Das Projekt sd-kama in der Praxis

Viele Kommunen sind auf ihren Hochwassereinsatz an Flüssen mit ihren vorhandenen Hochwasservorschriften und Einsatzplänen sehr gut vorbereitet. Durch diese Pläne ist der Einsatz während eines Hochwasserereignisses im Voraus geplant und festgelegt. Dies beinhaltet neben der Personalplanung vor allem die Planung von Schutzmaßnahmen entlang der Gewässer und in deren Umfeld. Somit sind die Aufgaben und Rollen der Hochwasserbeteiligten in der Regel geklärt und können automatisch nach dem geplanten Schema umgesetzt werden. Dies geschieht meistens in Abhängigkeit vom Wasserstand, d. h. eine Maßnahme greift erst bei Überschreitung eines tatsächlichen oder erwarteten Pegelwerts. An großen Flüssen bzw. deren Unterlauf ist die Durchführung der Schutzmaßnahmen darüber hinaus einfacher, da man aufgrund längerer Vorwarnzeiträumen mehr Zeit zur Vorbereitung hat.

Somit liegt in den betroffenen Kommunen die Herausforderung weniger in der Durchführung und Planung von Schutzmaßnahmen, sondern eher darin, ein möglichst gutes und umfassendes Bild der Lage während der Vorbereitung und während des Hochwassers selbst zu bekommen. Dies ist speziell in größeren Gebieten wichtig, wie es etwa die Stadt Köln darstellt. Verlässlichkeit und Aktualität der Informationen aus dem betroffenen Gebiet sind essenziell für das Treffen wichtiger und richtiger Entscheidungen. Die Informationen sind dabei vielfältig und sehr heterogen. Sie stammen aus unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlichen Formaten und haben unterschiedliche Vertraulichkeitsstufen. In einer Krisensituation müssen Verantwortliche oft sehr schnell die Lage erfassen können. Hier setzt das Projekt sd-kama – smart data Katastrophenmanagement – an, eines von 14 im Rahmen des Programms smart-data geförderten Projekte. Das Programm wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert [1]. Ziel von sd-kama ist es, die vor und während einer Krisensituation benötigten Informationen aus statischen und dynamischen Daten zielgerichtet zu aggregieren und in einer modularen kartenbasierten Plattform bereitzustellen. Die Projektpartner (geomer GmbH, Fraunhofer Heinrich Hertz-Institut (HHI), Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Software AG (SAG) und Stadtentwässerungsbetriebe Köln, AöR – Hochwasserschutzzentrale (StEB)) und ihre Aufgaben sind in Abb. 1. dargestellt.

Projektidee

Die Perspektive des Anwenders
Die Entwicklung des Systems erfolgte von Beginn mit der Perspektive des Anwendungspartners. Aus dessen Erfahrungen hat das System erheblich profitiert, und es konnten zahlreiche Datenquellen identifiziert werden, die vor, während und auch nach einer Krisensituation benötigt werden. Dazu gehören sowohl statische Daten, wie z. B. vorgerechnete Hochwassergefahrenkarten und Einsatzpläne der Hochwasserschutzzentrale, als auch dynamische Datenquellen zur aktuellen Verkehrslage von HERE [2], Pegelinformationen von PegelOnline [3] und Satellitenbildprodukte. Eigens im Projekt entwickelte Apps sorgen für zusätzliche Übersicht. So werden mittels Sensorarmbändern die Stresspegel von Einsatzkräften gemessen und letztlich können mit dem Smartphone Bild- und Videoinformationen übertragen werden (siehe hierzu den Beitrag von Runde et al.).

