Datenmanagement nach den Anforderungen der EU

Datenmanagement nach den Anforderungen der EUUmgebungslärmrichtlinie bei den Österreichischen Bundesbahnen
(ÖBB)
Projektübersicht
Projektname:
Datenmanagement nach den Anforderungen der EU-Umgebungslärmrichtlinie bei den Österreichischen Bundesbahnen (ÖBB)
Fachgebiet:
Emission/Lärm
Auftraggeber:
Österreichische Bundesbahn Infrastruktur AG (ÖBB)
Eingesetzte Technologien:
Cadenza, Oracle Spatial/Locator, Oracle PL/SQL, FME (Server,
API), Java
Zusammenfassung
Die Österreichischen Bundesbahnen (ÖBB) haben sich bei der Umsetzung ihres
Datenmanagements nach den Anforderungen der EU-Umgebungslärmrichtlinie für die Disy
Informationssysteme GmbH als Dienstleister und Software-Lieferant entschieden. Disy ist es
gelungen in gut einem Jahr die historisch gewachsenen, sehr heterogenen Datengrundlagen der
ÖBB zu analysieren und vollständig in ein standardisiertes Datenmodell zur Strategischen
Lärmkartierung zu überführen. Durch die für die ÖBB entwickelte teilautomatisierte Integration,
Qualitätsprüfung und Korrektur der Daten wurde sichergestellt, dass ihre nachhaltige Nutzung
auch für andere Fragestellungen künftig möglich und vereinfacht wird. Die ÖBB verfügen nun
unter anderem über eine flächendeckende, umfassende und homogene digitale, objektbasierte
Dokumentation ihrer Haupt- und Nebenfahrgleise, einschließlich aller Sachinformationen, die für
die Lärmberechnung benötigt werden.
Hintergrund
Die EU-Umgebungslärmrichtlinie (2002/49/EG) schreibt unter anderem eine strategische
Lärmkartierung für alle Haupteisenbahnstrecken mit einem Verkehrsaufkommen von über 60.000
Zügen pro Jahr vor. Nach 2007 hat in Österreich der Bundesminister für Verkehr, Innovation und
Technologie zum zweiten Mal eine strategische Umgebungslärmkarte spätestens bis zum
31.05.2012 vorzulegen und dieses danach alle fünf Jahre zu wiederholen. Die Lärmkartierung ist
die Grundlage für ebenfalls in der Richtlinie vorgeschriebene Lärmaktionspläne, die den Schutz
der Bevölkerung vor Lärmbelastung dort sicherstellen sollen, wo gemäß Lärmkartierung
vorgegebene Grenzwerte überschritten werden. Die strategische Lärmkartierung wird durch
rechnerische Methoden zur Bestimmung von Langzeitschallindizes vorgenommen, die für
vorgegebene Tag- und Nachtzeiträume Jahresmittelwerte der Lärmbelastung angeben. Dies
setzt eine einheitliche Datengrundlage für alle betroffenen Eisenbahnstrecken voraus, in denen
unter anderem Daten zum Gleisnetz, Gebäuden in einem mehrere Kilometer breiten Korridor
rechts und links der Schienenstränge sowie Daten von vorhandenen Lärmschutzeinrichtungen
mit externen Daten wie Bevölkerungs- und Siedlungsdaten kombiniert werden.
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Ziel
Ziel des Projektes war der Aufbau einer solchen einheitlichen Datengrundlage für die strategische
Lärmkartierung auf Basis zahlreicher bei den ÖBB vorhandener, aber historisch gewachsener
und dadurch sehr heterogener Datenbestände. Dazu mussten Sach- und Geodaten aus
zahlreichen Quellen integriert in einem für die Belange der ÖBB entwickelten Datenmodell
zusammengeführt werden.
Im Fokus stand dabei, eine leicht fortschreibbare, umfangreiche und unabhängig von der Frage
der Lärmkartierung universal nutzbare Datenbasis zum Gleisnetz der ÖBB aufzubauen. Auf
dieser Basis können dann nicht nur die in der EU-Richtlinie vorgesehenen weiteren
Lärmkartierungen im Fünf-Jahres-Rhythmus leicht vorgenommen werden, sondern zahlreiche
Fragestellungen rund um Gleisnetzplanung und Gleisnetzanalyse behandelt werden. Das
erleichtert zukünftig auch beispielsweise Bürgerbeteiligungen und beschleunigt entsprechende
Planungsverfahren. Darüber hinaus können neue Daten zukünftig direkt bei Bereitstellung geprüft
und in die Datenhaltung übernommen werden, so dass eine einfache Pflege des
Gesamtdatenbestands möglich wird.
