DE102010011186A1

DE102010011186A1 - Method and device for visualizing spatially distributed information in an early warning system

Info

Publication number: DE102010011186A1
Application number: DE201010011186
Authority: DE
Inventors: Dr.-Ing. Raape Ulrich; Manuel Hunold; Sven Teßmann; Monika Friedemann
Original assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Current assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Priority date: 2010-03-12
Filing date: 2010-03-12
Publication date: 2011-09-15
Anticipated expiration: 2030-03-13
Also published as: DE102010011186B4; WO2011110366A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und Frühwarnsystem zur computerimplementierten Darstellung einer räumliche Verteilung einer Eigenschaft eines sich räumlich und zeitlich ausbreitenden Ereignisses auf ein räumliches Gebiet. Hierbei werden die Eigenschaften von einem Frühwarnsystem ermittelt. Es wird eine Vielzahl von Segmenten ausgewählt. Die Segmente umfassen hierbei das räumliche Gebiet. Die Segmente werden danach sortiert und eine räumlichen Verteilung wird für die Vielzahl von Segmenten dargestellt, wobei eine Kennung der Segmente auf der Abszisse eines Koordinatensystems und die Auswirkung der Eigenschaft auf ein durch die Abszisse angegebenes Segment auf der Ordinate des Koordinatensystems angezeigt ist.The invention relates to a method and early warning system for the computer-implemented representation of a spatial distribution of a property of a spatially and temporally spreading event over a spatial area. The properties are determined by an early warning system. A variety of segments are selected. The segments include the spatial area. The segments are then sorted and a spatial distribution is shown for the plurality of segments, with an identifier of the segments on the abscissa of a coordinate system and the effect of the property on a segment indicated by the abscissa is shown on the ordinate of the coordinate system.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft im Allgemeinen die Visualisierung von Informationen in einem sensorgestützten Frühwarnsystem und insbesondere die Visualisierung von räumlich verteilten Eigenschaften eines raum-zeitlichen Ereignisses, welches mit einem sensorgestützten Frühwarnsystem ermittelt wurde.The present invention generally relates to the visualization of information in a sensor-based early warning system, and more particularly to the visualization of spatially distributed properties of a spatiotemporal event that has been determined with a sensor-based early warning system.

Ein Frühwarnsystem dient im Allgemeinen der rechtzeitigen Warnung vor Ereignissen, und insbesondere Naturkatastrophen, die einen Schutz von Menschen, Gütern und Umwelt oder deren Evakuierung erfordern. Hierzu zählen beispielsweise Naturkatastrophen tektonischer Ursachen, wie Tsunamis oder Erdbeben, und Naturkatastrophen klimatischer Ursachen, wie Tornados oder Schneelawinen. Die vorliegende Erfindung kann für Frühwarnsysteme für solche Naturkatastrophen verwendet werden. Ein Frühwarnsystem soll nach Erkennen eines solchen Ereignisses eine effektive Warnung veranlassen, um eine potenzielle Bedrohung frühzeitig zu erkennen und betroffene Regionen, insbesondere die dort lebende Bevölkerung, rechtzeitig vor Eintreten der Folgen des Ereignisses zu informieren und um Handlungen und Reaktionen zum Schutz von Mensch, Gütern und Umwelt rechtzeitig vornehmen zu können.An early warning system generally serves to provide timely warning of events, and in particular natural disasters that require protection of people, goods and the environment or their evacuation. These include, for example, natural disasters of tectonic causes, such as tsunamis or earthquakes, and natural disasters caused by climatic factors, such as tornadoes or snow avalanches. The present invention can be used for early warning systems for such natural disasters. An early warning system, after detecting such an event, should provide an effective warning to detect a potential threat at an early stage and to inform affected regions, in particular the local population, well in advance of the consequences of the event and actions and responses to protect people, goods and the environment in a timely manner.

Bei einem Tsunami-Frühwarnsystem ist es insbesondere die Aufgabe, aus einer Vielzahl von verfügbaren Sensor-Informationen das Auftreten einer Flutwelle (Tsunami) zuverlässig zu erkennen und so eine rechtzeitige Warnung der Anlieger in Küstennähe zu ermöglichen. Die Flutwelle kann durch ein Seebeben oder durch Abrutschen von Hängen unter Wasser ausgelöst werden. Die Auswirkung einer Flutwelle beim Auftreten auf Land hängt hierbei von vielen Faktoren ab, z. B. das Geländeprofil unter Wasser und in Küstennähe, und kann mithilfe von Simulationen zumeist annähernd bestimmt werden. Aufgrund der signifikanten Begleitschäden einer Tsunami-Warnung, die durch eine kurzfristige Räumung einer Küstenregion entstehen, gibt das Frühwarnsystem nur entscheidungsunterstützende Handlungsempfehlungen an ein Team von ausgebildeten Seismologen, welches letztlich die Verantwortung dafür übernimmt, ob eine tatsächliche Warnung der Verfolgung erfolgt. Die vorliegende Erfindung soll es deshalb insbesondere auch ermöglichen, nur die tatsächlich gefährdeten Küstenregionen warnen zu können, um nur diese zu evakuieren. Entsprechend soll es möglich sein, verschiedene Regionen unterschiedlich, beispielsweise zeitlich nacheinander, zu betrachten und unterschiedlich zu warnen.In the case of a tsunami early warning system, the task in particular is to reliably detect the occurrence of a tidal wave (tsunami) from a large number of available sensor information, thus enabling a timely warning of the residents near the coast. The tidal wave can be triggered by a seaquake or by slipping under water. The impact of a tidal wave on land depends on many factors, such as: For example, the terrain profile under water and near the coast, and can be determined using simulations almost approximate. Due to the significant accompanying damage caused by a tsunami warning caused by a short-term evacuation of a coastal region, the early warning system only provides decision-supporting recommendations for action to a team of trained seismologists, who ultimately assume responsibility for the actual warning of the persecution. Therefore, the present invention should also make it possible in particular to be able to warn only the actually endangered coastal regions in order to evacuate only these. Accordingly, it should be possible to look at different regions differently, for example in chronological order, and to warn them differently.

Aufgrund der begrenzten Anzahl von Messinstrumenten und Sensoren kann jedoch der tatsächliche Ort des Auftretens eines See- oder Erdbebens nur ungenau bestimmt werden. Je nach Art des Bebens kann eine Flutwelle auch durch Abrutschen von Hängen unter Wasser entstehen. Einfache physikalische Ausbreitungsberechnungen einer Wasserwelle sind hier nicht zielführend, insbesondere da es durch häufig auftretende Nachbeben zu einer Überlagerung der Anregung einer Flutwelle kommen kann. Außerdem erzeugen nur bestimmte Erdbeben einen Impuls auf dem Wasserkörper, daher können der Ort des Impulses und der Erdbebenherd auseinanderfallen. Daher genügt es oftmals nicht, mit nur einer Simulation die möglichen Auswirkungen einer Flutwelle zu berechnen und darzustellen. In der Praxis erfolgt daher eine Überlagerung der Auswirkung einer Vielzahl von Simulationen, was jedoch die zuständigen Seismologen (oder Benutzer einer graphischen Benutzerschnittstelle einer Leitstelle des Frühwarnsystems) vor erhebliche Schwierigkeiten stellt, diese zeitnah zu interpretieren und auszuwerten.However, due to the limited number of gauges and sensors, the actual location of the occurrence of a sea or earthquake can only be determined inaccurately. Depending on the type of quake, a tidal wave can also be caused by slipping of slopes under water. Simple physical propagation calculations of a water wave are not expedient in this case, in particular since frequently occurring aftershocks can lead to a superposition of the excitation of a tidal wave. In addition, only certain earthquakes produce an impulse on the water body, therefore the location of the impulse and the earthquake hearth can fall apart. Therefore, it is often not enough to calculate and present the possible effects of a tidal wave with only one simulation. In practice, therefore, there is a superimposition of the impact of a large number of simulations, which, however, presents the responsible seismologists (or users of a graphical user interface of a control center of the early warning system) with considerable difficulties in interpreting and evaluating them promptly.

Da je nach Region vom ersten Feststellen eines Erdbebens bis zum Auftreten der Flutwelle nur wenig Zeit für die Entscheidung zur Ausgabe einer Warnung bleibt, müssen die zur Entscheidungsfindung dienenden Informationen dem Personal oder den Seismologen in dem Lagezentrum des Frühwarnsystems so schnell und vollständig wie möglich, und zugleich so übersichtlich wie möglich, bereitgestellt und präsentiert werden.Since depending on the region from the first detection of an earthquake to the occurrence of the tidal wave little time remains for the decision to issue a warning, the decision-making information must be as quick and complete as possible to the personnel or the seismologists in the situation center of the early warning system, and at the same time as clear as possible, provided and presented.

Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, für ein Frühwarnsystem eine verbesserte Visualisierung und Darstellung einer von dem Frühwarnsystem erfassten Eigenschaft eines sich räumlich und zeitlich ausbreitenden Ereignisses trotz seiner räumlichen Verteilung auf ein mitunter großes Warngebiet bereitzustellen. Insbesondere liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, für ein Tsunami-Warnsystem eine verbesserte Visualisierung einer oder mehrerer Eigenschaften einer sich räumlich und zeitlich ausbreitenden Flutwelle in ihrer räumlichen Verteilung auf ein entsprechendes Warngebiet (Küstenabschnitte und/oder Inseln) in verbesserter Weise bereitzustellen.The present invention is therefore based on the object for an early warning system to provide improved visualization and representation of a detected by the early warning system property of a spatially and temporally propagating event despite its spatial distribution to a sometimes large warning area. In particular, the object of the present invention is to provide for a tsunami warning system an improved visualization of one or more properties of a spatially and temporally propagating tidal wave in their spatial distribution to a corresponding warning area (coastal sections and / or islands) in an improved manner.

Die Aufgabe wird durch die vorliegende Erfindung und insbesondere durch den Gegenstand der nebengeordneten Patentansprüche gelöst. Weitere bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche und werden unter Bezugnahme auf die Zeichnungen nachfolgend näher erläutert.The object is achieved by the present invention and in particular by the subject matter of the independent claims. Further preferred embodiments of the invention are the subject of the dependent claims and are explained in more detail below with reference to the drawings.

Entsprechend wird gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ein Verfahren zur Verarbeitung von Daten eines sensorgestützten Frühwarnsystems bereitgestellt, welches eine verbesserte Darstellung der räumlichen Verteilung von einer oder mehreren Eigenschaften eines von dem Frühwarnsystem erkannten, sich räumlich und zeitlich ausbreitenden Ereignisses auf ein Warngebiet ermöglicht. Diese von dem Frühwarnsystem erkannten, sich räumlich und zeitlich ausbreitenden Ereignisses können Tsunamis, Erdbeben oder auch Stürme, Orkane und Blizzards sein.Accordingly, in accordance with a preferred embodiment of the invention, there is provided a method of processing data from a sensor-based early warning system which provides an improved representation of the spatial distribution of one or more characteristics of a spatially and temporally propagating event detected by the early warning system to a warning area allows. These events, which are recognized by the early warning system and which spread spatially and temporally, can be tsunamis, earthquakes, storms, hurricanes and blizzards.

Des Weiteren wird gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ein Verfahren zur computer-implementierten Darstellung einer räumliche Verteilung einer Eigenschaft eines sich räumlich und zeitlich ausbreitenden Ereignisses auf ein räumliches Gebiet bereit gestellt. Hierbei wird die Eigenschaft von einem Frühwarnsystem ermittelt. Gemäß dem Verfahren wird eine Vielzahl von Segmenten bestimmt, die Segmente sortiert und die räumlichen Verteilung für die Vielzahl von Segmenten dargestellt, wobei eine Kennung der Segmente auf der Abszisse eines Koordinatensystems und die Auswirkung der Eigenschaft auf ein durch die Abszisse angegebenes Segment auf der Ordinate des Koordinatensystems angezeigt ist. Hierbei kann die Kennung eine Nummerierung der Segmente sein.Furthermore, according to a preferred embodiment of the invention, a method for computer-implemented representation of a spatial distribution of a property of a spatially and temporally propagating event on a spatial area is provided. Here, the property is determined by an early warning system. According to the method, a plurality of segments are sorted, the segments sorted and the spatial distribution represented for the plurality of segments, where an identifier of the segments on the abscissa of a coordinate system and the effect of the property on a segment indicated by the abscissa on the ordinate of Coordinate system is displayed. In this case, the identifier can be a numbering of the segments.

Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren des Weiteren die folgenden Schritte: Bestimmen einer Vielzahl von Beobachtungspunkten; Ermitteln einer sortierten Segmentliste für jeden der Beobachtungspunkte; und Ermitteln einer einzigen sortierten Segmentlist aus der Vielzahl von sortierten Segmentliste.According to another preferred embodiment, the method further comprises the following steps: determining a plurality of observation points; Determining a sorted segment list for each of the observation points; and determining a single sorted segment list from the plurality of sorted segment list.

Die dargestellte mindestens eine Eigenschaft des sich räumlich und zeitlich ausbreitenden Ereignisses kann insbesondere eine Wellenhöhe einer Welle, eine Ankunftszeit einer Welle bei dem entsprechenden Segment, eine verbleibende Zeit bis zum Auftreffen einer Welle auf das entsprechende Segment, oder ein Pegelstand eines Gewässers sein.The illustrated at least one property of the spatially and temporally propagating event may in particular be a wave height of a wave, an arrival time of a wave at the corresponding segment, a remaining time until a wave strikes the corresponding segment, or a water level.

Weitere bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung und deren Details werden unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert.Further preferred embodiments of the invention and their details are explained in more detail with reference to the drawings.

1 zeigt ein Blockschaltbild eines Frühwarnsystems gemäß dem Stand der Technik. 1 shows a block diagram of an early warning system according to the prior art.

2 zeigt ein Blockschaltbild eines Frühwarnsystems, wie es gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. 2 Figure 12 is a block diagram of an early warning system as may be used in accordance with an embodiment of the present invention.

3 zeigt eine Darstellung zur Illustration einer räumlichen Aufteilung eines Warngebietes in verschiedene Bereiche (Segmente) eines Frühwarnsystems gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. 3 1 is a diagram illustrating a spatial division of a warning area into various areas (segments) of an early warning system according to an embodiment of the present invention.

4 zeigt ein Beispiel zur Illustration einer Darstellungsweise eines „mareograms”. 4 shows an example illustrating a representation of a "mareograms".

