Die Erfindung betrifft allgemein ein System und ein Verfahren innerhalb eines Frühwarnsystems zur Berechnung von Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen für eine Zielregion basierend auf Informationen eines Sensorsystems. Insbesondere betrifft die Erfindung ein System und ein Verfahren zum verbesserten Segmentieren einer Zielregion in räumliche Warneinheiten, die bei der dynamischen Bereitstellung von individuellen Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen für die Zielregion Verwendung finden. Ein Frühwarnsystem dient im Allgemeinen der rechtzeitigen Warnung vor Gefahrereignissen, insbesondere vor Naturkatastrophen - aber auch vor Gefahrereignissen technischen Charakters, wie beispielsweise einer Kernschmelze - die einen Schutz der Umwelt und von Menschen, Einrichtungen und Gütern erfordern, was beispielsweise durch eine rechtzeitige Evakuierung erreicht werden kann. Zu den Naturkatastrophen zählen beispielsweise solche tektonischen Ursprungs, wie Tsunamis oder Erdbeben, als auch Naturkatastrophen klimatischen Ursprungs, wie beispielsweise Tornados, Erdrutsche oder Schneelawinen. Die vorliegende Erfindung kann bei Frühwarnsystemen für solche Naturkatastrophen verwendet werden.

Ein Frühwarnsystem soll nach Erkennen eines Gefahrereignisses eine effektive Warnung veranlassen oder geeignete Entscheidungsvorschläge für nachgelagerte Systeme oder menschliche Operateure bereitstellen, um eine potenzielle Bedrohung frühzeitig zu erkennen und betroffene Regionen, insbesondere die dort angesiedelte Bevölkerung, rechtzeitig vor dem Eintreten der Folgen des Ereignisses zu informieren und Handlungen und Maßnahmen zum Schutz von Menschen, Gütern und Umwelt rechtzeitig vornehmen zu können.

In der Frühwarnung ist neben der Ausgestaltung der Sensorsysteme die Zusammenführung von Sensorinformationen und anderen zum Teil umfangreichen Informationsquellen verknüpft mit dem Faktor Zeit von zentraler Bedeutung. Bekannte Warnsysteme können innerhalb eines Versorgungsgebietes oder einer Zielregion verschiedene räumliche Warneinheiten, im Folgenden Warnsegmente genannt, adressieren und diese somit mit allgemeinen bzw. individuellen Warnungen versorgen oder ggf. für einen Operateur oder nachgelagerte Systeme entsprechend individuelle oder allgemeine Entscheidungsvorschläge bereitstellen. So werden beispielsweise im Rahmen des Projektes German-Indonesian Tsunami Early Warning System (GITEWS) vom Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) technische Komponenten eines Tsunami-Frühwarnsystems entwickelt, unter anderem das zentrale„Decision Support System" (DSS), welches den Tsunami-Frühwarnprozess unterstützt und warnsegmentindividuelle Warnungen generieren kann. Dabei richtet sich in den bekannten Warnsystemen die Einteilung des mit Warnungen generell abzudeckenden Raumes - die Zielregion - in Warnsegmente an administrativen Einheiten aus, basierend z.B. auf Provinz- und Kreisgrenzen. Innerhalb dieser administrativen Einheiten kann sich jedoch ein unterschiedlicher Grad der Auswirkungen einer Naturgefahr auf Mensch und Umwelt ergeben, wobei die verschiedenen Auswirkungsgrade eine dedizierte Handlung bzw. Reaktion erfordern können. Dies ist z.B. bei voneinander abweichenden Ankunftszeiten eines Tsunamis in großen administrativen Einheiten, bei unterschiedlichen Tsunami-Warnstufen, räumlich unterschiedlichem

Evakuierungsverhalten bzw. räumlich unterschiedlicher Evakuierungskapazität und räumlich differenzierten Naturrisiken der Fall.

Nachteilig am bekannten Stand der Technik im Gebiet Frühwarnsysteme ist folglich das Vorliegen unterschiedlicher Auswirkungen eines Gefahrenzustandes, beispielsweise eines Tsunamis, innerhalb der derzeitig definierten und dem System zugrunde gelegten räumlichen Warnsegmente. Ein ermittelter Warnlevel trifft auf möglicherweise heterogene Strukturen und ist damit nur bedingt im gesamten Warnsegment passend und angemessen. Die Warnung, d. h. das Bereitstellen von Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen, kann in den bekannten Systemen nicht so effizient und effektiv erfolgen, wie es beispielsweise im Idealfall einer punktgenau aufgelösten Analyse möglich wäre. Ein Beispiel sind einer Küste vorgelagerte Inseln oder geschützte Buchten, die bezüglich der Auswirkungen eines Tsunamis gänzlich anders zu beurteilen sind als die übrige zur administrativen Einheit (Kreis, Gemeinde usw.) gehörende Küstenlinie.

Der vorliegenden Erfindung liegt folglich die Aufgabe zugrunde, die Nachteile der vorbekannten Warnsystem lösungen zu vermeiden und ein verbessertes System und Verfahren zur dynamischen Bereitstellung von Warnungen für eine abzudeckende Zielregion vorzusehen.

Diese Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Ansprüche gelöst. Die abhängigen Ansprüche definieren bevorzugte Ausführungsformen. Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die Auswirkungen von Naturgefahren oder technischen Ereignissen auf Mensch und Umwelt nicht von administrativen Grenzen abhängen. Die tatsächlichen Abhängigkeiten ergeben sich stattdessen aus Vulnerabilitätskomponenten, die Verwundbarkeiten bzw. den Grad einer negativen Auswirkung auf Mensch und Umwelt widerspiegeln. Demzufolge ist ein auf Naturgefahrenintensität und Grad der Gefährdung dort lebender Menschen und Einrichtungen bzw. allgemein ein unter Risikoaspekten zugeschnittenes Warnsegment gegenüber einem unter administrativen Aspekten eingeteilten Warnsegment vorteilhaft, da auf Basis solcher unter Risikoaspekten zugeschnittener Warnsegmente zielgerichtet Handlungsoptionen pro Warnsegment ableitbar sind, um negative Auswirkungen gezielt zu minimieren. Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein räumliches Warnsegment abgeleitet, das eine bessere Repräsentierung der erwarteten Auswirkungen der Naturgefahr auf Mensch, Umwelt und Infrastruktureinrichtungen gewährleistet. Insbesondere tritt innerhalb eines derart ausgewiesenen Warnsegmentes ein zu erwartendes Gefährdungspotenzial homogener auf. Auch können weitere relevante Faktoren erfindungsgemäß vorteilhaft bei der optimalen Einteilung in Warnsegmente integriert werden. Gemäß der vorliegenden Erfindung kann im Ergebnis besser auf die relevanten Faktoren eingegangen werden und eine höhere Homogenität innerhalb der dem Warnsystem zugrunde gelegten Warnsegmente bezüglich der warnrelevanten Kriterien erzielt werden.

Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung erfolgt die Definition von Warnsegmenten in einem Offline- bzw. Hintergrundprozess, d.h. in einer Vorbereitungsphase bei der Parametrisierung eines Frühwarn- oder Lagesystems und wird während individueller Warn- oder Beobachtungsernstfälle nicht geändert. Die Warnsegmentdefinitionen sind daher im Ernstfall weitgehend statischer Natur.