Systemaufbau
Die technischen Herausforderungen des Projektes bestanden zum einen darin, diese sehr heterogenen Datentypen zusammenzuführen und über eine gemeinsame Anwendung bereitzustellen, und zum anderen, dies auch in einer angemessenen Geschwindigkeit zu tun. Dazu wurde im Projekt ein technisches Lösungskonzept aus mehreren Komponenten erarbeitet, dessen Herzstück eine Big-Data-Plattform darstellt. Um diese herum sind zum einen Web-Dienste und mobile Apps entstanden, zum anderen eine Kartenanwendung mit Visualisierungsmodulen. Der Systemaufbau für die Informationsplattform sd-kama EUS (Entscheidungsunterstützungssystem) umfasst verschiedene Stufen der Datenverarbeitung. Die Datenerfassung und –generierung erfolgt mittels Sensoren, dazu gehören zum einen Wearables, die von Einsatzkräften getragen werden, des Weiteren Bild- und Videokameras in Smartphones, zum anderen auch Satellitensensoren, aus deren Daten höherwertige Informationen wie beispielsweise eine Flutmaske oder Gebäudetypen abgeleitet werden. Externe Dienste, darunter PegelOnline, HERE und OpenWeatherMap [4] sorgen für weitere Informationsgrundlagen. Der Zugriff auf Daten erfolgt in aller Regel über standardisierte Dienste und im Projekt entwickelte Schnittstellen (APIs). Nutzer der Plattform müssen sich registrieren und werden dann einer Gruppe/Organisation zugeordnet, die spezifische Rechte bzw. Zugriff auf die ihr zugewiesenen Module und die zugehörigen Daten hat. Dies ist besonders wichtig, wenn es um personenbezogene Daten geht. Des Weiteren kann unterschieden werden, welche Informationen angezeigt werden müssen, um die derzeitige Lage einzuschätzen und darauf basierend die richtigen Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise kann den Vertretern im Krisenstab eine andere Sicht auf die Daten bereitgestellt werden als den Verantwortlichen in der Einsatzzentrale.

Mobile Apps, Daten und Dienste

Zur Bereitstellung eines möglichst umfassenden Lagebildes gehören zum einen Daten und deren Erfassung sowie Möglichkeiten, diese in aggregierter Form für Anwender verständlich sichtbar zu machen. Zum anderen werden auch externe Dienste benötigt, die beispielsweise die aktuelle Verkehrslage oder Pegel- und Wetterinformationen liefern. Im Projekt wurden daher zunächst Daten und Dienste identifiziert, die für ein möglichst komplettes Lagebild erforderlich sind. Zur Erschließung einiger dieser Datenquellen wurden anschließend eigene Apps entwickelt.

Abb. 2: Hochwassermodellszenarien, oben: Deichbruch, unten StarkregenIn der WebAnwendung sind diese Szenarien in dynamischen Animationen abgelegt. Es können für beliebige Ausschnitte auch Videos generiert werden.

Abb. 2: Hochwassermodellszenarien, oben: Deichbruch, unten StarkregenIn der WebAnwendung sind diese Szenarien in dynamischen Animationen abgelegt. Es können für beliebige Ausschnitte auch Videos generiert werden.

Medien-WebApp
Für Bild- und Videomaterial, welches direkt vor Ort aufgenommen werden kann, hat das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) eine Smartphone-App entwickelt, mit der Bilder, Videos, Text- und Audionachrichten von der Situation vor Ort gesendet werden können. Diese App kann sowohl von Einsatzkräften als auch von Laien vor Ort benutzt werden. Man kann sich in der WebApp registrieren, um u. a. offizielle Nachrichten aus der Einsatzzentrale zu erhalten. Die Daten werden mit im Projekt entwickelten Bild- und Videoanalysetechniken des HHI bearbeitet und dann aufbereitet an die Kartenanwendung gesendet.

Psychophysiologische Daten
Mit am Körper getragenen Sensoren, entweder als Armband- oder als Brustgurtsensor, werden Parameter, wie beispielsweise die elektrische Hautleitfähigkeit oder die Herzrate gemessen, aus denen Rückschlüssen über die Stressbelastung von Einsatzkräften gezogen werden können. Aus Datenschutzgründen werden diese dann in aggregierter Form als Heatmaps an die Kartenanwendung übertragen. Das Ziel des von geomer entwickelten Konzepts besteht darin, rechtzeitig zu erkennen, wo Überlastungssituationen entstehen und diese durch zusätzliche Kräfte zu entschärfen.