5 zeigt ein Beispiel zur Illustration einer bekannten Darstellungsform. 5 shows an example illustrating a known representation.

6 zeigt ein Beispiel zur Illustration einer weiteren bekannten Darstellungsform. 6 shows an example illustrating another known form of presentation.

7A zeigt ein Beispiel zur Illustration einer räumliche Verteilung einer Eigenschaft des raum-zeitlichen Ereignisses gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. 7A shows an example illustrating a spatial distribution of a property of the spatiotemporal event according to an embodiment of the invention.

7B zeigt ein Beispiel zur Illustration einer räumliche Verteilung einer Eigenschaft des raum-zeitlichen Ereignisses gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. 7B shows an example illustrating a spatial distribution of a property of the spatiotemporal event according to an embodiment of the invention.

7C zeigt ein Beispiel zur Illustration einer räumliche Verteilung einer Eigenschaft des raum-zeitlichen Ereignisses gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. 7C shows an example illustrating a spatial distribution of a property of the spatiotemporal event according to an embodiment of the invention.

7D zeigt ein Beispiel zur Illustration einer räumliche Verteilung einer Eigenschaft des raum-zeitlichen Ereignisses gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. 7D shows an example illustrating a spatial distribution of a property of the spatiotemporal event according to an embodiment of the invention.

8 zeigt ein Beispiel einer Darstellungsform einer Benutzeroberfläche für ein Frühwarnsystem gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. 8th shows an example of a form of representation of a user interface for an early warning system according to a preferred embodiment of the present invention.

9 zeigt ein Verfahren gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung zur Erstellung und Sortierung von Warnsegmenten. 9 shows a method according to a preferred embodiment of the invention for the creation and sorting of warning segments.

10 zeigt eine beispielhafte Illustration von Aspekten des Verfahrens gemäß 9. 10 shows an exemplary illustration of aspects of the method according to 9 ,

11 zeigt eine beispielhafte Illustration von Aspekten des Verfahrens gemäß 9. 11 shows an exemplary illustration of aspects of the method according to 9 ,

12 zeigt ein Beispiel zur Illustration der Tsunami-Direktionalität. 12 shows an example illustrating tsunami directionality.

13 zeigt ein Verfahren gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung zur Erstellung und Sortierung von Warnsegmenten. 13 shows a method according to another embodiment of the invention for the creation and sorting of warning segments.

14 zeigt eine beispielhafte Illustration von Aspekten des Verfahrens gemäß 13. 14 shows an exemplary illustration of aspects of the method according to 13 ,

15 zeigt eine beispielhafte Illustration einer vertikalen Aggregation von Szenarien. 15 shows an exemplary illustration of a vertical aggregation of scenarios.

16 zeigt eine beispielhafte Illustration einer vertikalen und horizontalen Aggregation von Szenarien. 16 shows an exemplary illustration of a vertical and horizontal aggregation of scenarios.

Für Frühwarnsysteme ist daher, neben der Ausgestaltung der Sensorsysteme, auch die Verdichtung von Sensor-Information und anderen Informationsquellen verknüpft mit dem Faktor Zeit von zentraler Bedeutung. Hierzu kann die Zeit vom Auftreten des Ereignisses bis zum Eintreffen der Auswirkung des Ereignisses in Zeitabschnitte, sog. Zeitkomponenten unterteilt werden.For early warning systems, therefore, in addition to the configuration of the sensor systems, the compression of sensor information and other information sources linked to the time factor is of central importance. This can be the time from Occurrence of the event until the arrival of the impact of the event in time periods, so-called time components are divided.

Bestehende Frühwarnsysteme benutzen zur Ermittlung einer Warnentscheidung lediglich Sensor-Information, welche die anfängliche Ausprägungen eines Ereignisses messen und an eine zentrale Ermittlungs- oder Warnentscheidungseinheit übermitteln. Dabei müssen Warnentscheidungen getroffen werden, die aufgrund des oftmals kurzen Zeitraums zwischen erster Erkennung des Ereignisses und dem Eintreffen der Auswirkung des Ereignisses mit hohen Unsicherheiten behaftet sind oder gar zu falschen Warnungen führt, was zu großen materiellen und möglicherweise auch Personenschaden bei „unnötigen” Evakuierungen führt.Existing early warning systems only use sensor information to determine a warning decision, which measure the initial occurrences of an event and transmit it to a central detection or warning decision unit. Alert decisions must be made that are subject to high uncertainties or even false warnings due to the often short time between the first detection of the event and the arrival of the event, leading to significant material and possibly personal injury in the event of "unnecessary" evacuation ,

Derzeit bekannte Frühwarnsysteme nutzen hierzu Sensorsysteme, welche aus mehreren Sensoren und/oder verschiedenen Sensortypen eine Vielzahl von Sensordaten liefern. Ein solches Frühwarnsystem ist beispielhaft in 1 dargestellt. Die Sensoren oder das Sensorsystem 120 besteht dabei aus verschiedenen Sensoren, welche z. B. verschiedene Bojen in Küstennähe sind, um Wellenhöhen zu messen. Die Sensoren können hierbei kontinuierlich oder in vordefinierten Zeitabständen Messsignale senden. Alternativ können die Sensoren bereits die gemessenen Werte vorverarbeiten und nur dann Signale an ein zentrales Sensorerfassungssystem 110 senden, wenn ein relevanter Messwert vorliegt. Beispielsweise können die Sensoren die gemessenen Werte anhand voreingestellter Schwellwerte klassifizieren und entsprechend der Klassifizierung entsprechender Signale an die zentrale Erfassungseinheit 110 senden. Wenn es sich bei den Sensoren um Bojen in Küstennähe handelt, kann z. B. eine Mindestwellenhöhe für jede Boje definiert werden, ab welcher die Boje ein entsprechendes Signal an die zentrale Erfassungseinheit 110 sendet. Darüber hinaus können verschiedene Signale gemäß verschiedener Schwellwerte der gemessenen Wellenhöhe an die zentrale Einheit 110 gesendet werden. Eine solche Quantifizierung der Messwerte kann in gleicher Weise für andere Sensortypen und andere Frühwarnsysteme verwendet werden. Diese für bekannte Frühwarnsysteme verwendeten Sensorsysteme können in gleicher Weise für die vorliegende Erfindung verwendet werden. Des Weiteren kann zwischen beweisgebenden oder direkten Sensorsystemen und indikatorgebenden oder indirekten Sensoren unterschieden werden. Direkte Sensorsysteme erfassen die Auswirkung eines Ereignisses unmittelbar (z. B. Messen der auftretenden Wellenhöhe eines Tsunamis) während indirekte Sensorsysteme nur Rückschluss auf ein Ereignis erlauben, beispielsweise durch Messung der Stärke eines Erdbebens an einem oder mehreren Orten, welches Ursache eines Tsunamis sein kann.Currently known early warning systems use for this purpose sensor systems, which provide a plurality of sensor data from a plurality of sensors and / or different sensor types. Such an early warning system is exemplary in 1 shown. The sensors or the sensor system 120 consists of different sensors, which z. B. different buoys are near the coast to measure wave heights. The sensors can transmit measuring signals continuously or at predefined time intervals. Alternatively, the sensors can already pre-process the measured values and only then signals to a central sensor detection system 110 send if there is a relevant measured value. For example, the sensors may classify the measured values based on preset threshold values and according to the classification of corresponding signals to the central detection unit 110 send. If the sensors are buoys near the coast, z. B. a minimum wave height are defined for each buoy, from which the buoy a corresponding signal to the central detection unit 110 sends. In addition, different signals can be sent to the central unit according to different threshold values of the measured wave height 110 be sent. Such quantification of the measurements may be used in the same way for other sensor types and other early warning systems. These sensor systems used for known early warning systems can be used in the same way for the present invention. Furthermore, a distinction can be made between evidence-giving or direct sensor systems and indicative or indirect sensors. Direct sensor systems detect the impact of an event directly (eg, measuring the occurring wave height of a tsunami) while indirect sensor systems only allow conclusions about an event, for example, by measuring the magnitude of an earthquake at one or more locations, which may be the cause of a tsunami.

In bekannten Frühwarnsystemen wird die zentrale Sensorerfassungseinheit 110 die empfangenen Signale der verschiedenen Sensoren verarbeiten und gemäß dieser Werte ein Warnsignal 130 ausgeben. Dieses Warnsignal kann entweder über ein Kommunikationssystem direkt an die betroffene Region und Bevölkerung gesendet werden, oder sie dient behördlichen Einrichtungen als Entscheidungsgrundlage zur Veranlassung von Schutz- oder Evakuierungsmaßnahmen in dem entsprechenden Gebiet. Im folgenden kann zwischen dem Beobachtungsgebiet und dem Warngebiet unterschieden werden. Das Beobachtungsgebiet bezieht sich auf das von den Sensoren erfasste Gebiet, während sich das Warngebiet auf das Gebiet oder die Teilgebiete bezieht, für die ein Warnsignal oder mehrere Warnsignale erzeugt werden können.In known early warning systems, the central sensor detection unit 110 the received signals of the various sensors process and according to these values a warning signal 130 output. This warning signal can either be sent directly to the affected region and population via a communication system, or it can be used by authorities as a basis for decision-making to initiate protection or evacuation in the area concerned. In the following, a distinction can be made between the observation area and the warning area. The observation area refers to the area detected by the sensors, while the warning area refers to the area or areas for which one or more warning signals can be generated.

2 zeigt ein Frühwarnsystem 200, wie es gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. Das Frühwarnsystem benutzt ein Sensorsystem 120, welches Informationen von verschiedenen Sensoren bereitstellt. Dieses Sensorsystem kann wie in den zuvor beschriebenen üblichen Frühwarnsystemen ausgebildet sein. 2 shows an early warning system 200 as it can be used according to an embodiment of the present invention. The early warning system uses a sensor system 120 which provides information from various sensors. This sensor system can be designed as in the conventional early warning systems described above.

Die Sensorsysteme können mit verschiedenen zuvor ermittelten Modellen zur räumlich und zeitlich differenzierten Berechnung von Warnentscheidungen verknüpft werden. So wird das zu beobachtende Gebiet in verschiedene Bereiche unterteilt und es können für jedes Warngebiet eine prognostizierte Auswirkung der von den Sensoren 120 und von dem Sensorerfassungssystem 210 vorverarbeiteten Sensor-Informationen berechnet werden. Hierzu können verschiedene Ausbreitungsmodelle 220 in einem Datenspeicher gespeichert werden. Anhand dieser Ausbreitungsmodelle und den ermittelten Sensordaten des Sensorerfassungssystems 210 wird durch ein Auswirkungsermittlungssystem oder Berechnungseinheit 230 ein Ausbreitungsszenario ermittelt. Hierzu kann aufgrund der topographischen Lage und Beschaffenheit des von dem Frühwarnsystem Beobachtungsgebietes in verschiedene Bereiche unterteilt werden.The sensor systems can be linked to various previously determined models for spatially and temporally differentiated calculation of warning decisions. Thus, the area to be observed is subdivided into different areas, and for each warning area, a predicted impact of the sensors 120 and the sensor detection system 210 preprocessed sensor information. For this purpose, different propagation models 220 stored in a data store. On the basis of these propagation models and the sensor data of the sensor detection system 210 is determined by an impact detection system or calculation unit 230 determined a propagation scenario. For this purpose, due to the topographical situation and nature of the observation area, which is monitored by the early warning system, it can be subdivided into different areas.

3 zeigt eine beispielhafte Darstellung, bei der das Warngebiet des Frühwarnsystems 310 in acht Gebiete 320 bis 327 unterteilt ist. Des Weiteren dargestellt sind die verschiedenen Sensoren 120, welche im Fall eines Tsunami-Frühwarnsystems Bojen vor dem Küstenabschnitt 310 sein können. Entsprechend der Unterteilung des Gebietes in verschiedene Zonen oder Teilgebiete können vorab ein oder mehrere Ausbreitungsmodelle 220 ermittelt werden, um für jedes dieser Teilgebiete aufgrund der Information der Sensoren 120 eine zu erwartenden Auswirkung zu liefern. Darüber hinaus stellen die Ausbreitungsmodelle 220 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung einen zeitlichen Verlauf der Auswirkungen, beispielsweise eines Tsunamis, auf die Küste 310 für jeden der Bereiche 320 bis 327 bereit. Dies kann durch Berechnungen und Simulationen anhand der Art und Beschaffenheit des Gebietes 310 und dessen Bereichs, wie z. B. die Topographie und optional auch die Landnutzung/Landbedeckung (bewaldetes Gebiet, städtische Bebauung, landwirtschaftliche Felder, Sumpflandschaften usw.) erfolgen. Da die Lage der Sensoren bezüglich des unterteilten Gebietes 310 vorab bekannt und festgelegt wird, können solche Ausbreitungsmodelle ebenfalls vorab erstellt und in einem entsprechenden Speichermedium abgelegt werden. Anhand dieser Ausbreitungsmodelle kann ein Auswirkungsermittlungssystem 230 des Frühwarnsystems anhand der Sensordaten einen räumlich und zeitlich differenzierten Ausbreitungsverlauf des von den Sensoren erkannten Ereignisses ermitteln. 3 shows an exemplary representation in which the warning area of the early warning system 310 in eight areas 320 to 327 is divided. Also shown are the different sensors 120 which, in the case of a tsunami early warning system, buoys in front of the coastline 310 could be. Depending on the subdivision of the area into different zones or subregions, one or more propagation models may be pre-established 220 determined for each of these sub-areas due to the information of the sensors 120 to deliver an expected impact. In addition, the propagation models pose 220 According to one embodiment of the invention, a time course of the Effects, such as a tsunami, on the coast 310 for each of the areas 320 to 327 ready. This can be done through calculations and simulations based on the nature and nature of the area 310 and its area, such as. For example, topography and, optionally, land use / land cover (wooded area, urban development, agricultural fields, marshes, etc.) can be done. As the location of the sensors with respect to the subdivided area 310 previously known and determined, such propagation models can also be created in advance and stored in a corresponding storage medium. On the basis of these propagation models, an impact assessment system 230 of the early warning system on the basis of the sensor data to determine a spatially and temporally differentiated propagation path of the event detected by the sensors.

