64 4 · 2019 TR ANSFORMING CITIES THEMA Urbane Netze Hintergrund und methodischer Ansatz Das Zusammenleben in Städten ist unter den Bedingungen zunehmender Urbanisierung und technologischen Wandels auch für die Versorgungsunternehmen (Kritische Infrastrukturbetreiber) und öffentlichen Behörden mit wachsenden Herausforderungen verbunden. Um der zunehmenden Komplexität im technischen, kommunikativen wie auch räumlichen Zusammenspiel von Kritischen Infrastrukturen (KRITIS) gerecht zu werden, sind integrierte, sektorübergreifende Ansätze für die Analyse der gegenseitigen Abhängigkeiten und Wechselwirkungen gefragt. Im Normalbetrieb laufen die verschiedenen Versorgungssysteme (zum Integriertes Krisenmanagement für KRITIS Der Ansatz der Interdependenzanalyse KRITIS, Interdependenzen, Risikomanagement, Krisenvorsorge Axel Dierich, Katerina Tzavella, Sven Wurbs, Alexander Fekete Eine umfassende Risikovorsorge für Kritische Infrastrukturen (KRITIS) sollte eine gesamtsystemische Analyse der gegenseitigen Abhängigkeiten beinhalten, um potenzielle Kaskadeneffekte und die Gefahr eines daraus resultierenden (multiplen) Systemversagens angemessen zu berücksichtigen. Bislang nehmen Schutzkonzepte, Risikoanalysen und Risikomanagementpläne vorwiegend einzelne Systeme in den Fokus. Mit der „Interdependenzanalyse“ wurde eine anwendungsreife Methodik zur kollaborativen Bewertung jener Abhängigkeiten entwickelt, die die damit verbundenen Gefahren verdeutlicht. © Fekete 65 4 · 2019 TR ANSFORMING CITIES THEMA Urbane Netze Beispiel Wasser, Strom, Abwasser, Wärme oder Gas) weitgehend nebeneinander her. In welchem Maße diese dabei auf gegenseitige Bereitstellung von Ressourcen- oder Infrastrukturdienstleistungen angewiesen sind, findet in der Regel wenig Beachtung. Welche zum Teil überproportionalen Wirkungen eine Störung in einem Sektor auf die Bereitstellung anderer Versorgungsmedien haben kann, zeigt sich aber meist klar im Problem- oder Krisenfall. Erst mit einem realistischen Verständnis für die Wechselwirkungen und Schwachstellen im gesamtstädtischen Kontext können die Akteure daher bedarfsgerechte Versorgungs- und Notfallpläne für Störungs- und Krisenlagen entwickeln - sowohl im Sinne der Hilfe für die Bevölkerung, als auch zur Aufrechterhaltung der Funktionsfähigkeit von KRITIS. Die im Projekt KIRMin (Kritische Infrastruktur- Resilienz als Mindestversorgungskonzept) durchgeführte Forschung zielte daher auf die Entwicklung eines sektorübergreifenden Konzepts für die Mindestversorgung von Bevölkerung und kritischen Infrastrukturen ab. Welche KRITIS in welcher Situation welche Art von Notfallversorgung benötigen, war eine der zentralen Fragestellungen. Um dies zu klären wurde untersucht, an welchen Stellen die Versorgungsinfrastrukturen für Strom, Wasser, Entwässerung und Hochwasserschutz sowie Feuerwehren und kommunale Katastrophenschutzbehörden aufgrund der vielfältigen gegenseitigen Abhängigkeiten bei Versorgungsausfällen besonders verletzlich sind. Dazu wurde ein qualitativer, GIS-gestützter Methodenansatz gewählt, der ganz gezielt die intersektoral relevanten Elemente der Einzelsysteme und ihre Beziehungen zueinander strukturell wie räumlich analysiert. Er stellt eine praxistaugliche Alternative zu einer umfangreichen Datensammlung und -auswertung dar, die für eine rein quantitative Erfassung der Komplexität des Gesamtsystems notwendig wäre. Bisherige Praxis: sektorale