Satellitendaten
Satelliten liefern großflächige georeferenzierte Bilder. In ­sd-kama stehen jedoch nicht die Satellitenbilder selbst im Vordergrund, sondern die daraus abgeleiteten Informationen. Hierzu, wurden, aufbauend auf den Sentinel-1, TerraSAR-X und RadarSAT-1-Satelliten, vom DLR Analysen entwickelt, die zum einen die von Überflutungen betroffenen Flächen in Form einer Flutmaske aufbereiten und zum anderen eine Landbedeckungsklassifikation liefern. Beides wird in Form von Kartendiensten an die sd-kama-Kartenanwendung geliefert.

Modellsimulationen
Zu den dynamischen Daten kommen Simulationsmodule, die es erlauben, Hochwasserszenaren anschaulich und schnell zu visualisieren. Die Szenarien werden im System vorgehalten und beschreiben bspw. den Verlauf eines Deichbruchs (Abb. 2, oben), oder das Strömungsbild während eines Starkregens (Abbildung 2, unten).

Ereignisschnittstelle
Sämtliche dynamischen Informationen, also Bilder, Videos, Stressinformationen, neue Satelliteninformationen, Pegeländerungen, Wettermeldungen, werden über die Big-Data Plattform APAMA [5] geleitet, dort miteinander verarbeitet und mit dem Pegelstand angereichert. Danach erfolgt die Speicherung in einer Datenbank und die Weiterleitung an die Kartenanwendung. Hierzu wurden im Projekt eigens eine Programmierschnittstelle (API) und das zugehörige Datenmodell für Ereignisse entwickelt. Das Speichern der Daten ermöglicht eine Verwendung für Übungszwecke.

Abb. 3: Die interaktive Zeitleiste zeigt im „Vorbeiflug“ die im System ankommenden Ereignisse

Abb. 3: Die interaktive Zeitleiste zeigt im „Vorbeiflug“ die im System ankommenden Ereignisse

Die Kartenwendung EUS und ihre Module

Um all diese Dienste und Daten in einer Plattform zusammen zu führen und visualisierbar zu machen, wurde im Projekt die Webanwendung „sd-kama EUS“ entwickelt. Dabei handelt es sich um ein webbasiertes geographisches Informationssystem, welches aus den nachfolgend beschriebenen Modulen aufgebaut ist:

Modul Timeline
Die Zeitleiste ist ein Modul, welches die oben beschriebenen Ereignistypen quasi im „Vorbeiflug“ anzeigt. In der Zeitleiste kann durch einfaches Scrollen sowohl die zeitliche Auflösung eingestellt als auch der geographische Raum ausgewählt werden. Durch diese Funktionalität sehen die berechtigten Anwender sehr leicht zugänglich die für sie relevanten Ereignisse (Abb. 3).

Abb. 4: Heatmap von Stressalarmen

Abb. 4: Heatmap von Stressalarmen

Modul Vitaldaten
Die Sensoren der Arm- und Brustbänder messen und zeichnen die so genannte elektrodermale Aktivität bzw. die elektrische Hautleitfähigkeit auf, deren Analyse Rückschlüsse auf emotionalen Stress erlaubt. In Kombinationen mit weiteren Parametern können daraus Stressmuster erkannt werden. Mit Hilfe des Smartphones werden die Analyseergebnisse zusammen mit dem Standort des Trägers anonymisiert an das System mit einer von geomer entwickelten App übertragen. Auf der Big-Data-­Plattform werden dann aus den Daten so genannte Stressalarme detektiert und an das System übertragen. Im Kartensystem erfolgt die Visualisierung in Form von Messkurven, Alarmpunkten und so genannter Heatmaps, die das Erkennen einer Häufung von Alarmen in einem bestimmten Gebiet und während eines bestimmten Zeitraums ermöglichen (Abb. 4).