Die erhaltenen Sensordaten von dem Sensorerfassungssystem 210 können so aufbereitet werden, dass das Auswirkungsermittlungssystem 230 diese Sensordaten mit den verschiedenen gespeicherten Ausbreitungsmodellen abgleichen kann. Hierzu können verschiedene logische Verknüpfungen und Filterfunktionen verwendet werden, welche ihrerseits bereits ein Ausbreitungsmodell 220 beschreiben, die örtliche Begebenheiten und Zusammenhänge zwischen den Positionen der Sensoren 120 und der entsprechenden betroffenen Bereiche 320 bis 327 berücksichtigen. Liefern einige oder alle der Sensoren Signale, die auf ein Naturereignis hindeuten, kann anhand der Ausbreitungsmodelle das wahrscheinlichste Ausbreitungsszenario ermittelt werden. Dieses gibt für jede der Regionen 320 bis 327 einen zeitlichen Verlauf an, wie sich das Ereignis in den Bereichen entsprechend ausbreiten wird. In dem Beispiel eines Tsunami-Frühwarnsystems entspricht dies einem zeitlichen Verlauf hinsichtlich der Größe und eventuell der Richtung einer Welle in den jeweiligen Bereichen der Küste 310.The obtained sensor data from the sensor detection system 210 can be processed so that the impact assessment system 230 This sensor data can be compared with the various stored propagation models. For this purpose, different logical operations and filter functions can be used, which in turn already a propagation model 220 describe the local events and relationships between the positions of the sensors 120 and the corresponding affected areas 320 to 327 consider. If some or all of the sensors provide signals indicative of a natural event, the most likely propagation scenario can be determined from the propagation models. This gives for each of the regions 320 to 327 a timeline of how the event will spread in the areas accordingly. In the example of a tsunami early warning system, this corresponds to a time course with regard to the size and possibly the direction of a wave in the respective areas of the coast 310 ,

Anhand des räumlich und zeitlich differenzierten Ausbreitungsszenarios, das von dem Auswirkungsermittlungssystem 230 ermittelt wird, kann für jedes der Bereiche 320 bis 327 ermittelt werden, ob das Gebiet von dem prognostizierten Ereignis betroffen ist, oder ob es sich um ein so genanntes „sicheres Gebiet” handelt, in welchem das Ereignis keinen direkten Einfluss haben wird. Des Weiteren ermöglicht das räumlich und zeitlich differenzierte Ausbreitungsszenario des Auswirkungsermittlungssystems eine Berechnung oder Voraussage, wann und ggf. in welcher Reihenfolge die Gebiete von dem Ereignis (z. B. der einer Tsunami-Welle) betroffen werden. Es kann somit die Zeit berechnet werden, die verbleibt, bis das Ereignis in jedem Teilgebiet auftritt. Aufgrund dieser Zeiten, die für jedes Gebiet bis zum Auftreten des Ereignisses verbleibt, können eine Rangliste oder eine Prioritätenliste der betreffenden Regionen erstellt werden. Beispielsweise können die Regionen, welche zuerst von dem Ereignis betroffen sind, eine höhere Priorität erhalten als jene Regionen, die später oder gar nicht von dem Ereignis betroffen sein werden.Based on the spatially and temporally differentiated dispersion scenario, that of the impact assessment system 230 can be determined for each of the areas 320 to 327 determine whether the area is affected by the forecasted event, or whether it is a so-called "safe area" in which the event will have no direct influence. Furthermore, the spatially and temporally differentiated propagation scenario of the impact assessment system allows a calculation or prediction of when and, if so, in what order the regions are affected by the event (eg, a tsunami wave). Thus, the time remaining until the event occurs in each subarea can be calculated. Due to these times remaining for each area until the occurrence of the event, a ranking list or a priority list of the regions concerned can be created. For example, the regions that are first affected by the event may receive a higher priority than those regions that will be affected by the event later or not at all.

Zusätzlich können zu den Ausbreitungsmodellen weitere Reaktionsmodelle bzw. Lagebeschaffenheits- und Evakuierungsmodelle vorab für die verschiedenen Regionen des Gebiets 310 ermittelt und in einem Datenspeicher 240 abgelegt werden. Diese zusätzlichen Modelle können von einem Warnsignalermittlungssystem oder Ermittlungseinheit 250 zum Berechnen eines Warninformationssignals dazu verwendet werden, die räumlich und zeitlich differenzierten Ausbreitungsszenarien, welche von dem Auswirkungsermittlungssystem 230 ermittelt wurden, weiter zu bearbeiten, um weiter verbesserte und optimierte Warnsignale und warnrelevante Informationen bereitzustellen. Wie zuvor beschrieben wurde, kann mit den Ausbreitungsmodellen 220 eine räumliche und zeitliche differenzierte Ausbreitungsprognose erstellt werden. Hierzu werden vorab gespeicherte Modelle auf die Sensor-Informationen des Sensorsystems 120 angewendet, um das wahrscheinlichste Ausbreitungsszenario zu ermitteln. Dadurch wird die Genauigkeit des Warnsignals bereits verbessert, da nicht die reinen Sensordaten benutzt werden, sondern diese Sensor-Information mittels bereits vorab ermittelter, theoretisch möglicher Ausbreitungsszenarien für verschiedene mögliche Ereignisse ausgewertet und verarbeitet werden. Jedoch kann man diese Berechnung möglicher Ausbreitungsszenarien noch weiter verbessern, wenn weitere Informationen zur Lage und Beschaffenheit der einzelnen Regionen benutzt werden. Diese Parameter können unter anderem die Anzahl der zu evakuierenden Bevölkerung, die Anzahl der kritischen Einrichtungen, wie Krankenhäuser und Schulen oder Flughäfen, die Anzahl und Beschaffenheit von zur Evakuierung zur Verfügung stehender Straßen und Wege sowie die Betroffenheit der benachbarten Regionen umfassen. Weitere Parameter können auch die Alters- und Geschlechtsverteilung der Bevölkerung sowie die räumliche Lage von möglichen Evakuierungsorten und Evakuierungswegen umfassen.In addition to the dispersion models, further reaction models or condition and evacuation models can be pre-determined for the different regions of the area 310 determined and stored in a data store 240 be filed. These additional models may be provided by a warning signal detection system or detection unit 250 for calculating a warning information signal, the spatially and temporally differentiated propagation scenarios used by the impact detection system 230 have been further processed to provide further improved and optimized warning signals and information relevant to the warning. As previously described, using the propagation models 220 a spatially and temporally differentiated propagation prognosis are created. For this, pre-stored models are based on the sensor information of the sensor system 120 applied to determine the most likely propagation scenario. As a result, the accuracy of the warning signal is already improved because not the pure sensor data are used, but this sensor information is evaluated and processed by means of previously determined, theoretically possible propagation scenarios for various possible events. However, this calculation of possible propagation scenarios can be further improved if further information on the location and nature of each region is used. These parameters may include, but are not limited to, the number of population to be evacuated, the number of critical facilities such as hospitals and schools or airports, the number and nature of roads and paths available for evacuation, and the impact of neighboring regions. Other parameters may include the age and gender distribution of the population as well as the location of possible evacuation sites and evacuation routes.

Während mit den Ausbreitungsmodellen 220 eine verbesserte Vorhersage der Auswirkungen der mittels der Sensor-Information detektierten prognostizierten Ereignisse erreicht wird, können mit den weiteren Lage-, Beschaffenheits- und Evakuierungsmodellen 240 die Maßnahmen zum Schutz und zur Evakuierung einzelner Regionen bei der Ermittlung von Warnsignalen bereits mitberücksichtigt werden. Damit kann die räumlich und zeitlich differenziert ermittelte Ausbreitung des prognostizierten Ereignisses in den einzelnen Regionen, insbesondere die verbleibende Zeit (nachfolgend auch Restlaufzeit genannt) bis zum Auftreten des Ereignisses, mit der benötigten Zeit möglicher Schutz- und Evakuierungsmaßnahmen verknüpft werden. Dies entspricht einer Gewichtung der von der Einheit 230 ermittelten räumlich und zeitlich differenzierten Auswirkungsberechnung durch das Frühwarnsystem. Ermittelt das System 230 beispielsweise ein auftretendes Ereignis in den Regionen A, B und F in 2 Stunden sowie in den Regionen E, C und G in drei Stunden, so ergibt sich hieraus, wie zuvor erläutert, bereits eine Klassifizierung oder Priorisierung der verschiedenen Regionen. Durch die zusätzlichen Lage-, Beschaffenheits- und Evakuierungsmodellen 240 kann diese Priorisierung und zeitliche Warnzeitermittlung für die Regionen nochmals verbessert werden. Gibt es in der Region B beispielsweise eine erhöhte Anzahl kritischer Einrichtungen, wie z. B. Schulen, Flughäfen oder Krankenhäuser oder eine hohe Bevölkerungsdichte, ist die benötigte Evakuierungszeit entsprechend hoch. Sind dagegen die Regionen A und F lediglich dünn besiedelt, kann hier eine wesentlich kürzere Evakuierungszeit angenommen werden. Basierend auf der durch die Auswirkungsermittlungseinheit 230 berechneten Ankunftszeit der Auswirkung des Ereignisses in zwei Stunden in den Regionen A, B und F kann mittels der Modelle 240 die bis zur Warnung verfügbaren Zeit für jede Region anhand der benötigten Evakuierungszeit geändert werden. So könnten in dem vorangegangenen Beispiel für die Region B trotz des derzeit erwarteten Eintreffens des Ereignisses in zwei Stunden lediglich 50 Minuten verbleiben, bis eine entsprechende Warnung ausgegeben werden muss, da die Evakuierungszeit für diese Gegend 1 Std. 10 Min. beträgt. Für die Regionen A und F kann die verfügbare Zeit bis eine Warnung erfolgen muss entsprechend der geringeren Evakuierungszeit wesentlich länger sein. Als weiteres Beispiel kann das Auswirkungsermittlungsystem 230 eine prognostizierte Ankunftszeit des Ereignisses in der Region G mit drei Stunden ermitteln. Wenn jedoch die Modelle 240 besagen, dass hier eine sehr lange Evakuierungszeit benötigt wird, da z. B. keine geeigneten Straßen zur Evakuierung vorhanden sind, kann die verbleibende Zeit, bis zu der eine Warnung für die Region G ausgegeben werden muss, geringer sein als in den Gebieten A und B, in welchen das Ereignis bereits in zwei Stunden eintrifft.While with the dispersion models 220 An improved prediction of the effects of the predicted events detected by the sensor information can be achieved with the further location, condition and evacuation models 240 the measures for the protection and evacuation of individual regions are already taken into account in the determination of warning signals. Thus, the spatially and temporally differentiated determined spread of the forecasted event in the individual regions, in particular the remaining time (hereinafter referred to as remaining term) until the occurrence of the event, with the required time of possible protection and evacuation measures. This corresponds to a weighting of the unit 230 determined spatially and temporally differentiated impact calculation by the early warning system. Detects the system 230 For example, an occurring event in the regions A, B and F in 2 hours and in the regions E, C and G in three hours, this results, as explained above, already a classification or prioritization of the different regions. Through the additional location, condition and evacuation models 240 This prioritization and temporal warning time determination for the regions can be further improved. For example, in Region B there is an increased number of critical facilities, such as: As schools, airports or hospitals or a high population density, the required evacuation time is correspondingly high. If, on the other hand, regions A and F are sparsely populated, a much shorter evacuation time can be assumed. Based on the impact determination unit 230 calculated time of arrival of the impact of the event in two hours in the regions A, B and F can be determined by means of models 240 the time available for the alert for each region will be changed based on the required evacuation time. Thus, in the previous example for Region B, despite the currently expected arrival of the event in two hours, only 50 minutes could be left before a corresponding warning must be issued as the evacuation time for this area is 1 hour 10 minutes. For Regions A and F, the time available until a warning must be given will be much longer, corresponding to the lower evacuation time. As another example, the impact detection system 230 determine a predicted time of arrival of the event in region G at three hours. However, if the models 240 say that here a very long evacuation time is needed because z. For example, if there are no suitable roads for evacuation, the remaining time to which a warning for region G must be issued may be less than in areas A and B where the event will arrive within two hours.

Ein weiterer Vorteil der Ausbreitungsmodelle 220 und der Evakuierungsmodelle 240 besteht darin, dass eine Zeit ermittelt werden kann, bis zu welcher eine entsprechende Warnung für jedes Gebiet ausgegeben werden muss. Dies hat zum Vorteil, dass eine Warnung nicht sofort ausgegeben werden muss und weitere Daten des Sensorsystems 120 abgewartet werden können. Wenn das Frühwarnsystem für eine Region ein Ereignis prognostiziert hat, kann es damit gleichzeitig ermitteln, dass eine Warnung noch nicht erforderlich ist. Daher können weitere Sensordaten abgewartet werden, um das prognostizierte Ereignis eventuell noch als Fehlalarm erkennen zu können. Das Frühwarnsystem kann daher entscheiden, ob eine Warnung für ein erkanntes Ereignis bereits ausgegeben werden muss, oder ob weitere Sensordaten abgewartet werden können.Another advantage of the propagation models 220 and the evacuation models 240 is that a time can be determined to which a corresponding warning must be issued for each area. This has the advantage that a warning does not have to be issued immediately and further data of the sensor system 120 can be waited. If the early warning system has predicted an event for a region, it can simultaneously determine that a warning is not yet required. Therefore, additional sensor data can be awaited in order to be able to recognize the predicted event as a false alarm. The early warning system can therefore decide whether a warning for a detected event must already be issued or whether further sensor data can be awaited.

Diese dynamische Verarbeitung der Sensorsysteme anhand von den Modellen 220 und/oder 240 erlaubt die dynamische Berechnung von räumlich und zeitlich differenzierten Warnungen unter Berücksichtigung von zuvor ermittelten Daten. Dies ist durch die Rückführung der Informationen 270 und 280 in 2 beispielhaft dargestellt. Somit können die Ausbreitungsmodelle 220 und die Lage-, Beschaffungs- und Evakuierungsmodelle 240 derart ausgebildet sein, dass sie zeitliche Änderungen von Sensor-Informationen berücksichtigt. Dies ist möglich, da das Warnsignalermittlungssystem 250 selbständig ermitteln kann, ob eine Warnung bereits erfolgen muss, oder ob weitere zeitlich nachfolgende Sensordaten berücksichtigt werden können, bevor ein Warnsignal ausgegeben werden muss.This dynamic processing of sensor systems based on the models 220 and or 240 allows the dynamic calculation of spatially and temporally differentiated warnings taking into account previously determined data. This is through the return of the information 270 and 280 in 2 exemplified. Thus, the propagation models 220 and the location, procurement and evacuation models 240 be designed such that it takes into account temporal changes of sensor information. This is possible because the warning signal detection system 250 can independently determine whether a warning must already be made, or whether further temporally subsequent sensor data can be considered before a warning signal must be issued.

