Dynamická geovizualizace v krizovém managementu

MASARYKOVA UNIVERZITA

Dynamická geovizualizace v krizovém managementu

Milan KONEČNÝ a kol.

Brno 2011

Publikace odráží hlavní výsledky výzkumného záměru „Dynamická geovizualizace v krizovém managementu“ (MSM0021622418), který byl financován Ministerstvem školství, mládeže a tělovýchovy ČR a byl realizován v Laboratoři geoinformatiky a kartografie na Geografickém ústavu Přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity v Brně v letech 2005 – 2011.

 2011 Masarykova univerzita ISBN 978-80-210-5858-3

SEZNAM AUTORŮ BŘEZINOVÁ Šárka DRÁPELA Milan V. FRIEDMANNOVÁ Lucie HERMAN Lukáš HÜBNEROVÁ Zuzana KOLÁŘ Miroslav KOLEJKA Jaromír KONEČNÝ Milan KOZEL Jiří KUBÍČEK Petr KUČEROVÁ Jitka LUDÍK Tomáš MICHÁLEK Jaroslav MÍSAŘOVÁ Darina MULÍČKOVÁ Eva RÁČEK Jaroslav RYBANSKÝ Marian ŘEZNÍK Tomáš STACHOŇ Zdeněk SVATOŇOVÁ Hana ŠAFR Gustav ŠAŠINKA Čeněk ŠTAMPACH Radim ŠTĚRBA Zbyněk TAJOVSKÁ Kateřina TALHOFER Václav TRNKOVÁ Zuzana VESELÝ Vítězslav ZBOŘIL Jiří

OBSAH OBSAH

4

SEZNAM ZKRATEK

10

PŘEDMLUVA

15

0. ÚVOD

16

Milan KONEČNÝ

1. VČASNÉ VAROVÁNÍ A KRIZOVÝ MANAGEMENT VE SVĚTĚ A V EVROPSKÉ UNII: VÝVOJ, VÝSLEDKY A ÚLOHA VĚDY A VÝZKUMU

18

Milan KONEČNÝ

1.1 Vybrané přístupy vytvořené a rozvíjené v OSN

19

1.1.1 Přístupy k problematice krizového managementu spjaté s rozvojem environmentálních přístupů a politik OSN 1.1.2 Krizový management a omezování rizik katastrof

1.2 Přístupy Evropské unie k řešení krizových situací

24

1.3 Věda a výzkum ve včasném varování a krizovém managementu

26

2. KRIZOVÉ PROCESY

34

Jaromír KOLEJKA, Hana SVATOŇOVÁ

2.1 Úvod do problematiky krizových procesů

34

2.2 Přírodní rizika a hazardy

35

2.3 Havárie, poruchy a sabotáže

42

2.4 Časoprostorové aspekty krizových procesů a základní principy hodnocení rizik

3. BEZPEČNOSTNÍ SYSTÉM A KRIZOVÉ ŘÍZENÍ

43

48

Gustav ŠAFR

3.1 Bezpečnostní systém státu

48

3.2 Systém krizového řízení a jeho organizace v České republice

51

3.3 Bezpečnostní plánování

56

3.4 Kritická infrastruktura

65

4

4. FORMY GEOGRAFICKÉ PODPORY KRIZOVÉHO ŘÍZENÍ

72

Darina MÍSAŘOVÁ, Gustav ŠAFR, Zdeněk STACHOŇ, Kateřina TAJOVSKÁ, Jitka KUČEROVÁ

4.1 Taktické řízení při řešení mimořádných událostí

72

4.2 Systém geografické podpory krizového řízení

75

4.2.1 Geoinformační technologie pro správu a vizualizaci dat 4.2.2 Geodata pro potřeby krizového řízení 4.2.3 Geografická podpora v krizovém řízení pomocí technologií GNSS 4.2.4 Celkové hodnocení geografické podpory krizového řízení

4.3 Současný stav krizového řízení na celostátní úrovni v ČR a v zahraničí

91

4.3.1 Krizové řízení v České republice 4.3.2 Krizové řízení v zahraničí

5. PRINCIPY DYNAMICKÉ GEOVIZUALIZACE

99

Jiří KOZEL, Tomáš LUDÍK, Eva MULÍČKOVÁ, Jaroslav RÁČEK, Radim ŠTAMPACH, Zuzana TRNKOVÁ

5.1 Procesní analýza a podpora vizualizace dat v krizovém řízení

99

5.1.1 Procesní analýza 5.1.2 Návrh aplikační ontologie

5.2 Teorie kontextů a jejich vytváření pomocí ontologií

104

5.2.1 Kontext v krizovém řízení 5.2.2 Typy adaptace 5.2.3 Parametrizace kontextových typů

5.3 Metody publikace map pomocí webových služeb

117

5.3.1 Web Map Service (WMS) 5.3.2 Adaptivní mapa z hlediska WMS 5.3.3 Kontextová webová mapová služba

6. SENZOROVÉ SÍTĚ A WEBOVÉ SLUŽBY V KRIZOVÉM ŘÍZENÍ

129

Jiří KOZEL, Petr KUBÍČEK, Radim ŠTAMPACH, Lukáš HERMAN

6.1 Senzorové sítě v krizovém řízení

129

6.1.1 Základní aspekty senzorových sítí 6.1.2 Kartografická vizualizace senzorových dat 6.1.3 Využití senzorových sítí v krizovém managementu

6.2 Webové služby v krizovém řízení

5

140

7. GEODATABÁZE, MODELOVÁNÍ A METADATA V KRIZOVÉM ŘÍZENÍ 7.1 Vybrané statistické metody pro predikci rizikových jevů

146 146

Vítězslav VESELÝ, Jaroslav MICHÁLEK, Zuzana HÜBNEROVÁ, Miroslav KOLÁŘ 7.1.1 Úvod 7.1.2 Statistické metody používané při predikci rizikových jevů 7.1.2.1. Lineární regresní model 7.1.2.2. Zobecněný lineární model 7.1.3 Řídké odhady parametrů v modelech lineárního typu 7.1.4 Analýza znečištění prachovými částicemi PM10 7.1.5 Identifikace změn veličin sledovaných v prostoru a čase

7.2 Metadata, metainformační systém

159

Tomáš ŘEZNÍK 7.2.1 Analýza správy metadat pro krizové řízení 7.2.2 Návrh metadatového profilu pro krizové řízení 7.2.3 Implementace metadatového profilu pro krizové řízení

7.3 Geodatabáze a možnosti uplatnění geografických dat v krizovém řízení

166

Jaromír KOLEJKA, Hana SVATOŇOVÁ 7.3.1 Vývoj geodatabází 7.3.2 Možnosti uplatnění geografických dat v krizovém řízení 7.3.3 Ukázka použití geografických dat v krizovém řízení

8. KVALITA A DOSTUPNOST GEODAT, VIZUALIZACE SPOLEHLIVOSTI A NEJISTOTY

182

Petr KUBÍČEK, Václav TALHOFER

8.1 Úvod

182

8.2 Klasifikace nejistoty v GIS

183

8.3 Vizualizace nejistoty

189

8.3.1 Grafické proměnné pro vizualizaci nejistoty

8.4 Testování vizualizace nejistoty

195

8.5 Prostorové analýzy pro podporu velení a řízení

200

8.6 Závěr

206

9. KARTOGRAFICKÉ MODELY

210

Eva MULÍČKOVÁ

9.1 Generalizace modelu – teoretické principy 9.1.1 Změna tematického rozlišení 9.1.2 Změna prostorového rozlišení

6

210

9.1.3 Změna kontextu

9.2 Koncepční modely dat v krizovém řízení

215

9.3 Definice geograficko-kartografických modelů a jejich generalizace – scénáře PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY, ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY a POVODEŇ

216

9.3.1 Definice a naplnění rolí 9.3.2 Generalizace modelu

9.4 Sémantický prostorový model BASETOPO

221

9.5 Sémantický prostorový model ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA

222

9.5.1 Generalizace modelu ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA

9.6 Specifický obsah kontextových map

226

9.6.1 Kontext MONITOR 9.6.2 Kontext PERIMETR-INCIDENT 9.6.3 Kontexty ORGANIZACE-INCIDENT, ORGANIZACE-POVODEŇ 9.6.4 Kontext PREDIKCE-POVODEŇ 9.6.5 Kontext EVAKUACE 9.6.6 Kontext TECHNICKÉ ZABEZPEČENÍ-POVODEŇ

9.7 Definice kontextových map – shrnutí

10. TVORBA KARTOGRAFICKÉ INFRASTRUKTURY

233

235

Šárka BŘEZINOVÁ, Milan V. DRÁPELA, Lucie FRIEDMANNOVÁ, Eva MULÍČKOVÁ, Marian RYBANSKÝ, Kateřina TAJOVSKÁ

10.1 Principy adaptace mapových znaků podle kontextu

235

10.1.1 Adaptace mapových znaků z hlediska role objektu a jeho relevance 10.1.2 Adaptace mapových symbolů z hlediska časové dynamiky

10.2 Znakové sady pro podporu krizového řízení – varianta A 10.2.1 Úvod 10.2.2 Základní filozofie tvorby znakových sad 10.2.3 Znaková sada pro mimořádné události TCTV 10.2.4 Znaková sada pro body zájmu – POI 10.2.5 Znaková sada pro scénář Povodně

10.3 Znakové sady pro podporu krizového řízení – varianta B 10.3.1 Úvod 10.3.2 BASETOPO 10.3.2 Zájmová infrastruktura (ZI) 10.3.3 Krizová tematika 10.3.4 Závěr

7

262

11. MOŽNOSTI TESTOVÁNÍ MAPOVÝCH ZNAKŮ

288

Šárka BŘEZINOVÁ, Zdeněk STACHOŇ, Čeněk ŠAŠINKA, Zbyněk ŠTĚRBA, Jiří ZBOŘIL

11.1 Evaluace kartografických děl objektivními metodami v perspektivě osobnostních charakteristik uživatele

288

11.1.1 Povaha vnímání a interkulturní rozdíly ve vnímání 11.1.2 Koncept kognitivních stylů a jeho užitečnost v oblasti kartografie 11.1.3 Definice a vymezení kognitivního stylu 11.1.4 Kognitivní styly zkoumané v rámci projektu 11.1.5 Psychologické testování a použité psychologické testy

11.2 Analýza potřeb a požadavků operátorů TCTV 112 v kontextu užívání GIS

294

11.2.1 Geografická informační věda 11.2.2 Problematika lokalizace a komunikace v Integrovaném záchranném systému 11.2.3 Struktura KOPIS 11.2.4 Pozorování v provozu KOPIS a TCTV 112 11.2.5 Využití GIS při práci operátorů TCTV 112 a KOPIS 11.2.6 Výsledky výzkumu a návrh řešení problémů s GIS

11.3 Evaluace alternativních metod kartografických zobrazení: empirický výzkum

306

11.3.1 Multivariantní testovací program (MuTeP) 11.3.2 Srovnání znakových sad zaměřených na povodňovou problematiku

12. APLIKACE DYNAMICKÉ GEOVIZUALIZACE

318

Šárka BŘEZINOVÁ, Milan V. DRÁPELA, Lucie FRIEDMANNOVÁ, Milan KONEČNÝ, Jiří KOZEL, Petr KUBÍČEK, Eva MULÍČKOVÁ, Tomáš ŘEZNÍK, Gustav ŠAFR, Radim ŠTAMPACH, Zbyněk ŠTĚRBA, Kateřina TAJOVSKÁ, Václav TALHOFER, Jiří ZBOŘIL

12.1 Přeprava nebezpečného chemického nákladu – pilotní scénář

318

12.1.1 Úvod 12.1.2 Cíle a teoretická východiska pilotního projektu 12.1.3 Datové, technologické a technické řešení projektu 12.1.4 Průběh experimentu 12.1.5 Závěr a zhodnocení

12.2 Povodně – pilotní scénář

337

12.2.1 Úvod 12.2.2 Cíle pilotního projektu 12.2.3 Datové, technologické a technické řešení projektu 12.2.4 Průběh experimentu 12.2.5 Závěr a zhodnocení

8

SMĚRY DALŠÍHO VÝZKUMU

342

Milan KONEČNÝ, Petr KUBÍČEK, Václav TALHOFER

PROJECT SUMMARY

345

1. INTRODUCTION

345

2. REVOLUTION IN CARTOGRAPHY: GIS, GEOINFORMATICS, VISUALIZATION

346

3. GEOINFORMATION INFRASTRUCTURES

348

4. SDI AND CARTOGRAPHIC GEOVISUALIZATION

349

5. EMERGENCY MANAGEMENT AND COMMUNICATION SYSTEMS

350

6. CARTOGRAPHIC GEOVISUALIZATION AND EMERGENCY MANAGEMENT – MAIN OBJECTIVES

351

7. STRATEGIES AND METHODS OF THE RESEARCH PLAN SOLUTION

352

8. MAIN RESULTS

353

8.1 Dynamic geovisualization principles 8.2 Sensor observations geovisualization and sensor web in emergency management 8.3 Data modelling and metadata for emergency management 8.4 Quality and uncertainty visualization – methods and testing 8.5 Cartographic models 8.6 Cartographic infrastructure development 8.7 Geovisualization testing possibilities 8.8 Dynamic geovisualization pilot studies

SEZNAM TABULEK

364

SEZNAM OBRÁZKŮ

366

PŘÍLOHY

372

CONTENT (IN ENGLISH)

380

9

SEZNAM ZKRATEK AČR

Armáda České republiky

ADR

Evropská dohoda o mezinárodní silniční přepravě nebezpečných věcí

AOPK

Agentura ochrany přírody a krajiny

AUZ

Areál účelové zástavby

BPEJ

Bonitovaná půdně ekologická jednotka

BRK

Bezpečnostní rada kraje

BRS

Bezpečnostní rada státu

CCM

Mobilita při pohybu ve volném terénu (cross-country mobility)

CEDA

Central European Data Agency

CNP

Civilní nouzové plánování

CNSA

Čínská národní škola pro administrativu

CRUD

Create, read, update and delete

CWMS

Contextual Web Map Service

ČD

České dráhy

ČGS

Česká geologická služba

ČHMÚ

Český hydrometeorologický ústav

ČNB

Česká národní banka

ČR

Česká republika

ČSÚ

Český statistický úřad

CTV

Centrum tísňového volání

ČÚZK

Český úřad zeměměřický a katastrální

DEWS

Detect, model, warn – in time

DFDD

DGIWG Feature Data Dictionary

DGIWG

Defence Geospatial Information Working Group

DIBAVOD

Digitální báze vodohospodářských dat

DKM

Digitální katastrální mapa

DMR

Digitální model reliéfu

DMÚ

Digitální model území

DMÚ 200

Digitální model území 1:200 000

DOM

Document Object Model

dPP

Digitální povodňový plán

DPZ

Dálkový průzkum Země

EIA

Environmental impact assessment – metodika

EK

Evropská komise

EKI

Evropská kritická infrastruktura 10

EU

Evropská unie

FACC

Feature Attribute And Coding Catalogue

GEO

Group on Earth Observations

GEOKRIMA Dynamická geovizualizace v krizovém managementu GEOSS

Global Earth Observation System of Systems

GIF

Graphics Interchange Format

GIS

Geografický informační systém

GiMoDig

Geospatial info-mobility service by real-time data-integration and generalisation

GMES

Global Monitoring for Environment and Security

GML

Geography Markup Language

GNSS

Global Navigation Satellite System

GPRS

General Packet Radio Service

GPS

Global Positioning System

GUI

Grafické uživatelské rozhraní (graphical user interface)

HTML

HyperText Markup Language

HZS

Hasičský záchranný sbor

IATF/DR

Inter-Agency Task Force on Disaster Reduction

IBC

Integrované bezpečnostní centrum

ICA

International Cartographic Association

INS

Inerciální navigační systém

INSPIRE

Infrastructure for Spatial Information in Europe

IOO

Institut ochrany obyvatelstva

IS

Informační systém

ISDR

International Strategy for Disaster Reduction

IS IZS

Informační systém integrovaného záchranného systému

IS ARGIS

Informační systém plánování civilních zdrojů

ISKN

Informační systém katastru nemovitostí

ISKO

Informační systém kvality ovzduší

ISKŘ

Informační systém pro podporu krizového řízení

ISO

International Organization for Standardization

ISOP

Informační sytém ochrany přírody

ISVS

Informační systémy veřejné správy

IZS

Integrovaný záchranný systém

JmK

Jihomoravský kraj

JPEG

Joint Photographic Experts Group

JPO

Jednotka požární ochrany 11

JSDI

Jednotný systém dopravních informací

JDVM

Jednotná dopravní vektorová mapa

JISŽP

Jednotný informační systém životního prostředí

KDM

Konceptuální datový model

KN

Katastr nemovitostí

KI

Kritická infrastruktura

KOPIS

Krajské operační a informační středisko

KrÚ

Krajský úřad

KŘ

Krizové řízení

KS

Krizová situace

KŠ

Krizový štáb

KŠK

Krizový štáb kraje

KÚ

Krajský úřad

LCD

Displej z tekutých krystalů (liquid crystal display)

LDM

Logický datový model

LGC

Laboratoř geoinformatiky a kartografie

LoD

Míra detailu (level of detail)

MD

Ministerstvo dopravy

MIDAS

Metainformační datový systém

MK

Ministerstvo kultury

MMR

Ministerstvo pro místní rozvoj

MPLS

Multiprotocol Label Switching

MPSV

Ministerstvo práce a sociálních věcí

MU

Mimořádná událost

MuTeP

Multivariantní testovací program

MZ

Ministerstvo zemědělství

MŽP

Ministerstvo životního prostředí

NATO

Severoatlantická aliance (North Atlantic Treaty Organization)

NCHL

Nebezpečná chemická látka

NGII

Národní geoinformační infrastruktura

NIS IZS

Národní informační systém integrovaného záchranného systému

NL

Nebezpečná látka

NPP

Nebezpečné přírodní procesy

O&M

Observations and Measurements

OASIS

Open Advanced System for dISaster and emergency management

OBSE

Organizace pro bezpečnost a spolupráci v Evropě

OGC

Open Geospatial Consortium 12

OPIS

Operační a informační středisko

ORP

Obec s rozšířenou působností

OSIQ

Objektově-prostorový obrazový dotazník (Object-Spatial Imagery Questionnaire)

OSIRIS

Open architecture for Smart and Interoperable networks in Risk management based on In-situ Sensors

OSN

Organizace spojených národů

OÚ

Obecní úřad

PDOP

Positional dilution of precision

PHP

Hypertext Preprocessor

PK

Pozemkový katastr

PNG

Portable Network Graphics

PO

Požární ochrana

POI

Points of interest (zájmové body)

RES

Registr ekonomických subjektů

RETM

Rastrové ekvivalenty topografických map

REZZO

Registr zdrojů znečišťování ovzduší

RGB

Barevný model RGB (červená – zelená – modrá)

RID

Mezinárodní pravidla pro přepravu nebezpečného zboží po železnici

RPC

Vzdálené volání procedur (remote procedure call)

RSO

Registr sčítacích obvodů a budov

ŘSD ČR

Ředitelství silnic a dálnic České republiky

SaP

Síly a prostředky

SAS

Sensor Alert Service

SCS

Sensor Collection Service

SDB

Silniční databanka

SDI

Spatial data infrastructure

SDTS

Spatial Data Transfer Standard

SE

Symbology Encoding

SensorML

Sensor Model Language

SES

Sensor Event Service

SGI

Soubor geodetických informací KN

SPI

Soubor popisných informací KN

SLD

Styled Layer Descriptor

SM 5

Státní mapa 1:5 000

SMD

Státní mapové dílo

SMS

Short Message Service

13

SOS

Sensor Observation Service

SPS

Sensor Planning Service

SSHR

Správa státních hmotných rezerv

SÚJB

Státní úřad pro jadernou bezpečnost

SVG

Scalable Vector Graphics

SWE

Sensor Web Enablement

SWES

Sensor Web Enablement Service Model

TCTV

Telefonní centrum tisňového volání

TIA

Territorial impact assessment - metodika

ÚHÚL

Ústav pro hospodářskou úpravu lesů

ÚIR

Územně identifikační registr

ÚKŠ

Ústřední krizový štáb

UML

Unified Modeling Language

ÚPD

Územně plánovací dokumentace

URL

Uniform Resource Locator

ÚSES

Územní systém ekologické stability

ÚSÚ

Ústřední správní úřad

UTM

Univerzální transverzální Mercatorův systém souřadnic

VCNP

Výbor pro civilní nouzové plánování

VGI

Volunteered geographic information

VOP

Výbor pro obranné plánování

VÚV TGM

Výzkumný ústav vodohospodářský T. G. Masaryka

VZ

Velitel zásahu

WFS

Web Feature Service

WGS 84

World Geodetic System 1984

WMS

Web Map Service

WNS

Web Notification Service

WSSD

World Summit on Sustainable Development

XHTML

eXtensible HyperText Markup Language

XML

eXtensible Markup Language

ZABAGED

Základní báze geografických dat České republiky

ZaLP

Záchranné a likvidační práce

ZM

Základní mapa

ZSJ

Základní sídelní jednotka

ZÚ

Zeměměřický úřad

ZVM

Základní vodohospodářská mapa

ZZS

Zdravotnická záchranná služba 14

PŘEDMLUVA Předkládaná publikace vznikla jako jeden z výsledků řešení výzkumného záměru MŠMT ČR s názvem „Dynamická geovizualizace v krizovém managementu“ (MSM0021622418), který byl řešen v Laboratoři geoinformatiky a kartografie na Geografickém ústavu Přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity v Brně v letech 2005 - 2011. Kniha odráží jak hlavní výsledky samotného výzkumného záměru, tak i vědecko-výzkumné a publikační úsilí řešitelského týmu, jehož členy byli kromě vědců z Přírodovědecké fakulty také řešitelé z fakult filozofické, ekonomicko-správní, pedagogické a fakulty informatiky Masarykovy univerzity. Výsledky výzkumného záměru vyvolaly velký zájem nejen v České republice ale i v Evropě a jinde ve světě a byly mimo jiné základem pro uspořádání mezinárodního sympozia v rámci českého předsednictví EU v roce 2009 v Praze s názvem „Cartography and Geoinformatics for Early Warning and Emergency Management: Towards Better Solutions“. Na základě dosažených výsledků byl řešitelský tým požádán, aby v Pekingu zorganizoval a vědecky zabezpečil spolu s předními odborníky z EU seminář Čína – EU na téma „Včasné varování a krizový management“. Seminář pořádala Čínská národní škola pro administrativu (CNSA), dnes Akademie veřejné správy (Academy of Governance) spolu s Velvyslanectvím České republiky v Pekingu v rámci akcí CZ PRES a Delegace Evropské komise v Pekingu skrze platformu EUCHINA PDSF (Policy Dialogue Support Facility). Výsledkem řešení výzkumného záměru bylo také vybudování celosvětové sítě pravidelných seminářů a konferencí věnovaných dané problematice (Bulharsko, Kazachstán, USA, Rusko, Čína, aj.), a to ve spolupráci s komisí Kartografie ve včasném varování a krizovém řízení, která je součástí Mezinárodní kartografické asociace (ICA). Autoři děkují vedení Masarykovy univerzity za podporu a zájem o výsledky dosažené při řešení výzkumného záměru.

15

0. ÚVOD Milan KONEČNÝ Počátkem roku 2012 při představování nového plánu pro řešení omezení následků katastrof uvedla na tiskové konferenci International Strategy for Disaster Reduction (ISDR) paní Margareta Wahlström, speciální reprezentantka generálního sekretáře OSN pro tyto aktivity a současně ředitelka pro Mezinárodní strategii omezování důsledků katastrof, tato velmi závažná fakta: „Ekonomické ztráty způsobené přírodními katastrofami jsou odhadovány nejméně na částku 380 miliard USD, což je o 2/3 více než předchozí rekord v roce 2005“. Připisuje to velkým ztrátám způsobeným zemětřesením a tsunami v Japonsku, zemětřesení na Novém Zélandu a také rozsáhlým povodním v Asii i dalších částech světa. Základním zjištěním je, že jde o rychle rostoucí trend provázený narůstajícími ekonomickými ztrátami. V globálním měřítku úmrtnost při katastrofách poměrně klesá, ale ekonomické ztráty způsobené katastrofami se stávají hlavní hrozbou pro mnoho zemí. Wahlström také dodala: „Až 50% světové populace je vystaveno riziku katastrof, tzv. Velké východojaponské zemětřesení a následné tsunami připravilo o život více než 15 000 lidí a zničilo města a vesnice na pobřeží oblasti Tohoku a přitom vytvořilo přes 29 milionů tun suti. Kolem 3 305 lidí je stále vedeno v kategorii zmizelí a více jak 340 000 jiných je evakuováno z katastrofou zasažené zóny, kam se stále nemohou vrátit“. U více velkých přírodních katastrof (Sechuanské zemětřesení, hurikán Katrina, tsunami ve Fukushima) se jasně ukázalo nedostatečné využití geoinformatiky a kartografie a jejich analytických, zpracovatelských a vizualizačních možností. Také propojení vlastního rozhodovacího procesu s možnostmi vědecko-technického výzkumu je poměrně malé, není komplementární a je neúčinné. I když se geografické informační systémy (GIS) a mapy úspěšně používají po katastrofách při řešení jejich následků, není zatím dostatečně rozpracován a využit jejich potenciál při zvládání krizových situací na lokální, regionální a globální úrovni. Důsledky řady zmíněných katastrof by mohly být výrazně nižší, pokud by byly výstupy obou disciplín, doplněné o pokroky v dálkovém průzkumu Země, více rozpracovány a začleněny do příslušných plánů řešení katastrof. K obdobnému závěru došel i Národní vědecký výbor USA (NRC), který publikoval knihu s výmluvným názvem „Successful Response Starts with a Map. Improving Geospatial Support for Disaster Management. Předkládaná publikace na některé z možností využití kartografie a geoinformatiky v oblasti krizového řízení a pomoci při řešení následků katastrof upozorňuje. Příslibem je také rostoucí podpora řešení krizového managementu na globální úrovni v rámci velkých projektů, jakými je GEO (Group on Earth Observations) a GEOSS (Global Earth Observation System of Systems), které byly iniciovány na nejvyšších politických úrovních (jednání G-8). Kniha popisuje možnosti geoinformatiky a kartografie v krizovém řízení a v oblastech souvisejících s realizací evropského přístupu k tzv. cyklu řízení katastrof, který sestává z částí prevence, příprava, odezva a obnova. Zabývá se otázkami

16

vytvoření standardní digitální kartografické infrastruktury pro dynamickou vizualizaci geoprostorových dat pro zajištění mobilních služeb v krizovém managementu. Další částí knihy je analýza celého systému geoinformační infrastruktury z hlediska jeho funkčnosti pro kartografickou vizualizaci s orientací na dynamickou vizualizaci, analýza metod a prostředků dynamické kartografické vizualizace, návrh koncepce a její ověření na pilotních projektech. V knize lze nalézt i popis nových moderních oblastí kartografie, zejména adaptivní a kontextové. Dosažené výsledky jsou originální a vznikaly ve spolupráci několika vědních disciplin, zejména kartografie, geoinformatiky a psychologie. Některé výsledky jsou pak zcela nové (např. v oblasti výzkumu kognitivního stylu) a jsou výzvou pro pokračování výzkumů v budoucnosti. Také předkládané alternativní verze legend, jež mohou být využity v krizovém managementu, dokumentují snahu autorů knihy prohloubit přístup k jednotlivým uživatelům, resp. uživatelským skupinám, a respektovat jejich připravenost, případně nepřipravenost, k pochopení a využití novodobých kartografických přístupů. V knize tak převládá přístup kartografický a geoinformatický, nicméně je zastoupen i poněkud odlišný komplexní geografický přístup k řešené problematice. V ČR je kniha o možnostech propojení kartografie, geoinformatiky, psychologie a geografie při řešení problémů krizového managementu originální. Volně navazuje na publikace, které vznikaly v průběhu řešení výzkumného záměru, resp. při propojení s řešením dalších projektů výzkumným záměrem inspirovaných a vyvolaných. Do první skupiny patří publikace „Geographic Information and Cartography for Risk and Crisis Management: Towards Better Solutions. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography“, která vyšla v nakladatelství Springer a editoval ji Milan Konečný, Sisi Zlatanova a Temenoujka Bandrova. Další je pak specializované dvojčíslo časopisu International Journal of Digital Earth editorů Milana Konečného a Wolfganga Reinhardta s názvem „Early warning and disaster management: the importance of geographic information“ (vydáno nakladatelstvím Taylor and Francis). Do druhé skupiny patří kniha editorů Milana Konečného, Evy Mulíčkové, Petra Kubíčka a Jing Li s názvem „Geoinformation Support for Flood Management in China and the Czech Republic“. Předkládaná publikace je věnována českému čtenáři a autoři kapitol věří, že bude inspirací pro vznik obdobných výzkumů doma i v zahraničí v budoucnosti.

17

1. VČASNÉ VAROVÁNÍ A KRIZOVÝ MANAGEMENT VE SVĚTĚ A V EVROPSKÉ UNII: VÝVOJ, VÝSLEDKY A ÚLOHA VĚDY A VÝZKUMU Milan KONEČNÝ Se vzrůstajícím počtem katastrof vzrůstá odpovídajícím způsobem i pozornost jim věnovaná, a to jak na úrovni státní a veřejné správy, tak i v různých mezinárodních i domácích organizacích. Mnoho z nich do značné míry využívá poznatků a závěrů, k nimž se dopracovaly iniciativy a snahy OSN. V dokumentech OSN lze vymezit dvě hlavní linie přístupu ke krizovým situacím, a to přírodním i antropogenním. Jde o linie: 1. Environmentální, spjaté s hledáním nejvhodnějších environmentálních přístupů k řešení problémů Země. Jsou rozvíjeny zejména v návaznosti na koncepce „sustainable development“, tedy (trvale) udržitelného růstu. 2. Krizového managementu omezování rizik katastrof (disaster management and risk reduction). Představitelem prvního, environmentálního proudu, jsou zejména dokumenty z konference OSN v Rio de Janeiro z roku 1992, dále ze světového summitu v Johannesburgu v roce 2002 a z řady dalších. Do druhého proudu patří světové konference v Jokohamě a Hyogo (v letech 1994 a 2005), dále konference „Globální platformy pro snižování rizika katastrof“ (Global Platform for Disaster Risk Reduction) v Ženevě v roce 2010 a v neposlední řadě též koncepce „Mezinárodní strategie pro snižování důsledků katastrof“ (ISDR - United Nations International Strategy for Disaster Reduction), resp. koncepce rozvíjené v rámci „Integrovaného výzkumu rizika katastrof“, které řeší problém přírodních a člověkem vyvolaných environmentálních hazardů (IRDR- Integrated Research on Disaster Risk – addressing the challenge of natural and human-induced environmental hazards). Velmi specifickým problémem je úloha vědy a výzkumu při řešení problémů spjatých s krizovým řízením, resp. včasným varováním. Po dlouhá léta bylo ke krizovému řízení přistupováno jako k ryze praktické aktivitě, která byla původně omezena jen na potřebu pomoci postiženým oblastem. Později se snahy rozšířily o přípravu obyvatelstva ohrožených oblastí na určitý typ katastrof, který se v nich vyskytoval. Nové technologie a specificky zaměřený vědecký výzkum se prosazoval postupně a pomalu, spíše okrajově, a dlouho nebyl považován za prostředek k výrazné změně kvality poskytované pomoci s cílem snižování rizika katastrof. I námi předkládaná publikace chce k tomuto trendu výrazně přispět, byť jenom v úžeji vymezené oblasti geoinformatiky a kartografie, resp. geografie, jež jsou doposud při řešení katastrof významně opomíjeny. Poslední zkušenosti z řešení velkých katastrof – zemětřesení a tsunami v Japonsku (Fukushima) a předtím i hurikán Katrina (USA) nebo zemětřesení v Sechuanu (Čína) - ukázaly jejich velké možnosti a naléhavou 18

potřebu nejen pro zvládání vlastních katastrof, ale i pro organizaci záchranných prací, hodnocení jejich důsledků, plánování pomoci a v neposlední řadě i pravdivé a aktuální (on-line) informování obyvatelstva. 1.1 Vybrané přístupy vytvořené a rozvíjené v OSN Tato kapitola popisuje charakteristiky environmentálních přístupů vztahujících se ke krizovému řízení a charakteristiky krizového managementu omezování rizik katastrof vytvořených zejména v rámci aktivit OSN. 1.1.1 Přístupy k problematice krizového managementu spjaté s rozvojem environmentálních přístupů a politik OSN Konference o životním prostředí ve Stockholmu, 1972 Za první významný dokument, který některými svými výsledky a formulacemi ovlivňuje i současný stav environmentálních řešení, byla Zpráva OSN z konference o životním prostředí ve Stockholmu v červnu 1972 (Report of the United Nations Conference on the Human Environment, Stockholm, 5-16 June 1972, http://www.biblebelievers.org.au/gc1972.htm). Problematika přírodních katastrof byla zmíněna již v Kapitole I této „Deklarace konference“, kde se v principu č. 9 uvádí: „Vady životního prostředí způsobené podmínkami zaostalosti a přírodních katastrof vytvářejí vážné problémy a mohou být nejlépe napraveny urychlením rozvoje oblastí prostřednictvím poskytnutí značného množství finanční a technologické pomoci, jako dodatku k vlastním snahám rozvojových zemí o řešení situace“. Konference OSN o prostředí a rozvoji, Rio de Janeiro, 1992 Výrazným zlomem v historii řešení environmentálních problémů, byla konference v Rio de Janeiro v roce 1992 (Report of the United Nations Conference on Environment and Development, Rio de Janeiro, 3-14 June 1992, http://www.un.org/documents/ga/conf151/aconf15126-1annex1.htm). Problematice přírodních katastrof, resp. krizového řízení, ale na konferenci mnoho pozornosti věnováno nebylo. V Příloze I Deklarace o životním prostředí a rozvoji se v principu 18 říká: „Státy budou ihned oznamovat jiným státům jakékoliv přírodní katastrofy nebo jiné mimořádné události, které by mohly způsobit náhlé škodlivé efekty na prostředí oněch států. Každé úsilí bude uskutečněno mezinárodní komunitou s cílem postiženým státům pomoci.“

19

Světový summit o (trvale) udržitelném rozvoji, Johannesburg, 2002 O 20 let později v návaznosti na Rio 1982 se v roce 2002 v Johannesburgu uskutečnil významný Světový summit o (trvale) udržitelném rozvoji (The 2002 World Summit on Sustainable Development - WSSD). Jeho výsledky společně s „Rozvojovými cíli tisíciletí“ (Millennium Development Goals), vedly ke vzniku Johannesburgského Implementačního plánu (UN DESA, 2002, http://www.un.org/esa/sustdev/documents/WSSD_POI_PD/English/POIChapter1.htm). Na summitu byla otázkám řešení katastrofických situací a krizového řízení věnována zatím největší pozornost v rámci environmentálně zaměřených konferencí. V části IV. nazvané „Ochrana a správa přírodních zdrojů jako základna pro ekonomický a sociální rozvoj“ jsou formulovány některé přístupy k oblasti krizového řízení a v bodě č. 37 se praví: „Integrovaný přístup k nebezpečím (hazardům) různého druhu s cílem vyřešit problém zranitelnosti, hodnocení rizika a řešení katastrof, zahrnující prevenci, zmírnění jejich dopadů, připravenost, odpověď a obnovu, je základním prvkem bezpečného světa ve 21. století.“ V bodu (h) je dále požadován rozvoj a posílení systémů včasného varování a informačních sítí při zvládání katastrof v souladu s Mezinárodní strategií pro omezení důsledků katastrof (ISDR). Bod 38 se věnuje změnám zemského klimatu a řešení jeho nepříznivých dopadů a požaduje splnění všech závazků a povinností obsažených v Rámcové smlouvě OSN o klimatických změnách a v Deklaraci tisíciletí (Millenium Declaration) a požaduje zesílení aktivit pro globální omezení rizik pro 21. století. Mj. praví, že „Katastrofy mají obrovský škodlivý vliv na úsilí vymýtit globální chudobu na všech úrovních“. Důsledky katastrof tak zůstávají významnou výzvou pro udržitelný rozvoj. Deklarace též upozorňuje na podstatné vztahy mezi snížením účinnosti katastrof, udržitelným vývojem a odstraněním chudoby a v neposlední řadě i na důležitost zapojení všech zúčastněných stran. Významným krokem byl paragraf 58(h) v části VII s názvem Udržitelný rozvoj malých ostrovních rozvojových států, kde se doporučuje: „Rozšířit pomoc malým ostrovním rozvojovým státům na úrovni místních komunit a vhodných národních a regionálních organizací těchto států pro komplexní nebezpečí a řízení rizik, předcházení katastrofám, zmírňování jejich účinků a připravenosti na ně, a pomoci zmírnit následky katastrof, extrémního počasí a ostatních nebezpečí“. Další klíčovou částí pro krizové řízení je část X. Implementačního plánu s názvem Prostředky implementace, zejména paragrafy 132 a 133 tohoto znění: 132. Podporovat rozvoj a širší využití technologií pozorování Země, včetně satelitního dálkového průzkumu (DPZ), globálního mapování a geografických informačních systémů (GIS) pro sběr kvalitních dat o životním prostředí a změnách využití půdy, které bude zahrnovat urgentní aktivity na všech stupních, s cílem: (a) Posílit spolupráci a koordinaci mezi globálními systémy pozorování Země a vědeckými programy pro integrovaná globální pozorování, které budou brát v úvahu potřebu vybudování kapacit a sdílení dat z pozemních pozorování, satelitního DPZ a dalších zdrojů mezi všemi zeměmi;

20

(b) Vyvinout informační systémy, které umožní sdílení hodnotných dat, včetně aktivní výměny dat získaných z pozorování Země; (c) Povzbudit iniciativy a partnerství pro globální mapování. 133. Podporovat země, zejména rozvojové, v jejich vlastním úsilí ve: (a) Sběru dat, která jsou přesná, dlouhodobá, konzistentní a důvěryhodná; (b) Využít satelitní technologie DPZ pro sběr dat a další zdokonalení pozemních pozorování; (c) Zpřístupnění, prozkoumání a využití geografické informace s použitím technologií satelitního DPZ, satelitní globální navigace, mapování a GIS. Na uvedeném zasedání došlo snad k geoinformatických metod a metod DPZ základem, z něhož vycházejí i současné založené na nejnovějších informačních problematiky krizového řízení.

největšímu zviditelnění kartografických a do roku 2002, a toto zasedání se tak stalo tendence snažící se integrovat tyto postupy a komunikačních technologiích do řešení

1.1.2. Krizový management a omezování rizik katastrof V této části se zaměřujeme na přímé přístupy a výzkumné programy, které směřují do oblasti krizového řízení. Jejich počátek lze datovat již do konce 80. let 20. století. Mezinárodní desetiletí snižování účinků přírodních katastrof, 1987 Jedenáctého prosince r. 1987 se Valné shromáždění OSN na svém 42. zasedání rozhodlo vyhlásit 90. léta Mezinárodním desetiletím snižování účinků přírodních katastrof (IDNDR - International Decade for Natural Disaster Reduction). Silným impulzem pro toto rozhodnutí bylo neakceptovatelné zvyšování úrovně ztrát, které katastrofy způsobují na straně jedné, a existence řady vědeckých a inženýrských knowhow, jež by mohly být efektivně využity k výraznému snížení ztrát způsobenými katastrofami, na straně druhé. Světová konference OSN o redukci důsledků přírodních katastrof, Jokohama, 1994 Řada následných realizovaných záměrů a iniciativ vedla až ke konferenci v Jokohamě v roce 1994, v jejímž usnesení v bodě 5. se říká: „Informace, znalosti a některé technologie, jež jsou nezbytné pro redukci efektů přírodních katastrof, mohou být v mnoha případech dostupné za nízkou cenu a aplikovány v různých situacích. Vhodné technologie a data, spolu s odpovídajícím tréninkem, by měly být dostupné všem bezplatně a včas, zejména v rozvojových zemích“. Zmíněná konference se uskutečnila mj. uprostřed aktivit uskutečňovaných v rámci Dekády (IDNDR). Tým specialistů tam předložil v rámci tzv. Jokohamské požární zprávy (Yokohama Fire Report) svůj globální pohled na možnosti řešení katastrof a jejich předcházení.

21

Dekáda IDNDR skončila v roce 1999 a dosáhla řady úspěchů, zejména v oblasti vytvoření vztahů a konkrétního uskupení odborníků z politických, vědeckých a technologických komunit. Toto uskupení s názvem Mezinárodní strategie pro snižování důsledků katastrof (ISDR) koordinuje realizaci akčního programu. Její sekretariát sídlí v Ženevě. Do roku 2011 byla vedena panem Sálvano Briceño a v současnosti paní Margaret Wahlström. Zmíněná konference v Jokohamě formulovala Jokohamskou strategii pro bezpečnější svět: pokyny pro prevenci před přírodními katastrofami, přiravenost a zmírnění jejich důsledků ve fromě Akčního plánu (Economic and Social Council, UN, Resolution 1994/31, 46th plenary meeting 27 July 1994, http://www.un.org/documents/ecosoc/res/1994/eres1994-31.htm). V této Jokohamské strategii (Yokohama Strategy and Plan of Action for a Safer World Guidelines for Natural Disaster Prevention, Preparedness and Mitigation World Conference on Natural Disaster Reduction Yokohama, Japan, 23-27 May 1994) jsou formulována tato konstatování: 1. Důsledky přírodních katastrof v pojmech lidských a ekonomických ztrát v posledních letech vzrostly a společnost se stala zranitelnější. Tento stav souvisí také s chudobou a sociálně znevýhodněnými skupinami. 2. Prevence, zmírnění následků, příprava a podpora při katastrofách, jsou čtyři prvky, které přispívají, ale také získávají z implementace politik udržitelného rozvoje. Všechny prvky, spolu s ochranou životního prostředí a udržitelným rozvojem, jsou těsně spjaty. Jednotlivé státy by je měly zapracovat do svých rozvojových plánů a zajistit efektivní následná opatření ve společnosti, státních, subregionálních a mezinárodních úrovních. 3. Prevence, zmírňování následků a příprava jsou lepším řešením než následné reakce na katastrofy. Konference stanovila 5 principů a základní strategii, jejichž účinnost, resp. nedostatečnou rozpracovanost, prověřilo tsunami v jihovýchodní Asii o 10 let později v roce 2004. Mezi zmíněné principy patří: 1. Hodnocení rizik jako nutný stupeň pro adaptaci adekvátních a úspěšných politik a jejich následnou redukci a měření. 2. Prevence katastrof a připravenost na ně mají primární význam pro redukci potřeb při podpoře jejich zvládání. 3. Prevence a příprava na katastrofy by měla být chápána jako integrální aspekt politik rozvoje a plánování na národních, regionálních, bilaterálních, multilaterálních a mezinárodních úrovních. 4. Rozvoj a posílení kapacit předcházet, redukovat a snižovat důsledky katastrof je hlavní prioritní oblastí, která musí být řešena v období Dekády a poskytnout silnou základnu pro další aktivity v jejím průběhu.

22

5. Včasné varování před hrozícími katastrofami a jejich efektivní rozšiřování s použitím telekomunikací, včetně služeb televizních vysílání, jsou klíčovými faktory pro úspěšnou prevenci a přípravu na katastrofy. V rámci základní strategie konference mimo jiné konstatovala, že katastrofy sice nelze člověkem ovládat pro jejich velký rozsah, ale právě proto je musí společnost lépe poznat a zejména se zaměřit na způsoby života s riziky a být schopna rychle preventivně reagovat a redukovat jejich negativní efekty. Kapacity pro tyto kroky jsou dostupné. Dokument také rozpracoval Strategii pro rok 2000 a po něm, která mj. obsahovala rozvoj globální kultury prevence jako základní složky integrovaného přístupu ke snižování důsledků katastrof. Světová konference OSN o redukci důsledků přírodních katastrof, Hyogo, 2005 Nejvýznamnější dokumenty pro současné období, které definovaly koncepční aktivity v oblasti krizového managamentu, byly přijaty počátkem roku 2005 v Hyogo. Konference byla plánována 10 let dopředu, ale její konání se uskutečnilo bezprostředně po velkém tsunami v jihovýchodní Asii. Rámcový plán aktivit přijatých v Hyogo (HFA - The Hyogo Framework for Action) je prvním svého druhu. Vysvětluje, popisuje a uvádí podrobnosti z různých oblastí a z pohledu profesionálně různě zaměřených odborníků s cílem redukovat ztráty při katastrofách. Snaží se vytvořit společný koordinační systém, do něhož jsou začleněny vlády, mezinárodní agentury, experti na katastrofy a řada dalších specialistů. Rámcový plán vymezuje pět priorit činností: 1. Zajistit, aby snížení rizika při katastrofách se stalo národní a lokální prioritou se silnou institucionální základnou pro její implementaci. 2. Identifikovat, posuzovat a monitorovat riziko katastrof a zvýraznit úlohu včasného varování. 3. Využívat znalostí, inovace a edukace k vytvoření kultury bezpečnosti a pružnosti na všech úrovních. 4. Redukovat zásadní rizikové faktory. 5. Posílit připravenost na katastrofy s cílem efektivních odpovědí na všech úrovních. (Hyogo Framework for Action 2005-2015: Building the Resilience of Nations and Communities to Disasters. Extract from the final report of the World Conference on Disaster Reduction. (A/CONF.206/6) ISDR-International Strategy for Disaster Reduction. UN/ISDR-07-2007-Geneva. 25 pp., http://www.unisdr.org/files/1037_hyogoframeworkforactionenglish.pdf) Na Konferenci o včasném varování v Bonnu, rok po konferenci v Hyogo 2005, J. Egeland (zástupce generálního tajemníka OSN pro humanitární záležitosti, koordinátor

23

pro nouzové situace a předseda ISDR) připomněl nutnost provedení některých zásadních kroků pro oblast včasného varování, zejména: 1. Vytvoření globálního komplexního systému včasného varování, který bude vycházet z existujících systémů a kapacit. 2. Vybudování národního a vůči lidským potřebám zaměřeného systému včasného varování. 3. Zaplnění hlavních mezer v globálních kapacitách pro včasné varování. 4. Posílení vědecké a datové základy pro včasné varování. 5. Rozvinutí institucionální základny pro globální systém včasného varování. Dále Egeland zdůraznil tři kritické požadavky nutné pro dosažení významného zlepšení v oblasti včasného varování, a sice: - Potřebujeme být v přímém kontaktu s lidmi, kteří jsou ohroženi riziky, pomoci jim chápat, co je v sázce, a zapojit je aktivně do rozvoje jejich systémů včasného varování. - Potřebujeme politickou váhu a uznání vlád k ochraně jejich obyvatel s pomocí systémů včasného varování. - A také potřebujeme mezinárodní podporu a prostředky pro pomoc zemím rozvinout jejich vlastní systémy a být součástí globálního systému. Řada z požadavků pana Egelanda byla naplněna, zejména spuštěním Systému včasného varování (Detect, model, warn – in time - DEWS), tj. zjisti, modeluj a varuj – včas, v oblasti Indického oceánu, ale i prostřednictvím dalších kroků v řadě oblastí světa. Stojí za kritické povšimnutí, že teorie, metodologie a koncepce včasného varování je rozvinuta zejména v aktivitách OSN, kdežto v přístupech Evropské unie je jenom jedním z mnoha bodů tzv. cyklu krizového řízení (Obr. 1.1). (Third International Conference on Early Warning. Bonn, Germany, 27-29 March 2006. http://www.fire.uni-freiburg.de/fwf/Global%20Early%20Warning%20System/EWC-3Wildland-Fire-Side-Event-Report-28-March-2006.pdf). 1.2 Přístupy Evropské unie k řešení krizových situací Ve srovnání s přístupy OSN se doposud používané koncepce a přístupy Evropské unie (EU) zdají méně propracované. Evropa ale netrpí tak rozsáhlými přírodními katastrofami jako Asie a je třeba také ocenit poslední kroky EU v oblasti vědecké a technologické, které významně zvýšily potenciál pro jejich řešení, zejména v oblasti rychlého sběru, zpracování a vyhodnocení dat a informací (projekty a direktiva GMES, INSPIRE, SEIS). V břenu roku 2008 Evropská komise přijala Dokument o posílení a integraci přístupů k rizikům katastrof a jejich redukci (Communication from the Commission to

24

the European Parliament and the Council: Towards a stronger European disaster response: the role of civil protection and humanitarian assistance, Brussels, 26.10.2010. COM (2010) 600 final), (http://ec.europa.eu/echo/civil_protection/civil/prote/pdfdocs/COM_2010_600_Europea n_disaster_response_en.pdf). Komise se v něm rozhodla posílit schopnosti EU poskytovat civilní ochranu a humanitární pomoc v Evropě i zahraničí. Obdobně postupoval i Evropský parlament, který přijal příslušnou Rezoluci o posílení schopností reagovat na katastrofy v červnu téhož roku (European Union's disaster response capacity. P6_TA(2008)0304. European Parliament resolution of 19 June 2008 on stepping up the Union's disaster response capacity. (2009/C 286 E/04). Thursday 19 June 2008, (http://eurlex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:C:2009:286E:0015:0020:EN:PDF) V únoru 2009 přijala Evropská komise (EK) balík návrhů ke zlepšení znalostí o přírodních i člověkem způsobených katastrofách a upevnění společných externích i interních strategií k řešení rizik a finančně podporovaných komisí. Oba výše zmíněné dokumenty konstatují, že prevence před katastrofami musí být integrována do dalších politik EU, včetně rozvojových a vyhledávat oblasti, kde aktivity na úrovni EU přinášejí přidanou hodnotu k národním přístupům, které jsou obvykle zaměřeny na řešení lokálních situací. EK uvedla, že aktivity EU mohou přinést přidanou hodnotu k řešením na úrovni států prostřednictvím shromažďování znalostí o prevenci před katastrofami, propojováním všech činitelů zahrnutých při jejich řešení a zdokonalujících využití existujících politických nástrojů při jejich prevenci. Konstatuje, že společná odezva by měla být efektivnější v oblastech aktivit tehdy, pokud se zřídí celoevropský seznam existujících informací a nejlepších praktik, pokyny pro mapování nebezpečí a rizik a zdokonalí přístupy ke včasnému varování (Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions: A Community approach on the prevention of natural and man-made disasters. Brussels, 23. 2. 2009, COM (2009) 82 final. Commission of the European Communities, http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2009:0082:FIN:EN:PDF). Některá opatření se skutečně začala realizovat, např. Hodnocení rizik a pokyny pro mapování pro zvládání katastrof byly vydány již v prosinci 2010 (Risk Assessment and Mapping Guidelines for Disaster Management. Commission Staff Working Paper. Brussels, 21.12.2010. SEC(2010) 1626 final. European Commission), http://ec.europa.eu/echo/civil_protection/civil/pdfdocs/prevention/COMM_PDF_SEC_2 010_1626_F_staff_working_document_en.pdf). Také Rada Evropské unie zhodnotila předešlé a současné aktivity a jejich efektivity v prevenci katastrof, ocenila výhodu komplexního přístupu k nebezpečným situacím (multi-hazard), k vytvoření EU rámce pro prevenci katastrof a využívání existujících znalostí členských zemí EU. Dohodla se o dalším rozvoji znalostně-založených politik v oblasti prevence katastrof, a to na všech úrovních vlád (lokální, regionální, národní a EU) a těsnějším propojení činitelů a politik v rámci EU cyklu krizového řízení (Obr.

25

1.1). Hodlá též zdokonalit efektivitu využívání stávajících nástrojů v prevenci katastrof. Rada se rozhodla pro několik aktivit, zejména: - sloučit existující data a informace ze soukromého a veřejného sektoru o katastrofách a jejich sociálních, ekonomických a environmentálních důsledcích; - identifikovat nedostatky a problémy srovnatelnosti mezi národními systémy sběru dat a prováděnými studiemi o rozdílných metodách hodnocení rizik a vytvořit společný názor a průvodce metodami a používanými definicemi. Realizace bude vyžadovat vytvoření mechanismů “clearing house” na platformě Web pro výměnu informací ze Sdíleného environmentálního systému (SEIS -Shared Environmental Information System), jež je iniciativou ve spolupráci EP a EU agentury životního prostředí (EEA - European Environment Agency). Vede k vytvoření integrovaného a všemi členskými státy sdíleného celoevropského environmentálního informačního systému. Autor textu si dovolí doplnit originální text Rady také konkrétní zmínkou o datech a informacích, které budou k dispozici při implementaci ISPIRE a GMES; - podpořila vydání výše zmíněného Hodnocení rizik a pokyny pro mapování pro zvládání katastrof; - podpořila vznik a rozvoj platforem pro snižování rizik katastrof v členských státech, jež by rozvíjely akční rámec z Hyogo 2005. V ČR je takovou platformou Český národní výbor pro omezování následků katastrof (ČNV ONK), jehož předsedou je Ing. Ivan OBRUSNÍK, DrSc. (Council Conclusions on a Community framework on disaster prevention within the EU, 2979th JUSTICE and HOME AFFAIRS Council meeting. Brussels, 30 November 2009. Council of the European Union, http://www.consilium.europa.eu/uedocs/cms_data/docs/pressdata/en/jha/111537.pdf). 1.3.Věda a výzkum ve včasném varování a krizovém managementu První přístupy k řešené problematice počítající s vědou a výzkumem lze vystopovat už na výše zmíněné konference ve Stockholmu v roce 1972 a jejím doporučení č. 25 v souvislosti se sledováním lesů prostřednictvím sběru dat a s využitím metod DPZ. Na dalších konferencích byly sice často zmiňovány mapy, GISy a DPZ, ale až na WSSD v roce 2002, jenom v obecné rovině. Doposud chybí promyšlená standardizace a metadatové služby v celé oblasti včasného varování a krizového řízení. S prvními aktivitami přišla až pracovní skupina ICA, resp. komise Kartografie ve včasném varování a krizovém managementu a též ICA Komise pro kartografii a děti (KONEČNÝ, BANDROVA, 2006) a v posledních letech i OGC (pracovní skupina Risk and Crises Management). Jak ukázala i analýza amerických vědců po hurikánu Katrina (Committee on Planning for Catastrophe, 2007), jedním z hlavních úkolů je harmonizace spolupráce mezi rozhodovateli v oblasti krizového řízení a poskytovateli geoprostorových dat. Je třeba ale zdůraznit, že katastrofy v posledních 10 letech (teroristické útoky v USA v roce 2001, tsunami v jihovýchodní Asii v roce 2004, hurikán Katrina v roce 26

2005, Sečchuanské zemětřesení v roce 2008 a řada jiných) vyvolaly prudce rostoucí zájem i konkrétní kroky ve využití vědeckého výzkumu a v integraci stávajících nástrojů, možností a přístupů podporovaných nemodernějšími informačními a komunikačními technologiemi, včetně moderních metod kartografie, geoinformatiky, dálkového průzkumu, možností moderní navigace, pohotovostními telekomunikační systémy rychlého nasazení a řadou jiných.

Obr. 1.1: Cyklus krizového managementu EU EU začala problematiku krizového řízení hlouběji řešit v rámci 6. a 7. rámcového programu. V prvním případě byly základem tři vzájemně na sebe navazující systémy: monitoringu, informačního systému a komunikace k zajištění bezpečnosti. Konkrétně šlo o in-situ monitorování a chytré senzorové sítě, informační infrastruktury o rizicích a generické služby, komunikace k zajištění bezpečnosti veřejnosti, poplašné systémy, aj. Jedním z projektů byl i dnes funkční výše zmíněný systém DEWS (KONEČNÝ, MULÍČKOVÁ, KUBÍČEK a JING LI, 2011). GMES V 7. rámcovém programu EU je problematika včasného varování a krizového řízení spjata s agendou ochrany a bezpečnosti. Snad nejvýznamnějšími počiny týkajícími se 27

oblasti geoinformatiky, kartografie a DPZ je realizace projektu Globální monitorování prostředí a bezpečnosti - GMES (Global Monitoring for Environment and Security), viz obr. 1.2 a 1.3, a direktivy INSPIRE. GMES je evropskou iniciativou pro implementaci informačních služeb a pro potřeby životního prostředí a bezpečnosti. Je založena na integrovaném shromažďování dat z družic provádějících pozorování Země a informací získávaných pozorováním a měřením na zemském povrchu. Vyhodnocování dat je vzájemně koordinováno, analyzováno a připravováno pro koncové uživatele. Mezi nejvýznamnější z nich patří i sledování krátkodobého, střednědobého a dlouhodobého vývoje prostředí poskytující informace pro potřeby politických rozhodnutí a investice. GMES je také souborem operačních služeb pro evropské obyvatele, které napomohou zdokonalit kvalitu jejich života týkající se životního prostředí a bezpečnosti. Kombinací zmíněných pozorování ze země a kosmického prostoru vznikají také nové operační služby.

Obr. 1.2: Organizační schéma GMES Služby jsou poskytovány jako základní (core services) a navazující, resp. podle potřeby (downstream services). V prvním případě jsou poskytovány pro oblast bezpečnosti, ohrožení, atmosféru, moře a pevniny. Ve druhém pak např. pro oblast zemědělství (včetně přesného zemědělství “precison farming”), sledování kvality ovzduší, apod. Služby poskytované GMES jsou klasifikovány do 3 hlavních kategorií: 1. Mapování, včetně topografického, a mapy komunikací, ale také využití půdy a úrody, monitorování lesů, minerálních a vodních zdrojů, které napomáhají ke krátkodobému i dlouhodobému vývoji prostředí a využívání přírodních zdrojů. Tato služba obecně vyžaduje celkové pokrytí zemského povrchu, archivování a periodickou aktualizaci dat.

28

2. Poskytování podpory pro krizový management příslušných institucí odpovědných za bezpečnost obyvatelstva a majetku, a to v případě přírodních a jiných katastrof. Tato služba vyžaduje co možná nejaktuálnější data před vlastním zásahem. 3. Předpovědi aplikované pro oblast moří, kvalitu ovzduší nebo sklizeň úrody. Tato služba systematicky poskytuje data o rozsáhlých územích a umožňuje předpověď krátko-, středně- a dlouhodobých událostí, včetně jejich modelování a rozvoje.

Obr. 1.3: Architektura GMES. Z hlediska kartografie se v GMES objevuje termín rychlé mapování (rapid mapping) pro období katastrof a odstraňování jejich následků. Snad poprvé v historii civilní kartografie jsou předepsány i časové limity pro tvorbu určitých map: geografických – do 6 hodin po začátku katastrofy, mapy hodnotících následky katastrof – do 24 hodin s každodenní aktualizací, a situačních a předpovědních map o rozvoji situace na několik dnů až týdnů po krizi. Existence GMES dává také nové impulzy pro zdokonalení krizového řízení, zejména v oblasti rychlého získávání dat. Při jejich analýze, interpretaci a vizualizaci mohou být dále rozvíjeny a uplatňovány i metody adaptabilní a kontextové kartografie popsané v této publikaci.

29

GEO a GEOSS GMES je také evropským příspěvkem k dalším významným celosvětovým aktivitám v oblasti monitoringu a správy planety Země, zejména pak Skupiny pro pozorování Země –GEO (Group on Earth Observation) a Globálního systému systemů pozorování Země - GEOSS (Global Earth Observation System of Systems) s cílem dosažení synergie všech pozorovacích technik, zjišťování a analýzy. GEO byla vytvořena na Světovém summit G-8 v červenci roku 2003 ve Washingtonu jako reakce na požadavky WSSD v Johannesburgu, s cílem zajistit informace o životním prostředí v globálním měřítku. Tato práce byla dokončena v únoru roku 2005 v Bruselu přijetím 10-ti letého integrovaného plánu GEOSS. Plán definuje vizi pro GEOSS, jeho účel a zaměření, očekávaný přínos a devět “oblastí společenského přínosu”: katastrofy, zdravotnictví, energie, klimatu, vodstva, počasí, ekosystémů, zemědělství a biodiverzity. Jde o ambiciózní program pro ekologickou bezpečnost a stálý vývoj lidstva. To především předpokládá monitoring a pochopení přírodních procesů, rozsahu katastrof způsobených lidskými aktivitami, dopady globálního oteplování, dezertifikace, eroze a odlesňování. V oblasti řešení katastrof chce GEOSS umožnit koordinaci pozorování a informačních systémů pro podporu všech fází řešení cyklu rizik spojených s nebezpečím (jejich zmírňování a připravenost, včasné varování, odezva a obnova). Výsledků má být dosaženo skrze: • Včasnější šíření informací z globálně-koordinovaných systémů pro monitoring, předpovědi, hodnocení rizik, včasné varování, zmírňování důsledků a odpovědi na nebezpečí na lokální, národní, regionální a globální úrovni; • Rozvoj komplexního přístupu k nebezpečím (multi-hazard) anebo „end-to-end“ přístupy jež jsou vhodné pro potřeby redukce rizik katastrof, přípravu a relevantní odpovědi na nebezpečí; • Podpora implementace akčních priorit identifikovaných v Hyogo rámcovém akčním programu pro léta 2005 - 2015. Naplňování bude prokazováno: • Zdokonalováním využití pozorování a souvisejících informací pro politiky, rozhodovatele a aktivity spjaté s připraveností na katastrofy a zmírňování jejich následků. • Efektivnějším přístupem k pozorováním a souvisejícím informacím pro usnadnění varování, odezvy a obnovy po katastrofách. • Zlepšením komunikace a koordinace mezi národními, regionálními a globálními společenstvími při podpoře snižování rizik katastrof, včetně vyjasnění úloh a zodpovědnosti a zdokonalování správy zdrojů. • Zdokonalováním národních (státních) odezev na přírodní a člověkem způsobené katastrofy prostřednictvím doručování prostorově založených dat jako výsledku posílení Mezinárodní charty o "vesmíru a velkých katastrofách." • Podporovat úspěšnou implementaci závěrů a akčního plánu z Hyogo 2005.

30

Od realizace tohoto dokumentu lze očekávat posílení a zlepšení přístupů k redukci katastrof a zdokonalení krizového managementu v globálním měřítku s lokálními dopady a zejména lepšími výsledky. INSPIRE Na GMES těsně navazuje i INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) (viz obr. 1.2), kde plní úkoly spjaté s datovou integrací a informačním managementem. INSPIRE vychází z následujících zásad: •

Data by měla být vytvářena (sbírána) jednou a udržována na úrovni, kde je to možné dělat co nejefektivněji.

•

Kombinovat bezešvá prostorová data z různých zdrojů a sdílet je mezi mnoha uživateli a aplikacemi (interoperabilita).

•

Prostorová data by měla být vytvářena (sbírána) na jedné úrovni veřejné správy a sdílena v rámci ostatních úrovní.

•

Prostorová data potřebná pro dobrou správu by měla být přístupná za podmínek, které nejsou restriktivní pro jejich extenzivní využití.

•

Mělo by být snadné dohledat vhodná prostorová data, ohodnotit jejich využitelnost k danému účelu a vědět za jakých podmínek je lze použít.

INSPIRE pokrývá 34 témat prostorových dat rozdělených do tří příloh. I tato direktiva výrazně zlepší informační prostředí v Evropě a přispěje ke standardizaci a interoperabilitě dat o životním prostředí, využitelných i ve včasném varování a krizovém řízení. Mezinárodní rada pro vědu (ICSU) a Integrovaný výzkum pro redukci rizik (IRDR) Významným hybatelem zapojování vědy a výzkumu do řešení problémů redukce rizik katastrof je ICSU (International Council for Science). ICSU posoudilo oblasti priorit vzhledem k životnímu prostředí a jejich vztah k udržitelnému rozvoji (v roce 2003) a v analýze budoucího vývoje, z roku 2004, doporučila zabývat se přírodními a člověkem způsobenými riziky. V roce 2005 upozornila na “rozvojový problém, neboť se rozšiřuje propast mezi rozvojem vědy a technologie a schopností společnosti je akceptovat a využívat”. Byl vytvořen integrovaný interdisciplinární výzkumný program, jehož přidanou hodnotou je spolupráce přírodních, socioekonomických, zdravotních a inženýrských věd. Program dostal název „Integrovaný výzkum rizika katastrof - s cílem řešení přírodních a člověkem způsobených nebezpečí“ (IRDR - Integrated Research on Disaster Risk). Jedním z hlavních cílů je začlenit výsledky výzkumů o přírodních nebezpečích a lidském chování do efektivních politik a opatření vedoucích ke zmenšení lidských a ekonomických ztrát. Takovýto výzkum vyžaduje multidisciplinární přístup zaměřený na potřeby nebo identifikaci zákazníků. 31

IRDR program má tři vědecké cíle. 1. První je zaměřen na charakteristiku nebezpečí, zranitelnost a rizika. Iidentifikace a hodnocení rizik provázejících přírodní katastrofy v globálním, regionálním a lokálním měřítku a rozvoj kapacit k předpovědím o jejich možném výskytu a dalších konsekvencích, který musí být interdisciplinární. Pochopení přírodních procesů a lidských činností, které přispívají ke snížení zranitelnosti a zvýšení odolnosti společnosti bude integrováno do redukce rizik. Tento cíl odhalí nedostatky ve znalostech, metodologiích a typech informací, které brání účinnému uplatňování efektivních aplikací vědy při odvracení katastrof a redukci rizik. 2. Druhý výzkumný cíl zahrnuje komplexní pochopení rozhodování (decisionmaking) a změny kontextů rizik. Pochopení efektivního rozhodování v kontextu řízení rizik – co to znamená a jak to může být zlepšeno – volá po větší pozornosti jak vůči lidskému rozhodování a pragmatickým faktorům, které mohou omezovat nebo usnadňovat taková rozhodnutí. 3. Třetím výzkumným cílem je redukce rizik a snižování ztrát pomocí znalostně založených aktivit. To bude vyžadovat integraci výstupů z prvních dvou bodů a může ho být dosaženo jen implementací a monitoringem rozhodnutí k redukci rizik, což může vést k redukci zranitelnosti a zvýšení odolnosti. Tři výše zmíněné úkoly jsou doplněny třemi podpůrnými průřezovými tématy (ICSU, 2008, s.6): 1.

budování kapacit, včetně mapování kapacit pro redukci rizik a vytvoření soběstačných kapacit na různých úrovních pro různé typy nebezpečí;

2.

rozvoj případových studií a demonstrace projektů;

3.

hodnocení, správa dat a monitoring nebezpečí, rizik a katastrof.

Téma námi předkládané knihy a její výstupy jsou volně propojeny zejména s druhým výzkumným cílem. Proto nabízíme pro srovnání i přístupy ICSU, resp. IRDR (ICSU, 2008, s.21-25). Rozvoj našich přístupů, zejména v oblasti adaptivní a kontextové kartografie může významně rozšířit původně formulované cíle druhého bodu IRDR: Chápání složitosti rozhodování a změny kontextů rizik. Do současnosti nebyly v oblasti kartografie a geoinformatiky formulovány. Politické, institucionální kulturní a ekonomické aspekty rozhodování a chování jsou důležité a potřebují být důkladněji prozkoumány. Mnoho problémů při rozhodování má také politickou a sociální povahu a zahrnuje rozdílné výklady, co jsou skutečné problémy a jak mají být řešeny. Často dochází ke konfliktům v názorech a v oblasti zájmů. V rámci tohoto bodu byly IRDR formulovány tři dílčí cíle: 1. identifikace relevantních rozhodovacích systémů a jejich interakce; 2. pochopení rozhodování v kontextu environmentálních nebezpečí; a 3: zdokonalení kvality rozhodovací praxe. 32

V rámci řešení výzkumného záměru i nejvýznamnějších publikovaných pracech autorů kapitol jsme se všech uvedených bodů dotkli, ale s rozdílným důrazem. Významně za rámec dosavadních výzkumů ICSU, resp. IRDR, se autoři knihy dostali v rozvoji adaptivní a kontextové kartografie, kde byly získány významné poznatky a předpoklady pro další výzkum schopností a možností jednotlivých uživatelů či jejich skupin akceptovat kartografické výstupy při krizovém řízení i redukcích rizik. Některé z dalších potenciálních směrů výzkumu jsou formulovány v závěrečné kapitole knihy „Směry dalšího výzkumu“.

LITERATURA ICSU (2003). Priority Area Assessment on Environment and its Relation to Sustainable Development. Paris: ICSU, 2003. . ICSU (2004). Foresight Analysis: Report of the CSPR. Paris: ICSU, 2004. . ICSU (2005). Report from the ICSU Scoping Group on Natural and Human-Induced Environmental Hazards. Paris: ICSU, 2005. . ICSU (2008). A Science Plan for Integrated Research on Disaster Risk: Addressing the challenge of natural and human-induced environmental hazards. ICSU - International Council for Science, 2008. 64 s. ISBN 978-0-930357-66-5. . KONECNY, M. - BANDROVA, T. (2006). Proposal for a Standard in Cartographic Visualisation of Natural Risks and Disasters. In International Journal of Urban Sciences, 2006, Vol. 10, No2. Seoul: The University of Seoul, 2006. ISSN: 1226-5934, pp. 130-139. KONEČNÝ, M. – MULÍČKOVÁ, E. – KUBÍČEK, P. – JING, Li (eds.) (2011). Geoinformation Support for Flood Management in China and the Czech Republic. Brno: Masarykova univerzita, 2011. 121 s. ISBN 978-80-210-5751-7. The National Academy of Science, National Research Council of the National Academies. Successful Response Starts with a Map. Improving Geospatial Support for Disaster Management. Washington D.C: The National Acaademies Press, 2007. 184 s.

33

2. KRIZOVÉ PROCESY Jaromír KOLEJKA, Hana SVATOŇOVÁ 2.1 Úvod do problematiky krizových procesů Rozmanité katastrofy se staly běžným tématem mediálního světa. Obyvatelé jsou prakticky denně informování o různých neštěstích. Vzrůstající počet takových informací patrně zčásti odpovídá zlepšené komunikaci a vzájemné informovanosti mezi regiony světa, ale také nepochybně přímo souvisí se skutečným růstem počtu takových událostí. Příčin růstu množství škodlivých událostí je řada: vyšší hustota obyvatelstva díky růstu populace, větší koncentrace majetku a růst jeho hodnoty, vyšší mobilita obyvatelstva a růst přepravy nebezpečných materiálů, častější výskyt některých extrémních přírodních procesů a jevů, úbytek až ztráta historické krajinné paměti a nerespektování míry přírodních rizik, přecenění lidských schopností a technologií, růst cen movitého a nemovitého majetku a nákladů na nápravu škod. Česká republika zaznamenává trvalý růst případů 100-letých povodní v posledních dvou desetiletích (1997, 1998, 2002, 2006, 2008, 2010, 2011), které se vyskytují opakovaně ve stejném území. Zatímco správci vodních toků (jednotlivé podniky Povodí, s.p.) jsou zákonem vázáni k obnově území do předpovodňového stavu (jakkoliv je to nákladné a často i nelogické vzhledem k vývoji krajiny), komerční sféra reaguje na tyto události citlivěji. Především sektor pojišťovnictví reaguje nejcitlivěji, pojistky v územích s vysokou mírou povodňového (a také jiného) rizika se vyšplhaly do značné výše. Oblasti odstupňovaných povodňových rizik zveřejnily na mapách na internetu českých pojišťoven, aby uvědomili občany, kteří doposud nenaslouchali odborníkům, že přírodní riziko má důležitou ekonomickou stránku a bezprostředně se týká jejich rodinného nebo firemního rozpočtu. Podle německé pojišťovny Munich Re (ZÁRUBA, 2010) proběhlo v první polovině roku 2010 na světě 440 přírodních katastrof, což je více než průměr za první pololetí poslední dekády (380). Škody celosvětově vzrostly na 70 mld. USD (2000 – 2009: 41 mld. USD), pojistné náhrady na 22 mld. USD (2000 – 2009: 11 mld. USD). Obzvláště alarmující je růst počtu obětí na životech – za 1. pololetí roku 2010 zahynulo kolem 230000 lidí (průměr za první pololetí dekády 2000 - 2009 je 30000 obětí). Hlavní příčinou vzrůstu počtu obětí bylo zemětřesení na Haiti (222570 obětí) v dubnu 2010. Zatímco přírodní katastrofy se opakují v odpovídajících místech přirozeného zvýšeného rizika, technologické a jiné entropické havárie vykazují daleko nižší míru souvislosti s územím a jeho vlastnostmi. Obzvláště kritická nejistota panuje v případě potenciálních mobilních zdrojů havárií, zejména tedy na pozemních, vodních a vzdušných komunikacích. Ačkoliv lze sotva předpovědět místa havárií na silnicích (byť nepochybně jsou známy úseky s vyšší nehodovostí), možné dopady havárií, a to zejména toxických spojených s rozptylem znečišťující látky do prostředí, lze zmírnit znalostí dotčeného území a jeho relevantních vlastností vzhledem k charakteru přepravovaných látek. Geoinformační technologie, kvalitní geodatabáze a výkonná zpracovatelská technika na bázi expertních systémů a poznatků mohou výrazně přispět

34

ke správnému rozhodování ve všech fázích krizového řízení (KM), a tím ke zmírnění přímých i nepřímých dopadů událostí. Významnou roli v podpoře rozhodování hrají jak geografické podklady o území, tak expertní geografické znalosti o interakcích prostředí a polutantu. Geovizualizace potenciálních či již probíhajících krizových procesů zásadním způsobem ovlivňuje rozhodování krizového managementu a jednání lidí. 2.2 Přírodní rizika a hazardy Přírodními hazardy se nazývají přírodní jevy obvykle nepodléhající vlivu na člověka a projevující se ohromnou ničivou silou (BRYANT, 1991). Jako synonymum těchto jevů a procesů je rovněž hojně používán pojem živelná pohroma (ALEKSEJEV, 1988). Společným rysem je skutečnost, že nehledě na podmínky a příčiny se vyznačují obecně velmi rozmanitou dobou trvání, která se může pohybovat od několika sekund (zemětřesení) či minut (např. laviny), přes několik hodin (bahenní proudy) a dní (sesuvy) do několika měsíců (např. povodně). Bez ohledu na svoji podstatu podléhají hazardy ve svém výskytu (v prostoru a v čase) a průběhu následujícím zákonitostem: 1. každý druh pohromy je typický pro určité území a polohu, tj. respektuje konkrétní výběr a hodnoty přírodních, a případně také antropogenních předpokladů, 2. každý druh hazardu se opakuje s jistou časovou a prostorovou pravidelností, neboli v náchylných územích lze počítat s výskytem pohromy, avšak doba nástupu je vázána na splnění dalších podmínek, 3. výskyt každé pohromy může být s větší nebo menší pravděpodobností předpovězen podle její závislosti na rozsahu, délce a intenzitě geologických a hydrometeorologických procesů, problémem však zůstává vysoká nejistota předpovědi právě těchto pozaďových přírodních procesů. Míru nepříznivého působení daného škodlivého fenoménu na člověka lze klasifikovat trojicí kategorií (MAZUR, IVANOV, 2004): a) diskomfort – vzniká obava čili riziko, že jev se může rozvinout ve škodlivý, b) nebezpečí – jev již reálně může způsobit škodu a ohrožení životů i majetku, c) pohroma – jev nabyl extrémních nekontrolovatelných rozměrů a působí škody. Podle přírodní krajinné složky, ze které vychází impulz k odstartování přírodní pohromy, lze rozlišit přírodní hazardy: A) geologicko-geomorfologické - s predispozicí založenou dominantně v litosférické komponentě s reliéfem (např. sesuvy, řícení, laviny, eroze, poklesy, zemětřesení, vulkanizmus aj.), B) meteorologicko-klimaticko-hydrologické - iniciované atmosférickými a hydrologickými parametry území z momentálního či dlouhodobého hlediska (např. povodně, tornáda, sucho, polomy, podmáčení aj.),

35

C) biotické - způsobené "samovývojem" rostlinného či živočišného druhu, společenstva, řetězce nebo ekosystému, byť v pozadí mohou být abiotické katalyzátory (deformace zavedené vláhově energetické bilanci, např. hmyzí kalamity, přemnožení škůdců, změna biodiverzity, úhyn, infekce, invaze aj.). I když impulz obvykle vychází z některé z uvedených složek, kdy katalyzátorem pohromy může být určitá vlastnost dané složky nebo proces v ní probíhající, hazard nabude obvykle komplexního rázu s důsledky ve všech krajinných komponentech. Nakonec jistým způsobem, byť se slabším účinkem, se na vzniku pohromy podílejí vždy i ostatní komponenty, ať již třeba některé jejich parametry pohromu umožňují nebo jí brání. Oslabená obrana proti pohromě může být její podmínkou (katalyzátorem) nebo alespoň akcelerátorem (KOLEJKA, 1988). Podrobnější členění přírodních rizik, nazývaných nebezpečnými přírodními procesy (NPP), nabízejí MAZUR a IVANOV (2004): 1. Kosmogenní NPP (heliomagnetické, hmotné a impaktní, gravitační), 2. Kosmogenně klimatické NPP (klimatické cykly, dlouhodobé výkyvy hladiny světového oceánu – tektonické a glaciální, krátkodobé výkyvy hladiny oceánu a jev El Niňo, současné oteplování klimatu, problém ozonových děr), 3. Atmosférické NPP (meteogenní – přechod front, cyklóny, pasáty, monzun, vichry, uragány, tornáda, smrště, dlouhodobé lijáky, průtrže mračen, kroupy, zimní – silné sněžení, metelice, ledové jevy, holomrazy, letní – horko, sucho, suchověje), 4. Meteogenně biogenní NPP (přírodní požáry – lesní, stepní, podzemní), 5. Hydrologické a hydrogeologické NPP (na vnitrozemských vodách – povodně, ledové jevy – ledové zácpy, podzemní led, termokras, brzký zámrz, větrné jevy – nahánění vody větrem do zúžených prostorů, unášení vod větrem, vlnobití, tsunami – extrémní příbojová či přílivová vlna), 6. Geologické NPP (endogenní: tektonické - epeirogenetické, vulkanické, seizmické jevy, geofyzikální – geopatogenní, radiační, geochemické – aureoly, exogenní: zvětrávací, svahové – sesuvy, řícení, sesypávání, laviny, plošná vodní eroze, creep, bahenní proudy – mury a lahary, soliflukce, deflace, ssedání, lineární vodní eroze, abraze, větrná eroze), 7. Infekční onemocnění lidí (jednotlivé případy infekcí, skupinové případy, epidemické výbuchy infekčních nemocí, epidemie, pandemie, infekční onemocnění nezjištěného původu), 8. Infekční onemocnění divokých a domácích zvířat (jednotlivé případy infekcí, enzoocie, epizoocie, panzoocie, infekční onemocnění nezjištěného původu), 9. Nákazy lesních a zemědělských kultur nemocemi a škůdci (progresivní epifytozoocie, panfytozoocie, nákazy bez znalosti původu, masové rozšíření škůdců), dramatické postižení přírodních společenstev.

36

Z geometrického hlediska projevu mohou rizika a následné pohromy nabývat (podle rozlišení a měřítka znázornění): • bodový charakter (např. impakty) • lineární charakter (např. strže, sesuvy, laviny) • plošný charakter (např. zemětřesení, vulkanismus, povodně, epidemie) • prostorový charakter (např. magnetické bouře, atmosférické jevy) Odstupňovaná pravděpodobnost výskytu určitého druhu hazardu v konkrétní lokalitě je nazývána mírou rizika, neboli krátce rizikem daného jevu. Je-li míra rizika rovna 1 (nebo 100 %), jde o samotný průběh hazardu. Čili uskutečněné riziko je rovno hazardu. Člověkem způsobené negativní procesy v krajině se nazývají havárie. Přes jistou dominantní vázanost přírodního nebo antropogenního hazardu na jistou složku krajiny spolupůsobí na jeho vzniku úplný soubor krajinných komponent. Stejně tak je hazardem dotčena každá složka krajiny, byť různou měrou a s odlišnými důsledky. Přírodní a antropogenní hazardy jsou tedy vázány s odstupňovanou mírou na různé typy geosystémů a různé typy geosystémů jsou jimi odstupňovaně ohrožovány. Míra ohrožení je zosobněna rizikem jejich odstartování. Obecná metodologická východiska hodnocení rizik v krajině lze rovněž postavit na principech krajinné syntézy, neboť přes vázanost konkrétního hazardu přednostně na tu či onu složku či jen prvek krajiny, ostatní složky jsou do průběhu události vtaženy rozdílnou měrou posléze také, a to buď jako faktor jev zesilující nebo zeslabující. Inertní složky a prvky krajiny z hlediska vztahu k rizikům a hazardům prakticky neexistují. Hodnocení rizik je příkladem negativního hodnocení krajiny, resp. jejích segmentů - geosystémů. Hodnocení rizik je, stejně jako ostatní případy hodnocení, vždy ryze účelové a konkrétní. To znamená, že je zadán cíl, resp. účel hodnocení, kritéria hodnocení, hodnotící stupnice, způsob sdružování dílčích hodnocení do jednotného výsledku (hodnocení rizik je tedy vždy multikriteriální) a forma interpretace a prezentace výsledků. Při hodnocení území za účelem získání přehledu o jeho prostorové diferenciaci podle míry sledovaného rizika lze vyjít buď ze: 1. znalosti lidské aktivity a posuzovat její nebezpečnost pro různé typy území, anebo z 2. definování krajině škodícího procesu bez ohledu na to, která lidská aktivita jej akceleruje do škodlivé formy a intenzity. Zatímco případy negativního důsledku působení člověka na krajinu se zabývá zejména metodika EIA (environmental impact assessment) podle příslušného zákona, nověji také metodika TIA (territorial impact assessment), a to prostřednictvím pověřených specialistů, hodnocení náchylnosti krajiny ke škodlivým procesům není věnována patřičná pozornost. Je tomu tak zřejmě z důvodu absence společenské poptávky po pokryvných (pro větší územní celky) studiích. Situace v tomto ohledu se

37

částečně mění. Zejména po katastrofálních povodních v ČR v roce 1997, 1998, 2002, 2006 a 2010 je patrný jistý zájem o hodnocení krajiny z hlediska diferencované rizikovosti k výskytu povodní. Roste rovněž regionální poptávka po takových hodnoceních, je-li pohromami postihováno opakovaně menší území, například povodí severočeských řek – Smědá, Desná, Jizera (2010, 2011) – přívalovými povodněmi doprovázenými velkými materiálními škodami a ztrátami na lidských životech. Povodně ostatně patří mezi nejkritičtější škodlivé procesy na světě (Tab. 2.1). Tab. 2 1: Katastrofální povodně podle počtu usmrcených osob za léta 1900 - 2008 Pořadí

stát

rok

počet obětí

1.

Čína

1959

2 000 000

2.

Čína

1939

500 000

3.

Čína

1931

145 000

4.

Čína

1935

142 000

5.

Čína

1911

100 000

6.

Čína

1949

57 000

7.

Guatemala

1949

40 000

8.

Čína

1954

30000

9.

Venezuela

1999

30 000

10.

Bangladéš

1974

28 700

(Podle různých zdrojů)

V souvislosti s potřebou hodnocení stavu životního prostředí s ohledem na zabezpečení zdraví a života člověka a materiálních hodnot byl zaveden pojem „ekologicko-geografická situace“. Jeho synonymy jsou dřívější termíny: ekologická situace, ekologicko-ekonomická situace, ekologicko-krizová situace, geosituace pro označení určitého ohrožujícího výsledku integrace řady přírodních a sociálně ekonomických faktorů. Ekologicko-geografickou situací se rozumí taková časoprostorová konstelace vzájemně propojených přírodních, ekonomických, sociálních a politických podmínek, která podmiňuje změnu okolního prostředí, jež navozuje konkrétní stav v zabezpečení života člověka a která má vliv na úroveň rozvoje a stupeň uspokojení potřeb společnosti (ŠESTJAKOV, 1992). Pro potřeby hodnocení stavu krajiny z hlediska krizového řízení (disaster management) lze rozlišit několik kategorií ekologicko-geografických (krajinných) situací vyjádřitelných percepcí: • Uspokojivá (existují příznivé podmínky pro hospodářský rozvoj a fungování společenského systému). • Konfliktní (intenzivní ekonomický rozvoj, společensko-politické poměry a míra přeměnění krajiny v kontextu s rozvíjejícím se přírodním procesem vede k pocitu ohrožení a potřebě řešení problému, prozatím bez krizových projevů).

38

• Krizová (projevují se příznaky narušení stávajícího ekonomického, společenského a politického života a fungování území, případně vývojové stagnace a jiná omezení). • Kritická (dochází ke snížení kvality života, bezpečnosti osob a majetku, ekonomika omezuje činnost, hrozí vznik nepříznivých jevů v krajině, hospodářství, společnosti a politice). • Katastrofální (kontrolovatelný ekonomický a společenský život v krajině je rozložen, dochází k přesunům obyvatelstva, majetku, vyhlášení živelné pohromy či stavu ohrožení nejvyššího stupně). Optimalizaci a ekologizaci využívání krajiny by jistě napomohla i jiná negativní hodnocení, např. rizika výskytu sesuvů, eroze půdy, řícení, sucha, podmáčení, výskytu epidemií, resp. důsledků globálních klimatických změn apod. Taková hodnocení lze optimálně vztáhnout k jednotlivým typům území v krajině jako celkům, čili terčům či scénám realizace určitého rizika, a nikoliv jen k neúplnému souboru jejich vybraných (specialisty jen na určitou problematiku) vlastností. Vždy jde o multikriteriální hodnocení expertním týmem, jež může být ve formalizované podobě obsahem expertních systémů napojených na geoinformační systémy s příslušnou kartografickou vizualizací. Vznik vesmíru, Země a života na ní, včetně všech probíhajících dynamických vývojových procesů dokládá, že příroda jako taková nezná katastrofy. Pouze člověk za katastrofy označuje ty přírodní procesy nebo technické havárie, které postihují s těžkými následky početné obyvatelstvo, jeho životy a majetek. Akcelerující růst světové ekonomiky a růst světové populace zvyšují počet katastrof a jejich destruktivní následky (CHALUPA, 2005). Tempo početního růstu obyvatelstva Země se zrychluje. Zatímco na přírůstek jedné miliardy potřebovalo lidstvo 100 let v období 1830 – 1930, pak na konci 20. století již jen 11 let. Polovina lidstva, 3 miliardy obyvatel, žije na územích s reálně existujícími riziky katastrof (Tab. 2.2). Tab. 2.2: Oblasti největších koncentrací ohroženého obyvatelstva Nilská delta (záplavy, úrodná půda uživí velký počet obyvatel) Povodí Gangy (záplavy, úrodná půda uživí velký počet obyvatel) Ostrov Jáva (zemětřesení, vulkanická činnost, úrodná půda uživí velký počet obyvatel) Severní a východní Čína (záplavy, průmyslové havárie, úrodná půda uživí velký počet obyvatel, průmysl poskytuje mnoho pracovních míst, s koncentrací obyvatelstva narůstají pracovní místa ve službách) Průmyslové oblasti Evropy (průmyslové havárie, zátopy, průmysl a služby zajišťují vysokou zaměstnanost) Severní část atlantského pobřeží USA (průmysl a služby zajišťují vysokou zaměstnanost)

39

Míra urbanizace se stále zvyšuje, rizikové jevy v hustě osídlených a často urbanizovaných areálech přinášejí velké ztráty na životech i škody materiální. Ty se daří zmírnit připraveností obyvatel a všech složek krizového řízení a rychlými a správnými rozhodnutími v momentě již probíhajícího jevu. Prostorová představa o rozmístění osob, materiálů a postupu krizového jevu je toho předpokladem. Pro názornost kartografických podkladů určených k použití v kritických okamžicích je nezbytně nutné přesně specifikovat jejich obsah. Ten se bude zásadně odlišovat pro jednotlivé fáze vzniku a průběhu katastrofického jevu. Navržená klasifikace podle S. NOVÁKA a M. WEINHÖFERA (2005) je nezbytná pro stanovení struktury mapového obsahu tak, aby bylo zabráněno vnášení zbytečného obsahu do map a eliminoval se podíl informačního šumu. Klasifikaci katastrofického jevu byla provedena podle příslušnosti ke konkrétní geosféře, podle fáze průběhu, propojenosti s dalšími geosférami a podle následků. Výsledek ukazuje tabulka 2.3. Tab. 2.3: Klasifikace katastrofických jevů podle přírodních složek krajiny Druh KJ

Propojení geosfér

Rozsah a

délka působení

Geosféra

Podmínky vzniku

Projev

Dopad

Silná bouřka

Atmosféra

Na výrazných studených frontách nebo v bouřkách při déletrvajícím teple

Místní intenzivní dešťové srážky, bouřky, krupobití a silný nárazový vítr

Místní záplavy, poškozené domy a komunikace, škody na vegetaci

X X X X Lokální

Krátkodobé

Tornádo

Atmosféra

V mohutném bouřkové mraku

Extrémně silný větrný vír s vertikální osou

Destrukce zasažené části krajiny

X X

Krátkodobé

Nad přehřátým povrchem oceánu

Mohutná tlaková níže s intenzivními bouřemi a extrémními rychlostmi větru

Devastace rozsáhlých částí povrchu, ztráty na životech

X X X X Regionální Střednědobé

Lokální

Tropický cyklón

Atmosféra

Povodeň

Silné dlouhotrvající deště, půda je Hydrosféra nasycená a není schopná dále vodu absorbovat

Rozliv tekoucí vody do povodňových území, shromažďování vody ve sníženinách

Likvidace rostlinného a půdního krytu, staveb a infrastruktury Ztráty na životech

X

Střednědobé Lokální až až X X X regionální dlouhodobé

Lavina

Nahromadění vrstvy sněhu na Hydrosféra příkrých svazích, která je stržena gravitací

Masa sněhu se valí rychlostí až 100 km/h. Unáší Devastace krajiny sebou materiál a v místě působení. modeluje krajinu.

X

X X

Lokální

Tsunami

Pohyb Hydrosféra litosférických desek pod

Vzedmutí vlny s velkou mocností,

X X X

Lokální až Krátkodobé regionální

40

Celková destrukce pobřežních oblastí, velké ztráty na

Krátkodobé

mořskou hladinou

u pobřeží nabývá na výšce

Biosféra

Přeměna životního prostředí organizmů

Vymizení rostlinných a živočišných druhů

Zmenšená stabilita biologických systémů

Přemnožení živočišného druhu

Biosféra

Výhodné životní podmínky jednoho biologického druhu

Populační exploze

Vytěsnění jiných druhů, narušení ekologického prostředí

Bahnotok

Přesycení půdního krytu a Hydrosféra podloží vodou na svazích

Rychlý pohyb vodou nasyceného materiálu po směru sklonu svahu

Destrukce postiženého svahu, zavalení dna údolí, ztráty na životech

Litosféra

Uvolněním energie v části zemské kůry nebo svrchního pláště

Krátkodobé otřesy povrchu Země o různé intenzitě

Přemodelování georeliéfu destrukce staveb, ztráty na životech

Litosféra

Zeslabená zemská kůra zejména na styku litosférických desek

Pedosféra

Eroze půdy, zasolování, zhutnění, desertifikace

Ztráta biodiverzity

Zemětřesení

Sopečná činnost

Ztráta úrodnosti

životech

X

Regionální X X až Dlouhodobé globální

Lokální až X X globální

Střednědobé až dlouhodobé

X X

X Lokální

Krátkodobé až střednědobé

X X

X

Lokální až Krátkodobé regionální

Erupce magmatu a plynů, rychlé šíření pyroklastického oblaku

Překrytí terénu tuhnoucí lávou, XX X likvidace původního pokryvu

X

Krátkodobé Lokální až až regionální dlouhodobé

Zmenšená nebo zcela ztracená úrodnost

Poškození až vymizení rostlinného krytu

XX

XX X X

Lokální až Dlouhodobé regionální

(zdroj: NOVAK, WEINHOFER, 2005)

Analýza potencionálních krizových situací přinesla některá zajímavá zjištění: • rozfázování průběhu katastrofického jevu je možné jen s velkou mírou zobecnění, • podíl geosfér na jeho průběhu je vhodné odstupňovat jemnější škálou, • přiřazení katastrofického jevu podle příslušnosti k jedné geosféře je obtížné, • hodnocení podle těchto hodnotících kritérií se ukázalo v některých případech nejednoznačné.

