Erdbeben und OpenStreetMap
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Formal Metadata
| Title |
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| Title of Series | ||
| Number of Parts | 107 | |
| Author | ||
| License | CC Attribution 4.0 International: You are free to use, adapt and copy, distribute and transmit the work or content in adapted or unchanged form for any legal purpose as long as the work is attributed to the author in the manner specified by the author or licensor. | |
| Identifiers | 10.5446/61121 (DOI) | |
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Content Metadata
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LARS <Programm>Sound effect
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World Wide WebLARS <Programm>Natural numberSound effect
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Natural numberMeasurement
02:22
Natural numberWorld Wide WebEASY <Programm>MeasurementSpring (hydrology)MetrePhysical quantity
03:10
Natural numberRAPiD <Programm>Platte
03:48
Natural number
05:08
Natural numberMathematical structure
06:21
Wind waveNatural numberSoliDVibrationSoliDComputer animation
07:15
Natural numberMono-FrameworkMittelungsverfahrenGebiet <Mathematik>Smart cardForest
08:38
Natural numberVibrationWordComputer animation
10:03
Natural number
10:27
Natural numberMathematical modelData type
10:52
Natural numberSoftwareDynamic rangeOpen setScientific modellingInterface (chemistry)Standard deviationLevel (video gaming)ClefOpen innovationComputer animation
12:30
Natural numberInterface (chemistry)Complete metric spaceLaserBerechnung
13:27
Natural numberLastteilung
13:55
Natural numberPositionBerechnungProxy serverInterface (chemistry)
15:28
AbschätzungNatural numberAbschätzungAlgorithmElectronic data processingUpdateVibrationInternet
16:54
Natural number
17:20
Natural numberGebiet <Mathematik>
17:54
COM <Programmierumgebung>
18:26
Natural numberVideo trackingMetre
19:02
Natural numberLIGA <Programm>AbschätzungLecture/ConferenceMeeting/Interview
19:32
PredictionBerechnungSign (mathematics)AbschätzungVibration
20:27
AbschätzungPlane (geometry)Physical quantity
21:13
Process capability indexLevel (video gaming)
22:03
World Wide WebNatural numberPredictionZeitverschiebungDirection (geometry)HöheVolumeRoundingPerturbation theoryOnline chatEigenvalues and eigenvectorsOpen setServer (computing)TED <Datenbank>Data storage devicePredictionDISMASegaWritingLinieLecture/Conference
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Route of administration
Transcript: German(auto-generated)
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So, dann geht es jetzt mit dem letzten Vortrag in diesem Vortragsslot hier. Diesmal geht es wieder um Gebäude, diesmal mit Erdbeben und Open-Street-Map.
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Ich denke auch ein aktuelles Thema und wir gucken mal, was ist da zu hören. Daniel Schorlemmer stellt uns das vor, vom Gfz auch, genauso wie seinen Vorredner gerade. Ja, ich bin der Kollege von Lawrence und ich führe das jetzt mal ein bisschen weiter fort.
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Aber wir wechseln jetzt das Thema in gewisser Weise komplett. Wir gehen jetzt erstmal in die Erdbeben-Geschichte rein. Und warum ich dieses Foto ausgewählt habe, ist, es zeigt letztlich die Effekte der Tsunami des 2011er Tohoku-Oki-Bebens in Japan.
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Und was besonders wichtig ist, ist, dass dieses Haus eigentlich die sozusagen Rettungsstelle war für die Bevölkerung bei einem Tsunami. Also sie hatten während des Tsunamis auf dieses Haus oben auf das Dach gehen sollen. Und es war alles so bemessen und man dachte, man weiß Bescheid, aber das Tsunami war dann doch größer und hat dieses Haus komplett zerstört, wissentlich
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entkernt. Das heißt, wir haben hier ein großes Problem und das Problem ist, wie soll die Gesellschaft mit diesem Erdbeben-Risiko umgehen? Was können wir tun, um das zu minimieren? Welche Effekte werden Erdbeben auf die Bevölkerung haben? Und wie können wir das messen? Was können wir überhaupt tun, um eine Vorbereitung, so eine Art Risikomitigation
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voranzutreiben? Dafür wollen wir jetzt mal einen kleinen Parforce-Rid machen durch die Erdbeben, damit wir wissen, worum es eigentlich geht und welche Probleme wir haben. Die moderne Seismologie fing im Grunde mit dem San-Francisco-Beben 1906 an.
