Wirtschaft

Kommunen vergleichen Bäume und Entsiegelung vor dem Umbau – OASITY macht Hitzeschutz planbarer

OASITY hilft Kommunen, Begrünung und Entsiegelung vor dem Umbau zu vergleichen. Modellwerte sind nützlich – der Realitätscheck folgt erst nach dem Bau.

Von Wolfgang

31. Aug. 20266 Min. Lesezeit

OASITY hilft Kommunen, Begrünung und Entsiegelung vor dem Umbau zu vergleichen. Modellwerte sind nützlich – der Realitätscheck folgt erst nach dem Bau.

Kommunen können mit OASITY vor einem Umbau vergleichen, wie sich Bäume, Entsiegelung oder Verschattung auf einen konkreten Hitzeort auswirken könnten. Das macht Entscheidungen nachvollziehbarer. Ob ein Platz nach dem Bau tatsächlich besser schützt, entscheidet sich aber erst mit Wasser, Pflege, Nutzung und Messungen vor Ort.

Heiße versiegelte Stadtfläche mit Haltestelle, wenigen Bäumen und kommunaler Planerin vor gedruckten Begrünungs- und Verschattungsvarianten. — Dokumentarische Szene: Eine kommunale Planerin prüft Begrünung, Entsiegelung und Verschattung an einem heißen Stadtplatz, bevor gebaut wird – durch KI erzeugt

Hitze ist selten ein Problem der ganzen Stadt zur gleichen Zeit. Sie trifft Menschen an Haltestellen, auf Schulhöfen, in dicht bebauten Wohnquartieren oder auf Plätzen ohne Schatten. Kommunen müssen deshalb entscheiden, wo begrenzte Flächen und Budgets zuerst eingesetzt werden. Das Fraunhofer-Institut für Bauphysik IBP stellt dafür die Webplattform OASITY heraus: Planungsämter und Büros sollen Varianten für Begrünung, Entsiegelung oder Verschattung berechnen und vergleichen können, bevor gebaut wird.

OASITY übersetzt dafür das Stadtklimamodell PALM-4U in einen Browser- und Cloud-Workflow. Das ist keine Anwendung, die eine Stadt von selbst kühlt. Ihr praktischer Nutzen liegt darin, dass eine Kommune unterschiedliche Eingriffe für einen Ort nebeneinanderlegen kann, statt sich nur auf die allgemeine Annahme zu verlassen, mehr Grün werde schon helfen.

Ein Modell macht Varianten vergleichbar

Am Anfang steht ein belasteter Ort: Gebäude, Vegetation, Oberflächen, Gelände und weitere Randbedingungen werden in eine Modellumgebung gebracht. Anschließend lassen sich etwa eine Baumreihe, entsiegelte Flächen, Fassadenbegrünung oder Verschattung als Szenarien rechnen. PALM-4U bildet dabei physikalische Größen wie Temperatur, Strahlung, Luftströmungen, Kaltluftbewegungen und thermischen Komfort ab.

Thermischer Komfort ist mehr als ein einzelner Lufttemperaturwert. Er fasst unter anderem Temperatur, Feuchte, Wind und Strahlung zusammen. Gerade auf einem sonnigen Platz kann das wichtig sein: Ein anderer Schattenverlauf oder Wind kann die Belastung verändern, auch wenn sich die Lufttemperatur nur begrenzt bewegt.

Fraunhofer nennt dafür Modellbeispiele. Für Rosenheim werden lokal bis zu fünf Grad Celsius weniger gefühlte Temperatur an einem heißen Sommernachmittag genannt. Für München-Giesing nennt das Institut drei bis sieben Grad weniger Hitzebelastung, abhängig von Ort und Gestaltung. Das sind modellierte, standortabhängige Beispiele. Sie sind weder ein Stadtmittel noch eine Messung nach einem Umbau. Die veröffentlichte Giesing-Spanne ist vier Grad breit; das ist eine einfache Differenz aus sieben minus drei Grad, kein Unsicherheitsintervall.

Originalgrafik zeigt die Kette von belastetem Ort und Ausgangsdaten über Varianten und PALM-4U-Simulation bis zu Abwägung, Bau, Pflege und Messung. — Erklärgrafik: Die sieben Stationen verbinden Szenarienvergleich, kommunale Abwägung, Umsetzung und spätere Messung; der KIT-Kontext bleibt getrennt – durch KI erzeugt

Die Zahlen brauchen ihre Bezugsgröße

Bei Stadtklimaangaben wird schnell aus einer sinnvollen Zahl eine zu große Behauptung. Die fünf Grad aus Rosenheim beziehen sich auf eine lokale Modellrechnung zur gefühlten Temperatur. Die drei bis sieben Grad für München-Giesing beschreiben eine von Fraunhofer genannte Hitzebelastung in Abhängigkeit von Standort und Gestaltung. Daraus folgt keine Zusage, dass jede Begrünungsmaßnahme ein Quartier um denselben Wert abkühlt.