2.3 Havárie, poruchy a sabotáže Vážná ohrožení životů a majetku představují člověkem způsobené či akcelerované ničivé procesy. Pomineme-li válečné události, kdy dochází k úmyslnému vyřazování 41

výrobních, obytných, dopravních a jiných objektů z provozu s cílem vojenského, ekonomického a morálního oslabení protivníka, také v dobách míru nezřídka probíhají závady na technických zařízeních, jež mají podobný efekt. Poruchy na výrobních, komunikačních a dalších zařízeních znamenají zpravidla zastavení nebo oslabení provozu daného zařízení a ve své podstatě však samy o sobě přímé ohrožení nepředstavují. Problémy však mohou nastat tím, že porušené zařízení má negativní vliv na související objekty a prostory. Porucha čerpadla může vést k zaplavení chráněných prostorů, porucha osvětlení může způsobit škody při obsluze jiných zařízení, porucha signalizace může vnést chaos do využívání prostoru či zařízení. Porucha je tak často příčinou značné části technologických havárií. Havárie, jakožto neúmyslné odstartování škodlivého procesu v souvislosti s využíváním rozmanitých technických zařízení a objektů, představuje konkrétní ohrožení životů a materiálních hodnot mimo vlastní dotčené zařízení či objekt. Za sabotáže je nutno považovat všechna úmyslná poškození zařízení či objektů, jejichž cílem je vyvolání konkrétní havárie. Spektrum možných havárií je neobyčejně široké tak, jak člověk vykonává ohromné množství činností. Z hlediska krizového řízení je však možné je rozdělit do dvou základních skupin: 1. Havárie interní uvnitř zařízení a objektů bez materiálního vlivu na okolní prostředí. 2. Havárie externí probíhající přímo v městské nebo venkovské krajině, či havárie původně interní, jež vývojem přerostly rámec objektů a ovlivňují okolní prostředí. Zatímco interní havárie spadají do kompetence uplatnění havarijních plánů, především výrobních, skladových, dopravních apod. podniků a pro jejich likvidaci jsou předem propracované alternativní plány, externí havárie jsou předmětem řešení „veřejného“ krizového řízení. Havarijní plánování je společné oběma typům havárií. Pokud jde o prostorové hledisko, a tím i o aplikaci kartografických vizualizačních metod, interní havárie se řeší na úrovni plánů podniků (v měřítku max. cca do 1:1000). Naopak externí havárie mají výrazný teritoriální aspekt a rozmanité formy integrace s okolním prostředím. Zde pak výběr vizualizačního měřítka není nijak předem limitován. Vše závisí na územním rozsahu dopadu a vlivu havárie na prostředí. Naopak různé rozlišovací úrovně kartografické dokumentace mají svá opodstatnění v jednotlivých fázích reakce na situaci a na různých úrovních organizace zásahů. Dynamická geovizualizace v krizovém řízení sloužící „veřejnému“, nikoliv podnikovému managementu, tak pracuje s geoprostorovými daty různého obsahu, různé dostupnosti, různé kvality, různého stupně použitelnosti apod., vždy však v dobré víře v jejich maximálně efektivní a účelné využití ke správné reakci na událost a její likvidaci, včetně následků. Scénou, v níž se externí havárie odehrává, je urbanizovaná nebo venkovská krajina, případně obě z nich podle teritoriálního zásahu události. Ačkoliv u havárií je prakticky vyloučeno jakékoliv hodnocení míry rizika jejího vzniku (jistá technologická rizika jsou však havarijními plány podniků přesto respektována), je však možné hodnotit

42

perspektivně míru rizikovosti jejího chování v zasažené krajině. Podle očekávaného (nikoliv však žádaného) typu havárie je možné hodnotit charakter jejího chování v území s konkrétními přírodními parametry a antropogenními objekty i různými člověkem využívanými plochami. 2.4 Časoprostorové aspekty krizových procesů a základní principy hodnocení rizik Není pochyb o tom, že parametry krajiny výrazně ovlivňují riziko konkrétních škodlivých přírodních procesů, jejich vlastní průběh i dopady a chování havárie, resp. jejích následků. Vzhledem k tomu, že krajina je vnitřně strukturalizována (vykazuje přírodní, ekonomickou, humánní a duchovní strukturu) a prostorově hierarchizována (procesy a jevy se odehrávají na různých významových úrovních), geografické hledisko je nezbytné pro pochopení škodlivého jevu a odborně podložený odhad dalšího vývoje. Jiné faktory vstupují do škodlivého procesu na místní úrovni, jiné na krajinné, regionální a případně i globální. Pro pochopení nestačí jen zvolit vhodnou rozlišovací úroveň kartografických produktů na podporu správného rozhodování. Přírodní struktura je představována teritoriálním rozmístěním relativně (na dané úrovni rozlišení) homogenních územních jednotek, vykazujících konkrétní přirozenou kombinaci terénních, geologických, klimatických (mikro- až mezo-), hydrologických (vláhových, resp. vlhkostních), půdních a biologických faktorů. Ty společně fungují (podle okolností) buď jako aktivní faktor škodlivého procesů – jsou jeho zdrojem (sesuv, lavina,…), anebo jako katalyzátor –startér-trigger (atmosférická srážka určité velikosti, teplota vzduchu, vítr, sklon svahu, uložení geologických vrstev, retenční kapacita půdy,…), případně pasivně jako scéna pohybu procesu (povrchová drsnost, překážky,…). Zohlednění těchto faktorů v rámci oněch relativně homogenních jednotek (ty je nutno vymezit) je daleko spolehlivější, než jejich izolované hodnocení jednotlivě. Ekonomickou strukturu krajiny představuje teritoriální rozmístění ploch s konkrétním (ne)využitím člověkem. Jde jak o plochy, tak objekty na příslušné úrovni rozlišení. Jejich vlastnosti a existence obecně mohou hrát roli faktorů, triggerů nebo pasivního prostředí při vzniku a vývoji krizových jevů. V kombinaci s přírodní strukturou vykazuje ekonomická struktura limitující vliv na šíření škodlivých jevů. Humánní (sociální) struktura představuje rozmístění rozmanitých zájmů v území. Zájmy jsou jednak reprezentovány rozmanitými legislativními opatřeními (od lokální po nadnárodní úroveň) na ochranu přírody, přírodních zdrojů, infrastruktury, architektury, zdraví,…), nakonec i individuálními či skupinovými zájmy (s částečným průmětem v územně plánovací dokumentaci – ÚPD) a do značné míry tak indikují hodnotu ploch a objektů. Jejím průmětem je také cena pozemků, objektů (cenová mapa). Míru rizika v rámci této struktury ovlivňuje koncentrace obyvatel a jeho různě pojímaných skupin (nemocní, děti, senioři,…). Duchovní (spirituální) struktura je dána prostorovým rozmístění ploch a objektů s konkrétním vnímáním ze strany obyvatel (místních i návštěvníků). Vnímání (percepce) 43

ploch a objektů může být subjektivně různé, kladné i záporné („genius loci“ může mít i záporný náboj). V rámci krizového řízení nutno počítat s tím, že některé skupiny obyvatel budou vyhledávat k záchraně lokality požívající určitou formu vnímání (zejména kladnou), aniž by k tomu bylo k dispozici zcela racionální jádro (kostely při zemětřesení jsou naopak velmi riskantní lokalitou). Vlastní postup hodnocení míry rizika v území, v zásadě bez ohledu na to, zda jde o pohromu nebo havárii, může zahrnovat následující operace: A. Respektování přírodní struktury krajiny a její náchylnosti k odstartování, akceleraci či obecně průběhu přírodní pohromy, případně vztahu k havárii. Ačkoliv se hodnocení rizika týká krajinných jednotek jako celků, z praktického hlediska probíhá prostřednictvím hodnocení jejich jednotlivých parametrů z aspektu náchylnosti k danému hazardu (BASTIAN, SCHREIBER, 1994). B. Zohlednění současné ekonomické struktury krajiny a lidských aktivit působících v území z hlediska jejich přínosu pro průběh přírodní pohromy a havárie. C. Zabezpečení reprezentativnosti výběru hodnotících kritérií pro posouzení vztahu přírodní krajinné struktury a sledované přírodní pohromy nebo havárie, provedení dílčích a integrálního hodnocení s cílem stanovení celkové míry rizika dané pohromy či chování havárie diferencovaně od místa k místu. D. Porovnání kvalifikovaně odhadnuté míry rizika s reálnými stopami sledované přírodní pohromy či havárie v daném území pro případnou verifikaci hodnotící hypotézy a jejích výsledků. E. Kartografická (prostorově lokalizovaná) prezentace zjištěné přírodní pohromy nebo havárie s odstupňovanou mírou intenzity v krajinných jednotkách pro názorné pochopení synergických souvislostí mezi prostředím a procesem pohromy a havárie. F. Návrh a prostorový průmět optimalizačních opatření ke snížení až omezení rizika přírodní pohromy a jeho včlenění do projektu funkčního uspořádání krajiny. V případě havárií lze takovou změnu v ekonomické struktuře provést jen s ohledem na potenciální stacionární riziko havárie (rizikové výroby, sklady, služby). Mobilní příčiny havárií (doprava) sice mohou být zohledněny také, avšak plošné uplatňování opatření není obvykle příznivě přijímáno (např. kácení všech stromořadí podél silnic). Příkladů aplikace principů geografické syntézy v hodnocení rizik a motivaci jejich následků nabízí současná krajina bohužel poměrně hodně, ať již jde v podmínkách ČR o erozi půdy, snižování bio- a geodiverzity, záplavy, požáry lesů a zemědělských kultur, sesuvy, skalní řícení, sucho, rozšíření škůdců a řada dalších. Podobně je tomu i s haváriemi způsobenými člověkem (KUKAL ET AL., 2005). Všechny škodlivé jevy a události se tedy odehrávají v geografickém prostředí a rozmanitými způsoby se jich účastní přírodní, ekonomické a humánní složky a prvky krajiny. S nimi se obecně musí potýkat krizové řízení (krizový management), jako ucelený systém řídících činností věcně příslušných orgánů zaměřených na analýzu a 44

vyhodnocení bezpečnostních rizik, plánování, organizování, realizaci a kontrolu činností prováděných v souvislosti s řešením krizové situace (Zákon č. 240/2000 Sb. o krizovém řízení). Původně vojenský termín nabyl koncem 20. století univerzálního významu pro označení procesů spojených se zvládáním krizových situací přírodního, antropogenního, sociálního, ekonomického či podniko-hospodářského charakteru (ANTUŠÁK, KOPECKÝ 2003). Jeho široké (tedy i civilní) chápání (jako „emergency management“ - Výkladový slovník krizového řízení a obrany státu, 2008) zahrnuje veškeré přístupy, názory, zkušenosti, doporučení, metody, opatření a vazby uplatňované v hierarchizovaném a funkčně propojeném systému věcně příslušných orgánů veřejné správy, právnických a fyzických osob s cílem: 1) minimalizovat (zamezit) možnosti vzniku krize (formou prevence a korekce krizových situací ve spojitosti s účinnou protikrizovou intervencí) a/nebo (v případě, že již krize nastala), 2) redukovat rozsah škod, minimalizovat dobu trvání krize, odstraňovat následky působení negativních faktorů krizových situací a obnovit systém do běžného stavu (DVOŘÁČKOVÁ, 2008). Systém krizového plánování ČR tvoří tři relativně samostatné oblasti: obranné plánování, civilní nouzové plánování a havarijní plánování (ANTUŠÁK, KOPECKÝ 2003). Ve všech třech oblastech se nabízí široké uplatnění geografických dat a znalostí, byť zatím se tak děje zcela sporadicky. Pro řešení krizových situací v ČR byl koncipován integrovaný záchranný systém (IZS), který koordinuje společný postup svých základních složek (Hasičský záchranný sbor ČR, zdravotnická záchranná služba, Policie ČR) a případně dalších vyčleněných složek (ostatní záchranné sbory, zařízení civilní ochrany, vyčleněné ozbrojené síly) při přípravě na mimořádné události a při provádění záchranných a likvidačních prací (REKTOŘÍK ET AL., 2004). Základní složky zajišťují nepřetržitou pohotovost pro příjem ohlášení vzniku mimořádné události (MU), její vyhodnocení a neodkladný zásah v místě MU. Geografická data a znalosti se mohou uplatnit v různých fázích KM při řešení MU. Při okamžitém zásahu (kdy jde především o záchranu lidských životů a ochranu zdraví) je vhodné využít data digitálního modelu terénu (DMT) pro vytvoření 3D obrazu zásahového prostoru pro operativní rozhodování zainteresovaných složek IZS v něm. Podobně se účelně uplatní okamžitá meteorologická data. Při krátkodobém rozhodování (zastavení šíření škod na lidech, majetku a životním prostředí) lze již vhodně využít podklady o všech složkách krajiny, neboť v této etapě dochází k využití technických prostředků IZS v místě události. Pro výběr techniky a místa jejího nasazení jsou však zapotřebí interpretované analytické podklady o chování daného hazardu: povodně, požáru, rozptylu toxické látky apod. Zde se vedle původních geodat uplatní geografické znalosti v interpretovaných podkladech či při realizaci zásahu. Ve střednědobém horizontu již půjde o likvidaci následků události a v dlouhodobém horizontu o výchovu a prevenci (a také o integrované hodnocení rizik jednotlivých případů možných událostí). Zde si již efektivní činnost orgánů KM nelze představit bez použití geografických dat a znalostí (byť se tak zatím dostatečně neději v ČR ani v zahraničí). 45

Efektivnost opatření krizového řízení se měří rychlostí a správností opatření, které byla zvolena a nasazena k řešení konkrétní události. Proto je nutno rozvinout, formulovat, formalizovat a algoritmizovat relevantní procedury pro implementaci do počítačově podporovaných rozhodnutí v KM vedoucí k vývoji takových produktů (návodů, řešení) a vizualizací, které podpoří uživatele na jednotlivých úrovních KM, počínaje managementem a jednotlivým občanem konče. Úkoly lze realizovat pouze na bázi interdisciplinární integrace údajů a poznatků o přírodní, ekonomické a sociální stránce prostředí.

LITERATURA ALEKSEJEV, N. A. (1988). Stichijnyje javlenija v prirodě: projavlenije, effektivnosť zaščity. Moskva: Mysl, 1988. 254 s. ANTUŠÁK, E. - KOPECKÝ, Z. (2003). Úvod do teorie krizového managementu I. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, 2003. 98 s. BASTIAN, O. - SCHREIBER, K.-F. (eds.) (1994). Analyse und ökologische Bewertung der Landschaft. Jena/Stuttgart: Gustav Fischer Verlag, 1994. 502 s. BRYANT, E. A. (1991). Natural Hazards. Cambridge-New York-Melbourne: Cambridge University Press, 1991. 294 s. DVOŘÁČKOVÁ, T. (2008). Ohrožení obyvatelstva mimořádnými událostmi v povodí řeky Svitavy. Diplomová práce. Brno: Masarykova univerzita, 2008. 90+16 s. CHALUPA, P. (2005). Naselenija Čechii v konteksti svitovogo i evropeiskogo demografičnogo rozvitki. Naukovij časopis, Serija 4, Geografija i suščtnist, 2005, č. 14, s. 154-160. CHUNG, Ch. F. et al. (2005). Risk Assessment Using Spatial Prediction Model for Natural Disaster Preparedness. In van OOSTEROM, P. - ZLATANOVA, S. FENDEL, E. M. (eds.). Geo-Information for Disaster Management. Berlin-Heidelberg: Springer, 2005. s. 619-640. KOLEJKA, J. (1988). Automatizované vyhledávání citlivých míst v krajině a jejich stabilizace. In Vegetačné úpravy poľnohospodárskej krajiny. Bojnice: ČSVTS, 1988. s. 44-48. KUKAL, Z. et al. (2005). Přírodní katastrofy a rizika. Praha: Ministerstvo životního prostředí, 2005. 51 s. MAZUR, I. I. - IVANOV, O. P. (2004). Opasnyje prirodnyje processy. Moskva: Ekonomika, 2004. 702 s. NOVÁK, S. - WEINHÖFER, M. (2005). Přírodní katastrofy – význam pro geografii a vyučování zeměpisu. In Geografické aspekty středoevropského prostoru. Geografie, 2005, 16, s. 806-812. REKTOŘÍK, J., et al. (2004). Krizový management ve veřejné správě. Praha: Ekopress, 2004. 249 s. 46

ŠESTJAKOV, A. S. (1992). Principy klassifikacii ekologo-geografičeskich situacij. Izvěstija Rossijskogo Geografičeskogo Obščestva, 1992, roč. 124, č. 3, s. 241-249. ZÁRUBA, I. (2010). První pololetí: katastrofy na vzestupu. Celkem 440 pohrom si vyžádalo škody 70 miliard dolarů. Mladá fronta, 2010, E15, č. 665, s. 8. Elektronické zdroje

47

3. BEZPEČNOSTNÍ SYSTÉM A KRIZOVÉ ŘÍZENÍ Gustav ŠAFR 3.1 Bezpečnostní systém státu Společnost nedokáže vždy zabránit vzniku a šíření mimořádných a krizových situací. Z analýz, realizovaných státními orgány při tvorbě Bezpečnostní strategie České republiky (Usnesení vlády ČR č. 1254/2003) vyplývá, že v podmínkách České republiky (ČR) mohou být řešeny: a) krizové situace spojené s vnějším vojenským ohrožením státu zahrnující • agresi nebo hrozbu agrese cizí moci na území ČR (např. nárůst napětí na hranicích, pokusy o destabilizaci situace v příhraničních oblastech ČR, úmyslné narušování vzdušného prostoru státu, rozsáhlá diverzní činnost zaměřená na znehodnocení prostředků obrany ČR, přímá vojenská agrese ozbrojených sil cizí mocnosti apod.), • vtažení nebo hrozbu vtažení ČR do lokálního či regionálního válečného konfliktu, • důsledky účasti ČR na mírových operacích mezinárodních organizací nebo při plnění smluvních závazků ve prospěch spojenců, které jsou spojeny s nasazením ozbrojených sil ČR, b) krizové situace vnitřně bezpečnostního charakteru, které mohou být způsobeny • nekontrolovatelnou migrací osob spojenou s nezvládnutelným přílivem cizinců, růstem kriminality, vyhrocením národních nebo etnických vztahů apod., • vyhrocením politické, ekonomické nebo sociální situace ve státě, prudkým nárůstem násilných a majetkových trestných činů, růstem drogové kriminality, růstem organizované zločinnosti, terorismem, množícími se útoky na ústavní zřízení, rasovými, náboženskými nebo občanskými nepokoji atd., c) krizové situace spojené s ohrožením stability hospodářské a finanční soustavy státu • zahrnující např. výpadky ve fungování hospodářství státu nebo jeho produkčních schopností, které postihují celou ekonomiku státu nebo jen některé její odvětví nebo vybrané komodity, destabilizaci měny, nerespektování celních a devizových předpisů ve velkém rozsahu, embarga na dovoz důležitých surovin atd., d) ostatní krizové situace spojené s ohrožením životů a zdraví obyvatelstva, ničením životního prostředí, majetkových a kulturních hodnot, ke kterým dochází v souvislosti s ohrožením vnější nebo vnitřní bezpečnosti státu a dále při • přírodních (živelních) pohromách, jako jsou např. požáry v přírodě, záplavy, sesuvy, vichřice, napadení přírody škůdci, důsledky znečištění životního prostředí apod.,

48

• antropogenních (tj. lidmi způsobených nebo lidskou činností ovlivněných) pohromách, jako jsou např. provozní havárie spojené s velkými požáry a výbuchy, s úniky lidem nebo životnímu prostředí škodlivých látek, dále rozsáhlé poruchy energetických sítí, velké dopravní nehody apod. Proto stát k zajištění své vlastní bezpečnosti a bezpečnosti svých občanů vytváří bezpečnostní systém jako institucionální nástroj pro tvorbu a realizaci bezpečnostní politiky. Působí v rámci ČR, ale současně je úzce propojen s NATO a EU a dalšími mezinárodními institucemi (OSN, OBSE, Světová zdravotnická organizace), což zabezpečuje jeho komptabilitu a interoperabilitu s aliančními a dalšími, především evropskými bezpečnostními systémy. Cílem bezpečnostního systému státu je zajišťování bezpečnosti, ochraňování a prosazování životních, strategických i dalších významných zájmů státu. Jeho základní funkcí je řízení a koordinace činnosti jednotlivých prvků při zajišťování bezpečnostních zájmů státu. V souladu s Bezpečnostní strategií ČR bezpečnostní systém vytváří kvalifikované podklady pro aktualizaci bezpečnostní politiky státu a pro rozhodování jeho jednotlivých prvků. Tyto prvky disponují příslušnými kompetencemi stanovenými platnými zákony, jsou centrálně řízeny a koordinovány, případně na jednotlivých úrovních působí i samostatně v rozsahu své působnosti. Musí adekvátně a operativně reagovat na vzniklou krizovou situaci a být schopny koncepčně a dlouhodobě reagovat na měnící se bezpečnostní prostředí. Jednotlivé prvky bezpečnostního systému vytvářejí hierarchickou strukturu, v níž jsou obecnými pravidly, zásadami a specifickými postupy vymezeny vzájemné funkční vztahy a působnosti při zajišťování bezpečnosti ČR na všech úrovních. Celá struktura umožňuje rychlý přechod z běžného do krizového stavu, což současně vytváří předpoklad pro úspěšné a organizované zvládnutí počáteční etapy řešení krizové situace. Bezpečnostní systém ČR je tvořen příslušnými prvky zákonodárné, výkonné a soudní moci, územní samosprávy, právnickými a fyzickými osobami, které mají odpovědnost za zajištění bezpečnosti státu. S ohledem na charakter možného ohrožení bezpečnosti ČR struktura bezpečnostního systému ČR zahrnuje zejména prezidenta republiky, Parlament ČR, vládu, Bezpečnostní radu státu (BRS) a její pracovní orgány, ústřední správní úřady, krajské a obecní úřady a jejich výkonné orgány krizového řízení, dále ozbrojené síly, ozbrojené bezpečnostní sbory, zpravodajské služby, záchranné sbory, záchranné služby a havarijní služby. Rozsah činností jednotlivých subjektů při zajišťování bezpečnosti (ochrany životů, zdraví a majetkových hodnot obyvatel) ČR a další podrobnosti jsou upraveny celou řadou právních předpisů (viz Příloha 1). Prezident republiky má své pravomoci z hlediska bezpečnosti státu dané Ústavou ČR a další platnou legislativou. Je vrchním velitelem ozbrojených sil. Má zvláštní postavení k vládě a k BRS. V kompetenci Parlamentu ČR je, kromě schvalování zákonů týkajících se bezpečnosti státu, spolurozhodovat o orientaci bezpečnostní politiky státu, rozhodovat o

49

vyhlášení stavu ohrožení státu, válečného stavu a o účasti ČR v obranných systémech mezinárodních organizací, jichž je ČR členem, dávat souhlas k vyslání ozbrojených sil mimo území republiky a k pobytu cizích vojsk na území republiky. Vláda je vrcholným výkonným orgánem státní moci, který uskutečňuje bezpečnostní politiku státu. Vláda je odpovědná za řízení a funkčnost celého bezpečnostního systému. Je oprávněna vyhlašovat nouzový stav v případě závažných krizových situací, které ve značném rozsahu ohrožují životy, zdraví, majetek či vnitřní pořádek a bezpečnost. Vláda za stanovených podmínek rozhoduje o vyslání ozbrojených sil mimo území ČR a o pobytu ozbrojených sil jiných států na území ČR, a to nejdéle na dobu 60 dnů. BRS je stálým pracovním orgánem vlády v oblasti bezpečnosti, koordinuje a vyhodnocuje tuto problematiku a připravuje vládě návrhy opatření k jejímu zajišťování. V oblasti zajišťování bezpečnosti ČR může BRS žádat informace a analýzy od všech ministrů a vedoucích jiných správních úřadů a ukládat jim úkoly spojené se zajišťováním bezpečnosti ČR. BRS posuzuje a následně předkládá vládě ČR k projednání pravidelné zprávy o stavu zajištění bezpečnosti ČR a návrhy opatření. Spolupracuje s bezpečnostními radami krajů. Je koncipována jako orgán pro přípravu opatření v této oblasti, ale současně i pro řešení vzniklé krizové situace. Součásti systému BRS jsou její stálé meziresortní pracovní orgány, k nimž patří Výbor pro koordinaci zahraniční bezpečnostní politiky (koordinuje vnitrostátní zahraniční bezpečností politiku ČR), Výbor pro obranné plánování (koordinuje plánování opatření k zajištění obrany ČR), Výbor pro civilní nouzové plánování (koordinuje plánování opatření k zajištění vnitřní bezpečnosti státu, obyvatelstva a ekonomiky a požadavky na civilní zdroje nezbytné pro zajištění bezpečnosti ČR) a Výbor pro zpravodajskou činnost (samostatně nevyvíjí zpravodajskou činnost, ale koordinuje činnost zpravodajských služeb ČR a plánování opatření k zajištění zpravodajské činnosti a spolupráci státních orgánů). V systému BRS je zařazen také Ústřední krizový štáb (ÚKŠ), který je pracovním orgánem vlády ČR k řešení krizových situací. ÚKŠ je aktivován v době přímé hrozby nebo při vzniku krizové situace a předkládá návrhy na její řešení BRS nebo v případě nebezpečí z prodlení přímo vládě ČR. ÚKŠ zajišťuje operativní koordinaci, sledování a vyhodnocování stavu realizace opatření přijímaných vládou a Ústředními správními úřady k zamezení vzniku nebo k řešení vzniklé krizové situace. Poskytuje podporu v činnosti orgánům krizového řízení územních správních úřadů a orgánům územní samosprávy. Bezprostředně po vzniku hrozby je hlavní činností ÚKŠ koordinace zpracování Plánu řešení krizové situace, která může v důsledku hrozby nastat. Současně mohou být přijímána nebo navrhována operativní opatření k zabránění vzniku hrozící krizové situace nebo k omezení jejich případných následků. V daném období a v průběhu vývoje situace činnost ÚKŠ spočívá v upřesňování schválených plánů, průběžném projednávání a koordinování přijímaných alternativ řešení situace. Úkoly ministerstev a ostatních ústředních správních úřadů v oblasti zajišťování bezpečnosti ČR vycházejí z platných zákonů a dalších právních norem. Ministerstva

50

a jiné správní úřady, včetně územních, zřizují jako svůj pracovní orgán k řešení krizových situací krizové štáby. Na úrovni krajů a obcí s rozšířenou působností působí jako koordinační orgány pro přípravu na krizové situace bezpečnostní rady krajů a bezpečnostní rady obcí. Pracovním orgánem hejtmana nebo starosty k řešení krizových situací jsou u krajů krizové štáby krajů a u obcí krizové štáby obcí. Pro přípravu na povodně a jejich řešení je vytvořena struktura povodňových orgánů obcí a krajů, která je zastřešena Ústřední povodňovou komisí. Tyto orgány řídí, kontrolují, koordinují a v případě potřeby ukládají úkoly v celém rozsahu řízení ochrany před povodněmi. Za účelem předcházení nebezpečným nákazám a jejich zdolávání je vytvářena Ústřední nákazová komise. V případě vyhlášení krizového stavu se povodňové a nákazové komise včleňují do krizových štábů na příslušných úrovních řízení a stávají se jejich součástí. Ochrana veřejného zdraví při hrozících nebo vzniklých epidemiích je zabezpečována prostřednictvím orgánů veřejného zdraví. Při případném výskytu pandemie je zřizována zvláštní pracovní skupina při Ministerstvu zdravotnictví ČR. Hlavními výkonnými prvky (Bezpečnostní strategie ČR, Usnesení vlády ČR č. 1254/2003, s. 18) bezpečnostního systému jsou ozbrojené síly, ozbrojené bezpečnostní sbory, záchranné sbory, záchranné služby a havarijní služby, přičemž tyto prvky jsou při zajišťování záchranných a likvidačních prací současně složkami integrovaného záchranného systému (IZS). Specifické úkoly při zajišťování bezpečnosti na obecní úrovni plní obecní policie, která je orgánem obce zřízeným obecním zastupitelstvem. Z výše uvedeného je zřejmé, že bezpečnostní systém ČR je koncipován tak, aby každá z jeho součástí byla schopna realizovat zákonem stanovené úkoly samostatně. Současně však společné úsilí v boji proti všem formám destabilizace bezpečnostní situace uvnitř i vně státu vyžaduje stále více překonávat tradiční resortní kompetence. V případě vzniku rizikových a krizových situací jsou aktivovány mechanismy krizového řízení. 3.2 Systém krizového řízení a jeho organizace v České republice Krizovým řízením rozumíme modifikaci obecného managementu, který je zaměřen na zvládání mimořádných a krizových situací ve společnosti, přičemž uvedené stavy jsou vymezeny následovně: Mimořádnou událostí (MU) se rozumí škodlivé působení sil a jevů vyvolaných činností člověka, přírodními vlivy, a také havárie, které ohrožují život, zdraví, majetek nebo životní prostředí a vyžadují provedení záchranných a likvidačních prací Mimořádnou situací (MS) se rozumí situace vzniklá v důsledku hrozící nebo nastalé mimořádné události. 51

Krizovou situací (KS) se rozumí mimořádná situace, kdy hrozící nebezpečí nelze odvrátit nebo způsobené následky odstranit běžnou řádnou činností správních úřadů a složek IZS. V podmínkách bezpečnostní politiky ČR je krizové řízení pojato (viz zákon č. 118/2011 Sb., o krizovém řízení a o změně některých zákonů – krizový zákon) jako souhrn řídících činností orgánů krizového řízení zaměřených na analýzu a vyhodnocení bezpečnostních rizik a plánování, organizování, realizaci a kontrolu činností prováděných v souvislosti s přípravou na krizové situace a jejich řešením nebo s ochranou kritické infrastruktury. Systém krizového řízení v ČR představuje soustavu orgánů krizového řízení a dalších orgánů a organizací a jejich vzájemných vazeb. Orgány krizového řízení pracují ve dvou základních obdobích: • období koordinace krizové připravenosti, • období řešení krizových stavů. V období krizové připravenosti systém krizového řízení tvoří: • na centrální úrovni (stát) – Bezpečnostní rada státu, vláda, ministerstva a jiné správní úřady s jejich pracovišti krizového řízení, • na krajské úrovni – Bezpečnostní rada kraje, Hejtman kraje, Krajský úřad a jeho pracoviště krizového řízení • na úrovni obce s rozšířenou působností (ORP) – Bezpečnostní rada ORP, Starosta ORP, Obecní úřad ORP a jeho pracoviště krizového řízení, • na úrovni obce – Starosta obce, Obecní úřad. V období krizových stavů systém krizového řízení tvoří: • na centrální úrovni (stát) – Ústřední krizový štáb a jeho sekretariát, vláda, ministerstva a jejich krizové štáby, jiné správní úřady a jejich krizové štáby, • na krajské úrovni – Krizový štáb kraje a jeho stálá pracovní skupina, Hejtman kraje, Krajský úřad, • na úrovni ORP – Krizový štáb ORP a jeho stálá pracovní skupina, Starosta ORP, Obecní úřad ORP, • na úrovni obce – (Krizový štáb obce), Starosta obce, Obecní úřad. K orgánům krizového řízení podle citovaného zákona patří vláda, ministerstva a jiné ústřední správní úřady, Česká národní banka (ČNB), orgány kraje a další orgány s působností na území kraje. Vláda ukládá úkoly ostatním orgánům krizového řízení, řídí a kontroluje jejich činnost, určuje ministerstvo nebo jiný ústřední správní úřad (ÚSÚ) pro koordinaci přípravy na řešení konkrétní krizové situace v případě, že příslušnost ke koordinující funkci nevyplývá z působností stanovených ve zvláštním právním předpisu, zřizuje Ústřední krizový štáb (ÚKŠ) jako svůj pracovní orgán k řešení krizových situací, stanoví průřezová a odvětvová kriteria pro určení prvku kritické infrastruktury (KI), rozhoduje na základě seznamu předloženého Ministerstvem vnitra o prvcích KI a prvcích evropské KI (EKI), jejichž provozovatelem je organizační složka státu a při 52

přípravě na krizové situace a při jejich řešení projednává s Českou národní bankou (ČNB) opatření, která se týkají působnosti této banky. Ministerstva a jiné ústřední správní úřady zajišťují připravenost na řešení krizových situací v jejich působnosti, k tomu zřizují pracoviště krizového řízení, zpracovávají krizový plán, zřizují krizový štáb (KŠ) jako pracovní orgán k přípravě na krizové situace a jejich řešení, na základě vyžádání jiného ministerstva zajišťují provedení odborných prací vyplývajících z jejich působnosti, poskytují na požádání podklady ministerstvům, krajským úřadům (KÚ) a obecním úřadům (OÚ) obcí s rozšířenou působnosti (ORP), vyžadují potřebné podklady od KÚ a OÚ ORP, stanovují podřízeným ÚSÚ povinnost poskytovat podklady pro zpracování krizových plánů krajů, realizují opatření k ochraně KI náležející do jejich působnosti (návrh odvětvových kriterií, informace nezbytné pro určení prvku KI nebo EKI, navrhují zařazení prvků do seznamů KI/EKI, kontrolují plány krizové připravenosti prvků KI a ukládají opatření k nápravě zjištěných nedostatků), vedou přehled možných zdrojů rizik, provádějí analýzy ohrožení, rozhodují o činnostech k řešení krizových situací a ke zmenšení jejich následků a organizují okamžité opravy nezbytných veřejných zařízení pro přežití obyvatelstva a k zajištění funkčnosti veřejné správy. Zákon ukládá další vyjmenované povinnosti ministerstvu vnitra, které je odpovědné za přípravu a řešení krizových situací souvisejících s vnitřní bezpečností a veřejným pořádkem, ministerstvu zdravotnictví, které na základě vyžádání kraje koordinuje činnost zdravotnické záchranné služby (ZZS) a zdravotnických zařízení, které mají urgentní příjem nebo statut specializovaného centra, při poskytování neodkladné zdravotní péče a rozhoduje o rozsahu poskytované zdravotní péče v lůžkových zdravotnických zařízeních v případě zavádění regulačních opatření, ministerstvu dopravy, které v době krizového stavu ukládá povinnosti k zabezpečení dopravních potřeb a ministerstvu průmyslu a obchodu, které přijímá opatření k zachování celistvosti energetických soustav s cílem urychleného obnovení všech důležitých funkcí KI v energetice. Česká národní banka při přípravě na krizové situace zřizuje krizový štáb, vede přehled možných zdrojů rizik, provádí analýzu ohrožení a odstraňuje nedostatky, které by mohly vést k vzniku krizové situace a projednává s vládou krizová opatření, která se dotýkají ČNB. Orgány kraje a další orgány s působností na území kraje (územní správní úřady s působností na území kraje, orgány ORP, orgány obcí, právnické a fyzické osoby) jsou zapojeny následovně: hejtman zajišťuje připravenost kraje na řešení krizových situací, tj. zřizuje a řídí bezpečnostní radu kraje, zřizuje a řídí krizový štáb kraje, schvaluje po projednání v bezpečnostní radě kraje krizový plán kraje, v době krizového stavu koordinuje záchranné a likvidační práce, poskytování zdravotnické pomoci, provádění opatření k ochraně veřejného zdraví a k zajištění bezodkladných pohřebních služeb, koordinuje nouzové ubytování, nouzové zásobování pitnou vodou, potravinami a dalšími nezbytnými prostředky k přežití obyvatelstva, koordinuje zajištění ochrany majetku na území, kde byla provedena evakuace, a v době nouzového stavu a stavu ohrožení státu zajišťuje provedení stanovených krizových opatření v podmínkách kraje. 53

Krajský úřad poskytuje součinnost Hasičskému záchrannému sboru kraje (HZS kraje) při zpracování krizového plánu kraje a plní úkoly podle krizového plánu kraje. Za účelem plnění těchto úkolů zřizuje pracoviště krizového řízení. Hasičský záchranný sbor kraje při přípravě na krizové situace a jejich řešení organizuje součinnost mezi správními úřady a obcemi v kraji, vede přehled možných zdrojů rizik, zpracovává krizový plán kraje a krizový plán ORP (přitom vyžaduje součinnost orgánů kraje a obcí, organizačních složek státu, právnických osob a podnikajících fyzických osob a dalších subjektů, je-li to nezbytné), plní úkoly stanovené Ministerstvem vnitra a úkoly stanovené hejtmanem v rozsahu krizového plánu kraje a starostou ORP v rozsahu krizového plánu ORP, získává od příslušného správního úřadu údaje vedené v základním registru obyvatel, základním registru právnických osob, podnikajících fyzických osob a orgánů veřejné moci, základním registru územní identifikace, adres a nemovitostí, agendovém informačním systému evidence obyvatel, informačním systému cizinců, registru silničních vozidel a registru řidičů, je oprávněn za účelem přípravy na krizové situace vyžadovat, shromažďovat a evidovat potřebné údaje (o kapacitách zdravotnických, ubytovacích a stravovacích zařízeních; předmětu a rozsahu činnosti právnických a podnikajících fyzických osob v oblasti výroby a služeb, výrobních programech a výrobních kapacitách, rozsahu zásob surovin, polotovarů a hotových výrobků, počtech zaměstnanců a jejich kvalifikaci; o počtech zaměstnanců ve výrobních provozech a počtech osob bydlících v místech předpokládané evakuace, množství, složení a umístění vyráběných, používaných nebo skladovaných nebezpečných látek; množství zadržené vody ve vodních nádržích; o počtech a typech dopravních, mechanizačních a výrobních prostředků ve vlastnictví právnických nebo fyzických osob a druzích vyrobené nebo zachycené přírodní energie; uspořádání vnitřních prostorů výrobních objektů, popřípadě jiných objektů důležitých pro řešení krizových situací, vodovodech, kanalizacích, produktovodech a energetických sítích; o stavbách určených k ochraně obyvatelstva při krizových situacích, k zabezpečení záchranných prací, ke skladování materiálu civilní ochrany a k ochraně a ukrytí obsluh důležitých provozů; výměrech pěstovaných zemědělských plodin a druhu a počtu zemědělských zvířat chovaných právnickými nebo fyzickými osobami, seznamuje obce a právnické nebo fyzické osoby na jejich žádost s charakterem možného ohrožení, s připravovanými krizovými opatřeními a se způsobem jejich provedení, vytváří podmínky pro činnost krizového štábu kraje a krizového štábu ORP a vede evidenci údajů o přechodných změnách pobytu osob za stavu nebezpečí. Policie ČR zajišťuje připravenost k řešení krizových situací spojených s vnitřní bezpečností a veřejným pořádkem na území kraje, k tomu je oprávněna od HZS kraje vyžadovat výše uvedené údaje. Starosta ORP zajišťuje připravenost správního obvodu ORP na řešení krizových situací, ostatní orgány ORP se na této připravenosti podílejí. Starosta ORP zřizuje a řídí bezpečnostní radu ORP pro území správního obvodu ORP, organizuje přípravu správního obvodu ORP na krizové situace a podílí se na jejich řešení, schvaluje po projednání v bezpečnostní radě ORP krizový plán ORP, vyžaduje od HZS kraje 54

potřebné příslušné údaje shromažďované a evidované za účelem přípravy na krizové situace, zřizuje a řídí KŠ ORP pro území správního obvodu ORP (tento KŠ je současně KŠ pro správní území obce), zajišťuje za krizové situace provedení stanovených krizových opatření, plní úkoly stanovené hejtmanem a orgány krizového řízení při přípravě na krizové situace a při jejich řešení. Obecní úřad ORP za účelem zajištění připravenosti správního obvodu ORP na řešení krizových situací poskytuje součinnost HZS kraje při zpracování krizového plánu kraje a při zpracování krizového plánu ORP, plní úkoly podle krizového plánu ORP, vede evidenci o přechodných změnách pobytu osob a předává tyto údaje HZS kraje, vede evidenci údajů o přechodných změnách pobytu osob za stavu nebezpečí a předává tyto údaje HZS kraje, vede přehled možných zdrojů rizik a v rámci prevence odstraňuje nedostatky, které by mohly vést ke vzniku krizové situace a za účelem plnění výše uvedených úkolů zřizuje pracoviště krizového řízení. Starosta obce zajišťuje připravenost obce na řešení krizových situací (ostatní orgány obce se na této připravenosti podílejí), jako svůj pracovní orgán může zřídit krizový štáb obce, plní úkoly stanovené starostou ORP a opatření uvedená v krizovém plánu ORP, v době krizového stavu zabezpečuje varování a informování osob nacházejících se na území obce a vyrozumění orgánů krizového řízení (pokud tak již neučinil HZS kraje), nařizuje a organizuje evakuaci z ohroženého území obce, organizuje činnost obce v podmínkách nouzového přežití obyvatelstva, zajišťuje organizaci dalších opatření nezbytných pro řešení krizové situace a při vyhlášení nouzového stavu nebo stavu nebezpečí starosta obce zajišťuje provedení krizových opatření v podmínkách obce. Obecní úřad organizuje přípravu obce na krizové situace, poskytuje OÚ ORP podklady a informace potřebné ke zpracování krizového plánu ORP, vede evidenci údajů o přechodných změnách pobytu osob, o přechodných změnách osob za stavu nebezpečí a předává tyto údaje OÚ ORP v jehož správním obvodu se nachází, podílí se na zajištění veřejného pořádku, plní úkoly stanovené krizovým plánem ORP při přípravě na krizové situace a jejich řešení a seznamuje právnické a fyzické osoby s charakterem možného ohrožení, s připravenými krizovými opatřeními a se způsobem jejich provedení. Právnické osoby a podnikající fyzické osoby jsou na výzvu příslušného orgánu krizového řízení povinny při přípravě na krizové situace podílet se na zpracování krizových plánů, pokud zajišťují plnění opatření vyplývajících z krizového plánu, jsou povinny zpracovávat plány krizové připravenosti a na výzvu oprávněného orgánu krizového řízení (hejtman, při nebezpečí z prodlení starosta) jsou povinny poskytnout věcné prostředky potřebné pro řešení krizové situace. Subjekty kritické infrastruktury odpovídají za ochranu prvků KI, jsou povinny vypracovat plán krizové připravenosti subjektu KI, umožnit příslušným orgánům kontrolu plánu krizové připravenosti subjektu KI a ochrany prvku KI, neprodleně oznámit změny které mohou mít vliv na určení prvku KI, plán krizové připravenosti subjektu KI identifikuje možná ohrožení funkce prvku KI a stanovuje opatření na jeho

55

ochranu. Je-li to účelné, lze zpracovat dílčí plány krizové připravenosti samostatných celků prvku KI, které jsou součástí plánu krizové připravenosti subjektu KI. 3.3 Bezpečnostní plánování Bezpečnostním plánováním se rozumí soubor postupů, metod a opatření, které věcně příslušné orgány využívají při přípravě na zajištění bezpečnosti státu, tj. k zajištění bezpečnosti jeho obyvatelstva, svrchovanosti a územní celistvosti státu, jeho demokratického zřízení a principů právního státu, vnitřního pořádku, majetku, životního prostředí a k plnění mezinárodních bezpečnostních závazků a dalších definovaných zájmů (ŠENOVSKÝ et al., 2006, s. 27) Bezpečnostní plánování má svou část nevojenského plánování a část vojenského plánování. Mezi těmito částmi existuje vazba ve formě civilně-vojenské spolupráce. Do části nevojenského plánování bezpečnostního plánování patří: • Havarijní plánování – tj. soubor postupů, metod a opatření, které věcně příslušné orgány užívají při přípravě na provádění záchranných a likvidačních prací (ZaLP) ve vymezeném území. • Krizové plánování – tj. ucelený soubor postupů, metod a opatření, které věcně příslušné orgány (orgány krizového řízení a další určené orgány státní správy) užívají při přípravě na činnosti v krizových situacích a k minimalizaci možných zdrojů krizových situací a jejich škodlivých následků. • Civilní nouzové plánování – tj. proces plánování opatření k zajištění ochrany obyvatelstva, ochrany ekonomiky, trvalé funkčnosti státní správy, přijatelné úrovně společenské a hospodářské činnosti státu a obyvatelstva. Nedílnou součástí je i koordinace požadavků na civilní zdroje pro zajištění bezpečnosti ČR, EU a NATO. Část vojenského plánování bezpečnostního plánování tvoří: • Plánování obrany státu – tj. soubor plánovacích aktivit k zajištění svrchovanosti, územní celistvosti, principů demokracie a právního státu, ochrany života obyvatel a jejich majetku před vnějším napadením a ke splnění všech požadavků na zajišťování obrany státu, zabezpečení mezinárodních smluvních závazků o společné obraně, včetně podílu ozbrojených sil na činnostech mezinárodních organizací ve prospěch míru, účasti na mírových operacích a podílu při záchranných pracích a při plnění humanitárních úkolů. Havarijní plánování Havarijním plánováním (viz Zákon č. 239/2000 Sb., o integrovaném záchranném systému a změně některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů) se rozumí soubor postupů, metod a opatření, které věcně příslušné orgány užívají při přípravě na provádění ZaLP ve vymezeném území. Výstupem havarijního plánování je havarijní plán – dokument, který obsahuje opatření a postupy k provedení ZaLP na vymezeném území. 56

Havarijní plány se dělí na: • havarijní plán kraje (havarijní plán správního území), • vnější havarijní plán (zonální havarijní plán pro území – zónu havarijního plánování – stanovené kolem objektu, který je nositelem určitého nebezpečí vzniku havárie nebezpečnými chemickými látkami a přípravky nebo ionizujícím zářením), • vnitřní havarijní plán (plán právnické osoby pro území jejího podniku s nebezpečnou látkou, přípravkem nebo zdrojem ionizujícího záření). Havarijní plán kraje obsahuje postupy při řešení těch mimořádných událostí (MU), které vyžadují vyhlášení třetího stupně poplachu (tj. MU ohrožuje více než 100 a nejvýše 1000 osob, části obce nebo areálu podniku, soupravy železniční přepravy, několik chovů hospodářských zvířat, plochy území do 1 km2 povodí řek, produktovody, jde o hromadnou havárii v silniční dopravě nebo o havárii v letecké dopravě nebo ZaLP provádí základní a ostatní složky IZS nebo se využívají síly a prostředky (SaP) z jiných krajů nebo je nutné složky při společném zásahu v místě zásahu koordinovat velitelem zásahu za pomoci štábu velitele zásahu a místo zásahu rozdělit na sektory a úseky) nebo zvláštního (nejvyššího) stupně poplachu (tj. MU ohrožuje více než 1000 osob, celé obce nebo plochy území nad 1 km2, ZaLP provádí základní a ostatní složky IZS včetně využití SaP z jiných krajů, případně je nutné použít pomoc nebo prostředky zahraniční pomoci; je nutné složky při společném zásahu v místě zásahu koordinovat velitelem zásahu za pomoci štábu velitele zásahu a místo rozdělit na sektory a úseky; společný zásah složek vyžaduje koordinaci na strategické úrovni). Havarijní plán kraje se dělí na část informační, část operativní a plány konkrétních činností. Jednotlivé části jsou tvořeny textem doplněným grafickými dokumenty (mapami, grafy, schématy, apod.). Informační část havarijního plánu kraje obsahuje charakteristiku kraje (geografická, demografická, klimatická a hydrologická charakteristika, popis infrastruktury) a dále skutečnosti zjištěné analýzou možného vzniku MU pro jednotlivé druhy MU – místo možného vzniku; pravděpodobnost vzniku; rozsah a ohrožení v závislosti na čase a dalších podmínkách; seznam obcí včetně přehledu počtu jejich obyvatel; seznam právnických osob a podnikajících fyzických osob zahrnutých do havarijního plánu; ohrožení obyvatelstva; předpokládané škody; předpokládané následky vyvolané mimořádnou událostí; zásady pro vedení ZaLP; předpokládané množství SaP pro ZaLP; ke konkrétnímu druhu MU popis příslušné části struktury organizace havarijní připravenosti kraje včetně uvedení působnosti složek; ke konkrétnímu druhu a místu MU popis využitelné části systému vyrozumění a varování v rámci organizace ZaLP a ochrany obyvatelstva; možnosti asanace předpokládaných následků MU, s uvedením odpovědnosti za provedení jednotlivých asanačních opatření; výčet MU, které přesahují hranice kraje nebo mohou vzniknout na území kraje anebo se mohou šířit z jiných krajů. Do operativní části havarijního plánu kraje se uvádí SaP pro ZaLP s ohledem na vyžadovanou pomoc (§ 20 odst. 1 a 2 zákona č. 239/2000 Sb.) jen tehdy, pokud nejsou

57

zahrnuty v poplachových plánech, přičemž poplachový plán kraje se k havarijnímu plánu kraje přikládá. Síly a prostředky (SaP) pro ZaLP, které nejsou zahrnuty v poplachovém plánu kraje, se uvádí s následujícími údaji: a) pomoc poskytovaná sousedním krajům • MU, při nichž bude pomoc zpravidla realizována, • SaP určené k pomoci, • způsob povolání SaP určených k pomoci a jejich zapojení do ZaLP, • odpovědnost za vyslání; b) pomoc, která může být poskytnuta ze sousedních krajů • MU, při nichž bude zpravidla pomoc požadována, SaP určené k pomoci, • způsob povolání SaP určených k pomoci a jejich zapojení do ZaLP, • odpovědnost za vyslání; c) pomoc, která může být poskytnuta z ústřední úrovně • MU, při nichž bude zpravidla pomoc vyžadována, • SaP určené k pomoci, • způsob povolání SaP určených k pomoci a jejich zapojení do ZaLP, • odpovědnost za vyslání. d) způsob vyrozumění o MU a spojení. Pro provádění ZaLP na území kraje se zpracovávají plány konkrétních činností. Patří k nim plán: • vyrozumění, • traumatologický, • varování obyvatelstva, • ukrytí obyvatelstva, • individuální ochrany obyvatelstva, • evakuace obyvatelstva, • nouzového přežití obyvatelstva, • monitorování, • pohotovostní plán veterinárních opatření, • veřejného pořádku a bezpečnosti, • ochrany kulturních památek, • hygienických a protiepidemických opatření, • komunikace s veřejností a hromadnými informačními prostředky, • odstranění odpadů.

58

Vnější havarijní plány se zpracovávají pro jaderná zařízení (jaderná zařízení nebo pracoviště IV. kategorie, u kterých je Státním úřadem pro jadernou bezpečnost (SÚJB) stanovena zóna havarijního plánování) a chemická zařízení (objekty a zařízení, u kterých je možnost vzniku závažné havárie způsobené nebezpečnými chemickými látkami a přípravky). Vnější havarijní plány se dělí na informační část, operativní část a plány konkrétních činností, zpracované ve formě textové a grafické. Grafické části obsahují mapy, grafy, schémata, rozmístění SaP, způsoby vedení ZaLP, v případě jaderných zařízení možné směry šíření radioaktivních látek při radiační havárii apod. Vnitřní havarijní plány (resp. svým obsahem podobnou dokumentaci) mají jako povinnost zpracovat provozovatelé příslušných zařízení – např. chemických zařízení, jaderných zařízení, energetických zařízení důležitých pro řešení stavů nouze v energetice, nebo při ohrožení kvality povrchových a spodních vod, zdolávání požárů, evakuaci apod. Vnitřní havarijní plány podniku mají části informační, operativní a plány konkrétních činností. Krizové plánování Krizovým plánováním se rozumí ucelený soubor postupů, metod a opatření, které věcně příslušné orgány (orgány krizového řízení a další určené orgány státní správy) užívají při přípravě na činnosti v krizových situacích a k minimalizaci možných zdrojů krizových situací a jejich škodlivých následků. V krizovém plánování se rozlišují: • zpracovatele krizového plánu, jimž zákon ukládá zpracovat krizový plán s ohledem na charakteristiku území; patří k nim správní úřad, jiné státní orgány a orgány samosprávy; • subjekty krizového plánování podílející se na zajištění krizových opatření v rámci krizového plánování; patří k nim orgány a organizační složky státu, jejich organizační celky, právnické osoby, podnikající fyzické osoby. V případě orgánů krizového řízení je výstupem krizový plán, představující souhrn krizových opatření a postupů k řešení krizových situací v jejich působnosti. Zpracovatel má rovněž povinnost zpracovat plán akceschopnosti zpracovatele krizového plánu zahrnující postupy a termíny zabezpečení připravenosti k řešení krizových situací a opatření k zajištění ochrany před následky krizových situací. Dotčené právnické osoby nebo podnikající fyzické osoby zpracovávají k řešení krizových situací plány krizové připravenosti. Krizový plán správních úřadů (ministerstva, jiné správní úřady) a dalších státních orgánů (Kancelář Poslanecké sněmovny, Kancelář Senátu, Kancelář prezidenta republiky, Úřad vlády, Nejvyšší kontrolní úřad, Bezpečnostní informační služba) se skládá ze základní části a přílohové části. Základní část obsahuje: • vymezení působnosti, odpovědnosti a úkolů správního úřadu a jiného státního orgánu s ohledem na charakteristiku území,

59

• popis organizace krizového řízení, • výčet a hodnocení možných krizových rizik, jejich dopad na území, • činnost orgánů a organizačních složek státu, jejich organizačních celků, právnických nebo podnikajících fyzických osob podílejících se na zajištění krizových opatření v rámci krizového plánování a • další podklady a zásady potřebné pro používání přílohové části krizového plánu. Přílohovou část tvoří dokumenty nezbytné ke zvládnutí krizové situace, zejména • přehled SaP včetně jejich počtu a využitelnosti, • katalog krizových opatření (tj. seznam krizových opatření a katalogových listů jednotlivých krizových opatření; je to souhrnný přehled a stručný popis krizových opatření, která lze výběrovým způsobem, podle druhu, charakteru a rozsahu konkrétní krizové situace použít ke snížení jejich dopadů, pro předcházení jejímu bezprostřednímu vzniku nebo k jejímu řešení), • typové plány (tj. dokumenty, stanovující pro jednotlivé druhy krizových situací doporučené = typové postupy, zásady a opatření pro jejich řešení), • povodňové a havarijní plány zpracované podle zvláštních právních předpisů, • další operační plány, které se zpracovávají pro konkrétní druh krizové situace na daném území, • plán nezbytných dodávek, • plán hospodářské mobilizace, • plán akceschopnosti zpracovatele krizového plánu, • plány spojení, • plány materiálně technického zabezpečení, • topografické mapy s vyznačenými riziky a řešením ohrožení. Krizový plán kraje, který zpracovává HZS kraje, má základní a přílohovou část. Základní část krizového plánu kraje obsahuje: • vymezení působnosti, odpovědnosti a úkolů kraje s ohledem na charakteristiku území kraje, • charakteristiku organizace krizového řízení kraje, • výčet a hodnocení možných krizových rizik, jejich dopad na území kraje, • činnost subjektů krizového plánování podílejících se na zajištění krizových opatření v rámci krizového plánování, • další podklady a zásady potřebné pro používání přílohové části krizového plánu kraje. Přílohovou část představuje: • přehled SaP včetně jejich počtu a využitelnosti, které jsou k dispozici ve správním území kraje, 60

• katalog krizových opatření, • typové plány očekávaných krizových situací na území kraje,, • povodňový plán kraje, • havarijní plán kraje, • operační plány pro řešení dalších očekávaných krizových situací na území kraje, • plán nezbytných dodávek, • plán hospodářské mobilizace, • plán akceschopnosti kraje, • plány spojení kraje, • plány materiálně technického zabezpečení, • plány zdravotnického zabezpečení kraje, • topografické mapy území kraje s vyznačenými riziky a řešením ohrožení. Krizovým zákonem je stanoveno, že vybrané úkoly krizového plánu kraje jsou pak ORP zpracovány v krizovém plánu ORP. Pokud právnické osoby a podnikající fyzické osoby zajišťují plnění opatření vyplývajících z krizového plánu, jsou povinny realizovat v oblasti krizového řízení vlastní plánovací proces, který realizují formou zpracování plánu krizové připravenosti. Plán krizové připravenost má část základní a část přílohovou. Základní část plánu krizové připravenosti obsahuje: • vymezení předmětu podnikání • vymezení úkolů a opatření, které byly důvodem pro zpracování plánu krizové připravenosti, • charakteristiku organizace krizového řízení a havarijní připravenosti, • výčet a analýzu krizových ohrožení, jejich možný dopad na činnost právnické nebo podnikající fyzické osoby, a • zásady pro používání plánu krizové připravenosti. Přílohovou část plánu krizové připravenosti tvoří dokumenty nezbytné ke zvládnutí krizové situace, zejména: • výpis z krizového plánu s uvedením požadavků zpracovatele krizového plánu příslušného orgánu krizového řízení na účast dotčené právnické osoby při zabezpečení konkrétních krizových opatření, • plán akceschopnosti právnické osoby pro zajištění pohotovosti a připravenosti k plnění krizových opatření a ochrany před účinky krizových situací, • plán krizových opatření k řešení krizových stavů v rámci působnosti právnické nebo podnikající fyzické osoby, • vnitřní havarijní plán (pokud jej právnická nebo podnikající fyzická osoba zpracovává podle zvláštních právních předpisů), 61

• plán opatření hospodářské mobilizace (pokud je právnická osoba subjektem hospodářské mobilizace), • plány spojení, • topografické mapy s vyznačenými riziky a řešením krizových situací, • přehled uzavřených smluv a dalších dokumentů mezi právnickou osobou a příslušným orgánem krizového řízení nebo zpracovatelem krizového plánu, • další dokumentace potřebná pro řešení krizových stavů zejména statuty a jednací řády, vzory hlášení, předpisy, dohody o spolupráci. Civilní nouzové plánování Civilním nouzovým plánováním (CNP) se rozumí proces plánování opatření k zajištění ochrany obyvatelstva, ochrany ekonomiky, trvalé funkčnosti státní správy, přijatelné úrovně společenské a hospodářské činnosti státu a obyvatelstva. Nedílnou součástí je i koordinace požadavků na civilní zdroje pro zajištění bezpečnosti ČR, EU a NATO. Usnesením vlády č. 391/1998 byl zřízen Výbor pro civilní nouzové plánování (VCNP) jako stálý orgán Bezpečnostní rady státu (BRS) pro koordinaci plánování opatření k zajištění ochrany vnitřní bezpečnosti státu, ochrany obyvatelstva a ochrany ekonomiky a ke koordinaci požadavků na civilní zdroje, které jsou nezbytné pro zajištění bezpečnosti ČR. VCNP úzce spolupracuje s Výborem pro obranné plánování (VOP). Základní plánovací oblasti CNP v ČR jsou: • zachování funkčnosti státní správy a samosprávy, • plánování opatření pro ochranu obyvatelstva, • plánování civilních zdrojů. CNP pokrývá široký rozsah úkolů státu, zejména plnění úkolů k ochraně obyvatelstva a zahrnuje: • nepřetržité fungování orgánů státní správy a orgánů územní samosprávy, • zabezpečení vnitřní bezpečnosti, přípravu civilních zdrojů, které jsou nezbytné pro zajištění bezpečnosti, • ochranu obyvatelstva v MU (KS), • zajišťování základních lidských potřeb, společenského a hospodářského života při MU (KS), • fungování, ochranu a obnovu kritické infrastruktury (tj. výrobních a nevýrobních systémů, jejichž nefunkčnost by měla vážné dopady na bezpečnost, ekonomiku a zachování nezbytného rozsahu dalších základních funkcí státu při krizových situacích), • vytváření civilních zdrojů nezbytných pro zajištění bezpečnosti a využití zdrojů personálních, finančních, zemědělských, průmyslových, energetických,

62

zdravotnických, dopravních, zdrojů potravin apod., využití telekomunikací a spojů, • výkon mimořádných pravomocí a zabezpečení mobilizace, • civilní podporu činnosti ozbrojených sil a bezpečnostních sborů v případě jejich použití, • koordinaci bezpečnostního výzkumu a spolupráce veřejného a soukromého sektoru, • dodržování neproliferačních režimů na území republiky, • poskytování humanitární pomoci a záchranných akcí doma i v zahraničí včetně pomoci při zacházení s uprchlíky, • zvyšování úrovně výstražných, varovacích a informačních systémů, • přípravu profesionálních orgánů krizového řízení, • organizování vzdělávacího systému v oblasti krizového řízení a ochrany obyvatelstva, mezinárodní spolupráci nadnárodních organizací a orgánů, zejména v rámci EU a NATO. Z uvedeného vyplývá, že plánování civilních zdrojů pro krizové stavy se zabezpečuje zejména v oblastech dopravy, telekomunikací a pošt, průmyslu a zboží, potravin a zemědělství, zdravotnického materiálu a strategických zásob surovin a vybraných komodit materiálu. Tato civilní podpora je realizována pro řešení krizových situací vojenského i nevojenského charakteru (HORÁK et al., 2011, s. 112114). Plánování obnovy Obnovou se rozumí činnosti, které nemají charakter záchranných a likvidačních prací (tj. bezprostředních opatření při řešení MU nebo KS), ale jsou směrovány k zajištění návratu do stabilizovaného stavu a k nastartování dalšího rozvoje v rozumném čase a za přijatelných nákladů. S ohledem na možnou různorodost MU a KS a jejich následků nelze situaci řešit a obnovovací práce realizovat bez předchozích příprav. Základem při obnově je zabránit dalším ztrátám, využít zdroje a prostředky efektivně. Proto se sestavuje tzv. program prevence ztrát při obnově. Program prevence ztrát má dva cíle: • provádět takové činnosti, které mohou redukovat výskyt dalších dopadů pohrom (lze např. u technologických pohrom), • provádět takové činnosti, které minimalizují potenciální (tj. zmírňují) dopady relevantní pohromy. Je tedy žádoucí mít pro možné dopady pohrom zpracovány scénáře obnovy, které zahrnují zásady, při nichž je obnova prováděna na základě určitých zásad, které nebudou zvyšovat zranitelnost chráněných zájmů státu ani vůči pohromě, po které se obnova provádí a ani vůči předvídatelným možným pohromám dalším. Proto je třeba vycházet z hodnocení ohrožení od pohromy, analýzy rizik a přihlížet k požadavkům 63

udržitelného rozvoje a principu předběžné opatrnosti, tj. používat nástroj řízení bezpečnosti. Výše uvedený výčet ukazuje, že tvorba plánu obnovy není jednoduchý, ale naopak vícestupňový proces. Tento proces se zpravidla skládá z několika fází. Patří k nim: • fáze identifikace problémů, které jsou nutné pro udržení, resp. zachování činností po výskytu pohromy a pro zahájení normálních činností. Tato fáze předpokládá: - ustanovení týmu pro obnovu a definování rolí účastníků týmu, - vytvoření seznamu informací o postupech obnovy, - definování řídících postupů pro zajištění životně důležitých funkcí, - určení alternativních požadavků pro území, budovy i obyvatele, - zabezpečení alternativních lokalit pro provoz životně důležitých funkcí a pro přežití obyvatel, - stanovení časového harmonogramu činností, - provedení odhadu a dokumentace ztrát a odhadu nákladů na obnovu, - zabezpečení nezbytných záznamů, - stanovení strategií prací a plánu na řízení škod. • fáze zajištění prioritních kritických potřeb, které jsou životně důležité, a tudíž nezbytné. Patří k nim: - obnova základní infrastruktury (silniční sítě včetně zničených mostů; rozvodů elektrické energie, vodovodů, podzemních zdrojů pitné vody, plynu; funkčnosti kanalizace a čistíren odpadních vod, poškozené říční sítě a rybniční soustavy), - obnova bytového fondu (s prioritou bydlení pro občany, kteří o dům či byt přišli), - obnova provozu státních zaměstnanost v kraji,

i

podnikatelských

subjektů

zajišťujících

- obnova zdravotnických, vzdělávacích a lázeňských zařízení v kraji, - obnova památek, kulturních zařízení a zařízení sloužících cestovnímu ruchu a sportu. • fáze tvorby vlastního plánu obnovy. Součástí plánu obnovy jsou - problémy obyvatel (naděje zraněných na přežití závisí na rozsahu a velikosti pohromy a jejich dopadů; z toho plyne potřeba v plánu obnovy identifikovat jak zdravotní služby, tak pomoc psychologů předem), - problémy budov, komunikací a další infrastruktury (nutnost prověřit rozsah fyzického poškození budov, systémů zásobování vodou, elektřinou, jídlem, kanalizace apod. a porovnat je s předem stanovenými daty, pro které jsou připraveny zdroje a postupy obnovy),

64

- problémy služeb (potřeba obnovy činnosti podniků, které mohou přispět k rychlému zotavení života v území a z toho plynoucí podporu implementaci plánů kontinuity jako součástí plánu obnovy), - na základě analýzy situace realizace vhodné varianty plánu obnovy nebo alespoň plánu pro nepředvídané situace – rozuměj výběr variant řešení obnovy účinné, přijatelné, perspektivní pro další rozvoj a přitom finančně zvládnutelné. V procesu specifikace nákladů na obnovu se musí nejprve identifikovat a určit priority v území, funkcích a provozech. K tomu slouží úvahy o: • podstatě pohromy a jejich dopadech (především u těch zájmů a funkcí, které byly v rámci analýz určeny jako podstatné), • stanovení maximální doby, po kterou mohou probíhat alternativní dočasné postupy vedoucí k zajištění kontinuity činnosti území (podniku, organizace). S ohledem na existenci vnitřní provázanosti faktorů je možné určit různé varianty postupů. 3.4 Kritická infrastruktura Základní funkcí státu je zajistit ochranu a rozvoj chráněných zájmů a trvale udržitelný rozvoj lidské společnosti. Zajištění bezpečnosti státu, fungování ekonomiky, fungování veřejné správy a zabezpečení základních životních potřeb obyvatelstva je závislé na konkrétních infrastrukturách, které jsou označovány jako kritické. Kritickou infrastrukturou (KI) rozumíme souhrn systémů a objektů, jejichž zničení nebo omezení funkčnosti má vážné dopady na ekonomickou a společenskou stabilitu, obranyschopnost a bezpečnost státu a na fungování státu jako územně společenské komunity. V KI rozlišujeme objekty KI, tj. stavby nebo zařízení zajišťující fungování KI, a subjekty KI, kterými jsou vlastníci nebo provozovatelé objektů KI. Kritická infrastruktura obvykle zahrnuje: • systém dodávky energií, především elektřiny, • systém dodávky vody, • kanalizační systém, • přepravní síť, • komunikační a informační systémy, • bankovní a finanční sektor, pohotovostní služby (lékařské, policejní, hasiči, záchranný systém), • nouzové služby (policie, hasičská záchranná služba, zdravotnictví), • základní služby (zásobování obyvatel, likvidace odpadu, sociální služby), průmysl a zemědělství, • státní správu a samosprávu.

65

Tab. 3.1: Oblasti národní kritické infrastruktury P.č.

Oblast KI

Produkt nebo služba 1.1 Elektřina

1.

Energetika

1.2 Plyn 1.3 Tepelná energie 1.4 Ropa a ropné produkty 2.1 Zásobování pitnou a užitkovou vodou

2.

Vodní hospodářství

2.2 Zabezpečení a správa povrchových vod a podzemních zdrojů vody 2.3 Systém odpadních vod 3.1 Produkce potravin

3.

Potravinářství a zemědělství

3.2 Péče o potraviny 3.3 Zemědělská výroba 4.1 Přednemocniční neodkladná péče

4.

Zdravotní péče

4.2 Nemocniční péče 4.3 Ochrana veřejného zdraví 4.4 Výroba, skladování a distribuce léčiv a zdravotnických prostředků 5.1 Silniční

5.

Doprava

5.2 Železniční 5.3 Letecká 5.4 Vnitrozemská vodní 6.1 Služby pevných telekomunikačních sítí 6.2 Služby mobilních telekomunikačních sítí 6.3 Radiová komunikace a navigace

6.

Komunikační a informační systémy

6.4 Satelitní komunikace 6.5 Televizní a radiové vysílání 6.6 Poštovní a kurýrní služby 6.7 Přístup k internetu a k datovým službám 7.1 Správa veřejných financí

7.

Bankovní a finanční sektor

7.2 Bankovnictví 7.3 Pojišťovnictví 7.4 Kapitálový trh

8.

Nouzové služby

8.1 HZS ČR a příslušné jednotky požární ochrany 8.2 Policie ČR (vnitřní bezpečnost a veřejný pořádek) 8.3 AČR (zabezpečení obrany) 8.4 Radiační monitorování včetně podkladů pro opatření vedoucích ke snižování nebo odvrácení ozáření 8.5 Předpovědní, varovná a hlásná služba

9.

Veřejná správa

9.1 Státní správa a samospráva 9.2 Sociální ochrana a zaměstnanost (sociální zabezpečení, státní sociální podpora, sociální pomoc) 9.3 Výkon justice a vězeňství

66

Z výše uvedeného je zřejmé, že KI je velice rozsáhlá a očekává se, že stát ji bude nepřetržitě chránit. Je tu však problém, neboť ne všechny subjekty a objekty KI patří státu. Řada subjektů a objektů KI je součástí soukromého sektoru, ve kterém platí především zájem o zvyšování zisku před výdejem nákladů na zajištění ochrany a bezpečnosti objektu KI. I přes tuto skutečnost se stát, prostřednictvím Výboru pro civilní nouzové plánování (VCNP), který je stálým pracovním orgánem Bezpečnostní rady státu (BRS), touto problematikou zabývá. BRS ve svém usnesení č. 30 ze dne 3. 7. 2007 projednala a schválila 9 oblastí národní KI a v jejich rámci deklarovala 37 produktů a služeb tak, jak je uvedeno v tabulce 3.1 (tabulka je zpracována podle Usnesení Bezpečnostní rady státu č. 30/2007). Významnou změnu v oblasti krizového řízení včetně KI přinesla novela krizového zákona realizovaná zákonem č. 118/2011 Sb., ve které je uvedeno úplné znění zákona č. 240/2000 Sb., o krizovém řízení a o změně některých zákonů (krizový zákon), jak vyplývá z pozdějších změn a s novelou související Nařízení vlády č. 432/2010 Sb., kterým se stanoví průřezová a odvětvová kritéria pro určení prvku kritické infrastruktury. S ohledem na skutečnost, že v původním znění krizového zákona byly některé formulace, které umožňovaly nejednotný výklad některých termínů, výše citované dokumenty vymezují některé pojmy, které s KI úzce souvisí. Podle nich se rozumí: a) krizovým řízením souhrn řídících činností orgánů krizového řízení zaměřených na analýzu a vyhodnocení bezpečnostních rizik a plánování, organizování, realizaci a kontrolu činností prováděných v souvislosti s • přípravou na krizové situace a jejich řešením, nebo • ochranou kritické infrastruktury, b) krizovou situací mimořádná událost podle zákona o IZS (Zákon č. 239/2000 Sb., o integrovaném záchranném systému a o změně některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů), narušení kritické infrastruktury nebo jiné nebezpečí, při nichž je vyhlášen stav nebezpečí, nouzový stav nebo stav ohrožení státu (dále jen „krizový stav“), c) krizovým opatřením organizační nebo technické opatření určené k řešení krizové situace a odstranění jejích následků, včetně opatření, jimiž se zasahuje do práv a povinností osob, d) pracovní povinností povinnost fyzické osoby vykonávat po nezbytně nutnou dobu určenou práci, která je nutná pro řešení krizové situace a kterou je tato osoba povinna konat v místě určeném orgánem krizového řízení, e) pracovní výpomocí povinnost fyzických osob vykonávat jednorázové a mimořádné úkoly nezbytné pro řešení krizové situace, které jsou povinny konat v místě určeném orgánem krizového řízení, f) věcným prostředkem movitá nebo nemovitá věc nebo poskytovaná služba, pokud tuto věc nebo službu lze využít při řešení krizové situace, g) kritickou infrastrukturou prvek kritické infrastruktury nebo systém prvků kritické infrastruktury, narušení jehož funkce by mělo závažný dopad na 67

bezpečnost státu (Čl. 2 ústavního zákona č. 110/1998 Sb. o bezpečnosti České republiky), zabezpečení základních životních potřeb obyvatelstva, zdraví osob nebo ekonomiku státu, h) evropskou kritickou infrastrukturou kritická infrastruktura na území České republiky, jejíž narušení by mělo závažný dopad i na další členský stát Evropské unie, i) prvkem kritické infrastruktury zejména stavba, zařízení, prostředek nebo veřejná infrastruktura (Zákon č. 183/2006 Sb., o územním plánování a stavebním řádu – stavební zákon – ve znění pozdějších předpisů), určené podle průřezových a odvětvových kritérií; je-li prvek kritické infrastruktury součástí evropské kritické infrastruktury, považuje se za prvek evropské kritické infrastruktury, j) ochranou kritické infrastruktury opatření zaměřená na snížení rizika narušení funkce prvku kritické infrastruktury, k) subjektem kritické infrastruktury provozovatel prvku kritické infrastruktury. Zákon č. 118/2011 Sb. rozlišuje dva typy subjektů • soukromé (provozovatelem je právnická a podnikající fyzická osoba; jsou určovány hasičským záchranným sborem kraje, popřípadě gesčním ministerstvem nebo jiným ústředním správním orgánem a to formou opatření obecné povahy), • státní (provozovatelem je organizační složka státu; jsou určeny usnesením vlády). Jde-li o provozovatele prvku Evropské kritické infrastruktury (EKI), považuje se tento za subjekt EKI. Subjekty kritické infrastruktury dělíme podle kriterií. Jako subjekty zvláštní kategorie jsou řešeny subjekty EKI. Prvním kritériem je nenahraditelnost. V případě porušení subjektu je nutná jeho oprava, rekonstrukce nebo nová výstavba. Z uvedeného je zřejmé, že činnost subjektu nelze v krátkém časovém období nahradit a bude nutné přijmout opatření (regulační stupně, stavy nouze, stavy omezení, resp. vyhlášení krizového stavu), která mohou nabývat až celostátního rozsahu. Podle tohoto kriteria se zařazují subjekty KI do I. kategorie. Druhým kriteriem je nahraditelnost, kdy při narušení nebo zničení jsou nutné opravy, rekonstrukce nebo znovuvýstavba. Subjekt je však možné nahradit jiným subjektem nebo provizoriem s dostačující kvalitou. Rovněž i v tomto případě jsou přijímána opatření (regulační stupně, stavy nouze, stavy omezení, resp. vyhlášení krizového stavu), mající však omezený rozsah v návaznosti na postižené území. Podle tohoto kriteria se zařazují subjekty KI do I. a II. kategorie. Posledním kriteriem je úroveň působnosti (potřebnosti). Subjekty KI podle jejich úrovně působnosti (potřebnosti) dělíme na místní, krajské, národní (celostátní) a nadnárodní (EKI). Každá z uvedených úrovní má svou kategorii.

68

Subjekty zařazené do místní (nejnižší) úrovně jsou označovány jako subjekty kritické infrastruktury III. kategorie. Subjekty zařazené do krajské úrovně jsou označovány jako subjekty kritické infrastruktury II. kategorie. Jejich narušení nebo ohrožení správného chodu funkcí musí řešit krajský úřad. Tab. 3.2: Oblasti Evropské kritické infrastruktury Oblast

Podoblast

I. Energetika

1. Výroba ropy a plynu, úprava (rafinace), zpracování, skladování a distribuce prostřednictvím produktovodů. 2. Výroba a přenos (transmise) elektřiny.

II. Jaderný průmysl

3. Výroba a skladování (zpracování) jaderných látek 4. Ochrana informačních systémů a sítí 5. Používání automatizovaných a kontrolních systémů 6. Internet

III. Informační a komunikační technologie

7. Poskytování pevných telekomunikačních sítí 8. Poskytování mobilních telekomunikačních sítí 9. Radiová komunikace a navigace 10. Satelitní komunikace 11. Vysílání 12. Zásobování pitnou vodou

IV. Voda

13. Kontrola kvality vody 14. Zachycování a kontrola objemu vody

V. Potraviny

15. Zásobování potravinami a zajištění bezpečnosti potravin 16. Lékařská a nemocniční péče

VI. Ochrana zdraví

17. Léky, séra, očkovací látky a léčiva 18. Biologické laboratoře a biologické agens

VII. Finanční

19. Infrastruktury a systémy plateb 20. Regulované trhy 21. Silniční doprava 22. Železniční doprava

VIII. Doprava

23. Letecká doprava 24. Vnitrozemská vodní doprava 25. Námořní a pobřežní doprava

IX. Chemický průmysl

26. Produkce a skladování (zpracování) chemických látek 27. Produktovody pro přepravu nebezpečných látek (chemických látek)

X. Vesmír

28. Vesmír

XI. Výzkumná zařízení

29. Výzkumná zařízení

(Zpracováno podle dokumentu Evropské komise čj. 16933/06)

Subjekty s celostátní úrovní působnosti jsou označovány jako subjekty kritické infrastruktury I. kategorie. Narušení nebo ohrožení správného chodu funkcí musí řešit 69

ministerstvo, ústřední správní úřad, právnické a fyzické osoby působící na území celého státu nebo na území více krajů. Jde o nenahraditelné subjekty, které při zničení nebo poškození jsou velmi obtížně (pomalu) obnovitelné a narušují chod celého státu. Subjekty s nadnárodní úrovní představují subjekty, jejichž narušení vyvolává narušení chodu EKI (minimálně narušují KI dvou nebo více zemí EU; vzniklým problémem se zabývá Evropská komise). Subjekt kritické infrastruktury zpracovává Plán připravenosti subjektu kritické infrastruktury, ve kterém jsou identifikována možná ohrožení funkce prvku KI a stanovena opatření na jeho ochranu. Kromě toho subjekt kritické infrastruktury určuje styčného bezpečnostního zaměstnance, poskytujícího za subjekt kritické informace součinnost při plnění úkolů podle krizového zákona: l) průřezovými kritérii soubor hledisek pro posuzování závažnosti vlivu narušení funkce prvku kritické infrastruktury s mezními hodnotami, které zahrnují rozsah ztrát na životě (více než 250 mrtvých), dopad na zdraví osob (více než 2500 osob s následnou hospitalizací po dobu delší než 24 hodin), mimořádně vážný ekonomický dopad (hospodářská ztráta státu vyšší než 0,5% hrubého domácího produktu) nebo dopad na veřejnost v důsledku rozsáhlého omezení poskytování nezbytných služeb nebo jiného závažného zásahu do každodenního života (postihující více než 125 000 osob). Průřezová kritéria navrhuje Ministerstvo vnitra, 2) odvětvovými kritérii technické nebo provozní hodnoty k určování prvku kritické infrastruktury v odvětvích energetika, vodní hospodářství, potravinářství a zemědělství, zdravotnictví, doprava, komunikační a informační systémy, finanční trh a měna, nouzové služby a veřejná správa. Odvětvová kriteria navrhují ministerstva a jiné ústřední správní úřady k ochraně KI náležející do jejich působnosti a návrhy předkládají Ministerstvu vnitra. Konkretizace odvětvových kriterií pro určení prvků KI je uvedena v příloze Nařízení vlády č. 432/2010 Sb. Problematika bezpečnosti prvků KI patří však i k současným prioritám mezinárodních organizací. Orgány Evropské unie (EU) v prosinci roku 2006 schválily Návrh Směrnice Rady EU o určování a označování EKI a o posouzení potřeby zvýšit její ochranu (dokument Evropské komise čj. 16933/06). Dokument vychází z principů subsidiarity (tj. odpovědnosti především na národní úrovni), důvěrnosti sdílených informací, spolupráce zainteresovaných subjektů (vlastníci, provozovatelé, stát, regulátoři, normalizační úřady, atd.), proporcionality (chránit nelze vše), odvětvového přístupu (podle odvětví/oblastí KI) a doplňkovosti (existence stávajících norem). V souladu s citovaným dokumentem EK byl zpracován přehled oblastí a podoblastí EKI, uvedený v tabulce 3.2.

LITERATURA ŠENOVSKÝ, M. - ADAMEC, V. - VANĚK, M. (2006). Bezpečnostní plánování. SPBI: Ostrava, 2006. 86 s. ISBN 80-86634-52-4 70

Usnesení vlády č. 391/1998 Usnesení vlády ČR č.1254/2003 Zákon č. 239/2000 Sb., o integrovaném záchranném systému a změně některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 118/2011 Sb., o krizovém řízení a o změně některých zákonů – krizový zákon

71

4. FORMY GEOGRAFICKÉ PODPORY KRIZOVÉHO ŘÍZENÍ Darina MÍSAŘOVÁ, Gustav ŠAFR, Zdeněk STACHOŇ, Kateřina TAJOVSKÁ, Jitka KUČEROVÁ 4.1 Taktické řízení při řešení mimořádných událostí Koordinování záchranných a likvidačních prací (ZaLP) v místě nasazení složek IZS a v prostoru předpokládaných účinků mimořádné události ("místo zásahu") a řízení součinnosti těchto složek provádí velitel zásahu (VZ). Ten podle závažnosti mimořádné události (MU) vyhlásí odpovídající stupeň poplachu dle příslušného poplachového plánu IZS. Kdo je VZ stanoví zákon o IZS (Zákon č. 239/2000 Sb., Vyhláška č. 247/2001 Sb.). Pokud zvláštní právní předpis nestanoví jinak, je VZ velitel jednotky požární ochrany nebo příslušný funkcionář HZS s právem přednostního velení (Vyhláška č. 328/2001 Sb.). Druh MU tedy rozhoduje o tom, kdo je VZ (HORÁK et al., 2004, s. 245, 246) v případě, že je pro konkrétní druh MU legislativně stanoveno, kdo řídí ZaLP na místě zásahu. Pokud na místě zásahu není ustanoven VZ výše uvedeným způsobem, řídí součinnost těchto složek velitel nebo vedoucí zasahujících SaP složky IZS, která v místě zásahu provádí převažující činnost. Velitel zásahu je při provádění ZaLP oprávněn (ŠENOVSKÝ et al., 2005, s. 98-102): • zakázat nebo omezit vstup osob na místo zásahu a nařídit, aby místo zásahu opustila osoba, jejíž přítomnost není potřebná, • nařídit evakuaci osob, popřípadě stanovit i jiná dočasná omezení k ochraně života, zdraví, majetku a životního prostředí, • vyzvat osobu, která se nepodřídila stanoveným omezením, aby prokázala svoji totožnost; tato osoba je povinna výzvě vyhovět, • nařídit bezodkladné provádění nebo odstraňování staveb, terénních úprav za účelem zmírnění nebo odvrácení rizik vzniklých mimořádnou událostí, • vyzvat právnické osoby nebo fyzické osoby k poskytnutí osobní nebo věcné pomoci, • zřídit štáb velitele zásahu jako svůj výkonný orgán a určit náčelníka a členy štábu (členy štábu jsou zejména velitelé a vedoucí složek IZS; členy tohoto štábu mohou být dále fyzické osoby a zástupci právnických osob, se kterými složky IZS spolupracují nebo které poskytují osobní nebo věcnou pomoc), • rozdělit místo zásahu na sektory, popřípadě úseky, a stanovit jejich velitele, kterým je oprávněn ukládat úkoly a rozhodovat o přidělování SaP do podřízenosti velitelů sektorů a úseků.

72

Je třeba poznamenat, že výše uvedené pravomoci ze zákona o IZS jsou vázány právě jen na místo zásahu a vyplývají z nutnosti bezprostředního jednání zejména při záchraně osob. Velitel zásahu dále a) organizuje ZaLP s ohledem na zásady koordinace složek a po konzultaci s vedoucími složek IZS stanoví celkový postup provedení ZaLP, přičemž také vychází z typové činnosti složek při společném zásahu, b) zajišťuje součinnost mezi vedoucími složek IZS, která zahrnuje také označení VZ, náčelníka a členy štábu VZ a vedoucího složky, ukládá potřebné příkazy vedoucím složek, přičemž SaP složek nadále podléhají vedoucím těchto složek IZS (z toho vyplývá, že VZ neřídí každého člena složky, ale řídí složky ke koordinaci předepsaných a potřebných úkolů prostřednictvím jejich velitelů), c) organizuje členění místa zásahu, d) stanoví v místě zásahu svého nástupce pro případ předání funkce VZ, e) organizuje spojení mezi místem zásahu a územně příslušným operačním a informačním střediskem (dále jen „OPIS“) při předávání informací a vyhlašuje nebo upřesňuje pro místo zásahu odpovídající stupeň poplachu územně příslušného poplachového plánu IZS a vyžaduje povolávání potřebného množství SaP složek na místo zásahu, g) organizuje součinnost složek s ostatními právnickými a fyzickými osobami poskytujícími osobní a věcnou pomoc, se správními úřady, s orgány obcí a jejich organizačními složkami IZS. Podle rozsahu MU a potřeb koordinace ZaLP velitel zásahu organizačně člení místo zásahu na: • vnější zónu pro uzavření místa zásahu, • nebezpečnou zónu s charakteristickým nebezpečím v místě zásahu, • nástupní prostor, • týlový prostor, • dekontaminační prostor, • prostor pro poskytnutí zdravotní péče osob postižených MU, • shromaždiště evakuovaných, • prostor pro náhradní ustájení evakuovaných nebo zachráněných zvířat, popřípadě též poskytnutí veterinární péče, • prostor pro umístění a identifikaci obětí, • prostor předpokládaného šíření MU, • úsek a sektor, přičemž úsekem se rozumí část místa zásahu, kde složky provádí ZaLP; při plošně rozsáhlých MU, může VZ zřídit pro několik úseků sektor. Dále velitel zásahu stanoví místo pro • velitelské stanoviště, 73

• stanoviště štábu VZ, • informování sdělovacích prostředků a • informování o osobách postižených MU. Velice důležité je, aby byl VZ pro ostatní složky IZS i občany čitelný, tzn. je nezbytně nutné, aby byl řádně označen - páskou na levé paži s nápisem "VELITEL ZÁSAHU" nebo vestou se stejným nápisem. Velitelské stanoviště musí být pokud možno na stabilním a plně zabezpečeném a chráněném místě. V případě, že VZ nemůže vykonávat svoje oprávnění a plnit povinnosti, stává se velitelem zásahu nástupce, kterého určil v místě zásahu předem, případně jiný vedoucí složky IZS, která provádí v místě zásahu převažující činnost. Ve zprávě o zásahu se pak zaznamená čas změny VZ, jeho jméno a příjmení. Štáb velitele zásahu (dále jen „štáb") je využíván při koordinaci složek IZS a připravuje rozhodnutí VZ. Štáb tvoří: a) náčelník štábu, který odpovídá za činnost štábu; navrhuje VZ složení štábu, zastupuje VZ po dobu jeho nepřítomnosti a zajišťuje styk s veřejností na místě zásahu, b) člen štábu pro spojení, který zabezpečuje koordinaci spojení na místě zásahu mezi jednotkami a složkami IZS a spojení složek IZS s příslušným operačním střediskem, c) člen štábu pro týl, který organizuje materiální zabezpečení jednotek, včetně podmínek péče o hasiče a osoby vyzvané k poskytnutí osobní pomoci, evidenci výdajů a nákladů na zásah a poskytování neodkladné péče osobám postiženým mimořádnou událostí, Poznámka: Výše uvedené funkce představují minimální možný štáb. d) člen štábu pro analýzu situace na místě zásahu, který provádí analýzu situace na místě zásahu za účelem přípravy rozhodnutí VZ, e) člen štábu pro nasazení SaP, který organizuje součinnost jednotek a složek IZS na místě zásahu a jejich evidenci, f) zástupci složek IZS, g) pomocníci členů štábu, kterými mohou být vedle hasičů i fyzické osoby a zástupci právnických osob, které při zásahu poskytují osobní nebo věcnou pomoc nebo se kterými složky IZS na místě zásahu spolupracují. Stanoviště štábu určí VZ, a to obvykle v místě velitelského stanoviště. Na stanovišti štábu musí být přítomen po dobu zásahu některý z jeho členů a vedena evidence o činnosti štábu. Stanoviště štábu musí být zabezpečeno proti neoprávněnému vstupu nepovolaných osob a před vlivem nepříznivých meteorologických podmínek. Současně musí být zajištěn náhradní mobilní zdroj elektrické energie a prostředky k odstranění technických závad na zařízeních používaných pro činnost štábu. 74

Stejně jako VZ, tak i náčelník a členové štábu VZ jsou označeni podle zvláštního právního předpisu (Vyhláška č. 247/2001 Sb.). Jejich označení zajišťuje HZS ČR, pokud se zúčastňuje ZaLP. Při společném zásahu složek IZS musí velitel zásahu zajistit součinnost mezi vedoucími těchto složek (ŠENOVSKÝ et al., 2005, s.102). Součinnost je zajišťována prostřednictvím • soustavné činnosti VZ, • velitele sektoru nebo velitele úseku, jejichž úkoly a ve vztahu k řízení součinnosti složek IZS jsou obdobné jako VZ, ovšem jsou omezeny na svěřený úsek, • štábu VZ nebo • spojení. Vedoucí složky IZS • ohlašuje VZ svoji přítomnost, množství SaP složky ihned po té, co se dostaví na místo zásahu, • podřizuje se příkazům VZ, popřípadě velení velitele úseku nebo velitele sektoru (dále jen „nadřízený"), podává jim informace o plnění svých úkolů a o situaci v místě svého nasazení; v případě bezprostředního ohrožení života sil je oprávněn změnit rozhodnutí nadřízených, • předává řízení složky na dobu své nepřítomnosti nástupci, • oznamuje nadřízenému vznik situace, kdy hrozí bezprostřední ohrožení života a zdraví sil složek a činí neodkladná opatření k ochraně jejich zdraví a životů, • předává VZ potřebné podklady pro zpracování zprávy o zásahu. Vedoucí složky IZS je v místě zásahu označen reflexní vestou nebo rukávovou páskou, které označují také příslušnost ke složce. Uvedené označení si zabezpečuje každá složka sama. 4.2 Systém geografické podpory krizového řízení Pro sdílení informací, koordinaci a kooperaci řídících a operačních složek krizového managementu a různých organizací zapojených do řešení krizové situace je rozhodující efektivní a spolehlivý informační a komunikační systém, který by umožnil všem uživatelům získat právě ty informace, které jsou pro ně nezbytné. V rámci řešení výzkumného záměru byly získány informace o využití a získávání dat a informací, klíčových informačních tocích a souvisejících tématech od klíčových organizací, které mají v České republice zabezpečovat přímé geoinformační toky dané legislativně nebo organizačně v rámci krizového řízení. Mezi organizace zahrnuté do šetření, které proběhlo v roce 2008, byly zahrnuty základní složky integrovaného záchranného systému, oddělení krizového řízení na krajských úřadech a oddělení krizového řízení vybraných ministerstev ČR.

75

4.2.1 Geoinformační technologie pro správu a vizualizaci dat Integrovaný záchranný systém (IZS) V oblasti geoinformačních technologií existovaly a stále existují mezi jednotlivými složkami IZS výrazné rozdíly. Nejlepší pozici má v současné době Hasičský záchranný sbor České republiky (HZS ČR). Geoinformační systémy zde byly zavedeny v roce 2000 jako jedny z prvních. V současné době HZS ČR disponuje produkty společnosti ESRI (ArcGIS) a dalšími aplikacemi komerčních společností vyrobenými na klíč (T-MAPY spol. s r.o., RCS Kladno, s.r.o., Profia, s.r.o.). Tento systém je postaven na modulárním řešení obsahující aplikace od několika různých komerčních společností navázaných na softwarové vybavení od společnosti ESRI (GiselIZS AE Operátor, Spojař, Výjezd, GIS klient). Systém je společný pro všechna krajská ředitelství HZS, centrální datový sklad spravuje Institut ochrany obyvatelstva Lázně Bohdaneč. Distribuci dat a architekturu celého systému v rámci sítě jednotlivých pracovišť KOPIS popisuje ve své práci ZETEK (2010). Pro Zdravotnickou záchrannou službu (ZZS) dodávají potřebný geovizualizační software na operační střediska různé soukromé firmy. Bylo zjištěno, že nejčastěji je využívána aplikace GISel IZS (shodně jako v případě HZS ČR) firmy T-MAPY, spol. s r.o., kterou využívá celkem 7 krajských operačních středisek ZZS. U třech krajských operačních středisek ZZS se můžeme setkat s řešením dodávaným firmou MEDIUMSOFT, a.s. Jedná se o další ze systémů pro podporu vnitřních organizačních procesů u záchranné služby. Řešení využívá moderní nástroje informačních a komunikačních technologií. Dispečerský systém krajského operačního střediska se (v tomto případě) skládá z dílčích subsystémů: administrátor, výjezdového stanoviště, zdravotnické dokumentace (záznam o výjezdu) a pojišťovny. Dalšími individuálními aplikacemi vyskytujícími se na krajských operačních střediscích ZZS jsou řešení firmy KomTes Chrudim s.r.o. s názvem NaviGate (platforma pro vizualizaci a integraci širokého spektra prostorových dat nad mapovým podkladem), dále pak InfoMapa firmy PJSOFT s.r.o. (desktopová aplikace projektovaná na bázi systému InfoMap, který zobrazuje vektorová data a umožňuje připojení informačních databází ke všem druhům grafických objektů) a řešení ECC - Emergency Control Center firmy CPE, spol. s r.o. dodávající integrační, řídící a komunikační nástroje na různých úrovních. Materiální vybavení ZZS jsou na dobré úrovni a často převyšují evropský i světový standard (HASÍK, 2008). Ve většině vozů ZZS je také instalovaný přijímač GPS napojený na vysílačku a u některých operačních středisek je implementován program pro sledování těchto vozidel. Sledování a řízení vozového parku je nejčastěji založeno na principu přenosu polohové informace na bázi systému GPS z mobilní jednotky do dispečerského centra, které je zajišťováno různými systémy, např. systém Fleetware firmy Radium, s.r.o., LUPUS firmy PRINCIP a.s. atd. Polohy vozidel se na některých krajských zdravotnických operačních střediscích zobrazují přímo v GIS, například v aplikaci GISel IZS, NaviGate atd. Dispečer má možnost buďto sledovat pohyb jednoho vozidla on-line s nastavitelným přiblížením nebo sledovat pohyb veškerých vozidel v kraji 76

najednou, případně lokalizovat akci a jejich prioritu v čase apod. Komunikace s výjezdovými posádkami probíhá nejčastěji pomocí radiostanic různých systémů (Motorola, Matra apod.) nebo komunikaci zabezpečuje síť GSM s využitím služby SMS/DATA/GPRS. Policie ČR zatím geoinformační technologie pro potřeby krizového řízení využívá minimálně. Od roku 2010 se zpracovává projekt zavedení GIS u Policie, který by měl poskytovat mapové, analytické, koordinační služby, kontrolní mechanismy a spolupracovat s obdobnými systémy používanými v IZS. Tento projekt si klade za cíl vytvořit i mimo jiné WMS (Web Map Service) služby dostupné široké veřejnosti, kde by se publikovaly data o činnosti policie např. ve formě kartograficky zpracovaných informacích o kriminální činnosti. Výrazně odlišná situace od popisovaného stavu je v Moravskoslezském kraji, kde bylo v červnu 2011 spuštěno integrované bezpečnostní centrum (IBC), které bylo vybudováno z prostředků Evropské unie. Všechny tři základní složky IZS mají celý proces od přijetí tísňového volání až po operační řízení koncentrován v jedné budově. Uvedený systém je v České republice jedinečný a prozatím nebyl aplikován v jiných krajích ČR (viz též kapitola 11.2).

Obr. 4.1: Struktura architektury NIS IZS (zdroj: Informace o projektu IS IZS, 2011) Unifikaci vybavení geoinformačními technologiemi u všech tří základních složek IZS má zajistit program Národního informačního systému integrovaného záchranného systému – NIS IZS (viz obr. 4.1). Tento systém vzniká od roku 2008 a v současné fázi probíhají pilotní studie na krajských odděleních jednotlivých složek IZS. Ideové řešení projektu vystihuje základní myšlenku, provázanost celkového řešení a

77

základní strukturu projektu IS IZS – společné standardy a technologie všude tam, kde jednotlivé složky IZS provádí obdobné procesy a plnou provázanost tam, kde kooperují. Střechový projekt NIS IZS vytváří jednotnou úroveň informačních systémů operačního řízení a modernizuje technologie pro příjem tísňového volání základních složek integrovaného záchranného systému. Základním cílem tohoto projektu je prokazatelné snížení následků mimořádných událostí – méně mrtvých, zraněných, menší škody na majetku a vyšší uchráněná hodnota při těchto událostech, a to tam, kde při mimořádných událostech zasahuje současně více složek IZS. Typickými příklady takových zásahů jsou např. požáry a dopravní nehody. Krajské úřady Systém krizového řízení je nastavený v souladu se zákonem 240/2000 Sb. a nařízením vlády č. 462/2000 Sb. k Zákonu č. 240/2000 Sb. To znamená, že do struktury krizového řízení České republiky spadá také krizové řízení na krajských úřadech (KÚ). Na všech krajích je ustanovená Bezpečnostní rada kraje (BRK) a také funkce tajemníka BRK, který je vždy i členem BRK. Na všech krajích tuto funkci vykonává vedoucí oddělení/odboru krizového řízení. Současně v souladu s citovaným nařízením vlády má každý kraj ustanovený krizový štáb kraje (KŠK) a funkci tajemníka KŠK. Oddělení krizového řízení spadá na 11 krajských úřadech v ČR pod Odbor kancelář hejtmana, na zbylých třech krajích je krizové řízení samostatným odborem. V oblasti geoinformačních technologií v prostředí Krajských úřadů výrazně dominují produkty společnost ESRI nebo řešení postavená na ESRI technologiích. Kromě těchto produktů se zde vyskytují (někdy současně s technologií ESRI) také technologická řešení firem VARS Brno a.s., Hydrosoft Veleslavín, s r.o., T-Mapy, spol. s r.o., Z.L.D. s r.o., AVANTI, KomTes Chrudim s.r.o. Krizové řízení na ministerstvech a ostatních státních úřadech Ministerstva musí mít ze zákona zřízeno pracoviště krizového řízení. Obecně se jedná o odbory krizového řízení (názvy se mírně liší), které mají v působnosti bezpečnost, krizové řízení (přípravu na řešení krizové situace) a většinou i ochranu utajovaných informací. Tyto odbory (ani jejich vedoucí) nejsou součástí žádné bezpečnostní rady. Členy Bezpečnostní rady státu a Ústředního krizového štábu jsou vždy ministři jednotlivých resortů. Ministerské "krizové" odbory bývají obecně členy krizových štábů ministerstev, což je pracovní orgán ministerstva k řešení krizových situací, jehož složení určuje ministr. Pro potřeby naší analýzy bylo vytipováno celkem 9 ministerstev a osloveny byly jejich příslušné odbory krizového řízení. Jen 5 ministerstev na výzvu reagovalo. U těchto však bylo dále šetřením zjištěno, že Ministerstvo průmyslu a obchodu v současnosti nevyužívá žádný informační systém kromě ARGISu, který provozuje Správa státních hmotných rezerv. Ani Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy nevyužívá v krizovém řízení GIS ani žádné jiné kartografické podklady. Šetření tedy bylo provedeno se zástupci oddělení krizového řízení Ministerstva životního prostředí, 78

s vedoucím oddělení krizového řízení Ministerstva zemědělství a s tajemníkem Komise GIS, jejímž zřizovatelem je Ministerstvo vnitra. Jako další státní instituce byly osloveny a šetřením prošly Správa státních hmotných rezerv (SSHR), zajišťující hospodářská opatření pro krizové stavy, a Krizové koordinační centrum Státního úřadu pro jadernou bezpečnost (SÚJB). 4.2.2 Geodata pro potřeby krizového řízení Základním prvkem každého informačního systému jsou data. Jednotlivé složky krizového řízení využívají různých datových podkladů pocházejících z různých zdrojů. Ke vzájemnému poskytování dat dochází jen zřídka a je to otázkou individuální angažovanosti zástupců jednotlivých složek činných v krizovém řízení. Datový sklad IZS Výroční zpráva Komise GIS HZS ČR (2006) dělí použité datové sady u HZS ČR na dvě skupiny – data referenční a data tematická. Mezi referenční data jsou zahrnuta data: ZABAGED a vrstevnice, GEONAMES – pomístní názvosloví, StreetNet ČR, Definiční body, Registr ekonomických subjektů a Registr sčítacích obvodů. Data tematická představují datové sady Českých drah, Operativa, Poplachové plány, Spojení, Lesních správ, Ředitelství silnic a dálnic, Turistické trasy a Vodstvo. Jako alternativní referenční vrstva (dle klasifikace HZS) je zmíněn například DMÚ 25 z produkce Vojenského geografického a hydrometeorologického úřadu v Dobrušce a za alternativní tematická data můžeme považovat např. geologická data, data týkající se ochrany přírody, využití půdy apod. Centrální datový sklad HZS ČR byl vytvořen na přelomu let 2004 a 2005 a obsahuje celorepublikové podklady využívané pro tvorbu map. Datový sklad je umístěn v Institutu ochrany obyvatelstva (IOO) Lázně Bohdaneč, kde je udržován, spravován, aktualizován a distribuován jednotlivým krajským ředitelstvím HZS ČR. Všechna data dodávána do skladu jsou ve formátu ESRI shapefile v souřadnicovém systému S-JTSK. Do skladu se nedostanou žádná data, která nemají celostátní charakter. Většina dat je dodávána externími subjekty jak státního, tak soukromého charakteru a až na několik málo výjimek jsou dodávány zdarma. Hlavní oporou při získávání dat je zákon č. 240/2000 Sb. ze dne 28. června 2000 o krizovém řízení a o změně některých zákonů. HZS ČR se také snaží do skladu dodávat vlastní datové sady vzniklé z interních materiálů sboru. Pro data vytvářená vlastními silami příslušníků sboru se na IOO určuje na základě požadavků nejvhodnější datový model (Výroční zpráva Komise GIS HZS ČR, 2008). Ukázka vizualizace dat je na obrázku 4.2 na následující straně. Záchranná zdravotnická služba je samostatným právním subjektem zřizovaným krajem a tedy využívá data poskytovaná příslušným krajským úřadem. U některých krajských operačních středisek ZZS byla zjištěna také datová spolupráce s HZS ČR a především snaha sjednotit a legislativně opatřit data tak, aby byl datový model shodný s datovým modelem používaným operačními pracovníky HZS ČR. 79

U policie ČR se z dostupných digitálních dat zatím využívají produkty Geobáze od firmy Geodézie ČS, Infomapa a DMÚ.