Die von dem Warnermittlungssystem und dem Auswirkungsermittlungssystem berechneten Informationen können an ein Anzeige- oder Warnsystem 260 übermittelt werden, um diese entsprechend einem Benutzer anzuzeigen, oder um diese direkt an die entsprechenden Gebiete zu senden. Der Benutzer hat damit die Möglichkeit, die betroffenen Gebiete differenziert zu betrachten, und die verschiedenen Gebiete können bereits durch das System und die zugrunde liegenden Modelle so priorisiert werden, dass die verbleibende Zeit, in der eine Warnung erfolgen muss, von dem Frühwarnsystem bereits mit ausgegeben werden kann. Dies verringert die Anzahl der Fehlalarme, verbessert die Genauigkeit der Voraussagen und zeigt gleichzeitig an, welche Schutz- oder Evakuierungsmaßnahmen wann und in welchem Gebiet erfolgen sollten.The information calculated by the alerting system and the impact detection system may be sent to a display or warning system 260 to be displayed according to a user or to send them directly to the appropriate areas. This allows the user to differentiate the affected areas and the different areas can already be prioritized by the system and the underlying models so that the remaining time in which a warning must be issued by the early warning system can be. This reduces the number of false alarms, improves the accuracy of the predictions, and at the same time indicates which protection or evacuation measures should be taken when and in which area.

Das zuvor beschriebene System erlaubt sowohl eine „Rückwärtsnutzung”, indem der späteste Warnentscheidungszeitpunkt ermittelt werden kann, indem z. B. eine vorgegebene Mindestanzahl von Menschen und Gütern aus einem bestimmten Gebiet gesichert oder evakuiert werden können, als auch eine „Vorwärtsnutzung”, indem berechnet werden kann, wie viele Personen oder Güter aus einem entsprechenden Gebiet zu einer gewissen Zeit gesichert oder evakuiert werden können.The system described above allows both a "reverse use" by the latest warning decision time can be determined by z. B. a predetermined minimum number of people and goods can be secured or evacuated from a particular area, as well as a "forward use" by how it can be calculated how many people or goods from a corresponding area at a certain time can be secured or evacuated.

Die in 2 gezeigten verschiedenen Systeme 210, 230, 250 und 260 können gemäß weiterer Ausführungsformen der Erfindung auch mittels einer oder mehrerer Systeme oder Systemkomponenten verwirklicht werden. Darüber hinaus können die Ausbreitungsmodelle 220 und die Evakuierungsmodelle 240 mittels eines Modells nachgebildet werden. Die zuvor beschriebenen funktionalen Merkmale des Frühwarnsystems 200 können auch als computer-implementierte Schritte oder als computerlesbare Instruktionen eines computer-lesbaren Mediums realisiert werden.In the 2 shown various systems 210 . 230 . 250 and 260 can also be realized by means of one or more systems or system components according to further embodiments of the invention. In addition, the propagation models can 220 and the evacuation models 240 be simulated by means of a model. The previously described functional features of the early warning system 200 can also be used as computer implemented steps or as computer-readable instructions of a computer-readable medium realized.

Die zuvor beschriebenen Ausbreitungsmodelle und die Reaktionsmodelle können auch als ein einheitliches Modell ausgebildet sein und in einer einzelnen Datenspeichereinheit gespeichert werden.The propagation models and the reaction models described above may also be formed as a single model and stored in a single data storage unit.

Eine Visualisierung der Information des sensorgestützten Frühwarnsystems und insbesondere die übersichtliche Visualisierung der räumlich verteilten Eigenschaften des erfassten Ereignisses auf ein Warngebiet wurde bisher nicht zufriedenstellend ermöglicht. In dem Anwendungsbeispiel einer Darstellung der Ankunftszeit oder Restlaufzeit bis zum Auftreffen einer Tsunamiwelle auf einen Küstenabschnitt wird üblicherweise lediglich die Ankunftszeit des Tsunamis, z. B. in verbleibenden Minuten, dargestellt.A visualization of the information of the sensor-based early warning system and in particular the clear visualization of the spatially distributed properties of the detected event on a warning area has not been satisfactorily made possible. In the application example of a representation of the arrival time or remaining time to hitting a tsunami wave on a coastline is usually only the arrival time of the tsunami, z. In minutes remaining.

Des Weiteren sind so genannte „mareograms”, welche auch als „marigrams” bezeichnet werden, bekannt. 4 zeigt beispielhaft eine solche bekannte Darstellungsweise. Wie in 4 dargestellt ist, zeigt ein Marigram den zeitlichen Verlauf eines Pegels einer Tsunamiwelle in einem Koordinatensystem. Gleichzeitig wird in einer graphischen Darstellung einer Küstenlinie der Pegel mit einem festen Farbverlauf dargestellt. Diese Form der Darstellung erfolgt entweder in einem Koordinatensystem, in welches eine Küstenlinie projiziert wird, oder aber die Darstellung der Küstenlinie erfolgt auf der Oberfläche der in die Ebene projizierten Erde.Furthermore, so-called "mareograms", which are also known as "marigrams" known. 4 shows an example of such a known representation. As in 4 is shown, a marigram shows the time course of a tsunami wave level in a coordinate system. At the same time, the level is displayed in a graphic representation of a coastline with a fixed color gradient. This form of representation occurs either in a coordinate system in which a coastline is projected, or the representation of the coastline takes place on the surface of the projected into the plane of the earth.

Diese Form der Darstellung wird ausführlich in John McCloskey et. al. „Tsunami threat in the Indian Ocean from a future megathrust earthquake west of Sumatra” (Earth and Planetary Science Letters 265 (2008) 61–81) erläutert. 5 zeigt eine solche bekannte Darstellungsform.This form of presentation is detailed in John McCloskey et. al. "Tsunami threat in the Indian Ocean from a future megathrust earthquake west of Sumatra" (Earth and Planetary Science Letters 265 (2008) 61-81) explained. 5 shows such a known representation.

In derselben Publikation von John McCloskey et. al. ist eine Darstellungsform vorgeschlagen, bei der eine Wellenhöhe in einem dreidimensionalen Koordinatensystem dargestellt wird. 6 illustriert diese Darstellungsform, bei der die Küstenlinie in einer geneigten Ebene, aufgespannt durch Längen- und Breitengrad, dargestellt wird.In the same publication of John McCloskey et. al. is proposed a representation in which a wave height is displayed in a three-dimensional coordinate system. 6 illustrates this form of representation, in which the coastline in an inclined plane, spanned by longitude and latitude, is displayed.

Selbst in anderen technischen Gebieten, die nicht mit Frühwarnsystemen in Verbindung stehen, wie beispielsweise der Routenplanung, sind die Möglichkeiten der Visualisierung von räumlichen Verteilungen eines raum-zeitlichen Ereignisses sehr begrenzt und auf lediglich diagrammatische Darstellungen von dreidimensionalen Objekten (im Allgemeinen ein Gelände oder Geländeprofil) beschränkt. Dargestellt wird üblicherweise ein Höhenprofil, welches die Verteilung der Geländehöhe von einem Startpunkt zu einem Ziel darstellt und es somit ermöglicht, die Steigungen und Gefälle eines dreidimensionalen Geländes in einem zweidimensionalen Diagramm anzuzeigen. Im Allgemeinen wird der Höhenmeter auf der Ordinatenachse und die zurückgelegte Strecke auf der Abszisse des Koordinatensystems abgebildet.Even in other technical fields that are not associated with early warning systems, such as route planning, the possibilities of visualizing spatial distributions of a spatio-temporal event are very limited and to merely diagrammatic representations of three-dimensional objects (generally a terrain or terrain profile) limited. A height profile is usually shown, which represents the distribution of the terrain altitude from a starting point to a destination and thus makes it possible to display the slopes and slopes of a three-dimensional terrain in a two-dimensional diagram. In general, the altitude is plotted on the ordinate axis and the distance traveled on the abscissa of the coordinate system.

Diese bekannten Verfahren zur Darstellungen eines Höhenprofils eignen sich jedoch nur für sich nicht verändernde Geländeprofile (was beim Auftreffen einer Tsunamiwelle auf eine Küste oder Insel nicht gegeben ist) und zeigen auch nur den Verlauf entlang eines Profils von einem Start zu einem Zielpunkt. Diese Art der Darstellung würde im Anwendungsfall der Darstellung einer Wellenhöhe einer sich ausbreitenden Flutwelle nur einer Momentaufnahme entsprechen und damit lediglich die Bestimmung des Ortes der Flutwelle zum Zeitpunkt der Momentaufnahme ermöglichen. Diese Darstellung eignet sich daher nicht dafür, die Auswirkung auf eine ganze Region (z. B. Küstenlinie) darzustellen.However, these known methods for representing a height profile are only suitable for non-changing terrain profiles (which is not the case when hitting a tsunami wave on a coast or island) and also show only the course along a profile from a start to a destination. This type of representation would correspond in the application of the representation of a wave height of a propagating tidal wave only a snapshot and thus allow only the determination of the location of the tidal wave at the time of snapshot. Therefore, this representation is not suitable for illustrating the effect on an entire region (eg, coastline).

Im Unterschied zu diesem bekannten Verfahren erfolgt die Darstellung gemäß einer Ausführungsform der Erfindung „Target”-orientiert, d. h. zur Darstellung der räumlichen Verteilung eines raum-zeitlichen Ereignisses erfolgt ein Profilschnitt quer zur Ausbreitung des Ereignisses bzw. entlang eines betrachteten Interessens-/Schadensgebietes. Im vorgenannten Beispiel der Darstellung einer Wellenhöhe wird eine vorgegebene Küstenlinie (oder ein Region im Allgemeinen) in einzelne Segmente unterteilt (wie in 3 beispielhaft gezeigt ist), welche dann aufsteigend durchnummeriert werden können. Diese Ordnungszahlen der Segmente können dann auf der Abszisse eines zweidimensionalen Diagramms dargestellt werden. Auf der Ordinate kann dann die Wellenhöhe (beispielsweise in Metern über dem Meeresspiegel) aufgetragen werden, wobei in besonders vorteilhafter Weise ein geeigneter Farbverlauf die unterschiedlichen Höhen darstellen kann. Mehrere Verläufe (z. B. bei einer Vielzahl von Simulationen) können mit farblich oder stilistisch unterschiedlichen Linien in demselben Diagramm dargestellt werden. Alternativ kann die Überlagerung auch mit Hilfe der bekannten Kerzendarstellung („candle-stick graph”) erfolgen. Der Vorteil dieser Darstellung liegt darin, dass auch kleinere Trends und Verteilungseigenschaften der in die Darstellung eingegangenen Einzelsimulationen leicht zu erkennen sind.In contrast to this known method, the representation is carried out according to an embodiment of the invention "target" -oriented, ie for the representation of the spatial distribution of a spatiotemporal event takes a profile section across the propagation of the event or along a considered interest / damage area. In the aforementioned example of representing a wave height, a given coastline (or a region in general) is divided into individual segments (as in FIG 3 is shown by way of example), which can then be numbered in ascending order. These ordinal numbers of the segments can then be represented on the abscissa of a two-dimensional diagram. The wave height (for example in meters above sea level) can then be plotted on the ordinate, with a suitable color gradient representing the different heights in a particularly advantageous manner. Multiple gradients (eg in a large number of simulations) can be displayed with different colored or stylized lines in the same diagram. Alternatively, the overlay can also be done with the aid of the known candle display ("candle-stick graph"). The advantage of this representation is that even smaller trends and distribution characteristics of the individual simulations entered into the representation are easy to recognize.

Da diese Darstellungsweise eine Dimensionsreduktion beinhaltet (d. h. von einem zweidimensionalen Gebiet wie beispielsweise einer Küstenlinie auf eine eindimensionale Achse), muss zusätzlich sichergestellt sein, dass der Betrachter sich orientieren kann. Dies kann durch Einführung von Labels, Richtungsangaben („NW nach SO”) oder in Form eines „Rundumblicks” erfolgen (z. B. Java-See mit Angabe von Startpunkt und Richtung).Since this representation involves a dimensional reduction (i.e., from a two-dimensional area such as a shoreline to a one-dimensional axis), it must additionally be ensured that the observer can orient himself. This can be done by introducing labels, directional information ("NW to SO") or in the form of a "panoramic view" (eg Java Lake with indication of starting point and direction).

In dem vorgenannten Beispiel zur Visualisierung einer räumlich verteilten Ankunftszeit (oder Restlaufzeit) einer ausgelösten Flutwelle an einem Küstenabschnitt kann gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung die Visualisierung erfolgen, in dem die Ausbreitung einer Auswirkung im Allgemeinen – und der Ankunftszeit im Speziellen – eines Ereignisses (Flutwelle) in einem eigentlich dreidimensionalen Gebiet in der „Draufsicht” betrachtet wird. Das bedeutet, dass die Ausbreitung der Auswirkung in der Ebene betrachtet wird. Im vorgenannten Beispiel des Auftreffens einer Flutwelle auf eine Küste wird eine vorgegebene Küstenlinie (oder eine Region im Allgemeinen) in einzelne Segmente unterteilt, welche nach einem bestimmten Kriterium (mindestens eine Ordinalskala) benannt werden. Die Segmente werden auf der Abszisse eines zweidimensionalen Diagramms gemäß des Sortierkriteriums angeordnet. Auf der Ordinate wird die Ankunftszeit (oder Restlaufzeit) der Auswirkung des Ereignisses für das jeweilige Segment aufgetragen. Optionale vertikale Trennlinien zwischen den Segmenten erleichtern die Darstellung einer Benachbarung von den in Segmenten aufgeteilten Gebieten, so dass beispielsweise im Falle einer vorgelagerten Insel (die aufgrund der Wellenausbreitung eine geringere Restlaufzeit aufweist) dem Betrachter dieser Sachverhalt auch graphisch vermittelt wird. In the aforementioned example for visualizing a spatially distributed arrival time (or remaining time) of a triggered tidal wave at a coastline, according to another embodiment of the invention, the visualization can take place in which the propagation of an impact in general - and the arrival time in particular - of an event (tidal wave ) in an actually three-dimensional area in the "plan view". This means that the propagation of the impact in the plane is considered. In the aforementioned example of the impact of a tidal wave on a coast, a given coastline (or a region in general) is subdivided into individual segments, which are named according to a certain criterion (at least one ordinal scale). The segments are arranged on the abscissa of a two-dimensional diagram according to the sorting criterion. The ordinate plots the time of arrival (or remaining time) of the impact of the event for the particular segment. Optional vertical dividing lines between the segments make it easier to show a notation of the segments divided into segments, so that, for example, in the case of an offshore island (which has a shorter remaining time due to wave propagation), this fact is also graphically conveyed to the viewer.