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Und wie ihr wahrscheinlich alle wisst, hat dieses Beben San-Francisco recht deutlich zerstört. Es sind sehr viele Schäden gewesen, obwohl die größte Teil der Zerstörung, die hier zu sehen ist, eigentlich durch das danach ausgebrochene Feuer stattgefunden hat. Es war ein glücklicher Zufall, dass kurz vor diesem Beben es geodetische
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Messungen um San-Francisco herum gab. Und die haben dazu geführt, dass man diese San-Andreas-Verwerfung, die man als solche zwar noch nicht so richtig verstanden hat, aber dennoch als Quelle dieses Erdbebens sehen konnte. Und zwar nachdem man diese Versätze, wie ich hier an dem Zaun, durch eine
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Wiederholungsmessung, diese geodetische Messung nach dem Erdbeben identifizieren konnte. Und das, was während eines Bebens, wie man hier sieht, an dem Zaun so ein Perimeter Versatz bewirkt, das kann dann über Millionen von Jahren dann zu
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diesem Versatz eines gesamten Baches führen, weil sich diese Beben immer wieder an dieser Stelle ereignen. Das führt dazu, dass man eigentlich sagen kann, dass man die Quellen möglicher Erdbeben recht genau vorhersagen kann, weil man ja diese Verwerfung kartieren kann. Hier ist ein Beispiel aller so mehr oder weniger bekannter, größerer
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Verwerfung in Japan. Die roten sind diese Horizontalverwerfung, wo sich die Platten aneinander vorbeischieben und die gelben sind die Subduktionsverwerfung, wo sich also die pazifische Platte hier unter die japanische schiebt und dann an
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dieser Kontaktstelle entsprechend die Erdbeben stattfinden. Die Welt könnte natürlich schön und einfach sein, ist sie aber nicht. Und 1995 wurde Kobe von einem Erdbeben zerstört, was an einer Verwerfung stattgefunden hat, die vorher nicht bekannt war. Diese Verwerfung war zwar als eine kurze Verwerfung weit außerhalb von
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Kobe bekannt, aber nicht, dass sie sozusagen unter die Stadt reicht. Und dadurch ist natürlich ein Erdbeben dann am Ende passiert an einer Stelle, die nicht so nicht auf dem Schirm hatte und hat Kobe doch recht signifikant zerstört. An die 100.000 Gebäude sind zerstört worden und in Kobe kamen dann natürlich
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und jetzt sind wir ein bisschen bei den Gebäuden auch erschwerend hinzu, dass sie entgegen üblicher Bauweise in Japan recht schwere Dächer haben, weil Kobe sehr oft von Taifunen heimgesucht wird und diese schwere Dächer helfen, dieses Haus vor diesen starken Winden zu schützen.
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Während eines Erdbebens, wenn es natürlich um die Scherfästigkeit eines Gebäudes geht, wenn es also eben so schüttelt, dann ist ein schweres Dach eine extra Last, die sehr unglücklich auf dann die Stabilität dieses Gebäudes wirkt. Jetzt ist es natürlich so, dass nicht nur der Ort, an dem die Erdbeben
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stattfinden können, unbekannt ist, beziehungsweise unbekannt ist nicht das richtige Wort, aber Überraschungen bergen kann. Es ist auch die Frage des lokalen Untergrundes, der Erdbebenwellen entweder verstärkt oder abschwächen kann. Und hier ist ein Beispiel, vielleicht erinnern sich noch einige von San
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Francisco, das sogenannte Loma Prieta Erdbeben 1989, das an zwei Stellen in der Stadt besondere Schäden hervorgerufen hat, im Marina District, im Norden Teil dieser San Francisco Peninsula und eben diesen Freeway in der Oakland Area zum Einsturz gebracht hat. Warum ist das so gewesen? Das ist eigentlich ganz einfach und man könnte es fast als die Rache des
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1906er-Bebens bezeichnen. Der ganze Schutt nach dem 1906er-Beben wurde an einigen Stellen genutzt, um Landgewinnung vom Meer zu betreiben. Und das waren eben der Marina District und dieser Bereich hier in Oakland. Was da passiert ist, ist, dass dieser Schutt also ins Meer geworfen wurde,
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aber nicht ordentlich verdichtet. Und wenn Sedimente nicht ordentlich verdichtet sind, dann wackeln die bei einem Erdbeben wie ein Pudding. Und das können leider solche Strukturen wie dieser Freeway oder einfache Häuser schlicht und ergreifend nicht dem nicht widerstehen. Und dann stürzt das eben ein.