Obr. 4.2: Ukázka vizualizace topografických dat pro potřeby HZS v programu GISel IZS (zdroj: KŘ HZS Libereckého kraje) Veřejná správa Krizové řízení na úrovni státní správy a samosprávy je rozděleno do několika úrovní, v nichž si každé složky vytváří pro svou potřebu vlastní mapové podklady a datové soubory. Tyto podklady jsou většinou spravovány v rámci odboru GIS nebo přímo úřadem pro krizové řízení. Z již uvedeného dotazníkového šetření (FOLTÝNOVÁ et al., 2008) vyplynulo, že zde opět není žádný jednotný, standardizovaný systém, ani svým způsobem unifikovaná znaková sada, vytvořená pro potřeby krizového řízení. Vlastní tematická data, týkající se krizových situací, jsou už v současné době přístupná i veřejnosti v podobě mapových serverů a služeb, jimiž většina úřadů disponuje. Tyto mapové služby poskytuje občanům ministerstvo životního prostředí, jednotlivé krajské úřady, magistráty a městské úřady a v rámci možností i obecní úřady. Co se týče vlastních mapových produktů, které se dají označit jako mapy pro krizové řízení, lze je rozdělit obecně na povodňové plány a krizové mapy (havarijní, hrozeb apod.). Z hlediska jednotné koncepce a standardizace jsou nejlépe zpracovány povodňové plány, ke kterým existuje dostatečná metodika a legislativa. Podrobněji obsah a strukturu povodňových plánů uvádí Norma TNV 75 2931 „Povodňové plány“ a Metodika pro tvorbu digitálních povodňových plánů Ministerstva životního prostředí. Nejrozšířenější podobou je digitální povodňový plán (dPP), který slouží hlavně povodňovým komisím kraje, jednotlivým obcím, institucím a zprostředkovaně 80

i složkám IZS či běžným občanům. Jedná se o GIS software firmy Hydrosoft Veleslavín s.r.o. a umožňuje propojení všech úrovní v rámci struktury povodňových komisí (stát, kraje, obce s rozšířenou působností) a zároveň informační propojení mezi orgány státní správy a složkami IZS.

Obr. 4.3: Ukázka povodňového plánu – mapový pohled „Důležité organizace“ (zdroj: http://www.dppcr.cz/html_pub/) Pro vlastní potřeby si některá města a krajské úřady zpracovávají krizové mapy. Většinou se jedná opět o mapovou webovou službu, založenou na softwarovém řešení dodaném komerční společností. Typickým příkladem může být Mapa krizového řízení města Hradec Králové (dostupná na http://www.hradeckralove.org/hradec-kralove/mapkrizove-rizeni). Některé další typy krizových map mohou mít specifické zaměření na jednotlivé tematiky – havarijní plán Pardubic (http://gis.mmp.cz/cgi-bin/gsa10.cgi), zdroje znečišťování ovzduší Brno (http://gis.brno.cz/tms/html/ovzdusi/), mapa Bezpečné město v Plzni (plán policejních okrsků http://gis.plzen.eu/bezpecnemesto/), mapa sesuvů Zlín (http://217.112.160.234/gshtml/home1.html) apod. Poskytovatelé geodat Jak již bylo zmíněno, hlavní oporou při získávání dat pro IZS je zákon č. 240/2000 Sb. ze dne 28. června 2000 o krizovém řízení a o změně některých zákonů. Další část dat (např. vrstva JPO, čerpací stanice a další) si složky IZS, zejména HZS produkují samostatně. Jako poskytovatelé dat jsou pro IZS uváděny nejčastěji státní organizace (ČÚZK, ČSÚ, ŘSD, AČR, ÚHÚL a další), ministerstva, veřejné výzkumné instituce, krajské úřady s povinností poskytovat informace zdarma a také soukromé firmy. Ze soukromých firem byly v dotazníku uváděny nejčastěji následující: GEODIS BRNO,

81

spol. s r.o., CEDA, a.s., SHOCART, spol. s r.o., ČD a další. Hlavní dodavatelé dat pro segment krizového řízení v prostředí České republiky jsou popsáni níže. Armáda České republiky (AČR) poskytuje digitální model území DMÚ-25 ve 157 spojitých vrstvách (rozdělených do 7 kategorií – viz tab. 4.1) s příslušnými popisnými a kvalitativními informacemi v atributových tabulkách pokrývajících celé území ČR. Dále jsou dostupné rastrové ekvivalenty topografických map RETM 25, 50 a 100. Tab. 4.1: Přehled typů objektů v DMÚ 25 1. VODSTVO 2. KOMUNIKACE 3. POTRUBÍ A ENERGETICKÉ PÁSY 4. ROSTLINNÝ KRYT 5. SÍDLA, PRŮMYSLOVÉ A JINÉ TOPOGRAFICKÉ OBJEKTY 6. HRANICE A OHRADY 7. TERÉNNÍ RELIÉF

Central European Data Agency, a.s. (CEDA) poskytuje datovou sadu StreetNet ČR – silniční síť České republiky do úrovně ulic a místních komunikací, která dále obsahuje i vrstvy doplňující mapovou sadu o vrstvy využití území a zemního pokryvu. Informace je doplněna o navigační informace typu jednosměrné komunikace, zákaz vjezdu apod. V atributech jsou připojeny také informace o číslu, třídě a typu silnice, informace o městě a názvy ulic. Doba aktualizace je čtvrtletní. Data jsou placená. Český hydrometeorologický ústav (ČHMÚ) poskytuje základní informace o charakteru počasí a podnebí (klimatu) v České republice a nezanedbatelným způsobem vstupuje do procesů předcházení (prevence), případně řízení a řešení krizí vzniklých v důsledku extrémní podoby meteorologických a hydrologických jevů. Zabránit přírodním nebezpečím sice do značné míry nelze, avšak vhodným propojením systémů vyhodnocování rizik a včasného varování s preventivními a zmírňujícími opatřeními je možno zabránit jejich rozvinutí do podoby katastrof. Světová meteorologická organizace (WMO) a národní meteorologické a hydrologické služby na mezinárodní i národní úrovni významným způsobem přispívají k určování, vyhodnocování a sledování nebezpečí vzniku katastrof a poskytování včasného varování. Zásadní podmínkou pro připravenost na katastrofy je fungující systém včasného varování schopný spolehlivě a včas dodávat ohroženému obyvatelstvu přesné informace. Za tím účelem je zabezpečována koordinace příslušných aktivit národních meteorologických a hydrologických služeb tak, aby se ke každé z nich bez ohledu na politické hranice dostaly údaje nezbytné k zajištění účinného poskytování operativního včasného varování před nebezpečími souvisejícími s počasím, vodou a klimatem.

82

Obr. 4.4: Schéma napojení Předpovědní a výstražné služby do celostátního varovného systému (© ČHMÚ) Vytvořením Centrálního předpovědního pracoviště (CPP), které je spojené s odpovídajícími regionálními předpovědními pracovišti (RPP) na jednotlivých pobočkách ČHMU, byla vytvořena Předpovědní a výstražná služba (PVS), jejíž součástí je i oddělení Výstražné a informační služby (VIS). Hlavní činností oddělení je vydávání výstrah na nebezpečné meteorologické prvky a jevy (např.: silné srážky, sněhovou pokrývku, závěje, náledí, silný vítr, mrazy v době vegetace), jakož i na ostatní jevy ovlivněné počasím (smogová situace, přenos nebezpečných látek v ovzduší apod.). V takovýchto případech poskytuje informace o aktuálním stavu a vývoji počasí na území ČR státním institucím a široké veřejnosti prostřednictvím informačních médií (rozhlas, televize, internet, telefon – pevná i mobilní síť, apod.) – viz obr. 4.4. Celý tento systém se nazývá Systém integrované výstražné služby (SIVS) a je společně poskytován jednak výstražnou službou ČHMÚ a dále Odborem hydrometeorologického zabezpečení Vojenského geografického a hydrometeorologického úřadu (HMZ VGHMÚř) pro území ČR. Úkolem SIVS je: • vyhodnocení meteorologických a hydrologických aktuálních dat, informací a prognózních materiálů, • vydávání a rozšiřování integrovaných výstražných informací. Pro všechny nebezpečné hydrometeorologické jevy se vydávají předpovědní výstražné informace (PVI), pro některé jevy s extrémním stupněm nebezpečí se vydávají i informace o výskytu nebezpečných jevů (IVNJ). V případě, že předpovědní výstražná informace nebo informace o výskytu extrémních jevů obsahuje hydrologickou část, vydává se také jako výstraha hlásné a předpovědní povodňové služby.

83

Obr. 4.5: Úvodní stránka Systému integrované výstražné služby PVS ČHMÚ (© ČHMÚ) Český úřad zeměměřický a katastrální (ČÚZK) poskytuje ZABAGED (viz tab. 4.2) a vrstevnice. ZABAGED je digitální geografický model území České republiky, který svou přesností a podrobností zobrazení geografické reality odpovídá přesnosti a podrobnosti Základní mapy České republiky v měřítku 1:10 000 (ZM 10). Obsah ZABAGED tvoří 106 typů geografických objektů reprezentovaných v digitální databázi polohopisem a příslušnými popisnými a kvalitativními atributy. Součástí ZABAGED je i výškopis území České republiky. Dále ČÚZK poskytuje HZS ČR databázi pomístního názvosloví – Geonames, která obsahuje standardizované názvosloví Základní mapy ČR 1 : 10 000. ČÚZK poskytuje také letecké snímky. Data jsou aktualizována čtvrtletně.

84

Tab. 4.2: Přehled typů objektů v ZABAGED 1. SÍDELNÍ, HOSPODÁŘSKÉ A KULTURNÍ OBJEKTY 2. KOMUNIKACE 3. ROZVODNÉ SÍTĚ A PRODUKTOVODY 4. VODSTVO 5. ÚZEMNÍ JEDNOTKY VČETNĚ CHRÁNĚNÝCH ÚZEMÍ 6. VEGETACE A POVRCH 7. TERÉNNÍ RELIÉF 8. GEODETICKÉ BODY

Český statistický úřad (ČSÚ) přispívá především vytvářením, údržbou a aktualizací základních registrů. Mezi nabízené informace patří například definiční body obcí, definiční body částí obcí a definiční body základních sídelních jednotek v podobě významových středů. Atributy obsahují kompletní informace o územněsprávním členění České republiky. Další dostupnou sadou je Registr ekonomických subjektů, který zahrnuje právnické subjekty a fyzické osoby s postavením podnikatele. Sada Registr sčítacích obvodů eviduje soustavu územních prvků a územně evidenčních jednotek, která podchycuje územní, správní, sídelní a statistické struktury. Dále eviduje budovy nebo jejich části (vchody) s přidělenými popisnými nebo evidenčními čísly. Definiční body – data jsou poskytována v podobě vrstvy obsahující definiční body obcí, definiční body částí obcí a definiční body základních sídelních jednotek v podobě významových středů. Vrstva kompletně pokrývá území České republiky. Polohová přesnost je udávána 5 m (Český statistický úřad, Definiční body obcí). K bodům jsou připojeny atributové údaje o územně-správním členění státu. Aktualizace probíhá průběžné, minimálně dvakrát ročně. Registr ekonomických subjektů (RES) – databáze ekonomických subjektů, která obsahuje informace o právnických osobách, podnikajících fyzických osobách a organizačních složkách státu, které jsou účetní jednotkou. Aktualizace probíhá průběžně. V případě Hasičského záchranného sboru data nejsou používána pro malou spolehlivost (Výroční zpráva Komise GIS HZS ČR, 2006). Registr sčítacích obvodů a budov (RSO) – datový soubor pokrývající územní, správní, sídelní a statistické struktury na území České republiky. Eviduje také přidělená čísla popisná a evidenční budov nebo jejich částí. Data jsou aktualizována průběžně. České dráhy (ČD) poskytují data obsahující hektometráž železničních tratí, stanice a zastávky ČD. Perioda aktualizace je 1 rok. Ředitelství silnic a dálnic (ŘSD) ČR poskytuje data obsahující základní informace o silniční a dálniční síti a dalších objektech na komunikacích na území České republiky. V případě využití u HZS ČR je ve Výroční zprávě Komise GIS (2006) uváděna omezení využitelnosti z důvodu chybějící aktualizace od vzniku datového skladu.

85

Lesy ČR, s.p. a správy národních parků poskytují data, z nichž jsou pro oblast krizového řízení potřebná zejména data obsahující informace o hranicích lesních správ a závodů. Aktualizace datové sady je průběžná. Telefónica O2 Czech Republic, a.s. poskytuje data pokrytí signálem krizových mobilních telefonů a telefonní automaty. Aktualizace dat je průběžná. T-MAPY spol. s r.o. poskytují turistické trasy, cyklistické trasy, křižovatky, výchozí a koncové body cyklotras a Turistické rozcestníky. Aktualizace je dvouletá. Výzkumný ústav vodohospodářský T. G. Masaryka (VÚV TGM) poskytuje Základní vodohospodářské mapy 1:50 000 (ZVM50) a Digitální báze vodohospodářských dat (DIBAVOD) – viz tab. 4.3. Aktualizace je průběžná. Tab. 4.3: Obsah katalogových listů DIBAVOD (VÚV TGM) Obsah katalogového listu Kategorie objektu Označení objektu Název objektu Popis objektu Definice typu objektu Definice typu objektu z různých zdrojů Poznámka Vazba na ostatní objekty Knihovna značek Měřítko Geometrický typ objektu Číslo značky Značka objektu Správce dat Definice atributů

Z hlediska požadavků krizového řízení mají největší potenciál dvě datové sady poskytované Central European Data Agency (CEDA). Jedná se o datovou sadu StreetNet ČR a zájmové body (POI). StreetNet ČR představuje silniční síť České republiky do úrovně ulic a místních komunikací s úrovní přesnosti 5 m v intravilánu a hlavních komunikacích a 10 m v extravilánu a místních komunikacích. Celkem se jedná o přibližně 165 000 km komunikací vhodných pro pohyb motorových vozidel. Datový model odpovídá specifikaci GDF 4 - ISO 14825:2004 Geographic Data Files. Data jsou aktualizována se čtvrtletní periodou.

86

Agentura ochrany přírody a krajiny (AOPK) poskytuje data týkající se tématu ochrany přírody a krajiny. Datová vrstva je poskytována v návaznosti na ZM 10, resp. ZM 50. Data obsahují informace o chráněných územích, Územním systému ekologické stability, Natura 2000 apod. Poskytované datové vrstvy obsahují také popisné informace o sledovaných jevech. Česká geologická služba (ČGS) poskytuje data týkající se ložisek nerostných surovin, poddolovaných území, sesuvů apod. Data jsou ve většině případů poskytována v měřítku 1:50 000, resp. 1:25 000 (např. GeoČR 50). Atributová informace obsahuje údaje využitelné k popisu. Některá tematická data využívaná HZS ČR nemají celorepublikový charakter, a proto nejsou ukládaná v centrálním datovém skladu. Požadavky na tato obvykle oblastní (krajská) data pocházejí především od pracovníků na operačních střediscích a spravují a shromažďují je jednotliví GIS pracovníci na příslušných krajských odděleních. Jedná se např. o následující tematické vrstvy: zdroje požární vody, tábory, zábrany, zastávky MHD apod. Tato data mají často nejednoznačný datový model, více garantů nebo podléhají legislativnímu omezení či se pracovníci setkávají s neochotou při poskytování dat, a proto se tato data za území celého státu jen s velkou námahou a mnohdy neúspěšně centralizují. Využívání dalších tematických dat na jednotlivých krajských operačních střediscích ZZS je různé a odvíjí se od spolupráce ZZS jak s krajským úřadem, tak od spolupráce s Krajským operačním a informačním střediskem HZS. V některých krajích je snahou používat shodné mapové podklady u jednotlivých složek činných v krizovém řízení, problém však často nastává s licenčními právy. Jako nejčastěji využívaná tematická data pro potřeby operátorů ZZS (opět poskytovaná krajským úřadem) je uváděna vektorová bodová vrstva adresních bodů s popisnými atributy, jejímž správcem je Český statistický úřad. Dále se využívá StreetNet ČR (CEDA). Dalšími uváděnými tematickými daty využívanými některými středisky ZZS jsou: čerpací stanice pohonných hmot, autobusové a železniční zastávky, silniční mosty, železniční přejezdy, sloupy veřejného osvětlení, dětské tábory, průmyslové objekty, obchodní domy atd. Metadata Průzkum ukázal, že s výjimkou HZS ČR žádné další složky činné v krizovém řízení nevyplňují metadata prostorových dat a služeb. Ani datový sklad HZS ČR při svém založení neobsahoval žádnou formu metainformačního systému. V MS Excel proto byla vytvořena souborová struktura, která popisuje pomocí vzájemně propojených hypertextových odkazů všechna data (jméno atributu, význam atributu, hodnota a její číselník, datový typ) ze skladu. Tato aktualizovaná forma však nesplňuje požadavky na vždy dostupné a centrálně spravované řešení. Proto bylo rozhodnuto, že v rámci sítě MPLS bude nasazen systém GeoNetwork. Tento metainformační systém byl postupně nahrazen komerčním produktem METIS (T-Mapy) verze 4.2, který již nepodporuje normu ISVS, ale novější normu ISO 19115. V první fázi probíhá naplňování metapopisu prostorových dat, metadata služeb zatím nejsou v plánu.

87

4.2.3 Geografická podpora v krizovém řízení pomocí technologií GNSS V současné době je mezi běžnou populací široce rozšířeno určování polohy a navigace pomocí technologií využívajících Globálních navigačních družicových systémů (GNSS – Global Navigation Satellite System). Aplikace využívající signály GNSS se uplatňují nejen v silniční, železniční, letecké a námořní dopravě, ale i v dalších oblastech jako jsou telekomunikace, geodézie, zemědělství, vyhledávání ložisek nerostných surovin a těžba nebo ekologické pozorování Země. Důležité je včasné předvídání možných přírodních kritických situací a katastrof a s tím spojená civilní bezpečnost na všech úrovních života společnosti. Globální navigační družicový systém je služba umožňující za pomoci přijímaných signálů z družic určit svojí okamžitou polohu s přesností odpovídající použitým metodám, přístrojům a podmínkách v místě měření. Tato přesnost se pohybuje v rozmezí od několika metrů až po přesné určení polohy v centimetrech. Podstatou určení polohy je příjem signálů z družic ve formě protínání prostorových vektorů mezi jednotlivými družicemi a přijímačem (podrobněji viz např. RAPANT, 2002). Nejrozšířenějším systémem je americký vojenský systém NAVSTAR GPS, jenž pokrývá svým signálem téměř celý povrch Země. Jeho obdobou je ruský vojenský družicový systém GLONASS. Oba tyto systémy jsou do určité míry přesnosti zpřístupněny i veřejnosti. Evropská unie v současnosti dokončuje nezávislý systém Galileo, který by měl být pod gescí civilní správy. Mezi další lokální systémy můžeme zařadit ještě čínský Compass (Beidou), indický IRNSS či japonský Quasi-Zenith QZSS. Díky těmto systémům lze okamžitě lokalizovat místo krizové události a vyslat odpovídající záchranné složky. Samotné složky IZS pak využívají navigaci pomocí GNSS k rychlému zásahu a zajištění místa události. Používáním této technologie se zefektivňuje spolupráce, komunikace a koordinace mezi jednotlivými složkami, dochází k menším časovým prodlevám. Současné moderní geoinformační technologie mají v sobě již tyto prostředky pro určování polohy zabudované a výrazně tím napomáhají k řešení krizových situací. Současná situace v ČR V rámci České republiky se využití technologie GNSS dá vysledovat na několika úrovních krizového řízení. Míra jejich využití je odlišná a ne všechny složky Integrovaného záchranného systému mají tento systém k dispozici. Nasazení závisí především na zřizovateli a finančních možnostech jednotlivých složek IZS či orgánech činných v krizovém řízení. V Hasičském záchranném sboru se technologie GNSS využívá na několika úrovních. Jednou z aplikací v geografickém informačním systému GISel IZS je možnost lokalizace osoby, která hlásí mimořádnou událost na linku 112, pomocí souřadnic ve formátu souřadnicového systému WGS84, jimiž se určuje poloha v systému GPS. Předpokladem ovšem je, že volaný své souřadnice zná (vlastní např. mobilní telefon se zabudovanou GPS, případně automobilovou navigaci). V tomto případě má dispečer na

88

operačním středisku přijímající událost možnost nahlásit souřadnice cílového místa zásahovému vozidlu a to se může pomocí navigačních softwarů GPS na místo události navigovat. Dalším z modulů podporujícím aplikaci GNSS je potom program Výjezd, jenž umožňuje na dispečinku KOPISu on-line sledovat zásahová vozidla a případně koordinovat jejich součinnost na místě zásahu nebo povolat nejbližší dostupné prostředky a síly. Z hlediska použitých GPS přístrojů v zásahových vozidlech se jedná o různé produkty komerčních firem, většinou speciálně upravených pro potřeby HZS. V rámci výše zmíněného GISel IZS ještě existuje aplikace, jež umožňuje hlásit pomocí webového formuláře místa pálení trávy. Formulář umožňuje zadat lokalizaci i pomocí souřadnic v souřadnicovém systému WGS84 systému GPS. Operátor má potom jednoduchým způsobem možnost v mapě ověřit, zda se případný hlášený požár neshoduje s předem ohlášeným pálením (LALÍK, 2009). U Zdravotnické záchranné služby je rozšíření technologie GNSS na vyšší úrovni než v HZS. Operační systém pro sledování záchranných vozidel na dispečinku funguje téměř ve všech krajích – neexistuje ovšem centrální systém, každý kraj má svého vlastního dodavatele. Zároveň i při výjezdech se používá satelitní navigace zabudovaná ve vozidlech. Tyto přístroje jsou opět speciálně upraveny pro potřeby ZZS (např. ignorace jednosměrných ulic apod.) V realizaci je propojení celého systému ZZS s Jednotným systémem dopravních informací (JSDI) obsahující aktuální údaje o uzavírkách, dopravních omezeních či dopravních nehodách (LALÍK, 2009). Policejní složky rovněž využívají pro svojí práci technologie GNSS, ovšem operační systémy pro sledování vozidel nejsou dosud zavedené na všech krajských střediscích. Vozidla mají zabudovaný modul GPS, který vysílá informace o poloze do operačních středisek, některá vozidla jsou vybavena i navigačním softwarem. Mimo toto vybavení mají k dispozici některé kraje i vysílačky pro pěší hlídky se zabudovaným modulem GPS. V případě ohrožení je možné stisknout nouzové tlačítko, které vyšle informaci o poloze hlídky. Obdobný systém jako má Policie ČR využívají i městské policie několika měst. Jedná se především o sledování a kontrolu činnosti jednotlivých hlídek, v některých případech jsou vybavena i služební vozidla satelitní navigací. Přijímače GNSS využívají ke své práci i členové Horské služby při hledání pohřešovaných osob v neznámém terénu. V případě různých organizačních složek státní správy a samosprávy jsou na celostátní i regionální úrovni zatím možnosti geografické podpory krizového řízení pomocí technologií GNSS rozšířeny velmi málo. Většinou se jedná pouze o zabudování navigačních zařízení do služebních vozidel úředníků. Na některých úřadech jsou potom k dispozici mobilní přístroje pro sběr dat do GIS systémů se zabudovanými GPS přijímači, jež se využívají např. pro mapování nebezpečných skládek, chráněných území, rozsahů povodní apod. Pro přímé řešení krizových situací se ovšem využívají v minimální míře. Do budoucna je ovšem snaha vybavit odbory krizového řízení obdobnými přístroji ve větším počtu, právě pro případy mapování mimořádných událostí (LALÍK, 2009). 89

Pokud shrneme dosavadní využití technologií GNSS jako podpory pro řešení krizových situací na úrovni České republiky, je zde tato technologie zatím nedostatečně vytěžována. Aplikační úlohy se omezují pouze na určení polohy mimořádné události a případné další navigace zásahových jednotek, či jejich on-line sledování. Zcela se opomíjí další možnosti, jako je aktuální sběr dat a zmapování místa události pomocí mobilních geoinformačních technologií – typicky kombinace mobilního GISu a GNSS přijímače. Tyto prostředky, jež umožňují efektivně provádět tzv. geokolaboraci (podrobněji viz ŠTĚRBA a BŘEZINOVÁ, 2009), by jistě výrazně napomohly k rychlému získání přehledu na místě události a flexibilní komunikaci mezi zásahovými jednotkami, krizovým štábem a dispečinkem operačních sil. Bariéry masivnějšího nasazení těchto prostředků tkví zřejmě ve finanční náročnosti při počátečních investicích do vybavení a v neposlední řadě v absenci důkladně proškoleného personálu, který by byl schopen tyto prostředky obsluhovat. Pokud ovšem srovnáme škody, které mohou vzniknout časovým prodlením při rozhodování v důsledku nedostatečných a neaktuálních informací, je zřejmé, že se vložené investice do těchto podpůrných prostředků více než navrátí. Je tedy na zvážení, zda by nebylo vhodné ve větší míře do těchto technologií investovat a příslušné zásahové jednotky dostatečně vyškolit. Ve vyspělých státech je běžné, že záchranné síly jsou vybaveny mobilními počítači (PDA, polní notebooky, tablety), na kterých pomocí zabudovaného přijímače GNSS a aplikace mobilního GIS aktualizují či mapují místo události, sbírají data a zasílají je pomocí přenosových kanálů v reálném čase na dispečink či středisko zásahových sil, kde se data mohou okamžitě zpracovat, vyhodnotit a učinit další opatření a rozhodnutí. Zároveň i díky zabudovanému modulu na určování polohy ve vozidle zásahové jednotky má středisko operačních sil celkový přehled o nasazených silách a prostředcích a může operativně povolávat další, či je vhodně rozprostřít na místě události. Datový tok funguje oboustranně, tj. zásahové jednotky dostávají další informace i pomocí např. webových služeb či mobilním připojením na datové servery operačního střediska, odkud si mohou stáhnout aktuální data pořízená i ostatními jednotkami nebo vyhodnocená centrálou (TAJOVSKÁ, 2011). Případové studie použití v krizovém řízení lze nalézt např. na webových portálech jednotlivých dodavatelů těchto mobilních aplikací (viz např. http://www.trimble.com/publicsafety.shtml, http://www.esri.com/ industries/public-safety/index.html a mnoha dalších). 4.2.4 Celkové hodnocení geografické podpory krizového řízení Z vyhodnocení získaných informací lze konstatovat, že dostupnost geodatových sad pro jednotlivá pracoviště činná v procesu krizového řízení je až na výjimečné případy na velmi dobré úrovni. Rezervy jsou naopak spatřovány ve způsobu jejich využití, které v současné době závisí na aktivitě a znalostech pracovníků konkrétního pracoviště. Jedinou složkou činnou v krizovém řízení s dostatečně propracovanou metodikou získávání, ukládání, aktualizací a následné využití geodat je HZS ČR, který stále intenzivně pracuje na vývoji této metodiky. Pro ostatní orgány (složky) činné 90

v krizovém řízení bude nutné v blízkém časovém horizontu přistoupit k vytvoření (převzetí) a implementaci standardů v oblasti správy a využití geodat. Z hlediska obecných uživatelských požadavků lze na základě provedeného šetření vymezit tři hlavní oblasti nutné pro spolehlivé a kvalitní budování jednotného systému krizového řízení: Interoperabilita – snaha o sdílení informací na všech úrovních. Požaduje zjištění toho, které informace jsou v dané situaci nutné, jejich formát a dále subjekt, který je vlastní a řídí. Cílem je navrhnout řešení pro sdílení informací tak, aby zůstala kontrola nad tím, jaká část informací je sdílena a kým. Komunikační sítě – problém na obecné úrovni. Především řešení vztahu veřejných a privátních sítí, jejich rychlosti a spolehlivosti v krizových situacích, implementaci standardů apod. Aplikace – většina používaných aplikačních nástrojů je stále na základní úrovni. Je třeba integrovat a rozpracovávat exitující aplikace a systémy. Vstupní požadavky se soustředí na to, aby byl k dispozici konzistentní pohled na stávající situaci v reálném čase, možnost vyměňovat si situační informace s týmy v terénu, řídit a ovlivňovat využití zdrojů, ukládat informace o jejich činnosti a získávat informace z interních i externích databází. Uvedené výsledky šetření, které proběhlo v roce 2008 (podrobněji viz např. FOLTÝNOVÁ a STACHOŇ, 2008a, 2008b), byly využity jako základní vstupní informace k vytvoření a definování požadavků na systém a jeho architekturu a funkcionalitu (datová, komunikační infrastruktura, základní služby dynamické vizualizace) při řešení výzkumného záměru Dynamická geovizualizace v krizovém managementu. 4.3 Současný stav krizového řízení na celostátní úrovni v ČR a v zahraničí 4.3.1 Krizové řízení v České republice Základní legislativa Postavení a činnosti subjektů státní správy a územní samosprávy v otázkách bezpečnosti a řešení krizových situací upravují Ústava České republiky, ústavní zákony, zákony a podzákonné (prováděcí) předpisy. Na jejich základě jsou tyto orgány ze zákona zmocněny k užití mimořádných opatření pro řešení krizové situace. Základní a v určitém slova smyslu systémové uspořádání právních předpisů vztahujících se k problematice řešení krizových situací je znázorněno na obr. 4.6. Ústava České republiky, Listina základních práv a svobod a Ústavní zákon o bezpečnosti vytvářejí základní právní rámec pro vytváření bezpečnostního systému státu a tvoří základ, na který navazují právní předpisy týkající se bezpečnosti a krizového řízení. Modře jsou na schématu označeny právní předpisy, které stanovují základní působnosti subjektů státní správy a územní samosprávy. Určují jejich právní 91

subjektivitu, základní kompetence, případně strukturu a způsoby jejich činnosti jako instituce veřejné správy.

Obr. 4.6: Schéma legislativy krizového řízení (převzato z VALÁŠEK, 2008) Červeně jsou zvýrazněny právní předpisy, které systémově upravují problematiku krizových situací a mimořádných událostí a stanovují úkoly a pravomoc státních orgánů a orgánů územních samosprávných celků a práva a povinnosti právnických a fyzických osob při přípravě na krizové situace a při jejich řešení. Zeleně jsou zvýrazněny právní předpisy, které upravují otázku bezpečnosti, související se zajišťováním obrany České republiky před vnějším napadením (jedná se o problematiku vojenského ohrožení). Závěrečná část schématu, zvýrazněna žlutou barvou, ukazuje na právní předpisy, které upravují problematiku specifického druhu resp. typu ohrožení. Například zákon o vodách upravuje problematiku ochrany před povodněmi, zákon o prevenci závažných havárií stanovuje systém prevence závažných havárií pro objekty a zařízení, v nichž je 92

umístěna chemická látka. Atomový zákon upravuje systém ochrany osob a životního prostředí před nežádoucími účinky ionizujícího záření v souvislosti s využíváním jaderné energie apod. Schéma legislativy krizového řízení poskytuje základní orientaci v právních předpisech vztahující se ke krizovému řízení. V zájmu přehlednosti jsou uvedeny pouze zákony a ne prováděcí právní předpisy vydané na základě zákonů uvedených ve schématu (VALÁŠEK, 2008). Struktura orgánů krizového řízení je podrobně popsána v kapitole 3 této publikace. Rozhodovací procesy pak probíhají na třech úrovních: • strategická úroveň velení má na starosti cíle a celkové řízení konkrétní krizové operace, zajišťuje také dostupnost rezervních zdrojů a expertízu krizového jevu, • operační úroveň určuje priority pro získávání a rozdělování zdrojů, monitoruje a řídí odezvu na krizové jevy, • taktická úroveň má na starostí krizové řízení v první linii. Vytváří terénní zprávy a požadavky na operační velení a koordinuje činnosti napříč různými složkami krizového řízení, pokud to je možné.

Obr. 4.7: Řízení a komunikační infrastruktura v rámci krizového managementu (upraveno podle KUBÍČEK et al., 2006) Standardizace v krizovém řízení Nutnost efektivní spolupráce mezi jednotlivými složkami na všech úrovních krizového řízení vyvolala potřebu vyvinout a implementovat jednotné informační systémy pro podporu rozhodování a plánování v krizových situacích. Tyto systémy na národní úrovni umožní lepší propojení komunikačních toků mezi všemi složkami,

93

stanoví společné operační postupy a zabezpečí všeobecnou podporu v celé oblasti krizového řízení (TAJOVSKÁ, 2011). Vybudování takového informačního systému, který zabezpečí podporu jak procesů krizového plánování, tak i procesů řešení krizových situací je základním cílem projektu ISKŘ (Informační systém pro podporu krizového řízení). Globální architektura ISKŘ ČR má akceptovat dělení systému na relativně samostatné, vzájemně komunikující podsystémy "Centrum" a "Kraj" s příslušným sdílením informací jak na národní (obec, kraj, ...), tak i mezinárodní úrovni (EU, NATO, ...). Legislativní požadavky na mapové podklady v krizovém řízení Z hlediska legislativy a standardizace na používané mapové podklady či geografické informační systémy v oblasti krizového řízení existuje zatím pouze několik málo základních požadavků. Patří mezi ně Nařízení vlády č. 430/2006 Sb. o stanovení geodetických referenčních systémů a státních mapových děl závazných na území státu a zásadách jejich používání. Tento dokument uvádí závazná mapová díla i geodetický referenční systém pro potřeby krizového řízení a integrovaného záchranného systému. Jedná se o tato státní mapová díla: • katastrální mapa, • Státní mapa v měřítku 1 : 5 000, • Základní mapa České republiky v měřítcích 1 : 10 000, 1 : 50 000, 1 : 100 000 nebo 1 : 200 000, • Mapa České republiky v měřítku 1 : 500 000, • Topografická mapa v měřítcích 1 : 25 000, 1 : 50 000 a 1 : 100 000, • Vojenská mapa České republiky v měřítcích 1 : 250 000 a 1 : 500 000. Dále potom toto nařízení stanovuje, že postupují-li orgány krizového řízení a složky integrovaného záchranného systému v součinnosti, používají vždy pouze státní mapová díla zobrazená v geodetickém referenčním systému WGS84 (Světový geodetický referenční systém 1984). Dalším zákonem, který definuje požadavky na mapové podklady, je Zákon č. 240/2000 Sb., o krizovém řízení a o změně některých zákonů (krizový zákon). V rámci tohoto zákona je vymezen pojem „krizový plán“ a uvedena jeho struktura společně s vymezením základních mapových a geodatových podkladů v dokumentu Metodika zpracování krizových plánů dle § 15 a § 16 nařízení vlády č. 462/2000 Sb., ve znění nařízení vlády č. 36/2003 Sb. (podrobněji viz kapitola 3.3). Problematiku geodat a mapových podkladů v případě povodní řeší Norma TNV 75 2931 „Povodňové plány“ a novější dokument Metodika pro tvorbu digitálních povodňových plánů. V případě digitálního povodňového plánu jsou uvedeny i odkazy na konkrétní veřejně dostupné zdroje na jednotlivých krajských či městských úřadech. • Národní geoinformační infrastruktura, Program rozvoje v letech 2001 – 2005 (dále též Program NGII) – dokument zpracovaný Sdružením Nemoforum a podpořený Radou vlády ČR pro státní informační politiku a přijatý jako podklad 94

pro aktualizaci Akčního plánu realizace státní informační politiky (usnesení Rady vlády pro SIP č. 21.2 z 6. září 2001), • Návrh usnesení vlády ČR k informaci o možnostech právní úpravy registru geografických informací. Pro samotnou oblast krizového řízení existuje celá řada zákonů, vyhlášek, nařízení, operačních postupů, metodik apod., které přesně vymezují jednotlivé úkoly, pravomoci, způsoby řešení a zabezpečení a koordinovaný postup v případě mimořádných událostí. Co se ovšem týká samotné kartografické vizualizace konkrétních událostí a jevů spjatých s krizovým řízením, zatím zde není zavedena žádná jednotná metodika, norma, vyhláška či obdobný dokument, který by tuto vizualizaci sjednocoval. Zákonem či vyhláškou jsou stanoveny pouze případné mapové podklady, společný geodetický referenční systém nebo architektura distribuování geografických dat – samotný zákres či způsob vizualizace krizové situace už potom závisí na jednotlivé instituci či jedinci. Určitou výjimkou jsou v tomto ohledu digitální povodňové plány, ale i zde se způsob vizualizace jednotlivých prvků částečně liší v závislosti na územně příslušném správci (TAJOVSKÁ, 2011). 4.3.2 Krizové řízení v zahraničí Stále častější vznik mimořádných událostí, pohrom či katastrof se snaží řešit odpovědné orgány na několika úrovních. Vzhledem k přesahu některých událostí nad lokální rámec vznikají snahy nejenom o standardizované řešení na úrovni jednotlivých států, ale i o vytvoření mezinárodních či dokonce celosvětových projektů, které mají za úkol sjednotit postupy, vytvořit společná pravidla pro řešení krizových situací a jejich předcházení, a tím i zmírnit dopad výše uvedených situací. Obecně můžeme tyto snahy rozdělit do dvou kategorií – za prvé jsou to systémy pro včasné varování, které plní i částečně úlohu prevence – mají hlavní význam před samotným vznikem události, a za druhé pak samotné postupy a opatření během nastalé krizové situace, případně pak řešení dopadů a následků již nastalé mimořádné události nebo katastrofy. OSN Globální aspekty včasného varování a krizového managementu na úrovni OSN ve své práci popisuje KONEČNÝ (2008). Na konferenci OSN „The World Conference on Disaster Reduction“ v japonském Kobe (2004) byly formulovány klíčové požadavky pro zlepšení situace v oblastní včasného varování v publikaci Global Survey. Jsou jimi: a) rozvoj globálně srozumitelných systémů, b) vybudování národních uživatelský orientovaných geodatabází, c) zaplnění hlavních děr v globálních kapacitách, d) zesílení vědecké a datové podpory, e) rozvoj institucionální podpory pro globální systémy. 95

Nejdůležitějším projektem OSN pro krizový management a redukci katastrof je International Strategy for Disaster Reduction (ISDR). ISDR usiluje o budování společností odolných vůči katastrofám pomocí zvyšování povědomí o důležitosti redukce katastrof jako základní složky udržitelného rozvoje. Jejím cílem je snížení lidských, sociálních, ekonomických a environmentálních ztrát způsobených přírodními hrozbami a s tím souvisejícími technologickými a environmentálními katastrofami. Hlavním orgánem pro rozvoj prostředků pro snižování dopadů katastrof je IATF/DR (Inter-Agency Task Force on Disaster Reduction). Mezinárodní kartografická asociace Mezinárodní kartografická asociace (ICA) se v posledních letech zabývá aktivitami, které vedou k tvorbě jednotných standardů při využívání map pro krizové řízení. V jejím rámci vznikla pracovní skupina Kartografie pro včasné varování a krizový management (Working Group on Cartography on Early Warning and Crisis Management). Tato skupina si klade za cíl rozvíjet koncepce pro standardizaci map pro včasné varování a krizový management, podporovat využívání geoprostorových dat, přispívat ke globálním aktivitám v oblasti kartografického modelování pro včasné varování a krizový management, pořádat na tato témata různé konference, semináře, workshopy a rozvíjet spolupráci a mechanismy pro výměnu informací mezi stranami, jež se touto problematikou zabývají. Evropská unie Současný legislativní rámec Evropské unie v oblasti civilní ochrany, krizového řízení a plánování je tvořen třemi základními dokumenty (HAVRÁNKOVÁ, 2008): • rozhodnutí Rady ze dne 23. října 2001 o vytvoření mechanismu Společenství na podporu zesílené spolupráce při asistenčních zásazích v oblasti civilní ochrany (2001/792/ES, Euratom), • rozhodnutí Komise ze dne 29. prosince 2003, kterým se stanoví prováděcí pravidla k rozhodnutí Rady 2001/792/ES, Euratom (2004/277/ES/Euratom), • rozhodnutí Rady ze dne 9. prosince 1999, o vytvoření Akčního plánu Společenství v oblasti civilní ochrany (1999/847/EC). V průběhu 6. rámcového programu Evropské unie byly řešeny projekty monitorovacích senzorových sítí, rizikových informačních infrastruktur, systémů varování aj. Z hlediska kartografie a geoinformatiky byly důležité následující: OASIS, ORCHESTRA, WIN, ARMONIA. Dále poté v souvislosti se 7. rámcovým programem EU jsou problémy včasného varování a krizového managementu navázány na Strategii udržitelného rozvoje EU a 6. environmentální akční program, který zahrnuje Akční program ochrany obyvatelstva, Rámcovou směrnici o vodách, Směrnici integrovaného řízení při ohrožení povodněmi a řadu dalších. V současné době jsou aktuální programy GMES (Globální monitoring životního prostředí a bezpečnosti; http://www.gmes.cz/) a INSPIRE (Infrustructure for Spatial Information in Europe; http://inspire.gov.cz/), které jsou realizovány prostřednictvím směrnic Evropského parlamentu. 96

LITERATURA Dokument Evropské komise čj. 16933/06. FOLTÝNOVÁ, D. - STACHOŇ, Z. (2008a). Současný stav využití geodat v klíčových organizacích krizového řízení v ČR, In Sborník České Geografické společnosti. Praha, 2008. FOLTÝNOVÁ, D. - STACHOŇ, Z. (2008b). Využití GIS v orgánech činných v krizovém řízení ČR. In: Geoinformatika ve veřejné správě, Brno 28.-30.5.2008. 8s. FOLTÝNOVÁ, D. - STACHOŇ, Z. - TALHOFER, V. (2008). Výsledky dotazníkového šetření pro zjištění používaných topografických a geografických objektů v krizovém řízení. Dílčí zpráva výzkumného záměru Dynamická geovizualizace v krizovém managementu. Brno, 2008. HASÍK, J. (2008). Úkoly zdravotnické záchranné služby za standardních i mimořádných situací. Časopis 112, 2008, č. 1. MV-generální ředitelství HZS ČR, 2008. HAVRÁNKOVÁ Š.(2007). Legislativa EU ve vztahu ke krizovému plánování. Doplňkové texty pro posluchače kombinované formy studia studijního programu “Ochrana obyvatelstva“. Zdravotně sociální fakulta, ČB, 2007. 25 s. HORÁK, R. – KRČ, M. – ONDRUŠ, R. – DANIELOVÁ, L. (2004). Průvodce krizovým řízením pro veřejnou správu. Praha: Linde a.s., 2004. 407 s. ISBN 80-7201471-4. HORÁK, R. - DANIELOVÁ, L. - KYSELÁK, J. - NOVÁK, L. (2011). Průvodce krizovým plánováním pro veřejnou správu. Praha: Linde a.s., 2011. 456 s. ISBN 97880-7201-827-7. Informace o projektu IS IZS. IS IZS: Informační systémy IZS. KONEČNÝ, M. (2008): Kartografie a geoinformatika pro včasné varování a krizový management. Brno: Vutium, 2008. 30s. ISBN 978-80-214-3764-7. KRIZOVÝ ZÁKON - zákon č. 240/2000 Sb. ze dne 28. června 2000 o krizovém řízení a o změně některých zákonů. KUBÍČEK a kol. (2006). Typizace základních uživatelských úloh při krizovém řízení – závěrečná zpráva. Interní zpráva výzkumného záměru Dynamická geovizualizace v krizovém řízení. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2006. 122 s. LALÍK, R. (2009). Využití GPS ve složkách krizového managementu. Bakalářská práce. Brno: Přírodovědecká fakulta Masarykova univerzita, 2009. 50s. RAPANT, P. (2002). Družicové polohové systémy. Ostrava: VŠB – TU, 2002. 200 s. ISBN 80-248-0416-6. ŠENOVSKÝ, M. - ADAMEC, V. - HANUŠKA, Z. (2005). Integrovaný záchranný systém. Edice Sdružení požárního a bezpečnostního inženýrství. Ostrava: Spektrum, 2005. 157 s. ISBN: 80-86634-65-6. ŠTĚRBA, Z. - BŘEZINOVÁ, Š.(2009). Možnosti využití geokolaborace v krizovém řízení. In Geoinformační infrastruktury pro praxi. Brno: MSD, 2009. 9 s. 97

TAJOVSKÁ, K. (2011). Mapová symbolika v krizovém řízení. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta Masarykova universita, 2011. 166 s + 7 vevázaných příloh. Usnesení Bezpečnostní rady státu č. 30/2007 VALÁŠEK, J. – KOVÁŘÍK, F. a kol.(2008). Krizové řízení při nevojenských krizových situacích modul C. Účelová publikace pro krizové řízení. Praha: Ministerstvo vnitra, generální ředitelství Hasičského záchranného sboru České republiky, 2008, . Vyhláška č. 247/2001 Sb., kterou se upravují podrobnosti o úkolech jednotek požární ochrany, stanoví činnost osob zúčastněných na jejich plnění a zásady velení při zásahu. Vyhláška č. 328/2001 Sb., o některých podrobnostech zabezpečení integrovaného záchranného systému, ve znění vyhlášky č. 429/2003 sb. Výroční zpráva Komise GIS HZS ČR, 2006. . Výroční zpráva Komise GIS .

HZS

ČR,

období

2007

–

2008.

Zákon č. 239/2000 Sb., o integrovaném záchranném systému a změně některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů. Elektronické zdroje:

98

5. PRINCIPY DYNAMICKÉ GEOVIZUALIZACE Jiří KOZEL, Tomáš LUDÍK, Eva MULÍČKOVÁ, Jaroslav RÁČEK, Radim ŠTAMPACH, Zuzana TRNKOVÁ 5.1 Procesní analýza a podpora vizualizace dat v krizovém řízení Každodenně je zapotřebí řešit množství krizových situací, jejichž řešení však není jednoduchou záležitostí. Je třeba si uvědomit, že krizové situace neohrožují pouze majetek a životní prostředí, ale i lidské životy. Aby bylo možné řešit krizové situace co nejefektivněji, je potřeba upustit od starého, nicméně stále ještě poměrně zažitého přístupu funkčního řízení, které se orientuje na dílčí znalosti a dovednosti jednotlivých osob. Při tomto přístupu mají lidé rozdělené úlohy, které nezávisle na sobě plní a na základě jejich charakteru jsou rozděleni do organizačních jednotek. Lepší alternativou je však pro krizové situace procesní přístup k řízení, který je orientovaný zejména na výsledek, respektive cestu (proces), která vede k jeho dosažení. Práce zde není vykonávána separátně v oddělených funkčních jednotkách, ale naopak jimi protéká napříč. Při tomto přístupu dochází ke zvýšení efektivity zejména formou optimalizace a zjednodušení celého workflow. Řízení procesů vede k lepší koordinaci úkolů a rovněž ke snížení chybovosti. Efektivitu procesního řízení v krizových situacích lze navíc podpořit vytvořením aplikační ontologie, která slouží jako znalostní báze vykonávaných procesů (viz např. FIALA a MINISTR, 2007; TALHOFER et al., 2007; LUDÍK a RÁČEK, 2008). Tato problematika je v dalším textu ukázána na procesech spadajících do oblasti Bojového řádu hasičského záchranného sboru v České republice. 5.1.1 Procesní analýza Případy užití Před tím, než se zaměříme na procesní mapy, je zapotřebí pochopit bojový řád jako jeden celek. Jeden z dobrých globálních pohledů lze vytvořit pomocí případů užití. K tomu lze použít jako modelovací nástroj příslušný diagram, který nabízí UML (Unified Modeling Language). Jeho hlavním účelem je vymezit a dokumentovat sadu požadavků na modelovaný informační systém. Prvním krokem při jeho tvorbě je vymezení hranic studovaného systému. Ty jsou v tomto případě jasně vymezeny bojovým řádem. Stejně tak i jednotlivé případy užití. Vše ostatní, co není zmíněno v bojovém řádu, je považováno za okolí systému. Dále je třeba vytvořit seznam aktérů (účastníků procesů). Jedná se o role přiřazené osobám nebo dalším systémům a přístrojům komunikujícím a používajícím modelovaný systém. Kvůli vytvoření kompletního seznamu aktérů bylo zapotřebí projít všechny dokumenty (metodické listy) bojového řádu. Při tomto hledání bylo základní otázkou „Kdo nebo co systém používá a kdo nebo co se systémem komunikuje“. Během tvorby seznamu aktérů se ukázalo, že vlastnosti řady z nich se v dokumentech opakují nebo jsou částečně společné. Aby

99

diagram případů užití nebyl nepřehledný kvůli velkému množství podobných asociací mezi jednotlivými případy užití a aktéry, je zde vhodné použít generalizaci mezi aktéry. Po namodelování jednotlivých případů užití je možné začít s tvorbou specifikací jednotlivých případů užití. Tyto specifikace jsou vytvořeny ve formě procesních map. Varianta použít pro specifikaci procesní mapy (na rozdíl od častěji používané strukturované angličtiny nebo úvodních a závěrečných podmínek) byla zvolena proto, že tyto mapy jsou schopny lépe zachytit posloupnosti činností v jednotlivých metodických listech. Příklad use case diagramu popisující část zásahu IZS ukazuje obrázek 5.1.

Obr. 5.1: Use case diagram situace „Nález předmětu s podezřením na přítomnost toxinů“ Procesní mapy Proces je po částech uspořádaná množina činností, která na základě jednoho nebo více vstupů tvoří opakovatelným způsobem požadovaný výstup. Specifikace jednotlivých procesů se skládají z entit následujících typů: • proces (popis celého procesu), • činnost (definice činností, ze kterých se proces skládá), • přechod (definice přechodů mezi činnostmi),

100

• účastník (deklarace účastníků procesu), • aplikace (deklarace aplikací používaných procesem), • data (deklarace dat procesu). Jako ukázka procesní mapy byl zpracován metodický list Způsob komunikace na místě zásahu (rozkaz, pokyn, příkaz nebo povel). Cílem tohoto metodického listu je definovat proces vedoucí ke splnění rozkazu velitele jednotky na místě zásahu. Z analýzy metodického listu plynou dvě uživatelské role - nadřízený a podřízený. Nadřízený odpovídá za činnosti vydání příkazu, kontrola příkazu a zrušení příkazu. Podřízený je pak zodpovědný za zbývající činnosti, kterými jsou potvrzení příkazu, plnění příkazu a ohlášení splnění příkazu. Procesní mapa ukazující průběh tohoto procesu v čase je znázorněná na obrázku 5.2.

Obr. 5.2: Procesní mapa metodického listu HZS č. 8 kapitoly Ř Prvotní datový model, matice CRUD Dalším úhlem pohledu na metodické listy je pohled z hlediska dat a datových struktur, tzn. zjišťování toho, jaké informace si systém potřebuje pamatovat, a nalezení vhodného způsobu jejich zastoupení. Protože se metodické listy soustřeďují na popis činností a procesů, není vždy jednoduché data a datové struktury najít. Na základě těchto skutečností vznikl prvotní datový model popisující jednotlivé datové struktury v míře detailu, kterou umožnily příslušné metodické listy. Následně byl procesní a datový model vyvažován pomocí matice CRUD (Create Read - Update - Delete). Matice ukazuje, jaké činnosti vykonávají jednotlivé procesy a jaké údaje z datového modelu k tomu potřebují. Řádky matice reprezentují datové položky z logického datového modelu, sloupce představují jednotlivé činnosti procesu. V příslušných polích matice jsou potom uvedené operace: vytvoření (C), čtení (R), změna (U) a mazání (D), které proces vykonává s příslušnými údaji. 5.1.2 Návrh aplikační ontologie Ontologie je z pohledu informatiky chápaná jako formální specifikace sdílené konceptualizace. Účelem ontologie je podpora porozumění mezi lidmi, nebo zlepšení 101

interoperability mezi počítačovými systémy. Podle předmětu formalizace dělíme ontologie na doménové, generické a aplikační. Aplikační ontologie je nejspecifikovanější. Jedná se o konglomerát modelů převzatých a adaptovaných pro konkrétní aplikaci. Stavebními prvky ontologie jsou: • třídy – označují množiny konkrétních objektů a jsou základními prvky ontologií. Jejich interpretace je odvozená z pojmu relace. Při definici tříd se silně využívá generalizace, • instance – odpovídají konkrétním objektům reálného světa. Instance také asociuje příslušnost k určité třídě, • relace – jsou podstatnou složkou ontologií. Relace v ontologiích jsou binární, můžou být k sobě inverzní nebo provázané pomocí generalizace. Příklad aplikační ontologie Při analýze Bojového pořádku bylo zjištěno, že modelované procesní mapy zachycují jednotlivé činnosti spolu s účastníky, kteří jsou potřební pro jejich řešení. Tyto informace jsou doplněné prvotním datovým modelem a maticí CRUD, která popisuje propojení mezi činnostmi z procesních map a údaji z datového modelu. Z této analýzy vyplynuly tři klíčové oblasti, které slouží jako základ pro vytvářenou aplikační ontologii.

Obr. 5.3: Ukázka aplikační ontologie v nástroji Protégé

102

Jsou to krizové situace, účastníci a informace, které budou zároveň sloužit jako kořenové třídy vytvářené ontologie. Tyto se následně doplnily pomocí generalizace o další podtřídy. Takto byla vytvořená stromová hierarchie tříd. Na obrázku 5.3 (vlevo) lze vidět generalizaci mezi třídami KrizovaSituace a KrizovyPlan a také mnohé jiné. Dalším krokem je vytvoření relací. Cílem vytvářené ontologie je vymezit a popsat jednotlivé krizové situace. Na základě toho byly definovány relace mezi krizovou situací a potřebnými informacemi, krizovou situací a potřebnými účastníky a nakonec vztahy mezi krizovými situacemi jako takovými. Relace mezi krizovými situacemi a potřebnými informacemi má v ontologii název potrebuje. K této relaci je také definovaná inverzní relace jeZapotrebiK. Podobně relace jeResena reprezentuje vztah mezi krizovou situací a účastníkem. Její inverzní relace má název resi. Posledními popsanými vztahy jsou vztahy mezi krizovými situacemi jako takovými. Tady byly definované relace include a extend. Jejich význam je stejný jako v diagramu případů užití. Relace include znamená, že s touto krizovou situací musí být současně řešená i další krizová situace. Relace extend říká, že za určitých podmínek může jako důsledek vzniknout nová (jiná) krizová situace. Příklad jak aplikační ontologie popisuje pomocí tříd a relací krizovou situaci řešící lesní požár je na obrázku 5.3. Kontext pro vizualizaci V aplikační ontologii lze definovat pravidla, pomocí kterých systém na základě vzniklé krizové situace a jejího následného vývoje dynamicky stanoví, jaké informace jednotliví uživatelé v daný okamžik potřebují. Vedle obsahu informací lze i stanovit vhodnou formu jejich prezentace. V případě rozšíření aplikační ontologie o kartografické prvky lze definovat tzv. vizualizační kontext, který říká, jakým způsobem zobrazovat mapy a jejich obsah jednotlivým složkám IZS během řešení vzniklé situace. Na obrázku 5.4 je příklad zobrazení mapy s využitím kontextu zaměřeného na zdůraznění zón zásahu.

Obr. 5.4: Ukázka zobrazení geografických dat v kontextu velitele zásahu 103

Celkově lze konstatovat, že procesní řízení se jeví jako dobrý nástroj pro řízení krizových situací. Metodické listy zachycené pomocí procesních map jsou pro zasahující složky lépe pochopitelné. Vytvořené procesní mapy se dají použit k simulaci a optimalizaci procesů. Zmapování procesů je také prvním krokem k jejich automatizaci a dynamické vizualizaci příslušných dat. Vytvořená znalostní báze v podobě aplikační ontologie pomáhá zasahujícím složkám v rozhodování. Na základě obsažených znalostí je možné doporučit nejlepší postup zvládání krizové situace nebo odhalit další hrozící krizové situace, které můžou být na první pohled skryté. Vizualizaci výrazně napomáhá rozšíření aplikační ontologie o kartografické vizualizační prvky. 5.2 Teorie kontextů a jejich vytváření pomocí ontologií 5.2.1 Kontext v krizovém řízení Základem adaptabilního vizualizačního systému je znalost uživatelského kontextu, tzn. znalost okolností, za kterých uživatel mapu používá, a jejich vlivu na čitelnost a využitelnost mapy. V kartografické doméně představuje kontext soubor činitelů, které identifikují určitou kartografickou reprezentaci. Vzhledem k tomu, že mapa v elektronickém prostředí nepředstavuje pouze samotné mapové pole, adaptace může zahrnovat celé uživatelské prostředí aplikace. Změna podmínek, za kterých uživatel aplikaci používá, vyvolá změnu kontextu a tak i změnu výběru příslušné vizuální reprezentace. Množina faktorů ovlivňujících uživatelův kontext může být neomezená. Pro potřeby kartografické adaptabilní vizualizace v krizovém řízení je nutno vybrat ty, které mají na vytváření kontextu rozhodující vliv (MULÍČKOVÁ a KUBÍČEK, 2011). Vyčleňujeme tyto základní typy kontextu (viz obr. 5.5): 1. UŽIVATELSKÉ SCHOPNOSTI. Kdo bude mapu využívat, jaké jsou jeho percepční vlastnosti? Tento kontext ovlivňuje způsob vizualizace (symbolika, použití kartografických metod). Důležité mohou být například tyto vlastnosti uživatele: • zrak - ovlivní velikost symbolu, • vzdělání a profesní pozadí - lze předpokládat, že uživatelé budou efektivněji pracovat se symboly běžně používanými v jejich profesi, znalost příslušné domény také implikuje některé souvislosti bez nutnosti jejich kartografického zdůraznění, • schopnosti práce s mapou - lepší schopnost práce s mapou umožňuje využití sofistikovanějších kartografických metod, ovlivní kartografickou metodu zobrazení jevu a vzhled symbolu, • uživatelská znalost terénu - lze předpokládat, že uživatel se rychleji zorientuje podle objektů, které dobře zná, a takové objekty mohou být zvýrazněny. Tato volba může být vázána na konkrétního uživatele a vyvolat mimo jiné i tzv.

104

uživatelské záložky – vlastní sadu bodů zájmu, které si vytváří sám uživatel pro lepší orientaci v prostoru. 2. SPRÁVA DAT. Kdo spravuje jaká data? Krizové řízení zahrnuje i takové uživatele, kteří sami vytvářejí a spravují geodata – systém adaptabilní kartografické vizualizace přitom neslouží k primárnímu sběru geodat, ale je nutno postihnout dynamiku krizového jevu i činnosti spojené s jeho řešením. Musí být specifikováno, jaká data (datové vrstvy, atributy) mohou být editována kterým uživatelem. Např. policie může editovat jen informace o uzavírkách silnic, správce toku o stavu objektů na řece. Tento typ může například nabývat hodnot ČLEN HZS, SPRÁVCE TOKU, PŘEDSEDA POVODŇOVÉ KOMISE. Specifickým uživatelem se zvláštními přístupovými právy může být i OBČAN, který může mít možnost vytvářet tzv. Volunteered Geographic Information (VGI) (viz např. GOODCHILD a GLENNON, 2010). 3. FUNKCE MAPY. Jak bude mapa využívána? Jaká je funkce mapy v rozhodovacím procesu? Je nutno odlišit uživatele, pro které bude mít mapa jen informační funkci od těch, kteří vyžadují mapu jako prostředek k plánování či organizaci (nutnost vytvářet nové objekty nebo měnit vlastnosti stávajících). Konkrétní hodnoty mohou být např. INFORMACE (jen prohlížení dat), KONTROLA (změna stavu stávajících objektů – editace atributové složky), ORGANIZACE (editace grafické i atributové složky). Typ kontextu FUNKCE MAPY úzce souvisí s typem SPRÁVCE, kterým se nastavují obecná přístupová práva. Funkční kontext blíže specifikuje potřebu konkrétního uživatele – např. hasič v terénu, který do mapy zaznamenává zasaženost budov při povodni, musí mít možnost editovat stávající data – nastavení ČLEN HZS – KONTROLA (na rozdíl od hasiče, který dostává pokyn, aby zajistil konkrétní budovu, a mapa slouží jen k navigaci k této budově – nastavení ČLEN HZS – INFORMACE). Tyto dva typy kontextu vymezujeme samostatně, neboť každý z nich ovlivňuje aplikaci rozdílně. 4. MÍSTO. Kde se krizový jev udál? Ovlivňuje zejména výběr objektů. Městská krajina se vyznačuje vyšší hustotou jevů než venkovská krajina – zatímco ve městě je nutno z hlediska velké informační hustoty vynechat v přehlednějším měřítku některé objekty, v oblasti s rozptýlenou zástavbou je lze ve stejném měřítku zobrazit (např. ve středu města nelze zobrazit všechny obchody, v malé obci však bude obchod významným zájmovým bodem). 5. DOBA. Kdy se krizový jev udál? Čas je důležitý z několika hledisek. Světelné podmínky, které jsou vázány na denní nebo roční dobu, ovlivňují čitelnost mapy a tak i způsob zvýraznění symbolů. Dále je zřejmé, že některé jevy jsou sezónního charakteru a jsou tedy relevantní jen v určitých obdobích. 6. ČINNOST. Jaká činnost má být mapou podporována? Jedná se o nejdůležitější typ kontextu, který je nejtěsněji spjat s účelem mapy a definuje tak její základní informační náplň.

105

7. SITUACE. Co se událo? Definuje typ krizové situace a tak i specifickou informační náplň. 8. FÁZE. V jaké fázi se krizový jev nachází? Tento kontext úzce souvisí s ČINNOSTÍ. Přestože lze některé činnosti vymezit v rámci celého cyklu krizového jevu (tj. prevence, příprava, odezva a obnovení), relevance některých objektů a jevů se může měnit a je tak třeba modifikovat kartografický model. 9. TECHNOLOGIE. Jaká je velikost zobrazovací jednotky? Krizové řízení je velice široce vymezená oblast a zahrnuje velké množství uživatelů pracujících na různých elektronických zařízeních. Velikost zobrazovací jednotky významně ovlivňuje množství zobrazené informace. Mohou sem spadat i vlastnosti systému jako např. rychlost připojení, které však nemají přímý vliv na výslednou elektronickou mapu, a proto je neuvažujeme. 10. OPERAČNÍ ROZSAH. Jaký má krizový jev plošný rozsah a dosah? Jaký plošný rozsah má návazná činnost? Tento kontext úzce souvisí s TECHNOLOGIÍ a ČINNOSTÍ. Je důležité vědět, zda uživatel pro podporu určité činnosti vyžaduje na obrazovce plošně rozsáhlou oblast (tj. mapu malého měřítka) nebo spíše detailní situaci (tj. mapu velkého měřítka). Pro úroveň detailu, ve které se činnost typicky provádí, by mělo být k dispozici maximální množství informací (myšleno v maximální kvalitě, ne kvantitě).

Obr. 5.5: Jednotlivé typy kontextů 5.2.2 Typy adaptace Podle REICHENBACHER (2004) lze u adaptivních systémů obecně vybírat objekty, které se mohou stát předmětem adaptace, ze čtyř oblastí (domén): 106

• informační doména (adaptován je informační obsah), • doména uživatelského rozhraní (adaptováno je uživatelské rozhraní), • prezentační doména (adaptován je způsob vizualizace informací), • technologická doména (adaptován je způsob kódování informací). Jednotlivé typy kontextů ovlivňují to, jak jsou data přenesena k uživateli – ovlivňují výběr (co je relevantní a co ne), způsob vizualizace, vztahy k jiným objektům apod. Obecně lze vymezit tyto základní okruhy adaptace: • informační náplň, • generalizace, • symbolika (velikost, způsob zvýraznění, komplexnost apod.), kartografická metoda, • grafické uživatelské prostředí (GUI), • přístup k datům.

Obr. 5.6: Vliv jednotlivých kontextů na adaptaci Obr. 5.6 ilustruje, jak jednotlivé typy kontextů ovlivňují adaptaci aplikace. Na informační náplň výsledné kontextové mapy má vliv zejména ČINNOST, která vymezuje prvky základního obsahu (Č1). Samotná ČINNOST je ovlivněna FÁZÍ, takže fáze má nepřímý vliv i na informační náplň (F1). Na základě SITUACE jsou vybrány specifické prvky obsahu (S1). Obsah je dále modifikován na základě DOBY, neboť relevance některých prvků se mění s denní/roční dobou (D1). Specifické prvky obsahu mohou být vyvolány i různým typem krajiny, který udává MÍSTO (M1). OPERAČNÍ ROZSAH, který je úzce svázán s ČINNOSTÍ, zásadní měrou ovlivňuje množství zobrazené informace a tak způsob generalizace (O1). MÍSTO, které je charakterizováno různou prostorovou informační hustotou, ovlivňuje zejména generalizaci výběru (M2). Mapová symbolika je dána v prvé řadě ČINNOSTÍ (Č2), která udává tzv. roli prvku 107

mapového obsahu (viz dále kap. 10.1). Rozdílné vlastnosti prvku z hlediska denní/roční DOBY vyvolávají nutnost multiparametrizace symbolu, případně různé světelné podmínky mohou vyžadovat odlišné způsoby zvýraznění symbolu (D2). Mapová symbolika je dále ovlivněna uživatelskými schopnostmi (velikost symbolu, volba vodícího znaku) (U1) a technologií (např. nutnost používat jednodušších znaky na malých displejích) (T1). SPRÁVA DAT ovlivní přístup k datům (editační práva, omezení přístupu) (P1) a FUNKCE MAPY vyvolá změnu GUI (např. nabídku editačních nástrojů). Silnějšími čarami jsou vyobrazeny vazby, které budou podrobněji rozebírány v dalších částech této knihy (kap. 10.1). Způsoby adaptace Konkrétní hodnoty kontextových typů lze nastavovat různě. Podle SCHMIDT (2002) lze typ kontextu nastavit nejčastěji následujícími čtyřmi způsoby: • pokynem od uživatele, • automaticky z operačního systému, • automaticky ze senzoru, • automaticky z datového zdroje. V případě kartografického vizualizačního systému nám ještě přibude další způsob, a to automaticky prostřednictvím mapového pole.

Obr. 5.7: Příklady nastavení jednotlivých kontextových typů Obr. 5.7 dokumentuje, jakým způsobem mohou být jednotlivé kontextové typy nastaveny. Nastavení uživatelem prostřednictvím grafického uživatelského rozhraní může být nezbytné např. pro nastavení ČINNOSTI, UŽIVATELSKÝCH SCHOPNOSTÍ a FUNKCE MAPY. SITUACE a FÁZE může být mimo nastavení 108

uživatelem změněna na základě informace ze senzoru (např. při přepravě nebezpečné látky zařízení sledující polohu vozidla může v případě havárie vyslat tuto informaci a přepnout SITUACI z PŘEPRAVA NL na ÚNIK NL, nebo v případě povodně může hydrologické čidlo zaznamenat prudké zvýšení hladiny a tak iniciovat FÁZI PŘÍPRAVA – viz níže). Informace z operačního systému mohou nastavit DOBU a TECHNOLOGII (datum, velikost a rozlišení obrazovky). SPRÁVCE DAT je vázán na datový zdroj. Pomocí středu aktuálního mapového pole je možné nastavit MÍSTO. 5.2.3 Parametrizace kontextových typů V následující části textu je popsána parametrizace kontextových typů, které jsou nezbytné z hlediska tvorby kartografických modelů. Pozornost je věnována kontextovým typům, které ovlivňují informační náplň, generalizaci a mapovou symboliku. V textu není dále uvažován kontextový typ technologie – jako zobrazovací zařízení je uvažován běžný LCD monitor větších rozměrů. Kontextový typ ČINNOST, SITUACE a FÁZE Druh ČINNOSTI, kterou má elektronická mapa podporovat, je asi nejblíže běžnému chápání účelu mapy. Udává pro účely jaké činnosti je mapa definována a tedy, jaké základní prvky musí obsahovat, aby byla zajištěna podpora rozhodování. Krizové řízení zahrnuje velké množství SITUACÍ, jejichž povaha je značně různorodá. Celá řada objektů a jevů je relevantní pouze v určité krizové situaci. Konkrétní situace tedy vyvolává tzv. specifický obsah mapy. Můžeme vymezit činnosti úzce specifické, které jsou definovány jen v rámci určitých situací, a činnosti univerzální, které nejsou vázány na specifickou krizovou situaci. Pokud se jedná o činnost univerzální, SITUACE mírně modifikuje datový obsah (relevantní jsou prvky specifické jen pro tuto situaci – např. pro podporu ČINNOSTI OCHRANA OBYVATELSTVA při ÚNIKU NEBEZPEČNÉ CHEMICKÉ LÁTKY nebude zobrazena záplavová zóna, ale dosah nebezpečné látky). Tabulka 5.1 podává přehled činností, které byly definovány pro scénáře POVODEŇ, PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY a ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY. Činnosti prováděné v rámci krizového řízení spadají do jedné z těchto FÁZÍ (LUMBROSO et al., 2007): • prevence (období mimo krizový jev), • příprava (těsně před krizovým jevem), • odezva (při a těsně po krizovém jevu), • obnovení (po krizovém jevu).

109

Tab. 5.1: Přehled činností definovaných pro scénáře POVODEŇ a PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY ČINNOST

TYP ČINNOSTI

VAZBA NA SITUACI

POPIS

predikce a vývoj

SPECIFICKÁ

POVODEŇ

předpověď vývoje situace, předpoklad zasaženosti území povodní

technické zabezpečení ZÚ

SPECIFICKÁ

POVODEŇ

podpora zabezpečovacích prací v záplavovém území (ZÚ)

monitoring

SPECIFICKÁ

PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY

sledování vozidla přepravujícího NL v reálném čase

perimetr

SPECIFICKÁ

ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY

organizace místa zásahu

síly a prostředky

UNIVERZÁLNÍ

např. POVODEŇ, ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY

podpora rozmisťování sil a prostředků

lokalizace

UNIVERZÁLNÍ

např. ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY

lokalizace volajícího, záchranných týmů apod.

ochrana obyvatelstva

UNIVERZÁLNÍ

např. POVODEŇ, ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY

podpora záchranných prací (zajištění evakuace)

evakuace obyvatelstva

UNIVERZÁLNÍ

např. POVODEŇ

informování veřejnosti o organizaci evakuace

Obr. 5.8 dokumentuje, jaké činnosti jsou vázány na jednotlivé fáze krizového cyklu v případě povodně a jak se jednotlivé činnosti vzájemně ovlivňuji: 1 - rekonstrukce může být ovlivněna hodnocením rizik a naopak; 2 - přípravná činnost je často prováděna na základě předem sestavených krizových plánů; 3 - zkušenosti z krizových jevů jsou zužitkovány při přípravné činnosti; 4 - krizové řízení může upřednostňovat obnovu veřejné infrastruktury, její obnova pak může podpořit zvládnutí krizové situace; 5 - po dočasné obnově nejnutnější veřejné infrastruktury může být nezbytné provést její rekonstrukci, aby se zajistila její lepší kvalita. Vlastní krizové řízení je vázáno na fázi odezvy. Pro jeho efektivní zvládnutí je však žádoucí sdílet informace v průběhu celého krizového cyklu, neboť konečný stav předchozí fáze je vždy výchozím stavem fáze následující. Všechny činnosti vázané na situaci POVODEŇ je účelné definovat kromě fáze ODEZVA i pro fázi PŘÍPRAVA.

110

Jako příklad činnosti prováděné v rámci celého cyklu je TECHNICKÉ ZABEZPEČENÍ ZÁPLAVOVÉHO ÚZEMÍ – správce vodního toku tak může v období mimo povodeň prostřednictvím aplikace aktualizovat stav objektů na vodním toku, protipovodňových opatření apod. Obr. 5.9 ilustruje činnosti, které byly vymezeny pro účely experimentu POVODEŇ.

Obr. 5.8: Cyklus krizového jevu (upraveno podle LUMBROSO et al., 2007)

Obr. 5.9: Vymezení činností v jednotlivých fázích krizového cyklu – situace POVODEŇ

111

V souvislosti s přepravou nebezpečné látky jsou z důvodu větší univerzálnosti vymezeny dvě situace – PŘEPRAVA a ÚNIK. ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY totiž není nezbytně vázaný na její přepravu – může se jednat i o únik ze statického zdroje. MONITOROVÁNÍ přepravy nebezpečné látky probíhá na fázi PŘÍPRAVA. Jeho případná havárie pak vyvolá ODEZVU – situace se mění na ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY a je možné provádět činnosti jako PERIMETR, LOKALIZACE, OCHRANA OBYVATELSTVA, SÍLY A PROSTŘEDKY (viz obr. 5.10).

Obr. 5.10: Vymezení činností v jednotlivých fázích krizového cyklu – situace PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY a ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY Kontextový typ OPERAČNÍ ROZSAH Měřítko ovlivňuje to, jak bude informační náplň, definovaná na základě ČINNOSTI, SITUACE a FÁZE, převedena do kartografického modelu. U analogové mapy je měřítko mapy základním činitelem, který ovlivňuje plošný rozsah území, které lze zobrazit na jednom mapovém listu. Zde odvozujeme měřítko kontextové mapy od tzv. OPERAČNÍHO ROZSAHU, který byl stanoven na základě analýzy jednotlivých činností a situací. Byl vymezen HLAVNÍ a OBECNÝ OPERAČNÍ ROZSAH. Stanovují se v přibližných hodnotách měřítka mapy. HLAVNÍ OPERAČNÍ ROZSAH představuje územní rozsah, který uživatel potřebuje mít na obrazovce, aby se vyhnul častému posunu případně zmenšování/zvětšování mapového pole, ale současně měl informace v patřičné úrovni podrobnosti. Je to územní rozsah, ve kterém uživatel primárně pracuje, a proto pro něj potřebuje mít maximální množství (chápáno kvalitativně) informací. Pokud pro tento měřítkový rozsah není možné zobrazit požadované informace, musí být provedena vhodná generalizace obsahu. Protože řada činností je vázána na administrativní či jinou

112

jednotu, může HLAVNÍ OPERAČNÍ ROZSAH představovat rozsah této jednotky. Např. při POVODNI je management řízen hierarchicky na úrovni OBEC, OBEC S ROZŠÍŘENOU PŮSOBNOSTÍ, KRAJ, dále má význam vymezit i přirozené hranice vývoje povodně, tj. POVODÍ. V rámci HLAVNÍHO OPERAČNÍHO ROZSAHU není možné postihnout všechny potřeby uživatele – uživatel se někdy nevyhne zmenšování/zvětšování mapového pole. Vymezujeme tedy OBECNÝ OPERAČNÍ ROZSAH, který je definován maximálním a minimálním měřítkem, ve kterém uživatel dostane potřebné informace. Pokud uživatel zmenší mapové pole mimo tento OBECNÝ OPERAČNÍ ROZSAH, měl by být prostřednictvím GUI upozorněn, že v tomto měřítku nemá dostatek informací. Naopak, pokud zvětší měřítko nad polohovou přesnost zobrazovaných dat, měl by být informován o datové nejistotě či vyzván ke zmenšení měřítka. Pro vymezení operačních rozsahů jsou definovány tyto intervaly: • MAX1 (max – 1:4 900) • MAX2(1:5 000 – 1:9 900) • MAX3 (1:10 000 – 1:14 900) • MID1 (1:15 000 – 1:24 900) • MID2 (1:25 000 – 1:49 900) • MID3 (1:50 000 – 1:99 900) • MIN1 (1:100 000 – 1:199 900) • MIN2 (1:200 000 – 1:499 900) • MIN3 (1:500 000 – 1:1 000 000) Hlavní operační rozsah může být vyjádřen prostřednictvím administrativní či jiné jednotky. Pro účely scénáře POVODEŇ byly vymezeny následující (viz obr. 5.11): • ZÁPLAVOVÉ ÚZEMÍ • OBEC • OBEC S ROZŠÍŘENOU PŮSOBNOSTÍ • KRAJ • POVODÍ

Obr. 5.11: Vymezení intervalů pro definici operačních rozsahů (červeně) a příklady hlavních operačních rozsahů (zeleně)

113

Pro účely práce v podrobnějším měřítku byl dále stanoven hlavní operační rozsah ČÁST OBCE, který na rozdíl od předchozích rozsahů není vázán na administrativní či jinou jednotku, ale má pevně stanovené měřítko 1:8 000. Pro některé činnosti je účelné vymezit více hlavních operačních rozsahů. Příklady jsou uvedeny v tabulce 5.2. Tab. 5.2: Příklady vymezení operačních rozsahů pro různé činnosti OBECNÝ OPERAČNÍ ROZSAH

HLAVNÍ OPERAČNÍ ROZSAH

predikce a vývoj

MAX1-MIN3 (max – 1:1 000 000)

POVODÍ/DÍLČÍ POVODÍ KRAJ/ORP/OBEC/ČÁST OBCE

síly a prostředky

MAX3-MIN2 (1:10 000 – 1: 500 000)

ORP/OBEC

ochrana obyvatelstva

MAX1-MIN1 (max – 1:200 000)

OBEC/ČÁST OBCE

technické zabezpečení

MAX1-MID3 (max – 1:100 000)

OBEC/ZÁPLAVOVÉ ÚZEMÍ

monitoring

MAX2-MIN2

ORP/OBEC/ČÁST OBCE

perimetr

MAX1-MID3

ZÓNA C (dle třídy nebezpečné látky)

Hlavní operační rozsah může sloužit pro výchozí nastavení mapového pole. Při nastavení kontextu se mapové pole může vycentrovat na aktuální velikost jednotky udávající operační rozsah (viz obr. 5.12-A). Pokud je však velikost jednotky větší než by odpovídalo měřítku přednastaveného operačního rozsahu (v absolutních hodnotách), mapové pole se nastaví na nejbližší možnou hodnotu měřítka (viz obr. 5.12-B). Pokud zvolená činnost umožňuje více hlavních operačních rozsahů, musí být tento rozsah zvolen uživatelem prostřednictvím GUI.

Obr. 5.12: Ukázka nastavení mapového pole podle operačního rozsahu OBEC 114

Kontextový typ MÍSTO MÍSTO, tedy Kde se krizový jev udál?, ovlivňuje zejména generalizaci výběru. Jak již bylo zmíněno, městská krajina se vyznačuje vyšší hustotou jevů než venkovská krajina. Tento typ kontextu ovlivňuje zejména výběr objektů nutných pro lokalizaci – tedy objektů, podle kterých může člověk popsat svoji polohu. V tabulce 5.3 na následující straně je uveden přehled hodnot, kterých může kontextový typ MÍSTO nabývat, a jejich popis. Tab. 5.3: Kontextový typ MÍSTO Druh MÍSTO

Typ zástavby / krajiny

Základní charakteristika

URBAN

Městská zástavba

Bloky budov vymezené uliční sítí, velké množství POI

SUBURBAN

Předměstská, příměstská a venkovská zástavba

Rozvolněnější zástavba, méně POI

Zemědělská krajina

Málo POI, malé převýšení

RURAL

Speciální obsah

Lokální POI a cesty se zobrazují ve větším měřítku než v ostatních kontextech - Objekty rozptýlené zástavby (mimo areály zástavby a zahrad) - Elektrické vedení - Objekty rozptýlené zástavby (mimo areály zástavby a zahrad) - Podrobnější výškopis a terénní tvary - Elektrické vedení - Turistické značky

SILVAN

Lesní krajina

Málo POI, větší převýšení

- Objekty rozptýlené zástavby (mimo areály zástavby a zahrad) - Výškopis a terénní tvary - Skály - Elektrické vedení - Turistické značky - Informace o porostech z lesních typologických map

115

Speciální způsob vizualizace

Lokální POI se zob-razují již v menším měřítku než URBAN

Kontextový typ DOBA DOBA nebo-li Kdy se krizový jev udál? či Jaká je aktuální denní/roční doba v době zásahu? je důležitá z hlediska světelných podmínek (ovlivňují způsob zvýraznění symbolů – nebude dále uvažováno) a relevantnosti objektů. Některé jevy jsou sezónního charakteru a jsou tedy relevantní jen v určitých obdobích (např. nerelevantní jsou ledové jevy v létě, nerelevantní za normálních podmínek je škola jako objekt nutný k evakuaci v noci). V souvislosti s roční dobou se také mění vlastnosti relevantních objektů – např. zamrzlý rybník nemůže sloužit k čerpání vody. DOBA je důležitá zejména pro objekty zájmové infrastruktury. Lze ji vymezit z hlediska různých druhů periodicit (viz tab. 5.4). Tab. 5.4: Kontextový typ DOBA Druh periodicity

Hodnoty

Příklad

ROČNÍ OBDOBÍ

JARO

ledové jevy vázány na jarní a zimní povodeň, koupaliště je v provozu v létě, ledovka na silnici v zimě

LÉTO PODZIM ZIMA DENNÍ DOBA

RÁNO (např. 6-8) DOPOLEDNE (8-12)

v divadle je přítomno větší množství lidí v době představení, tj. večer

ODPOLEDNE (12-17) PODVEČER (17-19) VEČER (19-22) NOC (22-6) TÝDEN

Po, Út, St, Čt, Pá, So-Ne

v průmyslovém závodě je maximum osob v Po-Pá

ŠKOLNÍ ROK

OBDOBÍ VYUČOVÁNÍ

v období prázdnin nejsou ve škole děti (kromě mimořádných akcí)

OBDOBÍ PRÁZDNIN

Jednotlivé druhy periodicity se pak mohou kombinovat – např. zvýšený pohyb osob v centru města večer a v noci v pátek a v sobotu. Kontextové typy – shrnutí Tabulka 5.5 podává přehled jednotlivých typů kontextů a jejich hodnot. Tab. 5.5: Přehled typů kontextů a příklady hodnot, kterých mohou nabývat typ kontextu

hodnoty

UŽIVATEL

např. kritérium zrak: ŠPATNÝ/DOBRÝ ZRAK kritérium profese: PROFESE HZS/VODOHOSPODÁŘ apod.

SPRÁVCE

ČLEN HZS, ČLEN POLICIE, SPRÁVCE TOKU, PŘEDSEDA

116

POVODŇOVÉ KOMISE, OBČAN apod. FUNKCE MAPY

INFORMACE, KONTROLA, ORGANIZACE

MÍSTO

URBAN, SUBURBAN, RURAL, SILVAN

DOBA

JARO, LÉTO,PODZIM,ZIMA; RÁNO,DOPOLEDNE,ODPOLEDNE, VEČER,NOC; Po, Út, St, Čt, Pá, So-Ne

SITUACE

POVODEŇ, PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY, ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY apod.

ČINNOST

PREDIKCE a VÝVOJ, MONITORING, SÍLY A PROSTŘEDKY, LOKALIZACE apod.

FÁZE

PREVENCE, PŘÍPRAVA, ODEZVA, OBNOVA

TECHNOLOGIE

např. MALÉ/STŘEDNÍ/VELKÉ ZOBRAZOVACÍ ZAŘÍZENÍ

OPERAČNÍ ROZSAH

MAX1 (max – 1:4 900), MAX2(1:5 000 – 1:9 900), MAX3 (1:10 000 – 1:14 900), MID1 (1:15 000 – 1:24 900), MID2 (1:25 000 – 1:49 900), MID3 (1:50 000 – 1:99 900), MIN1 (1:100 000 – 1:199 900), MIN2 (1:200 000 – 1:499 900), MIN3 (1:500 000 – 1:1 000 000)

5.3 Metody publikace map pomocí webových služeb Kapitola pojednává o možnostech publikování map pomocí webové služby Web Map Service (WMS). Popisovány jsou také související technologie používané pro určení vizualizace mapových prvků na mapách získaných z webových služeb – Styled Layer Descriptor (SLD) a Symbology Encoding (SE). Druhá část kapitoly vysvětluje pojmy adaptivní mapa a mapový kontext a objasňuje, jak může tento typ mapy zajistit větší využívání webových mapových služeb v krizovém řízení. Třetí část kapitoly pak popisuje návrh rozšíření webové služby WMS na tzv. kontextovou WMS (CWMS – Contextual Web Map Service). Toto rozšíření by umožnilo využít zároveň výhod webových mapových služeb i adaptivních map. Podrobněji o uvedené problematice pojednává KOZEL (2009). 5.3.1 Web Map Service (WMS) Web Map Service (WMS, česky webová mapová služba, viz OGC:WMS 2011) je název specifikace konsorcia OGC, která standardizuje rozhraní webové služby produkující mapy v podobě obrázků. Jako Web Map Service je označována jak samotná specifikace, tak i softwarové produkty a jejich instance, které tuto specifikaci dodržují (produkty i instance bývají označovány též jako WMS služby nebo WMS servery). Klienti, kteří chtějí komunikovat s WMS službou, k ní přistupují pomocí webových dotazů ve formě URL adresy s upřesňujícími parametry (Uniform Resource Locator – textový řetězec sloužící k identifikaci, např. HTML stránky na webu). Přestože s WMS 117

službou může komunikovat jakýkoliv běžný webový prohlížeč, byla by komunikace s WMS službou pomocí běžných prostředků takového prohlížeče pro uživatele značně nepřívětivá a neefektivní. Proto existují specializované aplikace umožňující uživatelsky příjemnější práci s WMS službami a vyznačující se zejména interaktivními prvky v ovládání a výběru obsahu mapy. Tyto aplikace jsou označovány jako WMS klienti, stejně jako počítače, na kterých běží. WMS klienti mívají buď podobu aplikace pro webový prohlížeč (v podobě JavaScriptu nebo Java appletu) nebo podobu samostatné aplikace. V obou těchto případech může být funkcionalita aplikace značně širší než pouhá interaktivní komunikace s WMS službou. Podobně aplikace označovaná jako WMS služba může mít mnohem širší funkční záběr, než jaký plyne z WMS specifikace. Specifikace WMS patří v rámci OGC k těm nejčastěji implementovaným a tudíž i k nejvyužívanějším. V České republice poskytuje digitální mapy prostřednictvím rozhraní WMS množství institucí. Mezi největší poskytovatele patří např. Ministerstvo životního prostředí nebo Český úřad zeměměřický a katastrální. Komunikace v rámci služby WMS Základním mechanismem komunikace podle WMS specifikace jsou dotazy klienta na WMS službu a odpovědi na ně. WMS specifikace pojednává o několika dotazech, ale podrobně popisuje pouze tři: povinně podporované dotazy GetCapabilities a GetMap a nepovinně podporovaný dotaz GetFeatureInfo. Podrobnější informace o dotazech GetCapabilities a GetMap jsou uvedeny ve specifikaci WMS (OGC:WMS 2006). Dotaz GetCapabilities vrací odpověď se základními metadaty o službě, s upřesněním funkcionality služby, možných dotazů a především s popisem mapových vrstev, které jsou na WMS službě přístupné. Jedná se většinou o iniciální dotaz, který uživatel zasílá proto, aby zjistil, co může po WMS službě požadovat. Odpovědí na dotaz GetCapabilities je XML dokument s předem danou strukturou. Mapové vrstvy jsou zde popsány jako stromová struktura, kde každý uzel odpovídá jedné vrstvě dotazovatelné pomocí GetMap nebo skupině vrstev. Každá vrstva má definovaný název a obsahuje seznam souřadných systémů, v nichž je k dispozici, prostorový rozsah, měřítkový rozsah, v němž se vykreslí, informaci o tom, zda je dotazovatelná dotazem GetFeatureInfo, apod. Dotaz GetMap umožňuje uživateli dotázat se na konkrétní mapu. V parametrech dotazu musí uživatel specifikovat mapové vrstvy, z nichž má být vrstva složena, a případně i jejich symboliku, souřadný systém mapy, prostorový rozsah mapy, velikost mapy v pixelech, souborový formát, apod. Vrácená, WMS službou vygenerovaná mapa má nejčastěji podobu rastrového obrázku; vektorové souborové formáty podporují WMS služby zcela výjimečně. Mezi nejpoužívanější rastrové formáty map patří JPEG, GIF a PNG. Obecně se doporučuje používat formát PNG, protože používá bezeztrátovou kompresi obrazu. Nepovinně podporovaný dotaz GetFeatureInfo umožňuje blíže popsat prostorový objekt na daných souřadnicích mapy. Informace jsou klientovi předány nejčastěji

118

v podobě výčtu atributů prostorového objektu a jejich hodnot. Nejčastějšími formáty pro popis prostorového objektu jsou (X)HTML, XML a GML. Spojování map z více WMS služeb a kaskádování WMS služeb Specifikace WMS umožňuje spojování map z více WMS služeb v jednom mapovém okně, což je zajištěno jednak tím, že vrácené mapy jsou georeferencované, a také možností nastavit mapě v rámci dotazu GetMap průhledné pozadí. Proto, aby bylo možné několik map z různých WMS služeb opravdu spojit do jedné, je nutné, aby byly splněny dvě podmínky. Za prvé, aby všechny WMS služby podporovaly alespoň jeden stejný souřadný systém. Za druhé, aby WMS služby poskytující překryvné mapy umožnily vrátit mapy klientovi v jednom z formátů podporujících průhlednost. Zatímco spojování map je záležitostí klientské strany, na straně serverové existuje možnost tzv. kaskádování WMS služeb. Jedná se o situaci, kdy jedna WMS služba přebírá mapovou vrstvu z jiné WMS služby – první WMS služba se nazývá kaskádová WMS služba, druhá jí slouží jako zdrojová WMS služba. Kaskádová WMS služba může mít více zdrojových WMS služeb a může poskytovat i vlastní, originální vrstvy. Kaskádová WMS služba také nemusí předávat dál všechny vrstvy zdrojové WMS služby, ale pouze vybrané vrstvy. Může nastat situace, kdy jedna WMS služba je kaskádovou a zároveň i zdrojovou pro jinou kaskádovou WMS službu. Možnosti výběru symboliky vrstev v mapových službách Výběr obsahu mapy v rámci WMS služby je jasný: uživatel si prostřednictvím WMS klienta zvolí jednu či více nabízených vrstev, o kterých ho informuje odpověď na dotaz GetCapabilities. Při výběru symboliky je situace podobná. V rámci GetCapabilities může mít každá vrstva definován neomezený počet tzv. WMS stylů. WMS styl je slovní popis kartografické symboliky dané vrstvy, včetně např. URL obrázku, který má daný WMS styl reprezentovat v legendě. WMS styl tedy reprezentuje jeden kartografický znak. Uživatel má možnost si z nabízených WMS stylů vybrat ten, který mu vyhovuje nejvíce, a tím se následně vrstva v mapě vykreslí. Například u vrstvy komunikací může WMS služba nabízet dva WMS styly: „Šedá jednoduchá úzká linie“ a „Dvojpixelová červená linie s tenkou černou obrubou“. Hlavní nedostatek WMS stylů je ten, že uživatel je omezen jen na WMS službou nabízené možnosti. Pokud služba poskytuje jen jeden WMS styl, což se v praxi děje nejčastěji, uživatel výběr symboliky nijak ovlivnit nemůže. Uživatel nicméně může využít alternativní cesty, pokud ji WMS služba nabízí. Zmíněnou alternativou je využití jednoho z rozšíření WMS specifikace, a sice SLD symboliky. V případě použití SLD symboliky je spolu s dotazem GetMap odeslán tzv. SLD styl, což je XML soubor s předdefinovanou strukturou, který obsahuje jak seznam požadovaných vrstev, tak detailní popis jejich požadované symboliky. Uživatel tedy nevybírá jeden z nabízených kartografických znaků, ale vytváří si svůj vlastní.