Zur Lösung der zugrunde liegenden Aufgabe wird ein System zur computergestützten Bereitstellung von Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen für eine Zielregion durch ein Frühwarnsystem zum Erkennen von natürlichen oder technischen Gefahrereignissen bereitgestellt. Das System umfasst eine erste Datenspeichereinheit zum Speichern einer Vielzahl von Gefahrereignismodellen sowie eine Bestimmungseinheit zum Bestimmen der die Zielregion betreffenden Gefahrereignismodelle aus der Vielzahl von Gefahrereignismodellen, die in der ersten Datenspeichereinheit abgelegt sind. Des Weiteren umfasst das System eine zweite Datenspeichereinheit zum Speichern räumlicher Verteilungen mindestens einer die Zielregion beschreibenden Information sowie eine Ermittlungseinheit zum Ermitteln der räumlichen Verteilung eines Risikowertes basierend auf den bestimmten Gefahrereignismodellen und der räumlichen Verteilung mindestens einer die Zielregion beschreibenden Information der in der zweiten Datenspeichereinheit abgelegten räumlichen Verteilungen. Ferner umfasst das System eine dritte Datenspeichereinheit zum Speichern von einzelne Regionen der Zielregion definierenden Daten sowie eine erste Verarbeitungseinheit zum Segmentieren der Zielregion in Unterregionen, zumindest teilweise basierend auf der räumlichen Verteilung des Risikowertes, und zum Erstellen und Abspeichern von die Unterregionen der Zielregion definierenden Daten in der dritten Datenspeichereinheit. Des Weiteren umfasst das System eine zweite Verarbeitungseinheit zur dynamischen Bereitstellung von individuellen Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen für die Unterregionen der Zielregion durch das Frühwarnsystem unter Verwendung der die Unterregion der Zielregion definierenden Daten der dritten Datenspeichereinheit in Reaktion auf das Erkennen eines die Zielregion betreffenden natürlichen oder technischen Gefahrereignisses. Es wird ferner ein Verfahren bereitgestellt zur computergestützten Bereitstellung von Warnsignalen für eine Zielregion durch ein Frühwarnsystem zum Erkennen von natürlichen oder technischen Gefahrereignissen. Dieses Verfahren umfasst die Schritte des Bestimmens von die Zielregion betreffenden Gefahrereignismodellen aus einer Vielzahl von Gefahrereignismodellen einer ersten Datenspeichereinheit sowie des Ermitteins der räumlichen Verteilung eines Risikowertes basierend auf den bestimmten Gefahrereignismodellen und der räumlichen Verteilung mindestens einer die Zielregion beschreibenden Information einer zweiten Datenspeichereinheit. Des Weiteren umfasst das Verfahren die Segmentierung der Zielregion in Unterregionen, zumindest teilweise basierend auf der räumlichen Verteilung des Risikowertes, und das Erstellen von die Unterregionen definierenden Daten. Das Verfahren umfasst zudem das Speichern der die Unterregionen definierenden Daten in einer dritten Datenspeichereinheit sowie das Verwenden der gespeicherten die Unterregion definierenden Daten bei der dynamischen Bereitstellung von individuellen Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen für die Unterregionen der Zielregion durch das Frühwarnsystem in Reaktion auf das Erkennen eines die Zielregion betreffenden natürlichen oder technischen Gefahrereignisses.

Gemäß eines Aspektes der Erfindung liegt der Ermittlung der Risikowertverteilung der räumlich differenzierte Wert oder mehrere räumlich differenzierte Werte aus der folgenden Auswahl zugrunde: Dichte der kritischen Einrichtungen, Bevölkerungsdichte, Alter- und Geschlechtsverteilung der Bevölkerung, Topographie, insbesondere Hangneigung, und Landbedeckung. Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung hat die zweite Verarbeitungseinheit direkten oder indirekten Zugriff auf Informationen eines Erfassungssystems zum Erfassen der Signale einer der Zielregion zugeordneten Vielzahl von Sensoren. Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung basiert die Vielzahl der Ereignismodelle auf statistischen Analysen historischer Gefahrereignisse und kann ferner deterministische Modelle berücksichtigen.

Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung werden die Bestimmungseinheit, die Ermittlungseinheit und die erste Verarbeitungseinheit in einem Vorbereitungsmodus, d. h. offline, betrieben. Zudem sind die Datenspeichereinheiten Permanentspeicher, und die zweite Verarbeitungseinheit greift in Echtzeit, d.h. online, auf die dritte Datenspeichereinheit zu und nimmt in Echtzeit, d.h. online, die dynamische Bereitstellung der individuellen Warnsignale oder Entscheidungsvorschläge vor.

Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung umfasst der Schritt des Segmentierens der Zielregion in Unterregionen das Verknüpfen der räumlichen Verteilung des ermittelten Risikowertes unter Verwendung von definierten Gewichtungsparametern mit mindestens einem räumlich differenzierten Wert der Gruppe bestehend aus der geschätzten Gefahrereignisauswirkungsintensität, der geschätzten

Auswirkungsankunftszeit, der geschätzten Gefahrenexposition, der geschätzten Reaktionskapazität und den geografischen Grenzdaten von Administrationseinheiten der betroffenen Zielregion.

Gemäß einem weiteren Aspekt definiert das Segmentieren Unterregionen, die bezüglich der räumlichen Verteilung des ermittelten Risikowertes weitgehend homogen ausgestaltet sind.

Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung umfasst der Schritt des Ermitteins die Schritte des Ermitteins der räumlichen Verteilungen der Auftrittswahrscheinlichkeiten und Ankunftszeiten von vorbestimmten Auswirkungen der den bestimmten Gefahrereignismodellen entsprechenden Gefahrereignisse und des Ermitteins der räumlichen Verteilung der Evakuierungskapazität der Bevölkerung in der Zielregion basierend auf den ermittelten Ankunftszeiten und der räumlichen Verteilung mindestens einer die Zielregion beschreibenden Information.

Gemäß eines weiteren Aspektes der Erfindung sind ein oder mehrere computerlesbare Datenträger vorgesehen, welche computerausführbare Anweisungen umfassen, die bei Ausführung durch einen Computer ein Verfahren zum computergestützten Bereitstellung von Warnsignalen für eine Zielregion durch ein Frühwarnsystem zum Erkennen von natürlichen oder technischen Gefahrereignissen gemäß dem Gegenstand der erfindungsgemäßen Verfahren durchführen.

Weitere Ausführungsformen der Erfindung und zugehörige Detailinformationen sind in den folgenden Zeichnungen dargestellt und nachfolgend beschrieben.