Umsetzung und Technik
Die Datengrundlage bei den ÖBB bildeten Shapefiles, Orthofotos, digitale Geländemodelle und
mehrere Tausend CAD-Plandaten im .dwg-Format. Vor allem letztere dokumentieren das rund
6.000 Kilometer lange Gleisnetz sowie die vorhandenen Lärmschutzeinrichtungen. Als reine
CAD-Dateien repräsentieren diese Daten jedoch vornehmlich eine präzise zeichnerische
Darstellung von Lärmschutzwänden oder Gleissträngen. Sie funktionieren lediglich als optischer
Plan und weisen keine homogene Layer-Struktur auf. Ebenso fehlten zumeist eindeutig definierte
räumliche Objekte mit einer für beliebige Auswertungen notwendigen Semantik. Eine der
wichtigsten Aufgaben war es daher, aus den in den Datengrundlagen vorhandenen PlanGeometrien operationalisierbare GIS-Objekte zu erzeugen (Objektbildung), die spätere
Auswertungen und Berechnungen gestatten. Dies verlangte eine sehr gründliche Analyse der
vorhandenen heterogenen Layer-Strukturen.
Disy hat dazu einen komplexen Prozess realisiert, der eine weitgehend automatisierte Migration
der Plandaten in das vorgegebene Datenmodell für die Lärmkartierung erlaubt. Dieser Prozess
stützt sich hauptsächlich auf drei Softwarekomponenten, die mittels Java flexibel verbunden und
gesteuert werden. Aus Nutzersicht stellt sich der Prozess als einfache webbasierte Anwendung
dar, der mittels parametrisierter URLs gesteuert wird. Unterhalb dieser Oberfläche werden
Funktionalitäten von Oracle Spatial, die Feature Manipulation Engine (FME) der kanadischen
Safe Software sowie Disys eigene Lösung GISterm genutzt. GISterm ist ein vollständig
integrierter Bestandteil von Cadenza, der für die Optimierung dieses Prozesses um weitere
von Disy entwickelte Java-Bibliotheken ergänzt wurde. Erst durch die Kombination dieser drei
Komponenten standen alle notwendigen Objektbildungsalgorithmen zur Verfügung.
Dieser Prozess wurde dabei so konfiguriert, dass für jede einzelne Geometrieoperation das
jeweils optimale Werkzeug genutzt wird. Alle Komponenten sind mittels ihrer jeweiligen APIs
dafür umfassend und gleichberechtigt eingebunden. Unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen
Stärken wurden so aus den einzelnen Werkzeugen der beteiligten Lösungen komplexe und
integrierte Workflows zur Datenmigration zusammengesetzt, mit denen sämtliche geometrische
Operationen vollzogen werden konnten. Dies wäre mit keinem der genannten Produkte allein zu
realisieren gewesen. Auch eine Verarbeitung der Ausgangsdaten in einem „nacheinander“ der
genutzten Softwarelösungen hätte kein optimales Ergebnis in einem automatisierten Prozess
geliefert.
Von Disy eigens entwickelte Filter halfen zusätzlich dabei, nicht notwendige Geometrien wie etwa
Schraffuren zu erkennen und diese in einem ebenfalls automatischen Verfahren auszusortieren.
Dort, wo zu den gleichen Gleisabschnitten verschiedene Datensätze vorlagen, wurden in enger
Abstimmung mit dem Kunden Kriterien entwickelt, um immer den höchstwertigsten Datenbestand
herauszufiltern und erst dann im fortlaufenden Prozess weitere Informationen aus nachrangigen
Datenbeständen hinzuzufügen.
Sämtliche Zwischenschritte und Ergebnisse wurden parallel zum eigentlichen Prozess
automatisch dokumentiert und diese Protokolle als Metadaten in der Datenbank hinterlegt.