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Das heißt, um das Erdbeben und seine Auswirkungen zu verstehen, müssen wir auch den Untergrund begreifen. Und hier ist eine kleine Skizze, die so unterschiedliche Untergrund Varianten darstellt. Das Beste ist, wenn man auf so einem Solid Bedrock, also auf dem Feld sitzt, dann kriegt man zwar einen starken Schlag vom Erdbeben, aber es gibt keine weiteren Pudding-artigen
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Erschütterungen. Wenn man auf diesen Sedimenten und vor allen Dingen nicht stark kompaktierten Sedimenten sitzt, dann gibt es starke Bodenbewegungen, weil eben diese Sedimente mitschwingen. Und noch schlimmer wird es, wenn diese Sedimente wassergesättigt sind. Dann bekommen wir nämlich sogenannte Liquifaction.
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Das heißt, der sandige Grund benimmt sich, während er geschüttelt wird, plötzlich wie eine Flüssigkeit. Das bedeutet, das Gebäude im Wesentlichen einfach versinken. So, diese verschiedenen Untergründe werden also dann auch miteinbezogen. Und dann gehen wir von sozusagen den Erdbeben-Orten, an denen
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wir bestimmte statistische Vorstellungen haben, wann diese Erdbeben stattfinden oder wie oft, nicht genau wann, aber wie oft. Und dann schauen wir uns, wie diese Erdbeben-Wellen, die von diesen hypothetischen Erdbeben ausgehen, dann verstärkt oder abgeschwächt werden. Und dann kommen wir zur seismischen Gefährdung. Die beschreibt im Wesentlichen, welche Beschleunigung oder
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Bewegung wir im jährlichen Mittel oder im 100-jährlichen Mittel da erwarten müssen und können dann dementsprechend die Gebäude Vorschriften ausrichten. Wie wir hier sehen, in Japan, Tokio, wo ich gerade war, ist tiefrot, sehr unangenehm. Und da wird jetzt auch für die nächsten 30 Jahre auch mit
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einem heftigen Erdbeben gerechnet. Und weil in Japan die Leute in den flachen Gebieten siedeln, weil das andere ist halt alles sehr bergig, haben wir dort auch eine starke Sedimentsstruktur und dementsprechend auch eine stärkere Verstärkung der Erdbeben-Wellen. Nun ist aber das Problem, dass solche Karten wiederum sehr
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schwer zu verstehen sind, weil das bedeutet, diese rote Farbe kann bedeuten, dass eine bestimmte Beschleunigung mit einer 10-prozentigen Wahrscheinlichkeit in 50 Jahren überschritten wird. Das ist ziemlich schwer zu begreifen, was das für jemand bedeutet. Und deswegen bewegen wir uns von dieser Gefährdung üblicherweise in den Bereich des Risikos. Und jetzt kommen wir so langsam immer mehr zu diesen Gebäuden.
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Und zwar ist das Risiko im Grunde die Gefährdung, die also eine physische Beschreibung des Erdbeben darstellt, gekoppelt mit dem Exposure. Das ist eine Beschreibung der Gebäudetypen und deren Anzahl und Verteilung und der Vulnerabilität. Das ist eine Beschreibung, wie ein bestimmter Gebäudetyp
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auf eine bestimmte Stärke von einer Schütterung reagiert, ob er Kleidenschäden hat oder eben einstürzt. Und wie wir wissen, haben wir eine in vielen Bereichen der Welt starke und schnelle Urbanisierung. Das heißt also, unser Exposure ist eine dynamische Größe. Das ist nicht etwas, was wir einmal aufnehmen und dann wissen wir Bescheid.
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Bei den Erdbeben, wo wir die Verwerfung kennen, den Untergrund kennen, da ist unsere Momentaufnahme etwas, was längerfristig gültig ist. Bei dem Exposure ist das nicht der Fall. Und wir haben dynamische Vulnerabilitäten. Zum Beispiel werden in Japan Häuser im Regelfall nach circa 30 Jahren abgerissen und neu aufgebaut.