Dabei zeigen schematisch:

Fig. 1 die Aufteilung einer mit Warnungen abzudeckenden Zielregion nach dem Stand der Technik;

Fig. 2 ein Blockschaltbild eines erfindungsgemäßen Systems zum Einsatz in einem Frühwarnsystem gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;

Fig. 3 ein Flussdiagramm zur Illustration beispielhafter Schritte zur

Ermittlung und Verwendung von Warnsegmenten gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;

Fig. 4A und 4B schematische Darstellungen der Segmentierung einer mit

Warnungen abzudeckenden Zielregion in Warnsegmente gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung;

Fig. 5 ein Flussdiagramm zur Illustration beispielhafter Schritte und

Komponenten bei der Ermittlung einer Risikowahrscheinlichkeitskarte gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;

Fig. 6 eine schematische Darstellung zur Illustration beispielhafter Schritte zur Ermittlung der Risikowahrscheinlichkeiten gemäß einer Ausführungsform der Erfindung im Gebiet der Tsunami- Frühwarnung;

Fig. 7 eine schematische Darstellung einer beispielhaften Risikowahrscheinlichkeitskarte gemäß einer Ausführungsform der Erfindung;

Fig. 8 eine schematische Darstellung einer beispielhaften Risikowahrscheinlichkeitskarte mit geschätzten Ankunftszeiten gemäß einer Ausführungsform der Erfindung im Gebiet der Tsunami- Frühwarnung; Fig. 9 bis 14 schematische Darstellungen zur Illustration beispielhafter räumlich differenzierter Informationen, die gemäß Ausführungsformen der Erfindung der Ermittlung einer erfindungsgemäßen Risikowahrscheinlichkeit zugrunde gelegt werden können;

Fig. 15 eine schematische Darstellung einer beispielhaften

Risikowahrscheinlichkeitskarte gemäß einer Ausführungsform der Erfindung;

Fig. 16 eine schematische Darstellung der Segmentierung

erfindungsgemäße Warnsegmente gemäß Ausführungsformen Erfindung;

Fig. 17 eine schematische Darstellung von Warneinheiten der Zielregion aus Fig. 16 nach dem Stand der Technik;

Fig. 18A und 18B Darstellungen bekannter Komponenten (Fig. 18A) bzw. möglicher

Komponenten gemäß Ausführungsformen der Erfindung (Fig. 18B) bei der Bestimmung von Warnsegmenten; und

Fig. 19 eine schematische Darstellung ermittelter Regionen gemäß

Ausführungsform der Erfindung im beispielhaften Bereich Tsunami-Frühwarnung.

Zur Verdeutlichung der Erfindung werden nun die beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Die folgende Beschreibung der Figuren geht dabei von beispielhaften Ausführungsformen der Erfindung aus, jedoch ist die vorliegende Erfindung nicht auf die einzelnen Ausführungsformen beschränkt.

Figur 1 zeigt in einer schematischen Darstellung die Unterteilung einer mit Warnsignalen abzudeckenden Zielregion gemäß der konventionellen Aufteilung in administrative Einheiten.

Konventionell werden die Warnsegmente 110 bis 140 der Zielregion 100 an administrativen Einheiten (ADM1 bis ADM4) festgemacht. Demgemäß sind die konventionellen Warnsegmente 110 bis 140 durch die Grenzen 150, beispielsweise Provinz- und Kreisgrenzen, der administrativen Raumeinheiten definiert. Warnungen werden in diesen bekannten Warnsystemen auf Basis der einzelnen administrativen Unterregionen generiert und bereitgestellt. Beispielsweise werden Warnsignale oder Entscheidungsvorschläge 132 und 142 für die administrativen Einheiten 130 bzw. 140 bereitgestellt, sobald ein die Zielregion betreffendes natürliches oder technisches Gefahrereignis erkannt wird. In der beispielhaften Darstellung der Figur 1 wird in Reaktion auf das Erkennen des Gefahrereignisses für die administrativen Einheiten 1 10 und 120 kein Warnsignal oder Entscheidungsvorschlag generiert, da für diese administrativen Einheiten Warnlevel erkannt werden, die unterhalb eines vorbestimmten Schwellwertes liegen. Folglich ist für diese Warnsegmente bestimmt, dass keine konkrete Gefahr für Mensch und Umwelt bzw. sonstige Einrichtungen vorliegt und keine Schritte bzw. Maßnahmen zu ergreifen sind. Die Zugrundelegung von administrativen Warneinheiten hat zunächst den Vorteil, dass Maßnahmen z. B. zur Evakuierung der Bevölkerung oder zur Vornahme von konkreten Gegenmaßnahmen je nach Charakter des eintretenden Gefahrereignisses, beispielsweise das Errichten von Dämmen, im Rahmen effektiv organisierter Einheiten vorgenommen werden können. So sind Hilfsorganisationen bzw. Hilfseinrichtungen und staatliche sowie nichtstaatliche Ausführungsorgane oft auf administrativer Basis z.B. für die einzelnen Provinzen, Kreise oder Länder organisiert und erlauben deshalb besonders effektive Gegenmaßnahmen eben auf Grundlage dieser administrativen Grenzen. Wie oben beschrieben hat aber die Einteilung einer mit Warnungen abzudeckende Zielregion in administrative Warnsegmente den nachteiligen Effekt, dass ein solches administratives Warnsegment hochgradig inhomogen sein kann gegenüber der zutreffenden Risikowahrscheinlichkeit, die beispielsweise die Gefahrenauftrittswahrscheinlichkeit und die effektiven Kapazitäten für Gegenmaßnahmen widerspiegeln kann. Dementsprechend können auf Basis der administrativen Warnsegmente generierte und bereitgestellte Warnungen für einzelne Teilbereiche einer administrativen Einheit zutreffend oder eben nicht zutreffend sein. Dies wirkt sich insbesondere nachteilig auf die Sinnhaftigkeit der generierten und bereitgestellten Warnungen aus. Die Nachteile dieser vorbekannten Unterteilung in administrative Warnsegmente können durch eine verbesserte Segmentierung der Zielregion 100 überwunden werden.

Figur 2 zeigt schematisch ein System zur computergestützten Bereitstellung von Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen für eine Zielregion 100 durch ein Frühwarnsystem zum Erkennen von natürlichen oder technischen Gefahrereignissen gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Das System erfasst eine erste Datenspeichereinheit 210, eine zweite Datenspeichereinheit 230 und eine dritte Datenspeichereinheit 260. Dabei kann neben der Implementierung über eine Aufteilung in Einzeleinheiten erfindungsgemäß auch eine physikalische Datenspeichereinheit vorgesehen sein, die in drei logische Datenspeichereinheiten 210, 230 und 260 eingeteilt ist, oder eine entsprechende Aufteilung durch entsprechende Adressierung bzw. Ablage erreicht werden.

Die erste Datenspeichereinheit speichert eine Vielzahl von Gefahrereignismodellen, beispielsweise Modelle von Erdbeben oder Tsunami-Szenarien. Gemäß Ausführungsformen kann diese Vielzahl von Gefahrereignismodellen in einer Datenbank abgelegt sein. Gemäß einer Ausführungsform basiert die Vielzahl von Gefahrereignismodellen auf historischen Ereignissen und kann durch entsprechende deterministische Modelle ergänzt bzw. ausgebaut sein. Das System umfasst eine Bestimmungseinheit 220 zum Bestimmen der für die Zielregion relevanten Gefahrereignismodelle aus der in der ersten Datenspeichereinheit 210 vorgehaltenen Auswahl an Gefahrereignismodellen. Die zweite Datenspeichereinheit 230 speichert räumliche Verteilungen mindestens einer die Zielregion 100 beschreibenden Information. Typische Informationen sind beispielsweise die Dichte kritischer Einrichtungen, die Bevölkerungsdichte, die Alters- und Geschlechtsverteilung, die Topographie der Zielregion, insbesondere die räumliche Verteilung der Hangneigung sowie die Landbedeckung. Weitere abgeleitete räumlich differenzierte Informationen, welche die Zielregion beschreiben, umfassen die aus den zugrunde liegenden Regionalinformationen ermittelten Kapazitätswerte für geeignete Gegenmaßnahmen, insbesondere zu einer Evakuierung der betroffenen Bevölkerung. Diese abgeleiteten Informationen können insbesondere entsprechende lokale Evakuierungszeiten berücksichtigen.