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Dadurch lässt sich auch im integrierten, homogenen Datenbestand jederzeit nachvollziehen,
woher die Daten ursprünglich stammen und welche Datenextraktionen durchgeführt wurden.
Neben dem Weglassen überflüssiger Geometrien, erfolgte eine zusätzliche Ausdünnung der
Daten durch eine optimale Auswahl von Stützpunkten innerhalb der verbliebenen Geometrien.
Dieser ebenfalls automatisierte Prozess sorgte unterm Strich für eine um rund 90 Prozent
reduzierte Datenmenge. Zugleich gelang Disy insgesamt die parallele Bearbeitung jeweils
unabhängig voneinander bestehender Teilmengen des Gesamtdatenbestands. Diese
Parallelisierung in Kombination mit Filterung und Ausdünnung der Geometrien zeigte erhebliche
Performancegewinne in der Datenbearbeitung, so dass noch weitaus größere Datenbestände als
bei den ÖBB mit den beschriebenen Verfahren bearbeitet werden können.
Es gelang Disy gemeinsam mit dem Kunden, ein vollständiges und homogenes Netz von
Hauptfahrgleisen für die ÖBB zu modellieren, das sämtliche für die Lärmrechnung relevanten
Informationen enthält. Die Hauptfahrgleise wurden dabei in Abschnitte unterteilt, die unter
anderem in Brücken, Tunneln, engen Kurven und Eisenbahnkreuzungen differenziert werden.
Auch Zugzahlen und Höchstfahrgeschwindigkeiten sind den Abschnitten zuzuordnen.
Gemeinsam mit den im Zuge des Projekts ebenfalls aufbereiteten Daten zu allen Nebengleisen
ist zugleich die Basis geschaffen worden, um ein objektbasiertes zusammenhängendes KnotenKantenmodell des Gleisnetzes zu erzeugen, das für verschiedene planerische Anwendungsfälle
sowie Auswertungsszenarien Verwendung findet. Zusätzlich wurde auch ein Mechanismus
umgesetzt und integriert, der es gestattet, Brücken und Tunnel mit Hilfe von Luftbildern präziser
zu positionieren, als dies bislang allein aufgrund der Kilometrierungsangaben in den GeometrieDaten möglich war. Entscheidend für die strategische Lärmkartierung war darüber hinaus die
Integration eines externen, flächendeckenden digitalen Geländemodells, mit dessen Hilfe auch
Ausreißer und logische Fehler in den CAD-Daten vorgefundenen Höhenwerte automatisch
korrigiert werden.
Zeigte sich als Ergebnis der Datenübernahme, dass an einzelnen Orten die vorhandenen
Informationen für eine Bewertung der Lärmbelastung nicht ausreichen, konnten notwendige
Datenerfassungen vor Ort gezielt und mit klaren und nachhaltigen Qualitätskriterien zur Datenund Layerstruktur in Auftrag gegeben werden. Zudem ist der gesamte Prozess so aufgebaut,
dass mit geringem Erweiterungsaufwand inkrementelle Updates möglich sind, um den jetzt
aufgebauten Datenbestand auch weiterhin pflegen und aktuell halten zu können.
Das Projekt macht in mehrfacher Hinsicht das vertiefte Know-how von Disy im Datenmanagement
deutlich. Das Unternehmen entwickelt und implementiert spezifische Datenmodelle – in diesem
Fall für den Zweck der Lärmkartierung – liefert mit Cadenza ein ebenfalls selbst entwickeltes
und inzwischen vielfach bewährtes Reportingwerkzeug für integrierte Analysen von Sach- und
Geodaten und ist Experte im Umgang mit Instrumenten wie FME und Oracle Spatial, über die
sich heterogene Geometriedateien in Massen automatisiert extrahieren lassen, um die darin
vorhandenen Daten in neuen Zusammenhängen nutzbar zu machen.
Die Geometriedaten des Gleisnetzes der ÖBB liegen als Ergebnis des beim Kunden
implementierten, vollständig dokumentierten webbasierten Prozesses offen und mit homogener
Struktur vor. Damit sind sie unabhängig von den jeweiligen Fachanwendungen organisationsweit
für vielfältige Zwecke nachhaltig als Basisdaten verwendbar.
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