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Und neu aufbauen kann in dem Fall bedeuten, dass sie einer strengeren Erdbebenvorschrift folgen und dadurch eine geringere Vulnerabilität haben. Also zusammenfassend kann man sagen, wir haben ein dynamisches Risiko. Und das heißt, wenn wir den Exposure beobachten können, wenn wir genau wissen, wo welche Gebäude sind, dann können wir auch das Risiko beobachten
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und auch dieses Risiko kommunizieren. So, und unser Traum besteht im Grunde daran, dass wir jedes Gebäude kennen. Und zwar genau wo es ist, welche Größe es hat, wie viele Menschen in diesem Gebäude sich zu welcher Tageszeit aufhalten, was für ein Typ dieses Gebäude ist, welche Vulnerabilität es hat und um ökonomische Überlegungen anstellen zu können,
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natürlich auch den Wiederbeschaffungswert. Das heißt, die Herausforderung, vor der wir stehen, ist, dass wir ein dynamisches Exposure-Modell haben wollen, um das Risiko beobachten zu können. Und das heißt, dass wir auch die Urbanisierung und die Veränderung in den Städten direkt verfolgen können.
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Und wir wollen es hochauflösend haben. Wir wollen nicht irgendwie wissen, es gibt 100 Gebäude oder 1000 Gebäude in einem bestimmten Bereich, sondern wir wollen jedes Gebäude einzeln kennen. Das ist jetzt natürlich eine gewisse Herausforderung, weil üblicherweise, wenn es um Exposure-Modellierung geht, werden Ingenieure rumgeschickt, die gehen durch die Stadt.
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Die gucken sich an, was für Typmann-Gebäude haben wir. Dann wird das mit dem Kataster abgeglichen. Und dann wird geguckt, wie viele davon haben wir pro Stadtteil? Und solche Aggregate werden dann als Exposure-Modell erzeugt. Wir können nicht Ingenieure zu jedem Gebäude schicken. Das wäre zu teuer.
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Und es würde auch keine Zeit, die Zeit würde nicht dazu reichen. Das heißt, wir haben uns entschlossen, einen Crowd-Source-Ansatz zu wählen. Und da geht es eben hier um Open-Street-Map. Und hier kommt auch ziemlich gleich die Arbeit von Laurens ins Spiel. Jetzt wissen wir natürlich, dass in Open-Street-Map diese ganzen Daten, hinter denen wir eigentlich her sind, die also diesen Typ eines Gebäudes direkt charakterisieren,
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eigentlich gar nicht vorhanden sind. Das heißt, wir müssen diese Daten kombinieren mit den klassischen Exposure-Modellen, in denen dieses Ingenieurwissen eingebaut ist und auch die Standards dieser Beschreibung. Das heißt, wir verbinden im Grunde in einer dynamischen Exposure-Interpretation Open-Street-Map-Daten
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mit klassischen Exposure-Modellen, um im Grunde deren Auflösung von Stadtteilen oder Ländern auf jedes einzelne Gebäude zu projizieren. Das heißt, unsere Datensammlung besteht im Grunde aus Open-Street-Map-Daten, offenen Daten und diesem Expertenwissen, was in diesen Modellen eingegossen ist. Und wir prozessieren das in Echtzeit und integrieren diese Daten.
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Und dann können wir ein dynamisches Exposure-Modell ausgeben. So, wo fangen wir an? Wir fangen an bei der bebauten Fläche. Jetzt komme ich zu dem, was Laurens gemacht hat. Und diese bebaute Fläche teilen wir in einen Grid auf. Wir nehmen hier eben dieses Quad-Key mit den Level-18-Zellen,
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auf die wir dann den Global Human Settlement Layer projizieren. Und dann haben wir die Gebäude, wie Laurens das genau gezeigt hat. Und dann seine Vollständigkeitsanalyse würde dann in diesem Falle so aussehen. Das heißt, wir wissen von jeder Kachel, ob wir alle Gebäude haben oder nicht. Wenn wir sie haben, beschreiben wir die Gebäude. Wenn wir sie nicht haben, müssen wir sie mit sozusagen
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virtuellen Gebäuden auffüllen, um ein vollständiges Bild aller Gebäude, die wir einzeln kennen und die wir nicht einzeln kennen, als Exposure-Modell zu erzeugen. Denn wenn wir die Gebäude, die fehlen, nicht beinhalten würde in unserem Modell, würden ja Berechnungen der Schäden oder der Anzahl Opfer ja falsch sein,
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weil wir ja zu wenig Gebäude drin haben. Diese Berechnung machen wir mit unserem Robotnik. Das ist unser Fließband. Das ist eine asynchrone Verarbeitung mit Lastverteilung. Und was hier passiert, ist, dass jedes Gebäude oder jede Gitterzelle durch einen regelbasierten Prozess verarbeitet wird.