Eine Ermittlungseinheit 240 ist vorgesehen zum Ermitteln der räumlichen Verteilung eines Risikowertes basierend auf den relevanten Gefahrereignismodellen, die von der Bestimmungseinheit 220 bestimmt werden, und einer oder mehrerer die Zielregion beschreibender Informationen, die in der zweiten Datenspeichereinheit 230 abgelegt sind. Eine dritte Datenspeichereinheit 260 speichert Daten, die einzelne Regionen bzw. Warnsegmente oder Gruppen von Warnsegmenten definieren. Die erste Verarbeitungseinheit 250 ist zum Segmentieren der Zielregion in Unterregionen vorgesehen. Dies erfolgt zumindest teilweise basierend auf der ermittelten räumlichen Verteilung des Risikowertes. Die Verarbeitungseinheit 250 erstellt diese Unterregionen definierenden Daten und speichert diese in der dritten Datenspeichereinheit 260 ab. Gemäß bevorzugter Ausführungsformen der Erfindung erfolgt die Ermittlung der Risikowertverteilung und die Segmentierung der Zielregion in Unterregionen mit der Erzeugung und Speicherung der die Unterregionen definierenden Daten offline, d.h. in einem Vorbereitungsmodus. Dadurch können diese den die Zielregion betreffenden Vorgängen, die mit natürlichen oder technischen Gefahrereignisses verbundenen sind, zugrunde gelegt werden. Diese Unterteilung der im System stattfindenden Offline- bzw. Online-Vorgänge wird durch die gestrichelte Trennlinie 265 schematisch dargestellt. In Reaktion auf das Erkennen eines die Zielregion betreffenden natürlichen oder technischen Gefahrereignisses stellt die zweite Verarbeitungseinheit 270 dynamisch individuelle Warnsignale oder Entscheidungsvorschläge 272, 274 und 276 auf Basis der offline generierten Warnsegmentdaten bereit. Dabei hat die zweite Verarbeitungseinheit 270 beispielsweise direkten oder indirekten Zugriff auf Informationen eines Erfassungssystems ES zum Erfassen der Signale einer der Zielregion zugeordneten Vielzahl Sensoren S. Diese Sensoren S sind je nach Zielsetzung, welche Gefahrereignisse erkannt werden sollen, entsprechend für die mit Warnungen abzudeckende geografische Region vorzusehen. Gemäß Ausführungsformen der Erfindung können Bestimmungseinheit, Ermittlungseinheit und erste und zweite Verarbeitungseinheit in getrennten Datenverarbeitungsanlagen entweder räumlich konzentriert oder in einem verteilten System vorgesehen sein, oder Komponenten einer integrierten Datenverarbeitungsanlage darstellen. Gemäß einer Ausführungsform ist das System 200 im Erfassungssystem ES integriert.

Figur 3 zeigt schematisch beispielhafte Schritte zur Segmentierung einer Zielregion in erfindungsgemäße Unterregionen sowie die Verwendung dieser Unterregionen im Rahmen beispielhafter Frühwarnsysteme. Gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Erfindung umfasst das Verfahren 300 zur computergestützten Bereitstellung von Warnsignalen für eine Zielregion durch ein Frühwarnsystem zum Erkennen von natürlichen oder technischen Gefahrereignissen zunächst den Schritt des Bestimmens 310 für die Zielregion relevanter Gefahrereignismodelle aus einer Vielzahl von Gefahrereignismodellen, die in einer ersten Datenspeichereinheit 210 abgelegt sind. In Schritt 320 wird die räumliche Risikowertverteilung für die zugrunde gelegten Gefahrereignisse ermittelt, und zwar unter Verwendung relevanter Gefahrereignismodelle und relevanter räumlicher Verteilungen der die Zielregion beschreibenden Informationen, die in einer zweiten Datenspeichereinheit 230 abgelegt sind. In Schritt 330 wird die Zielregion 100 in erfindungsgemäße Warnsegmente, d. h. Unterregionen der Zielregion, zumindest teilweise basierend auf der räumlichen Verteilung des Risikowertes, segmentiert, sowie Daten erstellt, die die Unterregionen definieren. Schritt 340 speichert diese die erstellten Unterregionen definierenden Daten in einer dritten Datenspeichereinheit 260. In Reaktion auf das Erkennen eines die Zielregion betreffenden natürlichen oder technischen Gefahrereignisses verwendet das Frühwarnsystem in Schritt 350 die gespeicherten, die Unterregionen definierenden Daten für eine dynamische Bereitstellung von individuellen Warnsignalen oder Entscheidungsvorschlägen auf Basis der erfindungsgemäßen Warnsegmente, d. h. Unterregionen der Zielregion.

Die Figuren 4A und 4B zeigen beispielhafte erfindungsgemäße Segmentierungen in Warnsegmente 410, 420 und 430 bzw. 460, 470, 480 und 490. In beiden Figuren ist die Zielregion 100 der Figur 1 mit den zugehörigen administrativen Grenzen 150 zugrunde gelegt. Dabei zeigt Figur 4A Isokonturen 451 und 453 bestimmter Intensitäten eines erfindungsgemäß ermittelten Risikowertes und eine vollständig auf dieser Risikowertverteilung basierende Segmentierung der Zielregion 100 in Warnsegmente 410, 420 und 430. Beispielsweise ist der Risikowert im Warnsegment 410, das durch den Rand der Zielregion 100 und die Isokontur 451 bestimmt wird, am höchsten und im Warnsegment 430, das durch den Rand der Zielregion 100 und die Isokontur 453 bestimmt wird, am niedrigsten. Anders als bei den konventionellen und vorbekannten Frühwarnsystem lösungen auf Basis der Administrationseinheiten 1 10, 120, 130 und 140, die durch die Administrationseinheitengrenzen 150 definiert sind, werden in dieser beispielhaften Ausführungsform Warnsignale und Entscheidungsvorschläge 412 und 422 - im Folgenden auch vereinfacht als Warnungen bezeichnet - bereitgestellt, die auf den erfindungsgemäßen Warnsegmente 410, 420 und 430 basieren oder für diese vorgesehen sind.

Der in Figur 4B gezeigten alternativen Segmentierung der Zielregion 100 in Warnsegmente 460, 470, 480 und 490 liegt dieselbe Risikowertverteilung wie in Figur 4A gezeigt zugrunde. In Figur 4B ist aber eine alternative Segmentierung vorgenommen worden, die nur teilweise auf dieser Risikowertverteilung basiert. Beispielsweise wurde bei der Segmentierung in die Warnsegmente auch die vorhandene Unterteilung in Administrationseinheiten mitberücksichtigt. Diese Administrationseinheiten sind wieder durch die Grenzdaten 150 definiert und entsprechend irregulärer Quadranten der Zielregion 100 aufgeteilt. Eine entsprechende Gewichtung der gemittelten Risikowertverteilung und der Berücksichtigung der Administrationseinheiten führt zur beispielhaft dargestellten Warnsegmentierung in die Warnsegmente 460, 470, 480 und 490. Dabei orientieren sich die resultierenden Warnsegmente stark an der administrativen Einteilung; d. h., dass die Administrationseinheiten ein großes Gewicht bei der Segmentierung in Warnsegmente zugeteilt bekommen. Entsprechend wird die rechte untere Administrationseinheit lediglich in die neuen Warnsegmente 460 und 470 entlang der Isokontur 455 aufgeteilt, die der Isokontur 451 weitgehend entspricht. Die diametral entgegen gesetzten Administrationseinheiten rechts oben und links unten bilden das neue Warnsegment 480 und die Administrationseinheit des linken oberen Quadranten bildet das neue Warnsegment 490. Wie in Figur 4A ersichtlich, liegt der Segmentierung, die in Figur 4B dargestellt ist, die weitgehende Homogenität der Risikowertverteilung im rechten oberen, linken oberen und linken unteren Administrationseinheitenquadranten zugrunde. Beispielhaft dargestellt ist die Bereitstellung von Warnung 462 für Warnsegment 460, Warnung 472 für Warnsegment 470, beide im rechten unteren Administrationseinheitenquadranten befindlich, sowie von Warnung 482 für das Warnsegment 480 im linken unteren und rechten oberen Administrationseinheitenquadranten. Für das Warnsegment 490 im linken oberen Quadranten wird keine Warnung bereitgestellt.