Hierzu zeigt 7A beispielhaft die räumliche Verteilung einer Eigenschaft des raumzeitlichen Ereignisses. Dies kann eine Wellenhöhe entlang von zuvor bestimmten Warnsegmenten (beispielsweise die verschiedenen Regionen eines Küstenabschnittes aus 3) oder die Restlaufzeit der Flutwelle bis zum Auftreffen auf die entsprechenden Warnsegmente der Küstenlinie darstellen. Im letzteren Fall nähert sich bei fortlaufender Zeit die Kurve in 7A in immer mehr Segmenten dem Restlaufzeitwert 0, was bedeutet, die Kurve wandert zeitlich gesehen nach unten. Alternativ kann zur Verstärkung des visuellen Eindrucks auch der Zeitpunkt 0 (welcher dem Eintreffen der Flutwelle an dem jeweiligen Segment entspricht) am oberen Skalenende der Ordinatenachse festgelegt werden. Entsprechend wächst bei fortschreitender Zeit die Kurve nach oben und würde bei vollständigem Eintreffen des Ereignisses an allen Segmenten die Graphik komplett ausfüllen.This shows 7A exemplifies the spatial distribution of a property of the spatiotemporal event. This may be a wave height along predetermined warning segments (for example, the various regions of a stretch of coast 3 ) or the remaining time of the tidal wave until it hits the corresponding warning segments of the coastline. In the latter case, the curve approaches in with continuous time 7A in more and more segments, the residual maturity value 0, which means that the curve moves downwards in terms of time. Alternatively, to enhance the visual impression, the time 0 (which corresponds to the arrival of the tidal wave at the respective segment) can also be set at the upper scale end of the ordinate axis. Correspondingly, as the time progresses, the curve will increase and, if the event fully arrives on all segments, the graph would be completely filled.

Des Weiteren kann die Darstellung in 7A durch unterschiedliche Einfärbungen unterhalb der Kurve zu einer weiteren Verbesserung des visuellen Eindrucks benutzt werden.Furthermore, the illustration in 7A be used by different colors below the curve to further improve the visual impression.

Beispielsweise können die Farben gelb bis rot verwendet werden, wobei insbesondere kürzere Restlaufzeiten in Rottöten dargestellt werden können.For example, the colors can be used yellow to red, in particular, shorter residual maturity can be displayed in red solder.

7B zeigt für das Beispiel einer Visualisierung einer Wellenhöhe entlang von Warnsegmenten eine Überlagerung mehrerer Szenarien gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung. In diesem Beispiel aus 7B ist pro Szenario eine durchgehende Linie gezeigt. 7B shows for the example of a visualization of a wave height along warning segments a superposition of several scenarios according to another embodiment of the invention. In this example off 7B a solid line is shown per scenario.

In einer alternativen Darstellungsform gemäß 7C verbindet eine durchgehende Linie im Gegensatz zu 7B den jeweiligen Segmentwert gleichen Ranges. Dies bedeutet, dass die durchgehende Linie jeweils den kleinsten Wert, den zweitkleinsten Wert, den drittkleinsten Wert usw. verbindet. Dies verbessert die Übersichtlichkeit, da sich die Linien nicht wie in dem Beispiel aus 7B kreuzen. Dahingehen hat die Ausführungsform gemäß 7B den Vorteil, dass die Zugehörigkeit eines Wertes zu einem speziellen Szenario durch eine Linienverbindung erkennbar bleibt. Diese Zugehörigkeit kann jedoch gemäß weiterer Ausführungsformen der Erfindung auch durch andere graphische Gestaltungen (Farbe, Form) angezeigt werden bzw. durch die Auswahl eines Szenarios von einem graphischen Kenntlichmachen der zugehörigen Werte (Highlighting) erfolgen.In an alternative form of presentation according to 7C connects a solid line as opposed to 7B the respective segment value of the same rank. This means that the solid line connects the smallest value, the second smallest value, the third smallest value, and so on. This improves clarity because the lines do not look like in the example 7B cross. The execution has according to 7B the advantage that the affiliation of a value to a specific scenario remains recognizable by a line connection. However, according to further embodiments of the invention, this membership can also be indicated by other graphic designs (color, shape) or by the selection of a scenario from a graphic identification of the associated values (highlighting).

7D zeigt eine entsprechende Darstellungsform einer Wellenhöhe entlang von Warnsegmenten, bei der eine Überlagerung mehrerer Szenarien mittels der Candle-Stick-Darstellungsweise angezeigt wird. 7D shows a corresponding representation of a wave height along warning segments, in which a superposition of multiple scenarios using the candlestick display mode is displayed.

8 ist eine beispielhafte Darstellungsform einer Benutzeroberfläche innerhalb eines Frühwarnsystems gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Die dargestellte Graphik, und insbesondere die Kurve, kann die Restlaufzeit einer Flutwelle bis zum Auftreffen auf die Küstenlinie eines Warnsegments oder gemäß eines anderen Beispiels die Wellenhöhe einer Flutwelle zur Zeit des Auftreffens auf die Küstenlinie (untere Graphik in 8) visualisieren. 8th FIG. 10 is an exemplary diagram of a user interface within an early warning system according to a preferred embodiment of the present invention. FIG. The illustrated graph, and in particular the curve, may determine the residual time of a tidal wave to strike the shoreline of a warning segment or, according to another example, the wave height of a tidal wave at the time of impact with the shoreline (lower graph in FIG 8th ) visualize.

9 zeigt ein Verfahren gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung zur Erstellung und Sortierung von Warnsegmenten, wie es zur Visualisierung der räumlichen Verteilung einer Eigenschaften eines raum-zeitlichen Ereignisses gemäß der vorliegenden Erfindung benutzt werden kann. 9 FIG. 12 shows a method according to a preferred embodiment of the invention for constructing and sorting warning segments, as may be used to visualize the spatial distribution of a spatiotemporal event in accordance with the present invention.

Beim ersten Schritt 910 werden die Warnsegmente erstellt oder ausgewählt. Diese Warnsegmente unterteilen das Warngebiet des Frühwarnsystems in Teilgebiete, wie im Zusammenhang mit 3 beschrieben wurde. Das Unterteilen des Warngebietes in Warnsegmente kann hierbei auch einmalig und/oder unabhängig von dem nachfolgenden Verfahrensschritten erfolgen. In diesem Fall kann auch lediglich eine Teilmenge von zuvor bereits festgelegten Warnsegmenten ausgewählt werden, um beispielsweise eine Restlaufzeit oder eine Wellhöhe eines Tsunamis für nur einige der Warnsegmente darzustellen.At the first step 910 the warning segments are created or selected. These warning segments divide the alert area of the early warning system into subregions, as related to 3 has been described. The subdivision of the warning area into warning segments can also take place once and / or independently of the subsequent method steps. In this case, only a subset of previously pre-defined warning segments can be selected to For example, represent a remaining time or wave height of a tsunami for only some of the warning segments.

Der Schritt 910 daher kann einmalig, beispielsweise bei einer Initialisierung des Frühwarnsystems, ausgeführt werden, um die Warnsegmente festzulegen. Daher kann der Schritt 910 als optional für das Verfahren gemäß 9 angesehen werden.The step 910 therefore, once, for example, when the early warning system is initialized, it may be executed to set the warning segments. Therefore, the step 910 as optional for the method according to 9 be considered.

Ziel der Sortierung der Warnsegmente ist es, die Warnsegmentinformation in einer nachvollziehbaren und wiederholbaren Weise anzuordnen, um den Nutzern eine räumliche, möglichst intuitive Orientierung zu erlauben und die Suche nach einer bestimmten Informationen, wie der zeitliche und räumliche Verlauf einer Wellenhöhe oder die Restlaufzeit bis zum Auftreffen einer Flutwelle auf die Küstenlinie des Warnsegment, zu erleichtern.The goal of the sorting of the warning segments is to arrange the warning segment information in a traceable and repeatable manner in order to allow the users a spatial, as intuitive as possible orientation and the search for a particular information, such as the temporal and spatial course of a wave height or the remaining time to Impact of a tidal wave on the shoreline of the warning segment, to facilitate.

Das Verfahren ist zum besseren Verständnis in den 10 und 11 anhand von zwei Beispielen graphisch illustriert. 10 zeigt hierbei das Sortierungsverfahren gemäß 9 für Warnsegmente am Beispiel des Indischen Ozeans/Sumatra und 11 zeigt das Sortierungsverfahren gemäß 9 anhand des Beispiels Javasee.The method is for better understanding in the 10 and 11 graphically illustrated by two examples. 10 shows here the sorting method according to 9 for warning segments using the example of the Indian Ocean / Sumatra and 11 shows the sorting method according to 9 using the example of Java Lake.

In Schritt 920 wird ein fiktiver Standort oder Beobachtungspunkt für das Warngebiet des Frühwarnsystems ausgewählt. Diese Auswahl eines fiktiven Standortes innerhalb der geographischen Umgebung des Warngebietes (oder der ausgewählten Warnsegmente) und/oder des Entstehungsgebietes des Ereignisses ist in 10 am Beispiel des Indischen Ozeans/Sumatra dargestellt. Der Beobachtungspunkt „m” entspricht einem Standort eines Betrachters, von dem aus die Warnsegmente, in diesem Beispiel entlang der Küstenregionen und vorgelagerten Inseln, betrachtet werden können.In step 920 a fictitious location or observation point is selected for the alert area of the early warning system. This selection of a fictitious location within the geographic environment of the warning area (or the selected warning segments) and / or the originating area of the event is in 10 illustrated by the example of the Indian Ocean / Sumatra. The observation point "m" corresponds to a location of an observer, from which the warning segments, in this example along the coastal regions and offshore islands, can be viewed.

Von dem fiktiven Standort aus werden die Distanzvektoren zu den einzelnen Warnsegmenten ermittelt. Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird der Stadort so gewählt, dass eine ausreichende fiktive Sichtlinie für jede der ausgewählten Warnsignale gebildet werden kann, wie in 10 durch Pfeile dargestellt ist. Der fiktive Standort kann auch als Referenzpunkt bezeichnet werden.From the fictitious location, the distance vectors to the individual warning segments are determined. According to a preferred embodiment, the city location is selected so that a sufficient fictitious line of sight can be formed for each of the selected warning signals, as in FIG 10 is shown by arrows. The fictitious location can also be referred to as a reference point.

Entsprechend können in einem weiteren Schritt 930 die Distanzvektoren für jedes Warnsignal ermittelt werden. Die Distanzvektoren entsprechen gemäß einer Ausführungsform der Erfindung dem Winkel gegenüber einem Referenzwinkel, wie beispielsweise einer Nord-Richtung, sowie der Entfernung zum gewählten fiktiven Standort.Accordingly, in a further step 930 the distance vectors are determined for each warning signal. The distance vectors according to an embodiment of the invention correspond to the angle with respect to a reference angle, such as a north direction, as well as the distance to the selected fictitious location.

Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung können die Distanzvektoren ausgehend von dem fiktiven Beobachtungsstandort bzw. Referenzpunkt wie folgt berechnet werden. Für die Berechnung werden für die ausgewählten Warnsegmente bekannte georeferenzierte Geometrien, wie z. B. eine bekannte Küstenlinie, betrachtet. Zu Beginn der Berechnung wird für die flächenhaften Warnsegmente ein einheitlicher Messpunkt für die Bestimmung der Distanzvektoren festgelegt, um für alle Warnsegmente einheitliche Vergleichspunkte zu erhalten. Der einheitliche Messpunkt kann beispielsweise eine himmelsrichtungsmäßig bestimmte „Ecke” der Küstenlinie der Warnsegmente, beispielsweise die nordwestlich gelegene Ecke der Küstenlinie sein. Alternativ kann der einheitliche Messpunkt auch die geometrische Mitte der Küstenlinie, der Schwerpunkt der Warnsegmentflächen, welche je nach Form des Warnsegments dann auch auf See oder im Landesinneren liegen kann, oder jeder sonstige geeignete einheitliche Messpunkt sein. Danach werden für alle Warnsegmente WS_i aus der Menge der ausgewählten Warnsegmente (i = 1 ... Anzahl der Warnsegmente) der Distanzvektor v_i (Vektor mit Anfangskoordinaten des Referenzpunktes und mit Endkoordinaten des WS_i) bestimmt. Ebenso wird die Länge des Distanzvektors v_i als Strecke zwischen Anfangs- und Endpunkt des Vektors bestimmt.According to one embodiment of the invention, the distance vectors can be calculated from the fictitious observation location or reference point as follows. For the calculation of the selected warning segments known georeferenced geometries such. B. a known coastline considered. At the beginning of the calculation, a uniform measuring point for the determination of the distance vectors is determined for the areal warning segments in order to obtain uniform comparison points for all warning segments. The uniform measuring point may be, for example, a sky-wise designated "corner" of the shoreline of the warning segments, for example, the northwest corner of the shoreline. Alternatively, the uniform measuring point may also be the geometric center of the coastline, the center of gravity of the warning segment surfaces, which depending on the shape of the warning segment may then also be at sea or inland, or any other suitable uniform measuring point. Then, for all warning segments WS _i, the distance vector v _i (vector with initial coordinates of the reference point and with end coordinates of WS _i ) is determined from the set of selected warning segments (i = 1... Number of warning segments). Likewise, the length of the distance vector v _{i is determined} as the distance between the start and end points of the vector.