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Und so können wir, immer wenn sich etwas verändert, diese entsprechende Gebäude oder Zelle in den Robotnik reinwerfen und der macht dann alles, was er dafür tun soll. So, was sind jetzt diese Regeln? Ich möchte die Regeln mal darstellen an der Hand eines Gebäudes. Hier ist ein kleiner Essstand in Tokio.
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Und wir können aus den Tags, die wir in OpenStreetMap finden, herausfinden, dass es sich hierbei um eine Art Restaurant oder Fastfood-Stand handelt. Das heißt, wir haben eine Idee der Nutzung. Aus dem Gebäude Umbriss können wir die Fläche approximieren. Ich habe das jetzt hier mal mit circa 6 Quadratmeter angenommen. Wahrscheinlich ist das nicht richtig.
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Wenn uns die Anzahl der Stockwerke gegeben ist, in diesem Falle wäre das 1, können wir dann aus diesen beiden Werten die Nutzfläche berechnen. Die wäre dann eben die Grundfrisfläche mal Anzahl Stockwerke minus bestimmte Prozente für Wendeleitung. Was weiß ich, was da alles drin ist. Was wir auch machen können, dass es für Erdbeben relevant ist,
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aus dem Verhältnis des einzelnen Gebäude Umbrisses mit den anderen rausfinden, ob es ein alleinstehendes Gebäude ist oder an welchen Seiten dieses Gebäude von anderen Gebäuden eingefasst ist. In Tokio ist es üblich, dass Gebäude einzelnstehend sind, selbst in der Innenstadt. Wobei hier in Berlin es ja völlig üblich ist, dass die Gebäude sich aneinander berühren.
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Und das hat natürlich bei Erdbeben auch eine ganz andere Auswirkung, ob das Gebäude frei schwingen kann oder einem im Kontext steht oder aber auch eingefärcht ist zwischen anderen Gebäuden, die besonders schlecht sind. Das muss man alles wissen. Wir können auch über die Grundform gehen, die sich aus dem Gebäude Umbriss ergibt
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oder eben auch die Dachform, die häufig ein guter Proxy dafür ist. Das Alter eines bestimmten Gebäudes festlegen zu können. Unsere Datenverarbeitung funktioniert mit Updates, die wir uns von OpenStreetMap alle 60 Sekunden holen. Wir verarbeiten alle Änderungen, wie Lawrence erwähnt hatte, über die Overpass API.
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Und dann geht es alles in unser Botnik, in eine Algorithmusabschätzung der Gebäudeattribute. Ich möchte mal ein Beispiel zeigen. Hier ist eine Primärklassifizierung der Gebäude in San Francisco. Oben links ist jeweils ein Ausschnitt aus dem Marina District, den ich vorhin erwähnt habe, den es da so hart erwischt hat.
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Und das sieht man auch der Marina... Ach nee, kommt in der nächsten Slide, einen Blick, hier. Das ist jetzt die Erschütterung pro Gebäude dieses Bebens von 1989. Und wir sehen im Marina District ganz oben dieser rote Fleck. Das ist der Marina District. Und die Erschütterungen sind dort eben besonders stark, weil dieser Grund dort ein sogenannter unconsolidated sediment ist.
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Also der Schutt von 1906 dort nicht vernünftig verdichtet wurde. So, wenn wir jetzt von jedem Gebäude den Typ kennen und wir kennen die Erschütterung und wir kennen die Vulnerabilitätsfunktion, können wir Wahrscheinlichkeiten ausrechnen für eine komplette Zerstörung, für extensive Schäden,
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für moderate Schäden oder auch für leichte Schäden. Und wie man sieht, ist es für jedes Gebäude doch irgendwie anders. Jetzt könnte man sich natürlich fragen, meine Güte, sind diese Details wirklich so wichtig? Und sie sind in der Tat wichtig. Die Unterschiede zwischen verschiedenen Orten sind erheblich.
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Das ist jetzt hier, was die Kühe angeht, die werden uns sicherlich zustimmen. Aber selbst wenn wir bei Gebäuden sind, sehen wir ähnliche Probleme hier im Niigata Erdbeben. Sind einige Gebäude von liquefaktion betroffen, während andere, die hier rechts stehen, denn überhaupt keine Schäden oder irgendetwas dergleichen aufweisen. Ein ähnliches Bild zeigt sich im 2011er Christchurch Erdbeben,
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wo der Stadtteil hinter dem Fluss völlig unbeschadet dieses Erdbeben übersteht, während der Stadtteil hier auf der Vorderseite durch die liquefaktion komplett unter Wasser gesetzt wurde und die Häuser dadurch extrem gelitten haben.