Die folgenden Figuren 5 bis 19 illustrieren beispielhaft ein Ausführungsbeispiel im Bereich der Tsunami-Frühwarnung. Dabei wird zunächst die Ermittlung der räumlichen Segmentierung basierend auf Gefährdungs- und Vulnerabilitätsinformationen und Gefährdungs- und Vulnerabilitätsfaktoren zu räumlichen Warneinheiten vorgenommen und begleitend die technische Umsetzung in einem beispielhaften Tsunami- Frühwarnsystem dargestellt. Zur Berechnung des räumlich aufgelösten Risikos werden folgende Komponenten quantifiziert und integriert, die in gegebenenfalls geeignet abgewandelter Form auch in Ausführungsformen für andere Gefahrereignisse verwendet werden können:

• räumlich verteilte Quantifizierung der erwarteten Auftrittswahrscheinlichkeit der Naturgefahr an Land sowie die erwarteten Ankunftszeiten der Naturgefahr

• räumliche Verteilung der Bevölkerung und kritischer Infrastruktur in der Gefahrenzone

• Möglichkeiten bzw. Kapazitäten der Bevölkerung, angemessen auf eine Frühwarnung zu reagieren, beispielsweise sich zu evakuieren. Dabei werden menschliche Mobilisierungskapazitäten und Eigenschaften von Evakuierungspfaden berücksichtigt. Daraus leitet sich für jede Lokalität an Land, die potenziell gefährdet bzw. betroffen ist, eine potenzielle Evakuierungszeit ab.

Diese Komponenten werden zu einem Risikoindex integriert, der somit neben der Auftrittswahrscheinlichkeit einer Naturgefahr die Gefährdung von Mensch und kritischer Infrastruktur und die Möglichkeit, sich zu evakuieren, in Abhängigkeit der jeweiligen Evakuierungszeit integriert. In einer Ausführungsform werden Flächen mit einheitlichem Risikoindex zu Warnsegmenten aggregiert.

Je nach Anwendung können mehrere Segmentierungsverfahren kombiniert eingesetzt werden, um eine problemadäquate Segmentierung vorzunehmen. Beispielsweise können bei der Segmentierung sowohl administrative als auch risikobezogene Kriterien berücksichtigt werden.

Das erfindungsgemäße Verfahren wird am Beispiel der Tsunami-Frühwarnung illustriert, ist aber auf alle Warnprozesse anwendbar, bei denen der Warnraum nach bestimmten Kriterien segmentiert werden kann. Art und Umfang der dabei angewendeten Risikokomponenten sind dem konkreten Bedarf entsprechend angepasst. Insbesondere kann die Segmentierung räumlicher Warneinheiten offline, d. h. in einer Vorbereitungsphase, erfolgen und ist somit im Ereignisfall statisch zugrunde gelegt.

Zusammengefasst kann erfindungsgemäß erfolgen:

• Quantifizierung der räumlichen Verteilung der Tsunami-Auftrittswahrscheinlichkeit · Quantifizierung der erwarteten Ankunftszeit eines Tsunamis entlang einer betroffenen Küstenregion

• Quantifizierung der räumlichen Verteilung der Bevölkerung und kritischer Infrastruktur

• Quantifizierung der räumlichen Verteilung der Evakuierungseigenschaften · Verknüpfung und räumliche Aggregation der Gefährdungs- und

Vulnerabilitätskomponenten zu einer räumlichen Darstellung des Tsunami-Risikos

• Homogenitätsbetrachtung bezüglich des Tsunami-Ankunftsprozesses

• Ausweisung charakteristischer Raumeinheiten hinsichtlich ihres Tsunami-Risikos als räumliche Warneinheiten Beispielhaft werden folgende Schritte zur Ermittlung räumlicher Warneinheiten basierend auf Gefährdungs- und Vulnerabilitätsfaktoren durchgeführt: Gefährdungsanalyse

Die Gefährdungsanalyse erzielt eine räumlich aufgelöste Quantifizierung der Auftrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses an Land. Die Analyse beruht beispielsweise auf einem Satz mehrerer tausend vorgerechneter Tsunami- Ereignisse an möglichen tsunamigenen Lokalitäten. Bei der Wahrscheinlichkeitsberechnung können folgende Punkte berücksichtigt werden:

• Erdbebenauftrittswahrscheinlichkeit an spezifischen Lokalitäten

• Auftrittswahrscheinlichkeit verschiedener Erdbebenintensitäten

• Auftrittswahrscheinlichkeit spezifischer Tsunami-Wellenhöhen an der Küste

• Auftrittswahrscheinlichkeit eines Tsunamis mit definierter Intensität an Land, d.h. die Trefferhäufigkeit an Land

Dabei erfolgt die Wahrscheinlichkeitsberechnung vorzugsweise auf Grundlage statistischer Analysen historischer Erdbeben- und Tsunami-Ereignisse unter Berücksichtigung deterministischer Modelle für die Abschätzung der Erdbebenauftrittswahrscheinlichkeit an spezifischen Ortspunkten. Figur 5 illustriert ein beispielhaftes Ablaufschema. In Schritt 510 wird auf eine Tsunami-Szenario- Datenbank zugegriffen. In Schritt 520 werden für die Zielregion relevante Szenarien aus der Tsunami-Datenbank bestimmt. In diesem Schritt werden also diejenigen Szenarien bestimmt, die zu einem „Treffer" an dem untersuchten Ortpunkt in der Zielregion führen. Im Beispiel eines Tsunamis bedeutet ein Treffer, dass der jeweilige Ortspunkt im Rahmen eines relevanten Szenarios von einer Überschwemmung betroffen sein wird. Dabei gehen die Daten der historischen Erdbebendatenbank und deterministische Modelle, Schritt 530, in die Bestimmung der seismischen Zonen tsunamigener Quellen, Schritt 540, ein. In Schritt 550 wird jedem Szenario eine Erdbebenstärke der tsunamigenen Quelle zugeordnet und das entsprechende Szenario zur Ermittlung einer Einzelwahrscheinlichkeit durchgerechnet. In Schritt 560 wird die Anzahl der Überschwemmungstreffer für den untersuchten Ortspunkt aufgerechnet. In Schritt 570 erfolgt eine Aggregierung der Ortspunktinformationen, was in Schritt 580 zur Erstellung einer Gefahrenwahrscheinlichkeitskarte führt. Figur 6 zeigt eine beispielhafte Ausführungsform zur Quantifizierung der Auftrittswahrscheinlichkeit und Figur 7 ein beispielhaftes Ergebnis. Mittels einer räumlichen Abfrage 620 wird auf die Tsunami-Datenbank 610 zugegriffen und die relvanten Szenarien 630, die einen jeweils untersuchten Ortspunkt betreffen, bestimmt. Die Basis der Gefährdungsanalyse kann hierbei eine Datenbank bilden mit Ergebnissen aus numerischen Modellen, zum Beispiel von modellierten Tsunami-Szenarien, welche eine große Anzahl an möglichen Eintrittsereignissen mit unterschiedlichen Eingangsparametern beinhaltet und den gesamten Betrachtungsraum abdeckt. Aus dieser Basis wird schrittweise in Kombination mit statistischen und deterministischen Auswertungen eine räumliche Wahrscheinlichkeitsinformation für ein spezielles Gebiet, die mit Warnungen abzudeckende Zielregion, abgeleitet. Dazu wird mittels der räumlichen Abfrage 620 aus der künstlich geschaffenen Grundgesamtheit 610 eine Auswahl der relevanten Tsunami-Szenarien ermittelt, Schritt 630. In Abhängigkeit der modellierten Szenarien werden nachfolgend, wie in Spalte 640 dargestellt, jeweils relevante Erdbebenmagnituden der tsunamigenen Quellen abgefragt. In Spalte 642 erfolgt zunächst eine Unterteilung, dass ein Erdbeben dieser Magnitude in der jeweiligen tsunamigenen Zone A, B oder C entsteht, und gemäß Spalte 644 eine weitere Aufteilung zur Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeiten, dass dieses beispielsweise zugrunde gelegte Erdbeben in der Unterzone 1 , 2, 3 oder 4 der tsunamigenen Zone A auftritt und den untersuchten Ortspunkt an Land mit seinen Auswirkungen betrifft.