Modul Medien-Center
Im Modul Medien-Center werden die an die Plattform gesendeten Medien in Listenform angezeigt. Über eine Filterfunktion kann gezielt nach Zeit, Medientyp (Bild, Video, Audio, etc.) und nach Pegelstand ausgewählt werden. Alle Medien sind über ihre Koordinate mit der Karte verknüpft, so dass der Standort gezielt angesteuert werden kann. Medien wie Bilder oder Video, können auch mit sogenannten Viewern detaillierter untersucht oder in Form einer Heatmap angezeigt werden (Abb. 5).

Modul Einsatzpläne
Dieses Modul zeigt eine Übersicht über den Zustand der Planfeststellungsabschnitte des Kölner Hochwasserschutzes, und es ermöglicht eine detaillierte Anzeige der Maßnahmenpläne. In der Kartenanwendung werden die Abschnitte farblich aggregiert dargestellt: Abschnitte, deren Maßnahmen komplett erledigt sind, in Grün, Abschnitte, die zeitlich kritisch sind, in Orange und Abschnitte, die nicht mehr zu schaffen sind, in Rot.

Des Weiteren kann in diesem Modul die Quittierung der Maßnahmen eines so genannten Maßnahmenplans erfolgen. Die detaillierte Anzeige der Maßnahmen erfolgt nach zwei Kriterien:

  • Status einer Maßnahme: zu erledigen, angefangen, erledigt – dieser Status kann von Nutzern mit entsprechender Berechtigung direkt im Modul modifiziert und quittiert werden
  • zeitliche Machbarkeit: Ist die Maßnahme in der im Plan vorgesehenen Zeit noch zu schaffen, bevor der für sie relevante Pegelstand erreicht wird.

Dieses Modul zeigt die Maßnahmen des Auf- und den Abbauprozess des technischen mobilen Hochwasserschutzes und der Absperrungen entlang des Rheins (Abb. 7).

Abb. 5: Heatmap von Medien

Abb. 5: Heatmap von Medien

Modul Pegel
In diesem Modul werden der Wasserstand und auch die Wasserstandsvorhersage für verschiedene Pegel im Rheineinzugsgebiet aus APAMA event-basiert abgerufen. Die Vorhersagen erfolgen dabei entweder über einen Abruf aus PegelOnline oder wahlweise auch über einen eigens im Projekt entwickelten Machine-Learning-Algorithmus. Wasserstände und Vorhersagen können auch gezielt manuell eingegeben werden, was beispielsweise für Übungszwecke genutzt werden kann, da sich die Maßnahmenpläne daran anpassen.

Modul Erreichbarkeit
Im Modul Erreichbarkeit wird die Verkehrssituation über HERE Services eingebunden. Dadurch können so genannte Isochronen angezeigt werden, die es ermöglichen, die Gebiete anzuzeigen, die – bei gegebener Verkehrslage – innerhalb gewisser Zeit­­intervalle von einem LKW oder PKW erreicht werden können. Dieses Modul liefert daher wichtige logistische Basisinformationen über die zeitliche Erreichbarkeit von Einsatzorten wie Depots mobiler Schutzwände zu deren Aufbauorten.

Modul Chat
In diesem Modul können Nachrichten geschrieben, gespeichert und anderen Nutzer angezeigt werden. Die Speicherung in der Datenbank erfolgt mit Pegel- und Zeitstempel, so dass jederzeit nachvollziehbar bleibt, bei welcher Einsatzlage welche Nachrichten verschickt wurden.

Modul Schadenpotenziale
Dieses Modul ermöglicht die interaktive Analyse möglicher monetärer Schäden für beliebige Gebiete innerhalb Kölns. Grundlagen sind zum einen Hochwassergefahrenkarten, die detaillierte Überflutungstiefen für zahlreiche Pegelstände, unter der Annahme eines nicht vorhanden Schutzes, in Köln bereithalten. Hinzu kommt ein ausdifferenziertes Gebäudemodell mit zugehörigen Vulnerabilitätsfunktionen, welche den Schädigungsgrad eines Gebäudes in Abhängigkeit von der Überflutungstiefe beschreiben. Im sd-kama EUS können diese Funktionen interaktiv bearbeitet werden. So kann z. B. der monetäre Effekt einer Reduktion der Vulnerabilität von Wohngebäuden innerhalb eines bestimmten Gebietes direkt gemessen werden. Unterschieden werden dabei die vier volkswirtschaftlichen Bereiche Privates Wohnen und PKW, Industrie, Handel und Dienstleistungen, Landwirtschaft (Abb. 7).