Herangehensweise Eine sektorale Risikoanalyse, ergänzt durch das Wissen um die verschiedenen einseitigen oder gegenseitigen Abhängigkeiten (Dependenzen bzw. Interdependenzen) zwischen den KRITIS, ist unerlässlich, um auch bei größeren Störungen die Versorgung zumindest eingeschränkt aufrechtzuerhalten bzw. sie zeitnah wiederherstellen zu können. In Deutschland wurde das Thema „Kritische Infrastruktur“ auf nationaler Ebene in Form einer nationalen Strategie [1], einem Basisschutzkonzept [2], Business-Continuity- Leitfäden, Risikomanagement-Leitfäden [3] und Risikoanalyse-Leitfäden [4, 5] auch zu speziellen Aspekten wie Vulnerabilitätsanalysen [4] aufbereitet. Die Interdependenzen werden darin konzeptionell und grundsätzlich angesprochen. Genauere Angaben zur Analyse von Abhängigkeiten finden sich jedoch eher in Leitfäden zu einzelnen Sektoren, so zum Beispiel zu Notstromversorgung, Krankenhäusern und Treibstoffversorgung. Auch ein Bericht für den Bundestag [6] hat die sektoralen Abhängigkeiten einzeln aufgeführt und auf Bundesländerebene gibt es einzelne Leitfäden wie etwa das Krisenhandbuch Stromausfall. Grundlegende Prinzipien der Interdependenzanalyse In Ergänzung zu diesen sektoralen Ansätzen wird mit dem in KIRMin entwickelten und getesteten Verfahren mit vertretbarem Aufwand ein Überblick über die intersektoralen Abhängigkeiten in einem gesamten Versorgungsgebiet ermöglicht. Dabei werden - als ein wichtiges Kriterium für ein umfassendes und realistisches Verständnis von komplexen, nicht-linearen Systemzusammenhängen - nicht nur Strukturen und Wirkungsbeziehungen der Systeme, sondern auch ihr dynamisches Verhalten/ ihre Variabilität erfasst. Ohne dieses Kriterium lassen sich zwar viele Fehlerquellen, aber bei weitem nicht alle Konsequenzen von Ausfällen und Störungen vorhersagen und verstehen (vgl. [7, 8]). Ein unzureichendes Verständnis der Dynamiken von Interdependenzen kann in uneffektiven Maßnahmen und einer unzureichenden Koordination zwischen Entscheidungsträgern und Katastrophenmanagern vor, während oder nach einer Krise münden. [9, 10] Erhebung und Bewertung qualitativer Informationen Der KIRMin-Ansatz hat einen stark partizipativen Charakter: Zunächst werden in Interviews und Workshops die Kenntnisse und Erfahrungen der verantwortlichen Akteure und Expert*innen in den verschiedenen KRITIS-Bereichen abgefragt. Durch gezielte Fragestellungen sollte nach Möglichkeit bereits in den Interviews eine Gesamtperspektive eingenommen und auf die intersektoral relevanten Komponenten und Beziehungen fokussiert werden (vgl. [11]). Die schriftliche und grafische Dokumentation der erhobenen Informationen ergibt schließlich ein realistisches, detailliertes Bild der systemischen Zusammenhänge zwischen Versorgungsinfrastrukturen in einer Stadt oder einem Versorgungsgebiet. Die Ergebnisse dieser noch statischen „Systemanalyse“ werden anschließend gezielt im Hinblick auf (versteckte) Dynamiken und Prozesse bewertet und interpretiert, um Schwachstellen besser 66 4 · 2019 TR ANSFORMING CITIES THEMA Urbane Netze verstehen und im Störungsfall drohende Kaskadeneffekte antizipieren zu können. Dazu wurde in KIRMin eine „Cross-Impact-Analyse“ durchgeführt, welche es erlaubt, die Sensitivität der Verbindungen zwischen den Teilsystemen zu bewerten. Die vielfältigen identifizierten Systemelemente werden dazu in so genannten „Einflussfaktoren“ (Teilsysteme) gebündelt, um - gemeinsam mit Vertreter*innen aller betrachteten Infrastruktursysteme - die Auswirkungen einer Störung jeweils eines Einflussfaktors auf die anderen Faktoren zu bewerten. In Anlehnung an [12] findet dies auf einer Skala, zum Beispiel von 0 - keine Beziehung bzw. Auswirkung bis 3 - starke bzw. überproportionale Auswirkung, statt. (siehe Bild 1) Im Ergebnis zeigt ein Kritizitäts-Diagramm, welche Teilsysteme in welchem Maße auf andere Teilsysteme Einfluss nehmen (aktiv sind) bzw. wie stark sie von anderen Systemen beeinflusst werden (reaktiv sind). Weiterhin lassen sich aus dem Ergebnis mögliche Kettenreaktionen und Rückkopplungen zwischen den Einflussfaktoren darstellen. Das gesamte Verfahren ist in dem Leitfaden „Analyse von Interdependenzen zwischen KRITIS“ aufgeführt, der sich insbesondere an Praxisakteure aus Versorgungsunternehmen und aus kommunalen Behörden richtet [11]. Zusammenstellung verfügbarer Geodaten Parallel zu den obigen Analyseschritten wurden räumliche Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen den städtischen Infrastrukturbereichen in einer GIS 1 -Kartenanalyse ermittelt, mit besonderem Fokus auf Straßeninfrastruktur/ Rettungswege (im Hinblick auf die Verbesserung der Notfallreaktionszeit) sowie die Stromverteilungsinfrastruktur unter Hochwasserbedingungen. Dazu wurden vergleichsweise leicht zu beschaffende behördliche bzw. öffentlich verfügbare Daten zusammengetragen und im Hinblick auf Datensicherheit und Vertraulichkeit überprüft. Die in den Karten zusammengetragenen Geoinformationen wurden gemeinsam mit ausgewählten Experten plausibilisiert. Die Kartierung erlaubt die detaillierte Darstellung und räumliche Konkretisierung von in der qualitativen Systemanalyse ermittelten systemischen Strukturen und Dynamiken in den intersektoralen Beziehungen. Dabei wurden die Interdependenzen im Hinblick auf bestimmte Szenarien kartiert - etwa (Bild 2) ein 500-jähriges Rheinhochwasser. Ebenso erfolgte jeweils eine zeitliche Festlegung, so zum Beispiel auf die (im Krisenverlauf frühe) Phase des Notfallmanagements. Aus den Karten sind ablesbar: 1 GIS = Geographisches Informationssystem Bild 1: Cross-Impact- Matrix (anonymisiert). © Dierich et al., eigene Darstellung. 67 4 · 2019 TR ANSFORMING CITIES THEMA Urbane Netze  eine räumliche Verortung spezifischer Infrastrukturkomponenten, KRITIS-Akteure und ihrer Ressourcen (allgemeine Systemelemente)  die konkrete räumliche Verortung, Dimensionierung und Plausibilisierung von zuvor als allgemein kritisch identifizierten geografischen Abhängigkeiten zwischen den Systemelementen und teilweise auch  die Georeferenzierung und Plausibilisierung der ermittelten technisch-funktionalen (also nichtgeografischen) Abhängigkeiten (zum Beispiel durch Stromausfall betroffene Ampeln, Wasseranlagen, Leitstellen, etc.). Auch konnten ausgewählte Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse (also der Cross-Impact-Bewertung der aggregierten Einflussfaktoren) im Kartenformat plausibilisiert werden. So hatte sich der Verkehr als ein kritischer Einflussfaktor für KRITIS-Betreiber und Notfallhelfer herausgestellt, der zum Beispiel Entstörungsdienste, Hochwassermanagement und operativ-taktisches Krisenmanagement (insbesondere Feuerwehren, Rettungsdienste und Polizei) beeinträchtigt. In der GIS-Analyse wurde dann konkreter simuliert, in welchem Maße er als kritisch einzustufen ist und welche Verkehrsknotenpunkte