Abhängig von den geologischen Bedingungen weisen bestimmte Regionen eine höhere Auftrittswahrscheinlichkeit für Erdbeben einer bestimmten Magnitude auf als andere. Daher wird für den Betrachtungsraum eine räumlich differenzierte statistische Analyse der historischen Erdbeben durchgeführt und der Raum in Zonen mit signifikant unterschiedlichen Auftrittswahrscheinlichkeiten für Erdbeben gegliedert. Beispielsweise werden für jede Zone die jährlichen Auftrittswahrscheinlichkeiten für die in Spalte 640 aufgegliederten Magnituden aus den historischen Daten abgeleitet. Da jedoch in der Regel die historischen Daten limitiert sind und eine Zonierung daher in größeren Raumeinheiten erfolgen muss, wird die Analyse durch die Mitberücksichtigung von deterministischen Prognosemodellen über Gewichtungsfaktoren optimiert. Das heißt, dass innerhalb einer Zone A, B oder C gewissen Erdbebenlokalitäten, die im Repositorium vorhanden sind, aufgrund der deterministischen Modellaussagen eine höhere Auftrittswahrscheinlichkeit für Erdbeben einer bestimmten Magnitude zugewiesen wird und anderen Lokalitäten eine geringere. Für den indonesischen Raum können beispielsweise den Zonen A, B und C die geografischen Regionen Sumatra, Bali und Java entsprechen, wobei die Unterzonen 1 bis 4 der Sumatra- Zone weiteren Zonenunterteilungen Sumatral , Sumatra2, etc. entsprechen. Durch diese auf Basis deterministischer Modelle erfolgte weitere Untergliederung und die Einführung der entsprechenden Gewichtungsfaktoren wird sichergestellt, dass auch neuere Erkenntnisse in die Gefährdungsanalyse kleinräumlich einfließen können.

Als Ergebnis ergibt sich für jedes einzelne Tsunami-Ereignis eines Tsunami- Szenarios mit einer bestimmten Erdbebenmagnitude eine spezifische Auftrittswahrscheinlichkeit, die für zwei einzelne Unterszenarien in Spalte 646 beispielhaft dargestellt ist. Wie in Spalte 648 dargestellt, erfolgt anschließend eine Bewertung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Ortspunkt einer Tsunami-Gefahr unterliegt. Hierzu wird ermittelt, wie oft ein Punkt an Land von einem Tsunami- Szenario betroffen ist. Für jeden bei der Zerlegung des Betrachtungsraums in diskrete Gitterpunkte ermittelten Ortspunkt wird abgefragt, welches Szenario an diesem Gitterpunkt eine Überflutung erzeugt und dies mit welcher Wahrscheinlichkeit. Diese in den vorherigen Schritten bestimmten Auftrittswahrscheinlichkeiten werden, wie in Spalte 648 dargestellt, aufsummiert und der entsprechend ermittelte Wert durch die Anzahl der zugrunde liegenden Einzelszenarien dividiert. Im Ergebnis erhält man die in Spalte 650 dargestellte Wahrscheinlichkeit für den jeweiligen Gitterpunkt an Land, innerhalb eines Jahres von einer Tsunami-Überflutung betroffen zu sein. Durch räumliche Aggregierung und ggf. Interpolation der einzelnen Gitterpunkte 660 erhält man eine kontinuierliche Flächendarstellung der Gefährdungswahrscheinlichkeiten für den Betrachtungsraum 670.

Figur 7 illustriert eine beispielhafte Tsunami-Risikowahrscheinlichkeitskarte, bei der zwischen geografischen Regionen hoher und niedriger Tsunami- Risikowahrscheinlichkeit differenziert werden kann. Bestimmung der erwarteten Ankunftszeit einer Naturgefahr

In Figur 8 sind beispielhaft ermittelte Ankunftszeiten der Tsunami-Auswirkungen, d.h. der Überschwemmungswelle, dargestellt. Die eingekreisten Bereiche haben dabei trotz ihrer räumlich inhomogenen Verteilung in der Zielregion dasselbe Minimum und denselben Halbwert, ETA _min bzw. ETA _med , der erwarteten Ankunftszeit der Auswirkungen zugrunde liegender Tsunami-Modelle. Die Ankunftszeit der Auswirkungen eines Gefahrereignisses kann ein weiterer Faktor bei der erfindungsgemäßen Warnsegmenteinteilung sein. Im Beispiel Tsunami- Frühwarnung ist insbesondere das Tsunami-Ankunftsverhalten entlang einer Küste ein wesentlicher Faktor bei einer umfassenden Berücksichtigung relevanter Risikofaktoren. Aus einem vorberechneten Satz von Tsunami-Szenarien wird für definierte Ortspunkte vor der Küsten in einem definierten Abstand entlang der Küste die statistische Verteilung der Tsunami-Ankunftszeiten bestimmt. Dies beinhaltet beispielsweise die Verteilung der Ankunftszeit mehrerer tausend Szenarien an einem Ortspunkt. Aus dieser Verteilung können geeignete statistische Maße, wie z. B. Streuung, Perzentilwerte der Ankunftszeit, wie beispielsweise das 1 -Perzentil, sowie Mediane der Werteverteilung an jedem definierten Ortspunkt für die vorberechneten Tsunami-Ereignisse als Ankunftszeitkriterien herangezogen werden. Analog zu der in Figur 6 beschriebenen Vorgehensweise, wird auf Basis der verfügbaren Tsunami- Szenarien für ausgewählte Küstenabschnitte geprüft, aus welchen Richtungen und mit welchen Häufigkeiten Tsunamis an diesem Küstenabschnitt eintreffen können. Dies stellt eine Tsunami-Direktionalität und eine richtungsabhängige Häufigkeit zur Verfügung. Für die äußeren Endpunkte eines ausgewählten Küstenabschnittes sowie beliebige Stützpunkte an der Küste dazwischen lassen sich pro verfügbarem Tsunami-Szenario differenzierte Ankunftszeiten ermitteln. Je nach Tsunami-Direktionalität, d.h. dem Winkel zwischen einer generalisierten Küstenausrichtung und der Tsunami-Richtung, wird sich für frontal ankommende Tsunami-Wellen eine nahezu gleiche Ankunftszeit für die Endpunkte ergeben, wohingegen für in spitzem Winkel eintreffende Tsunami-Wellen eine deutlich abweichende Ankunftszeit resultieren wird. Die Direktionalität in Verbindung mit statistischen Maßen der Ankunftszeitverteilung, z. B. der Streuung, werden bei der bedarfsweisen Anpassung der Warnsegmente an die Heterogenität des Tsunami-Ankunftsprozesses derart berücksichtigt, dass innerhalb eines Warnsegmentes eine ausreichend große Homogenität bezüglich des Tsunami- Ankunftsprozesses herrscht. Quantifizierung der Evakuierungskapazität

