Eine glaubwürdige nationale Schätzung kann nicht aus einer Durchschnittsfläche multipliziert mit der Anzahl der Immobilien entstehen. Das Heiwit-Modell verwendet einen geolokaisierten Rahmen, eine geschichtete Stichprobe und auf einzelne Elemente bezogene Solarschätzungen. Genau aus diesem Grund müssen die noch nicht replizierbaren Schritte deklariert werden.

Das Kapitel in 8 Folien

Blättern Sie durch das Original-Karussell, das für dieses Kapitel erstellt wurde. Die Bilder wurden für das Web optimiert und in die WordPress-Mediathek hochgeladen.

Originalfolien · geprüfte Daten im Text

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Karussell-Auditnotiz. In den Originalfolien sind 96,51 TP3T Google Solar API, 3,51 TP3T PVGIS und 174 Fälle angegeben. Diese Größen sind mathematisch nicht miteinander vereinbar; die Unstimmigkeit wird sichtbar belassen und im geprüften Text erläutert.

1. Der OpenStreetMap-Frame

Das Ausgangsuniversum wurde über die Overpass-API aus OpenStreetMap extrahiert, wobei funktionale Tags verwendet wurden, die Schulen, Krankenhäusern, Rathäusern und anderen öffentlichen Dienstleistungen zuzuordnen sind. Die korrekte Namensnennung lautet: © OpenStreetMap-Mitwirkende, Daten verfügbar unter ODbL 1.0, deklarierte Extraktion April 2026.

Der Begriff «Frame» ist wichtig. Ein OSM-Element weist kein öffentliches Eigentum nach und kann einen Punkt, ein Gebäude, einen Umkreis oder eine Relation darstellen. Private Schulen, Kliniken und Vertragseinrichtungen können unter die funktionalen Tags fallen. Die Overpass-Abfrage, die Deduplizierungsregeln und das POI-Gebäude-Mapping müssen daher veröffentlicht werden.

2. Die geschichtete Stichprobe

Um die Kosten für die Befragungen gering zu halten, gibt die Studie eine Stichprobe von 10.000 Elementen an, was 24,21 TP3T des Rahmens entspricht. Die Stichprobe ist in 20 Schichten unterteilt, die durch die Kreuzung von fünf Makrobereichen und vier Funktionstypen gebildet werden. Die nationale Gesamtzahl wird mit dem klassischen geschichteten Schätzer geschätzt, indem der Mittelwert jeder Schicht mit der Größe der Schicht in der Grundgesamtheit multipliziert wird.

Die Materialien verzeichnen jedoch 9.318 Datensätze mit gültigen Werten. Die 682 fehlenden müssen klassifiziert werden: API-Ausfälle, Duplikate, nicht einem Dach zuordenbare Elemente oder sonstige Ausschlüsse. Ohne diese Klassifizierung kann ein Non-Response-Bias nicht ausgeschlossen werden.

3. Google Solar API und PVGIS

Für die Stichprobenelemente wurde die Nutzung des Endpunkts Building Insights der Google Solar API erklärt. Die in der Nähe der Ergebnisse beizubehaltende Namensnennung lautet: «Quelle: Enthält Solardaten von Google. Aggregierte Berechnungen von Heiwit S.p.A.; Google ist weder Autor noch Validierer der Studie.».

Das definitive Verfahren muss die erforderliche und zurückgegebene Qualität, das Datum der Bilder, die vom Dienst genutzte Leistungskapazität der Module, den Abstand zwischen der angeforderten Koordinate und dem identifizierten Gebäude sowie die Kontrollen für Campusgelände mit mehreren Gebäuden dokumentieren.

Für die mit PVGIS berechneten Elemente müssen die Annahmen zu Fläche, Dachnutzungskoeffizient, Ausrichtung und Verlusten veröffentlicht werden. Quellenangabe: PVGIS © Europäische Union / Europäische Kommission, Gemeinsame Forschungsstelle (JRC), Version 5.2; Bearbeitungen durch Heiwit S.p.A. Die Ergebnisse spiegeln nicht notwendigerweise die Position der Europäischen Kommission wider.

4. Bootstrap und Konfidenzintervalle

Die Studie gibt ein nicht-parametrisches Bootstrap von 1.000 Iterationen an. Selbst wenn die Berechnung korrekt wäre, würde das Intervall die Stichprobenunsicherheit bedingt durch den Rahmen und das Modell darstellen. Es umfasst keine OSM-Klassifizierungsfehler, Dachzuordnungen, Bildabdeckungen, Fallbacks, fehlenden Daten oder wirtschaftlichen Annahmen.

5. Vergleich mit GSE Atlaimpianti

Es wurde eine Übereinstimmung im Umkreis von 80 Metern mit Atlaimpianti festgestellt. Der Abgleich kann nützlich sein, aber eine Entfernung von weniger als 80 Metern beweist nicht, dass die Anlage zum Gebäude gehört. Es werden Distanzverteilungen, manuelle Prüfungen, False Positives und Ausreißer benötigt. Außerdem ist Atlaimpianti eine große Sammlung von Anlagen, die vom GSE betrieben oder gefördert werden, und nicht das vollständige Verzeichnis der italienischen Photovoltaikanlagen.

Was fehlt für die vollständige Replikation

• Overpass-Abfrage und Deduplinierungsregeln;
• Datensatz mit 10.000 Datensätzen und Liste der 9.318 gültigen;
• Protokoll Google/PVGIS und Ausschlussgründe;
• Code für Sampling, Expansion und Bootstrap;
• Datei mit Atlaimpianti-Abgleichen und manuellen Prüfungen;
• regionaler Datensatz und Wirtschaftsmodell.