Wie alt ist dieses Haus? Baualter ermitteln mit öffentlichen Daten für Viersen

Wie oft das Jahrzehnt stimmt

Wir haben das in Wuppertal geprüft, und zwar an Gebieten, die das Modell beim Lernen nicht gesehen hat. Dass die räumliche Aufteilung von Trainings- und Testdaten das Ergebnis beeinflusst, haben Garbasevschi et al. an acht Kommunen in Nordrhein-Westfalen gezeigt [4]. In Wuppertal stammen benachbarte Häuser oft aus demselben Jahrzehnt, bei einem Abstand von weniger als 10 m ist dies in 87 % der Fälle der Fall. Stehen Trainings- und Testgebäude nebeneinander, fällt die Trefferquote deshalb zu hoch aus.

Bei 80 % der Gebäude liegt das Modell höchstens ein Jahrzent daneben. Biljecki und Sindram schätzten die Baujahre von Gebäuden in Rotterdam mithilfe eines 3D-Stadtmodells. Dabei betrug das RMSE 11 Jahre bei vollständigen Gebäudeinformationen und 26 Jahre bei weniger Informationen [5]. Rosser et al. ordneten in Großbritannien 77 % der Wohngebäude der richtigen Altersklasse zu [6]. Nachtigall et al. kamen in Städten, die ihr Modell nicht kannte, auf mittlere Abweichungen von 15 bis 20 Jahren [7]. Diese Zahlen lassen sich nicht direkt vergleichen, da Klassen, Städte und Prüfverfahren unterschiedlich sind.

Für die Wärmeplanung zählt jedoch meist nicht das einzelne Haus, sondern das Viertel. Fasst man die Zuordnung in Sechsecken von 150 m zusammen, wie in der Abbildung dargestellt, gleichen sich viele Einzelfehler aus. In Wuppertal weicht der Anteil der vor 1980 gebauten Häuser je Sechseck im Mittel um 8 Prozentpunkte vom Register ab und liegt in 96 % der Sechsecke höchstens eine Farbstufe daneben.

Schon beim einzelnen Haus beantwortet das Modell die Frage „vor oder nach 1980” in 89 % der Fälle richtig. Für Viersen ergibt sich, dass 69 % der Wohngebäude vor 1980, also überwiegend vor Inkrafttreten der ersten Wärmeschutzverordnung im Jahr 1977, gebaut wurden. In den Ortskernen von Dülken, Alt-Viersen und Süchteln sind es vielerorts 80 % und mehr.

Warum das Baualter zählt

Ein Gebäudemodell kennt von außen nur den Grundriss, die Höhe und die Dachform eines Hauses. Wie gut Wände, Dach und Fenster dämmen, ist in keiner Karte vermerkt. Deshalb greifen wir, wie die meisten Modelle in Deutschland, auf die Deutsche Wohngebäudetypologie des Instituts Wohnen und Umwelt zurück [1]. Diese ordnet jeder Baualtersklasse typische Bauteile zu.

So hat die unsanierte Außenwand eines Einfamilienhauses von vor 1919 einen U-Wert von 1,7 W/(m²K), eine aus den Jahren 1969 bis 1978 einen von 1,0 W/(m²K) und eine ab 2016 einen von 0,17 W/(m²K). Zwischen der ältesten und der jüngsten Klasse liegt also etwa der Faktor zehn. Am Baualter hängen in Modellen außerdem die Annahmen zum Energieträger und zum Sanierungsstand. Ein falsches Jahrzehnt zieht also weitere Fehler nach sich.

Im Kataster steht kein Baujahr

Naheliegend wäre es, das Baujahr nachzuschlagen. In Nordrhein-Westfalen ist das jedoch nicht möglich: Zwar gibt es im Liegenschaftskataster ALKIS ein Feld für das Baujahr, in den offenen Daten des Landes ist dieses jedoch leer. Somit gibt es für die rund 20.000 Wohngebäude der Stadt Viersen kein einziges amtliches Baujahr.

Was es gibt, ist der Zensus 2022 [2]. Er zählt, wo der Datenschutz es zulässt, in Rasterquadraten mit einer Kantenlänge von einem bzw. 100 Metern, wie viele Gebäude aus welchem Jahrzehnt dort stehen. Welches Haus im Quadrat zu welchem Jahrzehnt gehört, verrät er jedoch nicht. Die Zahl je Jahrzehnt ist also bekannt, die Zuordnung zu den einzelnen Häusern jedoch nicht.