119

V případě využití SLD symboliky není uživatel omezen na jednu z možností nabízených WMS službou, ale je omezen pouze vyjadřovacími prostředky SLD specifikace (viz níže). Ne každá WMS služba ovšem SLD symboliku podporuje. Styled Layer Descriptor a Symbology Encoding Specifikace Styled Layer Descriptor (SLD – OGC:SLD 2007) a Symbology Encoding (SE – OGC:SE 2006) spolu úzce souvisejí. Obě se zabývají standardizovaným popisem kartografické symboliky rastrových i vektorových prostorových objektů, včetně jejich textových popisků. Specifikace SLD navíc rozšiřuje specifikaci WMS právě o možnost definice kartografické symboliky samotným uživatelem. SLD styl je vyjadřovací prostředek specifikace SLD, resp. SE. Jedná se o XML dokument, jehož obsahem je popis kartografické symboliky mapových vrstev. Symbolika v rámci SLD stylu není popsána obecně, ale vždy se vztahuje ke konkrétním mapovým vrstvám s konkrétními atributy a jejich hodnotami. Každý SLD styl je tvořen výčtem mapových vrstev, přičemž každá vrstva má definován jeden či více způsobů kartografického znázornění, tzv. stylů. Každá vrstva se též může ve SLD stylu objevit vícekrát. Na SLD styl lze nahlížet dvojím způsobem: První způsob chápe SLD styl jako komplexní popis obsahu a symboliky jedné mapy (tzn. i jako popis jazyka mapy). Tímto způsobem je nahlíženo na SLD styl, který je zasílán společně s dotazem GetMap. Obsah mapy je tvořen výčtem vrstev SLD stylu a jejich symbolika je definována jednotlivými styly. Pokud má vrstva definováno více stylů, je na mapě znázorněna všemi těmito styly zároveň. Pokud se v seznamu vrstev objeví některá vrstva na více místech, použijí se při vykreslování styly ze všech těchto míst. Pořadí vrstev v SLD stylu určuje pořadí vykreslování jednotlivých vrstev v mapě (první vrstva je vykreslena nejdříve, poslední naposledy). Druhý způsob chápe SLD styl jako knihovnu kartografických stylů jedné či více mapových vrstev (tzn. jako sadu různých kartografických znaků). SLD styl tak nepopisuje žádnou mapu, ale několik různých způsobů možných kartografických znázornění v něm obsažených vrstev. Každé toto znázornění je reprezentováno jedním stylem, ale na rozdíl od předchozí možnosti se tyto styly nepoužívají dohromady, ale zvlášť (každý styl je tedy jediným plnohodnotným kartografickým znázorněním vrstvy, jedním kartografickým znakem). Pořadí vrstev v SLD stylu v tomto případě nehraje žádnou roli. Z takovéto knihovny pak řídící program vybere požadovanou vrstvu a její požadovaný styl a při vykreslování použije jen a pouze tyto části SLD stylu. Pokud má vrstva více definovaných stylů, objeví se každý z těchto stylů v dokumentu GetCapabilities jako jeden nabízený WMS styl. Podmínky nasazení webových mapových služeb v krizovém řízení Z předchozích částí této kapitoly vyplývá, že webové mapové služby poskytují velké možnosti a že je vzhledem ke standardizaci ve formě WMS může využít prakticky každý i bez nutnosti investic do nových technologií a pořizování nových programů. 120

Krizové řízení je pak beze sporu oblast, která se týká prakticky každého, ať už coby organizátora, zasahujícího nebo zachraňovaného. Přesto však nejsou webové služby v oblasti krizového řízení příliš využívány. Aby se využívání webových služeb v krizovém řízení rozšířilo, je v zásadě potřeba několik věcí. Především musí prokázat užitečnost a musí urychlit a zjednodušit práci a rozhodování. Jen tak o ně projeví zájem i další účastníci krizového řízení a dojde k rozšíření jejich používání. Jedna z cest, jak toho dosáhnout, vede přes rozšíření možností systémů a programů využívaných v krizovém řízení. Tyto programy mohou nabízet nové a nové funkce a druhy analýz, které mohou být využity např. při predikci následků teprve začínající havárie a pro přípravu prostředků nutných pro jejich zvládnutí. Takový systém je užitečný hlavně pro operátory středisek záchranného systému, kteří musí koordinovat zásah různých složek systému. Tímto způsobem však nelze zajistit rozšíření užívání webových služeb ve smyslu většího počtu uživatelů, pouze jejich intenzivnější využití skupinou specialistů, kteří jsou schopni využít jejich široké možnosti. Aby došlo k rozšíření využívání webových služeb v krizovém řízení také co se týká počtu uživatelů, je potřeba jít jinou cestou. Je nutné zajistit, aby tyto služby usnadňovaly a urychlovaly práci i těm účastníkům krizového řízení, kteří nebyli školeni na využití specializovaných programů – např. starostům postižených obcí. Jejich požadavkem však není množství nabízených funkcí, ale naopak jednoduchost systému. Takovéto možnosti nabízí adaptivní mapy. 5.3.2 Adaptivní mapa z hlediska WMS Představme si následující situaci. Starosta obce postižené záplavou organizuje evakuaci obyvatelstva pomocí autobusů. Využije GIS a v něm vyhledá budovy v okolních obcích, které mohou posloužit jako dočasný úkryt pro evakuované – např. tělocvičny. Také využije vrstvu komunikací a vyhledá nejkratší cestu k těmto budovám. Ale v časové tísni si nevyhledá vrstvu silničních uzavírek nebo informace o nich. Řidič autobusu zjistí až během cesty, že doporučená cesta je uzavřena. Autobus se musí vrátit a musí být vyhledána nová cesta. Evakuace se zpožďuje a ohrožení roste. Nyní si představme, že starosta pouze zadá do systému kód „evakuace“. Následně mu systém sám (na základě přednastavení) zobrazí všechny vrstvy a informace, které potřebuje – vhodné úkryty, evakuační trasy, dopravní informace, přistávací plochy pro vrtulníky záchranářů atd. Adaptivní mapa právě toto dokáže, protože mění svůj obsah podle různých podmínek – podle uživatele a jeho současné situace, hardwarového vybavení atd. Situace, ve které se nachází starosta, se dá popsat slovem „evakuace“. Stejný systém by zobrazil úplně jinou mapu při zadání kódu „turistický výlet“ (podrobněji viz např. KOZEL et al., 2010). Souhrn výše zmíněných podmínek ovlivňujících adaptivní mapu se nazývá kontext (DEY a ABOWD, 1999). Proto se adaptivním mapám také někdy říká kontextové mapy.

121

Tvorba kontextové mapy Tvorba kontextové mapy se skládá z několika fází: • analýza potřeb uživatele a účelu mapy, • určení kontextů, • výběr zdrojů dat, • výběr kartografických metod, • testování vytvořených map. Prvním krokem je analýza potřeb uživatele a přesné určení účelu mapy. Na základě toho jsou pak zvoleny vhodné parametry kontextu (podrobněji viz kapitola 5.2.3). Další fáze spočívá ve vybrání vhodných zdrojů dat a kartografických metod vhodných pro jejich vizualizaci. Poté může být nakonfigurována samotná webová mapová služba. Služba s kontextovými mapami je následně testována v praxi a mapy jsou upravovány podle komentářů uživatelů (KOZEL et al., 2010). Jednotlivé druhy kontextů a kontextové typy Pro lepší orientaci při vytváření kontextů je dobré definovat některé jejich speciální případy na základě jejich struktury. Dobrý příklad uvádí KOZEL a ŠTAMPACH (2010, s. 305). Definujme tři kontexty A, B a C: • A: Uživatel je hasič. • B: Uživatel zasahuje při povodni. • C: Uživatel je hasič zasahující při povodni. Je zjevné, že spojení kontextů A a B, které může být také nazýváno kontextem, je rovno kontextu C. Složený kontext je tedy kontext, který je roven spojení alespoň dvou různých kontextů. Příkladem tedy může být kontext C, který je spojením kontextů A a B. Podkontext je kontext, který je neprázdnou podmnožinou jiného kontextu. Kontexty A a B jsou tedy podkontexty. Elementární kontext je kontext, který již nemůže být dělen na různé kontexty nebo je jeho další dělení nesmyslné. Kontexty A a B jsou tedy zároveň elementární kontexty. Pro jednodušší práci s kontexty je dobré je klasifikovat do tzv. kontextových typů podle vlastnosti, kterou popisují. V práci KOZEL et al. (2010) je uveden následující příklad: Kontexty „Uživatel je hasič“ a „Uživatel je policista“ popisují stejnou vlastnost – roli uživatele. Mají tedy stejný kontextový typ „role uživatele“. Kontextový typ tedy znamená soubor všech kontextů, které popisují stejnou vlastnost. 5.3.3 Kontextová webová mapová služba Aby bylo možno v krizovém řízení využít výhody poskytované současnými webovými službami a zároveň využít možnosti adaptivních map založených na

122

určování kontextů mapy, byla navržena kontextová webová mapová služba – Contextual Web Map Service – dále CWMS. Prvotním motivem návrhu kontextové mapové služby je realizace otevřené kontextové kartografické vizualizace ve webovém prostředí. Základní filosofie kontextové mapové služby je založena na modelu klient–server, kde klientská část slouží k výběru požadovaného kontextu a k vizualizaci a ovládání kontextové mapy, kdežto samotný proces kontextové kartografické vizualizace a vygenerování kontextové mapy zajišťuje část serverová. Kontext může popisovat jak samotný uživatel, tak mapový klient např. pomocí informací ze senzorů. Kontextová mapová služba je v tomto případě serverová aplikace, která pro daný uživatelův kontext vygeneruje odpovídající kontextovou mapu. Schéma rolí kontextové mapové služby, klienta i uživatele je na obr. 5.13. Tato filosofie je stejná jako v projektu GiMoDig – viz např. NIVALA a SARJAKOSKI (2005) nebo NIVALA (2005) nebo v práci REICHENBACHERA (2004), v jejichž rámci byla úspěšně odzkoušena v praxi.

Obr. 5.13: Schéma komunikace a rolí kontextové mapové služby CWMS, mapového klienta a uživatele (převzato z KOZEL, 2009, s. 67) Velký důraz je kladen na otevřenost celého řešení, tedy na jeho propojení s existujícími specifikacemi. Komunikace mezi klientem a serverem je tak postavena na rozšíření specifikace Web Map Service (WMS). Tento přístup úspěšně využíval již projekt GiMoDig. Oproti předchozím projektům se však CWMS odlišuje ve třech bodech: 1. Podpora kontextové mapové služby je navržena jako přímé rozšíření specifikace WMS. Dřívější projekty byly na této specifikaci sice postavené, ale o komplexním rozšíření specifikace neuvažovaly. 2. Kontextová mapová služba není omezena jen na podporu určité množiny elementárních kontextových typů. Záleží pouze na provozovateli konkrétní instance 123

kontextové mapové služby, které elementární kontextové typy a které elementární, potažmo složené kontexty bude podporovat. Kontextová mapová služba pro turistický ruch tak může pracovat např. s elementárními kontextovými typy roční období, věk, oblíbené aktivity, kdežto kontextová mapová služba pro krizové řízení může pracovat např. s elementárními kontextovými typy krizová situace a role uživatele. 3. Kontextová mapová služba disponuje mechanismem, který umožňuje informovat klienty o tom, jaké elementární kontextové typy a elementární kontexty daná instance podporuje, a tudíž jaké kontextové mapy po ní lze požadovat. To je důležitý aspekt pro otevřenost celého řešení, který nebyl v jiných projektech vyřešen. Návaznost na specifikaci WMS a její rozšíření Kontextová mapová služba je navržena jako rozšíření specifikace WMS verze 1.1.1 (OGC:WMS 2002) z toho důvodu, že v počátcích návrhu kontextové mapové služby a její implementace byla tato verze nejrozšířenější. CWMS služba přináší tři rozšíření, resp. změny specifikace WMS 1.1.1: • dotaz GetElementaryContextTypes, • popis uživatelova kontextu v běžných dotazech WMS, • konceptuální změnu v odpovědi na dotaz GetCapabilities. Hlavním smyslem dotazu GetElementaryContextTypes je informovat klienta o kontextových typech, elementárních kontextech a z nich složených kontextech, které daná instance kontextové mapové služby podporuje. Jde tedy o obdobu dotazu GetCapabilities orientovanou směrem na kontexty. Na základě těchto informací si uživatel zvolí svůj kontext, který je klientem automaticky zakódován a v podobě přídavných URL parametrů dotazu GetCapabilities odeslán na kontextovou mapovou službu. Kontext je nadále automatizovaně uchováván i pro další standardní WMS dotazy GetMap, GetFeatureInfo a GetLegendGraphic. Vrácená odpověď na dotaz GetCapabilities obsahuje hierarchickou stromovou strukturu mapových vrstev, které dohromady tvoří obsah kontextové mapy – tj. mapy, která je relevantní k uživatelově kontextu a která je výsledkem procesu kontextové kartografické vizualizace. Jakým způsobem byla tato mapa (především její obsah a symbolika) vygenerována, záleží na konkrétní implementaci kontextové mapové služby. Všechny vrstvy dotazovatelné pomocí GetMap z odpovědi GetCapabilities by měly být automaticky zobrazeny v prostředí klienta, čímž uživatel prakticky okamžitě po vybrání svého kontextu dostává odpovídající kontextovou mapu. Průběh komunikace CWMS klienta s CWMS službou Kontextová služba byla navržena s následující vizí komunikace mezi CWMS klientem a CWMS službou (viz obr. 5.14).

124

Obr. 5.14: Schéma typické komunikace mezi CWMS klientem a CWMS službou v čase (převzato z KOZEL, 2009, s. 83) 1. Uživatel zadá CWMS klientovi URL adresu CWMS serveru, z něhož chce obdržet kontextovou mapu. 2. CWMS klient automaticky doplní parametry dotazu GetElementaryContextTypes a odešle jej. 3. CWMS služba přijme dotaz GetElementaryContextTypes a vrátí odpověď. 4. CWMS klient obdrží odpověď GetElementaryContextTypes, zpracuje ji a nabídne uživateli, jaké elementární kontextové typy a elementární kontexty CWMS služba podporuje. Známé hodnoty některých elementárních kontextových typů může CWMS klient doplnit automaticky sám, např. ze senzorových dat, systémových proměnných, apod. 5. Uživatel zvolí svůj kontext, přičemž tento kontext může být jak úplný, tak neúplný. 6. CWMS klient automaticky zakóduje uživatelův kontext do podoby URL parametru „context“ a odešle jej spolu s dotazem GetCapabilities. 7. CWMS služba přijme dotaz GetCapabilities, sestaví obsah kontextové mapy odpovídající danému kontextu, jednotlivým mapovým vrstvám přiřadí odpovídající symboliku, a to vše odešle v podobě standardní odpovědi na dotaz GetCapabilities zpět. V rámci tohoto kroku provádí instance CWMS služby proces kontextové kartografické vizualizace. 8. CWMS klient obdrží odpověď GetCapabilities a automaticky sestaví první dotaz GetMap, který obsahuje všechny vrstvy z odpovědi GetCapabilities dotazovatelné pomocí GetMap. CWMS klient též automaticky doplní prostorový rozsah mapy, velikost mapového okna, souborový formát odpovědi, souřadný systém apod. Uživatelský kontext klient nedoplňuje, protože je již součástí URL adresy dotazu GetMap získané z odpovědi GetCapabilities (obdobně jako u dotazu GetFeatureInfo). Sestavený dotaz GetMap odešle klient na CWMS službu. Následující průběh komunikace je shodný s kroky komunikace běžného WMS klienta s běžnou WMS službou:

125

9. CWMS služba přijme dotaz GetMap a vrátí odpověď. 10. CWMS klient automaticky zobrazí vrácenou mapu. 11. Uživatel se pomocí interaktivních ovládacích prvků CWMS klienta pohybuje v mapě (posun, zvětšení, zmenšení), přidává a odebírá vykreslované vrstvy apod. Každá změna vyvolá nový dotaz GetMap, který je automaticky odeslán, a jeho odpověď je automaticky zobrazena v mapovém okně. Sled dotazů GetMap bývá často doprovázen dotazy GetFeatureInfo, které jsou většinou automaticky zaslány při kliknutí uživatele na prostorový objekt v mapě.

LITERATURA BASARANER, M. (2002). Model Generalization in GIS. In International Symposium on GIS. Istanbul, Turkey, 2002. BASARANER, M. (2007). Model and Cartographic Generalisation in GIS: A Comparison. In International Symposium on Modern Technologies, Education and Professional Practice in Geodesy and Related Fields. Sofia, 2007. DEVOGELE, T. - PARENT C. - SPACCAPIETRA S. (1998). On spatial database integration. International Journal of Geographical Information Science, 1998, sv. 12, č. 4, s. 335-352(18). DEY, A. K. - ABOWD, G. D. (1999). Towards a Better Understanding of Context and Context-Awareness. In Proceedings of the 1st international symposium on Handheld and Ubiquitous Computing. GVU Technical Report GIT-GVU-99-22. Atlanta: Georgia Institute of Technology, 1999. FIALA, J. - MINISTR, J. (2007). The Model of Process Framework in Czech Public Government. Change Management. In Proceedings of the 26th International Conference on Organizational Science Development. Portorož: University of Maribor, 2007. GOODCHILD, M. F. - GLENNON, A. J. (2010). Crowdsourcing geographic information for disaster response: a research frontier. International Journal of Digital Earth, 2010, č. 3, s. 231 - 241. KOZEL J. (2010). Kontextová mapová služba. Disertační práce. Brno: Masarykova univerzita, 2009. 144 s. KOZEL, J. - ŠTAMPACH, R. (2010). Practical Experience with a Contextual Map Service. In KONECNY, M. – ZLATANOVA, S. - BANDROVA, T. (eds.). Geographic Information and Cartography for Risk and Crisis Management - Towards Better Solutions. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography Heidelberg, Dordrecht, London, New York: Springer-Verlag, 2010. s. 305 - 316. KOZEL, J. - ŠTAMPACH, R. - ZBOŘIL, J. (2010). Adaptive map visualization: from context selection to web service configuration. In 3rd ISDE Digital Earth Summit. Sofia: University of Architecture, Civil Engineering and Geodesy, 2010. 10 s.

126

LUDÍK, T. - RÁČEK, J. (2008). Process Analysis in Crisis Management and its Usage for Development Applications Ontology, In Riešenie krízových situácií v špecifickom prostredí. Žilina: Žilinská univerzita, 2008. LUMBROSO, D. et al. (2007). Review report of operational flood management methods and models, FLOODsite Project Report , 2007, No. T17-07-01. MULÍČKOVÁ, E. - KUBÍČEK, P. (2011). Definition of Cartographic Context in Emergency Management - Conceptual Framework of the Pilot Study Flood. In JALOVECKÝ R. - ŠTEFEK, A. (eds.). Proceedings of the International Conference on Military Technologies 2011 (ICMT’11). Brno: University of Defence, 2011. s. 13311338. NIVALA, A. M. (2005). User centered design in the development of a mobile map application. Thesis. Helsinki: University of Technology, 2005. 65 s. NIVALA, A. M. - SARJAKOSKI, L.T. (2005). Adapting Map Symbols for Mobile Users. In Proceeding of the 22th International Cartographic Conference 2005: Mapping Approaches into a Changing World. A Coruña, Španělsko, 2005. 11 s. OGC:SE (2006). Open Geospatial Consortium: Symbology Encoding Implementation Specificatio, Version 1.1.0. OpenGIS Project Document 05-077r4. 55 s. OGC:SLD (2007). Open Geospatial Consortium: Styled Layer Descriptor profile of the Web Map Service Implementation Specification. Version 1.1.0. OpenGIS Project Document 05-078r4. 45 s. OGC:WMS (2002). OpenGIS Web Map Service Implementation Specification. Version: 1.1.1. Open GIS Document: OGC 01-068r3. OGC:WMS (2006). OpenGIS Web Map Service Implementation Specification. Version: 1.3.0. Open GIS Document: OGC 06-042. OGC:WMS (2011). Open Geospatial Consortium: Web Map Service. PENG, W. (2000). Database generalization: concepts, problems, and operations, In IAPRS, 2000, Svazek XXXIII, část B4. Amsterdam, 2000. s. 826-833. PUNDT, H. (2005). Evaluating the Relevance of Spatial Data in Time Critical Situations. In VAN OOSTEROM, P. – ZLATANOVA, S. – FENDEL, E. M. (eds). Geo-information for Disaster Management. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. REICHNBACHER, T. (2004). Mobile Cartography – Adaptive Visualisation of Geographic Information on Mobile Devices. PhD Thesis. München: Technical University, 2003. 189 s.

127

SCHMIDT, A. (2002). Ubiquitous Computing – Computing in Context. PhD Thesis. Lancaster (Velká Británie): Lancester University, 2002. TALHOFER, V. - KUBÍČEK, P. - BRÁZDILOVÁ, J. - SVATOŇOVÁ, H. (2007). Transport of Dangerous Chemical Substances and its Cartographic Visualisation. In Proceedings 10th Conference on Geographic Information Science, AGILE 2007. Aalborg, Dánkso: AGILE, 2007. s. 257-261, 4 s. ISBN 978-80-7231-238-2. VANGENOT, C. - PARENT, C. - SPACCAPIETRA, S. (2002). Modeling and manipulating multiple representations of spatial data. In Proc. of the Symposium on Geospatial Theory, Processing and Applications, 2002. WEIBEL, R. (1997). Generalization of Spatial Data: Principles and Selected Algorithms. In VAN KREVELD, M. - ROOS, T. - NIEVERGELT, J. - WIDMAYER, P. (eds.). CISM School, LNCS, č. 1340. Heidelberg: Springer, 1997. s. 99–152. XU, W. - ZLATANOVA S. (2007). Ontologies for Disaster Managmement, In LI, W. ZLATANOVA, S. – FABBRI (eds.). Geomatics Solutons for Disaster Management, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Berlin, Heidelberg: SpringerVerlag, 2007. s. 185-200. ŽEMLIČKA, Ž. (2008). Požární taktika: činnost jednotky po při zásahu s přítomností nebezpečných látek (Činnost JPO při zásahu s NL 2-02). Konspekty odborné přípravy jednotek požární ochrany II. Ostrava, 2008.

128

6. SENZOROVÉ SÍTĚ A WEBOVÉ SLUŽBY V KRIZOVÉM ŘÍZENÍ Jiří KOZEL, Petr KUBÍČEK, Radim ŠTAMPACH, Lukáš HERMAN 6.1 Senzorové sítě v krizovém řízení 6.1.1 Základní aspekty senzorových sítí V současné době se stále častěji hovoří o geoinformačních infrastrukturách, a to jak na evropské, tak na národní úrovni. Základním předpokladem jejich praktického zavedení a fungování je vznik a postupný rozvoj standardů a specifikací, které byly v posledních letech vytvořeny pod gescí Open Geospatial Consortia (OGC) a jsou podporovány řadou projektů a aktivit na úrovni Evropy (INSPIRE, GMES). Doposud se vývoj specifikací OGC soustředil zejména na oblast interoperability týkající se přístupu k datovým sadám, jejich vizualizace a sdílení z různých datových zdrojů. Pomocí implementace standardizovaných rozhraní jsou již nyní takováto data přístupná na internetu prostřednictvím webových služeb splňujících specifikaci Web Map Service (WMS). Podobně se podařilo naplnit i interoperabilitu na úrovni datových sad za využití Geography Markup Language (GML) a specifikace Web Feature Service (WFS). Na jedné straně je možné konstatovat, že na úrovni statických dat jsou k dispozici odpovídající nástroje pro jejich pokročilou interoperabilitu a tvorbu SDI, na straně druhé narůstajícím požadavkům na získávání prostorových dat v téměř reálném čase a jejich sdílení nebyla až doposud věnována odpovídající pozornost. Senzorové sítě jsou v současné době integrovány pomocí nového konceptu založeného na internetu – tzv. Sensor Web. ZYL et al. (2009) popisuje tento koncept jako infrastrukturu podporující systém integrující senzorové systémy nebo jednotlivé senzory zajišťující přístup k senzorům, senzorovým sítím a naměřeným datům. Sensor Web zahrnuje různorodé typy senzorů – senzory pozemní i senzory pro dálkové snímání, senzory s pevnou pozicí i ty umístěné na mobilních platformách. Sensor Web si lze představit jako otevřený adaptabilní systém organizovaný jako síť senzorových zdrojů dat a metadat, přičemž tento systém zpřístupňuje tyto zdroje prostřednictvím Internetu. Od roku 2002 pracuje Open Geospatial Consortium na iniciativě Sensor Web Enablement (SWE), která má sloužit coby rámec založený na bázi otevřených standardů pro využití senzorů a senzorových systémů různých typů. Hlavním zaměřením SWE je vyvinout spíše standardizované rozhraní pro práci se senzory v téměř reálném čase než klasické úložiště dat. Mělo by zajistit získávání informací z rozličných senzorů a zdrojů s různou strukturou, a to na bázi webových služeb. Jinými slovy se jedná o sběr a zpracování dat získávaných v reálném čase takovými senzory (čidly), jako jsou vodoměrné stanice (v případě povodní) nebo čidla znečištění ovzduší či teploty v budovách, webové kamery sledující dopravní situaci, ale také družicové nebo letecké obrazové zdroje (viz obr. 6.1 na následující straně). Protože každý senzor 129

má svoji geografickou polohu, lze pracovat s jednotlivými senzory či dokonce jejich sítěmi jako s distribuovanými zdroji geografických dat. Pro dosažení požadavků specifikace SWE musí senzory splňovat několik základních podmínek. Především se jedná o možnost najít a získat data ze senzorů (ať už ve veřejném či autorizovaném režimu), která splňují podmínky hledání – geografická lokalita (oblast), kvalita dat a vhodnost jejich využití pro danou úlohu.

Obr. 6.1: Příklady senzorů zapojených do SWE (upraveno podle webových stránek OGC – http://www.opengeospatial.org/domain/swe ) Uvedená podmínka je splněna pomocí metadat, respektive metadatových katalogů, ve kterých jsou jednotlivé senzory registrovány (za využití OGC specifikace Web Registry Services). Dalším požadavkem je získání požadované informace o senzoru v takové formě, která je srozumitelná jak pro uživatele, tak pro jeho programové, případně aplikační vybavení. Na to navazuje schopnost přistoupit k měřením senzoru v takové formě, která odpovídá obecným zvyklostem a požadavkům uživatele. Komunikace je možná oběma směry a umožní také zadat senzorům specifický úkol, který mají v určité situaci splnit. Uživatel musí mít také možnost objednat si službu, která zajišťuje posílání procesně řízených výstrah v případě, že senzor naměří určité limitní hodnoty vybraného jevu. Z technologického hlediska je nutným předpokladem také vytvoření standardní „plug-and-play“ sítě senzorů založených na již existujících technologických specifikacích.

130

Specifikace SWE služeb K jednotlivým výše uvedeným podmínkám fungování SWE byly vytvořeny konkrétní OGC specifikace, které jsou podmíněny a založeny na jazyku XML a s ním úzce souvisejících obecných webových službách. Pro pochopení funkčnosti SWE je třeba věnovat pozornost zejména následujícím specifikacím OGC: • Sensor Observation Service (SOS) – základní služba z balíku SWE, určená pro získávání naměřených dat ze senzorů. Detailnější rozbor lze najít např. v práci KOZEL et al. (2011b), • Sensor Model Language (SensorML) – detailní popis XML schémat, která definují geometrické, dynamické a pozorovací charakteristiky jednotlivých senzorů, • Observations and Measurements (O&M) – představuje generalizované (zobecněné) standardní XML kódovací schéma pro modelování senzorických pozorování, • Sensor Collection Service (SCS) – poskytuje webové rozhraní pro senzor, síť senzorů, případně jejich zástupce. Jedná se v podstatě o programovou komponentu, která je schopna přijmout žádost o informace o senzorech, poskytnout přístup a zprostředkovat požadovanou informaci o senzoru, • Sensor Planning Service (SPS) – umožní specifikovat požadavky na data ze senzorů, • Web Notification Service (WNS) případně Sensor Alert Service (SAS), v nové verzi SWE nahrazena specifikací Sensor Event Service (SES) – poskytne uživateli informaci o tom, že senzor překročil/dosáhnul určité předem definované hodnoty, nebo případně ukončil svoji činnost. Technologická specifikace je pouze podmínkou nutnou a nikoliv dostatečnou pro rozvoj skutečných a přínosných aplikací senzorického webu. Další důležitou podmínkou je vytvoření funkční sítě senzorů a s nimi spojených služeb, které v praxi ověří uvedené specifikace a budou iniciovat jejich další vývoj. Od roku 2007 je v OGC připravována nová verze SWE. BRÖRING et al. (2011) uvádějí, že SWE 2.0 přináší vyšší provázanost jednotlivých specifikací v rámci SWE a větší přehlednost po formální stránce. Změny se týkají většiny výše zmíněných specifikací z rámce SWE, v době přípravy této publikace vznikly nebo vznikaly jejich nové verze. V nové verzi SWE byla zrušena specifikace TransducerML, protože se její účel překrýval se SensorML. Nová verze SensorML 2.0 redukuje délku a odstraňuje redundance při popisu senzorů. Některé části specifikací O&M a SensorML byly přesunuty do nové specifikace SWE Common 2.0. Tato specifikace definuje datové typy používané v rámci celého konceptu SWE. Specifikace O&M byla povýšena na verzi 2.0 a ta byla následně přijata jako standard ISO 19156. Také v případě specifikací SOS, SAS a SPS byly v nové verzi balíku SWE provedeny změny. SAS byla nahrazena novou specifikací Sensor Event Service (SES). Hlavní rozdíl spočívá v tom, že SES používá mnohem více i další specifikace z balíku SWE (např. O&M), ale také i jiné standardy (např. XPath). Společné části specifikací 131

SOS and SPS byly umístěny do nové specifikace SWE Service Model (SWES). Specifikace SOS a SPS ve verzi 2.0 pak na tento společný standard následně odkazují. Za možná nejdůležitější změnu v nové verzi SOS lze asi označit nové a zjednodušené typy dotazů získávajících data ze senzorů. To umožňuje výrazně redukovat množství dat přenášených z databáze ke klientovi a usnadnit a zrychlit tak práci se získanými daty, např. jejich vykreslení v podobě grafu. INSPIRE a O&M principy Z hlediska směrnice INSPIRE je nejdůležitější částí SWE specifikace Observations & Measurements (O&M). Ta je jedinou částí SWE využívanou přímo v datových specifikacích INSPIRE. Verze O&M 2.0 byla označena jako standard ISO 19156. O&M je zmíněna v datových specifikacích hned několika témat: • geologie, • oceánografické jevy, • stav ovzduší, • meteorologické jevy, • zařízení pro sledování životního prostředí, • půda. Specifikace O&M byla použita, protože představuje vhodný základ pro vytváření datových modelů. Je však zároveň poměrně složitá na implementaci. Tématikou využití senzorů a specifikací v rámci SWE ve směrnici INSPIRE se zabývá pracovní skupina INSPIRE Cross Thematic Working Group on Observations & Measurements. Ta zmiňuje, že „O&M by měla být použita, pokud se spolu s daty budou poskytovat i informace o jejich kvalitě a původu (např. za účelem umožnit uživateli rozhodnout se o vhodnosti daných dat pro určitý účel). Pokud to není pro uživatele důležité nebo tyto údaje nechce poskytovatel dat poskytovat, není použití O&M vhodné!“ (INSPIRE, 2011, s. 2). 6.1.2 Kartografická vizualizace senzorových dat Vizualizace sehrává při práci se senzorovými daty důležitou roli. Při správném výběru vizualizace jsou data snáze a rychleji pochopitelná, je možné lépe nalézt vzory, spojení a podobnosti, než v čistě číselné podobě dat. Vizuální podoba dat získaných ze senzorů je také vhodnější pro základní analýzu pomocí lidského oka, než surová naměřená data. Podle RICHTERA (2009) je pro výběr odpovídající vizualizace nezbytné chápat jak typ měřené fyzikální veličiny, tak použitý senzor a jeho konkrétní aplikační zaměření. Konceptuální základ Jak uvádí PLAISANT (2004), je největším problémem při návrhu vizualizace její soulad s přáním a očekáváním uživatelů, s úlohou, kterou má pomoci řešit, nebo 132

s konkrétním problémem reálného světa. Jinými slovy při samotné vizualizaci je nezbytné poskytnout více odlišných pohledů na jednu naměřenou sadu dat. Existuje proto závislost mezi řešenou úlohou a vizualizací, a právě konkrétní úloha je jedním ze stěžejních bodů při výběru konkrétní vizuální podoby. Dalším výchozím bodem jsou konceptuální přístupy v oblasti vizualizaci informací. Řada autorů, např. ANDRIENKO a ANDRIENKO (2006) nebo RICHTER (2009) cituje SHNEIDERMANA (1996) a jeho přístup „vizuální vyhledávání informací“ jako vhodný postup pro vytvoření dobré vizualizace. Shneiderman navrhnul sedm postupných kroků, které je třeba sledovat při vizualizaci informací: • přehledný pohled (overview) – cílem kroku je získat přehled o celkovém uspořádání informací, • zvětšení oblasti zájmu (zoom), • filtrování (filter) – slouží pro odstranění nadbytečných dat, které jsou mimo sféru zájmu z časového či tematického pohledu, • detaily na vyžádání (details on demand) – možnost výběru prvku či skupiny prvků a získání detailních informací o nich, • nalezení vztahů mezi vizualizovanými informacemi (relate), • historie (history) – uchování historie provedených úkonů, slouží k podpoře možnosti návratu zpět (undo), opětovného zobrazení (reply) či zvětšení detailu pohledu (progressive refinement). ANDRIENKO a ANDRIENKO (2006) dále rozvinuli čtyři z výše zmíněných principů s ohledem na explorační analýzu dat. Přestože použili odlišné pojmenování (overview – see the whole; zoom and filter – zoom and focus; details on demand – attend to particulars), jsou původní principy zachovány a lze je považovat za hlavní kroky pro efektivní vizualizaci informací. Vlastní dynamická vizualizace se provádí jak přímou reprezentací hodnot, tak interpolací. U přímé reprezentace je obvyklé použít proporcionálních symbolů v možné kombinaci s barevným tónem pro zvýraznění jevu. V případě jevů liniového charakteru (například hustota dopravy) se používá stuhových diagramů (KUBÍČEK a STANĚK, 2005). V případě vizualizace senzorových dat pomocí kartogramu se volí určitá fixní klasifikace, nejběžněji intervalová. Ve specifických případech, kdy je pro vizualizaci senzorů použit například jazyk Scalable Vector Graphics (SVG), lze také využít animace, kdy se ukládá určitý časový úsek senzorových měření a ten se pak opětně přehrává. V případě spojitých jevů nebo prognózy se senzorových dat používá k doladění předem zpracovaných modelů. Zde je obvykle zapotřebí mezistupně, kdy senzorová data jsou nejprve zpracována GIS systémem a po provedení interpolace vizualizovaná.

133

Vizualizace senzorových dat pro využití v zemědělství Komplexní řešení problematiky vizualizace senzorových dat může být popsáno na příkladu projektu Agrisensor. Jde o projekt zabývající se využitím senzorů v zemědělství (webové stránky projektu http://agrisensor.geogr.muni.cz/). V rámci projektu byly na experimentálním poli v Žabčicích v Jihomoravském kraji umístěny senzory měřící meteorologické veličiny pro účely optimalizace zemědělských prací. Následující podkapitoly popisují různé aspekty přenosu dat z těchto senzorů a jejich následné vizualizace prostřednictvím nově vyvíjeného mapového klienta, který umožňuje načtení dat ze senzorových sítí a jejich interaktivní vizualizaci v mapě. Přenos dat mezi senzorem a klientem probíhá zprostředkovaně přes centrální databázi a lze jej rozdělit na dva základní kroky: přenos mezi senzorem a databází a přenos mezi databází a klientem. Podle KOZEL et al. (2011a, s. 528) probíhá přenos dat mezi senzorem a databází automaticky pokaždé, když je naměřena nová hodnota, což odpovídá periodě měření. Ta je v případě testovacích měření v Žabčicích stanovena na 15 minut, což je dostatečná perioda pro stanovení hodinových průměrů teplot (BROTAN a LITSCHMANN, 1996). Naměřená hodnota je okamžitě přesunuta pomocí bezdrátového ZigBee protokolu na lokální sběrnou stanici, odkud je odeslána pomocí GPRS do centrální databáze, kde je uložena natrvalo. Přenos dat z databáze na klienta je založen na rozhraní definovaném specifikací Sensor Observation Service (OGC, 2007). Přenos naměřených hodnot zde již není prováděn automaticky, ale na základě podnětu od klienta, který si naměřené hodnoty explicitně vyžádá. Serverová část navíc umožňuje přenos agregovaných hodnot (např. teplotních průměrů) za různé časové úseky (např. hodiny, dny, měsíce), čímž se výrazně sníží velikost i rychlost odpovědi. Typy vizualizace v mapovém klientu Aby mohla být naměřená senzorová data analyzována, je potřeba je vhodně vizualizovat. Pro tyto účely byl vyvinut interaktivní webový klient, v jehož rámci byly implementovány základní principy popsané výše (přehledný pohled, přiblížení oblasti zájmu, filtrování, detail na vyžádání). Klient umožňuje dvojí vizualizaci senzorových dat: prostorovou a časovou. Prostorová vizualizace byla realizována na základě open source JavaScriptové knihovny OpenLayers. Jako podklady pro prostorovou vizualizaci byly využity mapové vrstvy získané z WMS serverů. Multivariantní symboly reprezentující samotná senzorová data byly realizovány prostřednictvím Scalable Vector Graphics (SVG). Naproti tomu časová vizualizace byla realizována pomocí knihovny HighCharts a zobrazuje výhradně časové řady senzorových dat v podobě liniových grafů. Klient nabízí volbu mezi dvěma základními okny – mapovým a datovým (viz obr. 6.2 a 6.3). Mapové okno nabízí hierarchii předdefinovaných úrovní detailu od celkového přehledu zájmové oblasti přes zobrazení jednotlivých experimentálních polí až po detailní pohled na bezprostřední okolí vybrané senzorové jednotky. Kliknutím na

134

symbol vybrané senzorové jednotky lze otevřít malé informační okno, v němž je uvedena poslední hodnota naměřená jednotlivými senzory. V datovém okně je pak vykreslen interaktivní graf pro senzor a časové období zvolené uživatelem.

Obr. 6.2: Mapový klient projektu Agrisensor – mapové okno

Obr. 6.3: Mapový klient projektu Agrisensor – datové okno

135

Je také možné vykreslit do jednoho grafu naměřené hodnoty z více senzorů (za předpokladu, že dané senzory měří stejnou fyzikální veličinu) a analyzovat tak rozdíly mezi hodnotami v jednotlivých místech měření. Pod grafem je pak zobrazena tabulka se základními statistickými informacemi o zobrazené datové sadě (průměr, minimální a maximální hodnota apod.). Klient rovněž umožňuje export grafu do zvoleného formátu, případně jeho tisk (KOZEL et al., 2011a.). Pro zvolené experimentální lokality byl sestaven katalog dostupných geoprostorových dat jak z lokálních, tak ze vzdálených mapových služeb (WMS). Tato sada zdrojů geodat je využívána k vykreslení jednotlivých vrstev topografického základu v mapovém poli. Slouží také jako znalostní základna pro vizuální exploraci časoprostorových závislostí mezi naměřenými daty a různými složkami prostředí. Údaje o umístění senzorů a prostorové i časové lokalizaci pěstovaných plodin byly získány sběrem dat na místě. Využití principu adaptivní kartografické vizualizace pro pozorování senzorů Při vizualizaci senzorů v klientské aplikaci lze účelně využít principů adaptivní kartografické vizualizace, tak jak ji definují DEY a ABOWD (1999). Vzhled mapových znaků je modifikován tzv. kontexty – tento pojem uvádí ve své práci REICHENBACHER (2004) a přebírají ho např. KOZEL (2009) nebo ZBOŘIL (2010). V případě projektu Agrisensor mají kontexty pomoci při rozhodování o provádění agrotechnických činností. Kontextem je tedy např. založení porostu kukuřice. Každý kontext se skládá ze dvou parametrů: plodina (Crop) a činnost (Activity). Multivariantní symbol je navržen tak, aby umožnil zároveň sledovat aktuální vlhkost vzduchu (AH), teplotu vzduchu (AT), vlhkost půdy (SH) a teplotu půdy (ST). Tento základ je modifikován konkrétním kontextem. Na obr. 6.4 je ukázka symbolu senzoru pro kontext založení porostu kukuřice.

Obr. 6.4: Návrh znaku pro kontext založení porostu kukuřice Aktuální hodnoty jedné nebo více veličin jsou srovnávány s limitními hodnotami pro daný kontext. V případě založení porostu kukuřice je jako limitní veličina definována teplota půdy (limitní hodnoty jsou ve znaku také zobrazeny, zde minimum 136

8°C a optimum 10°C). Limity definují rozpětí teplot nebo vlhkostí, při kterých je vhodné provádět danou agrotechnickou činnost. Na základě porovnání dojde ke změně barvy daného sloupce (teplota půdy 12°C je optimální – sloupec se zbarví zeleně). K implementaci výše popsaného návrhu byl využit formát SVG, jazyk JavaScript a specifikace DOM (Document Object Model). SVG symboly byly vykresleny pomocí odpovídajícího jmenného prostoru a umístěny do vektorové vrstvy v rámci knihovny OpenLayers, podle souřadnic senzoru. Testování návrhu na reálných datech ukázalo, že před samotné vykreslení symbolu je výhodné zařadit kontrolu vstupních senzorických dat (např. vlhkost by neměla být mimo interval 0 – 100%). 6.1.3 Využití senzorových sítí v krizovém managementu Pozorování senzorových sítí, a to jak kosmického, tak pozemního segmentu, jsou široce využitelná ve všech fázích vývoje krizového jevu – v období prevence, přípravy, odezvy i obnovy. Období prevence a přípravy dokumentuje vytvoření prototypu metadatového katalogu vytvořeného s cílem zjednodušení přístupu k informacím o senzorových sítích monitorujících geologické hazardy (zemětřesení, gravitační pohyby, vulkanismus). Pozorování zahrnují široké spektrum senzorů od družicových a leteckých snímků s vysokým rozlišením přes hyperspektrální data, data o vrtech, seismometrická data, geofyzikální sítě až po případné další specifické nástroje obou segmentů. Pro případ krizových událostí velkého rozsahu (povodně, zemětřesení) uvádí CAYIRCI a COPLU (2007) návrh vytvoření senzorové sítě SENDROM, která má napomoci zejména ve fázi záchranných operací v období odezvy a případně nápravy. Uvedená senzorová architektura počítá s vybudováním hierarchické pozorovací sítě v závislosti na konkrétním typu krizového jevu. JIRKA et al. (2009) popsali praktickou ukázku aplikace SWE architektury v monitorování rizik a krizovém řízení. Jako příklad je uvedeno monitorování rizika a průběhu lesního požáru pomocí různých typů senzorů. Popsaný scénář zahrnoval celkem čtyři typy senzorů a byl realizován v průběhu projektu OSIRIS (http://www.osiris-fp6.eu/). První typ pozorování zajišťuje digitální letecká kamera s vysokým rozlišením, která poskytuje letecký snímek pro zmapování současného stavu krizové situace a identifikaci ohrožených zón. V další fázi rozvoje situace umožní sledování pohybu (rozvoje) oblasti požáru a jeho vývoj v čase. Snímky získané z těchto pozorování jsou dále poskytovány prostřednictvím WMS, která zajistí jejich standardizovanou podobu a možnost přístupu pomocí široké škály klientů. Druhým typem senzoru byla síť bezdrátových kamer sledujících důležité oblasti v okolí krizového jevu (evakuační místa, strategická dopravní uzly, kritická infrastruktura). Zadávání úkolů a řízení obou těchto segmentů bylo realizováno pomocí specifikace SPS (Sensor Planning Service). Třetím typem senzorů byly dynamické GPS snímače v okolí požářiště, které měly za cíl sledovat a lokalizovat požární týmy a v případě nebezpečí je varovat. Posledním typem senzorů byla mobilní meteorologická stanice sbírající

137

informace o lokálním stavu počasí (směr a rychlost větru, srážky, vlhkost). Pozice požárních týmů a meteorologické informace byly poskytovány pomocí specifikace SOS. Specifickou ukázkou komplexního využití SWE je budování monitorovacího a varovného systému pro povodně v Severním Porýní – Vestfálsku (SPIES a HEIER, 2008). V povodí řeky Wuper zde byl vytvořen systém založený na následujících požadavcích: • vizualizace časových řad pro data výšek vodní hladiny řeky a srážek, • upozornění na překročení kritických (výstražných) hodnot v reálném čase, • video sledování retenčních nádrží na srážkovou vodu. První z uvedených požadavků byl realizován pomocí instance SOS, která využila stávající infrastruktury pro přenos a ukládání dat do interní databáze a pro níž byl následně vytvořen vizualizační klient. Následující požadavek upozornění v reálném čase při překročení limitu je založen na stejných datech. V tomto případě byla data převedena do podoby SAS (Sensor Alert Service), která příchozí data filtruje s ohledem na kritéria specifikovaná uživateli. Nastavení kritérií je dostupné v podobě internetového rozhraní a jednoduchého formuláře. Kromě specifických podmínek (výše hladiny, výběr měřící stanice) si může uživatel také zvolit komunikační kanál, na který bude oznámení odesláno (číslo mobilního telefonu pro SMS, e-mailová adresa). Při dosažení specifikované hodnoty je následně vysláno vyrozumění službě WNS (Web Notification Service), která odešle upozornění prostřednictvím vybraného komunikačního kanálu. Poslední požadavek souvisí s nutností získání vizuálního přehledu míst zasažených povodní, případně vybraných míst kritické infrastruktury. Dálkově řiditelné kamery (ostření, pohyb, zvětšení) byly ovládány pomocí SPS služby. Senzory pro sledování vozidel byly také využity v průběhu scénáře „Přeprava nebezpečného chemického nákladu“ (MULÍČKOVÁ et al., 2007; TALHOFER et al., 2007), kde lokalizace vozidel a jejich stav sloužila jako proměnná pro ověření metodiky kontextové kartografické vizualizace při přepravě nebezpečných chemických látek. Celý scénář byl rozdělen na dva základní bloky: „normální provoz” a „havárie”, přičemž jejich realizaci zajišťovalo několik modulů (viz obr. 6.5). V rámci bloku „normální provoz” bylo zajištěno sledování pohybu vozidel a dodání informací o okolí pohybujícího se vozidla prostřednictvím mapy. Sledování pohybu vozidel obstarával lokalizační a komunikační modul, jehož technologické řešení se skládalo ze speciálně upraveného přijímače GPS (lokalizace) a z přenosu dat přes GPRS a GSM (komunikace). Na poskytovaných mapách se zobrazovaly kromě polohy vozidla i základní geografické charakteristiky okolí, zvýrazněné prvky kritické infrastruktury, sociální infrastruktura aj. Generování kontextových map obstarávaly společně geoinformační a databázový modul, které jsou detailněji popsány ve výše zmíněných publikacích.

138

Modul „havárie“, který byl aktivován v okamžiku nehody, zajišťoval oproti normálnímu provozu navíc zvýrazněnou vizualizaci všech objektů potenciálně zasažených v okolí vozidla danou nebezpečnou chemickou látkou a automaticky předával vybraným komunikačním kanálem relevantní informace o nehodě jednotkám Integrovaného záchranného systému (IZS). Předávala se poloha havárie, druh a množství převážené chemické látky, příslušné zásahové plány, navrhovaná trasa k místu havárie apod. Součástí zprávy byl i odkaz na relevantní kontextovou mapu zvětšenou na místo havárie. Generování kontextových map opět obstarávaly geoinformační a databázový modul, předávání informací fungovalo na bázi elektronické pošty a bylo obstaráváno komunikačním modulem.

Obr. 6.5: Schéma propojení jednotlivých modulů (upraveno podle TALHOFER et al., 2007) Problematika využití senzorů v krizovém řízení není zdaleka omezena pouze technologickou stránkou. DE LONGUEVILLE et al. (2010) upozorňují na nutnost zapojení dobrovolné složky, která může napomoci lépe zobrazit události reálného světa v jejich časoprostorové podobě. Důležitou roli mohou tyto informace dodávané dobrovolníky sehrávat právě v době krizových situací, kdy přesné a aktuální informace sehrávají kritickou roli. Na rozdíl od tradičních hodnověrných zdrojů mohou dobrovolní přispěvatelé (občané) sehrát doplňkovou úlohu při poskytování lokalizovaných informací známých jako dobrovolné geografické informace (volunteered geographic information – VGI). Přestože již existují cesty pro zpřístupnění, validaci a šíření VGI v oblasti krizového řízení, jejich širší využití v reálném čase a integrace do existujících konceptů krizového řízení je stále před námi.

139

6.2 Webové služby v krizovém řízení V následující podkapitole je popsán příklad implementace kontextové mapové služby v rámci řešení výzkumného záměru Dynamická vizualizace v krizovém řízení a její testování při nasazení během experimentů. Sissi - prototyp kontextové webové mapové služby Jak je podrobněji vysvětleno v kapitole 5.3, kontextová webová mapová služba (Contextual Web Map Service – CWMS) je serverová aplikace vytvořená pro poskytování kontextových map pro různé mapové klienty. Její prototyp vyvinutý v Laboratoři geoinformatiky a kartografie na Masarykově univerzitě dostal jméno Sissi (KOZEL a ŠTAMPACH, 2010). Pojmenování vychází z anglické výslovnosti zkratky původního názvu prototypu – contextual cartographic service – CCS [čti: sisies]. Komunikace mezi Sissi a mapovým klientem je zajišťována rozšířenou verzí WMS – Web Map Service, konkrétně byla základem verze WMS 1.1.1 (OGC:WMS 2002). Rozšíření oproti standardní WMS poskytuje možnost, aby libovolný WMS klient mohl zobrazit kontextovou mapu. Sissi není omezena na nějakou předem danou množinu kontextů. Umožňuje definovat jakékoliv elementární kontexty a následně z nich i jakýkoliv složený kontext (KOZEL a ŠTAMPACH, 2009, s. 306).

Obr. 6.6: Postup Sissi při zpracování požadavku klienta (převzato z KOZEL, 2009, s. 114) Komunikaci mezi Sissi a mapovým klientem pomocí rozšířené WMS popisuje ve své práci KOZEL (2009, s. 114). Znázorněná je také na obr. 6.6. Každý požadavek GetMap poslaný klientem na Sissi obsahuje speciální parametr „context“, který popisuje 140

kontext, a dva další parametry „mapwindow“ a „wmssession“, které specifikují o které mapové okno klienta a WMS relaci se jedná. Sissi dekóduje uživatelský kontext (ze stejnojmenného parametru), mapové okno a WMS relaci. Poté je ze sady podporovaných kontextů vybrán požadovaný a s ním také příslušná definice symboliky. Nakonec Sissi transformuje příchozí GetMap požadavek do jednoho nebo více GetMap požadavků a rozešle je na vzdálené WMS servery, které poskytují obsah potřebný v požadovaném kontextu. Po obdržení odpovědí ve formě obrázků, spojí Sissi tyto obrázky do jediného a vrátí jej klientovi. Komplexní informační infrastruktura pro dynamickou geovizualizaci Architektura celého systému je vidět na obr. 6.7. Podrobněji ji ve své práci popisuje KOZEL (2009, s. 124). Sissi využívá data ze dvou zdrojových WMS serverů, GeoServer LGC a Cenia, přičemž komunikace s GeoServerem LGC probíhá prostřednictvím rozšířeného rozhraní WMS&SLD.

Obr. 6.7: Architektura systému dynamické vizualizace včetně kontextové mapové služby Sissi (převzato z KOZEL, 2009, s. 124) GeoServer publikuje jednak statická polohová data, ale též data o aktuální poloze sledovaných i zásahových vozidel. Všechna data jsou umístěna ve dvou databázích PostgreSQL&PostGIS, což zaručuje rychlejší a efektivnější komunikaci. 141

Dynamická data o poloze vozidel jsou do databáze zasílána průběžně pomocí GPRS vysílače, který má každé auto. Kromě toho jsou stejným způsobem ze zásahových vozidel přenášena data meteosenzorů o aktuálním počasí a ze sledovaných vozidel signál „Havárie“, který indikuje havárii vozidla převážejícího nebezpečnou látku. Při havárii vysílá havarované vozidlo pomocí GPRS signál „Havárie“, který zachycuje pomocný skript napsaný v PHP (Hypertext Preprocessor, skriptovací programovací jazyk). Ten si v daném okamžiku vyžádá aktuální polohu havarovaného vozidla z databáze a tuto informaci spolu s vhodným kontextem „Incident & Ortofoto“ a měřítkem kontextové mapy odesílá na předem nastavené emailové adresy (v tomto případě emailové adresy vedoucího zásahu a posádky zásahového vozidla). Obsahem emailu je i odkaz na rozšířeného CWMS klienta, kterému jsou do URL adresy zakódovány parametry s kontextem, polohou i měřítkem. Díky tomu mohou uživatelé jediným kliknutím zobrazit relevantní kontextovou mapu okolí místa havárie. Jediný software potřebný pro spolupráci s kontextovou mapovou službou je libovolný program umožňující prohlížet WMS služby. Na obr. 6.8 je ukázka využití open-source programu GIS OpenJump (www.openjump.org).

Obr. 6.8: Práce s kontextovou mapovou službou v prostředí programu OpenJump (převzato z KOZEL a ŠTAMPACH, 2009, s. 309) V rámci výzkumu byl vytvořen i speciální kontextový klient, který ve své práci podrobně popisuje PALAS (2010). Je založen na OpenLayers, což je open source knihovna programovacího jazyka JavaScript. Klient umožňuje uživateli snadný výběr 142

kontextu a zobrazuje kromě hlavního mapového pole také přehledovou mapu a legendu mapy. Na ukázce na obr. 6.9 jsou v polích v horní části vybrány elementární kontexty „incident“ (kontextový typ „Situace“) a „verze s ortofotem“ (kontextový typ „Verze“), v pravé části je pak zobrazena legenda mapy.

Obr. 6.9: Práce s kontextovou mapou pomocí kontextového klienta (převzato z KOZEL a ŠTAMPACH, 2009, s. 310)

LITERATURA ANDRIENKO, N. – ANDRIENKO, G. (2006). Exploratory Analysis of Spatial and Temporal Data. Berlin, Heidelberg: Springer – Verlag, 2006. 703 s. BRÖRING, A. - ECHTERHOFF, J. - JIRKA, S. - SIMONIS, I. - EVERDING, T. STASCH, CH. - LIANG, S. - LEMMENS, R. (2011). New Generation Sensor Web Enablement. In Sensors, 2011, 11. s. 2652 - 2699. BROTAN, J. - LITSCHMANN, T. (1996). Vliv různých způsobů stanovení denní průměrné teploty vzduchu na hodnotu teplotní sumy. In Vývoj životního prostředí pod tlakem civilizačních procesů z hlediska bioklimatologie, XII. Československá bioklimatologická konference, 1996, V. Bílovice. CAYIRCI, E. - COPLU, T. (2007). SENDROM: Sensor networks for disaster relief operations management. Wireless Networks, 2007. s. 409 – 423. De LONGUEVILLE, B. - ANNONI, A. - SCHADE, S. - OSTLAENDER, N. WHITMORE, C. (2010). Digital Earth's Nervous System for crisis events: real-time Sensor Web Enablement of Volunteered Geographic Information. International Journal of Digital Earth, 2010, 3: 3. s. 242 - 259.

143

DEY, A. K. - ABOWD, G. D. (1999). Towards a Better Understanding of Context and Context-Awareness. In Proceedings of the 1st international symposium on Handheld and Ubiquitous Computing, GIT. Atlanta (USA), 2001 INSPIRE Cross Thematic Working Group on Observations & Measurements (2011). D2.9 Guidelines for the use of Observations & Measurements and Sensor Web Enablement-related standards in INSPIRE Annex II and III data specification development. JIRKA, S. - BRÖRING, A. - STASCH, C. (2009). Applying OGC Sensor Web Enablement to risk monitoring and disaster management. In workshop on "Sensorweb Enablement: Strengthening the SDI" at the GSDI 11 World Conference, Rotterdam, Nizozemí. 13 s. KOZEL J. (2009). Kontextová mapová služba. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2009. 144 s. KOZEL, J. - KUBÍČEK, P. - LUKAS, V. - ŠTAMPACH, R. - ZBOŘIL, J. (2011a). Vizualizace senzorových dat prostřednictvím mapového klienta. In GÁLOVÁ, L. FENCÍK, R. Kartografia a geoinformatika vo svetle dneška. Zborník referátov 19. kartografickej konferencie. Bratislava: Kartografická spoločnosť Slovenskej republiky, 2011. s. 109 - 115. KOZEL, J. - ŠTAMPACH, R. (2009). Practical experience with contextual map service. In Proceedings of Cartography and Geoinformatics for Early Warning and Emergency Management: Towards Better Solutions. Brno: Masarykova univerzita, 2009. s. 304 312. KOZEL, J. - ŠTAMPACH, R. (2010). Practical Experience with a Contextual Map Service. In KONECNY, M. – ZLATANOVA, S. - BANDROVA, T. (eds.). Geographic Information and Cartography for Risk and Crisis Management - Towards Better Solutions, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Heidelberg, Dordrecht, London, New York: Springer-Verlag, 2010. s. 305 - 316. KOZEL, J. - ŠTAMPACH, R. (2010). Sissi - kontextová mapová služba. Software. KOZEL, J. - ŠTAMPACH, R. - ZBOŘIL, J. (2011b). Monitoring weather situation in the field: an approach based on sensor observation service. In JALOVECKÝ, R. ŠTEFEK, A. (eds.). Proceedings of the International Conference on Military Technologies 2011 (ICMT’11). Brno: Univerzita obrany, 2011. s. 1315 - 1322. KUBÍČEK, P. - STANĚK, K. (2005). Sensor interoperability, integration, and emergency management. In Proceedings of 8th international conference Present and Future of Crisis Management. Praha: T-soft, 2005. s. 20 - 25. MULÍČKOVÁ, E. - KOZEL, J. - KUBÍČEK, P. (2007). Využití kontextové vizualizace při sledování přepravy nebezpečných nákladů. In Sborník přednášek Mezinárodního kongresu o interoperabilitě v krizovém řízení Interop-soft 2007. Brno: MSD Brno, 2007. s. 47 - 53. 144

OGC:WMS. (2002). OpenGIS Web Map Service Implementation Specification. Open GIS Document: OGC 01-068r3. PALAS, J. (2010). Kontextový WMS klient. Bakalářská práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, Brno. 35 s. PLAISANT, C. (2004). The challenge of information visualization evaluation. In Proceedings of the working conference on Advanced visual interfaces, ACM New York, New York (USA), 2004. s. 109 - 116. REICHENBACHER, T. (2004). Mobile Cartography – Adaptive Visualisation of Geographic Information on Mobile Devices. Disertační práce. München: Technische Universität, 2004. 189 s. RICHTER, R. (2009). Visualizing sensor data. In Media Informatics Advanced Seminar on Information Visualization. 7 s. . SHNEIDERMAN, B. (1996). The eyes have it: a task by data type taxonomy for information visualizations. In Proceedings of IEEE Symposium on Visual Languages. s. 336 - 343. SPIES, K. H. - HEIER, C. (2010). OGC Sensor Web in der Praxis – Bereitstellung von Sensordaten in Geodaterastrukturen und personalisierter Hochwasserwarndienst. In STROBL, J. - BLASCHKE, T. - GRIESEBNER, G. Angewandte Geoinformatik. Heidelberg: Wichmann Verlag, 2010, s. 721 - 725. TALHOFER, V. - KUBÍČEK, P. - BRÁZDILOVÁ, J. - SVATOŇOVÁ, H. (2007). Dynamic cartographic visualisation in a process of transportation monitoring of dangerous chemical substances. In Proceedings of the International Conference on Military Technologies 2007. Brno: University of Defence, 2007, s. 597 - 607. ZBOŘIL, J. (2010). Kontextová kartografická vizualizace a její využití v krizovém managementu. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2010. 135 s. ZYL, T. L. van - SIMONIS, I. - MCFERREN, G. (2009). The Sensor Web: systems of sensor systems. International Journal of Digital Earth, 2009, vol. 2(1), s. 16 - 30.

145

7. DATOVÉ ZDROJE PRO DYNAMICKOU GEOVIZUALIZACI V KRIZOVÉM ŘÍZENÍ 7.1 Vybrané statistické metody pro predikci rizikových jevů Vítězslav VESELÝ, Jaroslav MICHÁLEK, Zuzana HÜBNEROVÁ, Miroslav KOLÁŘ 7.1.1 Úvod Jak vyplývá z většiny definic pojmu „krizové řízení” je jeho cílem mj. eliminovat výskyt potenciálních krizových situací a v případě jejich vzniku přijímat a organizovat taková opatření, která by vedla k jejich likvidaci, resp. k minimalizaci negativních důsledků. To bylo důvodem k tomu, abychom se v rámci řešení uvedeného výzkumného záměru zaměřili též na problematiku predikce vzniku kritických situací event. jejich spouštěcích mechanismů a následně rozhodovacích procesů. Kvalitní prognóza s dostatečně dlouhou dobou předstihu je samozřejmě do značné míry podmíněna typem rizika, odpovídajícím monitoringem, sofistikovanými postupy zpracování dat a možnostmi modelování reálných scénářů s akcentem na příčinu, rozsah a dynamiku jevu. Ve svých analýzách jsme se zaměřili především na přírodní rizika. Pro ně je typická relativně malá nebo prakticky žádná možnost jejich pozitivního ovlivnění. Na druhou stranu převážná většina rizik je vázána na určitý typ území, vyskytují se s určitou periodicitou a je možné je s určitou pravděpodobností předpovědět. Z přírodních pohrom jsou největším nebezpečím v České republice meteorologická a hydrologická rizika. Jejich extrémní projevy způsobují velké materiální škody i ztráty lidských životů. Největšími riziky jsou u nás silné větry a vypadávání velkého množství atmosférických srážek, které může vést až ke vzniku povodní. Tyto jevy mohou postihovat velká území nebo mohou mít pouze místní význam (zimní a bleskové povodně, nebo jevy spojené s oblakem druhu cumulonimbus – tornádo, dowburst, húlava, krupobití, blesk aj.). Dalším rizikem (především pro lidské zdraví) může být extrémní znečištění atmosféry, výskyt přízemního ozónu, teplotní inverze či mlhy. S výše uvedenými meteorologickými a hydrologickými jevy se setkáváme téměř denně a jejich výskyt pro nás většinou není nijak nebezpečný. Rizikem se stávají až tehdy, pokud jejich intenzita či dopady přesáhnou určitou hranici. V některých případech může být rizikový i zdánlivě málo intenzivní jev, např. atmosférické srážky s nízkými úhrny mohou vyvolat povodeň, pokud pro její vznik budou příznivé podmínky v povodí (nízká infiltrační kapacita půdy, nasycenost povodí, časová a prostorová charakteristika srážkového pole, ap.). Stejně tak mohou mít katastrofální následky situace, při jejichž řešení selže lidský faktor, tzn. povodeň může způsobit i nevhodná manipulace na vodárenských objektech nebo selže systém krizového řízení a při reakci na pohromu jsou vykonávány zcela chybné nebo neefektivní činnosti.

146

7.1.2 Statistické metody používané při predikci rizikových jevů Statistické modely, které se v současné době používají k modelování průběhu klima- tologických a hydrologických jevů a k identifikaci a predikci krizových jevů, je možné klasifikovat podle použitých statistických technik. Základní statistické metody vycházejí z teorie lineárních [22, 23], zobecněných lineárních modelů [25, 26, 27, 29], lineární i nelineární regresní analýzy [24, 30, 31], dále metody časových řad (autoregresní modely, modely Box-Jenkinsovy metodologie [32, 33], dále dynamické metody založené na diferenciálních rovnicích [35], markovské modely [34] a konečně při výběru optimálních regresorů z velkého počtu regresních proměnných se používají moderní řídké odhady parametrů v modelech lineárního typu. Zde se zaměříme na dva modely, které byly využity při analýze a modelování znečištěni ovzduší prachovými částicemi PM10. Analýza podle [9, 10, 11, 12, 13] bude detailně provedena v kapitole 4. Tato analýza vycházela ze zobecněných lineárních modelů, kde byl proveden speciální výběr regresorů pomocí řídkých odhadů. Proto je nejdříve stručně popsán lineární regresní model, který je následně zobecněn na zobecněný lineární model. Poté je stručně nastíněna metodika hledání řídkých odhadů a její vybrané aplikace. 7.1.2.1. Lineární regresní model Při zpracování dat je často potřeba modelovat nějakou sledovanou (hůře dostupnou či nesnadno měřitelnou) náhodnou veličinu Y (tzv. vysvětlovaná veličina nebo odezva), pomocí jiných snáze dostupných veličin X1, X2, . . . , Xk (nazývaných vysvětlující proměnné nebo regresory ). Vyjdeme ze situace, kdy příslušná statistická data obsahují n nezávislých pozorování vysvětlované proměnné Y a odpovídajících n pozorování každého z regresorů X1, X2, . . . , Xk . Budeme předpokládat, že i−té pozorování vysvětlované proměnné Y lze modelovat rovnicí Yi = β1xi1 + β2xi2 + · · · + βk xik + εi ,

(2.1)

kde Yi je i−té pozorování Y, i = 1, . . . , n, xij je i−té pozorování regresoru Xj , i = 1, . . . , n, j = 1, . . . , k, βj pro j = 1, . . . , k, jsou neznámé parametry, εi , i = 1, . . . , n jsou neznámé náhodné chyby, které vznikají při pozorování vysvětlované proměnné Y a které nemůžeme přímo pozorovat ani měřit. Při tom dále předpokládáme, že xij jsou pevně dané známé reálné hodnoty a veličiny Yi a εi jsou náhodného charakteru (náhodné veličiny). Na jejich pravděpodobnostní rozdělení klademe následující předpoklady: (P1)

Střední hodnota Eεi = 0, i = 1, . . . , n,

tj. náhodné chyby jsou nesystematické (P2)

Rozptyl var(εi ) = σ2, i = 1, . . . , n, 147

tj. náhodné chyby jsou homogenní se stejným neznámým rozptylem σ2 (P3)

Kovariance cov(εi , εl ) = 0, i ≠ l , i , l = 1,..., n ,

tj. náhodné chyby jsou nekorelované. Model daný rovnicí (2.1) spolu s předpoklady (P1), (P2), (P3) se nazývá lineární regresní model (LRM). Funkci, která popisuje závislost vysvětlované proměnné Y na regresorech X1, . . . , Xk pak nazýváme regresní funkcí. Tedy v LRM je uvažovaná regresní funkce lineární funkcí neznámých parametrů. Odtud je také odvozen název modelu. V případě, kdy je třeba provádět testy hypotéz o neznámých parametrech a konstruovat intervaly spolehlivosti pro neznámé parametry modelu, zavádí se v LRMu další předpoklad o rozdělení náhodných veličin Yi. Obvykle se předpokládá, že tyto náhodné veličiny mají normální rozdělení. Podle volby regresorů lze konstruovat různé speciální případy lineárního modelu. Když předpokládáme, že regresory jsou veličiny spojitého typu, pak obvykle dospíváme k modelům regresní analýzy. Předpokládáme-li, že regresory X1, X2, . . . , Xk jsou nominální nebo kategoriální proměnné, vede model (2.1) obvykle k modelům analýzy rozptylu. Konečně v případě, kdy část proměnných X1, X2, . . . , Xk je spojitého typu a zbylá část jsou kategoriální proměnné, vede model (2.1) k modelům analýzy kovariance. Lineární modely, kde X1, X2, . . . , Xk jsou náhodné veličiny, jsou v oblasti zpracování environmentálních dat také časté, ale zde se jimi nebudeme zabývat. 7.1.2.2. Zobecněný lineární model Použití lineárního modelu je limitováno třemi základními podmínkami (P1), (P2) a (P3). Když v obecném lineárním modelu nahradíme tyto tři podmínky podmínkami obecnějšími, dospějeme ke zobecněnému lineárnímu modelu. Pokud jde o podmínku (P1), zavedeme nejdříve funkci

η = β1 X1 + β2 X2 + · · · + βk Xk .

(2.2)

Funkce η je lineární funkcí regresorů X1 , X2 , . . . , Xk . Při platnosti modelu (2.1) lze vyjádřit střední hodnotu µ odezvy Y pomocí funkce η identickým vztahem µ = EY = η = η (X1 , . . . , Xk ). Lze tedy predikovat střední hodnotu µ náhodné veličiny Y pomocí vztahu µ = η . Proto v této souvislosti budeme funkci η nazývat lineárním prediktorem odezvy Y . Když označíme hodnotu prediktoru η při hodnotách regresorů X1 = xi1 , . . . , Xk = xik , lze pak model (2.1) přepsat do tvaru µ i = ηi . Tedy střední hodnota i−tého pozorování odezvy Y je podle podmínky (P1) přímo rovna hodnotě lineárního prediktoru ηi pro X1 = xi1 , . . . , Xk = xik . Podmínka (P1) se ve zobecněném lineárním modelu nahrazuje novou podmínkou,

148

která nahrazuje identický vztah mezi střední hodnotou µ = EY a lineárním prediktorem η obecnějším vztahem. Předpokládá se, že µ a η jsou v obecném funkčním vztahu, který je určen tzv. linkovací funkcí g (z anglického link function). Tedy podmínku (P1) z lineárního modelu lze přepsat jako novou podmínku zobecněného lineárního modelu tvaru: (ZP1)

g(µ) =

η = β1 X1 + β2 X2 + · · · + βk Xk ,

přičemž o funkci g se předpokládá, že je ryze monotónní a existuje tedy funkce h, která je inverzní funkcí k funkci g. Na základě podmínky (ZP1) lze střední hodnotu µ odezvy Y zapsat jako funkci lineárního prediktoru η ve tvaru µ = h( η ). Ve zobecněném lineárním modelu pak místo rovnice (2.1) uvažujeme novou modelovou rovnici µ i = EYi = h( ηi ) = h(β1 xi1 + β2 xi2 + · · · + βk xik ), i = 1 . . . , n.

(2.3)

V tomto modelu už EYi obecně není lineární funkcí lineárního prediktoru η ale jedná se o speciální případ nelineárního modelu. Dále podmínku (P2) a podmínku (P3) zapíšeme pomocí varianční matice vektoru Y a jednotkové matice I ve tvaru var(Y) = σ 2 I. Toto maticové vyjádření podmínek (P2) a (P3) z LRM se pak ve zobecněném lineárním modelu nahrazuje obecnější podmínkou (ZP2)

var(Y) = a(φ)W,

kde W je diagonální matice, jejíž diagonální prvky mohou záviset na vektoru neznámých parametrů β a a(φ) je nějaká funkce rušivého parametru φ. V lineárním modelu byl rušivým parametrem φ pouze rozptyl σ 2 . Konečně se ve zobecněném lineárním modelu zobecňuje předpoklad o normálním rozdělení pozorování Yi a nahrazuje se předpokladem, že rozdělení odezvy Y a tedy i jednotlivých pozorování Yi patří do tzv. exponenciální třídy rozdělení, přičemž exponenciální třída rozdělení je speciální skupina rozdělení, která zahrnuje celou řadu známých diskrétních i spojitých rozdělení. Patří do ní např. rozdělení binomické, Poissonovo, normální, exponenciální, gamma a další. Detaily o této třídě rozdělení lze nalézt např. v [22]. Protože zobecněný lineární model se v současné době při modelování klimatických, hydrologických a obecně environmentálních jevů často používá a protože zahrnuje celou řadu dílčích modelů, které mohou být ve statistické praxi velice užitečné, zmíníme zde alespoň stručně některé literární prameny, kde je teorie zobecněných lineárních modelů systematicky popsána. Za základní monografii o zobecněných lineárních modelech je všeobecně považována monografie [27]. Výborná je učebnice [25]. Pro začátečníky je určen popis zobecněných lineárních modelů v konferenčních sbornících [28] a [29]. Pro pokročilejší čtenáře je určena monografie [26]. Uvedený přehled může čtenáři posloužit pouze pro základní orientaci, není nijak 149

reprezentativní a ani zdaleka není vyčerpávající. 7.1.3 Řídké odhady parametrů v modelech lineárního typu Dva faktory jsou podstatné pro úspěšné modelování: • volba adekvátního modelu, • numericky stabilní procedura (tzv. estimátor) poskytující spolehlivé odhady jeho parametrů. Bohužel pro nedostatek teoretických poznatků jsou úvahy o volbě vhodného modelu velmi často velice vágní a vedou k modelům, kde je těžké vybalancovat protichůdné požadavky na dostatečnou regularitu modelu (co nejméně parametrů k dosažení numerické stability jejich odhadů) na straně jedné, a dostatečné přesnosti modelu na straně druhé, která si naopak vynucuje zvyšování počtu komponent modelu, a tedy vede k jeho přeparametrizování doprovázeném nejednoznačností a numerickou nestabilitou odhadů. Takové odhady mohou ale silně záviset na použitém algoritmu i jeho softwarové implementaci a následně dávat nespolehlivé hodnoty zatížené zaokrouhlovacími chybami během výpočtu. V takové situaci se obecně doporučuje dávat přednost iteračním technikám před přímými metodami řešení takovýchto inverzních problémů. Bohužel většina standardních numerických řešičů toto doporučení nerespektuje a vzniká tak nebezpečí, že statistická analýza odhadnutých parametrů je buď zčásti nebo zcela neadekvátní, protože vypočtené hodnoty mohou být značně vzdáleny od očekávaných teoreticky přesných, kdy náhodné efekty jsou překryty zaokrouhlovacími chybami a nedají se od nich separovat. V poslední době zažívají ve světě prudký rozmach iterační techniky založené na na hledání řídkých („sparse“) odhadů [1, 2] opírající se o teorii framů [3, 4] jako přirozeného zobecnění známých waveletových systémů. Současný stav shrnuje přehledový článek [5]. Často používaným je algoritmus vyhledávání báze Basis Pursuit poprvé popsaný v [6] a jeho čtyřkroková varianta BPA4 implementovaná v knihovně [7]. Tato procedura je dobrou volbou, neboť automatizuje výběr regulárního submodelu (případně jednoho z mnoha) tím, že hledá řešení s co nejmenším počtem významně nenulových složek (řídké řešení) a koncentruje tak informaci do co nejmenšího počtu parametrů. Jejich hodnoty jsou typicky mnohem větší než u standardních neřídkých řešení, kde značná část užitečné informace se ztrácí, protože je roztříštěna do velkého počtu malých hodnot ležících blízko hladiny numerické přesnosti výpočtů nebo dokonce pod ní. To vede k nárůstu relativní chyby odhadnutých hodnot. Řídká i neřídká řešení téže úlohy přitom obvykle dávají takřka identickou aproximaci dat, takže rezidua nemají žádnou vypovídací schopnost o kvalitě odhadnutých parametrů. Problémy se tak vynoří až v okamžiku, kdy odhady parametrů chceme interpretovat nebo použít do dalších výpočtů (predikce modelem), kdy mohou vznikat značné rozdíly.

150

Při hodnocení kvality modelu xˆ (ξ ) závislého lineárně na parametrech ξ = [ ξ j ] a jejich odhadu ξˆ = [ ξˆ j ] bychom tedy měli posuzovat tři kritéria: Kvalita aproximace: o Hodnocení reziduí x − xˆ jak z pohledu co nejlepší aproximace, tak i ze statistického hlediska (rozložení chyb). o Typ použitého estimátoru (řídký, neřídký) není pro toto kritérium rozhodující, pokud všechny parametry pouze zprostředkovávají chování modelu a nejsou jiným způsobem dále využívány. •o Všechny estimátory obvykle dávají skoro stejný fit xˆ . Přesnost predikcí: o Požadujeme například co nejmenší chyby lineární predikce specifické volbě koeficientů

cj

∑

j

c j ξˆ j

při

.

o Typicky řídký estimátor dává přesnější predikce než neřídký, u něhož by měla být alespoň dána přednost iteračním algoritmům, které jsou robustnější k šíření zaokrouhlovacích chyb (viz [8]). o Skoro stejná rezidua získaná různými modely, resp. estimátory nemusí dávat stejné predikce. Informační obsah odhadu parametrů ξ : ξˆ o Odhady parametrů j nesou užitečnou informaci, která by měla být garantována. ξˆ o Numerická významnost odhadnutých parametrů j je klíčová. ˆ

o Skoro stejná rezidua i predikce získané z různých modelů, resp. estimátorů ξˆ j nezaručují stejné hodnoty odhadů ani jejich srovnatelnou kvalitu (viz například přeparametrizovaný model [13]). Jako jednoduchá ilustrace poslouží systém lineárních rovnic Gξ = x s maticí soustavy G a sloupcovým vektorem ξ neznámých parametrů, kde xˆ (ξ ) = G ξ ξ představuje model závislý lineárně na parametrech j pro vektor dat x = [ xi ] v roli jeho pravé strany. Vektor dat je obvykle zatížen chybami e, takže vhodným estimátorem ˆ ˆ hledáme odhad ξ parametrů tak, aby x = xˆ (ξ ) + e , kde odchylka e = x − xˆ (tzv.

reziduální chyba) je ve vhodném smyslu optimální (viz výše uvedené kritérium kvality aproximace). Obvykle se používá metoda nejmenších čtverců minimalizující součet ∑ e2 čtverců odchylek j j . Roli komponent modelu představují sloupce matice G. Přesáhne-li jejich počet hodnost matice, pak existuje nekonečně mnoho řešení, jejichž

151

rozsah značně omezíme právě dodatečnou podmínkou na řídkost. Stejným způsobem se vypořádáme se špat- nou podmíněností matice, kdy některý ze sloupců je blízko nějaké lineární kombinaci ostatních (obvykle důsledek přeparametrizování). 7.1.4 Analýza znečištění prachovými částicemi PM10 Jedním z faktorů představujícím závažná zdravotní rizika nejen pro lidskou populaci, ale pro jakékoli živé organismy představují nejrůznější cizorodé látky šířené vzduchem. Mohou se objevit jak jednorázově při vzniku nehod průmyslového charakteru, tak i běžně za nepříznivých meteorologických podmínek. Modelování množství cizorodých látek zejména s cílem predikovat jeho budoucí vývoj, ale i identifikovat zdroje znečištění nabývá tedy stále více na významu. Pro pilotní studii byla zvolena analýza a modelování znečištění ovzduší prachovými částicemi PM10 (prachové částice do velikosti 10 mikrometrů) v městě Brně jakožto druhé největší městské aglomeraci v České republice. Hlavním důvodem této volby byla dostupnost rozsáhlých souborů dat. Předpokládáme, že získané výsledky bude možno využít i při modelování jiných typů znečištění šířených vzduchem. Průměrné denní koncentrace PM10 pochází z měření v letech 1998–2005 na pěti monitorovacích stanicích umístěných ve vhodně zvolených a nejvíce exponovaných oblastech města Brna. Spolu s koncentracemi prašného aerosolu PM10, které označíme, Apt [µg.m−3 ] byly na každé stanici měřeny doprovodné veličiny: teplota vzduchu Tt [◦C], relativní vlhkost Ht [%], směr větru Dt [◦] a rychlost větru Vt [m.s−1 ]. Průběh veličin měřených na stanici Arboretum je znázorněn na obr. 7.3. Kromě těchto měřených veličin byly zahrnuty i některé dodatečné sezónní faktory zachycující vliv ročního období HSt a efekt nižšího zatížení dopravou o víkendech Ft . Za vysvětlovanou proměnnou položíme znečištění prašným aerosolem Apt. Jelikož po provedení testů dobré shody bylo zjištěno, že její rozdělení lze popsat rozdělením gamma, tak jako linkovací funkce g byla zvolena logaritmická funkce (viz kap. 7.1.2.2). Vektor větru popsaný jeho směrem Dt [◦] a rychlostí Vt [m.s−1] byl v článku [12] zohledněn pomocí jeho projekcí Vt sinDt a Vt cos Dt. Takto bylo možno identifikovat jeden (zprůměrovaný) směr maximálního znečištění [14]. Výsledný optimální model ve [12] může být popsán rovnicí ln(µ t ) = β0 + β1 ln(Apt−1 ) + β2 (Tt − Tt−1 ) + β3 Ht /100 + β4 Vt sin Dt +β5 Vt cos Dt +β6 Ht−1 /100 + β7 HSt + β8 Ft , (4.1) kde β0 , . . . , β8 jsou neznámé parametry, µ t = E(Apt | St ) je podmíněná střední hodnota a St je množina proměnných na pravé straně rovnice (4.1). Tedy St sestává z proměnných Apt−1 , (Tt − Tt−1 ), Ht , Vt sin Dt , Vt cos Dt , Ht−1 , HSt a Ft , kde index t respektive t − 1 značí časový okamžik, k němuž se jednotlivá pozorování vztahují. 152

Výsledky predikce jsou znázorněny na obrázcích 7.1 a 7.2.

Obr. 7.1: Pozorované a predikované hodnoty prašného aerosolu Apt spolu s odpovídajícími Anscombeovými rezidui na stanici Arboretum v období do 19982003.

Obr. 7.2: Pozorované a predikované hodnoty prašného aerosolu Apt spolu s odpovídajícími Anscombeovými rezidui na stanici Arboretum v období do 20032006. V článku [13] byly projekce větru v rovnici (4.1) nahrazeny m proměnnými Wi,t = Vt cos(Dt − ρ i ), i = 1, . . . , m (projekce vektoru větru do i-tého směru potenciálního 180 ρ i = 90 + (i − 1) m znečištění), pro m potenciálních směrů znečištění [◦]. Bylo zvoleno m = 36 (s krokem 5◦), čímž došlo k silnému přeparametrizování modelu. Užitím

153

metody řídkých odhadů bylo proto možné určit větší množství významnějších potenciálních směrů znečištění.

Obr. 7.3: Hodnoty meteorologických prvků a koncentrace prašného aerosolu v období 1998–2005 na stanici Arboretum. Extrémně velké hodnoty jsou znázorněny hvězdičkou na ose x. Předběžné výsledky výzkumu vedoucí k uvedeným modelům znečistění prašným aerosolem byly prezentovány v letech 2004–2007 na environmentálních konferencích [9, 10, 11]. Souhrnné výsledky pak v periodikách Atmospheric Environment [12] a Environmetrics [13]. V první práci se ze statistického hlediska (viz výše kritérium kvality aproximace) ukazuje jako perspektivní výše popsaný zobecněný lineární model. Druhá práce pak na ni navazuje komplexní srovnávací studií zahrnující tři standardní a šest variant zobecněných lineárních modelů, každý v kombinaci se třemi estimačními algoritmy (dva standardní a jeden hledající řídký odhad pomocí BPA4). Studie zahrnuje i hledání optimální délky časových řad pro odhad parametrů. V našich klimatických podmínkách se dá totiž očekávat vliv ročního období na mechanismus znečištění a tedy i na stabilitu modelu. Jako optimální se ukázala délka kolem 120 dní. Všechny modely byly silně přeparametrizovány, což bylo vedeno snahou identifikovat na každé stanici

154

směry dominantního znečištění. Hlavním cílem studie bylo určit model a algoritmus dávající nejpřesnější jednodenní předpovědi koncentrace znečištění v závislosti na stávajících hodnotách meteorologických a sezónních doprovodných veličin. Jako optimální volba se ukázal zobecněný lineární model vycházející z rozložení gamma s logaritmickou linkovací funkcí (viz výše uvedený popis modelu) a s logaritmicky transformovanou au- toregresní komponentou. Jako jednodušší variantu lze doporučit i klasický lineární model (2.1) bez transformace autoregresního členu. Všechny algoritmy dávaly pro všechny varianty modelů srovnatelně přesné jednodenní predikce, řídká varianta však jako je- diná umožnila z odhadnutých parametrů spolehlivě identifikovat dominantní znečištění i z více jak jednoho směru. Bylo tak dosaženo větší citlivosti než u dosud známého po- stupu identifikace jen jednoho (zprůměrovaného) směru maximálního znečištění [14].

7.1.5 Identifikace změn veličin sledovaných v prostoru a čase Při sledování kritických veličin v čase a prostoru vzniká potřeba automatické identifikace jejich náhlých změn v čase, které mohou signalizovat vznik krizové události. Pro tento účel byl sestaven přeparametrizovaný model sestávající ze skokových funkcí (tzv. Heavisideovy funkce) se skoky hustě rozprostřenými ve sledovaném časovém intervalu. Pomocí vhodně modifikovaných „sparse“ technik (tzv. BPDN=Basis Pursuit Denoising) je snaha identifikovat významné změny úrovně překryté šumem v datech. Výzkum byl zahájen nejjednodušším případem detekce jedné změny v nekorelovaném šumu a zahrnoval porovnání úspěšnosti detekce se standardními stochastickými přístupy. Předběžné výsledky byly publikovány ve sbornících [15, 16]. Odvozené rekurentní schéma bylo poté zkoumáno při detekci více změn současně [17, 18]. Některé výše zmíněné dílčí výsledky byly shrnuty v článku [19] uveřejněném v časopisu Informatica. Další výzkum pokračoval zkoumáním vlivu korelací v datech na úspěšnost detekce [20]. Ukázalo se, že v konfrontaci se stochastickými postupy se úspěšnost detekce pomocí BPDN mírně zvyšuje s rostoucím rozptylem šumu, jinak je srovnatelná. Výše popsaný postup patří do kategorie nelineárních filtračních technik a metodicky navazuje na práci [21], která představuje nelineární alternativu ke klasickému jádrovému vyhlazování založenou na BPDN. Místo nespojitých skokových funkcí jsou zde použity vhodně zvolené dostatečně hladké tzv. jádrové funkce (mají spojité derivace dostatečně vysokého řádu, např. Gaussovy křivky), neboli u „vyhlazeného“ průběhu se rovněž očekává dostatečná hladkost. Ztráta hladkosti dělá úlohu obtížněji řešitel- nou, protože skokové funkce silně korelují mezi sebou, což vede ke špatné podmíněnosti úlohy a následně k vyšší výpočetní náročnosti. Naopak výpočetně výhodnější ortogo- nální Haarův systém (obdélníkové pulsní signály s harmonicky se zvyšující frekvencí) by sice nevyžadoval přeparametrizování, ale ukázal se obtížně použitelný z jiného dů- vodu. S rostoucí frekvencí totiž narůstá korelace pulsů s poruchovým šumem do té míry, že prakticky znemožňuje jej separovat.

155

LITERATURA [1] ELAD, M. Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing. Springer, New York-Dordrecht-Heidelberg-London, 2010. [2] R. HRBÁČEK, P. RAJMIC, V. VESELÝ, and J. ŠPIŘÍK. Řídké reprezentace signál˚u: úvod do problematiky. Elektrorevue, pages 1–10, říjen 2011/50. (http://www.elektrorevue.cz/cz/clanky/zpracovani-signalu/0/ridke-reprezentacesignalu–uvod-do-problematiky/). [3] Ole CHRISTENSEN. Frames and Bases: An Introductory Course. Applied and Numerical Harmonic Analysis. Birkhäuser, Boston-Basel-Berlin, 2008. [4] J. ŠPIŘÍK, P. RAJMIC, and V. VESELÝ. Reprezentace signálů: od bází k framům. Elektrorevue, pages 1–10, prosinec 2010/111. (http://www.elektrorevue.cz/cz/download/reprezentace-signalu– od-bazi-k-framum/). [5] A. M. BRUCKSTEIN, D. L. DONOHO, and M. ELAD. From Sparse Solutions of Systems of Equations to Sparse Modeling of Signals and Images. SIAM Review, 51(1):34–81, 2009. [6] S. S. CHEN, D. L. DONOHO, and M. A. SAUNDERS. Atomic decomposition by basis pursuit. SIAM J. Sci. Comput., 20(1):33–61, 1998. reprinted in SIAM Review, 43 (2001), no. 1, pp. 129–159. [7] V. VESELÝ. Framebox : MATLAB toolbox for overcomplete modeling and sparse parameter estimation, (C) 2001–2011. [8] V. VESELÝ and J.TONNER. Sparse parameter estimation in overcomplete time series models. Austrian Journal of Statistics, 35(2&3):371–378, 2006. (http://www.stat.tugraz.at/AJS/ausg062+3/062Vesely.pdf ). [9] Z. HRDLIČKOVÁ, M. KOLÁŘ, J. MICHÁLEK, and V. VESELÝ. The statistical analysis of air pollution by suspended particulate matter in Brno. In Program and Abstracts. The Seventeenth International Conference on Quantitative Methods for the Environmental Sciences (TIES2006), 18–22 June 2006, Kalmar, Sweden, page 36. TIES, 2006. [10] V. VESELÝ, J. TONNER, J. MICHÁLEK, and M. KOLÁŘ. Air pollution analysis based on sparse estimates from an overcomplete model. In Program and Abstracts. The Seventeenth International Confe- rence on Quantitative Methods for the Environmental Sciences (TIES2006), 18–22 June 2006, Kalmar, Sweden, page 79. TIES, 2006. [11] V. VESELÝ, Z. HRDLIČKOVÁ, J. TONNER, J. MICHÁLEK, and M. KOLÁŘ. Analysis of PM10 air pollution in Brno based on a GLM with strongly rank-deficient design matrix. In Program and Abstracts. The 18th annual meeting of the International Environmetrics Society (TIES2007), 16–20 August 2007, Mikulov, Czech republic, page 118. Masaryk University, Brno, 2007. [12] Z. HRDLIČKOVÁ, J. MICHÁLEK, M. KOLÁŘ, and V. VESELÝ. Identification of factors affecting air pollution by dust aerosol PM10 in Brno city, Czech Republic. Atmospheric Environment, 42(37):8661–8673, 2008.

156

(http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.08.017). [13] V. VESELÝ, J. TONNER, Z. HRDLIČKOVÁ, J. MICHÁLEK, and M. KOLÁŘ. Analysis of PM10 air pollution in Brno based on generalized linear model with strongly rank-deficient design matrix. Environ-metrics, 20(6):676–698, 2009. (http://dx.doi.org/10.1002/env.971). [14] M.C. SOMERVILLE, S. MUKERJEE, and D.L. FOX. Estimating the wind direction of maximum air pollutant concentration. Environmetrics, 7:231-243, 1996. [15] J. NEUBAUER and V. VESELÝ. Change point detection by BASIS PURSUIT. In J. ANTOCH and G. DOHNAL (eds.). Proceedings of the 15th summer school JČMF ROBUST’2008, Pribylina (SK), September 8-12, 2008, pages 279–286. JČMF (Society of Czech Mathematicians and Physicists), 2009. [16] J. NEUBAUER and V. VESELÝ. Change point detection by sparse parameter estimation. In L. SAKA-LAUSKAS, C. SKIADAS, and E. K. ZAVADSKAS (eds.). Selected papers of the XIII international con- ference “Applied Stochastic Models and Data Analysis” (ASMDA-2009), Vilnius (Lithuania), June 30-July 3, 2009, pages 158– 162. Institute of Mathematics and Informatics, Vilnius Gedimi- nas Technical University, 2009. [17] J. NEUBAUER and V. VESELÝ. Multiple change point detection by sparse parameter estimation. In Y. LECHEVALLIER and G. SAPORTA (eds.). Proceedings of COMPSTAT’2010, 19th International Conference on Computational Statistics, pages 1453–1459, Paris, August 2010. [18] J. NEUBAUER and V. VESELÝ. Detection of changes in the Czech Consumer Price Index by sparse parameter estimation. Forum Statisticum Slovacum, 6(5):180– 185, 2010. (http://www.ssds.sk/casopis/archiv/2010/fss0510.pdf ). [19] J. NEUBAUER and V. VESELÝ. Change point detection by sparse parameter estimation. Informatica, 22(1):149–164, 2011. (http://www.mii.lt/informatica/pdf/INFO812.pdf). [20] J. NEUBAUER and V. VESELÝ. Impact of serial correlation on change point detection by sparse parameter estimation. In Slovak University of Technology, editor. Proceedings of 10th International Conference APLIMAT 2011, pages 1249–1254, Bratislava, February 2011. (http://archiv.aplimat.com/2011/Proceedings/Modeling and Simulation/Neubauer Vesely.pdf ). [21] J. ZELINKA, V. VESELÝ, and I. HOROVÁ. Comparative study of two kernel smoothing techniques. In I. HOROVÁ, editor. Proceedings of the summer school DATASTAT’2003, Svratka, volume 15 of Folia Fac. Sci. Nat. Univ. Masaryk. Brunensis, Mathematica, pages 419–436. Dept. of Appl. Math., Masaryk University, Brno, Czech Rep., 2004. [22] ANDĚL, J. Matematická statistika. SNTL/ALFA, Praha, 1978. [23] ANDĚL, J. Základy matematické statistiky. Preprint. Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta. Praha, 2002. [24] BARD,Y. Nonlinear Parameter Estimation. Academic Press, New York, 1978.

157

[25] DOBSON, A. An Introduction to Generalized Linear Models. Chapman & Hall, London, 1997. [26] FAHRMEIR,l. and TUTZ,G. Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models. Springer - verlag, New York, 1994. [27] MCCULLAGH, P. and NELDER, J.A. Generalized Linear Models . Chapman & Hall, London, 1994. [28] MICHÁLEK, J. Lineární regresní model a vážená metoda nejmenších čtverců. Sborník XIV. letní škola biometriky 2.-6.októbra 2001 s.41 – 48. [29] MICHÁLEK, J. Zobecněný lineární model - aplikace v biometrice. Sborník XV. letní škola biometriky 2.-6. září 2002, s.15 - 40. [30] ZVÁRA, K. Regresní analýza, Academia Praha, 1989 [31] SEBER G.A.F. and WILD C. J. Nonlinear Regression John Wiley & Sons, 1989. [32] ANDĚL, J. Statistická analýza časových řad s aplikacemi. SNTL, Praha, 1976. [33] CIPRA, T. Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. SNTL, Praha, 1986. [34] RESNIC, S. Adventure in stochastic processes. Birkhäuser, 1992. [35] MAND, P. Pravděpodobnostní dynamické modely. Academia Praha, 1985.

158

7.2 Metadata, metainformační systém Tomáš ŘEZNÍK Geografická informace užívaná v krizovém řízení tradičně pochází z rozdílných zdrojů, organizací, komunit. Pro podporu rozhodovacích procesů je přitom nezbytné kombinovat data vytvořená geografy, kartografy, geodety, fotogrammetry, hydrology, geology, urbanisty a dalšími odborníky. Nejen z těchto důvodů je pro správné použití geografických dat nutné znát také další aspekty, jako například historii vzniku, rozsah použitelných měřítek nebo čas vytvoření. Tato popisná informace se nazývá metadata. S metadaty se člověk setkává také v běžném životě, kde slouží především k identifikaci, bližšímu popisu a propagaci produktu. Současně je u těchto produktů vyžadováno, aby metadata následovala obdobné schéma popisu s výčtem explicitně vyžadovaných položek. Typickým příkladem může být legislativní požadavek na uvádění názvu, složení či země původu u potravinářských produktů. Tím, jak se geografická data využívají také mimo primární oblast jejich aplikace, nabývá takový popis, tj. metadata, na významu. To se následně odráží ve standardizaci popisné informace ke geografickým datům. Příklady v tomto směru mohou být normy ISO 19115 Geografická informace – metadata a ISO 19119 Geografická informace – služby s popisem metadat služeb. Na legislativní úrovni pak nejzásadnější dokument zabývající se metadaty představuje Nařízení Komise č. 1205/2008 o INSPIRE metadatech.

7.2.1 Analýza správy metadat pro krizové řízení Součástí konceptuálního návrhu metadatového profilu byla také analýza práce s metadaty v rámci organizací činných v krizovém řízení, aby bylo možné navázat navržený koncept na tehdejší stav správy metadat v České republice. Analyzovány byly instituce pracující v krizovém řízení jak s celostátní působností, tak také odbory krizového řízení na krajských úřadech. Níže uvedené informace pocházejí z vlastního dotazníkového šetření, které probíhalo v roce 2008 formou řízeného rozhovoru a mělo za úkol zjistit stav příslušných databází včetně metadat. Z dotazníkového šetření vyplynulo, že analyzované datové sklady krizového řízení v ČR neobsahují dostatečné metadatové zázemí, celostátní i krajské instituce nevytvářejí odpovídající metadata, a pokud ano, tak většinou neefektivně. Konkrétně řečeno: z pěti zkoumaných celostátních institucí vyplňuje metadata pouze jediná organizace (Ministerstvo životního prostředí). Na úrovni krajů je sice situace lepší (metainformace vytváří 10 ze 14 krajských úřadů), nicméně zde se mnohdy jedná o proprietární systémy, které nejsou schopny exportovat metadata do některého ze standardních výměnných formátů. Kromě MŽP také žádná instituce činná v krizovém řízení nevytváří metadata služeb, stejná situace pak panuje kolem katalogových služeb. Lze tedy říci, že zde máme absenci řízení metainformací vedoucí až k duplicitě datových skladů, chybí vertikální (a na krajské úrovni mnohdy i horizontální) integrace, není efektivně vytvářena infrastruktura prostorových dat. Tato situace se

159

pravděpodobně změní v nejbližších dvou letech, protože nejpozději v prosinci 2013 mají být podle legislativně závazných textů vytvořena metadata ke všem datům náležejícím do rozsahu směrnice INSPIRE. To se bude týkat většiny analyzovaných datových sad v datových skladech organizací krizového řízení. Metadata k těmto datovým sadám proto bude nutné upravit a doplnit. Situace ohledně metadatových standardů a jim odpovídajících výměnných formátů byla v době analýzy neutěšená. Z hlediska standardizace byly použity proprietární číselníky, standardy ISVS (Informační systémy veřejné správy; metadatový standard zrušený v roce 2006), Dublin Core a metadata podle ISO standardu. Nezanedbatelná část organizací, konkrétně 29%, pak nepoužívala žádný podkladový metadatový standard a metadata se tak odlišovala dokonce i v rámci jedné instituce.

