach Baujahresklassen im 100-m-Gitter, je Zelle verteilungstreu zugeordnet, Rückfall 1-km-Zelle) statt aus der Geometrie; Nichtwohngebäude weiter geometrisch geschätzt. Datenqualität von energy_risk und emission_risk für diese Gebäude: aggregate. Das Analyse-Panel zeigt die Bauperiode in Jahren mit Quelle. Bei Sakral- und Denkmalbauten zeigt das Panel kein geschätztes Baujahr. Die News-Integration (RSS-Meldungen im Analyse-Panel) ist entfernt.
v2.3 (Oktober 2026): Referenzpfad RP-1.0 als eigene Ableitung aus Klimaschutzgesetz und EU-Gebäuderichtlinie ersetzt den bisherigen Pfad; Bestandsmittel Wohnen mit Zensus-2022-Gewichten. CO₂ in KSG-Abgrenzung (nur direkte Emissionen); der BEHG/ETS2-Barwert bepreist nur direkte Emissionen über dem CO₂-Pfad. Gebäudefunktion nach der amtlichen AdV-Codeliste; nicht beheizte Gebäude mit Transition-Headline 0, Bauwerke ohne Bilanz und Chancen. Fehlende Geschosszahl aus der Traufhöhe; NWG-Baualtersklassen wie IWU (bis 1978, 1979–2009, ab 2010). Baujahre aus ETHOS.BUILDA und die LfU-Hinweiskarte Hohe Grundwasserstände werden nicht mehr verwendet; Quellen- und Lizenzangaben berichtigt. Beschreibung der Dimensionen 2.3–2.8 und 3.2 an die tatsächliche Berechnung angeglichen; der PV-Ertrag wird ohne Verschattung durch Nachbargebäude gerechnet (frühere Angabe zur Verschattungsanalyse berichtigt).
v2.2 (Phase 07, April 2026): Stufe-1-Uncertainty-Framework: data_quality-Flag pro Dimension (direct / aggregate / proxy / default / na) und aggregierte confidence_ratio im Output. Seit Phase 12 (05/2026) als Symbol im Frontend angezeigt. 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 Referenzpfade, keine TABULA-Lookups, keine Trennung Risk/Opportunity.