Ein Register aus Wuppertal als Prüfstein

Die Zuordnung lernen wir dort kennen, wo es echte Baujahre gibt. Die Stadt Wuppertal veröffentlicht das Baujahr ihrer Wohngebäude als offene Daten und besitzt aufgrund ihrer Vorgehensweise eine hohe Genauigkeit [3]. Für Wuppertal liegen dieselben Geodaten vor wie für Viersen: Grundrisse und Flurstücke aus ALKIS sowie 3D-Gebäudemodelle mit Höhen- und Dachforminformationen.

Aus diesen Daten haben wir für 52.607 Wuppertaler Gebäude Merkmale wie Grundfläche, Höhe, Geschosszahl, Dachform, Abstand zur Straße und die Höhen der Nachbarhäuser berechnet. Ein Klassifikationsmodell lernt aus diesen Merkmalen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Gebäude in einem bestimmten Jahrzehnt errichtet wurde.

In Viersen verteilen wir dann die Zensuszahlen eines Quadrats so auf die Gebäude, dass die Wahrscheinlichkeiten insgesamt am höchsten sind. Damit stimmt die Zahl der Häuser je Jahrzehnt immer mit dem Zensus überein; das Modell entscheidet nur, welches Haus welches Jahrzehnt bekommt. Ein Gebäude, das bereits im Kataster von Ende 2015 verzeichnet ist, kann außerdem nicht erst ab 2016 gebaut worden sein.

Inwieweit hängt das Ergebnis von der Zuordnung ab? Wir haben die Stadt Viersen zweimal berechnet: einmal mit unserem Verfahren und einmal nur mit der Zensusverteilung ohne Berücksichtigung der Gebäudemerkmale. Im zweiten Fall erhalten 43 % der Wohngebäude eine andere Einstufung.

Der berechnete Wärmebedarf der Stadt steigt dennoch lediglich von 364,2 auf 367,0 GWh pro Jahr, was einem Anstieg von 0,8 % entspricht. Die CO₂-Emissionen bis 2045 steigen um 8 Kilotonnen bzw. 0,5 %. Grund dafür ist, dass die Zahl der Gebäude je Jahrzehnt in beiden Rechnungen dieselbe ist, sich jedoch die Verteilung auf die Häuser ändert. Für die Gesamtstadt ist das Baualter damit robust, für einzelne Straßenzüge und Gebäude kommt es jedoch auf die Zuordnung an.

Eine dritte Variante kommt ganz ohne die Wuppertaler Baujahre aus. Sie lernt die Gebäudemerkmale allein aus den Zensuszahlen der eigenen Stadt. Das Verfahren sucht die Gewichte, mit denen die vorhergesagten Anteile in jedem Rasterquadrat zu den Zählungen des Zensus passen. In Wuppertal trifft diese Variante auf 56 % der Jahrzehnte zu, fast so oft wie das an echten Baujahren gelernte Verfahren (58 %) und sieben Punkte öfter als der reine Zensus (49 %).

In Venlo in den Niederlanden haben wir die Methoden mit echten Baujahren und nachgebauten Zensustabellen geprüft. Dort ist die dritte Variante mit 73 % die beste, gefolgt vom reinen Zensus mit 68 % und dem an Wuppertal trainierten Verfahren mit 63 %. Für Viersen ergibt sie 364,0 GWh pro Jahr, was dem Wert unseres Verfahrens sehr nahekommt, obwohl sie 37 % der Wohngebäude einem anderen Jahrzehnt zuordnet. Für Kommunen ohne Zugang zu echten Baujahren ist dies ein Verfahren, das ohne fremde Daten auskommt.

Vergleich mit dem Wärmekataster und ETHOS.BUILDA

Für Kommunen in Nordrhein-Westfalen gibt es bereits fertige Baualtersangaben. Das Wärmekataster des Landesamts für Natur, Umwelt und Klima (LANUK) ordnet jedem Gebäude eine Baualtersklasse zu [8]. Das Tool ETHOS.BUILDA des Forschungszentrums Jülich ordnet jedem Wohngebäude in Deutschland ein Baujahr zu [10]. Beide haben wir am Wuppertaler Register gemessen, und zwar an den 51.989 Gebäuden, für die alle drei Datensätze eine Angabe liefern. Damit alle drei Datensätze nach denselben Regeln gewertet werden können, fassen wir die Kategorien zusammen, in denen sich die Datensätze nicht unterscheiden: „vor 1919” und „1919–1949”, da das Wärmekataster die Kategorie „1900–1945” führt, sowie „1950–1979”, da ETHOS.BUILDA seine Baujahre gleichmäßig über die Zensusklasse „1949–1978” verteilt.

