Klimaschutzmaßnahmen kann man auf den Weg bringen, indem man sie von langer Hand bis ins Detail plant, oder sie als Pilotprojekt in einer Testumgebung erprobt, um schnell Ergebnisse aus der Praxis zu erhalten. Um den zweiten Ansatz zu unterstützen, hat die HafenCity Universität (HCU) Hamburg das ANN RADAR (A New Normal) entwickelt. Das durch den ICLEI Action Fund geförderte Projekt hilft der Stadt Hamburg, geeignete Räume und Bezirke für die Erprobung nachhaltiger Energieinnovationen zu identifizieren und greift dabei auf die API Services von Targomo zurück.

„ANN RADAR liefert eine datengetriebene Entscheidungsgrundlage, Testbeds für Klimaschutzmaßnahmen zu finden“, erklärt Kay Hartkopf, der als Senior Researcher an der HCU Hamburg die Entwicklung des ANN RADARs leitet. „Je besser die Gebiete für die Erprobung geeignet sind, desto schneller können wir Erkenntnisse sammeln und dafür sorgen, dass die Maßnahmen in der Breite umgesetzt werden.“

Im Rahmen des Projekts wurden drei Kernthemen nachhaltiger Stadtentwicklung identifiziert, für das das ANN RADAR Testgebiete auswählen soll: Mobilität, Solar & Photovoltaik, sowie Energieeffizienz. TargomoAPI kommt insbesondere bei Szenarien rund um das Thema Mobilität zum Einsatz. Hier liegt ein Schwerpunkt darauf, lokale logistische Mobilitätszentren zu planen, wie es z.B. im Projekt MOVE 21 der HCU vorgesehen ist. MOVE21 ist ein von der Europäischen Kommission finanziertes Innovationsprojekt, das darauf abzielt, europäische Städte und ihre Umgebung in intelligente, emissionsfreie Knotenpunkte für Mobilität und Logistik zu verwandeln.

„Targomo ist uns eine große Unterstützung, da wir mit der API relevante Fragestellungen zur Mobilität, Erreichbarkeit und Versorgungsqualität beantworten und auf Karten visualisieren können“, sagt Kay Hartkopf. „Wir profitieren besonders von der schnellen Datenverarbeitung und den vielfältigen Anpassungsmöglichkeiten, die uns komplexe Analysen ermöglichen.“

ANN RADAR ist als Prozessunterstützung (moderierter Prozess zur Auswahl von Urban Testbeds) konzipiert und wurde von „A New Normal“ in Melbourne, Australien, inspiriert, das Prototypen und Pilotprojekte im Zusammenhang mit einem nachhaltigen Melbourne 2030 entwickelt. Es sammelt Indikatoren, um für ausgewählte Klimaschutzmaßnahmen die am besten geeigneten Stadtgebiete zu finden. Dabei berücksichtigt es auch lokale Klimastrategien sowie die verfügbaren Umweltdaten und unterstützt so die Entscheidungsfindung auf Grundlage von Fakten. Da schnell verschiedene Datenquellen integriert und Kombinationen von Datensätzen erforscht werden können, fördert es zudem die Beteiligung von Interessengruppen und ermöglicht für diese Zielgruppen spezifische Perspektiven zu erschließen.

Aufbauend auf den gewonnenen Erfahrungen ist geplant, ANN RADAR perspektivisch um weitere Datenlayer (z.B. Umweltdaten, Heat Islands, Urban Green, Echtzeit Mobilitätsdaten) und Funktionen zur Exploration von spezifischen Projektszenarien zu erweitern.

Aktuell steht es für Projekte der HCU zur Verfügung.

In einer Notfallsituation sind schnelle Reaktionszeiten von entscheidender Bedeutung. Sie helfen den Einsatzkräften, das Risiko weiterer Verletzungen oder Schäden zu minimieren, und erhöhen die Chancen auf einen positiven Ausgang des Vorfalls für die Beteiligten. Ob bei Unfällen, Notarzteinsätzen oder Bränden, ein Großteil dieser Reaktionszeit wird durch die Fahrt der Einsatzfahrzeuge bestimmt. Straßen können jedoch durch plötzliche Ereignisse wie Umwelteinflüsse oder Demonstranten, die sich auf der Straße festkleben, plötzlich unpassierbar werden.

Um Entwicklern und Planern die Möglichkeit zu geben, ihre Reaktionen in Notfallsituationen zu verbessern, hat Targomo eine neue Funktion veröffentlicht. Die Funktion “Polygon Exclusion” ermöglicht es, jederzeit bestimmte Gebiete (Polygone) vom Routing auszuschließen. Dies kann zum Beispiel notwendig sein, wenn eine Straße blockiert ist, ein Gebiet von einem Feuer betroffen ist oder ein Hochwasser Straßen oder Brücken unpassierbar macht – die Rettungsdienstleister können ihre Analysen on-the-fly anpassen, ohne auf die Aktualisierung der Straßendaten zu warten.

Das neue Feature verbessert allerdings nicht nur die schnelle Reaktion in Notsituationen, sondern ermöglicht auch eine bessere Planung im Fall von Unglücken. Kombiniert mit weiteren Datenservices von Targomo sind Notfallplaner in der Lage zu sehen, wie viele Menschen innerhalb einer vorgeschriebenen Mindestzeit versorgt oder evakuiert werden müssen. Wenn eine Brücke unterspült würde, wie viele Menschen wären nicht mehr erreichbar und müssten versorgt werden? Welche Gegenmaßnahmen sollten eingeleitet werden? Reichen die vorhandenen Standorte zum Beispiel von Polizei oder Feuerwehr für eine ausreichende Versorgung, oder werden weitere Standorte benötigt? 

“Die Planung des Notfallmanagements ist schwierig, und wir müssen das Unvorhergesehene modellieren. Auf diese Herausforderung hat Targomo mit einer effizienten und innovativen Lösung geantwortet”, sagt Espen Bjerkås, Chief Technology Officer (CTO) bei Ada Technologies, das TargomoAPI für die Entwicklung und Optimierung von Katastrophenschutzlösungen in Norwegen nutzt.

“Die neue Funktion kann zur Beantwortung einer Vielzahl von sicherheitsrelevanten Fragen genutzt werden”, sagt Adam Roberts, Produktmanager von TargomoAPI. “Wir haben das Feature explizit nach den Wünschen und Anforderungen unserer Rapid-Response-Kunden entwickelt, da sie ein solches Feature nirgendwo auf der Welt finden konnten. Die Funktion wird nun aktiv in Ländern auf mehreren Kontinenten eingesetzt, darunter die USA, Norwegen und Deutschland, und wir hoffen, dass so vielen Menschen in Notsituationen schneller und besser geholfen werden kann.”

Targomo bietet leistungsstarke Entwickler-Tools, um innovative Geodatenanalyse-Anwendungen zu erstellen, Funktionen zur Standortsuche zur verbessern und die User Experience zu personalisieren. Das API-Portfolio zeichnet sich durch schnelle Verarbeitung und sehr präzises Routing sowie integrierte Anpassungsoptionen aus, mit denen Entwickler ihre Lösung an alle individuellen Szenarien adaptieren können.