Auch die deutsche Fraunhofer-Mitteilung enthält eine Zahl, die leicht falsch verstanden wird: Unbegrünte Fassaden können an heißen Tagen bis zu 20 Grad Celsius wärmer werden als begrünte Flächen. Gemeint sind Oberflächen beziehungsweise Gebäudehüllen. Das ist nicht dasselbe wie 20 Grad weniger Lufttemperatur im Viertel.

Diese Trennung ist keine Pedanterie. Eine Kommune kann mit Modellwerten begründen, warum sie eine Variante genauer prüfen will. Für die Frage, ob ältere Menschen, Kinder, Beschäftigte oder Anwohner an einem Ort später tatsächlich besser geschützt sind, reichen sie allein nicht aus.

Planung bleibt eine Entscheidung über Fläche, Wasser und Pflege

OASITY kann physikalische Effekte modellieren. Es legt nicht fest, ob eine Fläche für einen Baum verfügbar ist, wie viel Wasser im Sommer bereitsteht oder wer die Pflege dauerhaft finanziert. Barrierefreiheit, Eigentum, Nutzungskonflikte und die Verteilung von Schatten zwischen Innenstadt, Wohnquartier und Schulweg gehören ebenfalls nicht automatisch zum Modell. Fraunhofer weist selbst darauf hin, dass soziale und nutzungsbezogene Faktoren nicht direkt simuliert werden.

Hier liegt zugleich der Nutzen eines transparenten Variantenvergleichs. Wenn Planungsämter Karten und Ergebnisse mit sozialen Daten, Kosten und Beteiligung verbinden, wird sichtbar, welche Annahmen hinter einer Entscheidung stehen. Das Umweltbundesamt und das BBSR ordnen Hitzevorsorge entsprechend als Querschnittsaufgabe ein: Gesundheit, soziale Lage, Freiräume, Infrastruktur und Stadtgrün greifen ineinander. Diese Quellen bewerten OASITY nicht; sie erklären, warum eine Temperaturkarte für sich genommen keine vollständige Planung ist.

Die aktuelle OASITY-Seite nennt Browserbetrieb, Ergebnisexporte und Tarife. Der Standardtarif umfasst nach Anbieterangaben 50 Simulationscredits für 2.500 Euro im Jahr; ein sichtbarer Einführungspreis liegt bei 1.250 Euro. Ein Credit entspricht laut Anbieter einer Serverlaufzeitstunde. Rechnerisch sind das 50 beziehungsweise 25 Euro je enthaltenem Credit. Für eine kommunale Vollkostenrechnung sagt diese Division wenig: Datenaufbereitung, Fachpersonal, Beschaffung, Bau, Bewässerung, Pflege und spätere Messungen kommen darin nicht vor.

Originalgrafik stellt modellierte Beispiele für Rosenheim und München-Giesing sowie den Fassaden-Oberflächenvergleich getrennt gegenüber. — Bezugsgrößen-Grafik: Fraunhofer-Beispiele nennen bis zu 5 Grad gefühlte Temperatur, 3 bis 7 Grad Hitzebelastung und bis zu 20 Grad an Fassadenoberflächen; keine Messung nach Umbau – durch KI erzeugt

Der Nachweis beginnt erst am umgebauten Ort

Wie eine solche zweite Prüfphase aussehen kann, zeigt das KIT am Karlsruher Kronenplatz in einem separaten Projekt. Dort werden zehn Sensoren für Temperatur und Luftfeuchte eingesetzt; Verschattung, Begrünung und Bürgerdialog gehören zum Forschungsansatz. Das ist keine OASITY-Validierung. Es macht aber den Schritt sichtbar, der nach jeder Simulation folgen sollte: reale Bedingungen messen und mit der Nutzung des Orts verbinden.

Für OASITY berichtet Fraunhofer von mehr als zehn Kommunen und Planungsbüros sowie von mehr als 100 geschulten Fachleuten seit 2024. Das sind Institutsangaben zum Nutzungs- und Trainingskontext, keine unabhängige Wirkungsbilanz. Frühere PALM-4U-Arbeiten behandelten zudem Eingabedaten, Bedienbarkeit, Schulung und Ergebnisinterpretation als eigene Fragen der Praxisübertragung. Eine zugängliche Oberfläche verkürzt diese Arbeit möglicherweise, sie hebt sie nicht auf.

Der nächste belastbare Nachweis wäre deshalb ein dokumentierter Stadtraum, der vor dem Umbau modelliert und danach mit einem Messnetz begleitet wird. Dann ließen sich Modellwerte, reale Temperatur- und Komfortdaten, Wasserbedarf, Pflegezustand, Kosten und Alltagserfahrung zusammen auswerten. Erst wenn Abweichungen sichtbar werden und eine Kommune darauf nachsteuert, wird aus einem plausiblen Temperatur-Plot eine belastbare Planungshilfe.

Quellen und weiterführende Informationen

Hinweis: Für diesen Artikel wurden KI-gestützte Recherche- und Editierwerkzeuge verwendet. Der Inhalt wurde redaktionell geprüft. Stand: 2026-08-31.