7.2.2 Návrh metadatového profilu pro krizové řízení Z konceptuálního hlediska bylo prvním krokem vytvoření aplikačního schématu pro popis geografických dat v krizovém řízení. Takové aplikační schéma bývá označováno také jako metadatový profil. Zahrnuje identifikaci a definici metadatových prvků, jejich povinnost či podmíněnost, kardinalitu (zjednodušeně řečeno násobnost výskytu), povolené domény hodnot, datové typy apod. Metadatový profil krizového řízení byl postaven na geoinformačních standardech, aby mohl být plně integrován do současných trendů a technologií pro práci s geografickou informací. Zejména se jedná o Evropskou infrastrukturu prostorových informací INSPIRE, která je legislativně zakotvena a navíc staví na aktuálně používaných standardech pro geografickou informaci. Těmi jsou ISO (International Organisation for Standardization), W3C (World Wide Web Consortium), OGC (Open Geospatial Consortium) a další. Jednou z hlavních výhod je možnost opětovného využití popisu geografických dat, tzn. metadat, ve všech aplikacích, které následují výše uvedené standardy. Metadatový profil krizového řízení respektuje Nařízení Komise č. 1205/2008 o metadatech, stejně jako ISO normy série 19100. Výsledkem je pak 47 základních metadatových prvků, jež jsou posléze rozpracovány v detailnější úrovni metadatového profilu. Při návrhu metadatového profilu bylo základním cílem, aby metadata vytvořená podle tohoto profilu pomohla zodpovědět zejména následující otázky k datové sadě, sérii datových sad nebo službě: • O jaká data se jedná? • Jakým metadatovým standardem jsou popsána? • Pro jaký účel byla vytvořena? • Kterou oblast pokrývají? • Jaká jsou omezení při využití? • V jakém formátu je možné data získat? • Kdy byla vytvořena nebo případně revidována? • V jakém jazyce jsou data, služba, metadata?

160

• Kde je mohu získat? • Kdo je za ně zodpovědný? Plnou dokumentaci metadatového profilu je možné si prohlédnout v interních závěrečných materiálech projektu, kde je také uvedeno srovnání s ostatními metadatovými profily (jako například ISO Core či INSPIRE). Poskytnuto je také mapování do struktury podle metadatové normy Dublin Core.

7.2.3 Implementace metadatového profilu pro krizové řízení Vstupní data Prostorová data, jež byla v rámci výzkumného záměru Dynamická geovizualizace v krizovém managementu popsána, sesbíralo několik pracovních týmů projektu. Jedná se proto o značně nesourodou skupinu od jednotlivých souborů až po významné databáze národního charakteru v rastrové i vektorové podobě. Všechny fáze metapopisu proto zahrnovaly úzkou kooperaci nejen pracovníků výzkumného záměru, ale také lidí, kteří byli zapojeni do procesu poskytování dat. Hlavním požadavkem metadatového popisu byl soulad s platnými normami ISO, směrnicí INSPIRE a dále specifickými požadavky z oblasti krizového řízení. Konkrétně se jednalo o vytvoření metadat pro následující data: • DMÚ 25

• Biogeografické jednotky

• DMÚ 100

• Čističky odpadních vod

• Ortofota

• Vodovodní systémy

• StreetNet

• Nouzové zásobování pitnou vodou

• Půdní mapy BPEJ

• Cenová mapa Brna

• Třídy ochrany půd

• Státní mapa odvozená

• DIBAVOD

• Základní mapy ČR

• Záplavová území

• Topografická mapa 1 : 10 000

• Ochranná pásma vodních zdrojů

• Archeologie

• Přírodní limity využití území

• Klady mapových listů

• Databáze ŘSD

• Hranice povodí

• Turististika a cykloturistika (Shocart)

• Technické limity

• Zóny havarijních plánů

• Databáze GŘ HZS

• Geonames

161

Použitý hardware a software Pro vytvoření metapopisu sloužil aplikační server výzkumného záměru HP Proliant DL380 G5 v následující konfiguraci: 2 dvoujádrové CPU Intel Xeon 5110 – každé jádro o taktu 1,60 GHz; 3,25 GB DDR2 SDRAM; diskové pole 136 GB. Samotná aplikace pak běží na virtuálním stroji s konfigurací 1 jádro CPU Intel Xeon 5110, 128 MB RAM, HDD 2 GB, 256 MB SWAP. Na tento hardware byla jako operační systém nasazena linuxová distribuce Ubuntu 7.04. Tato konfigurace je pro reálné řešení nedostačující – jen v případě pilotních testů byla doba odezvy jedné vyhledávací operace metainformačního katalogu průměrně 10 vteřin (výsledek 50 měření rychlosti odezvy pro náhodně zvolené vyhledávací operace) při naplnění metadaty popsanými výše. Na této délce odezvy se rovněž podílí i struktura použitého software. Základní kámen architektury představuje aplikace MICKA (bližší specifikace a funkčnost je popsána níže) ve spojení s datovým skladem, jež je tvořen pomocí PostgreSQL. Instalace software byla provedena na virtuální linuxový stroj (viz výše), který běží na aplikačním serveru. Po instalaci samotné bylo nutné přistoupit k propojení MICKY s PostgreSQL.

Naplnění metainformačního katalogu Tvorba metadat probíhala ve dvou úrovních – v první fázi šlo o rychlé naplnění základními metadaty ke všem datům výzkumného záměru, fáze druhá se pak soustředila na obsáhlejší popis, který je zcela v souladu s profilem pro krizové řízení (viz kapitola 7.3.2). K rozdělení na tyto dvě části došlo především z kapacitních důvodů, celek obsahuje 31 780 souborů o sumární velikosti 12,17 GB dat. Nejprve bylo třeba získat základní přehled o všech datech, která jsou dostupná. Díky tomu mohou ostatní pracovníci výzkumného záměru vyhledávat a využívat ta metadata a data, která potřebují. První fáze proto neprodukovala metapopis zcela kompatibilní s ISO normami, ale pouze popis dle konsensu pracovníků výzkumného záměru. Práce na první fázi byly zakončeny 30. dubna 2008, od 1. května 2008 do konce roku 2011 probíhaly práce na fázi druhé. V současné době proto záznamy metainformačního katalogu představují souhrn následujících informací ke všem datům: název, abstrakt, poskytovatel, jazyk zdroje, geografický rozsah (pomocí textového popisu, ale také souřadnic ve WGS 84), prostorová reprezentace, tematická kategorie, funkce on-line zdroje, URL pro stáhnutí dat, identifikace referenčního systému, prvky a atributy, identifikátor záznamu, datum vytvoření metadat, kontaktní osoba, soulad popisu s metadatovou normou. Každý metadatový záznam při svém vzniku respektuje šablonu ISO 19115/19119 v monoligvální – české – podobě. Aby byly práce při naplňování metadatového úložiště co nejefektivnější, využilo se také metadat, která poskytují tvůrci dat. V praxi šlo pouze o platformu ESRI, metadata tvůrců dat byla pouze zakotvená ve formátu Shapefile. Převod probíhal přes exportní šablonu ISO 19139 programu ArcCatalog 9.2, která vygenerovala XML soubor. Tento XML soubor se importoval do software MICKA, nicméně je třeba dodat, že se ztrátou obsažené metainformace. Schéma ISO 19115 není schopné převzít všechny metadatové elementy – zejména pak atributové informace a údaje o použitých prvcích.

162

Funkcionalita metainformačního katalogu Funkcionalitu celého systému můžeme rozdělit na dvě separátní větve. První z nich představuje přístup k uloženým metadatovým záznamům skrze vyhledávání, druhou větev funkcionality pak můžeme spatřovat v řetězení metainformačního katalogu do katalogových služeb. Metainformační katalog je po autorizaci přístupný na URL http://micka.geogr.muni.cz.

Obr. 7.4: Úvodní stránka metainformačního katalogu MICKA Vyhledávání je umožněno pomocí vyhledávacího formuláře úvodní stránky (viz obr 7.4). Obsahuje podporu pro prostorové, věcné, tematické, časové a jazykové vyhledávání, stejně jako vyhledávání podle užitých standardů. Vždy platí, že z logického hlediska představuje každé kritérium vyhledávání další podmínku, která musí být splněna (tzv. logický součin AND). Pro vyhledávání nemusí být zadán ani jeden parametr vyhledávácího dotazu, výsledkem jsou pak všechny metadatové záznamy daného úložiště. Prostorové vyhledávání (viz obr. 7.5) je reprezentováno mapou, kde lze dotaz zadat definicí výřezu, vložením souřadnic nebo funkcí zvětšení (zoom). V druhém případě platí, že oblast vyhledávání je definovaná aktuálně zobrazeným mapovým polem. Prostorové vyhledávání (kromě explicitního zadání souřadnic) probíhá díky WMS službě, která poskytuje metainformačnímu katalogu (jako tenkému klientovi) právě požadovanou polohově lokalizovanou mapu a tím i souřadnice pravoúhelníku, ve kterém se vyhledává. Věcné vyhledávání můžeme provádět fulltextově, kdy výsledky mohou pocházet z jakékoli části metadatového záznamu, nebo vyhledáváme pouze v klíčových slovech. Aby při zadávání více slov věcného vyhledávání nedocházelo ke kumulaci logického součinu mezi jednotlivými slovy a ještě mezi jednotlivými parametry vyhledávání, je možné vybrat si ze tří voleb reflektujících přesné znění zadaného řetězce znaků, některého slova (logický součet OR) či všech hledaných slov (logický součin AND). Tematické vyhledávání zastupuje 19 tematických kategorií odpovídajících prvku

163

topicCategory normy ISO 19115. Tento koncept je pak převzat i do Nařízení Komise č. 1205/2008 o INSPIRE metadatech.

Časový rozsah lze zadat jednou nebo oběma hodnotami „od“ a „do“. Zadávané hodnoty mohou být v souladu s normou ISO/TS 19103, resp. ISO 8601; tj. ve formátech například RRRR-MM-DD, MM-RRRR nebo RRRR.

Obr. 7.5: Prostorové vyhledávání metainformačního katalogu MICKA Po stisknutí tlačítka Vyhledat se v uživatelském rozhraní zobrazí seznam všech záznamů vyhovujících zadaným parametrům dotazu. Výsledky obsahují název metadatového záznamu (odpovídá názvu datové sady, příp. jednotlivého souboru), poskytovatele dat, abstrakt a uživatele systému, který tento metadatový záznam zanesl. Při kliknutí na vybraný metadatový záznam je možné shlédnout rozšířené informace – tj. navíc prostorové vymezení, jazyk zdroje, prostorovou reprezentaci, tematickou kategorii a metadata o metadatech. Po kliknutí na odkaz Zobrazit detail se objeví kompletní metadatový popis. Tento způsob prezentace výsledků ve třech krocích (viz též obr. 7.6) vychází z OGC definice katalogové služby, konkrétně parametru GetRecords. Závěrečnou fázi vývoje metadat pro krizové řízení byla příprava metadatového profilu pro mobilní přístroje. Popsány byly také mechanismy správy a transformace metadat například z digitálních fotoaparátů při krizové události, jejich následné připojení k prostorovým datům a společná správa obou typů metainformací v jednotném

164

katalogu. Na rozdíl od metadatového profilu pro datové sady, série datových sad a služeb krizového řízení nebyly principy metadatového profilu pro mobilní přístroje implementovány. Závěrem roku 2011 došlo k dalšímu vývoji senzorového webu (OGC Sensor Web Enablement 2.0), který se jeví jako možné pokračování výzkumu v oblasti správy metainformací v krizovém řízení.

Obr. 7.6: Zobrazení výsledků vyhledávání v metainformačním katalogu krizového řízení ve struktuře podle OGC katalogových služeb

165

7.3 Geodatabáze a možnosti uplatnění geografických dat v krizovém řízení Jaromír KOLEJKA, Hana SVATOŇOVÁ

7.3.1 Vývoj geodatabází Krizové situace, jejich výskyt, průběh i dopady lze zmírnit řadou opatření v širokém spektru sfér společenského života. Jejich charakteristickou vlastností je jejich průmět do prostoru či území. Přírodní, technické a společenské vědy se mohou na nich podílet daty, odbornými poznatky a účastí odborníků. Tento přínos lze využít v etapách prevence, záchrany a nápravy během krizové situace. Ve všech těchto etapách je nutné se opírat o moderní geoinformační technologie, kvalitní geodata a formalizované expertní poznatky. Geodata, geografické informace, znalosti a zkušenosti mohou být využity již v období posuzování území z hlediska míry náchylnosti k tomu či onomu škodlivému jevu nebo procesu, plánování optimálního zásahu při jeho případném výskytu, během řešení skutečné události a rovněž také při remediaci území během napravování vzniklých škod. Nasazení geoinformačních technologií představuje krok vpřed za účelem dosažení objektivnějších, rychlejších a názornějších výsledků, umožňujících efektivnější vedení prací krizového managementu ve všech jeho etapách. Zatímco v přírodě jsou její jednotlivé vlastnosti ve vzájemném souladu a jsou neoddělitelně spjaty, údaje o nich jsou pořizovány odděleně tematickým mapováním. Důvody tohoto postupu vyplývají z historického vývoje geověd a vzniklé specializace nezbytné pro důkladné studium jednotlivých komponent přírodní krajiny. Tvoří je geologická stavba s reliéfem, ovzduší, vodstvo, energie, půda a biota. Ačkoliv studium každé z těchto složek se neobejde bez alespoň základních znalostí o ostatních složkách, údaje o nich – v daném případě mapy - jsou tematicky výrazně specializované. Jen tak je možné zachytit a vyjádřit detaily prostorové diferenciace vlastností dané složky.

Česká republika tradičně patří mezi státy s velmi pestrou a přitom důkladnou tematickou územní dokumentací. Mapy v různých měřítcích a s různým tematickým obsahem jsou k dispozici, mj. pro potřeby krizového managementu, jak v analogové, tak digitální podobě. Podle terénního výzkumu provedeného v roce 2005 autory článku však krizový management České republiky tematické mapy příliš nevyužívá. Pomineme-li důvody, které vedly ke sběru podrobných dat o území, faktem zůstává, že území ČR je vcelku kvalitně zdokumentováno jak v oblasti přírodního prostředí, tak socioekonomické sféry, byť samozřejmě jde o nikdy neuzavřený proces. Zejména v oblasti přírodních složek prostředí či krajiny je území ČR pokryto analytickými analogovými i digitálními tematickými mapami v měřítcích od 1:5000 (zemědělské půdy), resp. 1:10 000 (reliéf, lesní bioklima a půdy) až 1:25 000 (geologický podklad) či 1:50 000 (geologický podklad, vodní objekty). Tyto mapy byly z pochopitelných důvodů pořizovány mapováním v terénu prováděným specialisty v jednotlivých oborech a výsledkem jsou analytické (tematické) mapy jednotlivých složek přírody. Ačkoliv v přírodě jsou parametry znázorňovaných

166

složek přírody samozřejmě ve vzájemném souladu, uživatel takových analytických map se může snadno přesvědčit při naložení map na sebe, že neexistuje soulad tematických vrstev. Za normálních okolností lze předpokládat, že na konkrétním geologickém substrátu se za daných vlhkostních a klimatických (energetických) podmínek bude vyvíjet konkrétní půda s příslušným vegetačním krytem. Naložením tematických map na sebe však obvykle vzniká množství kombinací jednotlivých parametrů, jaké se v přírodě nevyskytují. Tyto závady lze odstranit logickou integrací dat při konstrukci digitálního modelu krajiny. V něm jsou pak již obsaženy jen polytematické vrstvy, kde jednotlivé homogenní areály by představovaly referenční jednotky pro všechny vložené (a případně i další) proměnné (atributy). Jednou z nich je vrstva o parametrech přírodního pozadí. Elementární referenční plochou je areál homogenní krajinné jednotky. Do ní, jakožto homogenní typizované plochy, lze pak vkládat další údaje, plošně homogenní v areálu této krajinné jednotky. Podobným nesouladem disponují podklady sesbírané pro projevy antropického působení na přírodu (využití ploch s různými aspekty jednotlivých forem využívání, kvalita biotopů, osevní plochy, účelové plochy aj.) a o obyvatelstvu. Z hlediska krizového managementu významné, avšak málo pořizované, jsou geoinformace o společenských a individuálních zájmech v území, byť mohou předběžná i realizační opatření výrazně ovlivňovat. Mezi poměrně dobře dokumentované zájmové jevy patří evidence historicky či jinak cenných objektů, vojensky významných objektů, chráněných území a objektů přírody, ochranná pásma inženýrské infrastruktury a některých staveb, případně vodních zdrojů. Technické mapy prozatím dokumentují jen část měst ČR. Ve venkovských oblastech je patrná značná absence důkladné inventarizace těchto zájmů. Jejich vhodnou referenční jednotkou však může být pozemek registrovaný v katastrální mapě (KOLEJKA, POKORNÝ, 1994). Nejvýznamnějším fyziognomickým (pozorovatelným) prvkem naší krajiny je terén. Projevuje úzký vztah k ostatním přírodním složkám krajiny, ať již je jimi determinován (např. geologickou stavbou), nebo naopak jiné prostorově rozrůzňuje jako místní diferenciační činitel (expoziční a výškové změny klimatu, půd a vegetace, organizace odtoku). Obecně je terén „nositelem“ – referenční plochou - pro demonstrování prostorového rozmístění ostatních informací o území, nositelem či diferenciačním činitelem mnoha antropických aktivit a základním modelačním prostředkem pro vytváření názorných představ o území v kombinaci s vybranými (či všemi) ostatními disponibilními geoinformace. Veškeré krizové řízení je příkladem multikriteriálního rozhodování, které je nutno podpořit veškerou dostupnou relevantní informací. Ta ovšem nemůže být předávána nekriticky v originální (velmi omezeně použitelné) podobě. Proto je potřeba ji upravit (opravit) tak, aby vyhovovala současným poznatkům o objektech a složkách území, o vztazích mezi nimi i technologickým potřebám vlastního procesu krizového managementu, bude-li podporován geoinformačními technologiemi. Ostatně jiná cesta, než využití GIT v rozhodování a realizaci širokého spektra nezbytných aktivit, pro efektivní ochranu životů a majetku neexistuje,

167

Digitální geodatabáze jsou v České republice systematicky budovány od počátku 70. let 20. století. Jejich primárním účelem byla původně podpora územního plánování. Analytické územní podklady v různých měřítcích mj. sloužily: 1) pro dokumentaci území, 2) k hodnocení území (pro účelové interpretace) podle diferencované vhodnosti pro rozmanité účely (např. hodnocení potenciálu), 3) k vyhledávání scénářů pro strategické plánování (určení specializace konkrétních území). Od 90. let 20. století postupně budovaly své IS i administrativní jednotky České republiky: kraje, okresy, města a obce, sdružení obcí, ale také rezortní centrální orgány. Součástí IS byly vždy také GISy a v nich obsažená geodata. K tvorbě GIS, geodat, resp. digitálních územních informačních vrstev přistupovaly jednotlivé instituce obvykle zadáváním objednávky komerčním firmám používajícím rozličné technologie. Tak se stalo, že na území ČR jsou k dispozici územní datové vrstvy ve formátech shp, dgw, dgn a dalších, a stejně tak rozmanité technologie GIS zahraničních společností (např. ESRI, Bentley, Intergraph, Mapinfo, Autodesk aj.) a také domácích firem (např. BERIT, VARS, DiGIT, PROGRAF a dalších). V mnoha případech domácí producenti technologií se rozmanitými způsoby vázali na SW zahraničních partnerů (T-Mapy, ARCDATA, HSI, GEPRO, Hydrosoft a řada dalších). Běžným výstupem z GIS pro širokou veřejnost se staly od přelomu milénia mapové portály. Zde mají i laičtí uživatelé možnost stažení obecně geografických, administrativních pozemkových i tematických map, většinou v rastrové podobě. Veřejnosti byly nabídnuty také nekomerční zpracovatelské technologie GIS, např. systémy GRASS, QuantumGIS a další. Z hlediska využití geodatabází v krizovém řízení se obratovým bodem stal rok 1997, kdy velké oblasti České republiky postihly katastrofální povodně, které si vyžádaly velký počet lidských obětí a způsobily obrovské škody na majetku. Pro účely efektivního povodňového managementu začaly být sestavovány potřené geodatabáze, bylo provedeno hodnocení území z hlediska povodňového rizika, pořízeny existující (většinou zahraniční) a vyvinuty také vlastní technologie modelování povodňových situací. Toto všechno se neobešlo bez urychleného doplňování stávajících geodatabází o datové vrstvy potřebné pro tyto účely. Na jedné straně došlo k nebývalému rozvoji sběru geodat distančními prostředky (např. tvorba ortofotomap vysokého rozlišení pro území celé ČR v rezortu Ministerstva obrany ČR Armádou ČR, ale také komerčními firmami – např. GEODIS Brno), současně došlo k digitalizaci a vektorizaci dřívějších analogových podkladů o jednotlivých aspektech území ČR. Od druhé poloviny 90. let 20. století se datuje povinnost tvůrců územní dokumentace všeho druhu tato data primárně pořizovat v digitální podobě.

7.3.2 Možnosti uplatnění geografických dat v krizovém řízení V relativně nedávné době došlo v ČR k jisté standardizaci problematiky krizového řízení, pokud jde o typologii možných rizikových procesů. V současnosti je rozlišováno

168

kolem 70 zmiňovaných typů krizových procesů od ryze přirozených (např. povodní), přes člověkem odstartované (např. lesní požáry), po zcela technické (havárie zařízení). Jako relevantní pro území České republiky bylo vybráno 24 krizových situací. Vztah konkrétního krizového jevu, krizového scénáře, pořizování dat, vytváření databází pro jejich vizualizaci a vliv na rozhodování ukazuje obr. 7.7.

Obr. 7.7: Schéma zapojení geoinformačních technologií v krizovém řízení Po formální stránce ke každému typu je k dispozici přehledný popis a nástin doporučených opatření. Prakticky při řešení kteréhokoliv z těchto hazardů je používána dokumentace, jejíž výběr závisí na rozsahu události, znalosti situace a území, potřebě rozmanitých prostorových analýz a povinnosti vytvářet dokumentaci. Prozatím není závazně stanoven postup nasazení geografických dat, který by bylo zapotřebí dodržet v případě konkrétní události. Ovšem rozdílná geografická data lze použít v jednotlivých fázích (etapách krizového řízení) podle toho, k jakému časovému horizontu rozhodování jsou potřebné (obr. 7.8). Konkrétní práce s geografickými daty během nasazení v jednotlivých typech událostí je poměrně složitým mnohostupňovým procesem. Vzhledem k tomu, že v drtivé většině případů hraje klíčovou roli čas, je nezbytná dlouhodobá příprava, a to nejen co se týče výkonných týmů krizového managementu, jednotlivých složek, techniky a dílčích osob, ale rovněž kartografické podpory. Bez ohledu na to, zda půjde ve vztahu k disponibilním geodatům o proceduru generování mapových výstupů „online“ nebo „off-line“, je zapotřebí mít předem promyšlený tok myšlenek, operací a opatření (obr. 7.9). Skutečná práce s geografickými daty nastává inicializací procesu vyhledávání relevantních dat (data mining). K tomuto účelu je zapotřebí vytvoření předběžného katalogu disponibilních geodat, neboť zpočátku nemusí být zcela zřejmá použitelnost jednotlivých datových vrstev s ohledem na typ hazardu a na etapu reagujícího krizového managementu. Přehled disponibilních geodat by měl zahrnovat následující údaje: oblast vědění, k níž se data vztahují, název geodat, jméno správce/držitele/příp. autora a

169

rámcový popis obsahu. Tato předběžná katalogizace je nezbytným předpokladem pro další předběžné analýzy geodat, neboť představuje relativně nejpřehlednější a snadno případnému uživateli pochopitelný seznam všech existujících geodat, aniž by z toho již vyplývala nějaká závazná povinnost k jejich využití v kterémkoliv kroku či operaci krizového řízení.

Obr. 7.8: Diferencovaná potřeba geoprostorových dat v rozhodování během krizového řízení Vlastní popis již relevantních dat pro tu či onu proceduru krizového řízení již musí mít podrobný charakter, který pak umožní rychlé vyhledávání potřebných geodat v hierarchizovaném, či pro potřeby krizového managementu vytvářeného objektově orientovaného informačního systému. Finální seznam relevantních geodat pro potřebu experimentování v přípravné fázi, nebo pro potřebu operačního nasazení v realizační fázi konkrétního případu řešení rizikové situace by pak měl zahrnovat (pro „on-line“ nebo „off-line“ použití) také instrukce pro účelové použití datové vrstvy. Krizový manažer by se tak mohl připojovat

170

na existující geodatabáze a na vzdáleném mapovém serveru generovat mapové výstupy, anebo (což bude dlouhou dobu zřejmě častější případ) si potřebné datové vrstvy po předběžném nebo operativním udělení souhlasu stahovat a dále účelově zpracovávat. Jinou možností je vytvoření si vlastní účelové geodatabáze naplněné pouze relevantními datovými vrstvami. Z nich mohou být předem vytvářeny účelové deriváty s ohledem na očekávané možné krizové situace, nebo do zpracovatelského systému musí být zakomponován expertní systém, který potřebné odvozeniny ze základních geodat vygeneruje až v případě potřeby.

Obr. 7.9: Přehled dílčích kroků směřujících k nasazení kartografických vizualizací geodat v krizovém řízení konkrétního případu hazardu Jakmile nastane krizová situace, je možné čerpat potřebné datové vrstvy z geodatabáze a účelově je interpretovat. Účelové deriváty v podobě tematických map jsou pak dodávány krizovému manageru, resp. krizovému štábu na podporu rozhodování.

7.3.3 Ukázka použití geografických dat v krizovém řízení Kartografická prezentace jevů pro potřeby krizového managementu nekompromisně vyžaduje dodržování základních zásad mapové tvorby. Jde především o

171

zohlednění účelu mapy a všech dílčích aspektů souvisejících s užitím mapy v nestandardních a vypjatých situacích. Zde již není prostor pro obtížnou interpretaci nejednoznačného mapového vyjádření skutečností, které mohou znamenat záchranu nebo smrt. A především prevence je základní myšlenkou při konstrukci mapových vyobrazení ohrožených území. Dílčí aspekty tvorby map pro krizový management nalezneme v jednotlivých publikacích, chybí ale komplexní přístup jejich hodnocení a metodický postup jejich konstrukce. Tematická kartografie věnuje těmto mnohdy naléhavě požadovaným mapám jen minimální pozornost (CLOCUM, ET AL., 2005). V přípravě map pro podporu rozhodování krizového managementu lze nejdříve stanovit dva základní kroky nezbytné k určení specifik kartografického vyjadřování jevů pro krizový management. První krok spočívá ve: • stanovení výběru optimálních vyjadřovacích prostředků pro elektronické i klasické kartografické produkty, • stanovení základního jednotného vizuálního konceptu členění mapového souboru i jednotlivých částí, zejména tematických oddílů a mapových listů, • zhodnocení účelu a možností analytických, komplexních a syntetických map vzhledem k požadovaným cílům užití kartografických produktů, • výběru optimálních kartografických prostředků pro potřeby elektronických a případně tištěných map, • zjištění požadavků potenciálních uživatelů kartografických prostředků a přizpůsobení obsahu a vzhledu map potřebným kritériím. Druhý krok vede k: • návrhu map a způsobu jejich užití pro analýzu dopadů rizikových faktorů na území jako součást aktivních opatření k minimalizaci negativních následků, • stanovení tematických oddílů a přesných názvů jednotlivých kartografických produktů, • výběru obsahových prvků tematických map vzhledem k požadovanému účelu mapy, k míře integrace dat a k možnostem jejich kartografického vyjádření, • tvorba funkčních kartografických modelů pro zaznamenávaní potenciálních rizik v daném území a vyhodnocení jejich následků, • určení základních způsobů využívání kartografických podkladů – výběr map a jejich obsahových prvků, posloupnost, kombinování tematických vrstev apod., • vymezení principů využívání kartografických podkladů v závislosti na druhu a rozsahu ohrožení, případně postižení území, • stanovení rozsahu negativních dopadů jednotlivých přírodních i společenských rizik působících v dané míře intenzity a zjištění jejich plošného rozsahu, • zjištění komplexních následků očekávaných nebo působících rizik pomocí přesně vymezeného využití kartografických podkladů.

172

Uvedená východiska musí najít uplatnění při návrhu a konstrukci jednotlivých map. Základem pro znázornění dalších tematických prvků mapového obsahu je komplexní terénní situace, vyjádřená obvyklými kartografickými prostředky. Základem obsahu většiny map je vodní a komunikační síť. Otázkou je míra podrobnosti jejich kartografické prezentace jednotlivými tematickými mapami – rozlišování podle významu jevu, číselných parametrů apod. Dalším nezastupitelným prvkem je georeliéf, který podmiňuje jednak šíření většiny ohrožujících jevů a jednak ovlivňuje přesun obyvatel, techniky a materiálu. Zvlášť užitečné pro rychlou orientaci je využití 3D grafických modelů na podkladu digitálního modelu reliéfu (viz. geovizualizace modelu krajiny). V zastavěných územích je nepostradatelné znázornění alespoň půdorysu objektů, v některých případech i jejich vertikální členění. Potřebná je i prezentace vegetačního krytu, který je někdy indikátorem určitých vlastností území a někdy je komunikační překážkou (BREWER, 2005). Samostatnou skupinu tvoří dynamické prvky v krajině. Především přesun obyvatel během dne, týdne či sezón významně podmíní konkrétní rozhodnutí v krizové situaci, a proto je nezbytná přesná lokalizace obyvatelstva v mapách. Dalšími dynamickými prvky v krajině jsou hlavně působící přírodní síly - postup povodňové vlny, přesun frontálních rozhraní, šíření nemocí apod. Možnosti znázornění vlastností jednotlivých objektů a jevů jsou dány disponibilními atributy. Jejich vyjádření mapami je podstatně komplikovanější ve srovnání s prostou topografickou situací, protože tvoří v řadě kombinací s dalšími, především plošnými prvky, obtížně rozlišitelné vrstvení.

Obr. 7.10: Ukázka výběru vhodných fyzicko-geografických dat vstupujících do akutních i dlouhodobých návrhů řešení při havárii ropné cisterny

173

Při návrhu konkrétních map je nutné respektovat nejen požadavek na konkrétní témata, ale i možnost jejich společné kartografické prezentace jedinou mapou. Pokud není možné sladit požadovaná témata, budou muset být rozdělena do dvou či více map, čímž se ale sníží názornost a operativnost jejich využití.

Operativní fáze krizového řízení je zaměřena na záchranu životů a posléze majetku. Operativní rozhodování v této etapě se děje především na podkladě digitálních topografických dat demonstrujících lokalitu události a přístupových cest k ní. Nástin výběru vhodných fyzicko-geografických dat při modelové situaci havárie cisterny s kapalnou látkou představuje obr 7.10. Návrh obsahu databáze s geografickými datovými vrstvami (na příkladu řešení krizové situace při havárii vozidla převážejícího nebezpečný náklad) ukazuje obr. 7.11.

Obr. 7.11: Návrh geografické databáze pro modelovou krizovou situaci havárie cisterny Na příkladu řešení datového zabezpečení konkrétní krizové události byla v obci Ráječko (část města Rájec-Jestřebí) severně od Brna simulována havárie cisterny přepravující po silnici toxickou kapalinu. Širší pohled na situaci poskytuje silniční mapa a mapa využití ploch (obr. 7.12). Detailní pohled vhodný pro operativní řešení úkolů nabízí topografická mapa a ortofoto (obr. 7.13). Navazující krátkodobá opatření k omezení rozsahu havárie již musejí vycházet z hlubšího poznání prostředí, v němž se má odehrát zásah určení na omezení dopadů události. V posloupnosti dalších opatření mají přednost ta, která mají zabránit vzniku doprovodných škod na životech, zdraví, majetku a životním prostředí obecně.

174

Obr. 7.12: Přehledná lokalizační vizualizace rastrových a vektorových dat v geodatabázi v prvním přiblížení (silniční mapa - vlevo, využití ploch – vpravo) s vyznačením místa simulované toxické silniční havárie (Zdroj dat: ČUZK, GEODIS Brno)

Obr. 7.13: Podrobná lokalizační vizualizace rastrových dat v detailním operačním přiblížení (topografická mapa s rozlišením 1:10 000 – vlevo, ortofoto v rozlišení cca 1 m – vpravo) (Zdroj dat: ČUZK) fyzicko-geografických podkladů a poznatků je iniciován potřebou kvalifikovaného odhadu pohybu a chování polutantu. Předpokládejme tedy, že jde o pohyblivější (řidší) kapalnou znečisťující (toxickou) látku vykazující vyšší tendenci ke vsakování. Vzhledem k tomu, že jde o kapalinu, prvořadým úkolem je odhad trasy pohybu polutantu po zemském povrchu. Pro tyto účely je možné využít co nejpřesnější digitální model reliéfu, v němž lze vybraným nástrojem hydrologického modelování zjistit odtokové trasy v území obecně (v podstatě síť údolnic) a z nich vybrat relevantní, která se týká místa havárie (obr. 7.14).

175

Obr. 7.14: Využití digitálního modelu reliéfu k odhadu tras povrchového odtoku polutantu hydrologickým modelováním v GIS (Zdroj dat: ČUZK) Příkladem užitečného, byť simulovaného využití fyzicko-geografických dat o krajině pro potřeby rozhodování v krizovém řízení jsou digitální geoinformace o půdním a geologickém prostředí, které výrazně ovlivňují chování tekutého polutantu v prostředí po uvolnění během havárie, např. na silnici, a jsou uloženy ve vzdálených odlišných institucionálních geodatabázích (Česká geologická služba, Výzkumný ústav meliorací a ochrany půd, Ústav pro hospodářskou úpravu lesa). Informace o půdách jsou zahrnuty do geodatabází o půdním pokryvu na zemědělských i lesních pozemcích (BPEJ – rozlišení 1:5000, lesnické typologické mapy – s rozlišením odpovídajícím měřítku 1:10 000) a dostupné na intranetu. Digitální geologické mapy (s kvartérním pokryvem a rozlišením 1:50 000) jsou k dispozici veřejně na intranetu. Otázkou zůstává, zda by dispečink krizového řízení pod tlakem probíhající krizové události byl schopen, či vůbec měl čas tyto podklady vybrat, účelově (vzhledem k dané události) interpretovat (definovat míru rizika) a použít k urychlení správného rozhodnutí. Jistým řešením je předběžná příprava takových interpretovaných map (využitím expertních poznatků) pro možné scénáře jednotlivých typů krizových událostí, byť v případě kvalitního SW by je počítač mohl generovat na požádání. Předpokládaný nedostatek času a možné ohrožení výpadky spojení však hovoří prozatím proti generování takových podkladů on-line. Další nepřehlédnutelnou skutečností je to, že štáby krizového řízení nemají úplné povědomí o tom, jaká data a jaké způsoby jejich interpretace by ještě zvýšily efektivnost jejich práce. Štáb KM však může být zásobován nezbytnými předpřipravenými kvalitními podklady pro krátkodobé rozhodování s cílem omezit šíření havárie, jak ukazuje následující příklad. Pro toto území a simulovanou událost byly již předem připraveny mapy hodnocení rizika chování kapalného polutantu v půdním a geologickém prostředí – riziko vsaku a povrchového odtoku. Pro lepší orientaci byly pro blízké okolí havárie vytvořeny výřezy z těchto a dalších map rizik (obr. 7.15). Trasy odtoku byly namodelovány po nejbližší povrchový vodní tok a kombinovány s disponibilními mapami rizik chování polutantu v ještě podrobnějších výřezech, kde se projeví body, v nichž je zapotřebí učinit rozhodnutí, jakou technologií bojovat s událostí (obr. 7.16).

176

Obr. 7.15: Výřezy pro okolí simulované havárie z map rizik chování polutantu v geologickém a půdním prostředí v podobě vizualizované účelově interpretované základní geologické mapy (vlevo) a půdní mapy BPEJ (vpravo) (Zdroj dat: VÚMOP, ČGS)

Obr. 7.16: Odhadované trasy povrchového odtoku kapalného polutantu od místa havárie k nejbližšímu povrchovému toku na pozadí účelově interpretované kvartérní geologické mapy a mapy využití ploch (červené šipky ukazují místa provedení rozhodnutí s ohledem na možný vstup polutantu do velmi rizikového prostředí, modré šipky označují lokality s koncentrací osob pro případ evakuace) (Zdroj dat: ČGS, ČUZK) Jakmile je místo přechodu povrchově odtékajícího polutantu z méně do více riskantního prostředí nalezeno, lze posoudit možnosti dostupnosti lokality pro těžkou techniku (vybudování překážky odtoku, odběr kontaminované zeminy) také s ohledem na cenu pozemku, což může být hodnota poškozená také zmírňujícími opatřeními (obr. 7.17).

177

Obr. 7.17: Vizualizace cenové mapy pozemků vypočtené z půdní mapy BPEJ pro potřeby výběru takové trasy k místu zásahu (vybudovaní záchytné bariéry povrchového odtoku polutantu, odběr kontaminované zeminy, jiné poškození případným zásahem), kde by došlo k minimalizaci škod vlastním zásahem (Zdroj dat: VÚMOP, ČUZK) Výše uvedené vizualizace účelově interpretovaného obsahu vrstev geografických dat uložených v rozmanitých geodatabázích slouží managementu technického zásahu a napomáhají rozhodování v krátkodobém horizontu pro zamezení šíření následků havárie. Podobně lze použít digitální mapu citlivých objektů, z nichž by bylo zapotřebí před zásahem obyvatele evakuovat nebo je alespoň na zásah upozornit.

Informace pro obyvatelstvo České republiky Obyvatelstvo České republiky má široké možností dozvědět se o mimořádné události, která probíhá nebo která by mohla v nejbližší době nastat. Důležitá by však měla být i kartografická vizualizace geografických dat pro potřeby komunikace s laickými účastníky krizové události. V současné době jsou využívány různorodé moderní technologie. Při mimořádné události dochází k určité posloupnosti šíření informací (obr. 7.18). Tuto posloupnost je možné rozdělit do tří kategorií: • prvotní informace o události, • poskytovatelé informací o mimořádné události, • informační kanály, Dosavadní systémy krizového řízení podporované GIT se věnují kartografické stránce vytvářených a předkládaných územních dokumentů spíše okrajově. Těžiště dosavadní kartografické tvorby spočívá v tvorbě dokumentů pro dispečink a případně štáby zásahových jednotek. Ani zahraniční příklady sofistikovaných systémů nemohou zastřít nemalou primitivnost takových kartografických produktů, což ztěžuje jejich čitelnost a použitelnost, nemluvě o jistém ohrožení úspěchu plánovaného zásahu. Primitivnost není totéž co jednoduchost. Řadu otázek lze řešit složitými výpočty pomocí technologie GI, a přitom výsledek lze znázornit jednoduchými kartografickými

178

prostředky, aby byla zajištěna jednoznačnost jejich použití. Důležitou roli pro správné samostatné konání laických účastníků krizové situace mohou sehrát fotorealistické 3D modely zásahového území (obr. 7.19).

Obr. 7.18: Schéma posloupnosti šíření informací o mimořádné události pro obyvatelstvo České republiky (Zdroj: HAVRDOVÁ,2010)

Obr. 7.19: Realitě se blížící 3D model území nehody s vyznačením očekávané trasy stékání polutantu a zvýšeného rizika vsaku na údolním dně (Zdroj dat: ČUZK, GEODIS Brno)

179

Pasivní účastník, neboli běžný občan, zůstává prozatím poněkud stranou dosavadního řešení krizových situací. Také by měl být informován včas, v dostatečné míře a vhodným způsobem, co se v jeho okolí děje. Ačkoliv již v průběhu vzdělávání na základní škole se obyvatelé osvojují zásady kartografického jazyka – tedy čtení a pochopení map, nelze pochybovat o tom, že v průběhu delšího období mohou upadnout v zapomenutí. Proto se v takových případech jeví důležitým informaci nabízet a dodávat v pokud možno nejnázornější podobě 3D modelu a distribuovat do mobilních zařízení či do obecních informačních kiosků. Stálé zdokonalování těchto modelů (např. použitím textur) a jejich pravidelné obnovování bude značným přínosem pro bezpečnost běžného občana a v neposlední řadě také aktuálním úkolem pro veřejnou i firemní geoinformační komunitu.

LITERATURA BREWER, A. C. (2005). Designing better maps: a guide for GIS users. Redlands: ESRI Press, 2005. 203 s. CLOCUM, T. A. et al. (2005). Thematic cartography and geographic vizualization. Upper Saddle River, N. J.: Pearson Prentice Hall, 2005. 518 s. KOLEJKA, J. - POKORNÝ, J. (1994). GEORISK - Local GIS for hazardous production/storage sites. In Canadian Conference on GIS - Proceedings, EME Canada. Ottawa, 1994. s. 395-407. HAVRDOVÁ, J. (2010). GIS podpora pro rozhodování v krizovém a operačním řízení. Diplomová práce. Plzeň: Západočeská univerzita, 2010. 74 s. KOLEKTIV (2001). Národní geoinformační infrastruktura České republiky. Program rozvoje v letech 2001–2005. Praha: NEMOFORUM, 2001. SMITS, P. (ed.) (2002). INSPIRE Architecture and Standards Position Paper. Architecture And Standards Working Group. T-Mapy (2004). Úvodní studie GIS HZS ČR.

Využité materiály: Tištěné Národní geoinformační infrastruktura České republiky. Program rozvoje v letech 2001 – 2005, NEMOFORUM, duben 2001. SMITS, P. (ed.). INSPIRE Architecture and Standards Position Paper, Architecture And Standards Working Group. 2002. T-Mapy. Úvodní studie GIS HZS ČR. 2004

Elektronické RŮŽIČKA, J. (2005). Srovnání standardů CEN, FGDC a ISO pro metadata. Typová studie Geografický informační systém krajů,

180



181

8. KVALITA A DOSTUPNOST GEODAT, VIZUALIZACE SPOLEHLIVOSTI A NEJISTOTY Petr KUBÍČEK, Václav TALHOFER Odpovídající kvalita připravovaných geografických podkladů pro rozhodovací procesy v systému krizového řízení je nezbytným předpokladem pro úspěšnost těchto procesů. I když do vlastního rozhodování vstupuje celá řada faktorů, například počet ochraňovaných nebo zachraňovaných osob, chráněný majetek, počet zasahujících osob, množství a charakter nasazované techniky apod., významnou roli hrají i informace o okamžitém stavu přírodního prostředí v místech zásahu. Vizualizované modely přírodního prostředí potom slouží jako podklad, pomocí kterého se řídící pracovníci rozhodují o vlastním nasazení sil a techniky při organizaci tohoto nasazení. Následující kapitola je zaměřena na studium vlastností digitálních geografických dat a vlivu těchto vlastností na procesy rozhodování. Soudobé systémy hodnocení vlastnosti digitálních geografických dat jsou převážně založeny na popisu jejich technických parametrů a dodržování technologických ukazatelů při jejich získávání. Informace o objektech a jevech krajiny, které jsou ukládány do prostorových databází, však musí odrážet i originální vlastnosti modelovaných objektů a jevů. Jejich projevem je potom nutně jistá míra neurčitosti v jejich lokalizaci a v jejich tematických vlastnostech, kterou je nutno zohledňovat jak při prostorových analýzách, tak při vlastní vizualizaci. Současně je nezbytné věnovat pozornost i pohledu uživatele. V následující kapitole je věnována pozornost jak otázkám nejistoty prostorových dat a informací, tak systému hodnocení jejich kvality se zahrnutím uživatelského aspektu. Využití celého systému je prezentováno na projektu, v němž se řeší model průchodivosti terénu terénním nákladním vozidlem.

8.1 Úvod Při modelování nejistoty v geografických datech a analýzách je potřeba zdůraznit, že se pokoušíme modelovat reálný svět, který je ve své podstatě komplexním, různorodým (diverzifikovaným) a nelineárním systémem. Takovýto systém obsahuje odlišné typy nejistoty vyplývající ze čtyř základních oblastí (SHI, 2010): • neodmyslitelná neurčitost reálného světa, • omezené lidské znalosti a poznání reálného světa, • omezení měřících přístrojů, jejichž prostřednictvím získáváme geoprostorová data, • možnost generování a propagace nejistoty při zpracování a analýze geoprostorových dat. Formální popis geografických objektů s nejistými hranicemi (angl. indeterminate boundaries) společně s jejich počítačovou reprezentací je jedním z nosných problémů

182

geoinformační vědy. Standardní geoinformační datové modely obvykle pracují pouze s dobře popsanými prostorovými objekty s jasnými hranicemi, případně s homogenními poli se souvislou změnou proměnných. Je však jasné, že řada geografických jevů nezapadá ani do jednoho z výše popsaných modelů, a to z důvodu podstaty jevu či v důsledku lidské konceptualizace jevu. Vymezování prostorových entit samotných, respektive popis či určení jejich hranic, sehrává přitom klíčovou roli při následných analýzách. Zmíněný problém je v centru zájmu geoinformační komunity na teoretické úrovni již delší dobu (CHRISMAN, 1982; GOODCHILD a DUBUC, 1987; BURROUGH a FRANK, 1996). Ačkoliv již BURROUGH a FRANK (1996) nastínili možné způsoby řešení, ani po více než desetiletí není pro uživatele geoinformačních technologií k dispozici běžně použitelné alternativní řešení či široce aplikovatelná metoda. Při procesu zpracování geografických dat se zákonitě vyskytnou i chyby v tomto zpracování. Navíc žádný GIS není permanentně udržován v aktuálním stavu, a proto je nutné vždy počítat s jistým stupněm zastarání jeho datových souborů. Je tedy možné tvrdit, že nejistota geografických objektů spolu s chybami a nepřesnostmi vzniklými při zpracování geografických dat zásadním způsobem ovlivňuje výslednou kvalitu geografických dat.

8.2 Klasifikace nejistoty v GIS Taxonomie chyb při posuzování nejistoty v GIS je podle ABBASPOUR et al. (2003) velmi důležitá zejména proto, že vytváří celkový rámec a dále jej dělí na dílčí části, které lze následně modelovat a formalizovat. O klasifikaci nejistoty v geografických datech se pokusila řada autorů (GOODCHILD et al., 1992; HUNTER, 1993; ZHANG a GOODCHILD, 2002), avšak nejvíce rozšířená je v literatuře klasifikace chyb navržená v rámci standardu pro přenos geografických dat (Spatial Data Transfer Standard (SDTS), NIST, 1992). Na jeho základě ABBASPOUR et al. (2003) vytvořili třístupňovou taxonomii (viz obr. 8.1 na následující straně). První úroveň se soustředí na zdroje nejistoty, které souvisí s původem nejistoty. Lze je dělit do pěti kategorií: • zděděná nejistota mapovaného jevu, • nejistota měření geografického jevu v důsledku omezené přesnosti měření (kvalita přístrojů), • modelová nejistota související s použitými modely při zpracování měření, • procesní a transformační nejistota vztahující se k druhotné nejistotě způsobené během manipulace s daty v počítači (zaokrouhlování, přepočty jednotek, transformace zobrazení), • nejistota užití dat – nový fenomén související se způsobem, jakým jsou data interpretována a používána.

183

Obr. 8.1: Obecná taxonomie neurčitosti (upraveno podle ABBASPOUR et al., 2003) Druhá taxonomická úroveň klasifikuje nejistotu podle jejich podoby do pěti kategorií – polohová, atributová, časová, logická konzistence a ucelenost. Tato úroveň souvisí jak s SDTS, tak se standardizací v rámci ISO (viz dále). Třetí úroveň odpovídá výsledné nejistotě. Oddělení nejistoty koncového výsledku od jednotlivých forem nejistoty bylo zavedeno především proto, aby bylo možné sledovat a modelovat projevy jednotlivých typů nejistoty při vzniku výsledku a hodnotit jejich vliv na výsledný produkt. Protože geografická data a informace představují komplexní jev, který zahrnuje jak polohové, tak tematické a časové komponenty, je třeba brát do úvahy také záležitosti tykající se kvality dat. Také v této oblasti existuje řada odlišných názorů na popis prvků kvality, a proto lze doporučit přístup odpovídající standardům ISO. V roce 2002 standardizační organizace ISO představila standard 19113 popisující kvalitu geografických dat a specifikující komponenty pro organizaci informací o kvalitě. Uvedený standard ovšem bere do úvahy konceptuální model používající jasně vymezené a identifikované objekty. V rámci standardů ISO 19113 (Geografická informace - Zásady jakosti) je jmenováno pět kategorií pro hodnocení kvality (jakosti) dat: - úplnost geografických dat (completeness) určující sadu pravidel pro vytvoření mapy (výběrová pravidla pro vypuštění či začlenění prvku do mapy, minimální velikost prvků), - logická bezespornost (logical consistency) popisující kvalitu prostorových vztahů zakódovaných v datové struktuře (například topologická správnost), - polohová přesnost (positional accuracy) určující horizontální a vertikální přesnost souřadnic geografických prvků, - časová přesnost (temporal accuracy) popisující datum poslední aktualizace, časovou platnost dat a případně interval, ve kterém jsou data doplňována,

184

- tematická přesnost (attribute accuracy) popisující přesnost popisných atributů v určité lokalitě vzhledem k realitě (viz dále). Uvedené kategorie kvality jsou následně základem pro definování požadavků na kvalitu například v případě legislativních předpisů či směrnic. Příkladem je směrnice INSPIRE, v jejímž rámci jsou požadavky na kvalitu geografických dat definovány pomocí výše uvedených kategorií. Při aplikaci obecných požadavků na kvalitu je nutné formulovat vlastní problém, jak kvalitu hodnotit. Problému hodnocení kvality prostorových dat a výsledné geografické informace se mimo směrnici INSPIRE věnuje i řada mezinárodních organizací, jako např. ISO, OGC nebo DGIWG (KONEČNÝ et al., 1998). V těchto organizacích a konsorciích jsou vyvíjeny systémy na hodnocení kvality. Například podle Příručky pro implementaci standardů ISO 19100 pro hodnocení kvality geografické informace (JACOBSSON a GIVERSEN, 2007) je nutné posuzovat kvalitu jako komplexní problém jak výrobní, tak uživatelský (viz obr. 8.2).

Obr. 8.2: Důvody pro zavedení standardů pro hodnocení kvality geoprostorové informace (upraveno podle JACOBSSON a GIVERSEN, 2007) Při vlastním hodnocení kvality se vychází z obecného schématu komponent kvality, ve kterém se hodnotí jak výrobně technologické aspekty, tak aspekty provozní, bezpečnostní a ve vztahu ke konkrétnímu užití výrobku nebo služby i aspekty spolehlivostní (viz obr. 8.3 na následující straně). Zatímco technické a technologické parametry je možné hodnotit obecně bez nutnosti znát konkrétní úlohu, postup či použití prostorové informace, spolehlivost je nutné hodnotit zpravidla právě vzhledem ke konkrétnímu použití v konkrétním procesu. WILTSCHKO a KAUFMANN (2005) ve své práci uvádí definici charakteristik a parametrů kvality z hlediska informací o síti pozemních komunikací, která vychází z normy ISO 19113, avšak je pro dané účely adaptována.

185

Kvalita

Technická funkčnost

Spolehlivost

Ekologičnost

Bezpečnost

Ekonomičnost

Další znaky

Estetičnost

Obr. 8.3: Obecné komponenty hodnocení kvality Produkovaná data jsou určena ke spotřebě, tedy k jejich užití v konkrétních postupech plánování a řízení, prostorových analýz apod. Z hlediska uživatele jsou potom velice významné i systémy hodnocení používaných dat dané zejména hodnocením jejich užitné hodnoty (MILES, 1989). Zatímco technickou funkčnost je možné hodnotit obecně bez nutnosti znát konkrétní úlohu, postup či použití prostorové informace, ostatní komponenty kvality, zejména však spolehlivost, je nutné hodnotit právě vzhledem ke konkrétnímu použití v konkrétním procesu. Obecně je tedy možné kvalitu prostorových dat a informací hodnotit pomocí následujících kritérií, která vychází z normy ISO 19113 (viz tab. 8.1): Tab. 8.1: Kritéria kvality prostorových dat a informací Skupina Charakteristika hlavních dílčích kritérií charakteristik hlavní kritéria

Definice

Kritérium kvality

Obsah datové báze – k1

Kompletnost modelu reálného světa – k11

Shoda definovaného modelu s uživatelskými požadavky

Procentuální míra neúplných informací

Dodržení požadované rozlišovací úrovně dat – k12

Shoda s požadovanou rozlišovací úrovní dat

Procentuální míra objektů s nesplněnými podmínkami geometrické rozlišovací úrovně – k121 Procentuální míra objektů s nesplněnými podmínkami tematické rozlišovací úrovně – k122

Technická kvalita datové báze – k2

Transparentnost zdrojů a metod odvozování sekundárních dat –

Transparentnost podkladových Stupeň dostupnosti materiálů při sběru primárních informací o použitých dat – zdrojích – k211 Transparentnost použitých

186

Stupeň informací o

k21

metod a modelů při použitých metodách – k212 odvozování sekundárních dat

Přesnost polohové informace – k22

Dodržení deklarované horizontální přesnosti

Procentuální míra objektů s nesplněnými podmínkami požadované horizontální přesnosti – k221

Dodržení deklarované výškové Procentuální míra objektů přesnosti s nesplněnými podmínkami požadované výškové přesnosti – k222

Aktuálnost – k3

Atributová přesnost Dodržení deklarované dat – k23 přesnosti tematických informací

Procentuální míra objektů s nesplněnými podmínkami požadované atributové přesnosti

Logická konzistence Stupeň dodržení konzistence u datové báze – k24 geoprostorových dat (datová struktura, její objekty, vlastnosti a vztahy) navržených modelů a schémat (koncepční model, koncepční schéma, aplikační schéma, logický model a fyzický datový model)

Topologické konzistence – k241

Kompletnost dat – k25

Procentuální míra nekompletních objektů a jevů – k251

Stupeň zastarání geoprostorových dat vzhledem ke změnám v daném prostředí – k3

Stupeň úplnosti geoprostorových dat (objektů, jejich vlastností a vztahů) vzhledem k dané geografické realitě

Datum poslední aktualizace

Tematická konzistence – k242 Časová konzistence – k243

Procentuální míra nekompletních atributů – k252 Počet změn Doba uplynulá od poslední změny …

Význam území – Hodnota inverzní Významnost území z hlediska k4 vzdálenosti plněných funkcí hodnocené oblasti a objektů zájmu – k4i

Geografická poloha hodnocené části území Vstupní koridory do zájmové části území Množství a charakter překážek Střediska průmyslové výroby

187

Hustota osídlení Rozmístění systémů a zařízení zabezpečujících obranu území … Způsob užití a bezpečnost – k5

Standardizace dat – Dodržování deklarovaných k51 standardů Nezávislost dat na programovém prostředí – k52

Míra nezávislosti na typech aplikačních programů

Ochrana dat před poškozením nebo zneužitím – k53

Použitý stupeň ochrany dat a jeho úroveň

Procentuální míra nedodržených standardů

Stupeň ochrany přístupových práv – k531 Stupeň ochrany autorských práv – k532 Stupeň fyzické ochrany dat – k533

Na geografická data lze pohlížet jako na výrobek, který má svůj účel. Pro hodnocení výrobku však nestačí hodnotit pouze jeho kvalitu, ale i stupeň uspokojování uživatelských potřeb. Pokud se pro hodnocení užitečnosti prostorových databází využije metoda hodnotové analýzy, je nezbytné znát jak všechny odpovídajících charakteristiky dat, tak i odpovídající nákladové položky. V případě plné akceptace doporučení směrnice ISPIRE by uvedené charakteristiky dat měly být v budoucnu vždy součástí metainformací o daných používaných datech a souborech nebo by se, v případě odvozovaných dat, měly automaticky generovat při procesu analýz. Kvalita dat a jejich užitná hodnota se naplno projeví teprve v procesu jejich užití. V tomto případě je nutné posuzovat nejen jejich technické vlastnosti, ale také spolehlivost jejich zabezpečení (viz tabulka 8.1). V případě procesů, ve kterých se prostorová data používají ve spojení s jinou službou, například polohovou službou zajišťovanou systémy typu globálních družicových navigačních systémů (GNSS, GPS) nebo inerciálních navigačních systémů (INS), je nutné posuzovat nejen spolehlivost vlastních dat, ale i spolehlivost zajištění této služby. Z hlediska aplikace teorie hodnotové analýzy je možné užitnost hodnotit jako stupeň funkčnosti databáze (F) digitálních prostorových dat, kterou lze vyjádřit následující agregační funkcí (TALHOFER et al., 2009):

F = p3k3 p4 k4 ( p1k1 + p2 k 2 + p5 k5 ) , kde proměnné ki jsou vyjádřením úrovně splnění hlavních kritérií kvality a pi jsou váhy jednotlivých kritérií (i=1,…,5). Hlavní kritéria jsou zpravidla vyjádřena jako soubor dílčích kritérií, která mají též vlastní váhy. Při hodnocení užitnosti použité části databáze se nejprve definuje ideální úroveň kvality. Tato ideální úroveň potom slouží jako porovnávací etalon pro vyjádření úrovně splnění jednotlivých kritérií v dané, posuzované, části prostorové databáze. S využitím

188

porovnávacího etalonu lze potom hodnotit úroveň splnění jednotlivých kritérií a následně i celkovou užitnou hodnotu, tedy stupeň uživatelské funkce F. Úroveň splnění jednotlivých kritérií lze obecně vyjádřit vzorcem:

u n ,s =

ks , k s*

kde • ks je hodnota splnění s-tého dílčího kritéria, • ks* je úroveň splnění s-tého dílčího kritéria nebo kritéria jeho podskupiny u porovnávacího etalonu.

Celková individuální užitná hodnota (individuální funkčnost) použité části databáze je dána agregační funkcí:

U n = p3u n , 3 p4un , 4 ( p1u n ,1 + p2u n , 2 + p5u n ,5 ) . Pokud je nutné upravit vybranou část databáze podle požadavku uživatele nebo konkrétní úlohy, lze matematicky modelovat, jak jednotlivé parametry kvality ovlivní výslednou funkčnost. Mění-li se úroveň splnění jednoho dílčího kritéria, potom dochází ke změně individuální užitné hodnoty podle rovnice: dU =

dU n . dun,i

V případě, že se mění více kritérií najednou, je nutné použít parciální derivaci funkce U a použít následující vztah: dU =

dU n du n ,i , du n , i dx

kde x je jedna z 20 použitých proměnných.

8.3 Vizualizace nejistoty Konceptuální základy vizualizace nejistoty Nejistota je jedním z potenciálně kritických faktorů v kartografické vizualizaci geografických (prostorových) dat. Je tomu zejména díky sklonu většiny uživatelů považovat počítače a mapy jimi vytvořené za více hodnověrné, než osoby činící rozhodnutí založené na těchto mapách. Přitom při použití geografických informačních systémů (GIS) pro sběr, analýzu a vizualizaci geografických informací je vysoká šance, že vzniknou nehodnověrná data či data s proměnlivou kvalitou, a to zejména proto, že dochází ke spojování a kombinaci více datových zdrojů. V důsledku velkého počtu možností jak nakládat s daty v rámci GIS, mohou výsledné kartografické vizualizace – jak uvádí MACEACHREN (1992) – zahrnovat řadu prvků nejistoty. Problematikou zavedení nejistoty do geografických dat a její následné vizualizace se ve světě zabývá řada autorů (např. BURROUGH a FRANK, 1996; ZHANG a

189

GOODCHILD, 2002; PANG 2001; MacEACHREN et al., 2005). Celou oblast vizualizace nejistoty lze rozdělit do několika oblastí od teoretického konceptu nejistoty v geografických datech, přes nástroje vizualizace, až po systém hodnocení efektivity vizualizace na uživatele (obr. 2).

Obr. 8.4: Jednotlivé tematické oblasti vizualizace nejistoty (podle KUBÍČEK, 2010) PANG (2001) zdůrazňuje, že dobrá vizualizace musí být zacílena na potřeby uživatelů (mapy). V praxi to pak znamená nejen to, že je nutné identifikovat, kdo jsou uživatelé, ale také zjistit jaké konkrétní úkoly se pokoušejí s danými daty vykonat v určitý časový moment. Proto může být jedna datová sada vizualizovaná více způsoby – například v odlišném rozlišení (level of detail - LoD), se zdůrazněním či potlačením určitých prvků či oblastí apod., a to všechno pomocí různých vizualizačních metod. Vyskytují se také situace, kdy cíle uživatelů nejsou z nejrůznějších důvodů známé. V takovýchto případech lze využít vizualizačních nástrojů, které nabízí možnost interaktivní explorace datových sad nebo interaktivní rámec pro určení a zdůraznění určitých vlastností (aspektů) dat.

Obecné kartografické metody vizualizace nejistoty MACEACHREN (1992) se systematicky zabýval možnostmi kartografické vizualizace nejistoty a navrhnul tři základní metody finální prezentace: • srovnávací mapy („maps compared“) – jak pro zvolený atribut, tak pro vyjádření jeho nejistoty jsou vytvořeny samostatné mapy.

190

Obr. 8.5: Srovnávací mapy - vlevo hloubka půdy interpolovaná z půdních sond metodou krigování, vpravo míra nejistoty (upraveno podle HENGEL et al., 2004) • kombinované mapy („maps combined“) – jak zvolený atribut, tak jeho nejistota jsou znázorněny na jedné mapě za využití vhodných grafických proměnných (viz dále).

Obr. 8.6: Kombinované mapy hloubky půdy a nejistoty vizualizované pomocí metody vybělení – whitening (vlevo) a odpovídající legenda (vpravo) (upraveno podle HENGEL et al., 2004). • Využití interaktivního exploračního nástroje, který umožní snadnou manipulaci způsobů vizualizace jak pro atribut, tak pro jeho nejistotu. V původní práci autor navrhuje využití interaktivní sekvence, kde se budou střídat vizualizace atributu a jeho nejistoty.

191

Obr. 8.7: Interaktivní vizualizační nástroj pro posouzení nejistoty pomocí střídající se sekvence indexu rizika a jeho nejistoty (upraveno podle MacEACHREN, 1992).

8.3.1 Grafické proměnné pro vizualizaci nejistoty Pokud bereme do úvahy kombinované mapy (viz výše), pak se grafické proměnné pro vizualizaci nejistoty podle GERSHON (1998) rozpadají do dvou velkých skupin na: • vnitřní (intrinsic) grafické proměnné, které mění svoji hodnotu v souvislosti s měnící se nejistotou – například intenzita barvy (colour saturation), • vnější (extrinsic) grafické proměnné znamenající, že k standardnímu kartografickému vyjádření jsou přidány další objekty, jako jsou šipky, sloupcové grafy a další objekty různých tvarů. Z analýzy literatury je zřejmé, že většina volených přístupů spadá to kategorie vnitřních grafických proměnných (SLOCUM et al., 2005).

Přístupy založené na vnitřních grafických proměnných Jedním z možných konceptů vizualizace nejistoty je využití základních grafických proměnných podle BERTIN (1973). Bertinův přístup je obecně přijímán (SLOCUM et al., 2005; DRÁPELA, 1983; KAŇOK, 1999; PRAVDA, 1997; VOŽENÍLEK, 1999) jako systém, který logicky přenáší informaci do grafického vyjádření a jeho jednotlivé proměnné (umístění, velikost, intenzita, struktura-dezén, barva, orientace a tvar) jsou základními grafickými jednotkami, jejichž pomocí lze vytvořit nejenom základní mapu, ale také tematickou mapu nejistoty. Je třeba si položit otázku, jak jednotlivé grafické proměnné (s možnými doplňky a modifikacemi) lze logicky provázat s různými druhy datové nejistoty. Vhodnost využití jednotlivých proměnných navrhnul a utřídil MACEACHREN (1992) a zároveň upozornil na možná úskalí při nesprávném použití grafické proměnné. Hlavní rozdíl tkví zejména v logické asociaci odpovídajících grafických proměnných s odpovídající ordinárním/kvantitativním a nominálním

192

/kvalitativním typem vizualizovaných datových proměnných. Velikost a intenzita jsou nejvhodnější pro vizualizaci neurčitosti kvantitativních proměnných. Na druhé straně barva, tvar a částečně orientace je využitelná pro neurčitost v kvalitativních proměnných. Textura – navzdory tomu, že ji lze kvantifikovat – je nejvhodnější pro binární klasifikaci „jistý“ versus „nejistý“, jíž lze použít ve zvláštních případech pro oba typy dat.

Studie efektivity metod kartografické vizualizace nejistoty Pouze omezený počet autorů se doposud zabýval efektivitou kartografické vizualizace nejistoty, respektive schopností uživatelů uvedenou vizualizaci využít. LEITNER a BUTTENFIELD (2000) specificky zkoumali, jak je ovlivněno rozhodování uživatelů, pokud do mapy je přidána informace o nejistotě. Testovali jak samotnou přítomnost či nepřítomnost informace o nejistotě, tak odlišné způsoby vyjádření nejistoty prostřednictvím vnitřních grafických proměnných – tmavší vs. světlejší barva, hrubší vs. jemnější textura (výplň) a sytá vs. světlá barva. Zároveň testovali jak správnost výsledku, tak rychlost jeho dosažení. Významného zlepšení bylo dosaženo při znázornění nejistoty pomocí světlejší barvy a jemnější textury, což sami autoři označili za překvapivé, protože obvykle tmavší barvy jsou považovány za více graficky dominantní (LEITNER a BUTTENFIELD, 2000, s.13). Je třeba také brát do úvahy vliv znázornění kartografické vizualizace na počítačovém monitoru namísto tradičního tištěného formátu. Z hlediska rychlosti dosažení cíle vykazovaly mapy s vyjádřením nejistoty lepší výsledky, což bylo z určitého hlediska překvapující, protože měly větší grafické naplnění a tím pádem i vyšší informační obsah. Samotní autoři to přisuzovali faktu, že informace o nejistotě je uživateli vnímána spíše jako upřesnění, než jako zvýšení komplexnosti (ve smyslu složitosti) mapy. SLOCUM et al. (2005) shrnuje, že přes širokou škálu aplikací kartografické vizualizace nejistoty je tento jev často opomíjen či brán do úvahy pouze v omezené míře. Velmi podobná situace je také u programového vybavení pro analýzu a vizualizaci geodat, kdy nejsou k dispozici obecné nástroje pro vizualizaci nejistoty, a její rozpoznání a využití je ponecháno na uživateli. Neméně důležitý je také fakt, že s výjimkou dříve uvedených studií, je velmi málo známo o odezvě uživatelů na vizualizaci nejistoty a většina prací je založena na relativně malých a tím pádem statisticky (kvantitativně) obtížně zpracovatelných vzorcích uživatelů. Z výše uvedených důvodů řada autorů (BUTTENFIELD, 1993; MACEACHREN a KRAAK, 2001) zdůraznila nutnost testování různých reprezentací nejistoty, a to jak z hlediska pochopení dané reprezentace uživatelem, tak z pohledu toho, jak vizualizace nejistoty skutečně ovlivňuje rozhodování uživatelů. ELZAKER (2004) rozlišuje dva základní typy testování – funkční a kognitivní. Funkční testování užití map je založeno na předpokladu, že každá mapa je vytvořena pro určitý účel, a je proto důležité zjistit, zda vůbec a do jaké míry tento účel splňuje. V případě funkčního testování užití map se obvykle jedná o mapy vytvořené pro větší skupinu uživatelů, případně o nespecifikovanou veřejnost. Takovýto výzkum má holistickou povahu v tom smyslu, že zpracování informace je bráno jako celek. Jinými slovy obsah mapy a zvolená

193

symbolika, jejich interpretace uživatelem, kognitivní zpracování a případná podpora rozhodování tvoří jednu sledovanou problematiku. Percepční a kognitivní výzkum užití map (podrobněji viz kapitola 11) je častěji brán jako výchozí bod u výzkumů s cílem zjistit, „jak mapy fungují“. Je přitom potřeba rozlišovat mezi percepcí a kognicí. Percepce souvisí s primární reakcí uživatele na mapové vyjadřovací prostředky. Na druhé straně kognice nezahrnuje jenom percepci, ale také proces myšlení, předchozí zkušenost a paměť. Kognitivní výzkum užití map tak odpovídá na otázku, „proč“ mapy a kartografické vyjadřovací prostředky pracují efektivně.

Často diskutovanou problematikou jsou rozdílné výkony mezi ženami a muži při plnění jednotlivých prostorových úloh, tedy včetně úloh souvisejících s kognicí a schopností rozhodovat se na základě mapových podkladů. Psychologické studie naznačují, že muži jsou v tomto ohledu výkonnější a rychlejší než ženy. Prozatím však nebyla prokázána jednoznačnost tohoto tvrzení, a to ani v oblasti obecných geografických úloh založených na využití mapy, ani v oblasti vizualizace nejistoty, kde je empirický výzkum teprve na počátku. GILMARTIN a PATTON (1984) naznačují možnost, že vzdělání a zkušenosti mohou významně ovlivnit schopnost ženské populace řešit prostorové úlohy a napomoci ke smazání rozdílů mezi muži a ženami. Naproti tomu CHANG a ANTES (1987) při výzkumu na vzorku 202 univerzitních studentů ze Severní Dakoty a Tchaj-wanu prokázali dominanci mužů při řešení prostorových úloh na různých typech podkladových map. Jedním z problémů souvisejícím s uvedenými studiemi je jejich jedinečnost a nemožnost je zopakovat za podobných podmínek. OLSON (2009) se zabývala aspekty testování uživatelů v kartografii a upozornila na hlavní úskalí, které je nutné brát do úvahy při přípravě, realizaci, hodnocení a prezentaci takovýchto testů: • přístupnost testovacího prostředí i pro čtenáře a další vědecké pracovníky – nemožnost prohlédnout si testovací prostředí je zdrojem možných chyb a nedokonalostí; • dostupnost testovacích materiálů a výsledků – je důležité jak pro posouzení testů samotných, tak pro případné opakování testů v odlišném kulturním či socioekonomickém prostředí, hraje také důležitou roli pro opakovatelnost a tím pádem i potvrditelnost experimentu; • tvorba dotazníku a struktura otázek – jedná se o klíčový problém při testování uživatelů. Zatímco psychologové mají k dispozici celou řadu standardizovaných dotazníků či dokonce testů pro výzkum kognitivních vlastností jedince, kartografové nedisponují ani návodem pro objektivní kognitivní testování a nezbývá, než hledat inspiraci právě v oblasti psychologie; • vytváření více variantních metod (kvalitativních i kvantitativních) pro srovnatelnost – kombinace a srovnání různých testovacích postupů mohou významně napomoci objektivitě výsledků testu. Uvedený výčet není rozhodně vyčerpávající a konečný, ale upozorňuje na fakt, že v oblasti kartografického kognitivního testování uživatelů nejsou doposud vytvořeny

194

odpovídající metodické postupy, což ztěžuje zobecnění dosažených výsledků a případnou opakovatelnost prováděných testů.

Tematická a polohová nejistota v geografických datech Nejistota ve zdrojových datech ve spojení se zjednodušujícím přístupem použitých geografických modelů mají za následek šíření původních chyb či dokonce jejich nárůst. Kvalita rozhodování založená na geografických analýzách (respektive jejich výsledcích) je výrazně ovlivněna právě kvalitou vstupních dat, kvalitou použitých geografických modelů a stupněm nejistoty, která se šíří či vzniká v průběhu analýzy samotné. Tematická nejistota souvisí s vlastnostmi reálného světa, které popisujeme pomocí atributů. Atributy lze definovat jako popisné charakteristiky či samotnou podstatu geografických objektů (SHI, 2010). Příkladem je jméno vlastníka, které je atributem katastrální parcely. V rámci geografických modelů atributy popisují určité charakteristiky, vlastnosti nebo hodnoty geografických prvků. Tematická nejistota je definována jako blízkost hodnoty atributu ke skutečné hodnotě v reálném světě, kde jednotlivé objekty jsou obvykle komplexní povahy a kde například materiál tvořící objekt je prostorově heterogenní a hranice objektu obvykle nejsou ostře vytýčené. Tematická nejistota může následně ovlivnit kvalitu geografického rozhodování. V řadě geoinformačních aplikací jsou teoretické požadavky na tematickou přesnost dokonce vyšší, než požadavky na přesnost polohovou. WANG et al. (2005) zdůrazňují, že tematická nejistota vyžaduje další studium, protože jí doposud bylo věnováno méně pozornosti, než nejistotě polohové. Geografický objekt na povrchu zemském lze v rámci GIS definovat jako prostorový prvek , který je charakterizovaný svojí pozicí, odpovídajícími atributy a vztahy s jinými okolními objekty. Polohovou nejistotu lze určit na základě rozdílu mezi měřenou polohou geografického prvku a její „skutečnou“ hodnotou v reálném světě. V důsledku poměrně nedokonalého poznání reálného světa a nedokonalosti měřících technologií je polohová nejistota přítomna prakticky u všech geografických prvků. Polohová nejistota tak významně ovlivňuje spolehlivost výsledků a analýz a v konečném důsledku také rozhodnutí založených na podpoře kartografických výstupů (SHI, 2010).

8.4 Testování vizualizace nejistoty V návaznosti na existující koncepční přístupy k vizualizaci bylo provedeno testování tematické a polohové nejistoty, které jsou hlavními prvky nejistoty měřitelnými a zjistitelným pro existující geografická data. Vzhledem k tomu, že realizované experimenty byly detailně popsány v příspěvcích KUBÍČEK (2011) a KUBÍČEK a ŠAŠINKA (2011), je v následujícím textu uvedeno pouze shrnutí obou testů a komentovány hlavní výsledky.

195

Sestavení testů tematické a polohové nejistoty Test tematické nejistoty byl sestaven s ohledem na existující přístupy k vizualizaci nejistoty, a to zejména s ohledem na možnost srovnání dvou základních metod – srovnávací a kombinované mapy (viz výše) – a posouzení schopností uživatelů s těmito odlišnými metodami efektivně pracovat. Z hlediska kognitivních procesů lze předpokládat, že úkoly vykonávané na obou typech mapových výstupů povedou k odlišnému způsobu zpracování informace. Pro srovnávací mapy lze očekávat sériové zpracování informace, kdy uživatelé jsou nuceni dekódovat hodnotu na mapě, udržet si tuto informaci v paměti a následně identifikovat míru nejistoty na odpovídajícím prostorovém umístění na druhé mapě. V případě sériového zpracování pak probíhají v paměti jak srovnávací, tak syntetické procesy. V druhém případě – tedy u map kombinovaných – jsou obě proměnné (hodnota a její nejistota) na jednom místě (na jedné mapě) a taková vizuální konfigurace umožňuje paralelní zpracování informace. Významnou roli při procesu čtení mapy může sehrávat také individuální kognitivní strategie (srovnej KONEČNÝ et al., 2011) jednotlivých účastníků testu. Pro srovnávací mapy byly obě proměnné (hodnota a nejistota) vizualizovány pomocí sytosti barvy, světlejší odstíny byly použity pro vyšší nejistotu. Pro kombinované mapy byl zvolen alternativní přístup zvaný „vybělení“ (whitening, HENGEL, 2007; JIANG, 1996). Jedná se o vizualizační metodu založenou na barevném modelu HSI (hue-saturation-intensity), kdy barva (hue) a sytost (saturation) je použita pro vizualizaci tematického obsahu (hloubka půdy) a zesvětlení je použito pro vyjádření nejistoty. Pro pochopení vizualizace obsahu je vytvořena dvourozměrná legenda. Experiment s polohovou nejistotou vycházel koncepčně z práce HOPE a HUNTER (2007), respektive z její statické části, kde byly testovány vybrané typy kartografické vizualizace polohové nejistoty a jejich vliv na rozhodování testovaných uživatelů. Byly zvoleny dva typy vizualizace nejistoty – první podával informaci o nejistotě textovou formou a byl vybaven měřítkem pro zjištění rozsahu nejistoty hranice (označení „hranice“), druhý typ byl vizuálně výraznější (pomocí barevného přechodu hranice, označení „přechod“) a přímo graficky vymezoval rozsah nejistoty s klesající sytostí barvy od hranice směrem do parcel na obou jejich stranách. Volba byla provedena s ohledem na obvykle používanou reprezentaci katastrálních dat, jejichž jakost (respektive nejistota) není explicitně graficky odlišována a lze na ni tudíž usuzovat pouze na základě známého měřítka. Pro každý jednotlivý typ vizualizace byla vytvořena vizualizace znázorňující dvě sousední parcely (A a B) a v nich zobrazený zákres budovy (viz obr. 8.8), jejíž roh bude postupně ležet: Jistě v parcele A - Spíše v parcele A Stejně jistě v parcele A i v parcele B - Spíše v parcele B - Jistě v parcele B. Pořadí A-E bylo náhodně stanoveno a nejdříve byla testována vizualizace „přechod“ a následně „hranice“.

196

Obr. 8.8: Ukázka alternativní kartografické vizualizace nejistoty pomocí měřítka (vlevo) a přechodné zóny (vpravo). Očekávané odpovědí jsou „spíše v parcele A“ (vlevo) a „jistě v parcele A“ (vpravo).

Metody testovaní polohové a tematické nejistoty V testu tematické nejistoty byly ověřovány zejména následující schopnosti uživatelů pro obě základní metody vizualizace nejistoty: • schopnost dekódovat hodnotu jevu (hloubka půdy) a její prostorové srovnání, • schopnost dekódovat nejistotu jevu (střední chyby nepravidelného krigování) a její prostorové srovnání, • dekódování a srovnání obou hodnot ve stejném prostoru. Pro oba typy vizualizace byly zvoleny shodné hodnoty obou jevů pro dekódování, umístění cvičných polygonů se měnily, aby bylo zamezeno vzniku efektu zaučení uživatelů (srovnej HOPE a HUNTER, 2007). Testování variantní statické reprezentace polohové nejistoty mělo za úkol zkoumat, jak testované subjekty chápou danou formu reprezentace, jak rychle jsou schopny se s ní vypořádat a případně zjistit, zda existují nějaké preference vzhledem k použité formě reprezentace. V průběhu obou testů byla v testovacím prostředí MuTeP (podrobněji viz kapitola 11) zaznamenána správnost odpovědí a čas potřebný k provedení jednotlivých úkolů. Testu tematické nejistoty se účastnilo celkem 104 respondentů rozdělených na tři skupiny: 15 studentů Univerzity obrany ve věku 19 – 23 let, 39 studentů oboru Geografie a geoinformatika ve věku 19 – 23 let a 50 náhodně zvolených účastníků ve věku 15 – 61 let testovaných při příležitosti popularizační akce „Noc vědců“. Celkové rozdělení pohlaví u všech tří skupin bylo poměrně vyrovnané (63 muži a 41 žena). Testování polohové nejistoty bylo provedeno na vzorku 40 účastníků tvořených 20 studenty 4. a 5. ročníku specializace Kartografie a geoinformatika (10 mužů a 10 žen) a 20 náhodně vybranými vysokoškoláky (9 mužů a 11 žen).

Výsledky testu polohové a tematické nejistoty Reakční časy a správnost odpovědí byla v průběhu testu automaticky zaznamenána a následně podrobena statistickému vyhodnocení. Při testování byl použit T- test pro

197

nezávislé vzorky na 95% hranici významnosti, případně párový Studentův test či Wilcoxonův test, a to tehdy, pokud získané vzorky nevykazovaly normální rozdělení. Výsledky testu tematické nejistoty poskytly základní srovnávací výsledky pro alternativní metody vizualizace nejistoty. Na základě našeho testování lze konstatovat, že existují významné rozdíly mezi metodami v případě, že chceme dekódovat úroveň nejistoty a hodnotu s nejistotou dohromady. Hlavní závěry lze shrnout následovně: • testování intuitivnosti vizualizace nejistoty prokázalo, že nejisté informace by měly být znázorněny světlejšími odstíny, • účastníci testu byly schopni učinit rychlejší rozhodnutí pro metodu kombinované mapy v případech, kdy bylo nutné dekódovat nejistotu, • správnost odpovědí je nižší při komplexnějších úkolech – tedy při dekódovaní obou proměnných (hodnota a nejistota) společně. Srovnávací mapy dosáhly v tomto případě lepších výsledků, než kombinované mapy. Lze také konstatovat, že metoda „vybělení“ není vhodná pro přímé dekódování nejistoty (zjištění konkrétní hodnoty a nikoliv pouze relativní srovnání). Důvodem je zejména nutnost využití komplexní barevné legendy, která je pro uživatele s poruchami barvocitu prakticky nečitelná. Z provedených testů polohové nejistoty jsou k dispozici dva hlavní typy výsledků. První souvisí s vyhodnocením správnosti odpovědí na oba typy reprezentace a zjištěním, zda existují rozdíly mezi oběma typy z hlediska srozumitelnosti mezi oběma testovanými skupinami. Druhá oblast analyzuje časy odezvy, a to jak z hlediska rozdílných vizualizačních technik, tak podle odlišných skupin. Z hlediska správnosti odpovědí – respektive shody mezi očekávanou a skutečnou odpovědí – je zjevné, že největší shodu vykazují odpovědi v mezních hodnotách (očekávané odpovědi A, respektive E) a dále odpověď C (předpokládá se umístění na hranici parcel). Menší shodu pak vykazují obě nejisté odpovědi (B, respektive D). Vůbec nejnižší shodu pak vykazuje právě odpověď B (spíše v parcele A), a to jak v případě laiků, tak u odborníků. Hodnocení rychlosti je zcela nový pohled na danou problematiku a nelze jej srovnávat s původním testem (HOPE a HUNTER, 2007). Ačkoliv vyhodnocení je prozatím možné podat pouze na úrovni deskriptivní statistiky, lze výsledky shrnout do následujících konstatování: • existuje rozdíl mezi odborníky a laiky v rychlosti rozhodování za přítomnosti polohové nejistoty, • významnou roli sehrává efekt zácviku – po seznámení se s konkrétním typem vizualizace jsou následující rozhodnutí činěna s narůstající rychlostí, • při přechodu na nový způsob vizualizace dochází ke stejnému efektu zácviku, tudíž narůstá čas nutný pro vykonání prvního rozhodnutí a následně čas opět klesá při opakovaných úlohách. Efekt zácviku v podstatě funguje jako intervenující proměnná, a tudíž nemůžeme srovnávat jednotlivé úkoly v závislosti na rozdílu v čase.

198

Diskuze výsledků testování polohové a tematické nejistoty LEITNER a BUTTENFIELD (2000) doporučili schéma grafických proměnných pro podporu rozhodování, přičemž barvu označili jako nejvhodnější. Na základě výsledků výzkumu také podpořili myšlenku, že jisté informace mají být zobrazeny světlejšími odstíny. Byli si přitom vědomi, že jejich výsledky jsou v rozporu s dosavadními tvrzeními o tom, že tmavší odstíny byly opakovaně navrženy jako vhodné pro jistější data, protože jsou čtenářem mapy vnímány jako výraznější. Světlejší hodnoty jsou naproti tomu vnímány jako méně výrazné (MACEACHREN, 1992). Hlavní příčinu tohoto konfliktu spatřovali autoři v odlišných testovacích podmínkách a uvedli, že původní MacEachrenův předpoklad je platný pro nejistotu znázorněnou na tištěných výstupech, kde barva je vnímána pomocí odrazu světla. Na obrazovce počítače, kde barvy jsou rozlišeny vyzařováním světla, jsou podle nich výsledky opačné. Výsledky dosažené v průběhu našeho testování, které probíhalo výhradně v digitálním prostředí, se však jejich závěry nepotvrdily a přiklání se k původní MacEachrenově myšlence. Vzhledem k tomu, že se nejedná o statisticky významné výsledky, lze pouze konstatovat, že využití světlejších odstínu pro nejistou informaci je v souladu s lidskou intuicí a způsobem, jakým vnímáme. Srovnání obou metod vizualizace nepřineslo statisticky významné rozdíly pro dekódování samostatné hodnoty (hloubky půdy). Lze tedy předpokládat, že není významné, zda odlišíme kvantitativní hodnoty pouze odstínem barvy (jako v případě srovnávacích map), nebo pomocí odlišných barev v rámci spektra (jako v případě kombinovaných map). Přestože se nejedná o statisticky potvrzené zjištění, jde o skutečnost, která stojí proti tradičním kartografickým zvyklostem při vizualizaci kvantitativních charakteristik. Při srovnání dvou základních metod vizualizace z hlediska paralelního a sériového zpracování kombinované informace (hodnota a nejistota společně) se ukázalo, že sériové zpracování je sice časově náročnější, ale prokázalo kvalitnější výsledky z hlediska správnosti (67 správných odpovědí ze 107, tj. 64%). Paralelní zpracování informace pro metodu „zesvětlení“ vykázalo statisticky významně rychlejší výsledky, ale bylo méně přesné s ohledem na očekávanou odpověď (59 správných odpovědí ze 104, tj. 56%). Pro srovnání statického testu polohové nejistoty s původními závěry HOPE a HUNTER (2007) bylo nutné mít porovnatelné metody zpracování a metody vizualizace nejistoty. Autoři udávají, že v rámci statického testu nebyly významné rozdíly mezi respondenty z hlediska úrovně zkušeností a pohlaví. Dosažené procento správnosti odpovědí 78% (HOPE a HUNTER, 2007), v našem případě 92% – indikují fakt, že testované subjekty byly schopny pochopit informaci reprezentovanou s nejistotou a také správně rozhodnout. Při testování rozdílů jednotlivých tvrzení si lépe vedla tvrzení „jistě v A“, „jistě v B“ a „stejně v A i v B“. Menší úspěšnost byla v případě obou přechodných zón (spíše v A, spíše v B). Uvedená skutečnost se potvrdila i v popisovaném experimentu a lze ji zobecnit na konstatování, že uživatelé mají větší problém se rozhodnout v případech, kdy se objekty nachází v zónách nejistoty. Toto tvrzení platí bez ohledu na použitou

199

metodu vizualizace. Při srovnání obou metod v experimentu se prokázalo, že uživatelé dosahují obdobných výsledků pro oba zvolené typy vizualizace. HOPE a HUNTER (2007) upozorňují, že uvedená skutečnost může souviset i s jazykovým problémem – očekávaná odpověď by mohla být například „pravděpodobně v A“. Lze konstatovat, že kartografická vizualizace polohové nejistoty v geografických datech ovlivňuje rozhodování jedinců jak z hlediska rychlosti, tak z pohledu správnosti rozhodnutí.

8.5 Prostorové analýzy pro podporu velení a řízení Neurčitost dat a jejich výsledná kvalita může podstatným způsobem ovlivnit výsledky prostorových geografických analýz, které jsou vytvářeny pro podporu rozhodování. Prostorové analýzy jsou většinou vytvářeny na základě požadavku velitele zásahu, předsedy krizového štábu apod., který chce znát konkrétní aktuální vlivy geografického prostředí a aktuálního stavu počasí na zamýšlenou nebo plánovanou činnost, případně uvedené vlivy na právě probíhající činnost. Zodpovědnými pracovníky za zpracování analýz jsou geografičtí či geoinformační specialisté a meteorologové. Většina vytvářených analýz je zpravidla poskytována velitelům, aniž jsou jim sdělovány nějaké informace o kvalitě podkladových dat a jejich vlivu na spolehlivost výsledné analýzy (TALHOFER et al., 2009). Tuto situaci dokumentuje obr. 8.9 .

Obr. 8.9: Obvyklý způsob používání prostorových analýz pro systémy velení a řízení Tento obvyklý postup má několik výhod a nevýhod. K výhodám patří: • relativně jednoduché řešení úlohy,

200

• zpravidla jednoznačný výsledek, • velitel nemusí uvažovat nad spolehlivostními charakteristikami obdrženého výsledku. Prostorové analýzy jsou vždy vytvářeny podle matematických modelů nebo vytvořených schémat a jsou pro ně používána daná prostorová data. Parametry kvality dat mohou významně ovlivnit dosažené výsledky, a proto uvedený postup prostorových analýz má některé nevýhody: • úplná závislost na prostorových datech, • není známa kvalita výsledku analýzy, • bez doplňujících informací o kvalitě požadovaného výsledku je velitel odkázán na použití pouze jednoho řešení a nemá možnost výběru mezi různými variantami. Proto, aby se výše uvedené nevýhody minimalizovaly, navrhujeme zahrnout do výsledků prostorových analýz i hodnocení kvality podkladových dat. Pokud je posuzována v procesu prostorové analýzy i kvalita prostorových dat, geograf-analytik může připravit více variant řešení podle toho, jak nakládá s charakteristikami kvality. Je možné vytvořit varianty spolehlivé, méně spolehlivé, či značné rizikové. Velitel potom dostane nejen vlastní výsledek, ale i další informace rizikovosti řešení, a je potom na jeho odpovědnosti, jaké další kroky přijme. Buď je spokojen se všemi informacemi, které obdržel, nebo vydá geografovi pokyn, aby zlepšil kvalitu podkladových dat a připravil novou verzi dané prostorové analýzy. Samozřejmě, že mu musí vytvořit odpovídající podmínky pro zlepšení této kvality – časové, personální i materiální. Tento postup ilustruje následující model (viz obr. 8.10).

Obr. 8.10: Proces tvorby prostorových analýz s uvážením kvality podkladových dat

201

Verifikace navrženého modelu Pro ověření navržené metodiky byla jako příklad zvolena úloha pohyb vozidla ve volném terénu (Cross Country Mobility – CCM). Podrobně teorii CCM popisuje RYBANSKÝ (2009). Cílem použití navrhované metodiky je poskytnout veliteli nejen informaci o možnostech pohybu vozidel v terénu jako výsledek vytvořené prostorové analýzy, ale rovněž informaci o spolehlivosti vypočítaných cest a případně i možnosti, jak spolehlivost výsledku zvýšit. Veliteli se tedy nabídne více variant řešení, z nichž si může vybrat podle svých záměrů a aktuální situace v dané oblasti. Na základě parametrů hodnotících vlivy geografických faktorů na pohyb techniky volným terénem podle RYBANSKÝ a VALA (2009) byla vytvořena cenová mapa (CM). Hodnoty výsledných pixelů v CM jsou dány agregační funkcí pro výpočet koeficientů zpomalení podle vzorce n

v j = vmax∏Ci , n = 1, …, ℕ. i=1

kde vmax je maximální rychlost vozidla a Ci jsou koeficienty zpomalení vypočítané nebo vyjádřené z jednotlivých vlivů geografických faktorů uvedených v tabulce 8.2. Tab. 8.2: Přehled koeficientů zpomalení použitých v řešené úloze Základní koeficient

Význam koeficientu

C1

Vliv reliéfu terénu

C2

Vliv vegetace - dřevin

C3

Vliv půd a půdního krytu

C4

Vliv počasí a klimatu

C5

Vliv vodních toků a ploch

C6

Vliv zástavby

C7

Vliv komunikací

Na základě požadavků úlohy CCM byla vytvořena dílčí databáze z databáze DMÚ25, a to jak po stránce obsahové, tak po stránce územního rozsahu (cca 400 km2). Tato databáze byla zhodnocena z hlediska kvality a byla pro ni vypočtena hodnota uživatelské funkce. Hodnota jednotlivých koeficientů byla počítána z tematických vlastností objektů uložených v databázi DMÚ25. K samotným výpočtům byly použity dvě varianty DMÚ25 tak, aby bylo možné verifikovat projevy změn obsahu databáze na výslednou analýzu, a tím i modelovat spolehlivost řešení. První varianta byla získána z DMÚ25 z roku 2005, ve kterém byly objekty a jejich vlastnosti kódovány podle Katalogu topografických objektů upraveného ze standardu Feature Attribute And Coding Catalogue (FACC) (MoD-GeoS, 2010). Například chybějící informace zde byly

202

nahrazeny 0. Druhá použitá varianta DMÚ25 byla z roku 2010, ve které již objekty a jejich vlastnosti jsou kódovány podle nového standardu datového slovníku DGIWG DFDD (DGIWG-500, 2010). Zde jsou chybějící vlastnosti označeny podle několika kategorií atributu: • -32767 pro neznámé hodnoty, • -32766 pro zatím nepublikované hodnoty, • -32765 pro hodnoty, které není možné uvádět, • -32764 pro jiné hodnoty, • -32768 pro žádné nebo nulové hodnoty. Na základě statistické analýzy bylo zjištěno, že u první varianty má neúplné atributy 12,65 % a u druhé varianty 3,45 %. Individuální užitná hodnota byla v první variantě 0,6887 a ve druhé 0,8825, přitom optimální hodnota je 1,0068. Koeficienty zpomalení byly počítány pro vozidlo TATRA 815 Armax, jehož technické parametry jsou v tabulce 8.3. Tab. 8.3: Vybraná takticko-technická data vozidla Tatra 815 4x4 (převzato z Tatra, 2010) Parametr

Hodnota

Délka (m)

7,87

Šířka (m)

2,5

Výška (m)

3,01

Stoupavost při 26000 kg

36°

Stoupavost při 41000 kg

18°

Maximální výška překážky - výstupnost (m)

0,5

Maximální šířka překonatelného příkopu (m)

0,9

Vnější stopový průměr zatáčení (m)

19,5

Maximální rychlost na zpevněné komunikaci (km/h)

85

Brodivost

1,2

V obou variantách byla spočítána výsledná cenová mapa z daného prostoru, jejímž obsahem byly výsledné hodnoty zpomalení v pixelu 5x5 metrů. V této cenové mapě byly poté počítány cesty s minimálními náklady pro různé varianty řešení. V první variantě řešení bylo použito následující schéma: 1. výpočet cesty bez uvážení kvalitativních parametrů databáze, 2. výpočet cesty na základě objektů s plně doplněnými vlastnostmi tak, aby výsledkem byla spolehlivá cesta, 3. výpočet rizikové cesty, kde byly uvažovány i objekty s neúplnými atributy s tím, že je na veliteli, aby uvážil míru rizika použití takovéto cesty a v případě, že riziko je neúměrné a z nějakých důvodů není možné použít spolehlivou cestu (zakázaný prostor,

203

bráněný prostor protivníkem apod.), a aby vytvořil podmínky pro geografy k doplnění chybějících informací. Je potom na geografovi, aby s pomocí hodnotové analýzy našel takové řešení, které s minimálními náklady umožní zajistit maximální nárůst užitné hodnoty používané databáze. V prvním případě, který je v současné době nejvíce praktikován, byl postup zpracování podle schématu na obr 8.11.

Obr. 8.11: Postup prostorové analýzy bez hodnocení kvality databáze Ve druhém a třetím případě byly uplatněna teorie hodnotové analýzy a byla hodnocena i spolehlivost výsledků prostorové analýzy (viz obr. 8.12).

Obr. 8.12: Postup prostorové analýzy s hodnocením kvality databáze

204

Výsledky tohoto přístupu jsou ilustrovány na obrázku 8.13.

