AKRIMA: Automatisches Krisenmonitoring und -management - Schlussbericht zum Teilvorhaben "Hochskalierbare Datenquellen"

Abstract

Im Projekt AKRIMA wurde ein automatisches und adaptives System für das Krisenmonitoring und -management entwickelt. Das System beinhaltet eine Agentensimulation, mit der Strategien und Szenarien zum Krisenmanagement evaluiert werden können. Daten mit geographischem Bezug sind eine wichtige Grundlage für diese Simulation. Für die Vorbereitung auf und die Behandlung von Krisensituationen spielen Wetter- und Pegeldaten eine herausragende Rolle. Daher hat Aimpulse im Teilvorhaben "Hochskalierbare Datenquellen" Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD), der Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung (WSV) sowie des Bundesamtes für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) aufbereitet, integriert und mit Basis- und Geodaten verknüpft. Bei der Datenbereitstellung mussten die anspruchsvollen Anforderungen der Agentensimulation hinsichtlich der Skalierbarkeit erfüllt werden. Diese ergeben sich aus der Vielzahl der Agenten einer Simulation und der Vielzahl parallel ausgeführter Simulationsläufe.

The AKRIMA project developed an automatic and adaptive system for crisis monitoring and management. The system includes an agent simulation that can be used to evaluate crisis management strategies and scenarios. Geographically referenced data is an important basis for this simulation. Weather and water level data play a key role in preparing for and dealing with crisis situations. Therefore, in the sub-project "Highly Scalable Data Sources", Aimpulse prepared and integrated data from the German Meteorological Service (DWD), the German Waterways and Shipping Administration (WSV), and the Federal Maritime and Hydrographic Agency of Germany (BSH) and linked it with basic data and geodata. When providing the data, the demanding requirements of agent simulation in terms of scalability had to be met. These requirements arise from the large number of agents in a simulation and the large number of simulation runs executed in parallel.