Bei Verwendung geografischer Koordinaten kann festgestellt werden, dass je nach gewählter Projektion Winkel-, Flächen- oder Längentreue gegeben ist, aber nicht alle Eigenschaften gleichzeitig. Beispielsweise erfolgt bei der Übertragung von Koordinaten auf einer Kugeloberfläche (3D) auf eine Karte (2D) immer mindestens eine „Verzerrung”. Bei dem zuvor erläuterten Verfahren mit einer Sortierung nach Winkeln gegenüber Norden kann vorzugsweise ein winkeltreues Verfahren verwendet werden. Dies ist aber nicht zwingend erforderlich.When using geographic coordinates, it can be determined that, depending on the selected projection, there is given angular, area or length accuracy, but not all properties at the same time. For example, when transferring coordinates on a spherical surface (3D) to a map (2D), at least one "distortion" always occurs. In the above-explained method with a sorting according to angles to the north, preferably an angle-conforming method can be used. But this is not mandatory.

Zur Berechnung der Sortierung der bei einem gewählten Referenzpunkt beginnenden Distanzvektoren „im Uhrzeigersinn” wird gemäß einer bevorzugten Ausführungsform eine winkeltreue Projektion gewählt. Dies ist jedoch nicht Voraussetzung, da eine bestimmte Sortiereigenschaft nicht erforderlich ist, sondern die Einheitlichkeit und Reproduzierbarkeit prinzipiell ausreichend ist.In order to calculate the sorting of the "clockwise" distance vectors starting at a selected reference point, an angle-true projection is selected according to a preferred embodiment. However, this is not a prerequisite, since a certain sorting property is not required, but the uniformity and reproducibility is sufficient in principle.

In einem weiteren Schritt 940 werden die ermittelten Distanzvektoren nach aufsteigendem Winkel in eine sortierte Liste von Warnsegment-Distanzvektoren sortiert.In a further step 940 the determined distance vectors are sorted by increasing angle into a sorted list of warning segment distance vectors.

In einem nachfolgenden Schritt 950 wird die Warnsegment-Sortierung bzw. Reihenfolge entsprechend der sortierten Liste von Warnsegment-Distanzvektoren festgelegt.In a subsequent step 950 the warning segment sorting is determined according to the sorted list of warning segment distance vectors.

Hierbei können zwei Sonderfälle auftreten, welche wie folgt behandelt werden können.Here, two special cases can occur, which can be treated as follows.

Falls kein geeigneter einzelner Standort für die Betrachtung ermittelt werden kann, kann das Verfahren auch für einzelne disjunkte Referenzpunkte durchgeführt werden. In einem zweiten Sonderfall kann die Distanz zu einem Warnsegment zum Schwerpunkt des Warnsegmentes, zum Mittelpunkt der Küstenlinie oder zu dem äußersten Punkt in Richtung aufsteigender Winkel eines Warnsegmentes, erfolgen. Führt in diesem Fall die Sortierung nach einem der Distanzmaße nicht zu einem eindeutigen Ergebnis, kann in diesem Fall eine andere Distanzermittlung gewählt werden, um zu einem eindeutigen Ergebnis zu kommen. If no suitable single location can be determined for the consideration, the method can also be performed for individual disjoint reference points. In a second special case, the distance to a warning segment to the center of gravity of the warning segment, to the center of the coastline or to the outermost point in the direction of increasing angle of a warning segment, take place. If, in this case, the sorting according to one of the distance measures does not lead to a clear result, a different distance determination can be selected in this case in order to arrive at a clear result.

In dem Fall eines Frühwarnsystems für Tsunamis wird gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung ein Verfahren zur Einbeziehung der Tsunami-Direktionalität bereitgestellt.In the case of an early warning system for tsunamis, according to another embodiment of the invention, a method of incorporating tsunami directionality is provided.

Hierzu wurde erkannt, dass die Reihenfolge, in der ein einzelner Tsunami die Warnsegmente erreicht, insbesondere von seinem Entstehungsort, der Küstengeometrie und der sich daraus ergebenden Richtung, aus der er die Warnsegmente erreicht, abhängt.It was recognized that the order in which a single tsunami reaches the warning segments depends, in particular, on its place of origin, the geometry of the coast, and the resulting direction from which it reaches the warning segments.

Die Tsunami-Direktionalität ist eine Aussage zu der „Einfallsrichtung” oder den möglichen Einfallsrichtungen an einer Küstenlinie bzw. an einem Küstensegment/Warnsegment. Dies kann insbesondere bei mehreren alternativen Tsunami-Szenarien bzw Berechnungen berücksichtigt werden. Bewegt sich eine Tsunamiwelle frontal (im rechten Winkel) oder annähernd frontal auf eine (im Beispiel idealisiert als Gerade angenommene) Küstenlinie, so trifft die Welle die ganze Küstenlinie praktisch zeitgleich. Bewegt sich die Welle eher im spitzen Winkel von einer Seite auf die Küstenlinie zu, so trifft die Welle die Küstenlinie innerhalb eines Zeitfensters- zuerst das tsunaminähere Ende der Küstenlinie und zuletzt das tsunamientferntere Ende der Küstenlinie. Umso spitzer der Winkel, umso größer ist die Zeitdifferenz zwischen den Ankunftszeiten an diesen beiden Küstenendpunkten. Umso größer das Warnsegment (umso länger die Küstenlinie), umso größer ist auch die Zeitdifferenz.The tsunami directionality is a statement about the "direction of incidence" or the possible directions of incidence on a coastline or on a coastal segment / warning segment. This can be taken into account in particular for several alternative tsunami scenarios or calculations. If a tsunami wave moves head-on (at right angles) or almost frontally to a coastline (idealized as a straight line in the example), the wave hits the entire coastline almost simultaneously. If the wave moves at an acute angle from one side to the coastline, the wave hits the coastline within a time window - first the tsunami nearer the coastline and finally the tsunamientferntere end of the coastline. The sharper the angle, the greater the time difference between the arrival times at these two coastal endpoints. The larger the warning segment (the longer the coastline), the greater the time difference.

12 veranschaulicht die Tsunami-Direktionalität an einem beispielhaften Küstenverlauf. In den jeweils linken und rechten Teilbild ist jeweils als dunkle Fläche 1220 ein beispielhafter Küstenabschnitt dargestellt. Der entsprechend idealisierte Küstenablauf ist als Linie 1210 dargestellt. In der linken Darstellung der 12 ist ein frontales Zulaufen des Tsunamis auf die Küste entsprechend der dargestellten Pfeilrichtung 1230 dargestellt. Die rechte Bildhälfte veranschaulicht entsprechend zwei Möglichkeiten 1240 und 1245 eines seitlichen Zulaufens des Tsunamis auf die Küstenlinie. 12 illustrates tsunami directionality on an exemplary coastline. In each case the left and right partial image is in each case as dark surface 1220 an exemplary coastline shown. The correspondingly idealized coastal course is as a line 1210 shown. In the left illustration of the 12 is a frontal treading of the tsunami on the coast according to the arrow direction shown 1230 shown. The right half of the picture illustrates two possibilities 1240 and 1245 a lateral inflow of the tsunami on the coastline.

Über mehrere Warnsegmente hinweg betrachtet können stark abweichende Einfallsrichtungen einer Tsunamiwelle an einer gegebenen, in Warnsegmenten eingeteilten Küste stark abweichende Wellenankunftszeiten an den Warnsegmenten ergeben. Sortiert man in diesen die Warnsegmente nach Wellenankunftszeit, können sich für solche stark abweichenden Fälle unterschiedliche Reihenfolgen ergeben.Viewed over several warning segments, strongly deviating directions of incidence of a tsunami wave at a given coast, which is subdivided into warning segments, can result in greatly differing wave arrival times at the warning segments. If one sorts the warning segments in these according to wave arrival time, different sequences can result for such strongly deviating cases.

Während man im Einzelfall die Tsunami-Direktionalität (den Tsunami-Einfallswinkel) einer spezifischen Welle für ein spezifisches Warnsegment (mit der jeweiligen individuellen Küstengeometrie) ermitteln kann, ergibt sich insbesondere ein Vorteil der Berücksichtigung der Tsunami-Direktionaliät, wenn eine (möglichst große) Menge alternativer Tsunami-Szenarien betrachtet und mögliche bzw. wahrscheinliche (oder zumindest mit Häufigkeitsangaben versehene) Einfallsrichtungen berechnet werden. Steht eine große Menge an vorberechneten Tsunami-Szenarien zur Verfügung, um die Gesamtheit der möglichen Küstenankunftsverhalten zu repräsentieren (und insbesondere dann, wenn diese als ausreichend vollständig angesehen werden kann), so können die so gewonnenen Häufigkeits- und Verteilungswerte in den Warnprozess einfließen. In dieser Betrachtung können zusätzlich tsunamiszenariospezifische Angaben, wie etwa Wahrscheinlichkeiten einfließen, die eine zusätzliche Gewichtungsmöglichkeit bei der Betrachtung möglicher bzw. wahrscheinlicher Einfallsrichtungen ermöglichen.While it is possible in individual cases to determine the tsunami directionality (the tsunami angle of incidence) of a specific wave for a specific warning segment (with the respective individual coastal geometry), there is an advantage in particular of taking into account the tsunami directionality if a (large) amount is involved considered alternative tsunami scenarios and possible or probable (or at least provided with frequency indications) directions of incidence are calculated. If a large number of precalculated tsunami scenarios are available to represent the totality of possible coastal response behavior (and especially if it can be considered sufficiently complete), the frequency and distribution values thus obtained may be included in the alert process. In addition, tsunamiszenariospecific information, such as probabilities, can be included in this consideration, which allow an additional weighting possibility when considering possible or probable directions of incidence.

Um eine höhere Stabilität der Sortierung der Warnsegmente gegenüber dieser Tsunami-Direktionalität gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung bereitzustellen, kann das zuvor beschriebene Verfahren zur Sortierung der Warnsegmente für eine Vielzahl von Beobachtungspunkten durchgeführt werden.In order to provide a higher stability of the sorting of the warning segments in relation to this tsunami directionality according to a further embodiment of the invention, the above-described method for sorting the warning segments for a plurality of observation points can be carried out.

13 zeigt entsprechend einer weiteren Ausführungsform der Erfindung ein Verfahren, welches die Tsunami-Direktionalität miteinbezieht. 13 shows according to another embodiment of the invention, a method that includes the Tsunami Directionality.

Im Schritt 1310 erfolgt eine Auswahl von einer Vielzahl von Beobachtungspunkten, wie zuvor im Zusammenhang mit Schritt 920 der 9 beschrieben wurde. Diesem Schritt kann ebenfalls der optionale Schritt 910 der 9 zum Erstellen der Warnsegmente vorausgehen.In step 1310 a selection is made of a plurality of observation points, as previously associated with step 920 of the 9 has been described. This step may also be the optional step 910 of the 9 precede creating the warning segments.

Im Schritt 1320 wird für jeden der Beobachtungspunkte eine sortierte Warnsegment-Liste erstellt. Hierzu kann das Verfahren gemäß 9 angewendet werden.In step 1320 For each of the observation points, a sorted warning segment list is created. For this purpose, the method according to 9 be applied.

In einem weiteren Schritt 1330 wird aus der Menge der sortierten Liste eine sortierte Liste derart ermittelt, dass der jeweilige Rang eines Warnsegments in den einzelnen Listen das Sortierkriterium für die Ergebnisliste darstellt. Der Rang eines Segmentes kann hierbei der Position des Segmentes in einer Warnsegmentliste entsprechen. Das erstgenannte Warnsegment hat demnach Rang 1, das zweitgenannte Rang 2, usw. Es verfolgt also eine Listenaggregation. Diese Rangangaben können mit unterschiedlichen Gewichten versehen werden, die sich unter anderem aus Wahrscheinlichkeitsabschätzungen für die Tsunami-Entstehung im Gebiet einzelner pro Betrachtungspunkte ergeben. In diesem Fall handelt es sich um eine gewichtete Listenaggregation.In a further step 1330 From the set of the sorted list, a sorted list is determined such that the respective rank of a Warning segments in the individual lists represents the sort criterion for the result list. The rank of a segment here can correspond to the position of the segment in a warning segment list. The first named warning segment has rank 1, the second rank 2, and so on. It therefore tracks list aggregation. These rankings may be given different weights resulting, among other things, from probabilistic estimations for tsunami formation in the area of individual per viewpoints. In this case, it is a weighted list aggregation.

Für die Listenaggregation und zur Berücksichtigung des Ranges der Warnsegmente kann zwischen zwei Fällen unterschieden werden, einem Fall mit Gewichtung sowie einem Fall ohne Gewichtung.For the list aggregation and for the consideration of the rank of the warning segments, a distinction can be made between two cases, a case with weighting and a case without weighting.

Im ersten Fall wird von mehreren sortierten Warnsegmentlisten ausgegangen. Wird immer die gleiche Anzahl von Warnsegmenten sortiert (entsprechend von unterschiedlichen Positionen aus) so ist jedes Warnsegment in jeder Liste genau einmal vorhanden. Entsprechend hat jedes Warnsegment in jeder Liste genau einen Rang.In the first case, several sorted warning segment lists are assumed. If the same number of warning segments are always sorted (correspondingly from different positions), then each warning segment exists exactly once in each list. Accordingly, each alert segment has exactly one rank in each list.

Der gesamte Rang bzw. die Rangzahl eines Warnsegments ergibt sich aus der Summe der Einzelränge des Warnsegments. In der aggregierten Liste werden die Warnsegmente gemäß ihres Gesamtrangs sortiert. Für diesen Fall können gleiche Gesamtränge nach einem klassischen Tie-Breaking Verfahren sortiert werden, welches eine Wiederholbarkeit der Sortierung sicherstellt. Beispielsweise können die Warnsegmente gleichen Ranges nach aufsteigender Warnsegment-ID sortiert werden. In einem Beispiel von drei Listen, habe das Warnsegment 5 in Liste 1 den Rang 3, in Liste 2 den Rang 1 und in Liste 3 den Rang 17. Daraus ergibt sich der Gesamtrang für das Warnsegment 5 in allen drei Listen 21 (Addition der drei Ränge für das Segment). Für diesen nicht gewichteten Fall kann man zusätzlich die so ermittelte Rangzahl durch die Anzahl der aggregierten Listen dividiert werden, um so zu einer Rangzahl im Bereich [1 ... Anzahl der Warnsegmente] zu kommen. Der gesamte Rang wird somit auf die Anzahl der Warnsegmente normiert.The total rank or rank of a warning segment is the sum of the individual ranks of the warning segment. In the aggregated list, the warning segments are sorted according to their overall ranking. For this case, the same overall length can be sorted according to a classic tie-breaking method, which ensures a repeatability of the sorting. For example, the warning segments of the same rank can be sorted by ascending alert segment ID. In one example of three lists, the warning segment 5 has rank 3 in list 1, rank 1 in list 2, and rank 17 in list 3. This results in the overall ranking for warning segment 5 in all three lists 21 (addition of the three Ranks for the segment). For this non-weighted case, one can additionally divide the rank thus determined by the number of aggregated lists in order to arrive at a ranking in the range [1 ... number of warning segments]. The total rank is thus normalized to the number of warning segments.