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Man sieht das auch hier in der Karte. Diese Häuser sind mittlerweile alle weg und dieses Gebiet wurde nun als eine Red Zone deklariert, in der nicht weiter gebaut werden darf, weil beim nächsten Erdbeben genau der gleiche Schlamassel passieren würde. Die Unterschiede können auch extrem kleinräumig sein. Hier ist das Armenier Erdbeben in Kolumbien,
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wo wir wieder sehen, dass bestimmte Gebäude mehr oder weniger unbeschadet überstehen, andere sind komplett zerstört. Der Untergrund spielt eine große Rolle. Es ist wichtig zu wissen, wo die Gebäude sind und nicht, dass wir einfach 500 Gebäude in dem Stadtteil haben. Das hilft uns nicht weiter. 2016 habe ich die Gegend des Kumamoto-Erdbebens
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in Kyushu, Japan, besucht. Hier sieht man sozusagen eher die Erdbebenbewegung. Und auch hier gibt es ähnliche Probleme. Hier sind zwei Gebäude, eins davon ist eigentlich gar nicht mehr da. Sehr ähnliche und in der Bauarten. Das andere, das dahinter, ist mehr oder weniger völlig intakt.
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Selbst wenn die Gebäude zerstört sind, ist es immer noch gut zu wissen, um was es sich hier handelt. Hier ist ein Einfamilienhaus, das zerstört war. Und aus unserer Analyse wissen wir eben, dass es sich um circa 106 Quadratmeter gehandelt hat. Das heißt, wir können eine Anzahl der voraussichtlich in diesem Haus wohnenden Personen feststellen.
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Das ist ziemlich wichtig, denn das Desaster Management, das dort gearbeitet hat, deren erstes Ziel ist es, rauszufinden, eigentlich, was es genau passiert. Sie müssen dann für die Häuser feststellen, welche sind noch bewohnbar, welche nicht. Und das übersetzt sich dann ratzfatz in den Bedarf an Unterkünften. Das ist eines der schwierigsten Fragen nach einem Erdbeben,
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rauszufinden, wie viel Bedarf ist eigentlich an solchen Dingen da? Und wenn man eine gute Abschätzung machen kann, weil man eben die Gebäudedaten kennt, dann hilft das einem sehr viel weiter. Und zum Schluss zeige ich jetzt nochmal, weil wir am Anfang dieses Bild von Tokio gesehen haben, vom großen Kantobeben. Das ist jetzt, wenn sich dieses Beben wiederholen würde,
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sieht man jetzt hier die zu erwartenden Schäden. Und auch hier ist klar, je dunkler die Farbe, desto mehr Schaden ist zu erwarten. Was man sehen kann, ist, es ist eben nicht so ganz einfach gleich verteilt. Es gibt bestimmte Flecken, also wo die Erschütterung stärker sind. Aber eben auch die Gebäude selbst, was für Typsi sind, spielt in diese ganzen Geschichten mit rein.
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Wir haben die gleichen Sachen, gleichen Berechnungen auch für die Türkei gemacht, für dieses Beben, was jetzt vor ein paar Wochen stattgefunden hat. Und wir konnten auf circa 70 Prozent Genauigkeit die Anzahl der total zerstörten Gebäude vorhersagen.
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Das heißt, es ist eine nützliche Abschätzung, die mit diesem Modell gemacht werden kann. Zusammenfassend würde ich sagen, diese Exposure-Daten, die wir erzeugen auf der Gebäudeebene, die helfen bei der Erdbeben-Resilienz und der Vorbereitung. Man kann Szenarien rechnen, man kann sich angucken, was wird passieren, wenn.
