Automatisk beregning af bidragsfordeling til klimatilpasning
Session
GIS to go
Abstract
Hvordan bygger man en bidragsmodel, der både er gennemsigtig, skalerbar og nem at genberegne? Dette indlæg viser, hvordan open source-værktøjer som QGIS og Python kan bruges til at automatisere beregningen af bidragsfordeling i klimatilpasningsprojekter. Med udgangspunkt i erfaringer fra Nordfyns Kommune demonstreres, hvordan forskellige typer af geodata og gennemsigtige kriterier omsættes til en reproducerbar model.
Ud fra kriterier sat af forvaltningen bliver der beregnet omkostningsparter for forskellige bidragstyper pr. bolig i et defineret arbejdsområde. QGIS’ model bliver anvendt til at sammenstille offentlige grunddata og oversvømmelsesdata. Python anvendes til at gøre resultaterne borgerrettede og nemme at fortolke for borgere, der ikke er flydende i klimatilpasning eller BBR-data. Indlægget præsenterer konkrete eksempler fra både QGIS-modellen og Pythonscriptet.
Målgruppe
Målgruppen for indlægget er alle deltagere ved Kortdage 2026, der arbejder som GIS-medarbejdere, planlæggere, projektledere og beslutningstagere i kommuner og forsyningsselskaber - og særligt dem, der arbejder med klimatilpasning, økonomiske fordelingsmodeller og automatisering af processer.
Yderligere uddybning af abstract
Fokus er på automatisering, databehandling og dannelsen af borgerrettede formater. Der sættes fokus på samspillet mellem visuel modellering i QGIS og scriptbaseret behandling, herunder hvordan man sikrer reproducerbarhed, versionsstyring og dokumentation.
Der anvendes en bred vifte af offentlige grunddata (BBR, EJF og Matriklen), og anvendelsen af disse, inkl. diverse udfordringer, vil være en del af oplægget. Oplægget er derfor relevant for flere typer af målgrupper, men særligt de, som ønsker at få inspiration til automatisering af (geo)dataprocesser.