Die Figuren 9 bis 14 illustrieren eine beispielhafte erfindungsgemäße Quantifizierung der Evakuierungskapazität der Bevölkerung im Anwendungsbereich der Tsunami-Frühwarnung. Die Evakuierungskapazität der Bevölkerung ist dabei ein Beispiel für ein Maß der Kapazität, geeignet auf ein Ereignis zu reagieren. Die Quantifizierung der Evakuierungskapazität der Bevölkerung stellt die Wahrscheinlichkeit dar, inwiefern die in der Gefahrenzone befindliche Bevölkerung sich unter der maximal zur Verfügung stehenden Zeit, die als der Halbwert bzw. Median der Ankunftszeit angesetzt wird, evakuieren bzw. ein sicheres Gebiet erreichen kann.

Hierbei kann die zeitliche Erreichbarkeit eines sicheren Gebietes berücksichtigt werden, die sich im Wesentlichen aus der Distanz eines Ortes zu dem nächsten sicheren Gebiet sowie der potentiellen Evakuierungsgeschwindigkeit ergibt. Hieraus errechnet sich für jeden Ort die Zeit, die ein Mensch benötigt, um sich in Sicherheit zu bringen.

• Folgende Faktoren können die Evakuierungsgeschwindigkeit beeinflussen:

Dichte von Kritischen Einrichtungen (wie z.B. Schulen und Krankenhäusern), Bevölkerungsdichte, Alters- und Geschlechtsverteilung, Topographie und Landbedeckung. Dabei wirken Topographie, Landbedeckung sowie die Dichte der kritischen Einrichtungen reduzierend auf die Evakuierungsgeschwindigkeit. Der Bevölkerungsdichte sowie Alters- und Geschlechtsverteilung werden für jeweilige Klassen aus empirischen Daten charakteristische Geschwindigkeiten zugeordnet. Den jeweiligen räumlichen Daten in den entsprechenden Klassifizierungen werden dann jeweilige Evakuierungsgeschwindigkeiten bzw. Reduktionsfaktoren (vgl. Tabellen 1 bis 4) zugewiesen, die in die weiteren Berechnungen eingehen können.

• Lage und Ausprägung von kritischen Einrichtungen:

Kritische Einrichtungen wie z. B. Schulen und Krankenhäuser weisen spezifische Eigenschaften hinsichtlich des Evakuierungsverhaltens auf. Gebiete mit einer hohen Dichte an kritischen Einrichtungen sind demnach in ihrem Evakuierungsverhalten limitiert. Je nach Dichte der Einrichtungen (Anzahl der Einrichtungen pro Hektar) kann die jeweilige potentielle Evakuierungsgeschwindigkeit reduziert werden (z.B. mittels eines Faktors zwischen 0 und 100 Prozent).

Tabelle 1 zeigt ein Parametrisierungsbeispiel zum Einfluss der Dichte kritischer Einrichtungen auf die Evakuierungsgeschwindigkeit. Hierbei stehen die Abkürzungen „PS" für Schulen und „KiGa" für Kindergärten. Der Reduzierungsfaktor richtet sich zunächst danach, ob in einem Gebiet Krankenhäuser sind oder nicht. Bei einer Dichte der Krankenhäuser pro Hektar gleich null ergibt sich der Reduzierungsfaktor nach der mittleren Spalte („kein Krankenhaus"), bei einer Krankenhausdichte größer null nach der rechten Spalte („Dichte > 0 Krankenhäuser/ha").

Tabelle 1 Bevölkerungsverteilung und demographische Faktoren:

Aus zur Verfügung stehenden Daten zur Bevölkerungsverteilung können spezifische Dichteklassen (Menschen pro ha) abgeleitet werden. Diesen können basierend auf empirischen Studien charakteristische Evakuierungsgeschwindigkeiten zugrunde gelegt werden. Tabelle 2 zeigt ein Parametrisierungsbeispiel:

Tabelle 2

In Figur 9 ist beispielhaft eine Geschwindigkeitsverteilung hinsichtlich der Bevölkerungsdichte räumlich dargestellt. Neben der Bevölkerungsdichte kann die Alters- und Geschlechtsverteilung einen Einfluss auf die potentielle Evakuierungsgeschwindigkeit aufweisen. Basierend auf empirischen Studien sowie auf räumlich aufgelösten Daten zur Alters- und Geschlechtsverteilung können spezifischen Alters- sowie Geschlechtsverteilungsklassen jeweilige Evakuierungsgeschwindigkeiten zugeordnet werden.

Topographie:

Es kann ein eindeutiger Bezug zwischen Hangneigung (Topographie) sowie Evakuierungsgeschwindigkeit hergeleitet werden. Je stärker die Hangneigung desto geringer die Evakuierungsgeschwindigkeit. Diese kann in der Analyse durch einen Reduktionsfaktor berücksichtigt werden.

Tabelle 3 zeigt ein Parametrisierungsbeispiel zum Einfluss der Hangneigung als Reduktionsfaktor (Kosten) auf die Evakuierungsgeschwindigkeit.

Tabelle 3

Landnutzung:

Die Landnutzung bzw. Landbedeckung kann ebenfalls die Evakuierungsgeschwindigkeit hemmen. So kann eine Evakuierung auf einer Strasse schneller als durch dichten Wald erfolgen. Dieser Reduktionseffekt der Landbedeckung kann durch Reduktionsfaktoren berücksichtigt werden. Tabelle 4 zeigt ein Parametrisierungsbeispiel zur Berücksichtigung des Einflusses der Landbedeckung als Reduktionsfaktor (Kosten) auf die Evakuierungsgeschwindigkeit: Kosten Klassifizierung der Landnutzung

1 Weiher; Kanal; Sumpf, See, Mangroven,

Fluss; Wasserfläche, Moorgebiet; Torfgebiet

40 Dichte Vegetation, Wald, Primärwald;

Sekundärwald

50 Reisfeld, Bodensenkung, Hafen, Siedlung,

Sträucher; sonstiges Pflanzenwachstum;

Sonstiges, unbekannt, Wolken

60 landwirtschaftliche Fläche, Ackerbau, Ernte,

Erntefläche; Plantage

80 Fußweg; Pfad

90 Sand; Strand; Nebenstraße; Sonstige

Straße; nicht-klassifizierte Straße

95 Offenes Gelände, Grasfläche

100 Hauptstraße; Brücke; Fernstraße

Tabelle 4

Eine beispielhafte Darstellung der landbedeckungsabhängigen Reduktionsfaktoren (Kosten) auf die Evakuierungsgeschwindigkeit illustriert Figur 10.