dies besonders betrifft. Risikokarten als Grundlage einer Situationsanalyse Auf Grundlage der oben beschriebenen methodischen Schritte und Funktionen einer GIS-basierten Interdependenzanalyse erlaubt diese schließlich eine Klassifizierung verschiedener dargestellter Komponenten nach Risikoklassen, im Hinblick auf ein bestimmtes Szenario - beispielsweise für eine Störung der Wasserversorgung und deren in der Analyse identifizierte kaskadierende Effekte. Eine solche „Risikokarte“ informiert über das aus dem Szenario resultierende Ausfallrisiko der visualisierten Infrastrukturkomponenten. Dieses ergibt sich aus  den Einzelbewertungen in der Sensitivitätsanalyse (also der Reaktivität von 0 bis 3 eines Einflussfaktors und der darin enthaltenen Systemelemente im Hinblick auf das gewählte Szenario und dessen mögliche Kettenreaktionen/ Rückkopplungen),  räumlichen Analysen und Bewertungen (zum Beispiel Lage innerhalb des Versorgungsgebiets, Topografie, räumliche Nähe, etc.)  der Berücksichtigung vorhandener Notfallvorsorgemaßnahmen (zum Beispiel eigene Notversorgungskapazitäten). Spiegelverkehrt ist auch eine Klassifizierung nach „Vulnerabilitäts“- oder „Resilienzindikatoren“ möglich. Diese könnten beispielsweise Auskunft geben über Anfälligkeitsprofile der Bevölkerung, Anfälligkeitsprofile des Straßennetzes, Expositionsbewertungen der verschiedenen KRITIS und der Bevölkerung oder mehrere dieser Aspekte integrierende räumliche Multikriterienanalysen. Bild 4 zeigt beispielhaft eine mögliche Umsetzungsform des Konzepts der Risikokarte, mit Einfärbung von wabenartig aufgeteilten Stadtgebieten entsprechend der errechneten Risikoindizes von in ihnen verorteten Infrastruktureinrichtungen. Nutzen und Grenzen des Methodenmixes Die besonderen Vorteile einer GIS-unterstützten Interdependenzanalyse sind zusammengefasst: Bild 2: Unterschiedliche KRITIS in der Stadt Köln, die durch ein 500-jähriges und demnach extremes Flusshochwasser betroffen sind. © Dierich et al., [13], eigene Darstellung unter Nutzung von Open-Source- Datenquellen Bild 3: Veranschaulichung eines iterativen Eingabeprozesses anhand der quantitativen und der qualitativen Methodik. © Dierich et al. 68 4 · 2019 TR ANSFORMING CITIES THEMA Urbane Netze  Die räumliche Bewertung kann neue oder versteckte und unterschätzte Risiken aufdecken, indem sie verschiedene Arten von Interdependenzen der KRITIS in Kombination aufzeigt und das Bewusstsein für die Integration zusätzlicher kritischer Elemente in den Notfall-/ Krisenmanagementzyklus schärft.  Durch die Kartendarstellung lassen sich die Relevanz der identifizierten Interdependenzen räumlich plausibilisieren und die Analyse iterativ verfeinern. Sie dient als Sammelbecken für verschiedenartige, wertvolle Informationen.  Insbesondere mittels der Risikokarten können leichter besonders verwundbare, da als risikobehaftet bewertete, Orte im Stadtgebiet identifiziert und als besonders prioritär zu behandelnde Hot Spots für den (Not-)Betrieb von KRITIS, für Notfallunterstützung oder auch für Evakuierungsprozesse identifiziert werden. Dabei gibt der qualitative Teil der Interdependenzanalyse einen guten Gesamtüberblick über die verschiedenen Abhängigkeiten und möglichen Kaskadeneffekte, während die konkrete Kartierung dieser Interdependenzen es ermöglicht, in verschiedene Zusammenhänge hinein zu zoomen. Generell regt die Analyse den weiteren Informationsaustausch zwischen