Obr. 8.13: Výpočet spolehlivé a rizikové cesty v cenové mapě. Route 1 – riziková cesta; Route 2 – spolehlivá cesta před doplněním databáze; Route 3 – spolehlivá cesta po doplnění databáze

Obr. 8.14: Výřez cenové mapy vypočítané z DMÚ25, verze 2005 (vlevo), verze 2010 (vpravo) Ve druhé variantě byl postup zlepšování databáze modelován použitím různě publikovaných databází s odstupem 5 let (jak je uvedeno v předchozím textu). K vlastní analýze byl zpracován programový postup v prostředí ModelBuilder. Z obou variant databáze byly počítány opět cenové mapy (obr. 8.14) a byly vyhledány pouze spolehlivé cesty z jednoho výchozího místa do 4 cílových míst. Výsledky vyhledání jsou prezentovány na obr. 8.15.

205

Obr. 8.15: Porovnání dvou variant výpočtu minimálně nákladné cesty. Červené cesty odpovídají verzi 2005, zelené 2010 Porovnání výsledků ukazuje, že pokud se databáze používá pro analytické účely, je zde silná závislost výsledků na stavu databáze, zejména po stránce úplnosti informací o kvalitativních vlastnostech objektů a jevů.

8.6 Závěr Studie vizualizace nejistoty a testování jejích percepčních a kognitivních vlastností v procesech velení a řízení v krizovém managementu se řadí k pilotním empirickým zkušenostem v dané oblasti. Tyto studie prokázaly vliv vizualizace nejistoty na procesy rozhodování a přinesly první zkušenosti a srovnání základních postupů vizualizace v podobě srovnávacích a kombinovaných map. Pilotní projekt modelu pohybu terénního vozidla ve volném terénu prokázal silnou závislost výsledků modelování a vlastností používaných geografických dat. Podobně prezentované výsledky ukázaly i na problém komplexní definice kvality dat. V rámci hodnocení kvality není vhodné posuzovat pouze technické vlastnosti prostorové databáze, ale je třeba zvážit kvalitu dat v celém komplexu i s uživatelskými aspekty. K objektivizaci posuzování a hodnocení kvality v uvedeném komplexu by měl napomoci i popisovaný systém hodnocení užitných vlastností digitálních geografických dat se zahrnutím všech aspektů, které tyto vlastnosti ovlivňují. Pokud je tento systém navíc doplněn o systém hodnocení nákladů na zabezpečení funkčnosti databází, manažer databáze potom dostává poměrně silný

206

nástroj pro rozhodování se, jaké jsou například priority v její aktualizaci. Rovněž je možné uvedený systém hodnocení kvality použít při návrhu nové databáze a stanovování jejích parametrů.

LITERATURA ABBASPOUR R. - DELAVAR, M. - BATOULI, R. (2003). The Issue of Uncertainty Propagation in Spatial Decision Making. In. VIRRANTAUS, K. - TVEITE, H. ScanGIS'2003 - Proceedings of the 9th Scandinavian Research Conference on Geographical Information Science, Espoo. s. 57-65. BERTIN, J. (1973). Sémiologie graphique. 2. vydání. Paris: La Haye, 1973. 431 s. BURROUGH, P. A. - FRANK, A. U. (eds.) (1996). Geographic Objects with Indeterminate Boundaries. Bristol, PA: Taylor and Francis Inc., 1996. 345 s. BUTTENFIELD, B. P. (1993). Representing spatial data quality. Cartographica, 1993, roč.30, č. 2/3, s. 1–7. DGIWG (2010). Implementation Guide to the DGIWG Feature Data Dictionary (DFDD), 2.2.2 - 19 July 2010. 40 s. DRÁPELA, M. V. (1983). Vybrané kapitoly z kartografie. Praha: SPN, 1983. 128 s. ELZAKER, C. (2004). The use of maps in the exploration of geographic data. Netherlands geographical studies 326. Utrecht/Enschede, 2004. 139 p. EN ISO 19113:2002 Geographic information – Quality principles. GERSHON, N. (1998). Visualization of an imperfect world. Computer Graphics and Applications, 1998, roč.18, č.4, s. 43 – 45. GILMARTIN, P. - PATTON, J. (1984). Comparing the Sexes on Spatial Abilities. and Map-Use Skills. Annals of the Association of American Geographers, 1984, roč. 74/4, s.605-619. GOODCHILD M. F. - DUBUC, O. (1987). A model of error for choropleth maps with applications to geographic information systems. In Proceedings, Auto Carto 8. Falls Church: ASPRS/ACSM, 1987.s.165 - 174. GOODCHILD, M. F. - GUOQING, S. - SHIREN, Y. (1992). Development and Test of an Error Model for Categorical Data. International journal of geographical information systems, 1992, roč.6, č.2, s.87-104. HENGEL, T. - HEUVELINK, G. - STEIN, A. (2004). A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging. Geoderma, 2004, roč.120, č. 1/2, s.75–93. HENGL, T. (2007). Practical guide to geostatistical mapping. Ispra: JRC, 2007. 143 s. HOPE, S. - HUNTER, G. J. (2007). Testing the effects of positional uncertainty on spatial decision-making. International journal of geographical information science, 2007, roč.21, č.6. s. 645 – 665.

207

HUNTER,G. J. (1993). Handling Uncertainty in Spatial Database. Ph.D. Thesis. Melbourne: Department of Surveying and Land Information, University of Melbourne, 1993. 125 s. CHANG, K. - ANTES, J. (1987). Sex and Cultural Differences in Map Reading. The American Cartographer, 1987, roč.14, č.1, s. 29-42. CHRISMAN, N. (1982). A theory of cartographic error and its measurement in digital data bases. In Proceedings, Fifth International Symposium on Computer-Assisted Cartography Auto Carto 5 . Falls Church, Virginia: ASPRS and ACSM, 1982. s.159 168. JACOBSSON, A. - GIVERSEN, J. (2007). Eurogeographics. JIANG, B. (1996). Fuzzy Overlay Analysis and Visualization in Geographic Information Systems. PhD Thesis. Utrecht: University of Utrecht, 1996. 167 s. KAŇOK, J. (1999). Tematická kartografie. Ostrava: Ostravská univerzita, 1999. 318 s. KONEČNÝ, M. - KUBÍČEK, P. - STACHOŇ, Z. - ŠAŠINKA, Č. (2011). The usability of selected base maps for crises management-users' perspectives. SpringerLink, Applied Geomatics. Springer,2011, roč. 3, č.4. 10 s. KONEČNÝ, M. - KUBÍČEK, P. - STANĚK, K. (1998). Mezinárodní standardizační aktivity v oblasti prostorově orientovaných informačních systémů. Sborník příspěvků konference Geomatika 98. Praha: CAGI, 1998. s. 35 - 41. KUBÍČEK, P. (2010). Kartografická vizualizace nejistoty v geografických datech. In HOCH, T. - ŠUMBEROVÁ, M. (eds.). Sborník abstraktů konference „Geografie pro život ve 21. Století“. Ostrava: Ostravská univerzita, 2010. 110 s. KUBÍČEK, P. (2011). Možnosti testování kartografické vizualizace polohové nejistoty. Kartografické listy, 2011, 9 a 19. Bratislava: VEDA, 2011. s. 88 - 96. ISSN 1336-5274. KUBÍČEK, P. - ŠAŠINKA, Č. (2011). Thematic Uncertainty Visualization Usability – Comparison of Basic Methods. Annals of GIS, 2011, roč. 17, č. 4, 20 s. LEITNER, M. - BUTTENFIELD, B. (2000). Guidelines for the display of attribute uncertainty. Cartography and geographic information science, 2000, roč. 27, č.1, s. 3 – 14. MACEACHREN, A. (1992). Visualizing uncertain information. Cartographic Perspectives, 1992, roč. 13, č.3, s. 10 - 19. MACEACHREN, A. - KRAAK, M. J. (2001). Research challenges in geovisualisation. Cartography and Geographic information Science, 2001, roč.28, č.1, s. 3 – 12. MACEACHREN, A. - ROBINSON, A. - HOPPER, S. - GARDNER, S. - MURRAY, R. - GAHEGAN, M. - HETZLER, E. (2005). Visualising geospatial information uncertainty. What we know and what we need to know. Cartography and Geographic Information Science, 2005, roč. 32, č. 3, s. 139 – 160. MILES, L. D. (1989). Techniques Of Value

208

Analysis

Engeneering.

MOD-GEOS (2010). Katalog topografických objektů DMÚ 25. Dobruška: Ministerstvo obrany ČR, Geografická služba, 2010. 75 s. NIST (1992). Spatial Data Transfer Standard FIPS 173. Washington DC: National Institute of Standards and Technology, US Department of Commerce, 1992. OLSON, J. (2009). Issues in Human Subject Testin in Cartography and GIS. In Proceedings of ICC 2009, Santiago de Chile. PANG, A. (2001). Visualizing uncertainty in geo-spatial data. In. Proceedings of the Workshop on the Intersections between Geospatial Information and Information Technology. Washington D. C.: National Academies Committee of the Computer Science and Telecommunications Board, 2001. s. 1-14. PRAVDA, J. (1997). Mapový jazyk. Bratislava: PrF Univerzita Komenského Bratislava, 1997. 88 s. RYBANSKÝ, M. (2009). Cross-Country Movement., The Imapct And Evaluation Of Geographic Factors. Brno: Akademické nakladatelství CERM, s.r.o., 2009. 113 s. RYBANSKY, M. - VALA, M. (2009). Relief impact on transport. In Sborník konference ICMT’09 - International conference on military technologies 2009. Brno: Univerzita obrany, 2009. s. 551 - 559. SHI, W. (2010). Principles of modelling uncertainties in spatial data and spatial analyses. Boca Raton, London, New York: Taylor and Francis, 2010. 412 s. SLOCUM, T. - MCMASTER, R. - KESSELER, F. - HOWARD, H. (2005). Thematic Cartography and Geographic Visualization. New Jersey: Prentice Hall, 2010. 576 s. TALHOFER, V. - HOŠKOVÁ, Š. - KRATOCHVÍL, V. - HOFMANN, A. (2009). Geospatial Data Quality. In Sborník konference ICMT’09 - International conference on military technologies 2009. Brno: Univerzita obrany, 2009. s. 570 - 578. TATRA (2010). Tatra is the solution. VOŽENÍLEK, V. (1999). Aplikovaná kartografie I. tematické mapy. Olomouc: Vydavatelství UP, 1999. 168 s. WANG, S. - SHI, W. - HANNING, Y. - GUOQING, CH. (2005). Attribute uncertainty in GIS data. In. WANG, L. - JIN, Y. (eds). Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Hiedelberg: Springer – Verlag,2005. s. 614 - 623. WILTSCHKO, T. - KAUFMANN, T. (2005). Euroroads. ZHANG, J. - GOODCHILD, M. (2002). Uncertainty in Geographical Information. London: Taylor and Francis, 2002. 266 s.

209

9. KARTOGRAFICKÉ MODELY Eva MULÍČKOVÁ

Vymezení pojmů Základem kartografického modelu je vytvoření koncepčního datového modelu, tedy vytvoření základní datové struktury objektů a jevů, které budou tvořit obsahovou náplň mapy, a popis jejich geometrických, topologických a tematických vlastností. Základní datová struktura je tvořena geografickými objekty – entitami, jako základními informačními jednotkami, které se v dané rozlišovací úrovni již dále nedělí a mají neproměnné geometrické, topologické a tematické vlastnosti. Podle BASARANER (2002) lze reálný svět reprezentovat prostřednictvím dvou modelů – geografického a kartografického. Digitální geografický model se používá zejména pro analýzy prostorových dat. Pro tyto analýzy jsou nejdůležitější otázky typů objektů, hierarchie tříd, topologické a sémantické vazby, definice úrovně detailu objektu, datová kvalita apod. Podle BASARANER (2007) může být též nazýván geometrický a sémantický prostorový model. Digitální kartografický model lze získat z modelu geografického. Představuje digitální (nebo analogovou) grafickou reprezentaci reálného světa. Kartografický model pomáhá lépe pochopit reálný svět prostřednictvím vizualizace s využitím grafických symbolů. Podle BASARANER (2007) může být též nazýván grafický prostorový model.

9.1 Generalizace modelu – teoretické principy Geodatabáze jako součást GIS je digitální geoprostorový model určitého výseku reality. Není pouhým seskupením dat, ale zahrnuje také vztahy mezi datovými elementy, pravidla a operace mezi nimi. Prostřednictvím datového modelování jsou vytvářena reprezentační schémata jevů reálného světa, která mohou být implementována v počítačovém prostředí a využita při tvorbě databáze (PENG, 2000). Datové modelování zahrnuje tři kroky: konceptuální datové modelování, logické datové modelování a fyzické datové modelování. Generalizace zahrnuje fázi konceptuálního modelování, a tak bude věnována pozornost pouze této části datového modelování. Reálný svět je komplexní a není možné (ani nezbytné) zachytit v prostorovém modelu všechny jeho aspekty. Prostorový model je vždy předmětem interpretace různých disciplín a různých aplikací a měl by být vytvářen na vhodné úrovni komplexnosti, aby byla zajištěna smysluplnost a srozumitelnost modelovaných jevů (viz např. WEIBEL, 1997). Větší složitost vede k detailnějším informacím, ale to neznamená, že je to vhodnější z hlediska určité aplikace. Velké množství detailní informace v databázi vede k nižší efektivitě zpracování informace. Je tedy nutné posoudit, které aspekty reality jsou relevantní z hlediska konkrétní aplikace. To představuje specifikaci typů objektů, vztahů mezi nimi a způsobu jejich reprezentace.

210

Lze vymezit dva typy generalizace v GIS: a) generalizace modelu, PENG (2000) používá pojem generalizace databáze, představuje manipulaci geometrického a tematického popisu prostorových objektů a jejich vztahů s ohledem na určité změny aplikačního modelu, b) kartografická generalizace, pro kterou PENG (2000) používá též pojem generalizace pohledu, která představuje transformaci digitálního popisu prostorových objektů a jejich vztahů do grafického popisu, který je omezený čitelností a kartografickými pravidly. V sémantickém datovém modelování a tedy při generalizaci modelu hrají rozhodující roli typy objektů a klasifikační a agregační hierarchie (PENG, 2000): • prostorové objekty jsou shlukovány do tříd typy objektů. Tyto typy objektů mohou být dále organizovány do tříd vyšší úrovně („super-typy objektů“); • typy a supertypy objektů jsou organizovány v hierarchické struktuře nazývané klasifikační hierarchie. Tato hierarchická struktura odráží určité aspekty abstrakce – nižší úrovně hierarchie představují nižší úrovně abstrakce a vedou k více komplexním datům (z tematického i prostorového hlediska), vyšší úrovně pak představují méně komplexní data. Např. doprava může být méně komplexním supertypem typů objektů železniční, silniční, říční doprava – díky definovanému vztahu podřízenosti-nadřazenosti lze provádět transformační proces z komplexnějšího do méně komplexního modelu. Kromě samotných typů objektů může být s klasifikační hierarchií spojen i atribut typů objektů (např. vlastnost druh land use u typu objektů katastrální parcela); • další důležitou strukturou je agregační hierarchie. Ta určuje, jak jsou typy objektů na nižším hierarchickém stupni, které náležejí různým klasifikačním hierarchiím, kombinovány a vytváří typy objektů vyšších hierarchických úrovní. Např. blok budov je kombinací typů objektů budova a zahrada. PENG (2000) nazývá typ objektů vyšší úrovně agregační hierarchie aggregation-type a typ objektů, který je jeho částí pak component-type. Instance těchto typů objektů pak nazývá aggregated-object, respektive component-object. Platí, že jeden aggregation-type může být component-type jiného nadřazeného aggregationtype. Způsob reprezentace reálného světa závistí na účelu. Různé aplikace, které se zajímají o stejný jev reálného světa, mohou tento jev vnímat rozdílně, a tak vyžadovat jeho rozdílnou reprezentaci (VANGENOT et al., 2002). Každá reprezentace představuje zjednodušený popis reality. Tento popis je dán prostřednictvím úrovně detailu, které postihují prostorové a tematické charakteristiky informace. V prostorové dimenzi se úroveň detailu nazývá prostorové rozlišení – řeší geometrické aspekty jevu. Může ovlivnit odfiltrování určitých jevů (např. ploch menších než 100 m2), zjednodušení geometrie (např. zjednodušení průběhu linie) nebo

211

slučování jevů (např. kolaps dvou blízkých objektů do jednoho) (VANGENOT et al., 2002). Prostorové rozlišení indikuje úroveň prostorové abstrakce typů objektů v databázi. Zahrnuje následující čtyři aspekty (PENG, 2002): 1. typ geometrického popisu. U vektorového přístupu je geometrie objektu popsaná 2D areálovým typem, 1D liniovým typem, 0D bodem. Čím vyšší prostorová dimenze, tím větší prostorové rozlišení; 2. minimální velikost objektu. Pouze objekty nad určitou prahovou velikostí jsou zohledněny v databázi (neplatí pro bodové objekty); 3. minimální vzdálenost sousedících objektů stejného typu. Více sousedících objektů vytvoří jeden, pokud je vzdálenost mezi nimi menší než prahová hodnota. To může implikovat, že databáze je vhodná pro aplikace nevyžadující objekty v odstupu menším, než je stanovený práh (např. pro navigaci autobusu jsou důležité jen ulice širší než 2 m); 4. minimální velikost detailu objektu. Prostorové detaily objektu nemohou být popsány a uloženy v databázi, pokud jsou menší než prahová hodnota. Tyto aspekty prostorového rozlišení se vztahují vždy na typ objektů, neplatí pro celou databázi, neboť se mohou pro různé typy objektů v databázi lišit. V tematické rovině se úroveň detailu nazývá sémantické či tematické rozlišení. Umožňuje odfiltrování objektů, vztahů nebo atributů, které nejsou relevantní v určité úrovni detailu. Sémantické rozlišení může být dáno počtem tříd, pravidly klasifikace do tříd, počtem atributů třídy, granularitou hierarchických hodnot domény apod. (VANGENOT et al., 2002). Sémantické rozlišení specifikuje tematickou úroveň abstrakce objektu v databázi. Podle PENG (2002) zahrnuje pět aspektů: 1. úroveň typu objektu v klasifikační hierarchii; 2. úroveň v klasifikační hierarchii atributové domény příslušného typu objektů; 3. úroveň typu objektu v agregační hierarchii; 4. počet objektů náležejících k příslušnému typu objektu; 5. počet atributů náležejících typu objektu. Těchto pět aspektů společně s počtem typů objektů obsažených v databázi určuje sémantické rozlišení databáze. Ačkoliv vztah mezi sémantickým a prostorovým rozlišením není explicitně vyjádřen, obecně platí, že větší sémantické rozlišení vede i k vyššímu prostorovému rozlišení. Pojem měřítko (tj. poměr mezi velikostí objektu na mapě a jeho skutečnou velikostí na zemi) je kartografický koncept a netýká se abstraktní reprezentace uložené v prostorové databázi (DEVOGELE et al., 1998). Kromě výše zmíněného rozlišení (prostorového a sémantického) je měřítko nahrazeno tzv. přesností (precison), která představuje úroveň detailu měření, a správností (accuracy), která definuje vztah mezi měřením a realitou, kterou má reprezentovat.

212

9.1.1 Změna tematického rozlišení Následující rozdělení vychází z práce PENG (2002).

Výběr Může být dvojího typu: • výběr relevantních typů objektů, • výběr objektů náležejících určitému typu objektů, které mají specifické vlastnosti (geometrické nebo tematické). Dojde tak stejně jako u homogenizace (viz dále) k omezení počtu objektů náležejících témuž typu objektů.

Zevšeobecnění (univerzalizace) Změna klasifikační úrovně objektu. Nahrazení existujícího typu objektu jeho supertypem. Z instance sub-typu se stává instance super-typu. Obdobně dochází ke změně v klasifikační hierarchie u atributových hodnot. Tento proces je ekvivalentem operace generalizace v sémantickém modelování.

Sémantické zjednodušení Tematické či sémantické zjednodušení se týká omezení počtu atributů typu objektu. Některé atributy nemusí být z hlediska aplikace relevantní a mohou být vypuštěny.

Kombinace Jedná se o změnu agregační úrovně. Několik typů objektu je nahrazeno agregačním typem. Existující objekty, které jsou komponentními typy, jsou agregovány a vytváří agregované objekty agregačního typu, které jsou založeny na jejich geometrických a sémantických vztazích. Tento proces je ekvivalentem operace agregace v sémantickém datovém modelování. Při agregaci komponentních objektů hraje důležitou roli prostorový vztah, neboť pouze sousední objekty jsou agregovány a vytváří agregovaný objekt. Někdy je důležitý i sémantický vztah – např. při agregaci statků a polí do farmářských celků jsou agregovány pouze ty, které náleží stejnému farmáři.

Homogenizace Homogenizace je proces, který vytváří homogenní objekty sloučením sousedících objektů stejného typu. Často souvisí se změněnou klasifikační či agregační úrovně typů objektů – dva objekty rozdílného typu se tak mohou stát instancí stejného typu objektu. Pokud spolu sousedí, je účelné je nahradit větším homogenním objektem.

213

9.1.2 Změna prostorového rozlišení Kolaps Změna geometrického popisu prostorového objektu – z prostorového typu na liniový nebo bodový, nebo z liniového na bodový.

Eliminace Odfiltrování malých objektů se změnou minimální velikost objektu udávající prostorové rozlišení – objekty menší než tato minimální velikost jsou odstraněny. Týká se pouze geometrických vlastností objektu.

Agregace Při změně minimální vzdálenosti sousedních objektů, která udává prostorové rozlišení, může dojít k tomu, že některé objekty se ocitnou „příliš blízko sebe“. V tomto případě je nutné provést operaci agregace – jestliže je vzdálenost mezi sousedními (ale nedotýkajícími se) objekty menší než požadovaná minimální velikost, jejich agregací se vytvoří nový objekt stejného typu, aniž aby došlo k posunu některého z nich.

Geometrické zjednodušení Pokud se zvětší minimální velikost detailu objektu udávající prostorové rozlišení, je nezbytné provést geometrické zjednodušení. Tato operace odfiltruje detaily plošného nebo liniového objektu, jejichž velikost je menší než mezní hodnota.

9.1.3 Změna kontextu Reklasifikace Při změně kontextu dochází k reklasifikaci – tj. vytvoření instancí nového typu objektů s využitím objektů jiného typu, jehož jeden z atributů definuje tematiku nového typu. Např. parcela může mít atribut land use. Pokud land use bude typ objektů v novém modelu, pak je možné vytvořit jeho instance s využitím stávajícího typu objektů parcela (s předpokladem, že land use je homogenní v každé parcele). Přehled operací prováděných při generalizaci modelu podle PENG (2002) je zobrazen na obr. 9.1 na následující straně. Nejprve je nutné provést transformaci kontextu, neboť tato operace je nezávislá na změně sémantického a prostorového rozlišení. Změna sémantického rozlišení probíhá na úrovni definice objektu a musí předcházet změně prostorového rozlišení, která souvisí s prostorovými vlastnostmi objektu.

214

Obr. 9.1: Operace prováděné při generalizaci databáze (upraveno podle PENG, 2002)

9.2 Koncepční modely dat v krizovém řízení Prostorová data používaná v krizovém řízení lze rozdělit do dvou skupin – existující data a operační data (XU a ZLATANOVA, 2007). 1. Existující data: data, která jsou vytvářena a spravována příslušnými správci. Tato data jsou k dispozici dříve, než dojde ke krizové události. 2. Operační data: data, která nejsou k dispozici před krizovou událostí. Jde o data získaná „z terénu“. V rámci těchto operačních dat je účelné vymezit dvě skupiny dat: • organizační – souvisejí s organizací vlastního zásahu v případě mimořádné události (např. aktuální rozmístění zásahových jednotek), • observační – data ze senzorů (např. aktuální meteorologické údaje). Další skupinu dat mohou tvořit amatérská data, tzv. Volunteered Geographic Information (VGI) (GOODCHILD a GLENNON, 2010), tj. data o krizovém jevu poskytnutá veřejností, která však nebudou objektem dalšího zájmu této práce. Pro účely adaptabilní kartografické vizualizace v krizovém řízení data dělíme následovně: a. topografický obsah – tzv. „BASETOPO“ – data sloužící jako referenční podklad (např. vodstvo, silniční síť), b. univerzální „krizařský“ obsah – tzv. „ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA“ – data, která jsou využitelná při všech typech mimořádných událostí (např. rozmístění objektů kritické infrastruktury, rozmístění zásahových jednotek), c. kontextově specifický obsah – obsah, který je vázaný na specifickou krizovou situaci – POVODEŇ, PŘEPRAVA NEBEZPEČNÝCH LÁTEK apod. (např. záplavová území, modely šíření látek). Z tohoto dělení vyplývá, že obecně je každá kontextová mapa tvořena třemi dílčími modely – BASETOPO, ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA a SPECIFICKÝ MODEL.

215

9.3 Definice geograficko-kartografických modelů a jejich generalizace – scénáře PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY, ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY a POVODEŇ 9.3.1 Definice a naplnění rolí Při definici geograficko-kartografických modelů pro scénáře PŘEPRAVA NL, ÚNIK NL a POVODEŇ se uplatňují všechny typy generalizace popsané v předchozích kapitolách. Protože rozhodující roli hraje kontext, ve kterém je informace předávána uživateli, zavádíme pojem ROLE, který bude nahrazovat typ objektů. Je to z toho důvodu, že kategorizace vstupních dat nemusí vždy odpovídat požadavkům konkrétní aplikace. Typ objektů je definován v kontextu poskytovatele (či tvůrce) dat, ROLE je definována v kontextu využití dat v krizovém řízení. O rolích podrobněji viz kapitola 10.1.

Obr. 9.2: Rozdílný kontext správců a uživatelů dat vyvolává nutnost reklasifikace typů objektů na ROLE Role definuje sémantiku objektu z hlediska uživatelského kontextu. Role může, ale nemusí, odpovídat definici typu objektů zdrojových dat (viz obr 9.3).

Obr. 9.3: Vztah mezi rolemi a typy objektů

216

V této kapitole budou popsány principy generalizace modelů pro zpracované scénáře z konceptuálního hlediska, tj. nezávisle na skutečném způsobu uložení dat v databázi. Bude popsáno, k jakým úpravám vstupních dat musí docházet při tvorbě kontextových map.

Obr. 9.4: Operace spojené se změnou kontextu, tj. naplnění rolí Primárním úkolem je naplnění ROLÍ. Tento proces je znázorněn na obr. 9.4. Na základě definice role je nutné provést výběr relevantních typů objektů a provést atributový či prostorový výběr relevantních objektů. Často dojde k sémantickému zjednodušení, neboť jsou vybrány jen pro roli relevantní vlastnosti. Pokud geometrie vstupních dat neodpovídá geometrii definované pro roli, je proveden kolaps (nejčastěji jde o kolaps polygonu na bod – týká se téměř všech objektů zájmové infrastruktury s bodovou geometrií). Nakonec dojde k reklasifikaci na požadovanou ROLI. Obr. 9.5 a 9.6 ilustrují naplnění vybraných rolí zájmové infrastruktury a basetopo.

Obr. 9.5: Příklad naplnění rolí pro objekty zájmové infrastruktury (ZI)

217

Obr. 9.6: Příklad naplnění rolí pro objekty basetopo (BT) Při naplňování rolí dochází k reklasifikaci původního objektu či typu objektů na roli (viz obr. 9.3). Nejde o reklasifikaci, která je provedena na základě hodnoty atributu (viz PENG, 2002), ale na základě posouzení vlastností objektů z hlediska aktuální situace a činnosti. Např. objekty typu škola, které leží mimo záplavovou zónu, mohou plnit roli nouzového ubytování (obr. 9.7). Součástí naplnění rolí je i sémantické zjednodušení, tedy omezení množství vlastností objektu. Např. pro školu, která plní roli nouzového ubytování, není relevantní vlastnost zaměření výuky. Naproti tomu však je důležitý počet tříd, ze kterého lze odvodit ubytovací kapacitu.

Obr. 9.7: Příklad naplnění rolí včetně procesu prostorového výběru pro roli nouzového ubytování

9.3.2 Generalizace modelu Na základě ČINNOSTI a SITUACE je definován tzv. JÁDROVÝ KONTEXT (podrobněji viz kapitola 9.6), pro který je stanoven základní datový obsah. Tento datový obsah je definován výčtem rolí, které jsou pro daný jádrový kontext relevantní.

218

Se změnou měřítka mapy, ke kterému dochází v rozsahu OBECNÉHO OPERAČNÍHO ROZSAHU (viz kap. 5.2.3), nastává změna sémantického i prostorového rozlišení. Obr. 9.8 podává přehled operací při generalizaci modelu.

Obr. 9.8: Přehled operací při generalizaci modelu pro potřeby adaptabilní kartografické vizualizace Jednotlivé operace jsou různým způsobem kombinovány. V následujícím textu budeme ilustrovat několik způsobů generalizace uplatněných při tvorbě geografickokartografických modelů. Obr. 9.9 dokumentuje způsob generalizace zástavby v modelu BASETOPO – v nejvyšší úrovni detailu je zástavba vyjádřena pomocí tří typů (rolí) : BT-zahrady, BThospod. zástavba a BT-občanská zástavba. Pro střední úrovně detailu jsou tyto tři role zevšeobecněny na BT-areály účelové zástavby. V menší úrovni detailu již vystupuje jen BT-zastavěné území, které vznikne homogenizací (tj. rozpuštěním hranic) areálů účelové zástavby, jejich následnou agregací a geometrickým zjednodušením.

Obr. 9.9: Generalizace zástavby v modelu BASETOPO (BT)

219

Obr. 9.10 ilustruje zevšeobecnění objektů zájmové infrastruktury ve střední úrovni detailu (zde se objekt železniční a silniční dopravy zevšeobecňuje na dopravní objekt). Při dalším snižování úrovně detailu může dojít ke snížení vzdálenosti symbolů reprezentujících příslušný objekt pod stanovenou mezní hodnotu či nastat jejich překryv. Je tedy nutná jejich agregace, při které je vytvořen nový objekt. Obr. 9.11 a 9.12 dokumentují zevšeobecnění a agregaci objektů specifického obsahu – agregaci vodních zdrojů a pomoci na vyžádání.

Obr. 9.10: Příklad generalizace objektu zájmové infrastruktury (ZI)

Obr. 9.11: Způsob agregace vodních zdrojů

Obr. 9.12: Způsob agregace pomoc na vyžádání

220

Obr. 9.13 a 9.14 dokumentují proces eliminace. Ta může být dána nejen minimální velikostí objektu, ale může být i sémantické povahy. Obr. 9.13 ilustruje, jak jsou se zmenšující se úrovní detailu postupně eliminovány nejprve školské objekty menšího významu (např. mateřské školy) a školské objekty většího významu jsou agregované, při další změně úrovně detailu jsou pak eliminovány i tyto.

Obr. 9.13: Příklad sémantické eliminace objektů zájmové infrastruktury (ZI) Obr. 9.14 pak prezentuje běžný způsob eliminace – odfiltrování objektů s plochou menší než je mezní hodnota.

Obr. 9.14: Příklad eliminace dané minimálním rozměrem velikosti objektu

9.4 Sémantický prostorový model BASETOPO Kontextově specifický (tematický) obsah se zobrazuje na pozadí topografického podkladu. Tento topografický podklad, tzv. BASETOPO, je na rozdíl od běžných topografických modelů (základní mapy, topografické mapy nebo různých digitálních modelů území) redukovaný na nezbytně nutnou úroveň, aby větší část informační náplně mohl tvořit vlastní tematický obsah. Jsou kombinována data z různých zdrojů – ZABAGED (ČÚZK), DIBAVOD (VÚV TGM) a StreetNet (CEDA). Různé kategorie objektů se generalizují různým způsobem:

221

1. silniční a železniční síť: sémantická eliminace – silniční síť je tvořena silnicemi různých tříd, se zmenšující se úrovní detailu jsou eliminovány silnice nižších tříd. Cesty a ostatní drážní komunikace jsou zobrazovány jen v nejvyšší úrovni detailu; 2. zastavěné území: viz obr. 9.9; 3. vodní toky: souvislý tok se definuje jednotným názvem vodního toku. Se zmenšováním měřítka se eliminují vodní toky bez názvu; 4. budovy: zobrazovány jen v nejvyšších úrovních detailu; 5. objekty na komunikaci: zobrazovány jen v nejvyšších úrovních detailu.

Obr. 9.15: Datový obsah modelu BASETOPO

9.5 Sémantický prostorový model ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA Kritickou infrastrukturou (KI) se rozumí výrobní a nevýrobní systémy a služby, jejichž nefunkčnost by měla závažný dopad na bezpečnost státu, ekonomiku, veřejnou správu a zabezpečení základních životních potřeb obyvatelstva. Při narušení nebo zničení KI může být vyhlášen krizový stav. Podle své důležitosti jsou položky KI řazeny do I. nebo II. kategorie. Dále je lze zařadit do jedné z devíti tematických kategorií (energetika, vodní hospodářství, potravinářství a zemědělství, zdravotní péče,

222

doprava, komunikační a informační systémy, bankovní a finanční sektor, nouzové služby, veřejná správa). Klasifikace kritické infrastruktury je podrobně popsána v kapitole 3.4. Vizualizace pouze na základě tematické a významové kategorie je nedostačující, neboť uživatel nedostává žádnou informaci o charakteru objektu. V rámci potravinářství II. kategorie je například klasifikována jak krajská hygienická správa, tak i supermarket, což jsou objekty, které se svou povahou výrazně liší. Obecně lze říci, že objekty zařazené do I. kategorie představují především sídla institucí. Pro účely výzkumného záměru byl zaveden pojem zájmová infrastruktura, která rozšiřuje ze zákona definovanou kritickou infrastrukturu o další objekty – jde zejména o objekty inženýrských sítí, které v rámci kritické infrastruktury nejsou zohledněny. Byly vyčleněny následující čtyři základní kategorie objektů zájmové infrastruktury (viz též obr. 9.16): • TECHNO, • VODA, • ENVIRO, • SOCIO.

Obr. 9.16: Základní členění objektů zájmové infrastruktury Uvedené kategorie se dále hierarchicky člení do tří úrovní, které jsou ilustrovány na obr. 9.17 a 9.18.

Obr. 9.17: Členění zájmové infrastruktury kategorie TECHNO, VODA a ENVIRO

223

Obr. 9.18: Členění zájmové infrastruktury kategorie SOCIO Vedle členění do tří hierarchických úrovní z hlediska tematického zařazení (viz výše) dále vymezujeme následující formy objektů zájmové infrastruktury (viz tabulka na obr. 9.19).

Obr. 9.19: Forma objektů zájmové infrastruktury Vymezení bodových objektů typu instituce, max a min je značně subjektivní – jde o prvotní návrh, neboť s výjimkou oficiálního vymezení objektů kritické infrastruktury I. a II. kategorie (viz kapitola 3.4) neexistuje žádný předpis, jak tyto objekty kategorizovat pro potřeby jejich vizualizace.

9.5.1 Generalizace modelu ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA Objekty zájmové infrastruktury, které mají bodovou formu, musí projít operací kolaps (s výjimkou těch, které již jako bodový objekt existují ve vstupních datech) – viz např. obr. 9.5. Všechny objekty zájmové infrastruktury se zobrazují v maximální úrovni detailu (MAX1). S jejím zmenšováním pak dochází k eliminaci. Nejdříve jsou eliminována ochranná pásma (od úrovně MAX2) a od úrovně MID2 objekty formy MIN a VEDENÍ (viz obr. 9.20).

224

Obr. 9.20: Eliminace objektů zájmové infrastruktury na základě jejich formy (symbol „X“ vyjadřuje existenci) Příslušnost objektu zájmové infrastruktury ke kritické infrastruktuře I. kategorie je řešena definicí atributu KI. V přehledném měřítku jsou pak eliminovány všechny objekty zájmové infrastruktury kromě těch, které mají KI=1 (objekty formy INSTITUCE nebo MAX). Bodové objekty formy MAX a INSTITUCE podléhají agregaci. K ní dochází dle hierarchie na obr 9.17 a 9.18. Pro potřebu agregace je definován obj-b-max ve dvou úrovních – přehled a detail. Detail odpovídá tematickému členění dle nejnižší úrovně hierarchie (např. elektřina, plyn, teplo, ropa) a přehled odpovídá prostřední úrovni (např. energetika). Na obr. 9.21 a 9.22 jsou agregované objekty (role) označeny červeně.

Obr. 9.21: Klasifikace objektů zájmové infrastruktury kategorie TECHNO, VODA a ENVIRO (červeně jsou zvýrazněny agregované typy objektů)

225

Obr. 9.22: Klasifikace objektů zájmové infrastruktury kategorie SOCIO (červeně jsou zvýrazněny agregované typy objektů) Kolize objektů MAX a MIN se řeší tak, že pokud leží v zóně agregace objekt stejného typu, ale jiné formy (např. SKOLA-MAX, SKOLA-MIN), zobrazí se jen MAX.

9.6 Specifický obsah kontextových map Na základě ČINNOSTI a SITUACE je definován tzv. JÁDROVÝ KONTEXT, pro který je definován základní datový obsah. Na obr. 9.23 je ilustrována definice těchto jádrových kontextů.

Obr. 9.23: Definice jádrového kontextu na základě situace a činnosti

226

V rámci operačního rozsahu je pak tento datový obsah modifikován prostřednictvím generalizačních operací. Na obr. 9.24 je znázorněn operační rozsah pro jednotlivé definované jádrové kontexty. Šipkou je označen základní operační rozsah – tj. měřítkový rozsah, ve kterém by měla být pravděpodobně mapa nejčastěji využívána (podrobněji viz kapitola 5.2.3).

Obr. 9.24: Obecné operační rozsahy pro definované jádrové kontexty (šipka označuje hlavní operační rozsah)

9.6.1 Kontext MONITOR V rámci scénáře PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY je řešena následující situace: v oblasti zájmu operátora se pohybuje vozidlo s nebezpečnou látkou. Pokud se toto vozidlo dostane do blízkosti určitých objektů zájmové infrastruktury, vozidlo změní svůj stav a operátor má možnost zjistit, jaké objekty jsou potenciálně v ohrožení. V rámci kontextu MONITOR jsou definovány dva základní operační rozsahy: ČÁST OBCE a ORP. V přehledném měřítku (tj. v operačním rozsahu ORP) dostává operátor pouze informaci o pohybujícím se vozidle, o jeho stavu a o mimořádných jevech na komunikaci (uzavírky, objížďky). V operačním rozsahu ČÁST OBCE jsou k dispozici detailní informace o objektech zájmové infrastruktury. Stav vozidla se mění v závislosti na existenci kritických zón. Ty jsou vymezeny jako obalové zóny kolem objektů zájmové infrastruktury. Jsou rozlišeny základní tři stavy vozidla: NORMAL, ALERT a HAVÁRIE. V rámci stavu ALERT je dále vymezen typ ohrožení (SOCIO, TECHNO, ENVIRO, VODA) a váha ohrožení (MINkolize s jedním prvkem zájmové infrastruktury, MID-kolize se dvěma prvky zájmové infrastruktury, MAX-kolize s více než dvěma prvky zájmové infrastruktury). Tabulka na obr. 9.25 na následující straně podává přehled specifického obsahu (tj. mimo BASETOPO a zájmovou infrastrukturu) pro kontext MONITOR.

227

Obr. 9.25: Kontextově specifický obsah pro jádrový kontext MONITOR

9.6.2 Kontext PERIMETR-INCIDENT Při havárii vozidla s nebezpečnou látkou je nutné organizovat zásah v místě havárie s ohledem na druh nebezpečné látky. Zásadní význam má vymezení zón nebezpečnosti. Jejich velikost se liší pro jednotlivé látky a je ovlivněna velkým množstvím faktorů – množství látky, povětrnostní podmínky, konfigurace terénu apod. Tabulka na obr. 9.26 udává přibližné hodnoty pro třídy ADR/RID.

Obr. 9.26: Vymezení zón nebezpečnosti pro třídy ADR/RID (v metrech) Kontrolované zóny vytváří organizovaný systém pro zajištění bezpečnosti nasazených sil a prostředků jednotek PO. Jsou charakterizovány nebezpečím a prováděnou činností. Zóny rozdělujeme na nebezpečnou a vnější. V rámci zón se vymezují jednotlivá stanoviště (viz obr 9.27). Tabulka na obr. 9.28 popisuje specifický obsah pro kontext perimetr-incident. Zóny ohrožení se generují automaticky na základě znalosti nebezpečné látky (viz přehled na obr. 9.26). Pro lepší orientaci je generováno i grafické měřítko – soustředné kruhy v pevně stanovených vzdálenostech (50, 100, 500 a 1000m). Ostatní obsah (jednotlivá stanoviště) je editován přímo velitelem zásahu v terénu prostřednictvím editačního klienta.

228

Obr. 9.27: Organizace místa zásahu dle materiálů (upraveno podle ŽEMLIČKA, 2008)

229

Obr. 9.28: Kontextově specifický obsah pro jádrový kontext PERIMETR-INCIDENT

9.6.3 Kontexty ORGANIZACE-INCIDENT, ORGANIZACE-POVODEŇ

Obr. 9.29: Datový obsah pro kontexty ORGANIZACE-INCIDENT a ORGANIZACE-POVODEŇ V případě uvedených dvou kontextů se jedná o podporu stejné činnosti (síly a prostředky) při různých situacích (havárie, povodeň). Většina obsahu je tedy stejná, dojde jen k modifikaci obsahu vázaného na specifickou situaci (viz tabulka na obr. 9.29). Uživatel má informace o tom, jaké komunikace jsou neprůjezdné, edituje informace o stavu vysílání sil a prostředků apod.

230

9.6.4 Kontext PREDIKCE-POVODEŇ V rámci této činnosti uživatel sleduje vývoj povodně. V operačním rozsahu povodí má možnost sledovat vývoj v celém povodí (stupeň povodňové aktivity pro hydrologické profily). V operačním rozsahu ORP získává informace o vyhlášeném stavu povodňové aktivity v obcích a informace o počtu pravděpodobně zasažených obyvatel. Získává znalost i o zasaženosti objektů kritické infrastruktury I. kategorie. Na úrovni obce pak může sledovat detailní situaci – které budovy jsou ohrožené/aktuálně zasažené, které objekty zájmové infrastruktury a komunikace jsou ohrožené/zasažené. Záplavové území je zobrazeno ve dvou variantách – aktuální a výhled. Uživatel je také informován o poloze a charakteru objektů, které mohou mít vliv na vývoj povodně – protipovodňová opatření a omezení na toku. Přehled jednotlivých prvků specifického obsahu je uveden v tabulce na obr. 9.30.

Obr. 9.30: Datový obsah pro kontext PREDIKCE-POVODEŇ

9.6.5 Kontext EVAKUACE Tyto kontextové mapy slouží k podpoře činnosti evakuace – zde jsou definovány pro situaci POVODEŇ, jde však o činnost univerzální, která může probíhat i v jiných situacích (např. plošně rozsáhlý únik nebezpečné látky).

231

Obsah je redukován pouze na prvky, které přímo souvisí s evakuací – objekty náhradního ubytování, stravování, evakuační zóny, trasy apod. a stav komunikací. Zobrazují se jednotlivé budovy, které je nutno evakuovat – ve stavu plán i s informací o počtu bydlících osob. Přehled jednotlivých prvků včetně stavů, kterých mohou nabývat, je uveden v tabulce na obr. 9.31.

Obr. 9.31: Datový obsah pro kontext EVAKUACE

9.6.6 Kontext TECHNICKÉ ZABEZPEČENÍ-POVODEŇ

Obr. 9.32: Specifický datový obsah pro jádrový kontext TECHNICKÉ ZABEZPEČENÍ-POVODEŇ

232

Kontextové mapy v rámci jádrového kontextu technické zabezpečení jsou definovány pro vyšší úrovně detailu. Slouží k detailnímu pohledu na záplavové území. Uživatel dostává podrobné informace o objektech na toku, protipovodňových opatřeních, aktuální hloubce a rychlosti vody, o překážkách v průtočném profilu apod. (viz tabulka na obr. 9.32).

9.7 Definice kontextových map – shrnutí Na obr. 9.33 je schematicky znázorněna definice datových modelů pro jednotlivé kontextové mapy.

Obr. 9.33: Definice kontextových map Na základě činnosti a situace je definován jádrový kontext. Pro tento jádrový kontext je vytvořen základní datový model na základě rozboru uživatelských požadavků. Základní datový model má tři části – BASETOPO, které definuje polohopisný základ mapy, ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA, která představuje univerzální „krizařský“ obsah, a SPECIFICKÝ obsah, který je odvislý od konkrétního jádrového kontextu. Tento základní datový model prochází generalizací a výsledkem je řada dílčích datových modelů pro jednotlivé operační rozsahy.

LITERATURA BASARANER, M. (2002). Model Generalization in GIS. In International Symposium on GIS. Istanbul, Turkey, 2002. BASARANER, M. (2007). Model and Cartographic Generalisation in GIS: A Comparison. In International Symposium on Modern Technologies, Education and Professional Practice in Geodesy and Related Fields. Sofia, 2007.

233

DEVOGELE, T. - PARENT C. - SPACCAPIETRA S. (1998). On spatial database integration. International Journal of Geographical Information Science, 1998, sv. 12, č. 4, s. 335-352(18). GOODCHILD, M. F. - GLENNON, A. J. (2010). Crowdsourcing geographic information for disaster response: a research frontier. International Journal of Digital Earth, 2010, č. 3, s. 231 - 241. KOZEL J. (2010). Kontextová mapová služba. Disertační práce. Brno: Masarykova univerzita, 2009. 144 s. LUMBROSO, D. et al. (2007). Review report of operational flood management methods and models, FLOODsite Project Report , 2007, No. T17-07-01. MULÍČKOVÁ, E. - KUBÍČEK, P. (2011). Definition of Cartographic Context in Emergency Management - Conceptual Framework of the Pilot Study Flood. In JALOVECKÝ R. - ŠTEFEK, A. (eds.). Proceedings of the International Conference on Military Technologies 2011 (ICMT’11). Brno: University of Defence, 2011. s. 13311338. PENG, W. (2000). Database generalization: concepts, problems, and operations, In IAPRS, 2000, Svazek XXXIII, část B4. Amsterdam, 2000. s. 826-833. PUNDT, H. (2005). Evaluating the Relevance of Spatial Data in Time Critical Situations. In VAN OOSTEROM, P. – ZLATANOVA, S. – FENDEL, E. M. (eds). Geo-information for Disaster Management. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. REICHNBACHER, T. (2004). Mobile Cartography – Adaptive Visualisation of Geographic Information on Mobile Devices. PhD Thesis. München: Technical University, 2003. 189 s. SCHMIDT, A. (2002). Ubiquitous Computing – Computing in Context. PhD Thesis. Lancaster (Velká Británie): Lancester University, 2002. VANGENOT, C. - PARENT, C. - SPACCAPIETRA, S. (2002). Modeling and manipulating multiple representations of spatial data. In Proc. of the Symposium on Geospatial Theory, Processing and Applications, 2002. WEIBEL, R. (1997). Generalization of Spatial Data: Principles and Selected Algorithms. In VAN KREVELD, M. - ROOS, T. - NIEVERGELT, J. - WIDMAYER, P. (eds.). CISM School, LNCS, č. 1340. Heidelberg: Springer, 1997. s. 99–152. XU, W. - ZLATANOVA S. (2007). Ontologies for Disaster Managmement, In LI, W. ZLATANOVA, S. – FABBRI (eds.). Geomatics Solutons for Disaster Management, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Berlin, Heidelberg: SpringerVerlag, 2007. s. 185-200. ŽEMLIČKA, Ž. (2008). Požární taktika: činnost jednotky po při zásahu s přítomností nebezpečných látek (Činnost JPO při zásahu s NL 2-02). Konspekty odborné přípravy jednotek požární ochrany II. Ostrava, 2008. .

234

10. TVORBA KARTOGRAFICKÉ INFRASTRUKTURY Šárka BŘEZINOVÁ, Milan V. DRÁPELA, Lucie FRIEDMANNOVÁ, Eva MULÍČKOVÁ, Marian RYBANSKÝ, Kateřina TAJOVSKÁ

10.1 Principy adaptace mapových znaků podle kontextu Adaptace mapových znaků je jedním z typů adaptace v rámci systému adaptabilní geovizualizace. Jak již bylo popsáno v kap. 5.2, adaptaci symbolů ovlivňuje zejména kontextový typ ČINNOST a DOBA.

10.1.1 Adaptace mapových znaků z hlediska role objektu a jeho relevance Jedním z hlavních přínosů adaptabilní geovizualizace je to, že zájmové objekty a jevy jsou interpretovány vůči ČINNOSTI, kterou má mapa podporovat. Na mapě jsou zobrazeny jen relevantní objekty a jsou zvýrazněny podle svého významu, čímž je výrazně usnadněna interpretace mapy a tak urychlen rozhodovací proces. Podstatou této adaptace je, že objekt není vizualizován jako takový, ale jsou hodnoceny jeho vlastnosti z hlediska dané činnosti. Pro tvůrce mapy je tedy nezbytné vědět, jakou znalost potřebuje uživatel v krizovém řízení získat, aby mohl učinit rozhodnutí. Uživatele může (ale nemusí) primárně zajímat, o jaký objekt se jedná. Měl by ale vědět, jakou ROLI tento objekt hraje při dané činnosti. Například objekt škola může plnit různou roli při predikci zasažení povodní, ochranně obyvatelstva či lokalizaci. V prvním případě mapa prostřednictvím mapového jazyka musí poskytnout informaci o tom, že se jedná o ohrožený objekt sociální povahy s obyvateli vyžadujícími zvláštní ochranu, ve druhém případě může škola plnit roli místa nouzového ubytování, ve třetím případě roli orientačního zájmového bodu (viz tab. 10.1). Tab. 10.1: Příklad různých rolí objektu škola Role objekt sociální povahy s obyvateli vyžadujícími zvláštní ochranu nouzové ubytování orientační zájmový bod

Popisná vlastnost počet zasažených osob ubytovací kapacita typ, název školy

Činnost predikce a vývoj povodně

ochrana obyvatelstva lokalizace

235

Prostorová restrikce musí ležet v ohrožené oblasti

musí ležet mimo ohroženou oblast

Jakou bude mít objekt přiřazenou ROLI, závisí kromě jeho tematických vlastností i na jeho prostorových vlastnostech, zejména na poloze vůči jiným objektům a jevům. Např. škola, která leží mimo záplavové území, nebude plnit ROLI objektu ohroženého povodní; stejně tak škola, která leží na břehu rozvodněné řeky, nebude plnit ROLI nouzového ubytování. Z pohledu ROLE se mění i požadavky na popisné informace objektu – tedy jaká kvalitativní nebo kvantitativní vlastnost je z hlediska činnosti nejdůležitější a měla by být součástí popisu. Příklady jsou uvedeny v tab. 10.1. V souvislosti s ROLEMI tedy můžeme hovořit o tzv. multireprezentaci – tj. různých způsobech kartografického vyjádření stejných objektů. Na základě rozboru ČINNOSTI je třeba stanovit, o kterých prostorových objektech jsou informace relevantní a o kterých ne – tedy tzv. sémantickou relevanci (viz též obr. 10.1). Lze říci, že objekt je relevantní, pokud je nezbytný pro činnost, kterou má mapa podporovat, a musí být proto v mapě zvýrazněn. Objekt je irelevantní, pokud informace o něm je zbytečná, zvyšovala by se informační náplň mapy na úkor čitelnosti, a je tedy účelné jej vypustit. Lze říci, že relevantní objekty jsou nositeli tzv. podstatné informace, tedy informace, která by měla být na mapě zvýrazněna. Některé objekty nejsou přímo nositeli podstatné informace, ale mohou pomoci uživateli se lépe zorientovat v širších souvislostech – nesou informaci pomocnou. Jako pomocné informace lze klasifikovat např. referenční data – tj. data tvořící polohopisný základ mapy.

Obr. 10.1: Vizualizace relevantní informace Posouzení toho, zda je informace podstatná, pomocná nebo irelevantní, tedy zvýraznění, potlačení nebo vypuštění informace, je důležité z hlediska zaplněnosti mapového pole, neboť zbytečně velké množství informace na mapě snižuje její čitelnost, a tak i její efektivitu jako rozhodovacího nástroje. U podstatné informace lze dále posoudit stupeň relevance, tj. stupeň zvýraznění. Dostačující jsou tři stupně relevance – např. malá/střední/velká. Na relevanci lze pohlížet nejen ze sémantického, ale i prostorového hlediska. Stupeň prostorové relevance je dán vztahem objektu k jiným objektům nebo vzdáleností od sledovaného jevu. Je nezbytné pochopit vztah zájmových objektů vůči jiným a vyjádřit tento vztah s využitím kartografických metod (např. objekty ležící v zóně dvacetileté vody mají větší váhu než ty, které leží v zóně pětisetleté vody, pokud očekáváme desetiletou vodu). Stupeň sémantické relevance je dán vahou hodnoty

236

klasifikační vlastnosti objektu, která může vyjadřovat prioritu z hlediska činnosti. Příklad uvádí tabulka 10.2. Tab. 10.2: Příklady kritérií pro vymezení stupně relevance (pro zvýraznění symbolu) aspekt prostorový

kritérium poloha

sémantický

významnost

parametry v/uvnitř/na blízko daleko velká střední malá

příklad objekty zájmové infrastruktury versus vymezené záplavové území jednotky požární ochrany dle kategorie

10.1.2 Adaptace mapových symbolů z hlediska časové dynamiky Pokud dojde ke krizové situaci, objekty a jevy prodělávají časové změny (PUNDT, 2005). Například krajina, která byla zasažena krizovým jevem a vykazovala specifické prostorové charakteristiky před tímto jevem, se během krizového jevu mění a jiné charakteristiky vykazuje i po jeho odeznění. Mapový symbol musí být schopen postihnout časovou dynamiku objektů a jevů. Tato dynamika má několik hledisek (viz též tab. 10.3): 1. Dynamika je daná charakterem objektu. Projevuje se změnou vlastností v čase – např. škola jako ohrožený objekt – všichni žáci jsou přítomni pouze v době vyučování, méně jich je přítomno odpoledne, žádní o víkendu; 2. Objekt je ovlivněn krizovým jevem – např. škola je přímo zasažena povodní/je potenciálně ohrožena/není ohrožena; 3. Dynamika objektu se mění s vývojem činnosti – např. škola jako objekt náhradního ubytování během evakuace – ubytovací kapacita je již naplněna/není ještě naplněna. Tab. 10.3: Faktory časové dynamiky objektů Povaha dynamiky charakter objektu

vývoj krizového jevu vývoj činnosti

popis

příklad

charakter objektu určuje jeho vlastnosti v závislosti na časovém úseku změna stavu objektu v závislosti na vývoji krizového jevu změna stavu objektu v závislosti na vývoji činnosti

různý počet zasažených osob v době vyučování/ večer/ o víkendu most je stabilní/zničen nouzové ubytování obsazeno/volná kapacita

Dynamika daná vlastnostmi objektu byla popsána jako kontextový typ DOBA, který může být nastaven přímo pomocí informace ze systému (čas, datum). Dynamiku

237

danou vývojem krizového jevu/činnosti lze vyjádřit prostřednictvím tzv. stavu objektu. Vymezujeme několik základních stavů objektu (viz tab. 10.4). Tab. 10.4: Stav objektu v souvislosti s vývojem krizového jevu či činnosti stav

význam

příklad

normal

beze změny

plán

plán činnosti

evakuační trasa je vymezena

aktivita

průběh činnosti (jevu)

zásah probíhá, JPO vysílá prostředky, most se opravuje

ukončení

ukončení činnosti (jevu)

budova již evakuována

alarm

stav ohrožení

budova je v ohrožení povodní

alert

stav nouze

silnice je neprůjezdná, zařízení je nefunkční, zasažené

10.2 Znakové sady pro podporu krizového řízení – varianta A 10.2.1 Úvod V krizovém řízení IZS se v současné době jako mapový podklad používají analogové mapy nebo jejich digitální ekvivalenty, a to vojenské topografické mapy, základní mapy ČR, katastrální mapy, technickohospodářské mapy, státní mapa 1: 5 000 – odvozená, ortofotomapy a vybrané digitální mapy komerční produkce, zejména edice Geobáze, InfoMapa, produkty CEDA, případně jiné produkty, vyhotovené na zakázku nejčastěji některého orgánu státní správy. Současně jsou využívané i geografické informační systémy a jejich grafické výstupy. To znamená velkou nejednotnost a nekoncepčnost základního grafického – mapového podkladu pro navrhované znakové sady.

ohnisko požáru z legendy FMV Československé republiky požár z legendy aplikace GISel IZS používané v HZS ČR lokální požár z legendy navržené M. Navrátilovou (2007) lokální požár z legendy navržené A. Bodnárovou (2009)

238

z nabídky ikon Centro de Entrenamiento de Bomberos Profesionales z legendy Clickart – software zabývající se vizualizací z legendy Clickart z legendy Clickart z nabídky ikon pro technologické pohromy ESRI Hazmat

z nabídky ikon Computer Aided Management of Emergency Operations z nabídky ikon pro technologické pohromy US Army z nabídky ikon Emergency Response Handbook z nabídky ikon Work Safe z legendy Symbol source Book z legendy Symbol source Book z legendy Symbol source Book z nabídky ikon Signet Signal Symbol, Zurich 1970 z legendy National Park Service

z nabídky Central Points z nabídky ikon U. J. Dymon (2003) z nabídky ikon Homeland Security Working Group Obr. 10.2: Ukázka vybraných variant mapových symbolů pro znázornění požáru od různých zpracovatelů znakových sad

239

Vlastní tvorba kartografické infrastruktury zahrnovala nejprve analýzu dostupných mapových značek na kartografických produktech používaných v krizovém řízení v ČR i zahraničí, rozbor jejich grafického provedení, rozlišitelnost na mapovém podkladu a rychlost jejich čtení. Zejména u znakových sad používaných v ČR je velká nejednotnost nejen v jednotlivých složkách IZS, ale i v rámci jedné složky IZS v různých regionech na našem území. Obdobná situace je i v zahraničí (viz obr. 10.2). Odlišné koncepce mají zahraniční standardizované znakové sady pro krizové řízení navržené např. v USA, Kanadě, Austrálii, Velké Británii aj. (viz např. obr. 10.3 a 10.4), nicméně některá základní pravidla pro tvorbu mapových znaků v krizovém řízení (která jsou uvedena níže) mají společná. Díky mezinárodní spolupráci při předcházení a následné redukci dopadů mimořádných událostí a pohrom existují snahy o standardizaci a sjednocení pravidel pro používanou klasifikaci a kartografickou vizualizaci těchto jevů. Symbol Types

Symbol Image Key Stroke

Symbol Terms and Definitions

6.) Earth Quake Epicenter (GeologicFeature)

C

Earth Quake Epicenter (Geologic) - The point on the earth's surface directly above the focus of an earthquake. (Source: Dictionary of Geological Terms, 3rd Ed.)

7.) Landslide (GeologicFeature)

D

Landslide (Geologic) - A general term for a wide variety of processes and landforms involving the down slope movement under the force of gravity of masses of soil and rock material.

8.) Subsidence (GeologicFeature)

E

Subsidence (Geologic) - Sinking or downward settling of the earth's surface. (Source: Dictionary of Geological Terms, 3rd Ed.)

F

Volcanic Eruption (Geologic) - The ejection of volcanic materials (lava, pyroclasts, and volcanic gases) from a vent or fissure in the Earth's crust. (Source: Dictionary of Geological Terms, 3rd Ed.)

G

Volcanic Threat (Geologic) - A vent or fissure in the Earth's crust where volcanic eruption is believed to be imminent. (Source: logical extension of “Volcanic Eruption”)

9.) Volcanic Eruption (GeologicFeature)

10.) Volcanic Threat (GeologicFeature)

Obr. 10.3: Ukázka znaků pro kategorii Natural Events ze znakové sady HSWG z USA (zdroj: http://www.fgdc.gov/HSWG/ref_pages/NaturalEvents_ref.htm) Společným jmenovatelem je snaha o vytvoření standardizované znakové sady: • která vychází z již používaných standardů a norem v příslušném státě i v mezinárodním měřítku, • tato sada je pokud možno použitelná na jakémkoliv mapovém podkladu (je navrženo několik velikostí znaků), • je nezávislá na použitém softwaru,

240

• je snadno rozlišitelná a srozumitelná, • lze ji použít i v černobílé variantě. Většina z nich existuje v několika výměnných formátech (rastrové, vektorové, fonty) a velikostech, které umožňují využití na širokém spektru platforem (web, GIS, papírové mapy) (TAJOVSKÁ, 2011)

Obr. 10.4: Ukázka ze znakové sady Emergency Mapping Symbology z Kanady (upraveno podle http://emsymbology.org/SymbologyPresentation_20101210.pdf) Při tvorbě zde navrhovaných mapových znaků pro krizové řízení se vycházelo ze zkušeností v používání tvarů a provedení dopravních značek, případně dalších grafických znaků a upozornění, jejichž základní koncepce je na bázi piktogramů. V rozhodování při tvorbě znaku působí několik proměnných: • uživatel – jeho vzdělání, zkušenost práce s grafickou informací a funkční zařazení v IZS, • výstup grafické informace – velikost monitoru, čitelnost a srozumitelnost znaku, • prostředí pro činnost dané složky a jednotky IZS – v operačním středisku, v terénu, ve ztíženém osvětlení grafického podkladu, • typ a podtyp mimořádné události a pohromy, • rozsah postiženého území – zásah a likvidační práce lokální a plošné. Současně působí i nutné předpoklady, které je potřeba zahrnout: • běžné podmínky, ztížené podmínky a stres, • rychlost rozhodování, • počet grafických informací pro jednu lokalitu nebo plošný zásah jednotek IZS.

241

Při tvorbě bodových – figurálních znakových sad pro IZS by měla být: • dostatečná a pokud možno jednotná velikost znaků, • jednoduché tvary znaků, vnitřní výplně a struktury, • asociativní povaha symbolů a vnitřních afixů znaků, • minimální počet používaných barev. Byly navrženy řady sad pro mimořádné události a pohromy (TCTV), body zájmu (POI) a scénář Povodně, které mají ucelenou koncepci z hlediska srozumitelnosti, zapamatovatelnosti a rychlého vnímání (percepce) při příjmu nahlášené události, jejího zpracování a vyslání zásahových jednotek a vlastní činnosti před a při zásahu, event. po ukončení události. Znaky jsou řešeny pokud možno jako asociativní tak, aby i na první pohled byly srozumitelné bez vysvětlení v legendě. Kolektiv autorů zpracovává i variantní znaky pro jednotlivé typy a podtypy TCTV a POI tak, aby bylo umožněno jejich psychologické testování a případně úpravy v základních navržených řadách. Za základ navržených jednotlivých figurálních znaků byl zvolen tvar, barevné rozlišení a vnitřní výplň znaku s využitím morfografických operací kolorace, afixace, zvětšování a zmenšování, rotace a sdružování znaků. Znaky musí být na první pohled snadno rozlišitelné od mapového podkladu. Figurální znaky jsou vkládány i do liniových a plošných znaků, i když linie nebo plochy samy o sobě již mají svůj samostatný znak. Znakové sady jsou nedílnou součástí tzv. dynamické kontextové vizualizace, která okamžitě reaguje na specifické podmínky a požadavky uživatelů v konkrétních situacích.

10.2.2 Základní filozofie tvorby znakových sad Návrh nových mapových znaků vychází z těchto premis: • znaková sada musí být jednotná pro všechny úrovně krizového řízení a složky Integrovaného záchranného systému (dále jen IZS) i ostatní uživatele České republiky, • znaky musí být jednoduché, tj. znaková sada je volena co nejjednodušší, aby byla srozumitelná všem složkám IZS a tak, aby pracovníci na operačních a informačních střediscích (OPIS) mohli pohotově verbální informaci o konkrétní situaci předat i v grafické podobě velitelům zásahů, současně i pracovníkům státní správy, právnickým a fyzickým osobám, které se podílejí na záchranných a likvidačních pracích před, v průběhu i po povodni nebo záplavě, • počet znaků je navržen co nejmenší, doplňující údaje se objeví v okénku informačního systému (IS) vedle znaku nebo na okraji obrazovky po kliknutí na příslušný znak,

242

• znaky jsou řešeny pokud možno jako asociativní tak, aby i na první pohled byly srozumitelné bez vysvětlení v legendě, • jednotlivé typy a podtypy objektů a činností při povodni jsou rozděleny do skupin tak, aby základní tvary nových znaků v jedné skupině byly stejné, • jednotlivé znaky budou tvořeny jako figurální piktogramy, • figurální piktogramy budou řešeny stavebnicově, tzn. obvod piktogramu bude tvořit jednoduchý geometrický tvar – výplň plochy geometrického obrazce bude buď bílá nebo barevná – do plochy geometrického obrazce s bílou nebo barevnou výplní bude vložen vnitřní afix, tj. zpřesnění podtypu objektu nebo události, • při tvorbě znaku se budou využívat kromě tvaru a barvy také morfografické operace, • figurální piktogramy budou vkládány podle své povahy i do liniových znaků nebo areálů, • figurální piktogramy nebudou transparentní, • znaky bude možné skládat z vodícího a doplňujícího piktogramu vedle sebe, • znaky bude možné kumulovat dle charakteristik a intenzity událostí s respektováním pravidel grafického zaplnění mapy a pravidel generalizace zobrazení, • skupiny znaků lze nahradit společným stejným znakem (nebo zastupujícím skupinovým symbolem) umístěným v těžišti výskytu jevů nebo objektů, • tvar a velikost piktogramu budou voleny tak, aby byly dobře rozlišitelné, čitelné a srozumitelné na velkoplošném monitoru (nebo i analogové mapě), středoplošném a výběrově maloplošném monitoru, • návrh znaků je řešen ve více grafických variantách, • navržený systém znakové sady částečně byl a bude testován z psychologického hlediska vnímání a přijímání grafické informace při zásahu a likvidačních pracích v běžných podmínkách i ve stresové situaci (viz kap. 11), • figurální piktogramy budou řešeny podle stejné filozofie a morfografických operací tvorby znaku; přitom však vnitřní afixy budou pokud možno respektovat tvary v praxi již ověřených a používaných tvarů znaků z legendy HZS. Za vodící piktogram je považován jednotlivý typ, určený tvarem vodícího znaku, např. trojúhelník na základně

pro stupně povodňové aktivity, dále jako podtyp

stupeň povodňové aktivity v obci doplněný morfografickou operací kolorace a nakonec s použitím morfografické operace vnitřní afixace např. pro 3. stupeň ohrožení symbolem

.

243

Doplňující – přiřazený piktogram může být znak, který bude společný pro více typů událostí. V tomto případě např. „3. stupeň ohrožení“, který může být společný jak pro podtyp „extrémní ohrožení“

, tak pro „zvýšené nebezpečí při destrukci

apod. Tímto způsobem bude možné snížit počet znaků v legendě objektu“ a umožnit operačním a dispečerským pracovníkům pohotové zpracování grafické informace skládáním grafických významů – „slov“. Východiska teoretických předpokladů umožňují praktické řešení návrhu dynamické geovizualizace – grafické informace o typu a podtypu povodní a s nimi spojených dalších mimořádných událostí na velko- až maloplošných monitorech.

Základní tvar znaků pro krizové řízení a IZS Převážná část znaků tohoto scénáře je bodového charakteru. Do základního tvaru jsou vložené afixy – hlavně asociativní symboly, alfanumerické znaky a barva. Bodové znaky mají co nejjednodušší strukturu. Snaha o co nejmenší počet znaků ve znakové sadě se případně kompenzuje přiřazenými alfanumerickými příložkami k základnímu bodovému znaku, eventuálně sdružováním základních bodových znaků k jednomu objektu či mimořádné události. Základní tvar bodového znaku je tvořen jednoduchými geometrickými obrazci (viz obr. 10.5).

Obr. 10.5: Základní tvary bodových znaků Jednotlivé typy a podtypy podle objektů a činností při povodni jsou rozděleny do skupin tak, aby základní tvary nových znaků v jedné skupině byly stejné. Ve scénáři Povodně bude možné většinu znaků v měřítku 1: 50 000 a 1: 100 000 použít i pro měřítko 1: 200 000. Pro měřítka velká a střední do 1: 100 000 je navržena nejmenší velikost základního tvaru znaku, tzn. čtverce, kruhu apod. 7,5mm, pro malá měřítka velikost 5mm. Nejmenší tloušťka liniového znaku bude 1mm. Velikosti a tloušťky znaků byly ověřovány účastníky psychologických testů.

Řešení barev znaků pro krizové řízení a IZS Důležitou morfografickou operací při tvorbě návrhu znaků je barva. V návrhu byl zvolen co nejmenší počet barevných tónů a odstínů. Za základ byl vybrán systém CMYK. Na obr. 10.6 jsou uvedeny pouze sytosti jednotlivých barev a to tak, aby mapové znaky pro krizové řízení byly snadno rozlišitelné na mapovém podkladu a jednotné v systému znakových sad. Barevnost a hlavně plošné vybarvení znaků v příslušných

244

skupinách činností, a to jak řídících krizové situace, tak i zásahových jednotek, koresponduje s barevností navržené pro mimořádné události (DRÁPELA et al., 2009b).

Obr. 10.6: Použité barvy v systému CMYK

10.2.3 Znaková sada pro mimořádné události TCTV Znaky jsou řešeny pokud možno jako asociativní tak, aby i na první pohled byly srozumitelné bez vysvětlení v legendě. Autoři vycházeli z poznatků publikovaných v roce 2007 (DRÁPELA et al., 2007) a pokračovali v rozpracování systému znaků pro mimořádné události publikovaného v Praze v roce 2009 (DRÁPELA et al., 2009a). Návrh znaků pro IZS je zcela odlišný koncepcí a provedením od ostatních znakových sad publikovaných domácími i zahraničními autory, uvedenými v seznamu literatury. Pouze ze systému Hasičského záchranného sboru JmK byly převzaty nebo upraveny takové vybrané afixy používané v těchto složkách, které byly dostatečně asociativní (HZS JmK). Autoři při tvorbě znaků vycházeli z typů a podtypů krizových událostí podle „Klasifikace při příjmu události v TCTV“. Pořadí tvořených znaků a jejich variant seřadili odlišně (viz tab. 10.5 - mimořádné události jsou řazeny systematicky do skupin podle návrhu tvaru, barvy a afixu mimořádné události. Tvary skupin mapových znaků pro krizový management a zásahové jednotky IZS: mimořádné události a pohromy (způsobené požáry, vodou, povodně a záplavy, sněhem a námrazou, ostatní živelné pohromy, způsobené negativní činností člověka, ostatní mimořádné události); ochrana osob a zvířat (ochranné a zabezpečovací práce, evakuace a ochrana obyvatelstva plošná); doprava (doprava osob, přeprava nákladů – zabezpečovací práce, nehody); technická pomoc (spolupráce se složkami IZS, destrukce objektů, odstraňování překážek, čerpání vody); zákazy a příkazy; upozornění a výstrahy; jiné (konec akce, planý poplach).

245

Tab. 10.5: Znaková sada pro mimořádné události

Mimořádné události a pohromy Název znaku

Znak

Další dostupné varianty

Způsobené požáry lokální požáry plošné požáry Způsobené vodou povodně a záplavy způsobené sněhem a námrazou Ostatní přírodní pohromy způsobené větrem sesuvy půdy a řícení skal způsobené škodlivým hmyzem Způsobené negativní činností člověka při haváriích terorismus Ostatní mimořádné události radioaktivní únik nebezpečných látek jiné

Ochrana osob a zvířat Název znaku

Map. znak

Ochrana osob a zvířat záchrana osob a zvířat z hloubky záchrana osob a zvířat z výšky záchrana osob a zvířat z uzavřených prostor

246

Další dostupné varianty

záchrana osob a zvířat zasypaných a zavalených záchrana osob a zvířat z vody evakuační trasy evakuační plochy a prostory plochy očisty a dekontaminace

Doprava Název znaku

Map. znak

Další dostupné varianty

Doprava osob doprava osob při evakuaci dopravní nehody Přeprava nákladů zabezpečovací akce při přepravě nebezpečných nákladů nehody při přepravě nebezpečných nákladů

Technická pomoc Název znaku

Map. znak

Další dostupné varianty

Map. znak

Další dostupné varianty

spolupráce se složkami IZS (s policí ČR) destrukce objektů odstraňování překážek čerpání vody

Zákazy a příkazy Název znaku zákaz vjezdu, překážka na vozovce nutné omezení rychlosti maximální výška vozidla

247

maximální šířka vozidla maximální délka vozidla

Upozornění a výstrahy Název znaku

Map. znak

Další dostupné varianty

pozor nebezpečí spadlé stromy a vývraty výbušné látky a trhaviny určené výbušné látky a trhaviny neurčené tlakové láhve vysoká hořlavost jedovaté látky a toxické plyny dráždivé látky a žíraviny radioaktivita

Jiné Název znaku

Map. znak

Další dostupné varianty

konec akce planý poplach

Vybrané figurální, liniové a plošné znaky TCTV a POI jsou doplněny lemovkami – viz kapitola 9. Znaky jsou navrženy pro univerzální použití na různém mapovém podkladu (viz obr. 10.7). Na obr. 10.7 jsou například vyznačena místa mimořádných událostí dopravních nehod, způsobené větrem, radioaktivitou, častých záplav, lokální požár i výstraha omezující dopravu. Ke každému znaku mohou být kontextově zapsány údaje o datu event. době výskytu, četnosti a další informace, které se objeví po kliknutí na příslušný znak.

248

Obr. 10.7: Ukázka znaků TCTV na mapovém podkladu BaseTopo v měřítku 1:5000

10.2.4 Znaková sada pro body zájmu – POI Mapové znaky POI ve vztahu k mimořádným událostem nebyly dosud v krizovém řízení jinými autory řešeny. Autoři při tvorbě znaků vycházeli z druhu kontextů “Lokalizace” dle typu krajiny a zástavby. Přehled mapových znaků POI je uveden v tabulce 10.6. Tab. 10.6: Znaková sada pro body zájmu – POI

Univerzální POI - figurální Název znaku

Znak

Další dostupné varianty

Objekty Kulturněhistorické

historické kulturní

K

církevní hřbitovy Sportovní

stadion bazén, plovárna ostatní sportoviště

Výškové

vysílač, retranslační stanice

249

vysoký komín vodojem rozhledna, vysoká věž větrný mlýn, elektrárna trigonometrický bod Služby a instituce

hotel restaurace obchodní centrum nemocnice heliport škola banka bankomat pošta

Ostatní

hájovna, myslivna kemp tábor

Doprava Letecká a lodní

letiště přístav

Pozemní

hraniční přechod železniční stanice zastávka autobusu semafor parkoviště čerpací stanice

250

Univerzální POI – liniové a areálové Název znaku

Znak

Další dostupné varianty

Zástavba bytová hospodářská průmyslová sklady a sila Lesy Vodstvo

vodní plochy vodní toky

Pozemní komunikace

dálnice dálnice mezinárodní silnice I. třídy silnice II. třídy

Pozemní komunikace (pokrač.)

ostatní silnice polní a lesní cesty tunel most

Drážní a ostatní komunikace

železnice tramvajové ostatní dráhy

Kontextově specifický obsah Název znaku Sídlištní plochy

Znak

Další dostupná varianta

souvislá zastavěnost rozptýlená zástavba sady a zahrady

Energetika

elektrické vedení trafostanice

Reliéf

hřbetnice skály

Turistika

turistická trasa

251

cyklotrasa rozcestník

Speciální obsah Název znaku Hlavní uzávěry

Znak

Další dostupné varianty

plynu vody teplovodu hlavní vypínač elektriky

Čerpání vody

požární hydrant nadzemní požární hydrant podzemní požární hydrant nástěnný stanoviště pro čerpání vody požární nádrž kanalizační vstup pro čerpání vody

Znaky POI pomáhají určit polohu mimořádné události při jejím nahlášení pozorovatelem do operačního střediska, orientaci zásahové jednotky v terénu a vyhledávání speciálního obsahu, jako jsou hydranty, uzávěry apod.

10.2.5 Znaková sada pro scénář Povodně Základní tvary znaků ve skupinách jsou shodné s tvary znaků pro mimořádné události. Autoři při tvorbě znaků vycházeli z tabulky “Datový obsah pro různé úrovně detailu v rámci operačního měřítka pro scénář Povodně”. Tab. 10.7: Znaková sada pro scénář Povodně

Stupeň povodňové aktivity v obci – SPA Č.

Objekt, činnost

1a

stupeň ohrožení žádný

1b

1. stupeň ohrožení – 1SPA

1c

2. stupeň ohrožení – 2SPA

1d

3. stupeň ohrožení – 3SPA

1e

extrémně vysoký stupeň ohrožení

1: 50 000 1: 100 000

252

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Povodňové komise a hlásné profily povodňové služby Č.

Objekt, činnost

2a

Ústřední povodňová komise

2b

povodňová komise kraje

2c

povodňová komise ORP

2d

povodňová komise obce

3a

hlásný profil kategorie A

3b

hlásný profil kategorie B

3c

hlásný profil kategorie C

1: 50 000 1: 100 000

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Vodstvo 1: 50 000

Č.

Objekt, činnost

4

hlavní vodní tok s názvem toku

5

vedlejší vodní tok

6

velká vodní nádrž

7a

územní členění Povodí Moravy s identifikátorem

8

povodí II. a III. řádu

9a

rozvodnice hlavního povodí – I. řádu

9b

rozvodnice dílčího a drobného povodí II. a III. řádu

1: 100 000

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Povodňové průtoky Č.

1: 50 000

Objekt, činnost

1: 100 000

10a

hlavní vodní tok – předpověď postupové doby povodňových průtoků

10b hlavní vodní tok – postupové doby povodňových průtoků, kapacita naplněna

253

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

11a

vedlejší vodní tok – předpověď postupové doby povodňových průtoků

11b vedlejší vodní tok – postupové doby povodňových průtoků, kapacita naplněna

Vodní díla plošná Č.

Objekt, činnost

12a

vodní dílo I. kategorie – kapacita nenaplněna

12b

vodní dílo I. kategorie – kapacita naplněna

13a

vodní dílo II. kategorie – kapacita nenaplněna

13b

vodní dílo II. kategorie – kapacita naplněna

14a

vodní dílo III. kategorie – kapacita nenaplněna

14b

vodní dílo III. kategorie – kapacita naplněna

1: 50 000 1: 100 000

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Objekty a ohrožená místa na toku 1: 50 000

Č.

Objekt, činnost

15a

číselný znak ke znaku objektu při toku – objekt nezasažený povodní

15b

číselný znak ke znaku objektu při toku –objekt zasažený povodní

16a

hráz funkční

16b

hráz nefunkční

17a

jez na vodním toku

17b

jez na vodním toku funkční

17c

jez na vodním toku nefunkční

18a

vtokový objekt funkční

18b

vtokový objekt nefunkční

1: 100 000

254

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

19a

průtočný profil pod mostem – bez překážek

19b

průtočný profil pod mostem – překážka se odstraňuje

19c

průtočný profil pod mostem – s překážkami

20a

propustek bez překážek

20b

propustek – překážka se odstraňuje

20c

propustek s překážkami

21

místo omezující odtokové poměry

22

místo možného vzdutí vody do kanalizace

23

místo možného znečištění vody

24

místo možného sesuvu půdy

25a

vodní elektrárna malá – objekt nezasažený povodní

25b

vodní elektrárna malá – objekt zasažený povodní

26a

čistírna odpadních vod – ČOV nezasažená povodní

26b

čistírna odpadních vod – ČOV zasažená povodní

27

srážkoměrná stanice ČHMÚ

Objekty pro transformaci povodně – plošná opatření Č.

Objekt, činnost

28a

agrotechnická opatření funkční

28b

agrotechnická opatření nefunkční

29a

suchá nádrž funkční

29b

suchá nádrž nefunkční

1: 50 000 1: 100 000

255

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

30 31

retenční prostor v nádrži - výška v m retenční prostor v poldru - výška v m

Technická opatření na toku Č.

Objekt, činnost

32a

ochranná hráz funkční

32b

ochranná hráz nefunkční

33a

ochranná zeď funkční

33b

ochranná zeď nefunkční

34a

retenční přehrážka funkční

34b

retenční přehrážka nefunkční

35a

povodňový uzávěr funkční

35b

povodňový uzávěr nefunkční

36a

zkapacitnění koryta vodního toku kamennou dlažbou

36b

zkapacitnění koryta vodního toku kamennou opěrnou zdí

36c

zkapacitnění koryta vodního toku kamennou rovnaninou

37

mobilní systém

38a

povodňová čerpací stanice funkční

38b

povodňová čerpací stan. nefunkční

39a

protipovodňová opatření funkční

39b

protipovodňová opatření nefunkční

1: 50 000 1: 100 000

256

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Záplavová území 1: 50 000

Č.

Objekt, činnost

40a

záplavová území – předpoklad Q5

40b

záplavová území – předpoklad Q20

40c

záplavová území – předpoklad Q100

41

zaplavené povodně

území

1: 100 000

s údajem

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

roku

Místo zásahu – budova, objekt na toku 1: 50 000

Č.

Objekt, činnost

42a

budova, objekt na toku

42b

zásah u objektu nutný

42c

zásah u objektu probíhá

42d

zásah u objektu již proveden

43

počet zasažených osob na území katastru

44a

budovy v ohrožení (leží v predikované zóně)

44b

budovy zasažené (leží v predikované zóně)

1: 100 000

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Pomoc při ohrožení, zásahu, evakuaci a likvidaci škod 1: 50 000

Č.

Objekt, činnost

45a

pomoc na vyžádání – technická

45b

pomoc na vyžádání vysílá technické prostředky

45c

spolupráce se složkami IZS

45d

destrukce objektů

45e

odstraňovaní překážek

1: 100 000

257

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

45f

čerpání vody

46a

pomoc na vyžádání – materiál

46b

pomoc na vyžádání vysílá materiál

47a

pomoc na vyžádání – vojenská

47b

pomoc na vyžádání vysílá vojenské prostředky

Evakuace osob Č.

Objekt, činnost

48a

budova určená k evakuaci

48b

evakuační místo – budovu nutné evakuovat

48c

evakuační místo – evakuace probíhá

48d

evakuační místo – evakuace ukončena

49a

místo shromažďování – plánované

49b

místo shromažďování – evakuace probíhá

50a

evakuační středisko – plánované

50b

evakuační středisko – evakuace probíhá

51a

přijímací středisko – plánované

51b

přijímací středisko – evakuace probíhá

52a

náhradní ubytování – plán s kapacitou lůžek

52b

náhradní ubytování částečně naplněno

53

náhradní stravování

54a

nemocnice – volná kapacita lůžek

54b

nemocnice – kapacita naplněna

1: 50 000 1: 100 000

258

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Pozemní komunikace Č.

Objekt, činnost

55a

dálnice s vnitrostátním označením

55b

dálnice s mezinárodním označením

55c

silnice I. třídy s vnitrostátním označením

55d

silnice II. třídy s vnitrostátním označením

55e

silnice III. třídy a ostatní silnice

56

železnice

57

tramvajová dráha a zastávky

58

ostatní dráhy

59

most silniční a železniční stabilní

60

tunel silniční a železniční stabilní

1: 50 000 1: 100 000

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Příjezdové a obslužné pozemní komunikace pro zásahové jednotky a evakuaci 1: 50 000

Č.

Objekt, činnost

61a

dálnice, silnice I. až III. třídy ostatní silnice stav 1: stabilní – 1SPA

61b

dálnice, silnice I. až III. třídy ostatní silnice stav 2: ohrožení – 2SPA

61c

dálnice, silnice I. až III. třídy ostatní silnice stav 3: zničené – 3SPA

62a

úsek železnice; stav 2: ohrožení – 2SPA

62b

úsek železnice; stav 3: zničené – 3SPA

63a

tramvajová dráha v ohrožení

63b

tramvajová dráha neprůjezdná

64a

ostatní dráhy v ohrožení

64b

ostatní dráhy neprůjezdné

1: 100 000

259

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

65a

most v ohrožení

65b

most neprůjezdný

66a

tunel v ohrožení

66b

tunel neprůjezdný

67a

evakuační trasa plánovaná

67b

evakuační trasa – evakuace probíhá

68

silniční uzávěra

Složky IZS 1: 50 000

Č.

Objekt, činnost

69a

jednotka požární ochrany HZS ČR

69b

jednotka požární ochrany SDH

69c

jednotka požární ochrany podniková

70a

jednotka požární ochrany HZS ČR vysílá prostředky

70b

jednotka požární ochrany SDH vysílá prostředky

70c

jednotka požární ochrany podniková vysílá prostředky

71

umístění sirén

72

dosah sirén

1: 100 000

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Ostatní objekty a hranice Č.

Objekt, činnost

73

zastavěná plocha města

74a

hranice kraje

74b

hranice ORP

74c

hranice obce

74d

hranice části obce

1: 50 000 1: 100 000

260

1: 200 000

1: 500 000 1: 1 000 000

Povodňové komise budou vyznačeny velkými písmeny a přiřazeny k jednotlivým mapovým znakům jako exponent podle toho, jakou činnost v příslušné situaci zabezpečují nebo organizují (viz tab. 10.8). Tab. 10.8: Označení činnosti jednotlivých povodňových komisí Povodňové komise

predikce odhad situace

zabezpečení těsně před povodní

zabezpečení při povodni

záchrana po povodni

organizaci prací provádí

obec

A B C D

A B C D

A B C D

A B C D

A B C D

A B C D

část obce

E

E

E

E

E

E

ÚPK kraj ORP

Jednotlivé základní tvary znaků figurální, liniové a plošné budou dynamicky vizuálně opatřeny lemovkou podle stupně činnosti: žádná

situace 1 – mimo povodeň, bdělost, situace 2 – těsně před povodní (kontrola stavu objektů apod.), situace 3 – při povodni (problémová řešení), situace 4 – po povodni (zabezpečovací práce na objektech a likvidace následků)

Na obr. 10.8 jsou vyznačeny místa evakuace osob – náhradní ubytování s kapacitou lůžek, náhradní stravování, nemocnice s volnou kapacitou lůžek, umístění povodňové komise ORP, jednotky požární ochrany SHD, čistírna odpadních vod ČOV s možností zasažení povodní, místo možného znečištění vody, suchá nádrž nefunkční, místo nutného umístění mobilního systému při povodni a mosty v ohrožení při povodni. V rámci řešení Výzkumného záměru Dynamická geovizualizace v krizovém managementu byly pro jednotlivé pilotní projekty a scénáře vytvořeny nové znakové sady, které by měly napomoci k rychlejšímu a efektivnějšímu rozhodování v procesech krizového řízení. Cílem tvorby znakových sad je představit základní filosofii tvorby znaků a předvést možné řešení soustavy znaků pro mimořádné události, body zájmu a scénář Povodně. Návrh znaků vychází jednak ze zkušeností používaných dopravních značek a dalších piktogramů, již používaných znakových sad pro krizové řízení různých složek IZS zejména HZS v ČR a standardů v zahraničí, povodňových plánů apod. a dále z vlastních

261

poznatků autorů, které byly získány hlavně při konzultacích s vybranými členy zásahových jednotek a operačních středisek. Ve spolupráci s dalšími týmy jsou nově navržené znaky i psychologicky testovány.

Obr. 10.8: Ukázka předběžného plánu pro evakuaci na mapovém podkladu BaseTopo v měřítku 1:5000

10.3 Znakové sady pro podporu krizového řízení – varianta B 10.3.1 Úvod Krizové řízení, pro jehož podporu byl systém vizualizace a k němu příslušné znakové sady připravovány, je díky své komplexnosti relativně pevně strukturováno (FRIEDMANNOVÁ, 2008). Jeho úkoly a činnost jsou stanoveny a dokumentovány. Díky tomu má cílová skupina uživatelů, na niž je vizualizace zaměřena, určitou zaručenou úroveň vzdělání a navíc prochází zaškolováním a seznamováním se s prostředky, které následně ve své práci využívá. Nejdůležitějším požadavkem na práci

262

předpokládaného uživatele je maximální rychlost a preciznost prováděných operací. Ze studia dostupných dosavadních vizualizací a dokumentace, dotazováním a rozhovory s pracovníky IZS (integrovaný záchranný systém) vykrystalizoval nejen přehled objektů, které je potřeba zahrnout do legendy, ale i požadavky na způsob jejich zobrazení (zda se bude jednat o objekt zobrazený bodově, jedná-li se o informaci podpůrnou nebo relevantní atp.). Pracovní skupina, která se definicí obsahu mapového pole v rámci výzkumného záměru zabývala, potom na základě těchto informací stanovila tzv. kontexty a v jejich rámci utřídila objekty do logicky svázaných skupin (podrobněji viz kap. 5). V dalším kroku došlo ke stanovení funkcí jednotlivých objektů a jejich potenciálních změn během nastalé krizové situace a jejího řešení. Díváme-li se na celou problematiku očima klasické „papírové“ kartografie můžeme i zde vymezit prvky, které budou tvořit topografický podklad, a prvky tematické, které tvoří základ stanoveného kontextu. Ačkoliv se tím dopouštíme jistého zjednodušení – kontext v sobě zahrnuje jak podklad, tak tematickou nástavbu a také reakci celého obsahu na změnu situace, a je tedy svou strukturou mnohem komplexnější – pro grafické navrhování znaků je tento postup ospravedlnitelný, i když prvky obsahu mapy nejsou v kontextové kartografii pevně fixovány a změnou situace mohou volně přecházet z podkladu do tématiky a v jejím rámci plnit různou funkci (blíže viz např. FRIEDMANNOVÁ, 2007). Kromě tematických kontextů, definovaných v podstatě na základě typologie krizových situací (krizová tematika – povodně, požáry, zemětřesení atd.), byl tedy vymezen společný topografický podklad sloužící k utvoření základní představy o prostoru a orientaci v něm označovaný jako BASETOPO. Definována byla také krizová, posléze zájmová infrastruktura (ZI), představující rozsáhlou a silně strukturovanou skupinu objektů zabezpečujících fungování moderní společnosti (např. vedení elektřiny a plynu, školy, vodní díla apod.) – podrobněji viz kap. 9. BASETOPO a ZI tvoří dva základní stavební vizualizační bloky, které musí být beze změn schopny vizuálně interagovat se všemi tematickými kontexty – jsou vizuálně univerzální. Stejně tak ale bylo nutné, aby i kontexty příslušející k jednotlivým typům krizových situací na sebe vizuálně navazovaly. Základní princip budování znakového systému lze tedy označit za kumulativní se současným prolínáním vizuálních charakteristik podle funkce, respektive stavu objektu vzhledem k obecnému schématu řešení libovolné krizové situace (ohrožení, zásah apod.). Z definovaných typů krizových situací byly pro vizuální řešení v rámci projektu vybrány dvě – přeprava nebezpečného nákladu (a následné řešení případné havárie s únikem) a povodně. Znakový systém je navržen tak, aby odpovídal specifikaci Styled Layer Descriptor (SLD). Bodové znaky jsou uchovávány ve formě SVG souborů (Scalable Vector Graphics). Pro liniové a plošné prvky existuje přesný popis aspektů vizualizace, který zahrnuje kódy barev v RGB, údaje o síle čar a jejich čerchování. Z kartografického hlediska je SLD omezující především nemožností použití multi-čárových asymetrických linií. Použití tzv. „asymetrického lemu“ indikujícího u prázdné plochy vnitřek a vnějšek – typicky např. státní hranice je tedy prakticky nemožné (viz obr. 10.9a). Dalším

263

nepříjemným omezením je nemožnost nastavit vzdálenost či počet opakování znaku umístěného na linii a nemožnost natočit tento znak podle průběhu linie (používá se při zobrazování různých druhů vedení (viz obr. 10.9b).

Obr. 10.9: Ukázka způsobů vizualizace nerealizovatelných pomocí SLD: a) hranice s „lemovkou“ asymetrickou a symetrickou, b) (elektrické) vedení požadované a realizovatelné Výsledný návrh legendy má podobu systému, ve kterém jsou prvky pevně svázány do skupin, jak významem, tak vizuálně. Uvnitř skupin hraje velkou úlohu princip vodícího znaku, a to především ve tvarovém a barevném řešení. Bodové znaky lze charakterizovat jako geometrické a symbolické, navrhované se snahou o asociativní vnímání (FRIEDMANNOVÁ, 2008).

10.3.2 BASETOPO BASETOPO, které představuje základní topografickou informaci o území, bylo navrženo ve třech variantách a ve třech úrovních detailu. BASETOPO obsahuje základní funkční vymezení ploch a objekty nutné k orientaci v území, zejména komunikační infrastrukturu (FRIEDMANNOVÁ, 2010). Grafické řešení se silně odkazuje na ÚPD (územně plánovací dokumentaci), systém dopravních značek užívaný v ČR a základní mapu ČR (respektive ZABAGED). •

Varianty řešení:

o odstíny šedé

BW

o potlačená barevnost

CO

o ortofoto (neřeší plochy)

ORTHO

Řešení liniových a bodových znaků zobrazovaných nad ortofoto snímky (ORTHO) je totožné se znaky pro variantu CO, znaky jsou ale navíc opatřeny bílou lemovkou pro zvýšení kontrastu a odstínění znaků od relativně tmavého podkladu. Výplň budov má pouze 25% krytí – pokud se budova zobrazuje v některém z AUZ, její koloratura se mění podle výplně příslušného areálu (barva areálu „prosvítá“). •

Úrovně detailu:

o MIN

(1:50 000 – 1:200 000)

o MID

(1:10 000 – 1:50 000)

o MAX

(1:2 000 – 1:10 000) 264

Tab. 10.9: BASETOPO – přehled prvků objekt

M G* I N*

M M I A CO (R/G/B)* D* X*

dálnice

l

x

x

x

silnice I. třídy

l

x

x

x

silnice II. a III. třídy

l

x

x

x

silnice ostatní

l

x

x

tunel (silniční i želez.)

l

x

x

cesty

l

železnice

l

dráhy ostatní

l

lesní plochy

p

x

x

x

232/243/229

240/240/240

vodní plochy nad 50 ha

p

x

x

x

195/220/243

120/120/120

vodní plochy pod 50 ha

p

x

x

195/220/243

120/120/120

hlavní vodní tok

l

x

x

vedlejší vodní tok

l

x

x

hranice zastavěného území - plošné vyjádření

p

230/221/209

200/200/200

hranice zastavěného území - hranice

o

x

AUZ - areály účelové p zástavby (dělí se dále na:)

x

230/221/209

200/200/200

x

BW (R/G/B)*

x x

x

x x

x

x

zahrady (zahrady, sady, vinice...)

p

x

255/255/250

220/220/220

hospodářská zástavba (prům., zem., dopr. areály, skládky...)

p

x

230/200/170

170/170/170

zástavba občanská (bydlení, sportoviště, kultur. areály...)

p

x

230/230/230

200/200/200

budovy

p

x

mosty

b

v

x

x

podjezdy

b

v

x

x

265

železniční přejezdy

b

v

x

x

křižovatka světelná

b

v

x

x

křižovatka bez světel

b

v

x

x

čerpací stanice

b

v

x

x

parkoviště nekryté, odpočívka

b

v

x

x

plochy jiné než lesy (pole …)

p

x

x

x

255/255/255

255/255/255

* MIN, MID, MAX (úrovně detailu): x – aktivní obsah (zobrazen stále), v – volitelný obsah (na vyžádání); GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys; CO (R/G/B) – barevná varianta, BW (R/G/B) – odstíny šedé, u ploch uveden kód barvy red/green/blue.

Jednotlivé úrovně detailu se od sebe liší bohatostí obsahu. Znaky se změnou úrovně detailu nemění svůj vzhled ani velikost. Výjimku mohou tvořit některé případy, kdy s poklesem úrovně detailu dochází k agregaci (areály účelové zástavby jsou v úrovni MIN reprezentovány zastavěným územím). Zatímco bodové znaky zůstávají pro CO i BW variantu prakticky beze změny, liniové znaky jsou BW variantě mírně zesíleny z důvodu zvýšení kontrastu. Z následující ukázky (viz obr. 10.10) je patrné, že topografie je redukována na únosné minimum tak, aby umožnila maximální prostor pro umístění dalších prvků.