Für einen zweiten, gewichteten Fall werden ebenfalls mehrere sortierte Warnsegmentlisten betrachtet. Zusätzlich kann es jedoch für jeden oder einige der Referenzpunkte (und damit für jede oder einige der Listen) einen Gewichtungsfaktor geben. Hierfür kann angenommen werden, dass die Gewichtungsfaktoren im Einheitsintervall liegen und die Summe aller Gewichtungsfaktoren 1 beträgt. Ansonsten wird der Gesamtrang wie in dem oben genannten nicht-gewichteten Fall bestimmt. In dem obigen Beispiel mit drei Listen, in welchem das Warnsignal 5 in Liste 1 den Rang 3, in Liste 2 den Rang 1 und in Liste 3 den Rang 17 hat, ist zusätzlich jedem Warnsegment ein Gewichtungsfaktor zugeordnet. In diesem Beispiel sei angenommen, dass Warnsignal 5 einen Gewichtungsfaktor 0,2 für Liste 1, einen Gewichtungsfaktor 0,3 für Liste 2 und einen Gewichtungsfaktor 0,5 für Liste 3 hat. Der Gesamtrang des Warnsegment 5 in diesen drei Listen beträgt somit 0,2 × 3 + 0,3 × 1 + 0,5 × 17 = 9,4.For a second, weighted case, several sorted warning segment lists are also considered. In addition, however, there may be a weighting factor for each or some of the reference points (and thus for each or some of the lists). For this, it can be assumed that the weighting factors lie in the unit interval and the sum of all weighting factors is 1. Otherwise, the overall rank is determined as in the above-mentioned non-weighted case. In the above example with three lists, in which the warning signal 5 in list 1 has the rank 3, in the list 2 the rank 1 and in the list 3 the rank 17, an additional weighting factor is assigned to each warning segment. In this example, assume that warning signal 5 has a weighting factor of 0.2 for list 1, a weighting factor of 0.3 for list 2, and a weighting factor of 0.5 for list 3. The total rank of the warning segment 5 in these three lists is thus 0.2 × 3 + 0.3 × 1 + 0.5 × 17 = 9.4.

Die zuvor beschriebenen zwei Möglichkeiten zur Listenaggregation und zur Berücksichtigung des Ranges der Segmente sind jedoch nur vorteilhafte Beispiele. Für die vorliegende Erfindung können auch alternative Möglichkeiten der Berücksichtigung genutzt werden.However, the two possibilities described above for list aggregation and for considering the rank of the segments are only advantageous examples. For the present invention, alternative possibilities of consideration can also be used.

14 illustriert das Sortierungsverfahren gemäß 13, welches die Tsunami-Direktionalität einbezieht, erneut am Beispiel Javasee und zeigt eine Vielzahl von möglichen Beobachtungspunkten (bzw. Referenzpunkte) „m”. 14 illustrates the sorting method according to 13 , which includes the tsunami directionality, again using the example of Java Lake and shows a variety of possible observation points (or reference points) "m".

Gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird die Aggregation von Szenarien über warnrelevante Parameter am Beispiel des Tsunami-Warnsystems für zwei Fallgruppen beschrieben.According to a further embodiment of the invention, the aggregation of scenarios via warning-relevant parameters is described using the example of the tsunami warning system for two case groups.

Für eine Menge von im Zusammenhang zu beurteilenden und mit einer Datenbank von vorberechneten Szenarien zu vergleichenden Sensorobservationen wird eine gewichtete Liste von möglichen Trefferszenarien einschließlich von Fehler- und Qualitätsmaßen ermittelt. Hierzu kann auf Basis einer Analyse der Ergebnisliste entschieden werden, ob und wenn ja, wie viele und welche Szenarien in einer jeweiligen Ergebnisliste zu aggregieren sind.For a set of sensor observations to be assessed in conjunction with a database of precalculated scenarios, a weighted list of possible hit scenarios including error and quality measures is determined. For this purpose, it can be decided on the basis of an analysis of the result list whether and, if so, how many and which scenarios are to be aggregated in a respective result list.

Als vorgegebener erster Schritt kann die Ergebnisliste anhand verschiedener Kriterien hinsichtlich Homogenität/Heterogenität in den vorhergesagten Folgen, Treffergenauigkeit bzw. Fehlermaße, Clusterbildung, etc. bewertet werden. Anschließend können die entsprechenden Szenarien zu einem aggregierten oder bevorzugten Szenario zusammengefasst werden.As a predetermined first step, the result list can be evaluated on the basis of various criteria with regard to homogeneity / heterogeneity in the predicted sequences, accuracy of the results, clustering, etc. Subsequently, the corresponding scenarios can be combined into an aggregated or preferred scenario.

Jedes Szenario beinhaltet Vorhersagewerte für bestimmte Parameter (z. B. Tsunamiankunftszeit, Wellenhöhe, Überflutungsfläche) an bestimmten Vorhersagepunkten oder in bestimmten Vorhersagebereichen (z. B. einem Warnsegment).Each scenario includes prediction values for certain parameters (eg, tsunami future time, wave height, flooding area) at particular prediction points or in certain prediction areas (eg, a warning segment).

Die Aggregation der Szenarien kann über relevante Szenarienparameter stattfinden, wobei verschiedene Fälle unterschieden werden können. Gemäß eines ersten Falles weisen alle zu aggregierenden Szenarien den zu aggregierenden Parameter auf. Gemäß eines zweiten Falles weist nur ein Teil der zu aggregierenden Szenarien den zu aggregierenden Parameter auf.The aggregation of the scenarios can take place via relevant scenario parameters, whereby different cases can be distinguished. According to a first case, all the scenarios to be aggregated have the parameters to be aggregated. According to a second case, only a part of the scenarios to be aggregated has the parameter to be aggregated.

15 zeigt an einem Beispiel eine gewichtete Ergebnisliste 1510 sowie die zu ermittelnde aggregierte Tsunamibeschreibung 1540. In diesem Beispiel weisen alle zu aggregierenden Szenarien den zu aggregierenden Parameter auf. Dargestellt sind beispielhaft drei Warnsegmente 1520. Für diese Warnsegmente liegen entsprechend des Beispiels aus 15 für alle Szenarien die zu aggregierenden Informationen vor. In dem dargestellten Beispiel sind entsprechend vier Szenarien 1515 bis 1518 dargestellt, welche sich jeweils über alle drei Warnsegmente 1520 erstrecken. Die verschiedenen Warnsegmente 1520 können z. B. verschiedene Küstenabschnitte eines Tsunamiwarnsystems sein. In dem gezeigten Beispiel ist lediglich in vertikaler Richtung zu aggregieren, da es keine horizontalen Lücken in der zu aggregierenden Information zu schließen gilt und für jedes Warnsegment entsprechende aggregierte Werte ermittelbar sind. 15 shows an example of a weighted result list 1510 and the aggregated tsunami description to be determined 1540 , In this example, all scenarios to be aggregated have the parameters to be aggregated. Illustrated are, for example, three warning segments 1520 , For these warning segments are according to the example 15 for all scenarios the information to be aggregated. In the example shown, there are four scenarios accordingly 1515 to 1518 represented, which in each case over all three warning segments 1520 extend. The different warning segments 1520 can z. B. be different coastal sections of a tsunami warning system. In the example shown, it is only necessary to aggregate in the vertical direction, since there are no horizontal gaps in the information to be aggregated, and corresponding aggregated values can be determined for each warning segment.

16 zeigt ein entsprechendes Beispiel, wo es solche Informationslücken 1617, 1618 und 1620 in den Szenarien für manche Warnsegmente gibt. Daher muss in dem Beispiel gemäß 16 nicht nur in vertikaler, sondern auch in horizontaler Richtung aggregiert werden, da nicht alle Szenarien für alle Warnsegmente die zu aggregierenden Informationen enthalten. Dieser Fall kann insbesondere bei lokalen Szenarien auftreten, die nur einen geringen Abdeckungsbereich haben. Eine mögliche Aggregation zum Schließen einer „Lücke” ist eine Interpolation oder Extrapolation der Daten, insbesondere der Information der Nachbarbereiche der zu schließenden Informationslücke. 16 shows a corresponding example where there are such information gaps 1617 . 1618 and 1620 in the scenarios for some warning segments. Therefore, in the example according to 16 aggregated not only in vertical, but also in horizontal direction, since not all scenarios for all warning segments contain the information to be aggregated. This case can occur especially in local scenarios that have only a small coverage area. One possible aggregation for closing a "gap" is an interpolation or extrapolation of the data, in particular the information of the neighboring areas of the information gap to be closed.

Bei der horizontalen Aggregation gilt es insbesondere Konsistenzprobleme zu vermeiden, die dadurch entstehen können, dass das bevorzugte Szenario aus partiellen Einzelszenarien zusammengestellt wird, welche ggf. stark abweichende Annahmen bzgl. der Tsunamianregung bzw. Tsunamiausbreitung beinhalten. Dieser Inkonsistenztyp kommt besonders dann stark zum Tragen, wenn auf eine vertikale Aggregation (z. B. aufgrund der Treffergüte) verzichtet werden kann, das beste Szenario/die besten Szenarien jedoch nicht für alle Warnsegmente Informationen beinhalten.In the case of horizontal aggregation, it is particularly important to avoid consistency problems that can arise from the fact that the preferred scenario is composed of partial individual scenarios, which may contain strongly diverging assumptions with regard to tsunami stimulation or tsunami propagation. This type of inconsistency comes into its own especially when vertical aggregation (eg due to the quality of the results) can be dispensed with, but the best scenario / scenarios do not contain information for all warning segments.

Die Regeln, nach denen entschieden werden kann, ob eine vertikale Aggregation und/oder eine horizontale Aggregation erforderlich sind, können jedoch entsprechend nachdefiniert werden und sind anfänglich nicht erforderlich. Dies trifft zu, da der sog. „worst-case” Ansatz im Falle der vertikal-horizontalen Aggregation bereits in der Form beschreibbar ist, als nach der Entscheidung, dass je Warnsegment n Szeneriendaten aggregiert werden sollen, die je Warnsegment besten n Szenarien, die für das Warnsegment die zu aggregierenden Informationen enthalten, verwendet werden.However, the rules for deciding whether vertical aggregation and / or horizontal aggregation are required can be redefined and are not required initially. This is true, since the so-called "worst-case" approach in the case of vertical-horizontal aggregation is already describable in the form that after the decision that per scene segment n scene data are aggregated, the best n scenarios per warning segment for the alert segment containing the information to be aggregated.

Die Aggregation der Szenarienparameter kann nach einer bestimmten, vorgegebenen Funktion stattfinden. Mögliche Funktionen sind für das Anwendungsbeispiel von vorhergesagten Wellenhöhen bei Tsunamiszenarien: Worst Case (Zielfunktion max); Mittelwert; X% – Quantil; oder Median. Am Beispiel von vorhergesagten Ankunftszeiten eines Tsunamis wären dies: Worst Case (Zielfunktion min); Mittelwert; X% – Quantil; oder Median.The aggregation of the scenario parameters can take place according to a specific, predefined function. Possible functions are for the application example of predicted wave heights in tsunami scenarios: worst case (target function max); Average; X% - quantile; or median. Using the example of predicted arrival times of a tsunami, these would be: worst case (objective function min); Average; X% - quantile; or median.

Den obigen Funktionen kann auch eine Ausreißerelimination vorgeschaltet werden, beispielsweise durch Einsatz eines RANSAC – oder eines ähnlichen Algorithmus.The above functions can also be preceded by an outlier elimination, for example by using a RANSAC or a similar algorithm.

Die je nach zu aggregierendem Parameter einzusetzenden Aggregierungsfunktionen können dabei rein auf den zu aggregierenden Parameterwerten aufsetzen oder auch vorhandenes Hintergrundwissen nutzen. So können beispielsweise vorhandene Risikoinformationen pro Warnsegment, oder vorhandene Vulnerabilitätsinformationen pro Warnsegment eingebunden werden. Die einzelnen Szenarien können dabei mit unterschiedlichen Gewichten, beispielsweise gemäß der vermuteten Eintrittswahrscheinlichkeit, gewichtet werden.The aggregation functions to be used depending on the parameter to be aggregated can be based purely on the parameter values to be aggregated or use existing background knowledge. For example, existing risk information per alert segment, or existing vulnerability information per alert segment can be integrated. The individual scenarios can be weighted with different weights, for example according to the presumed probability of occurrence.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung können die Warnsegmente derart gegliedert werden, dass deren Zugehörigkeit zu einer geografischen Einheit, wie beispielsweise einer Insel, sofort ersichtlich wird.According to a further embodiment of the invention, the warning segments can be structured such that their affiliation to a geographical unit, such as an island, becomes immediately apparent.

Die Warnsegmente, für die Informationen, wie eine Wellenhöhen-Darstellung oder eine Ankunftszeit-Darstellung, angezeigt werden sollen, gehören in der Regel zu übergeordneten Strukturen (z. B. Verwaltungseinheiten), deren Namen bekannt sind und daher für eine Orientierung genutzt werden können.The warning segments for which information, such as a wave height display or an arrival time display should be displayed, usually belong to higher-level structures (eg administrative units) whose names are known and can therefore be used for orientation.

Daher ist gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung vorgeschlagen, dass am oberen oder unteren Rand einer Darstellung in einer Benutzeroberfläche Balken mit diesem Namen der übergeordneten Einheiten derart eingeblendet werden können, so dass alle darunter bzw. darüber angezeigten Warnsegment-Information zu der jeweils darüber bzw. darunter angezeigten übergeordneten Einheit gehören. Die Balkenbreite kann dabei mit der Anzahl der zugehörigen Warnsegmente variieren. Als Beispiel für ein Tsunami-Frühwarnsystem in Indonesien kann die betrachtete Küste des Indischen Ozeans beispielsweise in 125 Warnsegmente eingeteilt werden, die über die Inseln Sumatra, Java und Bali verteilt sind. Hier werden entsprechend drei Balken mit den jeweiligen Inselnamen eingeblendet, so dass die Zugehörigkeit eines jeden der 125 Warnsegmente zu einer der drei Inseln sofort ersichtlich wird.Therefore, according to a further embodiment of the invention, it is proposed that bars with this name of the superordinate units can be superimposed on the upper or lower edge of a display in a user interface, so that all the warning segment information below or above it is shown above or above. belonging to the parent unit below. The bar width can vary with the number of associated warning segments. For example, as an example of a tsunami early warning system in Indonesia, the considered Indian Ocean coast can be divided into 125 warning segments distributed across the islands of Sumatra, Java and Bali. Here, three bars are displayed with the respective island names, so that the affiliation of each of the 125 warning segments to one of the three islands becomes immediately apparent.