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Wir können zu einer sehr schnellen Schadensabschätzung kommen, weil wir brauchen nur eine Verteilung der beboden Bewegungen, die ist leicht zu bekommen. Und dann können wir sozusagen für jedes Gebäude sagen, was damit passieren wird. Und wir hoffen natürlich, dass wenn wir diese Sachen weitergehend ausrollen, dass wir ein höheres Risikobewusstsein und zu einer Risikoverringerung kommen, weil die Leute wissen, was wird passieren
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und nicht dem Irrglauben unterliegen, dass ihr Haus bislang ja jedem Erdbeben standgehalten hat und dass es deswegen auch in der Zukunft so sein muss. Abschließend unsere Gebäudedaten, die wir in OpenStreetMap verwenden, sind die detaillierten Umrisse. Besonders schön ist es, wenn wir die Building Levels haben,
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also die Anzahl Stockwerke, weil wir dann sehr gut die Anzahl der Personen in dem Gebäude abschätzen können. Aber aus dem Umrissen und den Stockwerken kriegen wir auch die Gebäudegröße. Die Nutzung ist schön zu haben, also entweder über die entsprechenden Building Tags oder Building Use oder die ganzen POIs, denn die Nutzung sagt uns, ob da die Menschen
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zur Tageszeit, zur Nachtzeit oder wie auch immer in diesem Gebäude sich aufhalten. Und schön ist es natürlich auch, wenn ein bisschen mehr 3D reinkommt, weil wir über die Materialien oder die Form des Daches häufig viel besser auf zum Beispiel das Alter
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oder ein Gebäudetyp schließen können. Und damit beende ich meinen Vortrag. Ich bedanke mich und stehe natürlich zur Erfüllung für Fragen. Danke für den interessanten Vortrag. Fragen gibt es natürlich. Also da war jetzt schon mal eine Anleitung für die OSMler, was alles zu kartieren ist.
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Also umso besser sind die Daten dann nachher und umso besser kann man die dann nutzen dafür. Es gibt zwei Fragen im Chat. Einmal eine Richtung technisch, nämlich reichen für eure Oberfas-Auswertung die bestehenden OSM-Server oder betreibt ihr eigene?
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Wir haben, also wir holen uns die OSM-Daten einerseits zur Replikation direkt und haben eine eigene OSM-Kopie und eine eigene Oberfas-Kopie. Okay. Und die benutzen wir da. Die ist aber wird minütlich geupdatet. Aber die ganzen Anfragen gehen dann auf die lokale Kopie. Okay, gut.
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Die zweite Frage geht dann nämlich auch noch dahin, wie wertvoll sind die Geschosszahlen und Dachform? Dazu hat es ja, glaube ich, gerade gesagt. Das haben wir mal sehr wertvoll. Sehr wertvoll, genau. Also alleine die Höhe sagt uns wirklich, sozusagen über was für ein Volumen reden wir. Und dann, ich meine ein einstöckiges Haus
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und ein fünftöckiges Haus, fünftmal so viele Leute drin. Und das ist extrem wichtig zu wissen. Gut. Und die dritte Frage, wie vollständig sind die simple 3D-Daten? Die sind rudimentär vorhanden.
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Leider, leider. Gut. Die Anzahl Stockwerke hat sich ja, glaube ich, mit Street Complete doch erheblich erhöht. Das ist ja sehr angenehm zu sehen. Das hilft uns weiter. Ich glaube, wir sind jetzt über ungefähr 10% aller Gebäude, die 7 bis 10%, du weißt bestimmt besser, mit den Stockwerken.
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Das hilft uns sehr, ja. Gut, okay. Gibt es hier aus der Runde noch Fragen? Ich sehe da Hände, ja. Ich gehe erst mal nach hinten. Jo, danke für den Vortrag. Du hattest zum Schluss noch mal das jüngste Beben da, Türkei, Syrien, Erwin.
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Konntet ihr da jetzt auch in dem akuten Desaster-Management Rat geben oder konntet ihr nur analysieren, dass eure Prognosen da passen, also mehr auf der prophylaktischen Seite? Ja, das Problem war, dass ich gar nicht hier war. Sondern in Japan und das war jetzt ein bisschen schwierig,
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weil dann auch durch die Zeitverschiebung die Kontakte nicht so stark sind. Wir haben das Beben allerdings verwendet, um jetzt unsere Daten selber zu checken. Und das Interessante war, dass in vielen Bereichen die Gebäude noch nicht kartiert waren. Das kam ja dann durch so eine Hot-Aktivität. Aber wir können sagen, als wir die noch aufgefüllt haben mit den wenigen,
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die da waren und nachher auch, als wir dann die Gebäude einzeln kannten, dass wir grob richtig lagen. Wenn wir sie einzeln kennen, dann ist es natürlich besser, weil wir eine viel genauere Verteilung haben, die sich dann besser mit der Verteilung der Bodenbewegung überdeckt. Also wir lagen dabei, glaube ich,
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um die 70 Prozent wieder ein bisschen drunter unter der Anzahl der tatsächlich zerstörten Gebäude. Was sich aber wahrscheinlich damit erklären lässt, dass ingenieurtechnisch viele Gebäude als etwas angenommen wurden, was sie dann am Ende nicht waren. Das ist ja in den Medien gewesen, dass wir da sehr viel mit Gebäude-Bau-Korruption zu tun hatten.