Obr. 10.10: Ukázka variantní vizualizace topografické báze BASETOPO v úrovni detailu MAX

266

10.3.2 Zájmová infrastruktura (ZI) Zájmová infrastruktura (ZI) zahrnuje objekty se společenským významem sociálním, technickým a environmentálním. ZI je společná všem krizovým situacím (nemocnice, elektrárny, ČOV atd.). Znaky pro objekty ZI jsou navrženy takovým způsobem, aby je bylo možné používat libovolně nad všemi variantami BASETOPO a po přidání bílých lemovek i nad ortofoto podkladem. Každý z objektů ZI je zařazen do jedné ze čtyř definovaných významových skupin. Významovou skupinu vizuálně spojuje zvolená barevnost (odstíny): SOCIO

purpurová

R/G/B: 255/0/255,

TECHNO

azurová

R/G/B: 0/255/255,

ENVIRO

zelená

R/G/B: 0/255/0,

VODA

modrá

R/G/B: 0/0/255.

Dalším aspektem majícím vliv na vizuální podobu znaků reprezentujících objekty ZI je jejich stav ve vztahu k řešené krizové situaci. Objekt je buď v neutrálním stavu (jeho přítomnost na mapě má převážně informační charakter), ve stavu ohrožení nebo může být krizí zasažen. Vizuálně je změna stavu řešena barevnou lemovkou odkazující se na barevnost světelné signalizace v dopravě (semafor) – při ohrožení je lemovka oranžová (R/G/B: 247/147/30), při zasažení červená (R/G/B:255/0/0): normální stav

objekt v ohrožení

objekt zasažen

plynárna

Bodové reprezentace objektů mají až na výjimky tvar čtverce, jehož základní barevnost určuje příslušnost objektu k jedné ze čtyř významových skupin a vnitřní struktura čtverce se pak vztahuje ke konkretizaci objektu. Další použité barvy jsou černá a bílá. Při navrhování vnitřní struktury bodových znaků bylo dbáno především na asociativnost formy s obsahem za současného zohlednění a maximálního využití zažitých znaků tam, kde to bylo možné (např. helvetský kříž = zdravotnické zařízení, použití znaků užívaných v technickém či územním plánování) (FRIEDMANNOVÁ, 2010). Druhým aspektem byla snaha o maximální tvarovou jednoduchost vnitřní struktury. Znaky jsou dále v mnoha případech definovány ve dvou velikostech z důvodu rozlišení relativního významu objektu. Znak objektu téhož druhu, ale s menším významem, má pouze 65% velikosti původního objektu. Vzhledem k velké hustotě zejména bodových objektů typu TECHNO a SOCIO ve městech je možné podtypy (elektřina, plyn, teplovody, ropa, spoje apod.) agregovat a nahradit společným jednoduchým znakem (čtverec bez vnitřní struktury v příslušné barvě). Odlišeny zůstávají objekty typu INSTITUCE, který má tvar pětiúhelníku. Liniové reprezentace (pouze skupina TECHNO) představující zejména vedení sítí a produktovodů a jsou řešeny plnou linií v příslušné barvě (petrolejová, R/G/B:

267

0/140/140) s pravidelně položeným znakem, odvozeným z technických map a ÚPD, indikujícím podtyp sítě.

Plošné reprezentace v rámci ZI představují ochranná pásma definovaných objektů, a jsou proto jejich nedílnou součástí. Ochranná pásma mají podobu pásu s pevně definovanou šířkou podle druhu vedení nebo objektu, který obklopují. Barevně jsou v souladu s významovou skupinou. Mohou být zobrazeny buď jako hranice pomocí čerchované čáry (čerchování odpovídá podtypu vedení) s možností širší průsvitné lemovky v tomtéž odstínu nebo jako průsvitné výplně v tomtéž odstínu. Příklad: možnosti vykreslení ochranného pásma elektrického vedení

Při překrytu ochranných pásem může docházet: a) ke sčítání průsvitných ploch – překryty jsou tmavší, to znamená, že je viditelné zvýšení kumulace prvků ZI, nevýhoda – snižuje se čitelnost (viz obr. 10.11), b) ke sloučení pásem do jedné plochy a vyplnění jednotným odstínem buď se zachováním zobrazení hranic všech obsažených pásem nebo s jejich vypuštěním a zachováním pouze toho vnějšího. K sečtení pochopitelně dojde pouze u ochranných pásem stejné významové skupiny – lze sečíst ochranná pásma pro elektrické vedení a vedení plynu, nikoliv ochranné pásmo elektrického vedení a vodního zdroje.

Obr. 10.11: Ukázka překrývání se a sčítání ochranných pásem typu TECHNO V tabulkách 10.10 – 10.13 následuje přehled prvků ZI a jejich grafických reprezentací. Objekty jsou zaznamenány v normálním, tj. nekrizovém stavu.

268

Tab. 10.10: Zájmová infrastruktura – významová skupina TECHNO – objekty v normálním stavu objekt*

GM*

instituce technologická

b

objekt energetický agregovaný

b

elektrárna / elektrárenský objekt

b

elektrické vedení

l

ochranné pásmo el. vedení

b

plynovod

l

ochranné pásmo plynovodu

o/p

teplárna / teplárenský objekt

b

teplovod

l

ochranné pásmo teplovodu

o/p

výrobny a sklady ropy / benzinové pumpy a sklady PHM

b

produktovod

l

ochranné pásmo produktovodu

o/p

plošně rozsáhlý silniční objekt plošně rozsáhlý železniční objekt

b

popis tradiční znak na obecnězeměpisných mapách představuje statutární město

rovnoramenný trojúhelník vepsaný do čtverce – tradiční znak z technického a územního plánování

diagonální rozdělení na poloviny – tradiční znak z technického a územního plánování

vodorovná čára – reprezentuje vedení produktovodu

běžný znak převzat z automap

tradiční znak pro parkoviště železnice – svislé rozdělení na poloviny – reprezentuje výhybku

b o/p

objekt spojů

b

vedení spojů

l

chemický objekt / drobná chemická výroba průmyslový objekt / drobná průmyslová výroba

MIN*

o/p

plynárna / plynárenský objekt

ochranné pásmo železnice

MAX*

rozdělení na diagonálami na čtvrtiny – dotýkající se špice vzniklých trojúhelníků reprezentují kontakt (spoj)

b

křivule

b

silueta továrny s komínem

* objekt: lomítkem oddělen MAX a MIN; GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys; MAX, MIN: význam objektu, viz „objekt“.

269

Tab. 10.11: Zájmová infrastruktura – významová skupina VODA – objekty v normálním stavu objekt*

GM*

vodohospodářská instituce

b

vodohospodářský objekt agregovaný

b

vodní díla / vodní zdroj

b

objekty vodovodů a kanalizací

b

hydrant

b

požární nádrž

b

vodovodní řad

l

kanalizační řad

l

ochranné pásmo vodního zdroje

MAX*

MIN*

popis tradiční znak na obecnězeměpisných mapách představuje statutární město

zvlněná vodní hladina uzavřená v rezervoáru / vodní zdroj – znak se odkazuje na základní vodohospodářskou mapu ČR vodorovné rozdělení na poloviny reprezentuje vodní hladinu kříž reprezentuje uzávěr kohoutu čtverec představuje nádrž

o/p

zvýraznění prvků z BASETOPO zvýraznění prvků z vodní tok – vedlejší l BASETOPO zvýraznění prvků z vodní plocha p BASETOPO * objekt: lomítkem oddělen MAX a MIN; GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys; MAX, MIN: význam objektu, viz „objekt“.

vodní tok – hlavní

l

Tab. 10.12: Zájmová infrastruktura – významová skupina ENVIRO – objekty v normálním stavu objekt* instituce velkoplošný zemědělský objekt / drobný zemědělský objekt velkochovatelé / drobní chovatelé chráněný přírodní objekt chráněné území

GM*

MAX*

MIN*

popis tradiční znak na obecnězeměpisných mapách představuje statutární město rovnostranný trojúhelník na špici reprezentuje násypku na obilí

b b b

soustředné čtverce - ohrada

b

zjednodušený tvar listnatého stromu

o/p

* objekt: lomítkem oddělen MAX a MIN; GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys; MAX, MIN: význam objektu, viz „objekt“.

270

Tab. 10.13: Zájmová infrastruktura – významová skupina SOCIO – objekty v normálním stavu objekt* instituce veřejné správy

GM*

MAX*

MIN*

popis tradiční znak na obecnězeměpisných mapách představuje statutární město

b

objekt sociálního významu agregovaný nemocnice / zdravotnictví ostatní zařízení sociálních služeb

b

škola / dům dětí, školka

b

zimní stadion

b

sněhová vločka

koupaliště

b

zvlněná vodní hladina

sportoviště

b

ovál představuje běžeckou dráhu

b

dělení na pole se odkazuje na heraldiku

b helvetský kříž, tradiční symbol pro první pomoci T – postava v pozici oratora V reprezentuje pootevřenou knihu

b

objekt historického nebo kulturního významu / kulturní zařízení hyper a supermarkety / ostatní prodej hotely a ubytovny restaurace

b

nákupní košík

b b

jídelní příbor

banky a pošty

b

kruh reprezentuje minci

JPO

b

symbol JPO, je použit i při kontextech zahrnujících řízení zásahu

policie

b

výjezdní místa ZZS

b

ochranné pásmo

(JPO, policie i ZZS)

zjednodušený znak Policie ČR zjednodušený znak ZZS

o/p

* objekt: lomítkem oddělen MAX a MIN; GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys; MAX, MIN: význam objektu, viz „objekt“.

10.3.3 Krizová tematika Grafická podoba krizové tematiky organicky vyrůstá jak z podkladu BASETOPO, tak z vizualizace ZI, a do jisté míry lze říci, že je jejich integrální součástí. Současně je v daném tématu plně funkční i bez zobrazení ZI, o kterou je možné mapové pole obohatit. Tvarová podoba znaku se při přechodu z jedné úrovně do jiné nemění, může se ale měnit jeho barva a velikost. Tento základní princip je plně v souladu se zásadami dynamické vizualizace, kdy změna významu nebo stavu objektu je vizuálně ztvárněna, aniž by byla narušena schopnost rozlišení a ztotožnění objektu ze strany uživatele (FRIEDMANNOVÁ, 2010).

271

Příklad: nemocnice jako ZI

nemocnice jako KT

Obdobně funguje kvalitativní změna stavu objektu ve vztahu ke znaku, který ho představuje. Příklad: silnice v ohrožení

silnice neprůjezdná

Jak už bylo řečeno, krizová tematika je strukturována z hlediska typu problému, který řeší. Tyto typy nebo scénáře pak tvoří výchozí bod pro stanovení kontextů a jim příslušných vizualizačních schémat. Vizualizační schéma každého kontextu zahrnuje i určení, která úroveň detailu BASETOPO bude použita a zda a v jaké šíři se bude zobrazovat ZI. Definovaný kontext pak také zahrnuje znaky reprezentující objekty vlastní pouze jemu. Do těch zahrnujeme i zvýrazněné objekty BASETOPO nebo ZI. Pokud je součástí kontextu zobrazení ZI a současně se zde vyskytují kontextově specifické znaky reprezentující tytéž objekty, tyto objekty se zobrazují pouze ve formě kontextově specifické. Totéž platí i pro objekty BASETOPO. Například součástí významové skupiny SOCIO v ZI je znak pro nemocnici. Nemocnice jsou jako specifický kontextový objekt i v kontextu MONITOR – PŘEHLED (viz níže). Znaky jsou totožné tvarem, velikostí a strukturou, mají ale jinou barevnost. Při zobrazení kontextu MONITOR – PŘEHLED bude nemocnice mít podobu znaku kontextově specifického a znak pro ZI se nevykreslí. Kontext nebo jeho část může ovšem také příslušet k více typům scénářů – stejně jako BASETOPO či ZI je všem scénářům společná, univerzální. Příslušnost kontextu ke scénářům je dána definicí činnosti (viz kap. 5). Protože znaky byly navrhovány postupně podle typologie krizových situací, každý následující typ je budován nad předchozími. Výhodou tohoto postupu je, že vizuální totožnost znaků reprezentujících objekty existuje nejen v rámci různých kontextů jednoho typu krizové situace, ale i mezi jednotlivými typy krizových situací, tzn. že objekty, které jsou různým typům krizových situací společné, mají vždy stejný vzhled. Tento fakt zabezpečuje minimalizaci existujících znaků současně s maximalizací rychlosti identifikace objektu. Zpracovány byly scénáře „Přeprava nebezpečných látek“ a „Povodeň“.

Scénář „Přeprava nebezpečných látek“ Pro scénář „Přeprava nebezpečných látek“ byly podle činnosti, která při řešení této problematiky probíhá, definovány dva kontexty – MONITOR a INCIDENT. Vizuální řešení kontextu MONITOR se týká sledování vozidla převážejícího nebezpečný náklad v nekrizové situaci. Grafické řešení se silně odkazuje na systém dopravních značek.

272

Znak reprezentující vlastní sledované vozidlo pomocí různě široké (stupeň rizika) a různě zbarvené (jaký druh objektu ZI je v dosahu) lemovky indikuje množství a druh objektů ZI, v jejichž blízkosti se vozidlo nachází (MONITOR-PŘEHLED). Při zvětšení úrovně detailu (MONITOR-DETAIL) se navíc zobrazuje ZI (viz obr 10.12). Přehled znaků definovaných pro objekty kontextu MONITOR viz tab. 10.14.

Obr. 10.12: Ukázka vizuálního řešení kontextu MONITOR ve verzi DETAIL Tab. 10.14: Scénář „Přeprava nebezpečných látek“, kontext MONITOR (pro MONITOR -DETAIL přidej ZI) objekt

GM*

znak

sledované vozidlo mimo kritickou zónu

b stupeň 1

v zóně SOCIO

b

v zóně TECHNO

b

v zóně ENVIRO

b

v zóně VODA

b

incident (havárie)

b

273

stupeň 2

zásahové vozidlo

b

zásahová jednotka

b

dopravní uzávěra

b

kritické úseky komunikací (parametry objektů jsou posuzovány vůči sledovanému vozidlu) mosty

b

podjezdy

b

železniční přejezdy

b

tunely

l

úseky častých dopravních nehod

p

* GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys

Většina znaků byla navržena v několika grafických variantách. Zde uvedené představují výsledný jednotný vizuální styl. Tab. 10.15: Scénář „Přeprava nebezpečných látek“, kontext INCIDENT – ZABEZPEČENÍ objekt

GM*

místo havárie

b

zóna ohrožení

p

uzavření perimetru

b

stanice JPO (velikost = význam)

b

vybavenost JPO (zobrazení výsledku dotazu na požadovanou techniku)

b

zásahové vozidlo

b

zásahová jednotka

b

nemocnice

b

nemocnice s požadovanou specializací

b

kritické zóny

274

znak

(odkazuje se na významové sk. ZI)

SOCIO

o

TECHNO

o

ENVIRO

o

VODA

o

objekty uvnitř zóny představují riziko

objekty uvnitř zóny jsou v ohrožení

MAX*

MIN*

ZI - VODA hydranty

b

požární nádrž

b

zdroj vody (přírodní)

b

* GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys, MAX, MIN: význam objektu – viz tabulky týkající se ZI

Ve chvíli, kdy dojde k havárii sledovaného vozidla a tato informace je předána informačnímu systému, vizualizační mechanismus reaguje nejen změnou znaku pro sledované vozidlo, ale i celkovou změnou kontextu – MONITOR se mění na INCIDENT. Kontext INCIDENT je svou podstatou zaměřen na poskytnutí informační podpory veliteli zásahu na jedné straně a na informování dispečinku na straně druhé. Existuje ve dvou úrovních detailu: ZABEZPEČENÍ a PERIMETR. INCIDENT – ZABEZPEČENÍ má přehledný charakter a slouží především dispečinku. Zahrnuje informace o JPO v dosahu havárie, dostupných nemocnicích a především kritických zónách. Kritická zóna je oblast, která může být potenciálně incidentem ohrožena nebo se může stát zdrojem nebezpečí, dojde-li k jejímu zasažení uniklou nebezpečnou látkou. Například ochranné pásmo vodního zdroje splývá s kritickou zónou voda – ohrožení –> může dojít ke znečištění vody nebezpečnou látkou; je-li již voda znečištěna, stává se ona sama rizikem. Tento kontext nezahrnuje zobrazení ZI s výjimkou některých objektů skupiny VODA. Přehled znaků kontextu INCIDENT – ZABEZPEČENÍ viz tab. 10.15. INCIDENT – PERIMETR je podrobnější a kromě dispečinku slouží především pro velitele zásahu v místě incidentu. Specifický je podrobnějším vymezením zóny ohrožení, informacemi o místně dostupných zdrojích materiálu a především organizací místa zásahu. Organizace místa zásahu je univerzální, podobně jako ZI, pro řešení všech typů krizových situací. ZI se zobrazuje v plné šíři. Přehled znaků viz tab. 10.16.

275

Tab. 10.16: Scénář „Přeprava nebezpečných látek“, kontext INCIDENT – PERIMETR (zobrazuje se i ZI) objekt

GM*

místo havárie

b

zásahové vozidlo

b

zásahová jednotka

b

uzavření perimetru

b

vzdálenost od místa havárie – 50, 100, 500, 1000 m (soustředné kruhy)

o

místo pro přistání vrtulníku

b

zdroje písku

b

znak

50

zóna ohrožení teoretická* A – nebezpečná

p

B – vnější

o

C – ohrožení

o

organizace místa zásahu technický prostor (zóna A)

b/p

dekontaminační prostor (zóna B, kruh – průměr 20m)

b/p

nástupní prostor (zóna B, kruh – průměr 20m)

b/p

štáb velitele zásahu (zóna B, kruh – průměr 20m)

b/p

zdravotnický prostor (zóna B, kruh – průměr 20m) seřaďovací prostor

b/p

b/p

(zóna C, kruh – průměr

276

dle modelu*

50m) vystrojovací prostor (zóna C, kruh – průměr 50m)

b/p

* GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys, zóna ohrožení: teoretická – má podobu kruhu se středem v místě havárie, jeho rozměry jsou odvozeny od předepsaných ochranných zón stanovených pro konkrétní převáženou látku, dle modelu – vypočítaná na základě konkrétních topografických, geologických a povětrnostních podmínek v místě a čase události.

Scénář „Povodeň“ Scénář „Povodeň“ je sám sobě kontextem. Při výběru zahrnutých objektů hrála důležitou roli informovanost o prostupnosti terénu, organizace evakuace obyvatel a informace o funkčnosti vodohospodářských zařízení a úprav. Požadované objekty byly na základě toho rozděleny do tří logických skupin – KOMUNIKACE, VODOHOSPODÁŘSTVÍ a AKCE. Ukázka vizuálního řešení kontextu POVODEŇ viz obr 10.13.

Obr. 10.13: Ukázka vizuálního řešení kontextu POVODEŇ

KOMUNIKACE Tato skupina objektů informuje o aktuálním stavu komunikací, a tím do značné míry i o průchodnosti terénu. Většina objektů této skupiny přechází z BASETOPO. Stav komunikace nebo její funkčnost je indikována barevnou lemovkou. Barevnost lemovky se odkazuje na barevnost dopravní světelné signalizace – červená reprezentuje

277

neprůjezdnost (zasažení, destrukci), oranžová ohrožení, zelená úseky které se opravují (podle potřeby).

komunikace v ohrožení

neprůjezdná

opravuje se

V případě, že je úsek komunikace uveden do provozuschopného stavu, a to ať už zásahem záchranných složek nebo prostým opadnutím vody, lemovka mizí a komunikace se opět stává součástí BASETOPO. Tab. 10.17: Scénář „Povodeň“, kontext POVODEŇ, skupina objektů Komunikace objekt

GM*

dálnice

l

silnice I. třídy

l

silnice II. a III. třídy

l

silnice ostatní

l

železnice

l

dráhy ostatní

l

tunel

l/b

most

b

průtočný profil pod mostem

b

propustek

b

silniční uzávěra

b

stabilní (BASETOPO)

v ohrožení

neprůjezdné

opravuje se

* GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys

Znak indikující ohrožení průtočnosti profilu pod mostem je de facto pouze příznakem znaku pro most. Zatímco změna lemovky u znaku most indikuje změnu ve stavu stavby, příznak pro průtočný profil se vztahuje ke vztahu toku. Ohrožení průtočného profilu pravděpodobně ohrozí i most, ale poškození průjezdnosti mostu nemusí nutně znamenat zneprůtočnění profilu. Příznak ohrožení průtočného profilu se zobrazuje nad znakem mostu:

278

VODOHOSPODÁŘSTVÍ Objekty ve skupině se týkají obecných informací o stavu říční sítě a antropogenních objektech na tocích. Je zaměřena na zobrazení množství, druhu a funkčnosti protipovodňových opatření. Stav objektu ve vztahu k řešení povodňové situace je indikován barvou objektu, morfologie znaku se se změnou funkčnosti nemění.

objekt funkční

nefunkční

V případě potřeby je využit systém lemovek obdobně jako u skupiny Komunikace. Kategorie „neprůjezdná“ a „nefunkční“ v tomto případě splývají. Kontext POVODEŇ předpokládá zobrazování ZI. Specifické je zobrazování záplavové zóny. U záplavových území obecně je určení „vně“ a „uvnitř“ polygonu důležité především kvůli existenci ostrovů (vyvýšená území, která je možné využít například během evakuace), případně prohlubní (mají vliv na odtokové poměry a jejich význam stoupá ve fázi likvidace škod). Pokud je rozsah záplavy hlavním tématem mapy, lze použít plošné vykrytí. Vzhledem k bohatosti krizově specifického obsahu ale toto řešení není v tomto případě příliš vhodné. Druhou možností je použití asymetrické lemovky, SLD technologie ale neumožňuje vytvářet asymetrické linie (viz výše). Pro kontext POVODEŇ byly zvoleny dva způsoby, jak se vyrovnat s potřebou zobrazit několik záplavových území současně a zároveň nepřiměřeně nezatížit mapové pole. Požadavek na znakovou sadu byl na: •

záplavové území teoretické (tzv. n-letá voda) – Q5, Q20 a Q100 (Q = průtok),

•

úroveň povodně – 2002 a 2007 (záplavová území povodní v minulosti),

•

záplavová zóna – aktuální a výhled.

Záplavová zóna se vztahuje ke konkrétní, právě řešené krizové situaci, a má tudíž nejvyšší prioritu. Jedná se o aktivní prvek legendy, zatímco záplavová území a úrovně povodně mají pouze informativní význam a jejich zobrazení je volitelné. Jak záplavová území, tak úrovně povodně jsou tedy zaznamenány pouze obrysem a určení vně – uvnitř polygonu je indikováno popisem. Popis je proveden podél vnější strany linie nebo po linii obrysu a pata písma je vždy orientována směrem dovnitř polygonu (viz obr 10.14). Aby tento způsob identifikace fungoval korektně je nutné, aby se popis umístil ke každému polygonu. ostrov

prohlubeň

Obr. 10.14: Identifikace „ostrova“ a „prohlubně“ řešená pomocí popisu

279

Záplavová zóna má ve své přednastavené podobě rovněž podobu obrysové linie, i když výraznější než záplavové území a úroveň povodně. Specifické je zobrazení průsvitné výplně vyvolané funkcí „mouse over“ při nasunutí kurzoru nad obrys libovolného polygonu záplavové zóny (vizuální podoba viz tab. 10.18). Problematika zobrazování záplavových území je řešena například v DRBAL et al. (2010). Tab. 10.18: Scénář „Povodeň“, kontext POVODEŇ, skupina objektů Vodohospodářství objekt

GM*

znak

Vodstvo - info hlavní vodní tok s názvem

l/t

vedlejší vodní tok

l

vodní nádrž

p

povodí I., II. a III. řádu

o

kód povodí

t

hlásný profil kategorie A, B, C

b

srážkoměrná stanice ČHMÚ

b

záplavové území Q5, Q20 a Q100

o

úroveň povodně z let 2002 a 2007

o

Objekty a významná místa na toku

vodní dílo I. kategorie

b

vodní dílo II. kategorie

b

vodní dílo III. kategorie

b

hráz

b

jez

b

vtokový objekt

b

s volnou kapacitou

kapacita naplněna

funkční

nefunkční

funkční

280

v ohrožení

zasažená

malá vodní elektrárna

b

ČOV

b

místo omezující odtokové poměry

b

místo možného vzdutí vody do kanalizace

b

místo možného znečištění vody

b

místo možného sesuvu půdy

b

Záplavová zóna bez výplně (přednastavené) aktuální

o/p

výhledová (doplněná časovým údajem)

o/p

s výplní (mouse over)

Protipovodňová opatření funkční technická na toku

b

zkapacitnění koryta

b

mobilní systém

b

povodňová čerpací stanice

b

ochranná hráz

l

ochranná zeď

l

retenční přehrážka

l

agrotechnická opatření

p

suchá nádrž

p

retenční prostor – výška v [m]

t

* GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys, t - text

281

nefunkční

AKCE (organizace a zdroje) Zatímco skupiny KOMUNIKACE a VODOHOSPODÁŘSTVÍ mají pro krizové řízení především podpůrný informační charakter, objekty skupiny AKCE slouží k plánování a sledování průběhu záchranné činnosti – v tomto případě se jedná především o evakuaci obyvatelstva z oblastí, kterým hrozí zatopení nebo které již byly povodní zasaženy. Systém pro rozlišení činnosti opět využívá barevných lemovek – zelenou pro aktivní objekty a fialovou pro objekty, které již nemohou sloužit své funkci, protože byly kapacitně naplněny. Pokud by nastala taková potřeba, i zde je možné využít oranžovou lemovku pro stav ohrožení objektu a červenou pro zasažení objektu krizovou situací. Součástí této skupiny jsou i informace o distribuci obyvatelstva. Ze své podstaty se jedná z hlediska typu krizové situace o obsah univerzální. Znak informující o stupni povodňové aktivity v obci současně informuje o počtu obyvatel, které je potřeba evakuovat. Obdobně jako v případě znaku pro most a průchodnosti průtočného profilu, i zde dochází ke složení výsledného znaku ze dvou součástí – „vlajky“ barvou indikující stupeň ohrožení a štítku s počtem zasažených obyvatel. Tento znak lze řešit jednodušším způsobem – štítek s počtem obyvatel se stává sám znakem a změnou jeho koloratury je indikována změna stupně povodňové aktivity (viz níže). 2. stupeň povodňové aktivity, ohroženo 123 obyvatel

zjednodušená forma znaku

Znaky týkající se dodatečné pomoci na vyžádání a zdrojů pro zajištění obyvatelstva morfologicky navazují na ZI, neboť se ze své podstaty rovněž jedná o infrastrukturu. Přehled znaků viz Tab. 10.3. Tab. 10.19: Scénář „Povodeň“, kontext POVODEŇ, skupina objektů Akce objekt

GM*

znak 1.

Povodňová aktivita v obci

stupeň povodňové aktivity

b

počet zasažených osob na území katastru (umisťuje se nad znak stupeň povodňové aktivity)

t

ústřední Sídla povodňové komise

b

282

2.

kraje

3.

ORP

obce

Hranice – kraje, ORP

o

Hranice – obce, části obce

o

Evakuace plán evakuační středisko

b

shromaždiště

b

evakuační trasa

l

přijímací středisko

b

zóna evakuace uzávěra (vstup do zóny)

o/p b nutná

budova k evakuaci

b

zásah na toku

b

umístění sirén

b

dosah sirén

o ohrožené

budovy

aktivní

probíhá

ukončeno

zasažené

opravuje se

p

Jednotka požární ochrany vysílá prostředky HZS ČR

b

SDH

b

podniková

b

Pomoc na vyžádání

283

technická

b

materiál

b

vojenská

b

Zajištění obyvatelstva plánované náhradní ubytování

b

náhradní stravování

b

nemocnice

b

údaj o kapacitě

t

v provozu

naplněno

* GM (geometrie): b – bod, l – linie, p – plocha, o – obrys, t - text

10.3.4 Závěr Jedním z cílů výzkumného záměru Dynamická geovizualizace v krizovém řízení bylo vytvořit kompaktní a přitom flexibilní znakový systém, který by bylo možné využívat během přípravy a řízení krizových situací nejrůznějšího druhu. Na základě informací získaných o existujících způsobech vizuální podpory a potřebách záchranných složek byl vyvinut systém založený na skladebných blocích s univerzálním nebo kontextově specifickým obsahem. Zpracovány byly scénáře pro přepravu a případný únik nebezpečných látek a povodně. Na základě těchto scénářů byly definovány univerzální bloky - BASETOPO a ZÁJMOVÁ INFRASTRUKTURA, a sub-bloky ORGANIZACE MÍSTA ZÁSAHU a EVAKUACE. Kontextově specifické jsou pak bloky MONITOR a INCIDENT pro přepravu nebezpečných nákladů a POVODEŇ v případě řešení povodňových situací. Obecně lze základní filozofii tvorby jednotlivých znaků shrnout do následujících bodů: •

Při navrhování figurálních znaků byl kladen důraz na dosažení optimálního poměru mezi abstrakcí a asociativností.

•

Byla snaha v co největší míře používat znaky nebo alespoň jejich části, o kterých lze předpokládat, že se s nimi uživatelé již setkali (znaky používané na turistických mapách a automapách, dopravní značky, orientační tabule, ÚPD, technické mapy atd.).

284

•

Znaky se nemění se změnou úrovně detailu (v různých měřítcích znaky zůstávají totožné).

•

Znaky je možné agregovat.

•

Změna stavu nebo významu objektu se u znaku projeví vykreslením barevné lemovky / změnou barvy lemovky / změnou barvy znaku.

•

Použití šrafur či plošných textur bylo značně omezeno, upřednostněna byla u výplní ploch průsvitnost.

•

Znaky byly rozděleny do logických skupin.

•

Stejný základní význam je zobrazen stejným (obdobným) způsobem, i když znaky náleží do rozdílných skupin (komunikace – neprůjezdná = červená lemovka x vodohospodářství – nefunkční = červená barva znaku - > v obou případech je objekt nepoužitelný vzhledem ke své základní funkci).

LITERATURA BODNÁROVÁ, A. (2009). Harmonizácia použitých znakových sústav v Integrovanom záchrannom systéme. Bakalářská práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2009. 47 s. + 13 vevázaných příloh. DRÁPELA, M. V. – FRIEDMANNOVÁ, L. – HOFMANN, A. – RYBANSKÝ, M. – TAJOVSKÁ, K. (2007). Analýza značkových klíčů používaných v krizovém managementu. FENCÍK, R. (ed.). Súčasné trendy v kartografii. Zborník referátov 17. kartografickej konferencie. Bratislava, 2007. str. 51 - 56. ISBN 978-80-89060-11-5. DRÁPELA, M. V. – RYBANSKÝ, M. – SALVETOVÁ, Š. – TAJOVSKÁ, K. (2009a). Project of Map Symbology Creation for Emergancy Events and Natural Disasters. KONEČNÝ, M. - ZLATANOVA, S. - BANDROVA, T. – FRIEDMANOVA, L. (eds.). Cartography and Geoinformatics for Early Warning and Emergency Management: Towards Better Solutions. Joint Symposium of ICA Working Group on CEWaCM and JBGIS Gi4DM 19.-22.1.2009 Praha. Brno: Masarykova univerzita, 2009. s. 150 - 156, ISBN 978-80-210-4796-9. DRÁPELA, M. V. – RYBANSKÝ, M. – SALVETOVÁ, Š. – TAJOVSKÁ, K. (2009b). Návrh tvorby znakových sad pro krizové situace. Kartografické listy, 2009, č. 17, str. 48-55. Bratislava, 2009. ISBN 978-80-89060-15-3, ISSN 1336-5274. DRÁPELA, Milan V. – BŘEZINOVÁ, Š. – TAJOVSKÁ, Kateřina (2011). Návrh tvorby mapových znaků pro krizové řízení – scénář Povodně. Kartografické listy, 2011, č. 19, str. 38-45. Bratislava, 2011. ISBN 978-80-89060-18-4, ISSN 1336-5274. DRBAL, K. - DRÁB, A. - FRIEDMANNOVÁ, L. - HORSKÝ, M. - LEVITUS, V. ŘÍHA, J. - SATRAPA, L. - ŠTĚPÁNKOVÁ, P. - VALENTA, P. (2010). Metodika tvorby map povodňového nebezpečí a povodňových rizik. Věstník ministerstva životního prostředí, XX (4). Praha, 2010. s.4-70.

285

DUDA, P. (2007): Zmapování stavu stacionárních znakových soustav v Integrovaném záchranném systému. Bakalářská práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2007. 56 s. + 4 vevázané přílohy. DYMON, U. J. (2003): An analysis of emergency map symbology. Int. J. Emergency Management, 2003, Vol. 1, No. 3. FRIEDMANNOVÁ, L. (2007). Kartografický znak v dynamické vizualizaci. In Súčasné trendy v kartografii. Zborník referátov 17. kartografickej konferencie. Bratislava: Kartografická spoločnost SR, 2007. s.78-83. FRIEDMANNOVÁ, L. (2008). Některé aspekty procesu navrhování legendy jako hierarchického variabilního systému s možnostmi variantní vizualizace. In 5. Letní škola aplikované informatiky. Brno: Masarykova univerzita, 2008. s.6-14. FRIEDMANNOVÁ, L. (2010). Designing Map Keys fro Crisis Management on the Regional Operational and Informational Centre Level: Monitoring Transport of Dangerous Goods via Contextual Visualization. In KONEČNÝ, M. - ZLATANOVA, S. - BANDROVA, T. (eds.). Cartography and Geoinformatics for Early Warning and Emergency Management: Towards Better Solutions. Berlin, Heilderberg: SpringerVerlag, 2010. s.425-437. KOLEKTIV AUTORŮ (2004). Terminologický slovník pojmů z oblasti krizového řízení a plánování obrany státu. Praha: Ministerstvo vnitra České republiky, Odbor bezpečnostní politiky, 2004. . MALIŠOVÁ, L. (2009). Možnosti harmonizace map pro včasné varování (early warning). Diplomová práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2009. 88 s. NAVRÁTILOVÁ, M. (2007). Návrh znakových sad pro krizový management. Diplomová práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2007. 76 s. + 48 vevázaných příloh. PAVLÍČEK, J. – KAŠPAR, R. – NAGY, E. (1976). Unifikace značek pro grafické části územně plánovací dokumentace. Praha: TERPLAN a URBION, FM TIR, 1976. 20 s. PUNDT, H. (2005). Evaluating the Relevance of Spatial Data in Time Critical Situations. In VAN OOSTEROM, P. – ZLATANOVA, S. – FENDEL, E. M. (eds). Geo-information for Disaster Management. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. SALVETOVÁ, Š. (2007). Zpracování geografických informací ve ztížených podmínkách. Diplomová práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2007. 83 s. + 13 příloh. Seznam mapových značek Základní mapy ČR 1: 10 000. Praha: ČÚZK, 1993. 41 s. ISBN 80-901212-3-3. ŠŤASTNÝ, R. (2006). Kartografické podklady a jejich využití v krizovém managementu. Bakalářská práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2006. 48 s.

286

TAJOVSKÁ, K. (2011). Mapová symbolika v krizovém řízení. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2011. 166 s + 7 vevázaných příloh Topo-4-4 2006: Značkový klíč pro tvorbu topografických map měřítek 1:25 000, 1:50 000 a 1:100 000. Praha: MO ČR, 2006. 126 s. Topo-IV-4 1954: Smluvené značky, vzory písma a zkratky topografických map měřítek 1:25 000, 1:50 000 a 1:100 000. Praha: MNO, 1954. 75 s. ZETEK, J. (2010). Vytvoření výukové prezentace pro obsluhu softwaru na Krajském operačním a informačním středisku hasičského záchranného sboru (KOPIS HZS) pro potřeby vedení události. Bakalářská práce. České Budějovice: Pedagogickácká fakulta, Jihočeská univerzita, 2010. 54 s.

Elektronické zdroje HASIČSKÝ ZÁCHRANNÝ SBOR JIHOMORAVSKÉHO KRAJE. . HSWG – Symboly Reference. . VÚV TGM (2010). Seznam mapových značek Základní vodohospodářské mapy 1:50 000. , .

č. 1340. Heidelberg: Springer, 1997. s. 99–152. XU, W. - ZLATANOVA S. (2007). Ontologies for Disaster Managmement, In LI, W. ZLATANOVA, S. – FABBRI (eds.). Geomatics Solutons for Disaster Management, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Berlin, Heidelberg: SpringerVerlag, 2007. s. 185-200. ŽEMLIČKA, Ž. (2008). Požární taktika: činnost jednotky po při zásahu s přítomností nebezpečných látek (Činnost JPO při zásahu s NL 2-02). Konspekty odborné přípravy jednotek požární ochrany II. Ostrava, 2008.

287

11. MOŽNOSTI TESTOVÁNÍ MAPOVÝCH ZNAKŮ Šárka BŘEZINOVÁ, Zdeněk STACHOŇ, Čeněk ŠAŠINKA, Zbyněk ŠTĚRBA, Jiří ZBOŘIL

11.1 Evaluace kartografických děl objektivními metodami v perspektivě osobnostních charakteristik uživatele Jedním z nových výzkumných a aplikačních přístupů v kartografii, který byl umožněn zejména díky rozvoji výpočetní techniky, je adaptivní kartografie. Stejná prostorová data mohou být uživatelům prezentována různými vizualizačními metodami, a tím mohou být přizpůsobena jejich specifickým požadavkům a potřebám. V rámci interdisciplinární spolupráce kartografů a psychologů jsme si položili otázku: „Jaké metody vizualizace budou preferovat uživatelé určitých osobnostních a kognitivních dispozic?“. Otázka vycházela z předpokladu, že jednotliví lidé – či spíše skupiny lidí – se navzájem mohou odlišovat již na úrovni elementárního vnímání a tyto rozdíly se přirozeně projevují i ve způsobu vnímání konkrétní mapy a při práci s ní. Dílčím cílem projektu tedy bylo nejen připravit nové metody zobrazení map určené pro krizový management, ale zároveň objektivními prostředky ověřit, nakolik jsou tato mapová díla uživatelsky přívětivá a zda existují v populaci skupiny uživatelů s odlišujícím se kognitivním aparátem, u kterých se projeví preference k některé konkrétní metodě vizualizace. Při sledování interindividuálních rozdílů jsme se opírali o psychologický koncept kognitivních stylů. Pro objektivní evaluaci map jsme navrhli vhodný výzkumný design a zároveň vytvořili nový výzkumný nástroj, který nám takovýto design výzkumu umožnil efektivně realizovat.

11.1.1 Povaha vnímání a interkulturní rozdíly ve vnímání Mnoho lidí má jistě osobní zkušenost s tím, že stejná situace je různými lidmi hodnocena a vnímána zcela odlišně. Nabízí se mnoho příkladů z běžného života, kdy lze např. sledovat skupiny odborníků, jak se přou o povaze finanční krize, a jak se liší jednotlivé strategie řešení, které preferují. Potom se nabízí otázka, zda lze takto významné rozdíly nalézt i na více elementární úrovni vnímání, např. již na úrovni vizuální percepce, a také, zda je možné je určitým způsobem klasifikovat. Ovšem dříve, než započneme hledat odlišnosti ve způsobu vnímání, je vhodné přiblížit základní společné principy vnímání. KARAKAŞ a BAŞAR (2006, s. 188) nabízí srovnání dvou teoretických přístupů k percepci – konstruktivismu a Gibsonova direktivního realismu. Velice zjednodušeně lze říci, že rozdíl v přístupech spočívá především v míře, v jaké je výsledný vjem odvoditelný přímo z informací získaných senzorickou stimulací, resp. nakolik je výsledný vjem ovlivněn nebo i utvářen kontextem. Pod kontextem se rozumí faktory, jakými jsou např. očekávání, motivace či

288

emoce. Jinými slovy, zastánci direktivního realismu předpokládají, že svět se relativně přímo „zrcadlí“ v našich myslích, naopak konstruktivisté zdůrazňují, že realita jako taková je v principu nepoznatelná, vytváříme si (konstruujeme) pouze obraz světa. V přístupu konstruktivistů je tak implicitně obsažen předpoklad, že vnímání lidí může být ovlivněno a třeba i zkresleno jejich osobní zkušeností či historií jejich kultury. V této perspektivě lze spíše očekávat existenci odlišností ve způsobu, jakým členové různých kultur poznávají svět. Kulturně srovnávacími výzkumy se zabývali např. CHUA et al. (2005) či KITAYAMA et al. (2003), kteří zkoumali rozdíly ve vnímání členů západní a východo-asijské kulturní oblasti. Oba výzkumné týmy pomocí odlišných experimentů dospěly ke stejnému závěru. Východo-asijská populace reflektuje více informace týkající se kontextu, zatímco západní populace se zaměřuje více na fokální objekty. NISBETT et al. (2001) ve svém příspěvku tyto a další zjištění vysvětluje jako důsledek odlišné dlouhodobé historie a kultury obou populací, která potom determinuje způsob myšlení a projevuje se právě již i na úrovni vizuálního vnímání. SEGALL et al. (1966, s. 91) zkoumal vliv dlouhodobé zkušenosti s odlišnými fyzikálními prostředími, např. džunglí či urbánní prostředím, na vizuální vnímání. Zjistili, že odlišné životní prostředí ovlivňuje míru citlivosti na různé typy optických klamů. Tato zjištění byla ve shodě s výzkumy, které prováděl již na počátku 20. století W. H. R. Rivers (in COLE, 1988). Zmínění autoři tedy zdůrazňují myšlenku, že osobní zkušenost jedince s prostředím (a to jak fyzickým, tak sociálním) ovlivňuje nejen způsob myšlení, ale i vnímání. Jedinci z různých prostředí mohou vnímat a interpretovat tentýž podnět výrazně odlišně. Interindividuálními a interkulturními odlišnostmi ve vnímání v kontextu kartografie se zabývali STACHOŇ a ŠAŠINKA (in press). Vliv zkušenosti na vnímání jedince lze velice dobře demonstrovat rovněž na tzv. Amesově místnosti. Adalbert Ames vytvořil místnost tak, aby se pozorovateli při pohledu jedním kukátkem jevila jako pravoúhlá, ve skutečnosti mají její stěny trapezoidní tvar. Jeden roh leží dále od pozorovatele, než druhý. Umístíme-li do bližšího a následně do vzdálenějšího rohu předmět, potom se nám v druhém rohu jeví jako menší. Jedná se tedy o případ, kdy neplatí konstanta velikosti, protože byla při konstrukci vjemu dána přednost jiné nápovědi – mylnému předpokladu o pravoúhlosti stěn. Dochází tedy k iluzornímu vjemu, kdy člověk postavený do vzdálenějšího rohu se nám bude jevit jako extrémně malý vzrůstem a v případě, že se přemístí do rohu bližšího, budeme zažívat vjem, že se zvětšuje. A naopak nezaregistrujeme, že ve skutečnosti se k nám přiblížil. Brunswik (viz. BRUNSWIK, 1943; KOSTROŇ, 1997), tvůrce pravděpodobnostního funkcionalismu, tvrdil, že člověk má v každém okamžiku k dispozici určité množství nápovědí a teprve na základě jejich kombinace usuzuje na tzv. distální jev. Distální jev je jev smysly přímo nepozorovatelný, který může být pouze odvozen na základě přímo vnímaných (proximálních) nápovědí. Jestliže např. vidíme kouř a slyšíme hasičské auto (nápovědi), usuzujeme na distální jev – požár. Rovněž při vizuálním vnímání nejsme schopni určit hloubku (vzdálenost) přímo. Usuzujeme na ni pomocí nápovědí, kterými jsou např. relativní velikost, překrývání, gradient vzorců, lineární perspektiva apod.

289

KONEČNÝ a ŠVANCARA (1996) zdůrazňují, že rovněž proces zpracovávání geografických informací začíná distálními stimuly a následně jsou tato senzorická data v mysli člověka propojena s dřívějším věděním v kontext obrazů a konceptů, a tak vzniká mentální reprezentace vnímaných objektů. Při vnímání nejen geografických informací záleží tedy i na způsobu, jakým jsou jednotlivé prvky a procesy propojeny, jak jsou organizovány. To vše determinuje následně výsledný vjem. Koncept mentální reprezentace je v současnosti klíčovým pojmem v oblasti psychologie a kognitivních věd.

11.1.2 Koncept kognitivních stylů a jeho užitečnost v oblasti kartografie Při tvorbě map či mapových systémů je důležité znát i potřeby a požadavky koncového uživatele a mapu navrhovat s ohledem na jeho možná specifika. Právě v této oblasti může úzká spolupráce s odborníky z psychologie přinést hlubší porozumění nejen potřebám uživatelů, ale i mechanismům, jakými je konkrétní mapa, resp. zobrazovaný jev, uživatelem vnímán a interpretován. SLOCUM et al. (2001, s. 61) popisuje obecné charakteristiky uživatele, které mohou hrát klíčovou roli při práci s mapou. Zmiňuje individuální či skupinové rozdíly, jakými jsou např. odbornost, kulturní pozadí, pohlaví, věk či postižení senzorických orgánů. Psychologická teorie zmíněnou diferenciaci jednak dále prohlubuje a specifikuje a rovněž zmiňuje další osobnostní proměnné, které mohou mít výrazný vliv na způsob práce s mapou. Příkladem hlubší propracovanosti problematiky uživatele v psychologii může být rozlišování mezi anglickými termíny sex a gender, které se sebou nese nutnost přihlížet nejen k biologicky, ale i kulturně a sociálně determinovaným pohlavním rozdílům (viz GENTILE, 1993). Psychologie zavedla do praxe rovněž dnes již běžně zažité koncepty jako je inteligence či rozpracovala a rozšířila další významné objevy, např. vliv stresu na organismus (viz SELEY, 1955; ROBERT a HOCKEY, 1997). V našem projektu jsme zkoumali možnosti, jak vytvářet mapy právě v perspektivě psychologických teorií a vhodných psychologických konceptů a s ohledem na individuální odlišnosti uživatelů. Jedním z použitých konceptů, který sice není odbornou psychologickou veřejností jednoznačně přijímán, ale v každém případě má vysoký potenciál užitečnosti při aplikaci do praxe, je kognitivní styl. Jeden z důvodů, proč je kognitivní styl jako teoretický koncept kritizován, je zároveň v jistém ohledu i jeho silnou stranou. Dle ISAKSEN a PUCCIO (2008) leží kognitivní styl na hranici mezi výzkumem vnímání a psychologií osobnosti. Kognitivní styl lze vnímat jako druh typologie, což je právě onen často kritizovaný aspekt. Každá typologie jako taková je v zásadě zobecňující a může vést ke ztrátě informací či dokonce k jejich zkreslení. Budeme-li kategorizovat jedince do určité třídy, resp. budeme-li ho posuzovat na jednodimenzionální škále, nezjistíme tak nic o kognitivních mechanismech, které stojí za vnějšími projevy. A to je právě ono riziko přespřílišného zjednodušování, kterému můžeme být v případě práce s kognitivním stylem vystaveni. Zároveň ale pro potřeby praxe je jistá míra zjednodušení výhodná a dokonce nezbytná. Předpokládáme-li, že opravdu existují

290

rozdíly ve způsobu vnímání mezi jedinci či skupinami, a zároveň, že lze přizpůsobit kartografické vizualizace tak, aby vyhovovaly jejich preferencím, potom potřebujeme jednoduchý a srozumitelný koncept a vhodný nástroj, pomocí kterého budeme tyto uživatele od sebe odlišovat. A právě v této praktické aplikovatelnosti spočívá velká výhoda konceptu kognitivního stylu. Samozřejmě, že existují propracované (a dnes i počítačové) modely lidského vnímání (např. MAUSFELD, 2010), ale jejich nevýhoda spočívá v jejich složitosti a často rovněž specifičnosti, protože popisují a vysvětlují pouze dílčí výseky vnímání. Tyto modely nelze rovněž přímočaře uplatnit v praxi a jejich užitečnost v aplikovaných odvětvích, např. kartografii je potom značně omezená. Naopak, pomocí kognitivního stylu lze pojmout jedince v globální perspektivě. Při praktickém užití se nezaměřujeme již na to, jak jsou spolu jednotlivé psychické funkce propojeny a jaké mechanismy stojí za daným výkonem, ale zajímá nás právě spíše pouze vnější projev, tj. jak se uživatel pravděpodobně projeví, když se setká s určitým podnětovým materiálem v konkrétní situaci. Pokud jsme schopni detekovat tento rys – typický způsob reagování uživatele, potom máme potenciál vytvořit pro něj mapu, která bude odpovídat jeho způsobu vnímání a práce. Jinými slovy, jestliže např. existují jedinci, kteří preferují buď obrazově či naopak verbálně kódovanou informaci, potom je vhodné pro ně upravit mapy tak, aby odpovídaly jejich preferencím. Zobrazovaný jev, resp. jeho intenzita, tak může být zobrazována změnou barevného odstínu či vlastní velikostí znaku nebo alternativně může být použita číslice či doplňující slovní popisek.

11.1.3 Definice a vymezení kognitivního stylu Kognitivní styl popisuje a vysvětluje interindividuální rozdíly ve vnímání a myšlení jedinců, a to i napříč jejich vývojovými úrovněmi. BIGGS (2001, s. 63) uvádí definici Gardnera et al., který popisuje kognitivní styl jako vývojově stabilizovanou kognitivní kontrolu relativně neměnnou napříč různými situacemi. WITKIN et al. (1967, s. 291) zkoumali stabilitu kognitivního stylu z vývojového hlediska a dospěli ke zjištění, že u jedinců ve věku od 17 let do 24 již nedocházelo ke změně kognitivního stylu, resp. jimi zkoumané tzv. závislosti/nezávislosti na poli. Kognitivní styl popisuje způsob, jakým lidé myslí, přijímají informace nebo i preferované způsoby řešení problémů. Při orientaci v prostředí využívají lidé z velkého množství nápovědí pouze některé z nich a lze očekávat, že způsoby jejich lokalizace se budou od sebe odlišovat právě v důsledku jejich typických kognitivních dispozic, resp. dle jejich kognitivních stylů. SADLER-SMITH (2001, s. 610) upozorňuje rovněž na možné rozdíly ve způsobech mentální reprezentace informací a rozlišuje kognitivní styl, resp. dimenzi verbální a obrazovou (angl. verbal a imagery). Dle SADLER-SMITH a RIDING (1999, s. 358) verbálně zaměření jedinci (verbalisers) preferují a uchovávají informace v podobě slovních asociací; naopak obrazově zaměření jedinci (imagers) reprezentují informace více ve formě mentálních obrazů. Je nutné zmínit, že neexistuje pouze jeden koncept kognitivního stylu, ale celá řada více či méně odlišných přístupů, které se mohou i částečně překrývat. RAYNER (2000,

291

s.115) zdůrazňuje, že kognitivní styl je třeba vnímat jako psychologický konstrukt, pomocí kterého se snažíme popsat individuální rozdíly v psychologických strukturách jedinců nebo v pozorovaném chování asociovaným s jejich typickým způsobem fungování. KOZHEVNIKOV (2007, s. 465) uvádí, že Klein byl první, kdo definoval kognitivní styl jako pravidelnosti ve způsobu adaptace na externí svět, které regulují poznávací procesy jedince. KOZHEVNIKOV (2007, s. 477) dále uvádí, že kognitivní styl představuje heuristiky, které jedinec užívá při zpracovávání informací o svém prostředí, a že tyto heuristiky mohou být detekovány jak na elementárních a automatizovaných, tak rovněž na komplexních a vědomých úrovních vnímání. To např. znamená, že jedinec, který je analyticky zaměřený (na rozdíl od globálně zaměřeného jedince), si v zobrazené scéně bude automaticky všímat spíše detailů a zároveň při vědomém řešení problémové situace se bude zaměřovat spíše na dílčí aspekty a vztahy a na jejich základě se i rozhodovat. Je vhodné zmínit rozdíl mezi kognitivním stylem a kognitivními schopnostmi, jak je rozlišují někteří autoři (např. GRIGORENKO a STERNBERG, 1997; MCKEENA, 1984). Kognitivní styl lze chápat jako způsob, jakými jsou dílčí kognitivní schopnosti propojeny a organizovány. Kognitivní schopnosti naopak referují o míře určitých dovedností a jejich potenciálu, kterými disponuje konkrétní jedinec. Jedná se např. o paměť či schopnost abstraktního usuzování. V této perspektivě kognitivní styl nevysvětluje rozdíly ve výkonnosti jako takové, ale determinuje pouze způsob, jakým je úloha řešena. Jinými slovy, jedinci podobných kognitivních schopností vyřeší hypoteticky danou úlohu stejně efektivně, pouze odlišným způsobem. Je nasnadě, že potom ale záleží i na charakteru samotné úlohy, nakolik ta rezonuje s typickým kognitivním stylem jedince. Pokud její řešení např. vyžaduje analytické myšlení a jedinec preferuje intuitivní způsob, lze očekávat snížený výkon. Pokud naopak zpracování kartografického díla bude odpovídat kognitivnímu stylu jedince, lze očekávat vyšší výkon.

11.1.4 Kognitivní styly zkoumané v rámci projektu V rámci realizovaného záměru byly blíže zkoumány ty koncepce kognitivního stylu, u kterých se předpokládala blízká souvislost se způsobem orientování se jedince v geografickém prostoru a jeho způsobu práce s mapou. RIDING a CHEEMA (1991) došli k závěru, že existují dvě hlavní bipolární dimenze kognitivních stylů. Na jedné ose lze rozlišit jedince na základě již zmíněných preferencí pro verbální či obrazové kódování informací, druhá osa popisuje zaměřenost jedince na celek či detail, resp. popisuje kognitivní styl holistický a analytický (angl. wholistic – analytic). Pro měření preferencí na ose wholistic – analytic u zkoumaných osob v rámci realizovaných experimentů byl pro softwarovou platformu MuTeP (viz kapitola 11.3.1) připraven psychologický test, který vycházel z tzv. Navonových figur.

292

BLAJENKOVA et al. (2006, s. 240) se dále zaměřili na verbální, resp. obrazové kódování informací, a sami rozlišují u jedinců preferujících obrazové reprezentace ještě podkategorie object imagers a spatial imagers. VIDLÁKOVÁ (2007, 2010, 2011), která se tímto konceptem hlouběji zabývá, adaptovala do češtiny původní verzi dotazníků OSIQ a v současnosti připravuje performační testy kognitivního stylu, překládá tyto subkategorie jako předmětoví, resp. prostoroví vizualisté. Jedním z důvodů, proč je vhodné rozlišovat mezi těmito dvěma typy vizuálního kognitivního stylu, je rovněž existence dvou neurofyziologických drah vizuálního systému. CHABRIS et al. (2006) uvádí pojmenování drah jako ventrálně předmětové a dorsálně prostorové. CHABRIS et al. (2006) dále uvádí, že prostoroví vizualisté dosahují lepších výsledků v úlohách s mentální rotací a při průchodech virtuálními bludišti, zatímco předmětoví vizualisté dosahují lepších výsledků při rekognici obrazových podnětů. BLAJENKOVA et al. (2006, s. 239) uvádí, že prostoroví vizualisté se zaměřují na jednotlivé objekty a precizně rozpoznávají jejich dílčí atributy (tvar, velikost, barva atd.), zatímco prostoroví vizualisté směřují k relativně abstraktním reprezentacím prostorových objektů, jejich částí, lépe lokalizují objekty v prostoru a v pohybu a obecně provádí lépe komplexní prostorové transformace. Tyto výše zmíněné charakteristiky lze snadno aplikovat na kontext užívání map a na způsob lokalizace jedinců v prostoru; v rámci popisovaného projektu jsme realizovali dva experimenty, v nichž byl tento koncept prakticky uplatněn (viz níže). Dále byl ve výzkumném záměru více rozvíjen Witkinův koncept závislosti na poli. Rovněž jsme se opírali při výzkumu činnosti operátorů o Hammondův koncept kognitivního stylu (in KOSTROŇ, 1997), který navíc zdůrazňuje vliv charakteru situace na vnímání.

11.1.5 Psychologické testování a použité psychologické testy Nedílnou součástí psychologie je rovněž diagnostika. Pokud jsme již postulovali existenci interindividuálních rozdílů a zakotvili je v psychologických konceptech, je pak stejně důležité umět změřit míru sledovaného rysu. To se realizuje pomocí různých typů psychologických testů. Princip měření psychologickými testy lze zjednodušeně vyjádřit tak, že výkon v konkrétní specifické úloze generalizujeme na obecnější úroveň a očekáváme odpovídající projevy jedince i v jiných situacích. Např. schopnost nalézt pravidlo u číselných řad interpretujeme jako projev inteligence určitého typu a inteligentní chování očekáváme u jedince v odlišné situaci, např. při řešení matematické úlohy. V rámci projektu byl rovněž vyvinut originální softwarový nástroj MuTeP (Multivariantní testovací program – podrobněji viz kapitola 11.3.1), který umožňuje vytvářet jak testové baterie pro evaluaci mapových děl, tak administrovat širokou škálu psychologických testů a úloh. Pro platformu MuTeP byly adaptovány jednak starší původní testy, ale zároveň byly vytvořeny testy zcela nové. Prvním z testů, který byl adaptovaný, je Švancarův diskriminační test. Byl adaptován z původní verze tužka – papír do počítačové podoby. Měří psychomotorické tempo, pozornost, a lze pomocí něj klasifikovat jedince na škále, kde jeden konec tvoří „rychlý a chybující“ a druhou

293

extrémní hodnotou je „přesný a pomalý“. Uvažovali jsme o jeho použití pro měření kognitivního stylu, který rozlišuje mezi jedinci reflektujícími a impulzivními. V rámci softwaru MuTeP již byla připravena řada dalších psychologických testů a byla realizována již více než desítka samostatných experimentů v oblasti kartografie (viz kapitola 11.3).

11.2 Analýza potřeb a požadavků operátorů TCTV 112 v kontextu užívání GIS Geografické informační systémy (GIS) jsou jedním z hlavních informačních zdrojů, které operátoři využívají při řešení mimořádných událostí. Před jakýmkoliv návrhem na jejich efektivnější využití je nutné provést důkladnou analýzu procesů, které mohou být pozorovány při krizovém řízení. Při řešení mimořádných událostí jsou využívány různé informační zdroje a je proto nezbytné věnovat pozornost všem formám informačního chování a podrobně je analyzovat. Jen tak lze zjistit, které informace operátoři v krizovém řízení vyžadují (podrobněji viz ŠAŠINKA et al., 2010). Důležitým pojmem, na němž jsou založena teoretická východiska popisovaného výzkumu, je informační chování. WILSON (2000) takto označujeme souhrn lidského chování ve vztahu ke zdrojům a kanálům informací, včetně aktivního i pasivního vyhledávání informací a jejich využívání. Je nezbytné proto popsat jak komunikaci tváří v tvář, tak i pasivní příjem informací. Pro teoretické zakotvení zkoumané oblasti se jako nejvhodnější jeví koncepty a modely informační vědy. Informační věda se zabývá analýzou, sběrem, klasifikací, manipulací, uchováváním, získáváním a šířením informací. Sleduje interakci mezi lidmi, organizacemi a umělými informačními systémy. Podrobně definuje informační vědu SHUMAN (1992), podle které zkoumá vlastnosti a chování informací, jejich přenos a možnosti optimalizace tohoto přenosu jak v přírodních, tak v umělých systémech, a také vliv informací na chování lidí nebo strojů. Užívání GIS v kontextu krizového řízení lze posuzovat jako specifický případ informačního chování, kdy informační potřeba uživatelů je uspokojována geografickými informacemi. Zároveň se proces informačního chování odehrává většinou pod časovým či jiným tlakem. GOODCHILD (1992) podotýká, že zaměřování se na pouze technologické hledisko GIS není dostačující a definuje další oblasti, které by měly být rovněž předmětem zkoumání nově představené vědy o geografických informacích.

11.2.1 Geografická informační věda Geografická informační věda se zaměřuje mimo jiné na kognitivní procesy, které jsou zapojeny při zpracování geografických fenoménů (MARK, 2000), nebo na způsob užívání GIS v různých institucích a vliv na ně. MARK (2000) dále nabízí obsáhlou definici, podle níž se geografická informační věda (GIScience) zabývá využitím GIS,

294

jejich vlivem na jednotlivce i celou společnost a vlivem společnosti na GIS samotné, přičemž tato věda ve svém rámci zohledňuje nejnovější poznatky z oblasti kognitivních a informačních věd. ŠKRNA (2002) podrobně přibližuje vývoj informační vědy a vznik tzv. kognitivního rámce. Uživatele vyhledávacích systémů je podle tohoto autora třeba zkoumat ne jako skupinu, nýbrž jako jednotlivce, a to v širších souvislostech – spolu s ovlivňujícím okolím neboli kontextem. Kontextem jsou všechny osobnostní, kognitivní, situační a systémové faktory, které ovlivňují chování uživatele při hledání informací. Tato změna se projevuje také v používané terminologii, např. místo dříve frekventovaného pojmu užívání systému (angl. system use) je častěji užíván pojem chování uživatele (angl. user behaviour), viz např. ROBINS (2000), TALJA a HARTEL (2007) nebo WILSON (1999). Dále lze vysledovat tendenci k posunu od zkoumání systémů ke zkoumání chování jejich uživatelů.

11.2.2 Problematika lokalizace a komunikace v Integrovaném záchranném systému Integrovaný záchranný systém je nástroj krizového řízení k řešení mimořádných událostí. Skládá se ze tří základních spolupracujících složek (HZS ČR, ZZS a Policie ČR), často jsou ale do řešení mimořádných událostí zapojeny i další složky a orgány. Komunikace mezi nimi probíhá prostřednictvím datových vět přenášených z informačního systému jedné ze složek do informačních systémů ostatních složek, a to v reálném čase. Oznamovatel informace o vzniku mimořádné události hlásí telefonicky nejčastěji na tísňovou linku 112 (TCTV), která je provozována krajskými operačními a informačními středisky (KOPIS) Hasičského záchranného sboru ČR. Oznamovatel může využít i telefonních čísel 150, 155 a 158 s tím, že pokud volá hasiče, je automaticky přesměrován na TCTV 112, pokud volá ostatní čísla, přebírají informace příslušné složky (ZZS nebo Policie ČR). Operátor TCTV 112 má k vyřízení hovoru minimum času a musí co nejdříve zjistit, co se stalo, lokalizovat místo události a také si ponechat kontakt na oznamovatele pro případ pozdějšího zkontaktování a upřesnění informací. Pokud se stane, že oznamovatel neposkytne sám všechny potřebné informace ke spuštění záchranné akce, musí se operátor sám doptávat na informace, které by pomohly např. místo lokalizovat či upřesnit. Operátor sice polohu oznamovatele zjišťuje pomocí buňky (výsek prostoru, kde se oznamovatel vyskytuje), kterou dostává od telefonních operátorů, ale ne vždy je volající přímo v místě mimořádné události. Proto informace získané od oznamovatele konfrontuje s mapovými podklady z geografického informačního systému (GIS), který má k dispozici, a s dalšími informačními zdroji (papírové mapy, internet, lidské zdroje apod.). Jakmile zjistí všechny základní potřebné informace (většinou to bývá do dvou minut), odešle datovou větu na operační řízení těch složek, které jsou potřebné k zásahu. Tento proces komunikace je popsán na obr. 11.1 (ŠAŠINKA a BŘEZINOVÁ, 2011).

295

Obr. 11.1: Komunikační kanál mezi oznamovatelem události a operátorem TCTV 112 (upraveno podle ŠAŠINKA a BŘEZINOVÁ, 2011)

11.2.3 Struktura KOPIS Ve vývoji krizového řízení je patrná tendence k centralizaci a integraci jednotlivých složek a částí záchranných systémů. Dříve byla linka 150 obsluhována z operačních a informačních středisek na úrovni jednotlivých okresů, v současnosti je příjem tísňového volání sveden do krajských operačních a informačních středisek – KOPIS. Centralizace a integrace je umožněna díky moderní technologii a zároveň je na technologii odkázána. Pokud prováděl operátor lokalizaci mimořádné události na úrovni okresu, mohl (a musel) se opírat především o místní znalost svého obvodu. V současné době není možné, aby měl každý operátor v KOPIS podrobné místopisné znalosti o celém kraji (systém příjmu tísňového volání je navíc nastaven tak, aby mohl operátor v případě potřeby řešit události z celé republiky). Efektivní zvládnutí úkolů je proto do velké míry vázáno na technické prostředky, na kterých jsou moderní koncepty krizového řízení postaveny, ale které samozřejmě nejsou zdaleka dokonalé a dále se vyvíjejí. K zefektivnění činnosti orgánů krizového řízení, a tedy také zlepšení spolupráce mezi zasahujícími jednotkami a operačním střediskem řešícím příslušnou mimořádnou událost, je nutné správné, rychlé a co nejpřesnější zachycení nahlášené mimořádné události (ŠAŠINKA et al., 2010). Podrobně analyzují strukturu jednotlivých KOPIS ŠAŠINKA et al. (2010). V současné době existují dva odlišné přístupy k organizaci práce na pracovišti KOPIS. První přístup je uplatňován na všech pracovištích KOPIS mimo Ostravy, druhý přístup je uplatňován pouze v Ostravě. První možný přístup byl popsán na příkladu Krajského operačního a informačního střediska sídlícího v Brně v budově Hasičského záchranného sboru, kterým je i obsluhován. V rámci tohoto střediska jsou přijímány hovory na TCTV 112. Na tuto linku jsou také automaticky přesměrovány hovory přicházející přímo na linku 150.

296

Provoz krajského operačního a informačního střediska v Brně je zajišťován nepřetržitým provozem, tedy 24 hodin denně a 7 dní v týdnu, přičemž operátoři se střídají po dvanáctihodinových směnách. Na pracovišti musí být přítomni 3 operátoři TCTV 112 a dále operátoři HZS ČR jednotlivých okresů (ŠAŠINKA et al., 2010).

Obr. 11.2: Ukázka pracoviště operačního střediska HZS ČR (převzato z ŠAŠINKA et al., 2010) Po převzetí hovoru a vyhodnocení situace (lokalizace místa mimořádné události, zjištění předmětu události a kontaktu na ohlašovatele) zapisuje operátor přijímající informaci o vzniku mimořádné události do tzv. datové věty, která obsahuje informace stručně popisující danou situaci a lokalizaci místa, kde došlo k mimořádné události. Takto vytvořená datová věta je doručena příslušným jednotkám, které budou nastalou mimořádnou událost řešit. Těmito jednotkami jsou HZS (operační řízení) sídlící ve stejném místě jako operátoři TCTV 112 a Zdravotnická záchranná služba (ZZS) a Policie ČR nacházející se mimo toto pracoviště. Předání informací se děje pouze posláním datové věty, případně telefonickým spojením. Operátor TCTV 112 má ke své práci k dispozici softwarové vybavení GIS 112 a aplikaci Dispečer 112. Operační řízení má k dispozici software GIS kraj a aplikaci Spojař (BRÁZDILOVÁ et al., 2008). Operátor TCTV 112 má k dispozici tři obrazovky, kde na první běží aplikace pro vytváření datové věty, druhá obrazovka slouží aplikaci GIS, kde operátor zpřesňuje lokalizaci místa události, a třetí obrazovka ukazuje přehled historie řešených událostí (viz obr. 11.3). Obdobně jsou organizována střediska KOPIS ve všech krajích s výjimkou Moravskoslezského. Centrum tísňového volání v Ostravě má od ostatních krajských operačních a informačních středisek odlišnou strukturu. Na tomto pracovišti přijímá hovory na TCTV 112 operátor, který zároveň ohlášenou mimořádnou událost řeší. Má k dispozici jak software GIS 112 spolu s aplikací Dispečer 112, tak i GIS kraj s aplikací Spojař. Odpadá zde tedy tok informací přes datovou větu, pokud je nutný pouze zásah HZS. Na tuto linku je zde stejně jako na KOPIS v ostatních krajích přesměrováno přímé volání na linku 150.

297

Obr. 11.3: Uspořádání obrazovek operátora TCTV 112 (upraveno podle BRÁZDILOVÁ et al., 2008) Pokud je nutný i zásah ostatních jednotek IZS, odesílá informaci opět přes datovou větu, a to Zdravotnické záchranné službě (ZZS), Policii ČR a na tomto pracovišti i Městské policii. Tyto složky však na rozdíl od jiných krajských pracovišť sídlí na stejném místě spolu s operátorem TCTV 112. Díky tomu zde dochází také k přímé (audiovizuální) komunikaci mezi jednotlivými složkami (ŠAŠINKA et al., 2010).

Obr. 11.4: Struktura pracovišť KOPIS v Ostravě a v Brně (převzato z ŠAŠINKA et al., 2010) Tato struktura může v řadě případů přinést urychlení a zefektivnění práce při řešení jednotlivých mimořádných událostí, avšak v případě zpracování více nahlášených událostí najednou (např. při živelné pohromě) může docházet ke kognitivnímu přetížení, kdy operátor musí řešit několik událostí najednou a efektivita práce tak může klesat.

298

V těchto případech na tomto pracovišti dochází k posílení stavu a oddělení TCTV 112 od operačního řízení a postupuje se obdobně jako na ostatních pracovištích KOPIS. Cílem této analýzy bylo zjistit hlavní aspekty způsobu práce operátorů ve střediscích KOPIS, které by mohly být východiskem pro další výzkum. Problematika je řešena na makro-úrovni se zaměřením na popis struktury informačních zdrojů a kanálů a její vliv na informační chování operátorů. Z teoretického hlediska byla daná problematika zakotvena s využitím konceptů informační vědy a geografické informační vědy.

11.2.4 Pozorování v provozu KOPIS a TCTV 112 ŠAŠINKA et al. (2010) prováděli analýzu činnosti operátorů; při sběru dat bylo použito metody pozorování a paralelně byly vedeny nestrukturované rozhovory se členy HZS, které byly zaznamenávány na audio zařízení. Sběr dat probíhal nejdříve ve výcvikovém středisku HZS ve Frýdku-Místku, kde se členové HZS připravují na budoucí činnost operátorů KOPIS a získávají praktické zkušenosti s GIS 112 při řešení simulovaných mimořádných událostí. Na základě analýzy dostupných původních textových materiálů, které nebyly vytvořeny za účelem výzkumu (zprávy HZS, vnitřní směrnice HZS, rozhovory hasičů v chatovacích místnostech na specializovaných webech, jiné textové dokumenty přístupné na internetu vztahující se ke zkoumanému tématu, apod.) a na základě analýzy získaných výzkumných dat z výcvikového střediska byly připraveny základní okruhy otázek a problémů, které byly hlouběji zkoumány v rozhovorech s operátory HZS na KOPIS Brno a CTV v Ostravě (počet respondentů 18, z toho 8 žen a 10 mužů; věkové rozpětí 26 až 63 let). K dispozici byly rovněž záznamy přijatých hovorů na TCTV 112. Záměrně byla vybrána dvě různá pracoviště v ČR, protože CTV (KOPIS) v Ostravě se odlišuje ve své koncepci od KOPIS v Brně. Srovnání obou případů pomohlo lépe porozumět procesům krizového managementu, jelikož rozdíly v koncepcích KOPIS ovlivňují i vlastní způsob řešení událostí. Pozorování bylo primárně zaměřeno na způsob práce operátorů s GIS při řešení reálných mimořádných událostí, na které navazovaly rozhovory vztahující se k proběhlé události. Základní pozorovanou a analyzovanou jednotkou byl proces příjmu a zpracování tísňového volání. Na základě informací získaných v prvních fázích výzkumu byla pozornost rozšířena rovněž i na prostorové uspořádání středisek a všechny komunikační kanály a informační zdroje operátorů. Přímé pozorování mohlo být provedeno pouze v Brně. V Ostravě, kde operátoři pracují v jedné místnosti se složkami policie, nebylo možné z důvodu ochrany osobních údajů oznamovatelů pozorování provést (ŠAŠINKA et al, 2010). Charakter a způsob práce operátorů HZS lze velice dobře popsat pomocí teoretického přístupu označovaného jako interaktivní získávání informací (angl. interactive information retrieval), který definuje ROBINS (2000). BELKIN et. al (2009) dále zdůrazňují dynamický charakter vyhledávání informací, který je rovněž

299

typický pro práci operátorů HZS. Pravděpodobnostními aspekty tohoto procesu se zabývá např. FUHR (2008). Jedním z klíčových úkolů operátora tísňové linky 112 (resp. 150) je získat v přiměřené době veškeré nutné informace k tomu, aby byl schopen lokalizovat místo události a mohl tak předat událost k řešení příslušným složkám. Jedná se tedy o formu informačního chování, v jejímž rámci operátor provádí sérii úkonů, při kterých využívá a kombinuje všechny dostupné informační zdroje tak, aby uspokojil informační potřebu a dosáhl požadovaného výstupu. Primárním a formálním zdrojem pro tuto činnost jsou GIS. Při pozorování činnosti operátorů HZS ČR a TCTV 112 však bylo zjištěno, že mapové podklady jsou v některých případech používány jen ve velmi omezené míře. U operátorů TCTV 112 pouze při třídění hovorů a lokalizaci místa události. U operátorů HZS ČR se pak využívají mapové podklady při lokalizaci výskytu nebezpečných látek, zdrojů vody, určení evakuačních míst, stanovení nejbližší zásahové jednotky či při navigaci zásahové jednotky pomocí vysílačky (ŠAŠINKA et al. 2010). Pro analýzu informačního chování operátorů však bylo nutné nejprve detekovat veškeré informační zdroje a kanály, které mají členové KOPIS k dispozici. Zdroje lze rozčlenit na oficiální a neformální. Mezi oficiální informační zdroje, jejichž využití je trénováno v rámci školení operátorů, patří především aplikace GIS 112 a Dispečer a údaje od telekomunikačních společností; za neformální lze považovat osobu operátora TCTV 112 jako takovou s její místopisnou znalostí a osobu oznamovatele, který nabízí primární vstupní informace. Operátoři linky 112 by měli být schopni na základě těchto zdrojů lokalizovat místo události. Analýzou informačního chování operátorů byly identifikovány další využívané zdroje informací. Jedná se například o mapové služby na komerčních webech nebo šanony s nejrůznějšími údaji, které si operátoři sami sestavují. Struktura jednotlivých informačních zdrojů je zobrazena na obr. 11.5, na kterém jsou tmavě šedou barvou znázorněny informační vazby neformální a světle šedou barvou informační vazby oficiální. Efektivita při dosahování cílů je ovlivněna jednak kvalitou a dostupností údajů z informačních zdrojů a rovněž dostupnými druhy komunikačních kanálů. Oznamovatelé nabízí informace, které jsou v různé míře přesné a úplné, stejně tak GIS 112 vždy neobsahuje všechny potřebné informace. V případě volání z mobilního telefonu je mobilní operátor teoreticky schopen nabídnout údaj o místě volání s přesností na metry, ale vzhledem k technické a administrativní náročnosti tohoto procesu tato informace obvykle není dostupná a operátoři KOPIS se musí spokojit s přibližnou lokalizací volajícího (ŠAŠINKA et al., 2010). Druhy komunikačních kanálů hrají roli např. v přenosu informací mezi jednotlivými složkami IZS. V Jihomoravském kraji spolu komunikují HZS, ZZS a Policie ČR primárně přes internet pomocí tzv. datových vět, případně telefonicky. V Ostravě naproti tomu operátoři HZS, ZZS, Policie ČR i Městské policie sedí společně v jedné místnosti (viz obr. 11.4) a tudíž spolu mohou komunikovat přímo tváří v tvář. Je zřejmé, že pomocí tohoto kanálu lze přenést více informací a snížit případný komunikační šum. Kooperace mezi jednotlivými členy HZS či jiných složek se při

300

řešení konkrétního případu vyskytuje často a zefektivňuje řešení problému. Projevuje se např. v situaci, kdy jeden operátor přijímá tísňové volání, zanáší údaje do systému a vedle sedící kolega již událost lokalizuje v mapě na základě údajů, které odposlechl z rozhovoru mezi prvním operátorem a oznamovatelem.

Obr. 11.5: Struktura informačních vazeb na pracovišti KOPIS (převzato z ŠAŠINKA et al., 2010)

Činnost operátorů byla zkoumána s ohledem na kontext, ve kterém dochází k užívání GIS. Bylo zjištěno, že operátoři pro řešení úkolů využívají nejen oficiální informační zdroje, ale snaží se kombinovat všechny ostatní dostupné zdroje tak, aby zvyšovali efektivitu své práce, tj. aby co nejrychleji získali co nejpřesnější potřebné geografické informace. 11.2.5 Využití GIS při práci operátorů TCTV 112 a KOPIS Možností využití GIS při práci v operačních střediscích si blíže všímali BRÁZDILOVÁ et al. (2008). Aplikace GIS 112, která slouží k lokalizaci místa mimořádné události, primárně zobrazuje mapu celé ČR, která obsahuje pouze hranice krajů a dálnice. Dále jsou nastavena větší měřítka mapy, ve kterých je možné zobrazit další informace, např. komunikace nižších tříd, zastavěné plochy, vodstvo atd. Od určitého měřítka je podkladem mapy letecký snímek (ortofoto). Aplikace umožňuje také zobrazit přehledovou mapu ČR. Při vizualizaci prostorových dat je využito pouze malého počtu mapových znaků. Pro lokalizaci mimořádné události je použita červená šipka (viz obr. 11.6) – operátor TCTV 112 se snaží místo události vždy určit co nejpřesněji podle informací vytěžených od volajícího. Pokud je událost již nahlášena a řešena, v místě výskytu události je zobrazena žlutá hvězdička. Moderní softwarové

301

vybavení umožňuje také identifikovat adresu volajícího z pevné sítě (v mapě se zobrazí znak klasického telefonu) nebo přibližně určit polohu mobilního telefonu (znak mobilního telefonu) a tuto polohu následně vizualizovat, čímž se dá odhalit určité množství falešných hovorů. Vizualizace oblasti polohy volajícího je u každého mobilního operátora odlišná a různě přesná (BRÁZDILOVÁ et al., 2008).

Obr. 11.6: Lokalizace místa události pomocí symbolu šipky v TCTV 112 (převzato z BRÁZDILOVÁ et al., 2008) Operátor HZS ČR, který přijímá datovou větu od operátora TCTV 112, má k dispozici GIS kraj, který je naplněn množstvím informací, které by operátor TCTV 112 nevyužil. Jedná se již o plnohodnotný GIS, který obsahuje podrobnější vrstvy jako například informace o hydrantech, sirénách, záplavových územích atd.

11.2.6 Výsledky výzkumu a návrh řešení problémů s GIS Pro zdárný průběh a vyřešení jakékoliv mimořádné události je nutné, aby operátor na příjmu tísňového volání byl schopen od oznamovatele události vytěžit co nejvíce vstupních informací, které pomohou určit typ dané události a její lokalizaci. Na rozlišení typu události závisí, jaké složky IZS mají být k řešení nasazeny. Samozřejmě se nelze vyhnout situacím, kdy nemůže být vyslána pouze jedna složka IZS, ale kdy je naopak nutné vyslat složek a zásahových jednotek několik. Tyto zásahové jednotky mohou také přijíždět na místo události z několika směrů a mohou také v průběhu akce měnit své zásahové stanoviště. To vše dokazuje, že je nutné klást důraz na získání správných prvotních vstupních informací, které pak celou situaci mohou usnadnit a její řešení urychlit. Výsledky výzkumu popsaného v předchozích podkapitolách využili STACHOŇ et al. (2010) pro další podrobné zkoumání problematiky, především jako podklad pro návrhy optimalizace GIS užívaných v KOPIS, ve kterých byl kladen důraz na zejména ekologickou validitu. Výzkum byl realizován v rámci kvalitativní metodologie, která je

302

mimo jiné typická průběžnou analýzou výzkumných dat, vytvářením výzkumných kategorií, jejích revizí a případným přepracováním v celém procesu sběru dat. Rozdíl mezi GIS využívanými na jednotlivých KOPIS spočívá hlavně ve způsobu jejich zpracování, správou dat a z toho plynoucí aktualizace dat. GIS TCTV 112 pro tísňové volání je vytvářen centrálně pro všechny KOPIS v ČR, je spravován soukromým subjektem a celoplošně aktualizován teprve tehdy, když jsou zajištěny změny ze všech krajů. Jinými slovy lze říct, že pokud je v rámci jednoho kraje zjištěn aktuální stav, nemůže být pro místní KOPIS tento systém aktualizován dříve, než jsou zjištěny změny i v krajích zbývajících. Tento zdlouhavý postup potom může zapříčinit malou efektivitu práce operátorů tísňové linky a správnost lokalizace hlášených událostí. Naproti tomu GIS jednotlivých krajských operačních řízení je spravován na každém KOPIS svým pracovníkem, který se o databázi neustále stará, doplňuje ji, aktualizuje a reaguje na potřeby pracovníků, kteří tento systém užívají. V důsledku toho je tento systém obsahově daleko bohatší a jsou v něm i informace, které by byly mnohdy užitečné i operátorům přijímajícím tísňové hovory. Také vizuální stránka obsahu je v něm mnohem propracovanější, což také uváděli v rozhovorech sami operátoři (nevhodně vizuálně zobrazené body zájmu POI v GIS pro tísňové volání – barevné plošné znaky aj.). Operátoři jsou proto nuceni si kvůli takovým problémům se systémem potřebné informace zjišťovat jinými způsoby a využívat k tomu neoficiálních zdrojů (komerční internetové mapy, papírové mapy, atd.), mnohdy i vlastnoručně vytvořených (vlastní seznamy se jmény benzínových stanic, obchodních domů, bank, aj.). Další možností, kterou operátoři ke zjišťování informací využívají, je jejich místní znalost nebo znalost kolegy, se kterým se operátor může domluvit tváří v tvář (STACHOŇ et al., 2010). Jak již bylo naznačeno, při kompletním řešení mimořádné události musí docházet ke spolupráci mezi jednotlivými účastníky krizového řízení. Příjem, lokalizace a následné koordinované řešení jsou na sebe navazující činnosti, kdy každý člen posune řešení události o krok dále. Problém je tedy rozpracováván jednotlivým členem (zásahovou jednotkou) a posílán dalšímu, přičemž je důležité předat podstatné informace v kompletní a nezkreslené podobě. To znamená, že každý z těchto členů (zásahových jednotek) musí s ostatními složkami i jejich řídícími středisky (operačními důstojníky) určitým způsobem spolupracovat. Skloubit obrovské množství činností zasahujících v takovéto situaci však není jednoduché, proto by měl být na vzájemnou spolupráci kladen velký důraz. Jak ale bylo při výzkumu zjištěno, neobejde se efektivní spolupráce bez podpory jak personální, tak ani technické. Příkladem toho mohou být mimořádné události vyskytující se v příhraničních oblastech. V současnosti mapové podklady z GIS končí hranicemi republiky a řešení těchto situací je velmi obtížné. Proto by byla velmi vhodná efektivní spolupráce jednotek nejen místních, ale i mezinárodních, a hlavně také propojenost systémů, které by obsahovaly informace i za hranicemi (STACHOŇ et al., 2010). Při řešení mimořádné události více lidmi nebo různými složkami IZS je možné identifikovat několik možných způsobů:

303

• činnost probíhá ve stejném čase na stejném místě – např. spolupráce operátorů TCTV 112 při lokalizaci, při dopravní nehodě (ZZS, PČR, HZS) apod.; • různé činnosti probíhají ve stejném čase na různých místech - např. spolupráce operátora TCTV 112 s jinou složkou IZS (horskou službou, policií) při obtížné lokalizaci, koordinace zásahových jednotek v terénu apod.; • na stejném místě probíhají v časovém sledu různé činnosti, které se prolínají v závislosti na vývoji situace. Pokud se jedná o spolupráci více složek IZS sídlících na různých místech, nebo mezi řídícími a zásahovými jednotkami na různých místech ale ve stejném čase, může se tato spolupráce nazývat geokolaborací. Problémem bývají i v tomto případě zejména dostupné mapové podklady a informační zdroje (viz kapitola 2). Při pozorování operátorů byly v mapových podkladech zjištěny chyby, které brání efektivnější a rychlejší práci. Jedná se hlavně o nepřítomnost tzv. bodů zájmu v mapě (např. školy, nemocnice, továrny, kostely apod.). Většina mapových prvků (kromě prvků liniových) je znázorněna pouze barevně vyjádřenými plochami (mezi nimi jsou např. i nemocnice, kolejiště, atd.), což výrazným způsobem znesnadňuje orientaci. Mezi další konkrétní problémy, které operátoři často zmiňují, patří podle STACHOŇ et al. (2010, s. 6) následující: • nemožnost nastavení tematických vrstev, uspořádání pracovní plochy a nástrojů v rámci GIS pro jednotlivé operátory; • mnohdy nevhodné ovládací rozhraní, které nepřispívá k efektivitě práce; • časová prodleva úkonů zpracovávaných systémem (pomalé odezvy při načítání map); • příjem a řešení události nemusí probíhat lineárně, ale mívá často iterativní charakter; • každá mimořádná událost má různou míru časové naléhavosti. U událostí, které bezprostředně neohrožují nikoho na životě či není ve velké míře ohrožen majetek (např. spadlá větev v aleji), má operátor tísňové linky dostatek času, aby událost nejdříve zcela precizně lokalizoval a následně vyslal jednotky. Pokud je událost akutní (např. ohrožení života), může vyslat operátor jednotky ještě v okamžiku, kdy zná místo události jen přibližně. Následně se pokračuje (on sám nebo další členové operačního řízení, samotný výjezd) v konkretizaci místa události a výjezdové jednotce jsou poskytovány aktualizované zpřesněné informace. Šetří tím čas a snižuje se doba dojezdu; • požadavky na mapu se liší dle kontextu. Někdy je využíváno i ortofotomap s vysokým rozlišením. V jiných případech je naopak potřeba obecného přehledu o situaci na větším území, např. v případě, kdy je nutné mít přehled o zásahových jednotkách či více mimořádných událostech najednou. Sami operátoři dále uváděli, že jim při využívání GIS často nevyhovují i dostupné podklady, ze kterých nejsou při práci ve stresu schopni rychle získat a předat přesné

304

a úplné informace. Zvyšuje se tak rapidně možnost znásobení šumu v rámci procesu komunikace (již samotný mapový podklad, který operátor při práci používá, obsahuje určitou míru šumu v podobě neaktuálnosti dat a neúplnost obsahu). Zmíněné výsledky provedených analýz byly společně s výzkumem možných způsobů sebelokalizace jedince v neznámém prostředí (ŠAŠINKA a BŘEZINOVÁ, 2011) následně využity při návrhu možností optimalizace současného systému kartografické podpory rozhodovacího procesu krizového managementu. V tomto směru bylo navrženo několik oblastí, na které je nutné se dále zaměřit (STACHOŇ et al., 2010): • optimalizace vizualizace na základě kontextu – možným způsobem úpravy mapového zobrazení na základě uživatelských požadavků je použití principů adaptivní kartografie publikovaných např. v KONEČNÝ et al (2006). Pro dosažení vhodné vizualizace tento přístup používá tři základní proměnné (atributy): změnu symboliky, generalizaci a změnu vizualizační metody. Přístup adaptivní kartografie umožňuje vyhovět všem výše uvedeným požadavkům operátorů krizového řízení, a to jak možnost defaultního nastavení vrstev, tak i uživatelského nastavení vrstev (pro každého operátora zvlášť) v případě optimalizace na základě uživatele, a např. požadavek na zobrazení informací za hranicemi příslušných administrativních území z hlediska optimalizace na základě situace; • optimalizace uživatelského rozhraní – uživatelské rozhraní je jedním z nejdůležitějších aspektů, které může ovlivnit kvalitu rozhodovacích procesů. Pozorování prokázalo, že by operátoři přivítali přívětivější uživatelské rozhraní, a to zejména v souvislosti s vyhledávacími nástroji; • optimalizace využití dat – optimalizací využití existujících datových sad je myšlena zejména provázanost různých existujících databází a také jejich včasná aktualizace. V případě krizového řízení představuje legislativa silný nástroj (alespoň v případě evropského prostoru), který umožňuje bezplatné využití dat pro zmíněné účely. Další oblast představuje efektivní propojení kartografických vizualizací s databázemi negeografických dat (např. při řešení události s oznamovatelem, možný odposlech třetí strany tzv. konferenčním hovorem). Dalšími možnostmi optimalizace je potenciální zapojení existujících senzorových sítí (meteorologických apod.) a dostupných webových služeb, webových kamer apod. nebo možnost vytvářet si vlastní databáze (neoficiální), do kterých by ovšem byl zajištěn přístup v rámci systému; • optimalizace možností geokolaborace – spolupráce v průběhu zásahu může probíhat buďto na stejném místě (spolupráce operátorů v průběhu lokalizování mimořádné události, spolupráce hasičů, policie a zdravotníků na místě nehody) nebo na různých místech (např. spolupráce operátora a zasahujících jednotek v terénu). Ve druhém případě se může efektivita zásahu značně zvýšit implementováním nástrojů umožňujících geokolaboraci. Jak uvádí MACEACHREN et al. (2006), je principem geokolaborace spolupráce dvou či více lidí (jednotek) řešících ve stejném nebo blízkém čase prostorový problém za

305

využití prostorových informací a informačních technologií. Řešitelé se však mohou nacházet na různých místech (více viz např. ŠTĚRBA a BŘEZINOVÁ, 2009). Je zřejmé, že v oblasti krizového řízení musí být poskytnuta konektivita a kompatibilita systémů GIS používaných různými jednotkami. V současné době jsou komunikační kanály reprezentovány zejména audio komunikačními nástroji a datovými větami (strukturované XML dokumenty). Nicméně efektivní využívání prostorových dat vyžaduje přístup všech zúčastněných stran do všech databází (s možností editace dat v případě potřeby) a v následnou dynamickou vizualizaci. V současné době lze pozorovat výrazný nástup nových metod a nástrojů použitelných pro geokolaboraci, jejichž zavedení v oblasti krizového řízení přinese významné zlepšení rozhodovacích procesů a celkovou účinnost reakce na mimořádné události.

11.3 Evaluace alternativních metod kartografických zobrazení: empirický výzkum 11.3.1 Multivariantní testovací program (MuTeP) Při experimentálním hodnocení vytvořených map a mapových symbolů byl kladen důraz na maximální objektivizaci celého procesu, čehož bylo docíleno přesným měřením jednotlivých pozorovaných veličin (především správnosti a času řešení zadaných úloh). K tomuto měření byl pro účely Výzkumného záměru využíván Multivariantní testovací program (dále MuTeP). Aplikace MuTeP, která umožňuje vytváření a administraci mapových testů, byla vyvinuta výzkumným týmem Laboratoře kartografie a geoinformatiky Masarykovy univerzity ve spolupráci s externími programátory. MuTeP je webová aplikace pro správu testů, testování a následné vyhodnocení výsledků. Aplikace je vyvinuta za použití moderních technologií dynamického webu, přičemž výkonné jádro je naprogramováno pomocí Google Web Toolkit, práci s databází obstarává ORM Hibernate, uživatelské rozhraní používá grafické prvky Ext Js. Zobrazení a práce s mapou je založeno na knihovnách OpenLayers. Funkčnost celé aplikace je rozdělena do tří úrovní – klientské, serverové a databázové. Klientská část aplikace slouží pro komunikaci s uživatelem a její běh zprostředkovává webový prohlížeč (Mozilla Firefox, Microsoft Internet Explorer či Google Chrome). Klientská část komunikuje se serverem pomocí techniky RPC (vzdálené volání procedur) na pozadí. Serverová část je implementována jako servlet aplikačního serveru (Apache Tomcat), který zpracovává požadavky klienta a vrací vyžádaná data. Tento servlet komunikuje s databázovým systémem metodami objektového mapování knihovny Hibernate, která umožňuje připojení ke všem běžně používaným databázovým systémům (např. MSSQL, MySql, Oracle, Postgres aj.) na základě jednotného rozhraní. Jednotlivé testy jsou strukturovaně uloženy v databázi.

306

Test sestává z úloh a každá úloha obsahuje nejméně jednu scénu. Scéna je složena ze šablony a obsahu. Šablona je vhodná pro obecné části, obsah může být variabilní. Obě části scény jsou popsány ve formátu XML. Při sestavování testu jsou obě části scény složeny do jednoho XML, podle kterého jsou vytvořeny prvky uživatelského rozhraní. Výběrem testu dojde k jeho načtení ze serveru do klienta a následnému spuštění. Test prochází jednotlivé úlohy a v nich postupně vystavuje scény. Řazení a posloupnost jednotlivých částí testu je ilustrována na obrázku 11.7. Každá interakce pokusné osoby (kliknutí do mapy, stisknutí tlačítka, atd.) je následně zaznamenávána do použité databáze a je vyhodnocena správnost řešení.

Obr. 11.7: Posloupnost jednotlivých snímků testu v programu MUTEP – výběr testu, dotazník, zadání, úkol (upraveno podle ŠTĚRBA et al., 2011) Jak uvádí ZBOŘIL (2010), umožňuje MuTeP testování základních úkonů prováděných uživatelem při práci s mapou, jako například zapamatování si různých mapových znaků a jejich následné vyhledání v mapě. Složitější úlohy lze testovat dotazováním se pokusné osoby na informace obsažené v mapě (např. navržení únikových tras, evakuačních tras apod.). Další informace o programu MuTeP uvádí SLIVIAKOVÁ et al. (2009). V rámci pilotní studie provedené za účelem ověření funkčnosti popsané metodiky testování a uvedeného programového nástroje (MuTeP) byla analyzována závislost kvality (tj. rychlosti a správnosti) rozhodovacích procesů na typu použitého topografického podkladu, případně ortofota. Testování se zúčastnilo 22 osob. Úlohy reprezentovaly některé základní typy práce s mapou, např. vyhledání izolovaného symbolu, vyhledání více symbolů nebo identifikaci verbálně popsané cesty. Byl zvolen

307

mezisubjektový plán experimentu – polovina respondentů (skupina A) řešila úlohy na mapě využívající značně generalizovaný topografický podklad, zatímco druhá polovina (skupina B) na mapě využívající namísto topografického podkladu ortofoto (viz obr. 11.8).

Čas potřebný pro řešení jednotlivých úloh byl zaznamenáván a statisticky vyhodnocen. Prostřednictvím t-testu pro nezávislé výběry byly zjišťovány statisticky významné odchylky mezi hodnotami časů řešení skupiny A a skupiny B. Hladina významnosti byla stanovena na 5%, homogenita výběrů byla ověřena F-testem.

Obr. 11.8: Ukázka použitých variant topografického podkladu Uvedenou analýzou bylo zjištěno, že většina úloh byla statisticky významně rychleji řešena na mapě využívající topografický podklad. Dosažené výsledky byly interpretovány tak, že použití generalizované mapy je pro řešení daného typu úloh vhodnější, protože vykazuje v porovnání s ortofotem výrazně nižší grafické zaplnění mapy a hledané symboly jsou tak lépe schopny upoutat pozornost uživatele.

