Lösa problem på ett tvärvetenskapligt och humanitärt sätt:TU Darmstadt och German Aerospace Center utvecklar ett hållbart system för att leverera vatten till slumområden som baseras på satellitdata.

De första listorna som professor Peter Pelz, Lea Rausch och John Friesen projekterar på väggen talar för sig själva:satellitdata från den indiska staden Mumbai visar den snabba tillväxten av megastaden i form av små prickar som ytterligare kondenserar från bild till bild. Befolkningen på 5,9 miljoner år 1971 har nu vuxit till 12,5 miljoner, och enligt nuvarande uppskattningar, 55 procent av människorna bor i slumkvarter. I de flesta utvecklingsländer i Asien, Sydamerika och Afrika, dessa "informella bosättningar" är fasta inventarier i staden, men nästan omöjligt att dokumentera i exakta siffror.

De tre forskarna från Institute for Fluid Systems (FST) arbetar med datavetare från TU Darmstadt och geografer från German Aerospace Center (DLR) för att undersöka slumområden och hur de utvecklas i megastäder. De vill optimera vattenförsörjningen till dessa "stadsfattiga" och stödja den riktade utvecklingen av infrastruktur i slumområden.

"Genom att göra så, vi vill bidra till att uppnå de utvecklingsmål som FN har satt upp för 2030, " förklarar professor Pelz, vem är chef för FST. Den dynamik med vilken megastäder och deras slumområden utvecklas är en enorm stress på deras infrastruktur. Särskilt, bristen på rent vatten tillför många problem - sjukdomar, hög spädbarnsdödlighet och brist på tid för utbildning och arbete, eftersom anskaffningen av vatten binder en hel del kapaciteter.

Skalbart och effektivt försörjningssystem

För att bryta denna onda cirkel arbetar forskarna med ett försörjningssystem som är skalbart och anpassat till de specifika lokala förhållandena. "Vi behöver inte en finkornig, men en bred modell, " förklarar Friesen. Fokus ligger därför på sökandet efter allmänna mönster som gäller för varje megastad.

Satellitdata från DLR ligger till grund för detta. "När det gäller global fattigdom i städer, det finns fortfarande stora luckor i vår kunskap, "rapporterar DLR -forskaren Dr. Hannes Taubenböck." Mycket bygger på uppskattningar. "Med hjälp av fjärranalysdata, teamet kunde fastställa de typiska morfologierna för slumområden. En mycket tät och synbart oplanerad bebyggelse samt liten, låga hus gör dessa områden tydligt åtskilda från formellt planerade områden på satellitbilder.

Eftersom de upptäckte denna typiska "binära struktur, "DLR-forskarna kan fastställa andelen fattiga människor i städer mycket mer exakt än vad som är möjligt från, till exempel, en folkräkning. "Vi kom fram till betydligt högre siffror än de officiella organen, " säger Taubenböck. En titt på strukturerna i Dharavis slum i Mumbai avslöjar snabbt verkligheten. På ett område där 7000 människor bor i Darmstadt, det finns 42 000 bostäder. Den uppskattade befolkningen är någonstans mellan 500, 000 och en miljon människor.

Baserat på DLR-data, forskningspartnerna har nu även undersökt storleken på slummen. Exemplen från Kapstaden, Rio de Janeiro, Mumbai och Manila bekräftar att även om slumområdena kan variera mycket, de är alla ungefär lika stora. Oavsett stad, land och kontinent eller geografiskt, politiska och ekonomiska gränsvillkor, de flesta har en yta motsvarande minst en halv och högst fem fotbollsplaner. "Om slumområdena har en enhetlig storlek globalt, vi kan utveckla en överförbar, robust och effektivt system som bestämmer den optimala infrastrukturen för att leverera vatten till varje slum, säger Peter Pelz.

Algoritmer blir planerare av infrastrukturer

Grunden för detta system tillhandahålls av DLR:s klassificerade satellitdata och en kostnadsmodell i vilken flödesfaktorer, till exempel prognoser för slumtillväxt, fastställs från datamining. Denna kostnadsmodell översätts till en matematisk optimeringsmodell. Algoritmer beräknar sedan försörjningssystemet; inte genom att söka efter en global lösning på ett smart sätt. På grund av den höga komplexiteten, människor kan inte längre göra det. "Algorithmer blir planerare av infrastrukturer, "förklara Rausch, Pelz och Friesen. "Det är ett helt nytt tillvägagångssätt, " bekräftar DLR-experten Michael Wurm. Människor definierar bara begränsningarna för beräkningarna. Dessa är kostnads- eller senare också affärsmodeller, samt redan befintliga infrastrukturer.

I slutet finns en grafik tillgänglig som visualiserar den beräknade nätverksdesignen med vattenverk, olika typer av vattentankar, rör eller fordon för vattentransport. Forskarna har redan tillämpat denna metod för "diskret optimering" med ett antal slumområden i Dhaka som exempel. För närvarande tar det fortfarande flera timmar för beräkningarna för mindre områden med cirka 20 slumområden. Att gruppera slumdata bör minska antalet variabler i framtiden, vilket skulle påskynda processen eftersom storstadsregioner som Dhaka har mycket mer än tusen slumområden.

Under tiden, forskarna vid TU Darmstadt undersöker också frågan om hur slum egentligen uppstår. Med hjälp av Turing-mekanismen – en modell av den brittiske matematikern Alan Turing som förklarar uppkomsten av spontana strukturer – hittade de vissa migrationsmönster. Det avslöjade, bland annat, att slummen alltid utvecklas när befolkningstätheten blir så stor att människorna i en specifik grupp, i detta fall de fattiga, börja "diffundera" från ett område. Detta bekräftar experternas övertygelse att även grundläggande matematiska metoder kan användas för att förklara sociala fenomen. Deras mål är nu att inkludera andra discipliner som tar upp ämnet "Vatten för alla". "Detta kan vara kärnan för framtida forskningssamarbete, säger Peter Pelz.