In diesen Klassen trifft unser Verfahren 72,8 % der Gebäude, das Wärmekataster 69,9 % und ETHOS.BUILDA nur 54,1 %. Höchstens eine Klasse daneben liegen 91,5 %, 95,9 % bzw. 88,6 %; in dieser Hinsicht liegt das Wärmekataster vorn.

Ganz fair ist dieser Vergleich allerdings nicht. Unser Modell wurde in Wuppertal trainiert, wenn auch in anderen Kilometerquadraten als denen, die es bewerten musste. Die beiden anderen Datensätze wurden für ganz NRW beziehungsweise ganz Deutschland erstellt. Deshalb steht in Abbildung 3 eine zweite Zeile. Verteilt man die Zensuszahlen ohne Gebäudemerkmale und ohne jedes Training, trifft man 63,9 %. Den Abstand zu ETHOS.BUILDA bringt also vor allem der Zensus 2022. Das Wärmekataster liegt zwischen der reinen Zensusverteilung und unserem Verfahren.

Woran die Unterschiede liegen?

Abbildung 4 zeigt, wie jeder Datensatz die Gebäude auf die Jahrzehnte verteilt. Die grauen Balken stellen die echten Anteile aus dem Register dar. Beim Wärmekataster sind die Anteile vor 1919 und von 1919 bis 1949 zu sehen, bei ETHOS.BUILDA die Anteile von 1950 bis 1970 als gestapelter Balken in einer Spalte.

Wärmekataster: Das Baualter im Kataster stammt laut der Modelldokumentation des Fraunhofer-Instituts für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung (IFAM) aus einem kommerziellen Datensatz des Anbieters Nexiga [9]. Die Klassen dieses Datensatzes sind anders geschnitten als die Jahrzehnte des Zensus: vor 1900, 1900–1945, 1946–1960, 1961–1970 usw.; die Jahreszahl im Datensatz gibt jeweils das Ende der Klasse an. Jede Klasse zählt für das Jahrzehnt, mit dem sie sich am meisten überschneidet. Die Klasse 1900–1945 umfasst zwei Jahrzehnte, daher die zusammengefasste Spalte.

Bis 1949 liegt das Kataster mit 33 % fast genau beim Register (35 %). Die größte Abweichung ist die Klasse 1946–1960: Sie enthält 22 % der Gebäude, die in den 1950er Jahren gebaut wurden, aber nur 14 %. Da die meisten Fehler in die Nachbarklasse fallen, liegt das Kataster bei 96 % höchstens eine Klasse daneben.

ETHOS.BUILDA: In Wuppertal leitet ETHOS.BUILDA 30 % der Baujahre aus dem Zensus 2011 ab, die übrigen 70 % werden durch ein Modell des maschinellen Lernens geschätzt. Beide Teile nennen zwar einzelne Jahre, verteilen diese aber gleichmäßig über die Zensusklasse 1949–1978. Ob 1958 oder 1975 genannt wird, ist Zufall, daher die zusammengefasste Spalte. Das Modell ist außerdem an keine Zählung gebunden. 81 % der Gebäude landen bei 1950–1979, im Register sind es 44 %, ab 1980 nur 5 % statt 21 %. Unsere Erklärung: Ohne feste Zählung wählt das Modell bei unsicheren Gebäuden die häufigsten Jahrzehnte aus.

Unser Verfahren: Wir übernehmen die Zahl je Jahrzehnt fest aus dem Zensus 2022, weshalb die Verteilung über die Jahrzehnte kaum danebenliegen kann; die Abweichung beträgt lediglich 5 %. So viele Gebäude müssten in andere Jahrzehnte verschoben werden, damit die Verteilung stimmt. Fehler entstehen nur bei der Zuordnung der einzelnen Häuser zu den Jahrzehnten innerhalb eines Quadrats.

Abbildung 5 zeigt dasselbe an einem Wuppertaler Viertel. Ausgewählt haben wir es nach festen Regeln: Alle drei Datensätze treffen dort fast genauso oft wie im gesamten Vergleich. Die Karte fasst alles vor 1950 zu einer Klasse zusammen. ETHOS.BUILDA färbt fast das ganze Viertel als 1950–1979.