verschiedenen Akteuren an. Die Ergebnisse der Interdependenzanalyse können über die Kartendarstellungen hinaus auch weitergehend interpretiert werden, so zum Beispiel um die Einsatzplanung von Rettungsdiensten oder Entstörungsfahrzeugen hinsichtlich Routing- und Response-Zeit-Analysen zu optimieren. Insgesamt verbessert die Methodik die Entscheidungsgrundlage für städtische und unternehmerische Entscheidungsträger*innen und steigert die Widerstandsfähigkeit von Städten und Gemeinden gegen Versorgungsausfälle oder Störungen [14]. Ihre Grenzen findet die Methodik selbstverständlich bei der Verfügbarkeit von Daten bzw. bei deren Verifizierung und in der Akzeptanz seitens der beteiligten bzw. erforderlichen Akteure. Wertvolle Ergebnisse können sich jedoch auch aus der Zusammenstellung von Open-Source-Daten niedriger Qualität ergeben, wie in [13] dargestellt. Zudem birgt die Vorgehensweise ein gewisses Risiko, die Grenzen der Möglichkeiten zu übersehen und die Probleme bei der Aggregation von Daten zu ignorieren. Ein bekanntes Aggregationsproblem von räumlichen Risiko- oder Vulnerabilitätsindikatoren ist, dass aggregierte Indizes die Darstellung der Realität verwischen können, da sie den Informationsreichtum in ihren Variablen oder einzelnen Indikatoren verringern. Ein weiteres Risiko ergibt sich aus der Zusammenstellung teilweise sensibler Daten bzw. durch die Datenaggregation allgemein im Hinblick auf Diebstahl, da die Karten auch Saboteuren die Identifikation vulnerabler Hotspots erheblich erleichtern [15]. Fazit Es besteht ein ständig steigender Bedarf an der Identifizierung der Interdependenzen der verschiedenen KRITIS und der Integration solcher Informationen in bestehende oder zu erarbeitende Resilienzkonzepte. Auf der CIPRE-Konferenz in Den Haag im Mai 2017 erwähnte Pepijn van den Broek von International Safety Research Europe BV: „Die EU hat den Katastrophenschutzmechanismus und kritische Infrastrukturen haben einen Schutzmechanismus, aber es gibt keinen Koordinierungsmechanismus für das Notfallmanagement. Es gibt keine Liste der Effekte, die nach einem KRITIS-Fehler auftreten.“ Durch die Kombination von partizipativer qualitativer und GIS-gestützter quantitativer Analyse bieten die Ergebnisse aus KIRMin diesbezüglich einen praxistauglichen, erprobten Ansatz. Die verschiedenen methodischen Komponenten ergänzen sich gegenseitig, indem sie für die Entscheidungsträger*innen verschiedene Perspektiven der Bewertung ihrer Interdependenzen bieten. Dies trägt zum Beispiel zu einer verbesserten Notfallreaktion bei und gibt Anregungen für die Diskussionen über Handlungsansätze. Für vertiefende Informationen zum methodischen Vorgehen und potenziellen Nutzen des vorgestellten Ansatzes siehe [16, 17]. Bild 4: Beispielhafte Risikokarte. © Tzavella, K., eigene Darstellung) 69 4 · 2019 TR ANSFORMING CITIES THEMA Urbane Netze Danksagung KIRMin wurde von 06/ 2016 bis 08/ 2019 mit Förderung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) durchgeführt. Wir bedanken uns zudem ganz besonders bei den zahlreichen Praxisakteuren für ihre engagierte und stetige Mitwirkung im Projekt. LITERATUR [1] BMI - Bundesministerium des Innern: Nationale Strategie zum Schutz Kritischer Infrastrukturen (KRITIS- Strategie). Berlin, 2009. [2] BMI - Bundesministerium des Innern: Schutz Kritischer Infrastrukturen - Basisschutzkonzept. Berlin, 2006. [3] BMI - Bundesministerium des