Abb. 6: Visualisierung von Maßnahmen: Linien zeigen den Zustand von Abschnitten der Hochwasserschutzlinie, Symbole verdeutlichen den Status einzelner Maßnahmen

Abb. 6: Visualisierung von Maßnahmen: Linien zeigen den Zustand von Abschnitten der Hochwasserschutzlinie, Symbole verdeutlichen den Status einzelner Maßnahmen

Aktueller Stand des Projektes und Fazit

Ziel von sd-kama ist es, eine Informationsplattform aufzubauen, auf der Daten unterschiedlicher Art, Größe und Herkunft eingespielt, aufbereitet und dem Anwender zugänglich gemacht werden. Diese Datenintegration bildet die Grundlage für ein gleichermaßen effizientes wie effektives Einsatzmanagement, in dem Entscheidungen auf einer breiten und aktuellen Informationsbasis getroffen werden müssen. Die in sd-kama entwickelten Lösungen und deren Bausteine bieten die Möglichkeit, Bestandsdaten mit einlaufenden dynamischen Daten zu kombinieren und damit schneller zu einem umfassenden und möglichst vollständigen Lagebild zu kommen. Dieses Echtzeit-Lagebild erlaubt es, Prioritäten abzuleiten, z. B. Gefahrenbereiche schneller zu erkennen. Zusätzlich können die Dokumentation, die Kommunikation und die Koordination während des Einsatzes effektiver und effizienter werden. Es ist in der Projektlaufzeit gelungen einen Demonstrator zu entwickeln.

Abb. 7: Interaktives Modul zur Abschätzung möglicher Schäden

Abb. 7: Interaktives Modul zur Abschätzung möglicher Schäden

Das Projekt ist in seiner Pilotphase zwar für das Stadtgebiet Köln mit dem Thema Hochwasser am Rhein konzipiert und exemplarisch umgesetzt worden. Die entstehende Informationsplattform kann jedoch auch für andere Bereiche z. B. Großveranstaltungen, Versicherungswesen und Logistik genutzt werden. Der Anforderung des Anwenders entsprechend wurde das System modul-basiert in Form einer modernen, kartenbasierten Web-Applikation aufgebaut. Der Vorteil liegt darin, dass das System von jedem Rechner (mobil oder stationär) genutzt werden kann, ohne vorher eine Software installieren zu müssen. Die Schnittstellenarchitektur erlaubt darüber hinaus das Herauslösen einzelner Module, so dass beispielsweise mittels mobiler Apps einzelne Aufgaben, etwa das Übermitteln der Statusänderung einer Maßnahme, besser delegiert werden können und nicht ortsgebunden sind. Neue Module können so auch leichter integriert werden. Die Übermittlung von Ereignissen erfolgt verschlüsselt an einen eigens installierten Server. Der modulare Aufbau ist darüber hinaus für die Rechtevergabe an Nutzer sehr hilfreich. Ein Berechtigungskonzept verwaltet die Zugriffslogik für die einzelnen Module, so dass auch den rechtlichen Aspekten Rechnung getragen werden kann.

Referenzen

[1]www.sd-kama.de
[2] developer.here.com/documentation
[3] www.pegelonline.wsv.de/
[4] openweathermap.org/
[5] www.softwareag.com/de/products/apama_webmethods/analytics/overview/default.asp

 

Dr. Marlene Willkomm
Stadtentwässerungsbetriebe Köln, AöR
Stellvertretende Leiterin der
Hochwasserschutzzentrale
Ostmerheimer Straße 555, 51109 Köln
marlene.willkomm@steb-koeln.de

Dr. Stefan Jäger
geomer GmbH
Im Breitspiel 11b, 69216 Heidelberg
sj@geomer.de