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Dass die Gebäude, die eigentlich als Erdbeben sicher eingestuft worden waren, das überhaupt nicht waren. Und das wäre auch einem Ingenieur von aussen nicht sichtbar gewesen. Gut, ich glaube, hier gab es noch eine Frage, hier vorne. Wie ist das mit den Start-Daten oder Start-Date der Gebäude?
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Gibt es die genügend oder verwendet ihr gar nicht? Welche Daten? Start-Date, wann das Gebäude gebaut wurde? Die verwenden wir prinzipiell nicht, weil die in OSM nicht wirklich vorhanden sind. Wir versuchen eine Einschätzung des Gebäudetyps
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eher über die Nutzung und die Anzahl der Stockwerke. Denn das Baujahr ist in den Ingenieur-Beschreibungen im Grunde gar nicht mehr vorhanden. Die Ingenieure nehmen das Baujahr und wissen dann,
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okay, in der Zeit wurden solche Gebäude gebaut. Aber die Gebäude-Beschreibung ist dann das Material, die Wände und die Decken, aber nicht das Jahr. Weil das Jahr eigentlich, das Jahr ist eine Hilfe, um das abzuschätzen. Aber das Jahr selber sagt nichts über die Gebäudefestigkeit aus. Insofern ist das nicht ganz so wichtig. Aber wenn wir es haben, ist es schön,
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weil wir dann natürlich diesen Schluss selber auch machen können. Aber es hat momentan nicht viel Sinn, auf Gebäudejahre in OpenStreetMap zu hoffen. Die finden wir dort nicht zu selten. Gut, ist das noch eine kurze Frage da hinten? Dann können wir die vielleicht noch mit aufnehmen, weil wir haben ja jetzt nicht mehr so viel hinten dran.
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Dementsprechend können wir die noch mit aufnehmen. Genau, ich versuche es schnell zu machen. Hot wurde gerade schon angesprochen. Wenn ich jetzt die Risikokarten sehe, komme ich sofort auf die Idee, dass man es nicht nur für Japan macht, wo ohnehin schon gute Daten da sind, sondern vielleicht gerade für Global South, wo es eben nicht so schöne Daten gibt. Also gibt es auch die Idee, durch die Gefährdungskarten
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auch wirklich Handlungsschwerpunkte für solche Hot-Events auszuweisen oder so? Ja, das hoffe ich. Wir haben das Modell ja jetzt im Grunde fertiggestellt. Ich habe sogar hier eine Slide, auf der man sehen kann, wo wir jetzt schon aktiv sind. Kann man das sehen? Ja, also alle, na grün will ich das hier gar nicht nennen, aber was immer diese Farbe sein soll.
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Für die Länder haben wir das am Start. Und man sieht auch, Türkei ist drin, sogar Syrien ist schon drin, auch wenn das hier noch blau ist. Blau ist letztlich in Bearbeitung und für rot haben wir momentan noch nicht offene Ingenieurdaten zur Verfügung. Aber unser Ziel ist es, das global zu machen.
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Die Gebäude, diese Gebäudebewertung mit diesen Regeln, die ich gezeigt habe, die läuft bereits global. Aber die Gebäudeinterpretation, dann nachher in ein Exposure-Modell umzubauen, findet nur in den grünen Ländern statt. Bislang. Ja gut, dann vielen Dank für den Vortrag.
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Und ich hoffe, es war alles interessant hier. Wir sehen uns dann vielleicht nachher noch auf der Abendveranstaltung. Wenn der ein oder andere helfen will beim Aufbauen, ist das natürlich, glaube ich, noch gerne gesehen auch. Tische schleppen oder sonst was. Mussten wir mal gucken, wie das jetzt im Foyer aussieht. Ist ja noch ein bisschen hin. Ansonsten viel Spaß beim Social Networken heute Abend
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und vielleicht noch auf dem einen oder anderen Anwendertreffen, was jetzt so stattfindet.