Innern: Schutz Kritischer Infrastrukturen - Risiko- und Krisenmanagement. Leitfaden für Unternehmen und Behörden. Berlin, 2011. [4] BBK: Abschätzung der Verwundbarkeit gegenüber Hochwasserereignissen. Bonn, 2010. [5] BBK: Risikoanalyse im Bevölkerungsschutz. Ein Stresstest für die Allgemeine Gefahrenabwehr und den Katastrophenschutz. Bonn, 2015. [6] Petermann, T, Bradke, H, Lüllmann, A, Paetzsch, M, Riehm, U.: Was bei einem Blackout geschieht. Folgen eines langandauernden und großflächigen Stromausfalls: edition sigma, 2011. [7] Bagheri, E. Ghorbani, A.A.: UML-CI: A reference model for profiling critical infrastructure systems, 2008. (http: / / ebagheri.athabascau.ca/ papers/ umlci2.pdf). [8] Grafenauer, T., König, S., Rass, S., Schauer, S.: A simulation tool for cascading effects in interdependent critical infrastructures. In Proceedings of the 13th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES 2018). ACM, New York, NY, USA, 2018. [9] Baloye, D., Palamuleni, L.: Modelling a critical infrastructure-driven spatial database for proactive disaster management: a developing country context, Jàmbá - Journal of Disaster Risk Studies, 8(14), 8(1), (2016) a220. http: / / dx.doi.org/ 10.4102/ jamba. v8i1.220. [10] Faturechi, R, Miller-Hooks, E.: Measuring the performance of transportation infrastructure systems in disasters: a comprehensive review, J Infrastruct Syst, 21(1), (2015) 04014025. [11] inter 3 Institut für Ressourcenmanagement (Hrsg.): Analyse von Interdependenzen zwischen KRITIS. Empfehlungen für Praxisakteure und Versorgungsunternehmen und kommunalen Behörden, Eigenverlag inter 3 GmbH, Berlin, 2019. ISBN: 978-3-9819610- 4-1. [12] Vester, F.: Die Kunst vernetzt zu denken. Ideen und Werkzeuge für einen neuen Umgang mit Komplexität. Ein Bericht an den Club of Rome, 9. aktualisierte Ausgabe, DTB, München, 2012. [13] Tzavella K., et al.: Opportunities provided by geographic information systems and volunteered geographic information for a timely emergency response during flood events in Cologne, Germany. Natural Hazards 91(1) (2017) S.29-57. Dipl.-Pol. Axel Dierich inter 3 Institut für Ressourcenmanagement Kontakt: dierich@inter3.de Katerina Tzavella, M.Sc. TH Köln, Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr Kontakt: katerina.tzavella@th-koeln.de Dipl.-Pol. Sven Wurbs inter 3 Institut für Ressourcenmanagement Kontakt: wurbs@inter3.de Prof. Dr. Alexander Fekete TH Köln, Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr Kontakt: alexander.fekete@th-koeln.de AUTOR*INNEN [14] GAR - Global assessment report on disaster risk reduction. UNISDR, 2015. [15] Fekete A., et al.: „Critical Data Source; Tool or Even Infrastructure? Challenges of Geographic Information Systems and Remote Sensing for Disaster Risk Governance.“ ISPRS International Journal of Geo-Information 4 (4) (2015). [16] Fekete, A., Neisser, F., Tzavella, K., Hetkämper, C.: (Hrsg.): Wege zu einem Mindestversorgungskonzept. Kritische Infrastrukturen und Resilienz, Köln, 2019. [17] Dierich, A., Tzavella, K., Setiadi, N.J., Fekete, A., Neisser, F.: Enhanced Crisis-Preparation of Critical Infrastructures through a Participatory Qualitative-Quantitative Interdependency Analysis Approach. In: Franco, Z., González, J. J., Canós,J. H. (Eds.): Proceedings of the 16th International Conference on Information Systems for Crisis Response And Management (2019) pp. 1226-1244. Valencia, Spain: Isc.