Basierend auf den räumlich aufgelösten Reduzierungsfaktoren, den Geschwindigkeitsverteilungen sowie der Lage der Zugangspunkte zu sicheren Gebieten kann nun eine inverse Geschwindigkeit errechnet werden, wie sie in Figur 12 beispielhaft dargestellt ist. Diese kann benutzt werden, um über einen Inverse-Distanz-Gewichtungs-Ansatz beispielsweise mit Hilfe eines Geographischen Informationssystems (GIS) eine räumliche aufgelöste Quantifizierung der Zeit zu erhalten, die man von einem beliebigen Ort in der Gefahrenzone zu einem sicheren Gebiet benötigt. Das Geographische Informationssystem enthält hierfür beispielsweise Landnutzungs-, Bevölkerungs- und Topographiedaten sowie Daten über kritische Einrichtungen und eine Alters- und Geschlechterverteilung. Über sogenannte Reklassifizierungsparameter erhält man die zugeordneten Kosten.

Der Inverse-Distanz- Gewichtungs-Ansatz kann beispielsweise wie folgt vereinfacht ausgedrückt werden: 1

—

{Kostenfaktor * Geschwindigkeitsfaktor {Population))

Ein Kosten-Distanz-Algorithmus, wie beispielsweise in Figur 1 1 dargestellt, kann von jedem Punkt den bestmöglichen Weg zu einem Zugangspunkt in ein sicheres Gebiet berechnen. Über diese Distanz bzw. Strecke und einem Datensatz, der die inverse Geschwindigkeit anzeigt, kann die benötigte Zeit errechnet werden. Figur 12 zeigt dabei beispielhaft die Verteilung der inversen Geschwindigkeit für das Gebiet aus den Figuren 9 und 10.

So genannte„Shelter-Basin"-Karten strukturieren Einzugsgebiete der jeweiligen sicheren Gebiete und definieren Zugangspunkte in diese Gebiete. Diese geben an, welches Gebiet jeweils einem Zugangspunkt zugeordnet ist, d. h. in welchem Einzugsgebiet ein jeweiliger Zugangspunkt am schnellsten zu erreichen ist.

Ein Beispiel für die Darstellung der Evakuierungskapazität und der

kartographischen Darstellung der sicheren Gebiete und zugeordneter

Einzugsgebiete zeigt Figur 13.

• Erwartete Ankunftszeit eines Ereignisses:

Als weiterer Schritt erfolgt die Quantifizierung der Evakuierungskapazität der Bevölkerung bzw. die Wahrscheinlichkeit, dass die sich in der Gefahrenzone befindliche Bevölkerung unter der maximal zur Verfügung stehenden Zeit, die mit dem Median der Ankunftszeit angesetzt wird, evakuieren kann bzw. ein sicheres Gebiet erreichen kann. Dies erfolgt durch Ratio-Bildung der ermittelten Evakuierungszeit ET mit dem Halbwert der erwarteten Ankunftszeit ETA.

Figur 14 illustriert das beispielhafte Resultat einer derart ermittelten Evakuierungswahrscheinlichkeit. Dabei ist die Evakuierungswahrscheinlichkeit im unteren und oberen farblich kodierten Bereich der kartographischen Darstellung durchgehend niedrig und im mittleren Bereich, insbesondere oberhalb der Schmalstelle der Landverbindung, als hoch einzustufen. Quantifizierung des Naturgefahrenrisikos

Die Quantifizierung des Naturgefahrenrisikos kann durch eine Verknüpfung der unter Punkt 1 ermittelten Gefährdungswahrscheinlichkeit sowie der unter Punkt 3 erfolgten Berechnung der Evakuierungskapazität der Bevölkerung bzw. der Evakuierungswahrscheinlichkeit erfolgen. Beispielsweise durch Multiplikation der Gefährdungswahrscheinlichkeit mit der Evakuierungswahrscheinlichkeit oder deren Komplement, je nach Definition, kann eine räumlich aufgelöste Darstellung des Naturgefahrenrisikos bzw. der Risikowahrscheinlichkeit ermittelt werden. Eine beispielhafte kartographische Darstellung der resultierenden Risikowahrscheinlichkeit ist in Figur 15 illustriert. Räumliche Segmentierung basierend auf Risikofaktoren

Basierend auf der räumlich aufgelösten Quantifizierung der Risikowahrscheinlichkeit sowie seiner Eingangsfaktoren kann im Warnzentrum eine räumliche Aggregation nach im Warnzentrum definierten Kriterien und Schwellwerten zu räumlich weitgehend homogenen Einheiten erfolgen. Vorzugsweise stellt diese Aggregation bzw. die damit effektiv herbeigeführte Segmentierung der Zielregion warnbare Warnsegmente für einen im Warnzentrum realisierten Warnprozess für die Zielregion dar. Beispielhafte Warnsegmente sind in der kartographischen Darstellung der Figur 16 illustriert. Die dargestellten warnbaren Einheiten bzw. Warnsegmente sind das Resultat einer auf Risikoinformationen basierenden räumlichen Aggregierung und stellen räumlich heterogene Risikoeinheiten dar. Dabei bilden beispielsweise die hell hinterlegten Regionen ein Warnsegment und die dunkel hinterlegten Regionen ein davon getrenntes Warnsegment. Im Unterschied hierzu zeigt Figur 17 beispielhaft dieselbe geografische Zielregion mit einer konventionellen Unterteilung der Zielregion in administrative geografische Einheiten.

Gegenüber dem derzeitigen Stand der Technik, wie er in Figur 18A dargestellt ist, erfolgt eine Repräsentation von warnbaren Raumeinheiten nicht ausschließlich auf der Basis administrativer Grenzen, sondern basierend auf Risikoinformationen bzw. -faktoren, wie sie als zugrunde liegende Kriterien in Figur 18B gezeigt sind. Hierbei kann je nach Schwerpunktsetzung auf einzelne Kriterien eine entsprechende Gewichtung „G" bei der Prozessierung „P" zur Berechnung der Risikowahrscheinlichkeit und bei der Segmentierung in Warnsegmente berücksichtigt werden.

Figur 19 zeigt beispielhaft, wie in einer Anzeige, in der warnentscheidungsrelevante Informationen und Handlungsvorschläge zusammengefasst werden - z. B. in der „decision perspective" des Tsunami- Entscheidungsunterstützungssystems GITEWS-DSS - Risikoinformationen eingebettet werden können und wie diese dem System bei der technischen Ermittlung als optimale Entscheidungsvorschläge dienen können oder aber auch zur Darstellung derselben nutzbar gemacht werden können. Figur 19 zeigt insbesondere einen Kartenausschnitt, der entsprechend räumlich heterogene, aber bezüglich zugrunde liegender Risikokomponenten weitgehend homogene Warnsegmente darstellt.

Die offline ablaufende, risikobasierte Festlegung von warnbaren Einheiten stellt eine wichtige Komponente zur Weitergabe dedizierter Warninformationen und somit der effektiveren Planung und Durchführung z. B. von Evakuierungsmaßnahmen dar. Ein Entscheidungsunterstützungssystem wie das GITEWS-DSS kann das neue Verfahren nutzen, um in hinsichtlich ihres Gefährdungs- und Vulnerabilitätspotenzials homogenen Raumeinheiten effektive Frühwarninformationen weiterzugeben.

Insbesondere können die basierend auf Risikoinformationen generierten warnbaren Raumeinheiten in einem Frühwarnsystem als räumliche Informationen hinterlegt sein, aus der sich die entsprechenden Warneinheiten ableiten und abfragen lassen.