Für Viersen gibt es keine echten Baujahre, wohl aber das Wärmekataster. Mit dessen Hilfe stimmt unsere Zuordnung mit Luftbildern öfter überein als ohne: 57,5 % gleiche Klassen statt 54,9 %. Bei 16 % der Viersener Wohngebäude weichen unser Verfahren und das Kataster um zwei oder mehr Klassen voneinander ab, doppelt so oft wie in Wuppertal. Von diesen Häusern haben wir 50 zufällig ausgewählt und auf allen Luftbildern geprüft, ohne zu wissen, welcher Datensatz welches Jahrzehnt angibt. Wenn das Kataster ein Haus für älter hielt, passte es in 19 von 30 Fällen zu den Bildern, während dies bei unserem Verfahren ohne Luftbilder nur in 7 von 30 Fällen der Fall war. Wenn das Kataster ein Haus für jünger hielt, war es umgekehrt: Unser Verfahren passte in 16 von 20 Fällen, während das Kataster nur in 8 von 20 Fällen passte.
Mehrere Häuser, die das Kataster auf 2010 oder später datiert, sind schon auf den Bildern von 1951 oder 1968 zu sehen.

Wo die Grenzen liegen

Die meisten Fehler liegen ein Jahrzehnt daneben, vor allem zwischen 1950 und 1999: Ein Haus aus dem Jahr 1962 und eines aus dem Jahr 1971 sehen von oben und im Kataster gleich aus. Diese fünf Jahrzehnte machen in Viersen 56 Prozent der Wohngebäude aus.

Auch das Register ist nicht fehlerfrei. Die Baujahre der vor 1987 errichteten Häuser stammen aus den Ankreuzfeldern der Gebäudezählung von 1987, weshalb sich Jahre wie 1900, 1918, 1948 und 1957 häufen.
Wuppertal ist zudem nur eine Stadt: hügelig und mit vielen Gründerzeitbauten, die es in Viersen so nicht gibt. Unser Modell dürfte außerhalb der Stadt seltener treffen, das landesweit gebaute Wärmekataster hängt davon jedoch nicht ab.

Auch die Luftbilder haben ihre Grenzen. Bäume verdecken Häuser und ein abgerissenes und an derselben Stelle neu gebautes Haus sieht auf alten Bildern aus wie ein altes Haus. Für Viersen gibt es zwischen 1951 und 1968 zudem keinen Bildflug, sodass die Bilder keine Auskunft darüber geben können, ob ein Haus aus den 1950er- oder den 1960er-Jahren stammt.

Fazit

• • Wenn kein amtliches Baujahr vorliegt, liefert der Zensus 2022 die Zahl der Gebäude je Jahrzehnt. Ein Modell muss dann nur noch festlegen, welches Haus im Rasterquadrat welches Jahrzehnt bekommt.

• • Wenn diese Zuordnung an echten Baujahren gelernt wird, stimmt das Jahrzehnt in Wuppertal bei 58 % der Gebäude. Bei 80 % liegt es höchstens ein Jahrzehnt daneben.

• • Wenn man stattdessen einer Faustregel wie „klein heißt alt“ folgt, trifft man nicht besser als der Zufall und rechnet den Wärmebedarf um rund 10 % zu niedrig.

• • Wenn man ein fertiges Baualter übernehmen will, ist das LANUK-Wärmekataster die bessere Wahl: In gemeinsamen Klassen trifft es in Wuppertal 70 % der Gebäude (unser Verfahren 73 %) und liegt bei 96 % höchstens eine Klasse daneben; grobe Fehler um drei oder mehr Jahrzehnte macht es halb so oft wie unser Verfahren (6 % statt 12 %). ETHOS.BUILDA trifft 54 % und legt vier Fünftel der Gebäude in die Jahre 1950 bis 1979.

• • Wenn es historische Luftbilder gibt, lohnt es sich, sie zu nutzen: Ein Modell, das auf jedem Bildflug prüft, ob auf dem Grundriss schon ein Haus steht, hebt den Anteil richtiger Jahrzehnte in Wuppertal von 58 auf 62 % und senkt die groben Fehler um zwei oder mehr Klassen von 8,5 auf 6,2 %.

• • Wenn unser Verfahren und das Wärmekataster weit auseinanderliegen und das Kataster ein Haus für älter hält, hat in unserer Stichprobe meist das Kataster recht; hält es ein Haus für jünger, meist unser Verfahren.

