Urbanisierung und Infrastruktur

In den meisten unserer Forschungsprojekte im Kontext der Urbanisierung greifen wir auf Daten von Geoinformationssystemen (GIS) zurück. In diesen Daten sind Informationen, wie beispielsweise die Lage von Strukturen (Städte, Slums, Gebäude, etc.) oder Infrastrukturen (Straßen, Versorgungsrohre, etc.) in international anerkannten Standards georeferenziert hinterlegt. Erfasst werden die Daten zumeist lokal vor Ort (z.B. Zensus) oder durch fernerkundliche Methoden (Satelliten, Drohnen, etc.). Während die Erfassung von Daten vor Ort meist sehr kosten und zeitaufwändig ist, bieten letztere die Möglichkeit sowohl zeitlich, als auch räumlich hoch aufgelöste Daten zu liefern.

Ein weiterer zentraler Schritt ist die Analyse der Daten. Dafür untersuchen wir einerseits die Häufigkeitsverteilungen und Momente bestimmter Merkmale, wie z.B. den Mittelwert oder die Standardabweichung der Objekte (Slumgröße in einer bestimmten Stadt). Andererseits greifen wir auf Methoden des maschinellen Lernens zurück und ermitteln mithilfe von Clusteranalysen Metriken, um Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren (z.B. welche Slums sich in einem Slumcluster zusammenfassen lassen).

Für die optimale Auslegung oder Anpassung der Wasserinfrastruktur wird auf die Methoden der mathematischen Optimierung zurückgegriffen. Eine spezielle Methodik wurde für technische Sachverhalte entwickelt, das Technical Operations Research, kurz TOR .

Die Resilienzbewertung und -optimierung der urbanen Infrastrukturen ist ein wesentlicher Aspekt der Projekte im Forschungsbereich Urbanisierung und Infrastruktur für die Städte der Zukunft. Wir beschäftigen uns dabei hauptsächlich mit der Resilienz der Wasserinfrastruktur und dem Zusammenspiel dieser mit weiteren Infrastrukturen, wie zum Beispiel der Energieversorgung.

Ein resilientes System behält im Fall einer Störung, wie zum Beispiel einem Komponentenausfall, eine Mindestfunktionalität bei und kann sich von der Störung erholen. Die Resilienz von technischen Systemen sowie von Infrastrukturen kann mittels Graph-theoretischen Metriken erfasst, bewertet und optimiert werden. Diese Methode baut auf der Netzwerktheorie auf, wobei das Infrastruktursystem als mathematischer Graph abgebildet und analysiert wird.

Weitere Anwendungsbeispiele kommen aus den Projekten des SFB 805 bezüglich einer nachhaltigen Systemsynthese und Betrieb , in diesen wurde unter anderem an der resilienten Topologie-Findung von Wasserversorgungssysteme in Hochhäusern geforscht. Darüber hinaus forschen wir im SFB805 an der Gestaltung resilienter dynamischer Systeme, welche idealerweise autonom auf Störungen durch Topologie- oder Steuerungsanpassungen reagieren.

Eine Kernfrage der Urbanisierung ist: Wie entwickeln sich urbane Strukturen und warum? Häufig werden in der Stadtwissenschaft zur Beantwortung dieser Frage immer aufwändigere und kompliziertere Modelle entwickelt. Wir nähern uns der Frage von einer anderen Seite, indem wir untersuchen, inwieweit es möglich ist, Stadtentwicklungsprozesse auf ihre Kernmechanismen (z.B. Migration) zu reduzieren und diese mit einfachen mathematischen Modellen analytisch zu beschreiben.

Die Urbanisierung und das anhaltende weltweite Bevölkerungswachstum führt Schätzungen der Vereinten Nationen zufolge dazu, dass weitere 2.5 Milliarden Menschen und damit 68% der Gesamtbevölkerung in Städten leben. Dabei ist die Wasserversorgung ein wichtiger Bestandteil der Infrastruktur, die nicht nur die Versorgung der Bewohner sicherzustellen hat, sondern auch der Industrie, der Landwirtschaft und in großem Maße zur Stromerzeugung notwendig ist.

Im Rahmen des von der KSB-Stiftung finanzierten Forschungsvorhaben soll mit Methoden des maschinellen Lernens eine Vorhersage der Wasserbedarfe für von Urbanisierung betroffene Städte gemacht werden. An diese künftigen Bedarfe soll die bestehende Wasserinfrastruktur mittels mathematischer Optimierung angepasst werden. Diese Anpassung der Wassernetzwerke wird hinsichtlich von Kosten-Nutzen Optimierungen unter Betrachtung der Wassernetzwerkresilienz durchgeführt. Dafür werden bestehende Graph-theoretische Resilienzmetriken herangezogen und weiterentwickelt. Außerdem ist eine Analyse verschiedener Stadtstrukturen hinsichtlich der Resilienz ihrer Wasserinfrastruktur geplant, die zu einer Bebauungsempfehlung für zukünftige Städte führen soll.

Das LOEWE Zentrum emergenCITY beschäftigt sich mit Emergency Responsive Digital Cities und deren autonomen Notfallbetrieb. Dabei wird die Resilienz der verschiedenen urbanen Infrastrukturen in den Phasen Reaktion, Wiederaufbau und Planung von ingenieurstechnischer und gesellschaftspolitischer Sicht beleuchtet.

Wir beschäftigen uns dabei mit der Resilienz der Wasserinfrastruktur und dem Zusammenspiel dieser mit weiteren Infrastrukturen, wie zum Beispiel der Energieversorgung. Die Dezentralität der Informationssammlung durch (Soft-) Sensoren und deren Weiterverarbeitung und -verbreitung mittels IKT-Systemen ist ein wichtiger Teilaspekt dieses Projektes.

Weltweit lebt rund eine Milliarde Menschen in Slums, oft ohne städtische Infrastruktur wie Strom oder Wasser. Um das zu ändern, müsste zunächst die Zahl ihrer Einwohner und ihre Entwicklung bekannt sein. Dafür werden Slums in mehreren Städten mithilfe von Satellitendaten zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfasst. Dann wird untersucht, ob ihre Entwicklung mit mathematischen Modellen beschrieben werden kann, wie sie sonst für die Beschreibung physikalischer Prozesse verwendet werden. Solche neuen datengetriebenen Modelle könnten genutzt werden, um zu verstehen, wie sich Slums und vor allem die Bedürfnisse der Menschen, die darin wohnen, in Zukunft entwickeln werden.

Das Projekt wird von Dr.-Ing. John Friesen und Nicolas Kraff betreut.

Die Funktion technischer Infrastruktur hängt davon ab, wie Menschen die Infrastruktur benötigen und benutzen. Gerade in Zeiten großer Unsicherheit und Krisen ist es wichtig den Zustand und das Verhalten dieses sozio-technischen Systems zu kennen und zu verstehen. Hierzu untersuchen wir, wie digitale Zwillinge für diese Herausforderungen genutzt werden können. Dabei nutzen wir physikalische, datengetriebene und agentenbasierte Modelle für das Verhalten und die Interaktion von Menschen und Infrastruktur.

Das Projekt wird durch Jonathan Sattler betreut. Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen des DLR und externer Doktorand am FST.