Um zu verhindern, dass die Darstellung der sortierten Warnsegment-Liste nicht zu erkennen lässt, welche Warnsegment-Nachbarn in der Liste auch tatsächlich benachbarte Regionen sind, kann gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung eine optische Trennung von unzusammenhängenden Warnsegment-Übergängen aus der erstellten sortierten Warnsegment-Liste erfolgen. So können beispielsweise Warnsegmente auf vorgelagerten Inseln Sprünge in der dargestellten Eigenschaft des Tsunamis (z. B. Sprünge in der Wellenhöhen-Darstellung) auftreten, was in der vorgeschlagenen durchgehenden grafischen Darstellung zu Fehlinterpretationen führen könnte. Im Beispiel der Darstellung einer Wellenhöhe eines Tsunamis können dort, wo zwei in der Sortierung benachbarte Warnsegmente nicht auch in der Realität benachbarter Regionen darstellen, optische (senkrechte) Trennstriche gezogen werden und die ansonsten zwischen den Wellenhöhen zweier benachbarter Warnsegmente gezogene gerade Linie derart dargestellt wird, dass sie jeweils horizontal bis zum Trennstrich gezogen wird. In einem weiteren Beispiel kann bei der Darstellung der Ankunftszeit eines Tsunamis bei den jeweiligen Warnsegmenten, dort, wo in der Sortierung zwei benachbarte Warnsegmente, die in der Realität nicht benachbart sind, durch optische (senkrechte) Trennstriche gezogen werden und die ansonsten zwischen den Ankunftszeiten zweier benachbarter Warnsegmenten gezogene gerade Linie derart dargestellt werden, dass sie jeweils horizontal bis zum Trennstrich gezogen wird. In order to prevent the representation of the sorted warning segment list from revealing which warning segment neighbors in the list are actually adjacent regions, according to a further embodiment of the invention, an optical separation of discontinuous warning segment transitions from the created sorted warning segment List. For example, warning segments on upstream islands may experience cracks in the illustrated property of the tsunami (eg, cracks in the wave height plot), which could lead to misinterpretations in the proposed continuous graphical representation. In the example of the representation of a wave height of a tsunami, where two warning segments which are adjacent in the sorting are not also in the reality of neighboring regions, optical (vertical) hyphens can be drawn and the straight line otherwise drawn between the wave heights of two neighboring warning segments is represented in such a way, that it is pulled horizontally to the dividing line. In another example, in representing the arrival time of a tsunami at the respective warning segments, where in the sort, two adjacent warning segments that are not adjacent in reality may be drawn by optical (vertical) hyphens and those between the arrival times of two adjacent warning line drawn straight line are drawn so that it is pulled horizontally to the dividing line.

Zur Ermittlung, welche Warnsegmente als tatsächlich benachbart gelten, kann das oben beschriebene Sortierungsverfahren verwendet werden. Die dabei ermittelten Distanzen können in der resultierenden sortierten Liste verwendet werden, um die Distanzdifferenz zweier Listennachbarn mit einem Schwellwert zu vergleichen. Wird der Schwellwert überschritten, wird eine optische Trennung eingefügt.To determine which warning segments are actually adjacent, the sorting method described above may be used. The distances determined thereby can be used in the resulting sorted list in order to compare the distance difference of two list neighbors with a threshold value. If the threshold is exceeded, an optical isolation is inserted.

Die Darstellung kann bezüglich der Warnsegment-Achse, als auch bezüglich der Ankunftszeitsachse zoombar (hereinzoomen, herauszoomen) ausgebildet sein.The representation can be made zoomable (zoom in, zoom out) with respect to the warning segment axis, as well as with respect to the arrival time axis.

In dem Beispiel einer Darstellung mehrerer Wellenhöhen eines Tsunamis kann es aus verschiedenen Gründen erforderlich sein, neben einer (Haupt-)Wellenhöhe ja Warnsegment auch alternative Wellenhöhen darzustellen. Dies kann dann vorteilhaft sein, wenn es noch große Unsicherheiten bezüglich des anzunehmenden Ereignisses (Tsunami) gibt, und gegebenenfalls mehrere Alternativen berücksichtigt oder aggregiert werden müssen, um entsprechende Unsicherheiten zu mindern. Beispielsweise kann bei großer Unsicherheit in der Tsunami-Szenario-Vorhersage nach einem bestimmten vorher festgelegten Verfahren mehrere Tsunami-Szenarien zu einem aggregierten vorhergesagten Tsunami-Szenario zusammengefasst werden. Zur Darstellung der alternativen Wellenhöhen können Diagramme dieser alternativen Wellenhöhen auch als Liniengrafiken dem Hauptwellenhöhen-Diagramm überlagert werden, um flächige Überdeckungen zu vermeiden. Dies ist in der grafischen Benutzerschnittstelle aus 8 exemplarisch dargestellt. Die gleiche Überlagerung kann auch auf andere Eigenschaften eines raum-zeitlichen Ereignisses angewendet werden, wie beispielsweise einer Darstellung mehrerer Ankunftszeiten eines Tsunamis.In the example of a representation of several wave heights of a tsunami, it may be necessary for various reasons, in addition to a (main) wave height yes warning segment also represent alternative wave heights. This can be advantageous if there are still large uncertainties with regard to the event to be assumed (tsunami), and if necessary several alternatives must be considered or aggregated in order to reduce corresponding uncertainties. For example, with great uncertainty in tsunami scenario prediction, a set of predefined procedures can combine several tsunami scenarios into an aggregated predicted tsunami scenario. To display the alternative wave heights, diagrams of these alternative wave heights can also be overlaid as line graphs on the main wave height diagram in order to avoid areal overlaps. This is off in the graphical user interface 8th exemplified. The same overlay can also be applied to other properties of a space-time event, such as a representation of multiple times of arrival of a tsunami.

Um ein aufwändiges und unübersichtliches Links-/Rechts-Scrollen bei einer großen Anzahl von Warnsegmenten, für die die Eigenschaft eines Ereignisses (z. B. Wellenhöhe oder Ankunftszeit eines Tsunamis) selbst für den Fall zu verhindern, dass ein die Übersicht verbesserndes Herauszoomen nicht mehr möglich ist, kann oberhalb oder unterhalb der Darstellung ein Anzeigebalken eingeblendet werden, dessen Breite immer annähernd gleich bleibt und über die gesamte Breite des sichtbaren Diagrammausschnitts reicht, und in dessen Inneren ein Rechteck durch Position und Breite angibt, welcher Bereich des Gesamtdiagramms gerade sichtbar ist. Dieses Rechteck kann innerhalb des Anzeigebalkens bewegt werden und beeinflusst damit den angezeigten Ausschnitt des Gesamtdiagramms. Dies kann beispielhaft der 8 entnommen werden.To avoid cumbersome and confusing left / right scrolling on a large number of warning segments for which the property of an event (eg, wave height or arrival time of a tsunami) does not prevent the abstract from zooming out any longer is possible, above or below the display, a display bar can be displayed, the width of which always remains approximately the same and extends over the entire width of the visible diagram section, and inside which a rectangle indicates by position and width, which area of the overall diagram is just visible. This rectangle can be moved within the indicator bar, affecting the displayed portion of the overall graph. This can be exemplified by 8th be removed.

Des Weiteren wird gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung vorgeschlagen, dass die Darstellung mit anderen Warnsegment-basierten Grafiken synchron gescrollt werden kann. Darüber hinaus kann durch eine Selektierbarkeit der Warnsegment-Information in der Darstellung (z. B. durch Klicken auf den Darstellungsbereich für ein bestimmtes Warnsegment) eine Verknüpfung mit anderen Informationen hergestellt werden. Hierzu zählt beispielsweise die Auswahl eines Warnsegmentes in einer anderen Darstellungsform, wie einer Karten- oder Tabellendarstellung, welche zu einer Auswahl des entsprechenden Darstellungsteils, zu einem Sprung dorthin bzw. einem automatischen Scrollen dorthin führen kann, falls der Teil der Darstellung nicht sichtbar sein sollte, da beispielsweise dieser Teil links oder rechts außerhalb des Anzeigebereiches der Benutzerschnittstelle liegt. Umgekehrt kann die Auswahl einer Warnsegment-Information (z. B. Wellenhöhendarstellung oder Ankunftszeitdarstellung) das entsprechende Warnsegment in anderen Darstellungsarten (Karten, Tabellen oder Ähnliches) auswählen.Furthermore, it is proposed according to a further embodiment of the invention that the display can be scrolled synchronously with other warning segment-based graphics. Moreover, selectability of the alert segment information in the representation (eg, by clicking on the viewport for a particular alert segment) may link to other information. This includes, for example, the selection of a warning segment in another form of representation, such as a map or table representation, which can lead to a selection of the corresponding presentation part, to a jump there or an automatic scrolling there, if the part of the representation should not be visible, For example, because this part is on the left or right outside the display area of the user interface. Conversely, the selection of alert segment information (eg, wave height representation or arrival time representation) may select the corresponding alert segment in other representations (maps, spreadsheets, or the like).

Die zuvor beschriebenen Ausführungsformen der Erfindung können nicht nur auf Frühwarnsysteme, sondern auch auf entsprechende Leitstellentechnik, Warnsysteme im Allgemeinen und Lagezentren im Allgemeinen angewandt werden, um eine Visualisierung von Eigenschaften und insbesondere einer räumlichen und zeitlichen Verteilung der Eigenschaften eines raum-zeitlichen Ereignisses auf ein in Segmente unterteilbares Gebiet zu visualisieren.The embodiments of the invention described above can be applied not only to early warning systems, but also to appropriate control center technology, warning systems in general, and location centers are generally used to visualize a visualization of properties and, in particular, a spatial and temporal distribution of the properties of a spatiotemporal event on a segmentable region.

Die vorliegende Erfindung wurde entsprechend anhand der bevorzugten Ausführungsform mit Verweis auf die Figuren erläutert. Der Fachmann erkennt jedoch, dass verschiedene Modifizierungen, Variationen und Verbesserungen der vorliegenden Erfindung im Lichte der oben erläuterten technischen Lehre und innerhalb des Bereichs der angefügten Patentansprüche möglich ist, ohne von dem Grundgedanken der Erfindung abzuweichen. Ferner wurden jene Bereiche, von denen angenommen wird, dass der Fachmann damit vertraut ist, hierin nicht beschrieben, um die beschriebene Erfindung so klar wie möglich zu beschreiben, ohne durch unnötige Details abzulenken. Daher ist die Erfindung nicht als durch die speziellen anschaulichen Ausführungsformen eingeschränkt zu betrachten, sondern lediglich durch den Bereich den angefügten Patentansprüche.The present invention has been explained accordingly with reference to the preferred embodiment with reference to the figures. However, it will be apparent to those skilled in the art that various modifications, variations and improvements of the present invention are possible in light of the above teachings and within the scope of the appended claims without departing from the spirit of the invention. Further, those areas believed to be familiar to those skilled in the art have not been described herein to describe the described invention as clearly as possible without distracting by unnecessary detail. Therefore, the invention is not to be considered limited by the specific illustrative embodiments, but only by the scope of the appended claims.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant has been generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.

Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

John McCloskey et. al. "Tsunami threat in the Indian Ocean from a future megathrust earthquake west of Sumatra" (Earth and Planetary Science Letters 265 (2008) 61-81) [0051]
John McCloskey et. al. [0052]

Claims

Method for computer-implemented representation of a spatial distribution of a property of a spatially and temporally propagating event on a spatial area ( 310 ), wherein the property is determined by an early warning system, the method comprising: selecting a plurality of segments, the spatial area comprising the plurality of segments; Sorting the segments; and representing the spatial distribution for the plurality of segments, wherein an identifier of the segments on the abscissa of a coordinate system and the effect of the property on a segment indicated by the abscissa is indicated on the ordinate of the coordinate system.

The method of claim 1, wherein sorting the segments comprises: determining ( 920 ) of an observation point; Determine ( 930 ) a distance vector for each of the segments, wherein a distance vector for a segment corresponds to an angle to a reference angle and a distance between the observation point and the segment; Sort by ( 940 . 950 ) of the segments according to increasing angle of the respective segments.

A method according to claim 1 or 2, wherein the identifier of the segments is a numbering.

Method according to one of claims 1 to 3, wherein the property of the spatially and temporally propagating event is a wave height of a wave, an arrival time of a while at the corresponding segment, a remaining time until a wave strikes the corresponding segment, or a water level of a Water body is.

A method according to any one of claims 1 to 4, wherein the method further comprises: Dividing the spatial area into the plurality of segments.

Method according to one of claims 1 to 5, wherein the method further comprises: determining ( 1210 ) a plurality of observation points; Determine ( 1220 ) an ordered segment list for each of the observation points; and determining ( 1230 ) of a single sorted segment list from the plurality of sorted segment list.

Method according to one of claims 1 to 6, wherein the numerical value of the property is represented according to a predetermined color gradient.

Method according to one of claims 1 to 7, wherein additional vertical dividing lines between the segments indicate the notification of two areas.

Method according to claim 8, wherein the two areas comprise mainland and / or islands.

Method according to one of claims 1 to 9, wherein the segments are shown on the abscissa in an equidistant manner.

A method according to any one of claims 1 to 10, wherein the segments are represented on the abscissa with respect to the area of the spatial area specified by the segment.

Method according to one of claims 1 to 11, wherein the segments are shown on the abscissa in relation to the coastline of the spatial area specified by the segment.

An early warning system comprising a graphical user interface for displaying a spatial distribution of a property of a spatially and temporally propagating event on a spatial area ( 310 ), wherein the early warning system is adapted to carry out a method according to one of claims 1 to 12.

A computer readable medium comprising computer readable instructions which, when executed on a computer system, cause it to execute a method according to any one of claims 1 to 12.