• • Wenn ein Modell Aussagen für einzelne Häuser machen soll, sollte das Baualter als Wahrscheinlichkeit mitgeführt werden und nicht als feste Angabe.
  • Wenn es um Viertel statt um einzelne Häuser geht, etwa in der Wärmeplanung, gleichen sich die Fehler großteils aus: Je 150-m-Sechseck liegt der Anteil der Häuser von vor 1980 im Mittel 8 Prozentpunkte neben dem Register.

• • Wenn es um die ganze Stadt geht, kommt es auf die Zuordnung kaum an: Ohne Gebäudemerkmale ändert sich der berechnete Wärmebedarf Viersens um 0,8 %, obwohl 43 % der Gebäude ein anderes Jahrzehnt bekommen.

• • Wenn kein Register mit echten Baujahren zur Verfügung steht, lassen sich die Gebäudemerkmale aus den Zensuszahlen der eigenen Stadt lernen: In Wuppertal bringt das 56 % statt 49 % richtige Jahrzehnte, in Venlo 73 % statt 68 %.

• • Wenn eine Kommune für einzelne Gebäude echte Baujahre hat, etwa aus Bauakten, sollten diese Vorrang vor jeder Schätzung haben.

Zum Weiterlesen

• • Was ist Urban Building Energy Modelling und was ist dessen Relevanz für unsere Gebäudeplanung?

• • uSens: U-Wert-Messung an der Hauswand

• • Dämmbox: Prüfstand für kostengünstige Dämmstofftests

• • Infrarotheizungen im Hybridsystem: Modellierung des Raumes und Energiebilanz

Referenzen

[1] T. Loga, B. Stein, N. Diefenbach und R. Born, „Deutsche Wohngebäudetypologie. Beispielhafte Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz von typischen Wohngebäuden,“ 2. erw. Aufl., Institut Wohnen und Umwelt, Darmstadt, 2015.

[2] Statistisches Bundesamt (Destatis), „Zensus 2022: Gebäude nach Baujahresklassen in Gitterzellen,“ Datenlizenz Deutschland – Namensnennung 2.0. [Online]. Verfügbar: destatis.de. Zugriff am: 23. Okt. 2026.

[3] Stadt Wuppertal, „Wohngebäude-Baujahre Wuppertal,“ Offene Daten Wuppertal, CC BY 4.0. [Online]. Verfügbar: offenedaten-wuppertal.de. Zugriff am: 23. Okt. 2026.

[4] O. M. Garbasevschi et al., „Spatial factors influencing building age prediction and implications for urban residential energy modelling,“ Computers, Environment and Urban Systems, Bd. 88, Art. 101637, 2021, doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101637.

[5] F. Biljecki und M. Sindram, „Estimating building age with 3D GIS,“ ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Bd. IV-4/W5, S. 17–24, 2017, doi: 10.5194/isprs-annals-IV-4-W5-17-2017.

[6] J. F. Rosser et al., „Predicting residential building age from map data,“ Computers, Environment and Urban Systems, Bd. 73, S. 56–67, 2019, doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2018.08.004.

[7] F. Nachtigall, N. Milojevic-Dupont, F. Wagner und F. Creutzig, „Predicting building age from urban form at large scale,“ Computers, Environment and Urban Systems, Bd. 105, Art. 102010, 2023, doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2023.102010.

[8] Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW (LANUK), „Kommunale Wärmeplanung NRW: Wärmekataster, Datensatz Wuppertal,“ dl-de/zero-2-0. [Online]. Verfügbar: opengeodata.nrw.de. Zugriff am: 23. Okt. 2026.

[9] Fraunhofer IFAM, „Kurzdokumentation Raumwärmebedarfsmodell,“ Version 2, 17. Dez. 2024, enthalten in KWP-NRW_meta.zip. [Online]. Verfügbar: opengeodata.nrw.de. Zugriff am: 23. Okt. 2026.

[10] Forschungszentrum Jülich, IEK-3, „ETHOS.BUILDA,“ Open Database License (ODbL), API-Version v8 vom 16. Sept. 2024. [Online]. Verfügbar: ethos-builda.fz-juelich.de. Zugriff am: 23. Okt. 2026.

[11] Bezirksregierung Köln, Geobasis NRW, „Historische Digitale Orthophotos,“ [Online]. Verfügbar: bezreg-koeln.nrw.de. Zugriff am: 23. Okt. 2026.