11.3.2 Srovnání znakových sad zaměřených na povodňovou problematiku Jednou ze stěžejních úloh, ke které byl programový nástroj MuTeP využit, bylo srovnání dvou znakových sad tematicky zaměřených na povodňovou problematiku. Dílčím úkolem řešeným v rámci výzkumného záměru “Dynamická geovizualizace v krizovém managementu” bylo vypracování pilotní studie zaměřené na tvorbu dynamických map pro situace povodňového ohrožení. Pro účely této studie byly sestaveny uvedené dvě znakové sady (viz kapitoly 10.2 a 10.3). Kromě srovnávacího hodnocení těchto znakových sad byl také sledován vliv kognitivního stylu jednotlivých uživatelů na případnou preferenci některé z testovaných znakových sad. Celý test byl konstruován vícefázově, přičemž pro každou sadu mapových znaků vznikl samostatný navzájem ekvivalentní test. První část představoval psychologický test OSIQ pro rozlišení kognitivního stylu testované osoby (podrobněji viz kapitola 11.1.4), další skupiny úloh byly zaměřené na percepci a na motivovanost vybraných znaků (podrobněji viz níže). Z důvodů obecné platnosti cílů testování nebylo nutné pro testování použít osoby působící v oblasti krizového řízení. Testovanými osobami byli studenti druhého a vyšších ročníků Geografického ústavu na Přírodovědecké fakultě Masarykovy univerzity. Celkem bylo pro následnou statistickou analýzu použito

308

výsledků 68 osob, přičemž vždy polovina z těchto respondentů byla testována na jednu znakovou sadu. Tímto bylo zamezeno ovlivnění výsledků, které by mohlo být způsobeno znalostí typu jednotlivých úkolů. Testování percepce mapových znaků bylo v testu zařazeno za psychologickou částí. Úkolem každého respondenta bylo vyhledat daný znak v mapovém poli, čímž byla měřena schopnost identifikovat testované znaky v mapě. Ukázka testovaných znaků je uvedena na obr. 11.9.

Obr. 11.9: Ukázka testovaných znakových sad (převzato z ŠTĚRBA et al., 2011) V průběhu celého testování percepce byl u každého úkolu zaznamenáván časový údaj, který měřil dobu potřebnou k nalezení a označení požadovaného znaku a také přesnost označení (tato hodnota měla zejména objevit chybně vyřešené úkoly, tj. označení jiného než požadovaného symbolu). Je třeba uvést, že všechny symboly byly označeny správně, a proto nebyla žádná chybovost pozorována. Rozhodujícím parametrem při porovnávání obou znakových sad proto byla rychlost, s jakou byl požadovaný znak nalezen. Při pohledu na výsledky testování percepce (viz tab. 11.1) je patrné, že výsledné hodnoty času (zaokrouhlené na jedno desetinné místo) splnění daných úkolů vykazují u jednotlivých znaků výrazné rozdíly. Lepších výsledků bylo dosaženo u sady označené písmenem A. Celkem v 19 případech byl čas potřebný k nalezení mapových znaků u sady A signifikantně nižší než u mapových znaků u sady B. Pouze v jediném případě, z celkových 36 úkolů byly lepší percepční vlastnosti prokázány u mapového znaku ze sady označené písmenem B. Statistická významnost byla prokazována pomocí t-testu na hladinách významnosti 1 % a 5 % (podrobněji viz ŠTĚRBA et al., 2011).

309

Tab. 11.1: Průměrné hodnoty dosažených časů splnění percepční úlohy. Signifikantně nižší časové hodnoty jsou označeny symbolem ** pro hladinu významnosti 1 % a symbolem * pro hladinu významnosti 5 % Úkol 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Průměrný čas [s] Sada A *3,5 3,5 **4,0 3,3 2,3 **4,0 2,8 *2,5 3,7 2,3 4,2 2,7 **5,7 *2,9 **2,6 **2,4 2,9 2,2

Sada B 4,2 3,9 9,0 3,1 2,6 10,7 2,6 3,1 4,1 2,4 **2,5 3,0 14,0 3,7 3,8 5,2 2,7 2,4

Úkol 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

Průměrný čas [s] Sada A **2,6 **3,0 2,7 2,6 **2,3 **2,5 **2,3 3,0 3,5 **5,2 *2,5 **3,2 2,7 *2,0 2,6 **2,8 2,5 **2,3

Sada B 4,5 6,5 3,0 3,1 2,9 3,1 3,3 3,3 3,7 7,5 3,4 4,1 2,4 2,4 3,0 4,5 2,7 3,8

Poslední, třetí, část testu byla zaměřena na motivovanost vybraných mapových znaků z každé sady. Test motivovanosti byl proveden dvěma způsoby – v celkovém pořadí ve třetí úloze byla hodnocena motivovanost samostatných znaků a ve čtvrté úloze byla hodnocena motivovanost znaků vložených do mapového pole. V rámci mapového pole byl testovaný znak označen několika červenými soustřednými kružnicemi (viz obr. 11.10). V každé úloze bylo otestováno 15 náhodně vybraných znaků, přičemž se tento výběr pro každou úlohu lišil.

Obr. 11.10: Způsob označení testovaných mapových znaků (převzato z ŠTĚRBA et al., 2011)

310

Obě úlohy spočívaly v přiřazení významu vybranému znaku, tzn. hodnocení míry podobnosti znaku s objektem, který má reprezentovat. Pro každý znak bylo navrženo 5 možností, z nichž zpravidla 3 mohly být zaměněny a 2 významy byly zcela jiné. Všechny možnosti však byly obsaženy ve znakové sadě. V praxi bylo provedení úkolu na jedné obrazovce, kde v horní části byla lišta se zadáním, mapa s testovaným znakem byla zobrazena uprostřed obrazovky a v dolní části byla tlačítka s možnými odpověďmi. Výsledky jednotlivých úloh jsou v tabulkách 11.2 a 11.3. Pro každou sadu je uvedena procentuelní správnost a čas potřebný pro splnění úkolu v sekundách pro jednotlivé testované znaky. Při hodnocení motivovanosti je důležitější správnost určení významu, časový údaj může vypovídat o horší či lepší rozpoznatelnosti znaku. Statistická významnost údajů o správnosti byla prokazována pomocí Pearsonova chí kvadrát testu, u časových údajů pak prostřednictvím t-testu. V obou případech byla uvažována hladina významnosti 5 %. V rámci hodnocení správnosti přiřazení významu mapovému znaku se ve třetí i čtvrté úloze projevují rozdíly mezi jednotlivými znaky. V úloze č. 3 je statisticky významný rozdíl v hodnotě správnosti určení významu znaku ve třech případech, ve dvou z nich má vyšší úspěšnost znak ze sady B a v jednom případě znak ze sady A. V úloze č. 4 byl statisticky významný rozdíl v hodnotě správnosti zjištěn v šesti případech, z nichž ve čtyřech případech má vyšší úspěšnost znak ze sady B a ve dvou případech znak ze sady A Tab. 11.2: Výsledky úlohy č. 3 u jednotlivých znaků sad A a B. Signifikantně vyšší hodnoty správnosti a signifikantně nižší časové hodnoty (na hladině významnosti 5 %) jsou označeny hvězdičkou. Číslo znaku

Sada A Správnost [%]

Čas [s]

Správnost [%]

Čas [s]

1

9,4

16,9

*28,6

19,4

2

87,5

12,8

71,4

14,7

3

34,4

16,6

34,3

14,9

4

68,8

11,8

74,3

*9,0

5

90,6

10,0

74,3

9,2

6

100,0

*5,3

91,4

7,7

7

56,3

9,6

68,6

11,6

8

81,3

9,0

77,1

7,6

9

65,6

16,6

65,7

14,5

10

56,3

9,3

*100,0

*6,2

11

*100,0

*6,1

34,3

8,2

12

71,9

10,3

77,1

9,5

13

78,1

*7,5

60,0

9,7

14

81,3

11,4

88,6

*7,9

15

90,6

8,6

97,1

6,7

Sada B

311

Tab. 11.3: Výsledky úlohy č. 4 u jednotlivých znaků sad A a B. Signifikantně vyšší hodnoty správnosti a signifikantně nižší časové hodnoty (na hladině významnosti 5 %) jsou označeny hvězdičkou. Sada A

Sada B

Číslo znaku

Správnost [%]

Čas [s]

Správnost [%]

Čas [s]

1

93,8

12,0

77,1

15,8

2

21,9

15,4

*54,3

13,8

3

46,9

12,8

*85,7

13,8

4

87,5

14,8

94,3

*12,2

5

75,0

14,9

54,3

17,9

6

75,0

11,5

*100,0

*7,9

7

*65,6

12,8

25,7

16,9

8

43,8

16,8

28,6

*12,7

9

34,4

10,9

*85,7

11,4

10

59,4

14,7

80,0

14,3

11

*65,6

11,9

34,3

10,8

12

90,6

10,8

77,1

10,4

13

100,0

*6,9

88,6

9,2

14

40,6

14,1

28,6

12,9

15

90,6

7,5

97,1

*5,3

Při srovnání celkového průměru správnosti odpovědí i časů potřebných k řešení nebyl mezi sadami A a B zjištěn statisticky významný rozdíl. V úloze č. 3 byl průměrný čas splnění jednoho úkolu 10,8 sekund se správností 71,5 % pro sadu A a 10,5 sekund se správností 69,5 % pro sadu B. V úloze č. 4 byl průměrný čas 12,5 sekund se správností 66,0 % pro sadu A a 12,3 sekund se správností 67,4 % pro sadu B. Celkové hodnocení úloh motivovanosti pro každou sadu je v tabulce č. 11.4. Tab. 11.4: Celkové hodnocení úloh motivovanosti Průměrný počet správných odpovědí

p

Sada A

Sada B

Úloha č. 3

10,7

10,4

0,519219

Úloha č. 4

9,9

10,1

0,636249

Celkově lze tedy konstatovat, že jakkoliv lze u některých jednotlivých znaků pozorovat rozdíl v míře motivovanosti mezi znaky náležejícími do sad A a B, při celkovém hodnocení nebyl z hlediska motivovanosti zjištěn statisticky významný rozdíl (podrobněji viz ŠTĚRBA et al., 2011). Dále bylo provedeno testování motivovanosti a percepce mapových znaků v závislosti na kognitivním stylu a pohlaví. Pro zjišťování kognitivního stylu uživatele (viz kapitola 11.1) byla použita česká adaptace dotazníku OSIQ, kterou realizovala

312

Ivana Vidláková. Jelikož se zkoumané znakové sady odlišovaly i ve svém charakteru – barevnosti, ikoničnosti resp. schématičnosti, očekávali jsme odpovídající korelace mezi výkonem v performační části testu a kognitivním stylem zjišťovaným dotazníkem. Tab. 11.5: Korelační analýza: výkon na znakové sadě A a kognitivní styl (signifikantní hodnota je označena hvězdičkou) Sada A

Percepce

Motivovanost

Předmětová dimenze (object imagery)

-0,05

-0,06

Prostorová dimenze (spatial imagery)

*0,37

0,08

Tab. 11.6: Korelační analýza: výkon na znakové sadě B a kognitivní styl Sada B

Percepce

Motivovanost

Předmětová dimenze (object imagery)

0,01

0,20

Prostorová dimenze (spatial imagery)

0,00

-0,32

Pomocí korelační analýzy nebyl prokázán vztah mezi pohlavím uživatele a výkony v performační části testů (ať už v úlohách zaměřených na percepční aspekty nebo motivovanost znaků). Celkově lze říct, že testováním byla zjištěna řada zajímavých skutečností (podrobněji viz ŠTĚRBA et al., 2011). V části zaměřené na osobnost uživatele bylo zjištěno, že pohlaví účastníka nemělo vliv na výkon v performačních částech testů. Mnohem důležitější roli hrál kognitivní styl účastníků. Bylo zjištěno, že prostoroví vizualisté potřebovali v percepční části testu pro realizaci úloh se znakovou sadou A výrazně více času. Žádný další vztah nalezen nebyl (ani obdobný efekt mezi výkonem na sadě B a předmětovými vizualisty). Usuzujeme tedy, že sada A, která je více ikonická a barevně výrazná, u schematicky orientovaných uživatelů může zhoršovat výkon, když přitahuje přespříliš pozornost a narušuje tak plynulost zpracovávání vizuálních informací. Tento předpoklad je třeba ověřit ve specifickém výzkumu zaměřeném pouze na tento jeden sledovaný aspekt. V rámci druhé úlohy byly testovány percepční vlastnosti jednotlivých mapových znaků. Z výsledku je jednoznačně patrné, že lepších výsledků dosáhla znaková sada A. Testované osoby identifikovaly jednotlivé mapové znaky rychleji, než jejich ekvivalenty u sady B. Tento rozdíl lze na základě výsledků statistického testování považovat za významný. Je třeba dodat, že u obou sad byla pozorována nulová chybovost, z čehož lze usuzovat velmi nízkou míru zaměnitelnosti jednotlivých mapových znaků v rámci jedné sady. Výrazně lepší výsledky v naměřených časových hodnotách u sady A je možné vysvětlit celkově o něco většími rozměry znaků z této sady ve srovnání se znaky v sadě B, velikost mapového znaku má totiž na jeho percepci uživatelem výrazný vliv.

313

Výsledky testování motivovanosti vykazují výrazné rozdíly v případě jednotlivých mapových znaků a také v případě obou úloh. U úlohy, kdy byla motivovanost znaků testována v mapě, jsou rozdíly mezi znaky vyšší. Celkové průměrné hodnoty správnosti a času splnění úkolu pro jednotlivé sady ovšem nevykazují takové rozdíly, aby mohly být považovány za statisticky významné. Výsledná opatření lze vyvodit pouze v případě jednotlivých mapových znaků, v případě celých znakových sad mohou být z hlediska motivovanosti označeny jako rovnocenné.

LITERATURA BELKIN, N. J. - COLE, M. - LIU, J. (2009). A Model for Evaluation of Interactive Information. In Proceedings of the SIGIR 2009 Workshop on the Future of IR Evaluation. Dostupný z www <staff.science.uva.nl/~kamps/ireval/papers/paper_4.pdf> BIGGS, J. (2001). Enhancing learning: A Matter of style or approach? In STERNBERG, R. J. - ZHANG, Li-Fang (eds.). Perspectives on thinking. Learning and cognitive styles. Mahwah: Routledge, 2001. s. 61-84, 288 s. BLAJENKOVA, O. - KOZHEVNIKOV, M. - MOTES, M. A. (2006). Object-Spatial Imagery: A New Self-Report Imagery Questionnaire. Applied cognitive psychology, 2006, roč. 20, s. 239–263. BRÁZDILOVÁ, J. - FOLTÝNOVÁ, D. - SALVETOVÁ, Š. - ŠTĚRBA, Z. (2008). Geovizualizace v integovaném záchranném systému ČR. In Spolupráce veřejného a soukromého sektoru při řešení mimořádných událostí. Brno: Masarykova univerzita, 2008. s. 18-26. BRUNSWIK, E. (1943). Organismic Achievement and Environmental Probability. Psychological Review, 1943, roč. 50, č. 3, s. 255–272. COLE, M. (1998). Cultural Psychology: A Once and Future Discipline. Cambridge: The Belknap Press of Harvard University Press, 1998. 400 s. DROR I. E. - BUSEMEYER J. R. - BASOLA B. (1999). Decision making under time pressure: An independent test of sequential sampling models. In Memory & Cognition, 1999, roč. 27/4, s. 713-725. FUHR, N. (2008). A probability ranking principle for interactive information retrieval. In Information Retrieval, 2008, č. 11, s. 251-265. GENTILE, D. A. (1993). Just What Are Sex and Gender, Anyway? A Call for a New Terminological Standard. Psychological Science, 1993, roč. 4, č. 2, s. 120-122. GOHM C. L. - BAUMANN M. R. - SNIEZEK J. A. (2001). Personality in Extreme Situations: Thinking (or Not) under Acute Stress. In Journal of Research in Personality, 2001, č. 35, s. 388–399. GOODCHILD, M. F. (1992). Geographical information science. In International Journal of Geographical Information Systems, 1992, č. 6, s. 31–45.

314

CHABRIS, CH. F. et al (2006). Spatial and Object Visualization Cognitive Styles: Validation Studies in 3800 Individuals. Applied Cognitive Psychology, 2006, s. 2-20. CHUA, H. F. - BOLAND, J. E. - NISBETT, R. E. (2005). Cultural variation in eye movements during scene perception. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , 2005, vol. 102, issue 35. s. 12629-12633. http://www.pnas.org/content/102/35/12629.full.pdf+html. ISAKSEN, S. G. - PUCCIO, G. J. (2008). Adaption-innovation and the Torrance Tests of Creative Thinking: The level-style issue revisited. The Creative Problem Solving Group, 2008. http://cpsb.com/research/articles/problem-solving-style/KAI-TTCT.html. KARAKAŞ, S. - BAŞAR, E. (2006). Models and theories of brain function in cognition within a framework of behavioral cognitive psychology. International Journal of Psychophysiology, 2006, roč. 60, s. 186–193. KITAYAMA, S. - DUFFY, S. - KAWAMURA, T. - LARSEN, J. T. (2003). Perceiving an object and its context in different cultures: A cultural look at new look. Psychological Science, 2003, roč. 14, č. 3, s. 201–206. FRIEDMANNOVÁ, L. - KONEČNÝ, M. - STANĚK, K. (2006). An adaptive cartographic visualization for support of the crisis management. In Proceedings of Autocarto 2006, Vancouver, Canada, CaGIS, June 26-28, 2006. Vancouver (WA), [2006]. http://www.cartogis.org/publications. KONEČNÝ, M. – ŠVANCARA, J. (1997). (A)perception of the Maps by Czech School Children. In Proceedings of the ICA Seminar on Cognitive Map, Children and Education in Cartography held at Gifu Prefectural Library, Gifu, Japan, November 8-10, 1996. [s.l.]: International Cartographic Association, 1997. s. 137-146, 169 s. KOSTROŇ, L. (1997). Psychologie vytváření úsudku. Brno: Masarykova univerzita, 1997. 169 s. KOZHEVNIKOV, M. (2007). Cognitive Styles in the Context of Modern Psychology: Toward an Integrated Framework of Cognitive Style. Psychological Bulletin, 2007, roč. 133, č. 3, s. 464-481. MACEACHREN M. A. - CAI G. - BREWER I. - CHEN J. (2006). Supporting Mapbased Geocollaboration through Natural Interfaces to Large-screen Displays. In Cartographic Perspectives, 2006, č. 54, s. 16-34. MARK, M. D. (2000). Geographic information science: Critical issues in an emerging cross-disciplinary research domain. In Journal of the Urban and Regional Information Systems Association, 2000, č. 12(1), s. 45–54. MAUSFELD, R. (2010). Intrinsic Multiperspectivity: On the Architectural Foundations of a Distinctive Mental Capacity. In FRENSCH, P. A. - SCHWARZER, R. (eds.) Cognition and Neuropsychology: International Perspectives on Psychological Science, Psychology, 2010, vol.1, s. 95-116. MCKENNA, F. P. (1984). Measures of field dependence: Cognitive style or cognitive ability? Journal of Personality and Social Psychology, 1984, roč. 47, č.3, s. 593-603.

315

NISBETT, R. E. - PENG, K. - CHOI, I. - NORENZAYAN, A. (2001). Culture and systems of thought: Holistic vs. analytic cognition. Psychological Review, 2001, roč. 108, č. 2, s. 291–310. RAYNER, S. (2000). Reconstructing style differences in thinking & learning: profiling learning performance. In: RIDING, R. - RAYNER, S., (eds.). International Perspectives on Individual Differences. 2000, vol.1 Cognitive styles. Stamford, Connecticut: Ablex Publishing Corp, 2000. s. 115-181 RIDING, R. - CHEEMA, I. (1991). Cognitive Styles - an overview and integration. Educational Psychology, 1991, roč. 11, č. 3/4, s. 193 – 215. ROBERT, G. - HOCKEY, J. (1997). Compensatory control in the regulation of human performance under stress and high workload: A cognitive-energetical framework. Biological Psychology, 1997, roč. 45, č. 1-3, 73-93. ROBINS, D. (2000). Interactive Information Retrieval: Context and Basic Notions. In Informing Science Journal, 2000, č. 3(2), s. 57-62. SADLER-SMITH, E. (2001). The relationship between learning style and cognitive style. Personality and Individual Differences, 2001, roč. 30, č. 4, s. 609-616. SADLER-SMITH, E. - RIDING, R. (1999). Cognitive style and instructional preference. Instructional Science, 1999, roč. 27, s. 355–371. SEGALL, M. H. - CAMPBELL D. T. - HERSKOVITS, M. J. (1966). The Influence of Culture on Visual Perception. Indianapolis: Bobbs-Merrill, 1966. 268 s. SELYE, H. (1955). Stress and disease. Science, 1955, roč. 122, č. 3171, s. 625–631. SHUMAN, B. A. (1992). Foundations and Issues in Library and Information Science. Englewood: Libraries Unlimited, 1992. SLIVIAKOVÁ, A. – STACHOŇ, Z. – ŠAŠINKA, Č. - ZBOŘIL, J. (2009). Posuzování uživatelských charakteristik kartografických produktů: interakce člověk a GIS. In Kognice a umělý život, 2009. Opava: Slezská univerzita, 2009. s. 297-304, 8 s. ISBN 978-80-7248-516-1. SLOBOUNOV et al. (2000). Neurophysiological and behavioral indices of time pressure effects on visuomotor task performance. In Cognitive Brain Research, 2000, č. 9/3, s. 287–298. SLOCUM, T.A. - BLOK, C. - JIANG, B. et al. (2001). Cognitive and usability issues in geovisualization. Cartography and Geographic Information Science, 2001, roč. 28, s. 61–75. STACHOŇ, Z. - ŠAŠINKA, Č. (in press). Human cognition: people in the world and world in their mind. Ljubiana: IGI Global Publishing, in press. STACHOŇ, Z. - ŠAŠINKA, Č. - ZBOŘIL, J. - BŘEZINOVÁ, Š. (2010). Utilization of Spatial Data in Emergency Response: System Optimization Based on Analysis of Working Practices. In Proceedings of Digital earth in the service of society: sharing information, building knowledge, Nessebar, Bulgaria, 2010. STERNBERG, R. J. - GRIGORENKO, E. L. (1997). Are cognitive styles still in style? American Psychologist, 1997, roč. 52, č. 7, s. 700–712.

316

ŠAŠINKA, Č. - BŘEZINOVÁ, Š. (2011). Interindividuální rozdíly ve způsobu sebelokalizace v neznámém prostředí: terénní výzkum. Kroměříž. In Sociální procesy a osobnost 2011: člověk na cestě životem: křižovatky a mosty, 15 s. ŠAŠINKA, Č. - BŘEZINOVÁ, Š. - ZBOŘIL, J. - STACHOŇ, Z. (2010). Analýza činnosti operátorů HZS v krajských operačních střediscích v perspektivě teorie informačního chování: empirický výzkum. In Kognice a umělý život X. Opava : Slezská univerzita v Opavě, 2010. s. 367-370. ŠKRNA, J. (2002). Interaktivní vyhledávání informací. In Knihovnická revue, 2002, č. 1, s. 7–19. http://knihovna.nkp.cz/Nkkr0201/0201007.html. ŠTĚRBA, Z. - BŘEZINOVÁ, Š. (2009). Možnosti využití geokolaborace v krizovém řízení. In Geoinformační infrastruktury pro praxi, 2009. Brno. 9 s. ŠTĚRBA, Z. - STACHOŇ, Z. - ŠAŠINKA, Č. - ZBOŘIL, J. - BŘEZINOVÁ, Š. TALHOFER, V. (2011): Evaluace kartografických znakových sad v kontextu osobnosti uživatele. In Geodetický a kartografický obzor: odborný a vědecký časopis Českého úřadu geodetického a kartografického a Slovenského úradu geodézie a kartografie, 2011, 99/57, 8, s. 173-182. Praha: Český úřad geodetický a kartografický, 2011. ISSN 0016-7096. ŠTĚRBA, Z. - ŠAŠINKA, Č. (2011). Evaluation of Maps for Crisis Management in the Context of User’s Cognitive Features. In Risk Models and Applications. Berlin: CODATA, 2011. 10 s. TALJA, S. - HARTEL, J. (2007) Revisiting the user-centred turn in information science research: an intellectual history perspective. In Information Research, 2007, č. 12(4). VIDLÁKOVÁ, I. (2009). Úroveň předmětové a prostorové představivosti studentů středních škol výtvarného a matematického zaměření (POSTER). In Sociální procesy a osobnost, 2009. VIDLÁKOVÁ, I. (2010). Object – Spatial Imagery Questionnaire (OSIQ). In Annales Psychologici. Brno: Masarykova univerzita, 2010. s. 67-76. VIDLÁKOVÁ, I. (2011). Diagnostika předmětově – prostorové představivosti u dětí a dospívajících. In Psychologická diagnostika dětí a dospívajících: výzkum, prevence a školní poradenství. Sborník abstraktů. Brno: Masarykova univerzita, 2011. WILSON, T. D. (2000). Human Information Behavior. In Informing Science Journal, 2000, č. 3(2), s. 49-56. WITKIN, H. A. - GOODENOUGH, D. R. - KARP, S. A. (1967). Stability of cognitive style from childhood to young adulthood. Journal of Personality and Social Psychology, 1967, roč. l7, č. 3, s. 291-300. ZBOŘIL, J. - STACHOŇ, Z. (2010). Metody kartografické vizualizace a kvalita rozhodovacích procesů. Praha: Česká geografická společnost, 2010. V tisku. ZBOŘIL, J. (2010): Kontextová kartografická vizualizace a její využití v krizovém managementu. Disertační práce. Brno: PřF Masarykova univerzita, 2010. 160 s.

317

12. APLIKACE DYNAMICKÉ GEOVIZUALIZACE Šárka BŘEZINOVÁ, Milan V. DRÁPELA, Lucie FRIEDMANNOVÁ, Milan KONEČNÝ, Jiří KOZEL, Petr KUBÍČEK, Eva MULÍČKOV, Tomáš ŘEZNÍK, Gustav ŠAFR, Radim ŠTAMPACH, Zbyněk ŠTĚRBA, Kateřina TAJOVSKÁ, Václav TALHOFER, Jiří ZBOŘIL

12.1 Přeprava nebezpečného chemického nákladu – pilotní scénář 12.1.1 Úvod Moderní společnost je dnes závislá na výhodách, které jí přináší výroba celého spektra chemikálií. Česká republika (ČR) patří k zemím, kde je značně rozvinut chemický průmysl, a to jak v oblasti velkotonážní nebo malotonážní výroby, tak především v oblasti zpracování chemických látek. Avšak mnohé z chemických látek, ze kterých vznikají požadované výrobky, jsou v dnešní době nebezpečné – buď jsou jedovaté pro člověka a jeho prostředí nebo jsou hořlavé nebo obojí. K nezanedbatelným rizikům současnosti patří, že havárie spojené s únikem škodlivin nejsou ojedinělým jevem. K neúmyslnému úniku škodlivin (chemikálií) do okolí může dojít během jejich zpracování, skladování nebo přepravy vlivem mnoha příčin, především jako následek živelní pohromy, technické příčiny nebo selhání lidského faktoru. V posledních letech se objevují i nové příčiny úniku – úmysl, teroristický útok apod. Při bližším zkoumání situace se ukazuje, že v problematice přepravy nebezpečných látek se v ČR objevuje řada legislativních i technických slabin. K rozhodujícím bezesporu patří chybějící údaje o tom, kdo, co, kam, kudy a v jakém množství přepravuje – jinými slovy chybí povinnost přepravce hlásit konkrétní přepravu nebezpečné látky včetně plánované trasy přepravy. Chybí nám – pokud možno automatické – sledování průběhu vlastní přepravy. Přitom jedině na základě těchto informací jsou základní prvky Integrovaného záchranného systému (IZS) schopny realizovat rychlý a adekvátní kvalifikovaný zásah v případě, že to s ohledem na ohrožení související s přepravou nebezpečné látky bude nutné. Na základě dat, která jsou veřejnosti přístupná na serveru Ministerstva dopravy České republiky v rámci Dopravního informačního systému DOK, byla provedena analýza silničních havárií s únikem nebezpečných chemických látek (NCHL) na území Jihomoravského kraje. Podle rozložení havárií na jednotlivých úsecích silnic bylo možné zmapovat kritické úseky silnic v Jihomoravském kraji (mimo území města Brna). Kritický úsek byl definován jako úsek s více než třemi haváriemi uvedeného typu ve sledovaném období. Jsou to: okolí nádraží ČD ve Znojmě a Břeclavi, hlavní třída v obci Střelice (příjezdová komunikace k závodu Čepro), Tetčice (ulice Křiby), centrum města Blansko (ulice Poříčí), centrum Židlochovic a Veselí nad Moravou (ulice Chaloupky). Z prostorové analýzy havárií s únikem NCHL na území JMK zle vyvodit následující obecné závěry:

318

• k poměrně málo haváriím s únikem NCHL dochází na dálnicích a silnicích I. třídy, • nejkritičtější jsou místa manipulace s NCHL – okolí distribučních závodů palivových hmot (Čepro Střelice) a nádraží velkých měst (Znojmo, Břeclav), • převážnou většinu (68%) havárií s únikem NCHL představuje únik pohonných hmot. Výsledky vstupní analýzy byly zohledněny v dalším průběhu experimentu. Trasy experimentu jsou vedeny obcemi s vysokým počtem silničních havárií s únikem nebezpečných chemických látek – Blansko, Adamov a Vyškov.

12.1.2 Cíle a teoretická východiska pilotního projektu Z výše uvedeného je zřejmé, že havárie vozidel přepravujících NCHL jsou poměrně časté a jejich důsledky mohou mít velký vliv na okolní prostředí a na obyvatelstvo, které v dané oblasti žije. Vzhledem k těmto skutečnostem byl po dohodě s vedoucím oddělení krizového řízení a obrany odboru kanceláře hejtmana Jihomoravského kraje (JmK) Ing. Peterem Mackem vybrán pro ověření výchozích teoretických principů dynamické geovizualizace v krizovém managementu scénář jednoho z typových plánů řešení krizových situací „Přeprava nebezpečných chemických látek“. Pro tento scénář byl nadefinován pilotní projekt. Pilotní projekt si nekladl za cíl vyřešit všechny problémy spojené se zapojením geoinformačních technologií do scénáře, ale byl zaměřen zejména na: 1. Prověření funkčnosti teoretických předpokladů geovizualizace. 2. Prověření funkčnosti komunikačních a informačních navrhovaných jako složky celého systému GEOKRIMA.

technologií

3. Testování různých kategorií přijímačů GPS. 4. Koordinace s oddělením krizového řízení a obrany Jihomoravského kraje a dalšími složkami úřadu (GIS, ŽP aj.). 5. Testování výkonnosti příslušníků týmu a schopnosti koordinace prací na projektu. Celý experiment přepravy nebezpečného chemického nákladu se postupně během řešení výzkumného záměru vyvíjel především v oblasti technologického řešení a navržené vizualizace. Celkově se uskutečnily tři terénní experimenty, ve kterých se ověřovala funkčnost navrženého systému, a současně byl celý systém předveden i zástupcům jednotlivých složek krizového řízení. V případě havárie se přírodní prostředí v jejím okolí stává pasivním účastníkem události. Do probíhajících procesů jsou vtaženy jak jednotlivé komponenty krajiny (ovzduší, voda, půda, biota, geologické prostředí s reliéfem, energetická bilance) prostřednictvím svých proměnných (parametrů), tak krajina jako celek (systém). Na podnět způsobený havárií reagují jak jednotlivě, tak systémově, tj. podmíněně podle

319

reakce ostatních složek. Vzhledem k objektivní složitosti každého procesu a jeho do značné míry unikátnosti lze hodnocení dopadů a prognózu vývoje rámcově založit jen na předběžném hodnocení účasti jednotlivých složek prostředí a jeho parametrů (vlastností, prvků apod.) a pak rámcově provést alternativní syntézy podle několika případných scénářů. Vlastní použitelnost standardních geografických dat dostupných v databázi KŘ (podrobněji viz kap.7) je zabezpečována v 1. hodnotící etapě procedurou konverze obsahu základních podkladů do podoby účelově zaměřeného digitálního mapového produktu (např. náchylnost půd k vsaku polutantu v prostoru havárie – pásmu vymezeném bufferem nebo kruhem). Orgány KŘ tak získají představu, jak postupovat následně po realizaci zásahu směřujícího k záchraně životů a zdraví účastníků události.

12.1.3 Datové, technologické a technické řešení projektu Projekt byl primárně zaměřen na ověření základní metodiky adaptabilní kartografické vizualizace prostorových informací při přepravě nebezpečných nákladů, (v tomto případě nebezpečných chemických látek) po veřejných komunikacích standardními dopravními prostředky. Projekt vycházel ze základní funkcionality se dvěma výchozími bloky – blok „normálního provozu“ a blok „havárie“. V rámci těchto základních bloků byly navrženy následující funkce: 1) V případě normálního provozu, kdy přepravní vozidlo nevykazuje žádné mimořádné stavy, se jednalo o dvě základní funkcionality: a) sledování pohybu vozidel s přepravou nebezpečných látek v regionu. Pohyb byl sledován na přehledové mapě se základní topografickou situací, na níž bylo zobrazeno: • současná poloha vozidel, • identifikace aktuálních tras, • identifikace převáženého nákladu ve formě symbolu, • potenciální rizika přepravovaného nákladu na aktuálně nejbližší zasažitelné okolí. b) informace o okolí pohybujícího se vozidla, kdy v zadaném prostoru byly zvýrazněny případné prvky kritické infrastruktury podle druhu a množství převážené NCHL. Byly plněny následující funkce: • zobrazení geografické charakteristiky okolí, • ochrana kritické infrastruktury, • příprava kontextových zobrazení prvků kritické infrastruktury podle druhu a množství převážení NCHL, • zobrazení sídel a velkých koncentrací lidí, • zobrazení sociální struktury (školy, nemocnice, benzinové stanice),

320

• zobrazení meteoprvků s využitím dostupných dat z ČHMÚ a Ředitelství silnic a dálnic, • zobrazení přítomnosti dalších vozidel převážejících nebezpečné látky. 2) V případě havárie vozidla, tedy po indikaci jeho nestandardního chování, byly navrženy následující základní funkcionality: a) zvýrazněná vizualizace všech objektů a jevů potenciálně zasažitelných v okolí vozidla pro danou převáženou NCHL (kontextová vizualizace vztažená k této látce); b) automatizované předávání informací o poloze vozidla, jeho havárii, druhu a množství převážené NCHL, základních pokynů pro práci s danou NCHL a navrhované trase k místu havárie na operační středisko HZS. U navrhované trasy měly být uváženy i technické parametry zásahových vozidel; c) automatizované předávání informací o poloze vozidla, jeho havárii, druhu a množství převážené NCHL a základních pokynů pro práci s danou NCHL na operační středisko Policie ČR – dopravní oddělení; d) automatizované předávání informací o poloze vozidla, jeho havárii, druhu a množství převážené NCHL a základních pokynů pro práci s danou NCHL na operační středisko ZZS.

Řešení vlastního projektu vycházelo ze zkušeností pracovníků HZS a krizového řízení (většinou na základě osobních rozhovorů s nimi), ze zkušeností příslušníků řešitelského týmu z práce s geoinformačními, informačními a komunikačními technologiemi a s dálkovým přenosem dat. Vlastní řešení bylo navrženo tak, aby postihlo všechny rozhodující moduly celého sledovacího a rozhodovacího systému. Jednalo se o následující moduly: • geoinformační moduly – databázové moduly s prostorově lokalizovanou informací a systémy pro vizualizaci (standardní a kontextovou) a geoprostorové analýzy; • databázový modul s negeografickou informací – databáze chemických látek a metodických zásahových listů; • lokalizační a komunikační modul mezi vozidly a řídícím pracovištěm; • komunikační modul mezi řídícím pracovištěm a zásahovými jednotkami. Pro lokalizaci všech zúčastněných komponent byly zvoleny: • geodetický referenční systém – WGS84; • kartografické zobrazení – UTM, zóna 33N.

Geoinformační moduly Cílem výstavby a využití geoinformačních modulů bylo vytvořit nebo modifikovat základní topografický podklad a potřebné tematické vrstvy obsahující zejména prvky kritické infrastruktury a objektů a jevů geografické reality, které by mohly být potenciálně zasaženy v důsledku havárie vozidla převážejícího NCHL.

321

Dalším cílem bylo navržení celé symbologie použité v projektu. Použitá symbologie má následující vlastnosti: 1. Umožňuje zobrazení okamžité polohy vozidel přepravující NCHL v on-line režimu; 2. Informuje dispečera na operačním středisku o pohybech vozidel přepravující NCHL v zájmovém prostoru. Vozidla jsou označena druhem NCHL a jejich symbol vyjadřuje i přepravované množství a typ přepravního prostředku; 3. Poskytuje dispečerovi nutné informace pro řešení zásahu v souvislosti se vzniklou krizovou situací při přepravě nebezpečných látek. Tato vlastnost souvisí s vlastní kartografickou vizualizací a jejím využitím při podpoře rozhodování. V případě havárie vozidla přichází na řadu možnost kontextové vizualizace. Východiskem jsou již existující řešené scénáře, které vychází z interview s účastníky (řešiteli) jednotlivých činností a výčtu rolí při řešení havárie. Výsledkem je vytvoření přehledu kartografických podkladů a vizuálních informací nutných pro řešení určitého zásahu – scénáře, znázornění kontextově dle rolí účastníků řešení a typu situace. Geoinformační moduly mají k dispozici také analytické funkce umožňující řešení dopravních úloh použitelných při výběru vhodných tras zásahových a obslužných prvků IZS. Jako zdroje dat jsou použity ty, které jsou dostupné pro orgány IZS a za jejichž kvalitu a dostupnost odpovídají orgány státní správy a samosprávy. Bylo doporučeno použít následující hlavní zdroje dat: • topografické podklady AČR – DMÚ, RETM; ČÚZK – ZABAGED, • silniční síť CEDA – StreetNet, • VÚV TGM – Dibavod, • JmK – technické a přírodní limity, • speciální vrstvy ze socioekonomické oblasti získané z dat Statistické ročenky ČR; • zásahové okrsky HSZ, PČR, ZZS; • kritická místa na komunikacích vybraná podle jejich technických vlastností a podle četnosti dopravních nehod na daných úsecích; • vlastní data pro účely experimentu (zdroje vody, uzavírky atd. – vlastní sběr), • ostatní kritická infrastruktura. Data byla katalogizována pomocí katalogové služby Micka (viz kap. 7.3) a doplněna metainformacemi dle normy ISO.

Databázový modul s negeografickou informací Databázový modul s negeografickou informací byl vystavěn zejména pro zabezpečení okamžitého informování zasahujících složek IZS o druhu a množství přepravované NCHL a nebezpečí, které tato látka při havárii může znamenat pro

322

obyvatelstvo a životní prostředí v okolí případné havárie. Databáze byla vystavěna a provozována v následující výchozí struktuře: • databáze NCHL s jejich podrobným popisem a informací o jejich vlivech na prostředí v případě úniku; • databáze metodických zásahových listů – stručných návodů, jak se chovat při příjezdu k havárii a při vlastním zásahu. Databáze respektují Evropskou dohodu o mezinárodní silniční přepravě nebezpečných věcí (ADR). Obě databáze byly on-line napojeny na vozidlo v okamžiku jeho vstupu do zájmového prostoru a tato vazba byla udržována po celou dobu jeho pohybu v tomto prostoru. V případě havárie vozidla se z těchto databází automaticky vygenerovaly jak příslušné metodické zásahové listy, tak podrobné informace o převážené NCHL a byly rozesílány na nastavené e-mailové adresy.

Lokalizační a komunikační modul mezi vozidly a řídícím pracovištěm Okamžitou polohu vozidla zjišťoval lokalizační a komunikační modul, který umožňuje: • lokalizaci vozidla pomocí integrovaného přijímače GPS, • sledování a záznam kvalty signálu GPS po celou dobu měření, • sledování a záznam kvality signálu zajišťujícího komunikaci v rámci IZS,

mobilního

operátora

celostátně

• přenos informace o okamžité poloze do dispečerského centra, • předání signálu o havárii dispečerskému centru. V rámci ověřování funkčnosti lokalizačního a komunikačního modulu bylo též v zadání projektu navrženo analyzovat přesnost lokalizace vozidel na trasách, dostupnost GPS a GSM signálů, a tuto dostupnost porovnat s oficiálně předanými informacemi o dostupnosti signálu GSM O2 Telefónica pro potřeby IZS.

Obr. 12.1: Lokalizační a komunikační modul

323

Kromě testování základní sledovací a komunikační platformy byly testovány i komerční systémy. K testování byly předběžně určeny tři různé typy přijímačů GPS s odlišnými parametry (cenové náklady, přesnost, použitá technologie, dostupnost na trhu). Prvním z nich byl zakázkový lokalizační a komunikační modul. Jako druhý byl využit ruční přístroj Geoexplorer GeoXH 2005. Jako poslední byla původně navržena kombinace kapesního počítače s integrovaným GPS přijímačem, ale vzhledem k tomu, že nebylo možné propojit interní anténu GPS se softwarem Terrasync, který byl určen pro sledování a záznam trasy, byla tato varianta nahrazena spojením kapesního počítače Compac Ipaq a GPS přijímače Pathfinder ProXRS.

Komunikační modul mezi řídícím pracovištěm a zásahovými jednotkami Komunikační modul mezi řídícím pracovištěm poskytoval stabilní a odolné prostředí pro on-line komponentami řídícího pracoviště a dále mezi celým zásahovými jednotkami IZS. Technické a technologické v kapitole 6.2

a zásahovými jednotkami spojení mezi jednotlivými pracovištěm a modelovými řešení je podrobně popsáno

Pro účely experimentu byly vydefinovány dva elementární kontextové typy, „Situace“ a „Verze symboliky“. Elementární kontextový typ „Situace“ reprezentuje situace, v nichž se uživatel nachází, a má dva elementární kontexty: „Monitor“ a „Incident“. „Monitor“ reprezentuje sledování nebezpečných vozidel, kdežto „Incident“ představuje zásah při havárii vozidla s nebezpečnou látkou (podrobněji viz kap. 9). Elementární kontextový typ „Verze symboliky“ reprezentuje různé verze symboliky. Smyslem tohoto kontextového typu bylo otestovat v praxi různé verze symboliky, což byl jeden z požadavků výzkumného záměru. Elementární kontextový typ „Verze symboliky“ má tři elementární kontexty: „Barevný podklad“, „Černobílý podklad“ a „Ortofoto“. Elementární kontext „Barevný podklad“ představuje komplexní barevnou symboliku se složitějšími vyjadřovacími prostředky, elementární kontext „Černobílý podklad“ reprezentuje jednodušší symboliku s černobílým topografickým podkladem určenou hlavně pro displeje s menším rozlišením a konečně elementární kontext „Ortofoto“ reprezentuje kombinaci obou symbolik s podkladovým ortofotem. Prostorová data pro kontextové mapy byla publikována prostřednictvím WMS serveru Laboratoře geoinformatiky a kartografie (LGC). Jako WMS server byla použita open source aplikace GeoServer, která plně podporuje i rozšíření SLD. Ještě před samotnou publikací byla vektorová prostorová data převedena z původního souborového formátu do open source databáze PostgreSQL s nadstavbou PostGIS, čímž byla zaručena rychlejší odezva WMS serveru. GeoServer LGC publikoval i mapové vrstvy s polohou vozidel (viz následující oddíl). Jako druhý WMS server byla využita WMS služba Cenia, z níž byla převzata mapová vrstva s leteckým ortofoto snímkem.

324

V konfiguračním souboru Sissi bylo dále vydefinováno 5 úplných kontextů a těmto kontextům byly nadefinovány kontextové mapy. Ukázka čtyř kontextových map je na obr. 12.2.

Obr. 12.2: Ukázka čtyř kontextových map použitých při experimentu Každé kontextové mapě bylo nadefinováno hlavní i přehledové mapové okno, přičemž hlavní mapová okna všech kontextových map se skládala buď ze dvou WMS relací (dynamická data a statická data) nebo ze tří WMS relací (dynamická data, statická data a ortofoto). Důvod pro vyčlenění ortofota do speciální vrstvy byl ten, že reakční čas serveru Cenia byl při menším počtu klientů často až o 10 sekund delší než reakční čas GeoServeru LGC. Obsah kontextových map je podrobněji popsán v kapitole 9. Všechny vrstvy s výjimkou ortofota měly nadefinovanou symboliku pomocí SLD stylů. Tvorba symboliky je popsána v kapitole 10. Problematiku řešení automatického umísťování popisků do mapy podrobně popisuje STACHOŇ (2009). Modul nalezení optimální trasy zásahového vozidla byl řešen pomocí tvorby algoritmů v komerčním softwaru ArcGIS. Pro potřeby velitele zásahu byl vyvinut a testován tzv. WFS-T klient, ve kterém lze pomocí webového rozhraní editovat a vkládat předem definované objekty (viz obr 12.2). Dále podporuje získávání podkladů z různých mapových služeb, zobrazuje

325

požadované vrstvy ve formě „ostrých“ WFS dat, umožňuje komunikaci s databázemi mapového serveru. Veškeré změny jsou do datového skladu přeneseny až po uložení (tj. i po odsouhlasení konkrétních změn velitelem zásahu).

Obr. 12.3: Ukázka editace pomocí WFS-T klienta

12.1.4 Průběh experimentu Experiment přeprava nebezpečného chemického nákladu proběhl celkem třikrát během let 2006-2009. Během všech tří terénních cvičení se testovala vytvořená dynamická vizualizace, možnosti kartografické podpory během zásahu IZS realizované především kontextovou kartografií, možnosti mobilního velitelského stanoviště, datové přenosy mezi mobilním stanovištěm, centrálním serverem (OPIS) a místem zásahu. V návaznosti na vytyčené cíle pilotního projektu byl ve dnech 12. a 13. října 2006 uskutečněn první praktický experiment sledování přepravy NCHL. V prostorech Katedry vojenské geografie a meteorologie Univerzity obrany bylo instalováno serverové pracoviště a realizováno připojení na webovou službu portálu Navlog pro sledování vozidel. Následně byly otestovány mobilní jednotky a přiděleny do vozidel s posádkou, která měla za úkol projet předem určenou trasu. Na každé trase byla realizována simulace dvou havárií s odlišným kontextem a po celou dobu sledována kvalita signálu GPS a GSM. Pracovní tým pro provedení experimentu byl rozdělen na dvě skupiny – mobilní a stacionární.

Mobilní týmy měly za úkol projet jednotlivé trasy se zapnutými jednotkami lokalizačního a komunikačního modulu a komerčními přijímači GPS. Na trase byla dokumentována kritická místa a současně sledována kvalita příjmu signálů GPS

326

a GPRS. Jednotlivým vozidlům byl „přidělen náklad NCHL“, podle kterého byl aktivován příslušný kontext. V polovině trasy byl tento náklad změněn tak, aby se prověřilo co nejvíce kontextů. Podle rozhodnutí týmu byl aktivován signál „Havárie“ a signál byl zaslán na stacionární pracoviště.

Stacionární tým byl první den experimentu dislokován v prostorách katedry. Byl vybaven následující technikou: • modul sledování vozidla, • modul geografické databáze, • modul MapServer a negeografické databáze. Druhý den experimentu byl modul sledování vozidel přemístěn do sídla firmy Lesprojekt do Prahy. Po oba dny byly všechny technické prostředky propojeny mezi sebou a byly napojeny na Internet. Stacionární tým průběžně sledoval pohyby vozidel v prostředí NAVLOG a v prostředí PostGIS na přehledové mapě a reagoval na signály „Havárie“ zaslané z vozidel. Obě skupiny vedly podrobné záznamy, ve kterých byly uváděny hlavní akce, jejich čas, problémy a nedostatky. V následujících tabulkách (12.1 a 12.2) jsou uvedeny tyto záznamy tak, jak byly v průběhu experimentu zapsány. Tab. 12.1: Ukázka deníku vedeného během experimentu mobilním týmem Datum :

13.10.2006 Kvalita signálu Kvalita GPS signálu GSM

Vozidlo č.2

1- vynikající

A- vynikající

Řidič - Staněk

Vybavení -"bílá skříňka", digitální fotoaparát,

B- velmi 2- velmi dobrá dobrá

Posádka - Mulíčková, Zbořil

digitální kamera, Geoexplorer.

3- průměrná

C- průměrná

4- zhoršená

D- zhoršená

Počasí: slunečno (po celou dobu)

5- velmi špatná

E- velmi špatná

Trasa: A: Brno Vyškov. B: Vyškov Brno

6- chybí

F- chybí

1. WATER Kontext: (benzín)

2. FIRE (acetaldehyd)

čas

místo

8:59

ústředí Řečkovice

km trasy

0,0

kvalita krizová situace - rozesílání signálu informací, dopad na GPS/GSM ŽP,čas...

poznámka: číslo záběru, videa….

1.4 (7)

8:55 zapnutí bílé skříňky. 8:57 bílá skříňka v provozu. 8:59 vyjíždíme

327

z ústředí, 9:19 z Brna

9:33 9:40

9:46 9:52

10:03 10:09

10:23 10:33

10:43

10:50 10:55

11:00 11:10

kritické místo 1 ROUSÍNOV 27,7

kritické místo 2 31,9 TUČAPY

kritické místo 3 VYŠKOV 39,4

kritické místo 4 PUSTIMĚŘ 49,6

kritické místo 5 dálniční křižovatka 56,2

kritické místo 6 dálnice D1, exit 216 69,1

kritické místo 7 75,1 HOLUBICE

0.9 (9)

křižovatka na silnici č.430 v obci, provoz slabý, relativně velký počet (místních) cyklistů

0.7 (10)

most na silnici č. 430 (Brno Vyškov) v obci Tučapy (v těsné blízkosti odbočky směr Nemojany, Luleč), provoz slabý, pod mostem malý vodní tok (Rakovec)

0.9 (9)

světelná křižovatka na silnici č. 430 v obci v blízkosti vlakového a autobusového nádraží. Provoz silnější, v důsledku blízkosti nádraží velký počet autobusů. Vedle křižovatky supermarket Lidl. Velký počet přecházejících chodců.

1.0 (8)

čerpací stanice na rychlostní komunikaci E462 (Prostějov Vyškov) mezi Pustiměří a Vyškovem ve směru na Brno. v bezprostřední blízkosti prochází za čerpací stanicí silnice Vyškov - Brodek u Prostějova. přejezd ze státní silnice na čerpací stanici zakázaný a komplikovaný, ale pravděpodobně technicky možný (viz foto).

10:24 HAVÁRIE č.1. 10:31 opětovné zapnutí krabičky, ústředí však hlásí že stále signalizujeme havárii. 10:35 další (opravné) vypnutí a zapnutí krabičky, zároveň překlad materiálu.

nezjištěno

křižovatka dálničního typu (dálnice D1 a rychlostní komunikace E462) JV od Vyškova. na místě ani v jeho blízkosti nelze zastavit.

Po opětovném zapnutí (10:35) funguje jen horní řádek displeje krabičky. spodní řádek displeje s informacemi o kvalitě GPS signálu nefunguje (až do opětovného restartu po druhé havárii (11:07)

nezjištěno

exit 216 na dálnici D1 jižně od Rousínova. v místě vede nad dálnicí most se silnicí Rousínov - Slavkov u Brna. v blízkosti čerpací stanice (na silnici z Rousínova)

1.9 (6)

komplikovaná křižovatka dálnice D1 (exit 210), státní silnice 50 směr Slavkov u Brna a státní silnice č. 430 (Brno - Vyškov) severně od

328

11:00 HAVÁRIE č.2 (ústředí vysílaný signál nezachytilo). 11:03 vypnutí krabičky. 11:07 zapnutí krabičky. 11:10

Holubic. měření prováděna v vyrážíme zpět do ústředí místě mezi mosty (dálnice a přivaděč) což negativně ovlivnilo kvalitu GPS signálu.

11:37

ústředí Řečkovice

100,7

1.0 (8)

11:37 návrat do ústředí.

Zjištěné nedostatky Po prvním restartu (havárie č.1) krabička i nadále chybně hlásila probíhající havárii. Pomohl opětovný restart, po němž však přestal fungovat spodní řádek displeje krabičky. Tato závada trvala až do dalšího restartu (havárie č.2). Signál havárie č.2 nebyl v ústředí zaznamenán. Tab. 12.2: Ukázka deníku vedeného během experimentu stacionárním týmem čas

Vzd. V1 km

Vzd. V2 km

krizová situace V1 - příjem informací, komunikace, reakční doba, čas....

9-10

9:47 – M1 – Bukovina

9:36-N1 Rousínov

9: 47 - havárie V1 nahlášena telefonem M1Bukovinka

9:59 – nelze se dovolat na V1

9:48 - hlášení emailem zobrazení místa havárie a příslušný kontext OK, metodický list OK, Podrobné informace OK.

-V1 pokračuje v jízdě se symbolem havárie (10:12 odstraněno)

9:46-N2

9:47 havárie

krizová situace V2 - příjem informací, komunikace, reakční doba, čas....

poznámka

- jiné znaky pro náklad

- chybí časový údaj kdy k nehodě došlo.

-Kontext nesouhlasí s převáženou látkou

10-11

10:17-M2 10:27-M4

10:03-N3

10:54-M5 – místo zastavení nesouhlasí

10:23 havárie

10: 23 - havárie V1 nahlášena telefonem N4- u Letiště Vyškov

10:18-N4

10: 23 - hlášení emailem zobrazení místa havárie a příslušný kontext OK, metodický list OK, Podrobné

10:35-N5 – změna nákladu (v cartoclientu se symbol nezměnil)

329

10:05 – Vypadl hovor s V1 - V2 pokračuje se symbolem havárie (10:35 – odstraněno) 10:40 – hlášena porucha na display zařízení V2. - Symboly nesouhlasí s přepravovanou

10:40 – zpráva o změně nákladu

informace OK.

látkou

Kontext OK.

10:53- N6

11-12

11:05-M6 11:05změna nákladu (cartoclie nt ne) 11:05Havárie 11:35 Jedovnice

11:02 Havárie

11: 05 - havárie A1 nahlášena telefonem M6 11:08 - hlášení emailem zobrazení místa havárie a příslušný kontext OK, metodický list OK, Podrobné informace OK. Kontext OK

11:02 - havárie nahlášena pouze telefonem Rousínov 11:02- hlášení emailem zobrazení místa havárie a příslušný kontext OK, metodický list OK, Podrobné informace OK.

12-13

11:09 – helpservice rebootoval zařízení V2 11:17 – dorazili itineráře k haváriím bez obrazových příloh. 11:41 – příjezd posádky V2

12:30 – příjezd posádky V1, ukončení cvičení

Vysvětlivky: V1 – vozidlo č.1 V2 – vozidlo č.2 M1,2…8 - krizová místa vozidla č.1 dle rozpisu N1,2…7 - krizová místa vozidla č.2 dle rozpisu

V této prvotní fázi řešení výzkumného záměru byly použity odlišné základní datové sady (převážně na podkladě DMÚ 25), kartografická vizualizace, serverové řešení (MapServer) i kontextová mapová služba (podrobněji viz např. KONEČNÝ et al., 2006). Postupem času na základě vývoje, vlastních zkušeností a požadavků byl vyvinut a implementován nový systém popsaný v předcházejících kapitolách (viz též KOZEL, 2009; STACHOŇ, 2009; MULÍČKOVÁ et al., 2009), který byl následně využit při dalších terénních experimentech. Následující dva experimenty proběhly v listopadu 2008 a květnu 2009 v lokalitě Blansko – Češkovice, v blízkosti hotelu Panorama. Na posledně uvedený byli pozváni zástupci odborníků zabývající se touto problematikou z: - Oddělení krizového řízení a obrany a Odboru kanceláře ředitele Krajského úřadu Jihomoravského kraje, - Krajského ředitelství Hasičského záchranného sboru (HZS) Jihomoravského kraje, oddělení krizového a operačního řízení, - Krajského ředitelství Policie ČR Jihomoravský kraj, - Institutu ochrany obyvatelstva (IOO) Lázně Bohdaneč, který patří pod generální ředitelství HZS České republiky, - Zdravotnické záchranné služby Jihomoravského kraje v Brně,

330

- Městského úřadu Blansko, - Územního odboru Hasičského záchranného sboru Jihomoravského kraje Blansko, - Hasičského záchranného sboru kraje Vysočina z Jihlavy, - Firmy T-SOFT spol. s r.o. z Prahy. Mobilní stanoviště operačního střediska vytvořené pro řešení krizové situace Přeprava nebezpečné látky (NL) se nacházelo v prostoru před hotelem Panorama v Blansku-Češkovicích. Komunikaci zajišťovala polní satelitní anténa, která vytvořila lokální wi-fi síť. Vybavení mobilního stanoviště: • satelitní anténa + wifi, • elektrocentrála, • notebooky: pro řízení zásahu; sledování vozidla s NL a zásahového vozidla; s databází NL; pro ukázku lokalizace nehody a optimální trasy k nehodě; pro zaslání e-mailu starostovi obce, kde k nehodě došlo, • auto s nebezpečným nákladem a komunikačním a lokalizačním modulem = „signalizační krabičkou“, • GPS, • meteostanice, • digitální kamera a fotoaparát, mobily, • auta: Land Rover (zásahové vozidlo) a osobní (označené jako převážející NL, v této ukázce chlór). Stacionární stanoviště, které zajišťovalo podporu informačních technologií (databáze MICKA a kontextová webová služba SISSI), pracovalo v Laboratoři geoinformatiky a kartografie na Geografickém ústavu Přírodovědecké fakulty v Brně. Průběh obou experimentů byl totožný dle následujícího scénáře. Zjednodušené schéma celého experimentu je na obr. 12.4. Podrobnější přehledy jednotlivých forem kartografické podpory jsou zobrazeny na obr. 12.5, 12.6 a 12.7.

Scénář experimentu: • vyjede označené vozidlo převážející chlór, • jeho pohyb je sledován na 2 monitorech (přehled a detail), • při havárii řidič zmáčkne tlačítko – signalizace havárie, • náhodný svědek také ohlásí havárii – incident, • zabezpečení zásahu, • výpočet optimální trasy zásahového vozidla, • přesun k havárii a jeho sledování.

331

Obr. 12.4: Zjednodušené schéma datové komunikace s podporou kontextové kartografie ve scénáři přeprava nebezpečného chemického nákladu

Obr. 12.5: Sledování pohybu vozidla s nebezpečnou látkou v přehledném měřítku

332

Obr. 12.6: Kartografická podpora při zabezpečení zásahu

Obr. 12.7: Kartografická podpora při organizaci místa zásahu

333

Organizace zásahu • oznámení o dosažení místa události; ověření nebezpečné látky, • informace ostatním, • příjem informace o NL, • organizace místa zásahu, • příjem informací o organizaci místa zásahu, • oznamovací e-mail starostům havárií zasažených obcí, • příjem oznamovacího mailu starostou, • návrat obou vozidel; ukončení ukázky. Operátor na operačním středisku sleduje pomocí lokalizačního a komunikačního modelu pohyb vozidla s nebezpečným chemickým nákladem v reálném čase. V případě nahlášení havárie (přepravní vozidlo + nezávislý oznamovatel) si přizpůsobí mapový obsah odpovídajícímu kontextu a nahlásí událost zásahovému vozidlu. Je nalezena optimální trasa pro zásahové vozidlo (i s využitím dopravního zpravodajství) a následně je i zásahové vozidlo sledováno z operačního střediska online. Při příjezdu na místo havárie je vyhodnocena situace a pomocí nástrojů geokolaborace (společná editace prostorových dat v reálném čase ve WFS-T klientovi) se zmapuje a vymezí zóna zásahu. Po zmapování situace a příslušných operačních krocích (závisejících na druhu události) se rozešle informační email starostům případných dotčených obcí.

12.1.5 Závěr a zhodnocení Z provedeného terénního experimentu vyplynula do další práce na výzkumném záměru řada podnětů a dílčích návrhů, které jsou uvedeny podle jednotlivých oblastí řešení v následující kapitole.

Hodnocení dílčích komponent – vstupní data: Referenční lokalizační databáze V průběhu experimentu se jako referenční lokalizační databáze používaly nejprve datové sady na podkladě DMÚ 25 a DMÚ 200. Vzhledem k jejich problematickému katalogizování a opatření metadaty se posléze přistoupilo k tvorbě vlastní referenční databáze, která vznikla na podkladě zredukovaného topografického podkladu ze tří hlavních zdrojů – ZABAGED (ČÚZK), DIBAVOD (VÚV TGM) a StreetNet (CEDA). Tato referenční databáze BASETOPO je popsána podrobně v kapitole 9. Zpracované datové podklady jsou měřítkově i obsahově vhodné jak pro zobrazení základních prvků obsahu podkladové mapy, tak i pro provádění analytických procesů. Základní datové vrstvy je možné zobrazovat jak ve vektorové, tak i rastrové formě.

334

Databáze nebezpečných chemických látek Ke kladům lze uvést, že pro potřeby vizualizace přepravy byly zpracovány téměř všechny potřebné údaje, týkající se jak NL, tak složek IZS přicházejících v úvahu pro zásah v případě dopravní nehody s NL. Stejně tak lze kladně hodnotit i skutečnost, že všechna důležitá data se podařilo převést do databáze a vyhledávání informací o látkách funguje podle požadavků zadání.

Tematické databáze Při přípravě a využití tematických dat se podařilo, s výjimkou dat z oblasti životního prostředí, připravit tematicky bohatá a adekvátní data nutná pro řešení zvolené problematiky. Nedostatečné bylo prostorové pokrytí území. Zatímco některá data byla dostupná pro celý Jihomoravský kraj, část tematických dat kritické infrastruktury byla k dispozici pouze pro zájmové okresy Blansko a Vyškov. Vybraná data byla dokonce účelové vytvořena pro území experimentálních tras. Zvolené řešení bylo pro experiment dostačující, ovšem pro budoucí řešení scénáře je nezbytné systematicky doplnit a ověřit všechny potřebné datové sady. Určité problémy způsobovalo to, že data se vztahovala k rozdílným územním jednotkám (ZSJ, obce, městské části atd.). Jako prozatím neprozkoumaná se jeví možnost přípravy a využití podrobnější úrovně dat, která by týmy IZS využily při zásahu, příp. při likvidaci následků havárie – databáze společná pro všechny typy zásahů – jeden vyškolený operátor, který má k dispozici všechna data a GIS nástroje – vyšle záchranářům do terénu již zanalyzovaná data.

Technologické řešení Použitá databáze PostgreSQL s prostorovým rozšíření PostGIS se v rámci experimentu osvědčila a zvládla správu prostorových vektorových dat včetně následných požadovaných úloh, např. převodu souřadnic. Prokázala také schopnost zvládnout práci s velkými objemy dat a fungovat jako spolehlivé úložiště prostorových i neprostorových dat v další fázi řešení scénáře. Nespornou výhodou je možnost provádět import dat dávkově a minimalizovat ruční vkládání a operace s daty. Vizualizace a její aspekty byly klíčovou oblastí pro další průběh řešení scénáře i celého výzkumného záměru. V průběhu experimentu byly realizovány teoretické předpoklady kontextové vizualizace navržené pracovní skupinou. Výsledná vizuální forma byla ovlivněna jednak možnostmi kartografické symboliky SLD a dále vyjadřovacími prostředky webové kartografie obecně. Důležitou oblastí bylo také testování optimální znakové sady pro vizualizaci nebezpečných nákladů a ověření struktury a velikosti symbolů. Lokalizace vozidel pomocí komerčních přístrojů GPS – cílem experimentu bylo ověřit vhodnost některých kombinací přijímačů GPS pro sledování a záznam vozidla. Nepřesnost určení polohy nepřesáhla v průměru 11 m, při nejjednodušším kódovém měření bez jakýchkoliv dodatečných korekcí při dodržení výše uvedených pravidel se lze dostat až na dostačující přesnost okolo 6 m, kam spadla také většina měření za příznivých podmínek. Větší odchylky byly způsobeny jednak slabší anténou a také kombinací ztíženého terénu a omezeného výhledu na družice.

335

Patrná je i závislost přesnosti nejenom na počtu družic, ale hlavně na tzv. PDOP (positional dilution of precision), který určuje kvalitativní rozmístění družic. Pro určení pouze polohy a její následný přenos na centrálu z hlediska přesnosti postačuje využití mobilní jednotky dodané firmou HSRS. V optimálních podmínkách dosahuje přesnosti v rozmezí 5 – 10 m v poloze, což by mělo vzhledem k použitým podkladům (DMU 25) stačit. Ostatní použité GPS jednotky nepřinesly z hlediska polohové přesnosti žádné významné přínosy. Jejich hlavní výhody tkví především v možnosti další práce se získanými hodnotami souřadnic (postprocessing, transformace apod.).

Technické řešení Technické řešení kontextové služby SISSI je detailně popsáno v kapitole 5.3. Při samotném průběhu experimentů byly zjištěny některé dílčí nedostatky především v aplikaci definic kartografické vizualizace, které ovšem byly operativně členy stacionárního stanoviště odstraněny. Menší problémy se vyskytly i se zátěží, kdy Geoserver špatně snášel větší počet synchronních dotazů (řádově 10 a víc). Celkově lze ovšem zhodnotit nasazené technické řešení pozitivně, služba fungovala bez větších problémů spolehlivě. Komunikace prostřednictvím GPRS fungovala s proměnlivou kvalitou a dostupnost signálu byla zaznamenávána do databáze a následně vizualizována. Ukázalo se, že i na vybraných trasách jsou místa, kde signál GSM není dostupný, a tím pádem je komunikace znesnadněna či zcela vyloučena. Systém komunikace je nastaven tak, že komunikační modul v mobilní jednotce se pokusí poslat strukturovanou zprávu na server. Pokud se spojení nezdaří, zkouší poslat zprávu tak dlouho, dokud neprojde a není zapsána na server. Informace se tedy dostane k serveru pouze s určitým zpožděním. Uvedená situace je závislá na současném stavu pokrytí území signálem mobilního operátora (O2) a je proměnlivá.

Celkové splnění stanovených cílů Projekt a zejména experiment prokázal, že metody adaptivní kartografie jsou vhodným nástrojem pro vizualizaci základních lokalizačních i tematických objektů a jevů v oblasti použití geoinformatiky v krizovém řízení. Zejména cesta kontextů navržených pro různé případy krizových scénářů je reálná. Použité komunikační a informační technologie byly adekvátní připravenému experimentu. V oblasti komunikačních technologií nenastal závažný problém, všechny systémy pracovaly po odstranění chyb zejména v obsluze systémů bez závad. V oblasti informačních technologií byly použity jak komerční systémy, tak opensource systémy. V zásadních otázkách byly obě kategorie použitelné a funkční. Na základě experimentu je však zřejmé, že je nutné se soustředit na komplexnost propojení systémů tak, aby všechny komponenty spolupracovaly on-line. Koordinace s oddělením krizového řízení a obrany Úřadu JmK a dalšími složkami úřady byla zejména v přípravných fázích řešení. Od složek úřadu byla převzata například podkladová data, která byla využita ve fázi přípravy tematických informací

336

pro jednotlivé kontexty. S úřadem byl také konzultován celý průběh experimentu tak, aby co nejvíce odpovídal realitě.

12.2 Povodně – pilotní scénář 12.2.1 Úvod Vzhledem k častým povodňovým nebezpečím, jež v posledních letech zasáhly naši republiku a způsobily rozsáhlé škody, byl jako druhý pilotní scénář vybrán typ „Povodně“. V této oblasti je vysoký potenciál pro využití dynamické kontextové kartografie, která umožňuje efektivnější řešení krizových situací ve všech fázích během mimořádných událostí v průběhu povodní. Nástroje této kartografické vizualizace se uplatní během přípravy, odezvy i obnovy.

12.2.2 Cíle pilotního projektu Hlavním cílem pilotního projektu bylo postihnout kartografickými prostředky dynamiku postupných fází povodní a jednotlivých činností spojenými s řešením povodňových situací. Mezi další dílčí cíle patřilo vytvoření editačního klienta a také propojení na externí předpovědní služby, případně propojení se softwary modelujícími průběh povodní (Hydrog apod.).

12.2.3 Datové, technologické a technické řešení projektu Datové, technologické i technické řešení bylo obdobné s předchozím scénářem Přeprava nebezpečných chemických látek. Jádrem celého systému byla opět kontextová mapová služba SISSI, doplněná o nové kontexty povodní. Samotnému průběhu experimentu předcházelo několik fází, ve kterých probíhal především: • rozbor činností a pravomocí: postižení všech aktivit – kdo za co zodpovídá, jaký je typický operační rozsah, jaké jsou komunikační toky, co se řeší; • rozbor mapové části povodňového plánu – objekty zájmu, postižení sémantiky jevů, úroveň zobrazení; • doplnění o relevantní jevy – zejména zohlednění přírodních podmínek; • návrh jádrových kontextů, operačních kontextů (tvorba kartografických modelů, kartografické infrastruktury); • psychologické testování navržených znakových sad a výběr vhodné vizualizace na základě zjištěných výsledků (viz kapitola 11).

337

12.2.4 Průběh experimentu V laboratorních podmínkách v prostorách Geografického ústavu proběhl v prosinci 2011 experiment se scénářem Povodeň, který měl za úkol prověřit funkčnost navrženého technického a technologického řešení, ověřit a ohodnotit kartografickou vizualizaci, zjistit a odstranit případné technické či kartografické nedostatky. Celý scénář byl rozdělen na jednotlivé časové fáze – Příprava, Odezva a Obnova, ve kterých figurovaly jednotlivé kontexty na základě prováděných činností (predikce a vývoj - P, evakuace - E, organizace - O, technické zabezpečení - T). Každá fáze byla navíc dělena do dílčích časových úseků t-5 až t+5, které odpovídaly operačním postupům během jednotlivých fází. Jednotlivé kontexty byly potom charakterizované predikcí vývoje povodně (pomocí průtoků Q), zobrazovanou kartografickou symbolikou (měnící se v čase) a souborem prováděných činností.

Popis jednotlivých činností: • Predikce a vývoj P - Sledování stavu a vývoje povodní, - Operační rozsah (ORP – ohrožené obce, obec – ohrožené komunikace, budovy, zájmová infrastruktura), - Dynamika jevu: stav objektu – ohrožené, zasažené, zničené, normál. • Evakuace E - Podpora záchranných prací, - Operační rozsah – obec, část obce, - Budovy k evakuaci, počet obyvatel, evakuační zóny, trasy, místa shromažďování, náhradní stravování, ubytování apod., - Dynamika činnosti: stav objektů plán/provádí se/ukončeno. • Organizace O -

Podpora organizace rozmístění sil a prostředků, Operační rozsah ORP, obec, Rozmístění jednotek, místa zásahu, Vývoj činnosti: stav objektů plán/vysílá, plán/zasahuje se.

• Technické zabezpečení T - Podpora zabezpečovacích prací v záplavovém území, - Operační rozsah – záplavové území, - Objekty na toku, protipovodňová opatření, omezení na toku, zabezpečení zasažených objektů, - Stav objektů omezení/odstraňuje se.

338

Obr. 12.8: Kartografická podpora při organizaci místa zásahu

Obr. 12.9: Ukázka zobrazení mapy ve fázi Příprava t-1 v kontextu Organizace zásahu v měřítku 1:10 000

339

Obr. 12.10: Přehled kartografické symboliky a činností ve fázi Obnova v čase t+4

Obr. 12.11: Ukázka zobrazení mapy ve fázi Obnova v čase t+4 v kontextu Technické zabezpečení v měřítku 1:5 000 Během experimentu byl modelován časový průběh povodně společně s odpovídajícím kartografickým kontextem a zobrazením. Vždy byly znázorněny podmínky průtoků Q, kartografická symbolika v jednotlivých kontextech a její dynamika, popis činností v jednotlivých kontextech. Následně byla situace znázorněna

340

přímo v kontextové mapové službě (viz obr 12.8, 12.9, 12.10 a 12.11). Na kartografickou symboliku byly navázány další doplňující tematické informace dostupné na poklepání myší. Přehled prvků kontextových map ve scénáři Povodeň je uveden v kapitole 10.

12.2.5 Závěr a zhodnocení Celý experiment probíhal bez technických problémů, jednotlivé kontextové mapy se korektně zobrazovaly a odpovídaly průběhu scénáře. V závěru proběhla diskuse zúčastněných osob, která měla za úkol zhodnotit navržený obsah, logickou provázanost, časovou posloupnost, kartografickou vizualizaci a celkovou koncepci prezentované aplikace. Experiment byl vyhodnocen jako úspěšný s připomínkami, jež mají za úkol zajistit návaznost scénáře na propojení s externími předpovědními službami, možnostmi propojení se senzorovými službami, vstupy z hydrologických modelů. Předpokládá se i další úprava některých symbolů v návaznosti na psychologické percepční testování.

LITERATURA KOLEKTIV AUTORŮ (2006). Typizace základních uživatelských úloh při krizovém řízení – závěrečná zpráva. Interní zpráva výzkumného záměru Dynamická geovizualizace v krizovém řízení. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2006. 122 s. KOLEKTIV AUTORŮ (2007). Přeprava nebezpečného chemického nákladu. Interní závěrečná zpráva pilotního projektu výzkumného záměru. PřF MU Brno, 2007. 233 s. FRIEDMANNOVÁ, L. - KONEČNÝ, M. - STANĚK, K. An adaptive cartographic visualization for support of the crisis management. In Proceedings of Autocarto 2006, Vancouver, Canada, CaGIS, June 26-28, 2006. Vancouver (WA), [2006]. . KOZEL, J. (2009). Kontextová mapová služba. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2009. 144 s. MULÍČKOVÁ a kol. (2009). Experiment – ukázka přístupů k využití geoinformatiky a systému dynamické geovizualizace v krizovém řízení. Prezentace při terénním experimentu. Blansko, 2009. KUBÍČEK, P. - LUDÍK, T. - MULÍČKOVÁ, E. - RÁČEK, J. - ŠAFR, G. Process Support and Adaptive Geovisualisation in Emergency Management. In KONECNY, M. – ZLATANOVA, S. – BANDROVA, T. (eds.). Geographic Information and Cartography for Risk and Crisis Management - Towards Better Solutions. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Heidelberg, Dordrecht, London, New York: Springer, 2010. 14 s., s. 335-348. ISBN 978-3-642-03441-1. STACHOŇ, Z. (2009). Automatické umísťování popisu na mapách pro krizový management. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, 2009.

341

SMĚRY DALŠÍHO VÝZKUMU Milan KONEČNÝ, Petr KUBÍČEK, Václav TALHOFER Předkládaná publikace poskytla přehled o řadě oblastí využití kartografie, geoinformatiky, geografie a psychologie v oblasti krizového managementu. Otázkou je, jak usměrňovat a iniciovat vědecko - výzkumné aktivity v nejbližší budoucnosti. Z hlediska mezinárodní situace bude nezbytně nutné začít seriozně rozpracovávat kartografické, geoinformatické a další přístupy v návaznosti na klíčové projekty a směrnice, jakými jsou GMES, INSPIRE, SEIS, ale také rychle se prosazující projekty s globální působností, jako GEO a zejména GEOSS. Měla by se významně rozšířit i spolupráce se světovými vědeckými a profesními organizacemi, jakými jsou ICA, ISPRS, FIG, ISDE a další. V oblasti pokračování vědeckého výzkumu, v návaznosti na výsledky dosažené a popsané v publikaci, bude nutné prohloubit a na různých skupinách uživatelů ověřit dosavadní velmi nadějné poznatky v oblasti adaptivní a kontextové kartografie. Výzkumy kognitivního stylu jsou jen prvním, byť důležitým krokem, který vzbudil velký zájem odborné veřejnosti. Přístupy je potřeba uplatnit na různých skupinách obyvatel, včetně specifických skupin dětí a seniorů. Obdobně je potřeba ověřit i použitelnost variantních legend pro potřeby krizového managementu a jejich využití při krizových situacích. Klíčovým úkolem je poznání, definování a formulování úlohy kartografie a geoinformatiky v oblasti včasného varování a krizového managementu. Jak potvrdily poslední mezinárodní výzkumy (The National Academy of Science, 2007), musí vždy jít o vzájemnou tolerantní spolupráci, kdy kartografové a geoinformatici nenahrazují specialisty na krizové řízení, ale pomocí příslušných metod jejich rozhodování zkvalitňují. Je potřeba provést analýzu stávajících a zejména chybějících, ale potřebných kartografických, geoinformatických a geografických výstupů pro zabezpečení celého komplexního procesu včasného varování a krizového managementu, a to jak pro ČR, tak i Evropskou unii. Ve vědeckém výzkumu poskytují nové impulzy iniciativy přicházející z ICSU a IRDR. Jak jsme již uvedli (Konečný, Mulíčková, Kubíček a Jing Li, 2011, s. 117-119), vědecký plán IRDR byl aktualizován v Beijingské deklaraci z roku 2011. Hlásí se k realizaci Hyogo rámcového akčního plánu (2005 - 2015) „Budování odolnosti národů a komunit vůči katastrofám a jiné hlavní politiky a technické iniciativy“. Pro realizaci těchto iniciativ doporučuje: 1. Výzkum: podporovat a rozvíjet výzkum o přírodních, sociálních, inženýrských a technologických aspektech rizik katastrof v integrovaném prostředí a zdůraznit týmový přistup ve studiu možných nebezpečí a výzkumu v oblasti rizik katastrof. Vycházet z existujících sítí a iniciativ a snažit se o integraci potřeb všech různých zúčastněných stran, a to na všech úrovních.

342

2. Integrace: zajistit, že programy výzkumu rizik katatrof a přístupů k řešení jsou integrovány a přispívají k tvorbě politik a budování kapacit s cílem redukce rizik tváří v tvář přírodním nebezpečím. 3. Globální standardy: rozvinout a koordinovat globálně standardizované “open source” informace, data o ztrátách při katastrofách, dokumentaci událostí a analýzy postupů jejich řešení, průvodce a rámce pro efektivní management rizik katastrof. 4. Zvyšovat povědomí: Zvyšovat povědomí pracovníků zodpovědných za rozhodování při řešení následků katastrof a veřejnosti podporou efektivních, integrovaných, požadavky řízených a na evidencích založených iniciativ v oblasti rizik katastrof a zvyšování právního povědomí, včetně otázky zapojení žen. 5. Výchova a vzdělávání: podporovat holistický přístup k přírodním katastrofám a výchovu a vzdělávání v oblasti managementu rizik katastrof a výcviku cestou integrace otázek rizik do rozmanitých studijních plánů, 6. Zvýšit finanční podporu: motivovat zdroje financování (veřejné, soukromé, humanitární, rozvojové, vědecké, aj.) pro přidělení prioritních finančních prostředků pro urgentní potřeby aplikovaného integrovaného výzkumu rizik katastrof. Specificky doporučuje: • Podporu forenzních výzkumů katastrof (FORIN) pro vědce, politiky a pracovníky zodpovědné za rozhodování pro zlepšení integrované redukce rizik katastrof s pomocí provedení série případových studií realizovaných s partnery. • Prosazování lepší integrace sociálních věd do výzkumu rizika katastrof, zejména s ohledem na procesy přijímání řešení vedoucí k projektům zaměřeným na interpretaci rizik při řešení specifické situace (RIA- Risk Interpretation to Action). • Stručnou analýzu existujících a aplikovaných metodologií sběru dat o katastrofách a posouzení jejich dopadů s cílem vytvoření standardizované a transparentní výměny informací. • Vytvoření hodnocení integrovaného výzkumu v oblasti rizika katastrof (AIRDR Assessment of Integrated Research on Disaster Risk), co by prvního globálního systematického a kritického hodnocení této oblasti výzkumu. • Posílení cílené interakce mezi vědci, politiky a tvůrci politky s vysvětlením jejich přínosu pro všechny zúčastněné. Při řešení výzkumného záměru a psaní publikace si její autoři mnohokráte uvědomovali, že oddělenost vědy a výzkumu od praktického provádění včasného varování a krizového řízení, je problémem i v ČR. Zodpovědné orgány sice řeší zadané dílčí úkoly a problémy na patřičné úrovni, ale celá oblast krizového řízení je rozdělena do dílčích oblastí, které nespolupracují, ani o sobě často neví. Proto doporučujeme integrování rozmanitých aktivit do jednoho systému, jehož složky navazují jedna na

343

druhou a tvoří celek. Významnou a rovnocennou úlohu by měla hrát vědeckovýzkumná základna. Pro využití výsledků nejnovějších aktivit (GMES, INSPIRE, GEOSS, aj.) doporučujeme co nejširší a rychlé zapojení vysokých škol a vědeckých i odborných institucí. Předpokladem pro dobré výsledky v zemích úspěšně rozvíjejících využití vědy a výzkumu v krizovém managementu byla také spolupráce s grantovými agenturami.

LITERATURA Hyogo Framework for Action 2005-2015: Building the Resilience of Nations and Communities to Disasters. Extract from the final report of the World Conference on Disaster Reduction. (A/CONF.206/6) ISDR-International Strategy for Disaster Reduction. UN/ISDR-07-2007-Geneva. 25 pp., . ICSU (2008). A Science Plan for Integrated Research on Disaster Risk: Addressing the challenge of natural and human-induced environmental hazards. ICSU - International Council for Science, 2008. 64 s. ISBN 978-0-930357-66-5. . KONEČNÝ, M. – MULÍČKOVÁ, E. – KUBÍČEK, P. – JING, Li (eds.) (2011). Geoinformation Support for Flood Management in China and the Czech Republic. Brno: Masarykova univerzita, 2011. 121 s. ISBN 978-80-210-5751-7. The National Academy of Science, National Research Council of the National Academies. Successful Response Starts with a Map. Improving Geospatial Support for Disaster Management. Washington D.C: The National Acaademies Press, 2007. 184 s.

344

PROJECT SUMMARY 1. INTRODUCTION Both in the EU member countries and in the accession countries, there are several large-scale data/information infrastructures being created (INSPIRE, GMES). They are built in order to support management and decision-making processes, and they are also used for solving a wide range of problems, including crisis management. These solutions require updated, precise, interoperable and available spatial data and information described by metadata. In the Czech Republic, as well as abroad, there is significant public demand for integrated participation of several scientific disciplines in provision of crisis management. Up-to-date information, their suitable structuring, and easy access to them are necessary for supporting timely and correct decision-making in emergency situations. Most of such information is geo-referenced. Cartographic visualization plays an important role for user’s orientation. Visualization is not an isolated element of the information transfer process; it depends on the status of source databases, decisionsupporting models, and behaviour of user. Current solutions of crisis management employ static cartographic visualizations based on pre-prepared models of crisis situations. Both public and private institutions gradually shift their focus from collection of data to their use in varied applications. Use of existing data, verification of their timeliness and integrity, analyses of their qualitative features, interpretation, presentation and implementation of their accessibility to users - these are currently the key requirements of public and private institutions that maintain the databases. Project “Dynamic geovisualization in emergency management” comprehensively dealt with the process of transfer of geoinformation to the user. Complex approach to the topic covers geoinformation, geostatistical, cartographic, environmental, psychological, and other aspects. The project followed current cartographic trends leading towards individualization of cartographic presentation. Geoinformation and their visualized display are nowadays used not only in stationary systems; they are also becoming an integral part of mobile workstations. Mobile workstations have to be equipped with tools for processing geoinformation and also with corresponding communication tools and channels (communication infrastructure), which are used for providing continuous connection to stationary, usually controlling systems; mobile stations and controlling systems exchange updating information on the dynamically changing situation. Mobile workstations are usually located directly in crisis areas and their operating crews are under significant psychological pressure. Therefore, mobile workstations have to use the latest data and visualize it in such a way, that their users can perceive it clearly and correctly.

345

2. REVOLUTION IN CARTOGRAPHY: GIS, GEOINFORMATICS, VISUALIZATION Cartography is originally an instinctive science, which nowadays enters a new, revolutionary period of its development. In a modern approach, mapping is understood as the ability to create a knowledge frame of an environment in space. Even though it is in principle cognitive, cartography has traditionally transmitted knowledge mostly with the use of paper products that expressed geospatial ideas and allowed storage and transfer of spatial information. Later on, maps started to be used for research and analyses of more and more complex spatial problems in scientific work and in the society. Paper maps have many positive features and over the centuries, they have been able to derive benefit from technological development. However, until recently, all paper maps lacked dynamic and interactive flexibility of their cognitive alternatives. Already our ancestors possessed basic mapping skills, which enabled them to record knowledge of their environment, and increasingly, they were also able to construct and draw their own simple cognitive "maps" in the sand, dirt, and later also in other materials, such as tusks (in Moravia, perhaps the oldest map in the world was discovered; it dates back to 24,000 B.C.). This ability remains anchored in the human mind. Together with technological development, we could see emerging a sort of specialists (professionals) creating maps and a discipline called cartography. Its task was to create formal map products with a certain quality level and a certain value. After evolution lasting for many centuries, cartography has reached the status of a discipline that helps to understand geography of the world. Development of cognitive mapping based on perception of environment and perception mediated by cartographic products, or in other words creation of maps and the use of maps, have evolved separately for centuries. Computer technology has started to influence cartography since the mid 20th century. This influence resulted into appearance of two contrasting tendencies: a) attempts of scientists working with spatial information to create computer cartography as a tool for supporting data research and analysis, which have later resulted in creation of Geographic information systems (GIS), and b) more limited use of computer-assisted methods in cartography for conversion of analogue maps into digital maps in order to facilitate and quicken the process of their production. Creation of GIS in particular has significantly influenced the new stage of cartography development. GIS were not designed in order to reach a higher level of mapping quality; the virtual “point-line-area” structures that they contain can be interconnected with attribute databases and symbol sources. Kraak and Ormeling (2002) spoke about digital landscape and cartographic models, which were basically cartographic. Nowadays, GIS systems support a wide range of spatial projects; however, creation of maps remains the independent and dominant conception. GIS have not replaced cartography; they have equipped it with exceptionally successful technologies providing a higher level of perfection and efficiency.

346

Development of cognitive mapping requires provision of open two-way live connection between thinking and data with a supporting interfacing tool. This should enable flexible research utilizing many data sources. Maximum potential is reached by simultaneous implementation of dynamic, interactive and multimedia tools, implicit in a model called Interactive space human-map (see Fig.1). Nowadays, intelligent access to databases and interactive user support can be used not only for location of suitable maps on the Internet, but also for map creation and modification according to specific and individual requirements. Instead of just using maps that were created by someone else in advance, these new research technologies allow individuals to use cartography interactively, on basis of individual user's requirement, to study and present spatial information. New technologies allow "live connection" between instinctive inner sphere of our cognition and - via direct interaction - new generation of cartographic visualizations and thereby also with the almost infinite resources of the Internet. Map is a presentation of geographic reality using symbols, which represent selected qualities and characteristics, resulting from creative effort and selection process performed by its authors, and is created for further use; mutual spatial relations are of primary importance. Visualization is creation of a visual image, mental or physical, with the use of graphics, photography, or other tools. Gradually, scientific visualization has appeared; it is defined (BRODLIE et al., 1991, WOOD, 2003) as a scientific discipline dealing with use of data and information in such a manner, that understanding and view of data are transferred. Development of scientific visualization has soon appeared also in cartography and geoinformatics in the form of cartographic visualization.

Fig. 1: The map use cube, showing four forms of visualization for exploration, analysis and presentation (MacEachren, 1995)

347

Cartographic visualization is a set of map-related graphic procedures for analysis of geospatial data and information. For example, an animated interactive digital model of terrain is a form of cartographic visualization. Cartographic visualization provides for a wide range of interpretation and representation possibilities. If they are applied on varied reference data related to earth surface, we use the term geovisualization. The global leader in the above mentioned activities is the “Commission on Visualization and Virtual Environments” of the International Cartographic Association (ICA). However, development of methods is far from finished. It is necessary to deepen and refine it, and create it also with the help of other scientific fields, especially mathematics and statistics, with the aim being creation of such tools, which are able to operate also with indeterminacies in databases and real models built on such databases. Together with new cartographic GIS tools based on interactive web maps, it is possible to mediate mutual influence map-user (including its sources). Without the limitations of a fixed content and used symbols or conventional visualization techniques, the user can now create a range of maps or map-related images (e.g. profiles or terrain models) from supporting databases. Cartography in its new form is a unique and instinctive multi-dimensional tool, which can be used for research, analyses, and communication of geospatial information. It utilizes available sources on the WWW. The map is now more than just a space for manipulation and creation of images; it can serve as a graphic window with indefinite possibilities. This new visual-mental environment utilizes advantages of our cognitive instinctive mapping, which can be even more effective if mapping is performed using geovisual dialogue with cartographic / geographic visualization systems. This approach is referred to as the cartographic revolution, because it allows dynamic and interactive convergence of our instinctive cognitive abilities with the surrounding world of “geospatial data”. From the point of view of this development, cartography can be defined as: “a unique and instinctive multi-dimensional tool for creation of and manipulation with visual (or virtual) representations of geospace (maps) that allow research, analyses, and understanding and communication of information on this space.” Wood (2003). Its tools include also dynamic cartographic visualization. Dynamic cartographic geovisualization is variable visualization of geographic data with cartographic means; it is adapted to scale, range, and context of visualized data (the term „context“ refers to combination of displayed data, hardware and also user’s requirements, socio-cultural background, and environment).

3. GEOINFORMATION INFRASTRUCTURES In order to realize the above mentioned cartographic visualizations, it is necessary to have available data, information, and knowledge. The attempts to interconnect and provide quick access to a large amount of data stored often very far from one another has led to the idea of creating spatial data infrastructures (SDI).

348

During the past 10 years, NSDI has been essentially created in the U.S.A. It contains - apart from actual data - also technologies, political, economic, and organizational policies, standards and human resources necessary for collection, processing, storage, distribution and improvement of use of geospatial data. An important part of the NSDI is the National Geospatial "Data Clearinghouse", which is a distributed network of geospatial data procedures, managers, and users, who are electronically interconnected. Other similar activities have followed in other parts of the world, among others also in Europe, where the efforts to create a European SDI have so far not been successful. The latest initiative of the European Union, INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe), is based on three requirements: data must be available, must be accessible, and must follow corresponding legal conditions. The vision of INSPIRE is to build a distributed network of databases on local, national, and European levels; each database will be managed in such a way, that it will provide information and services required both by individual countries and the European Union. The databases will respect common standards and protocols, which will provide their interoperability and compatibility. In the Czech Republic, the ideas of INSPIRE were developed by the "National Geoinformation Infrastructure of the Czech Republic (NGII) - Program of development in 2001-2005" as a part of the National Informatics Policy program, and the proposal of new national information and communication policy. In the Czech Republic in the area of geodata and geoinformation, it is the Czech Office for Surveying, Mapping and Cadastre, Ministry of Environment, Military Office for Geography and Hydrometeorology, specialized organizations, similar organizations of state and departmental statistics, etc. In the above mentioned cases, these are in principle activities for execution of public administration, which improve the quality of other subjects’ performance in different levels of significance (from necessary ones to those that „only" improve the quality of their activities, mainly decision-making). From the point of view of funding, collection and maintenance of such data sets is provided as explicit, as opposed to the first category. Basic geospatial data are already provided for most of the area of the Czech Republic. Therefore, public and private organizations gradually shift their focus from collection of these data to their utilization in varied applications. Use of existing data, verification of their timeliness and integrity, analysis of their quality, interpretation, representation, and implementation of user access are currently the key requirements placed on scientific public by public administration bodies, which maintain these databases.

4. SDI AND CARTOGRAPHIC GEOVISUALIZATION The development of methods of providing broad accessibility to digital geographic information brings about the situation when end users are no longer dependent only on national mapping organizations (military or civil); they also have access to many other data sources, e.g. high resolution satellite images or automatic images of selected areas

349

or the entire Earth. Therefore, the range of services offered by public and mainly private organizations has expanded. The role of maps - both traditional and increasingly also digital - in decision-making processes is growing, especially in local or regional decisions or services. Preparation of data according to certain rules results in rapid development of the above mentioned NGII, which in a way serve as umbrella organizations for organization, economic, and political decisions and policies, standards, and approaches, which are supposed to provide support for interactive, effective use of geodata. In many countries, these “clearinghouses” serve as sales-spaces and help to physically interconnect providers and users of data and information. Europe has reached a status, where users are provided with metadata, which allow them to evaluate suitability of data for their purposes. In the U.S.A. and in Canada, it is already possible to receive selected data directly. A disadvantage of NSDI is that they focus only on data accessibility; they do not offer intermediation of data influence on clients' thinking, influence of their cognition via visual perception, e.g. fulfilment of cognitive aspects of cartography. Unfortunately, they obviously do not plan to do so. From the point of view of providing communication, clearinghouses seem not to be well equipped for utilization of their content through maps and other map products; this could be positively influenced by development of suitable interfaces. We - as cartographers - know what the requirements for such interfaces are and how to build them, so that they would allow our customers to process, understand, and operate with available information. Clearinghouses and their interfaces should be much more than just on-line services; they should also offer sources, later also search engines, with for example e-mailing tools able to contact staff and offer possibilities of purchasing available geospatial data, and this should be later developed to the form of web portals. In other words, digital maps and atlases as natural forms of cartographic visualization should become access tools for national geospatial data; at the same time, they should be able to provide cognitive, visual processing of the data according to individual requirements of users. They can be used easily - with the use maps and atlases, people are able to arrange required information, find topics of interest, or compare data more easily. With the use of atlases, they are also able to search in varied databases containing different topics prepared in such a way, that they can be compared.

5. EMERGENCY MANAGEMENT AND COMMUNICATION SYSTEMS Transfer of data is a crucial problem in the area of emergency management. There are two basic aspects which have to be considered when designing data transfer systems for crisis management; these aspects are to a great extent mutually exclusive: • in emergency situations, communication infrastructures can be damaged, which can partially or totally endanger transfer of data necessary for operative management,

350

• in emergency situations, it is necessary to provide high quality of data services (QoS) necessary for emergency management. When solving this problem, we had to consider who were potential actors in crisis situations, what kinds of problems were solved by whom in the area of EM, which data were necessary for management of crisis situations, and how could we solve providing access to necessary information. This consideration had to be based on different technological potentials. The issue was not treated only from the point of view of data transfer in general, but from the viewpoint of transfer of cartographic data. In crisis management, there are three basic groups of users: • stationary control workstation (there can be several, e.g. crisis staff, fire service, rescue service, police force, chemical control, etc.), • mobile workstations (rescue workers, ambulances, policemen in the field, fire service cars, etc.), •

citizens.

In order to provide access to data, a data arrangement that allows operative decision-making on all levels has to be proposed; the manner of sharing data among individual units has to be designed as well. Data management has to be suited mainly for the first and the second groups. It is not possible to design a universal model of data arrangement covering all types of crisis situations, but - with regards to QoS requirements - it is necessary to ensure, that on each level the particular data that are necessary for operative decision on the given level will be maintained. Only this method guarantees, that the decision-making process will not entirely collapse in the worst case scenario - in case of breakdown of communication systems (inaccessibility of the Internet, mobile phone networks, local purpose-built networks, etc.). Communication tools then must (if they are functioning) provide transfer of up-to-date information (road throughput, location of fire, operative management orders, synchronization of rescue units, etc.). The designed communication system has to provide maximum possible data transfer speed, stability, independence on potential crisis situations and functioning under all circumstances. These requirements can sometimes be mutually exclusive; therefore, it is necessary to consider alternative solutions and select suitable designs depending on situation.

6. CARTOGRAPHIC GEOVISUALIZATION AND EMERGENCY MANAGEMENT – MAIN OBJECTIVES An important user of the above mentioned approaches is emergency management area. From the point of view of geoinformatics, emergency management units utilize both spatial data infrastructures including systems for collection, processing, storing, and transfer of updating, usually dynamically changing data, and methods of cartographic visualization, which communicate data and information to user's consciousness. Decisions of users - especially of those in mobile workstations operating directly in the field - are based on visual perception of the given information. This

351

perception is influenced by specific situation of the user. The resulting effect of communicated information is determined by the following: • characteristics of geoinformation (content, resolution level, quality, timeliness, etc.), •

suitability of cartographic visualization for the used terminal device,

• quality of updating including application of stable transfer systems especially for updating data, • psychological condition of end user given by their personal character and situation and psychological condition of rescued persons. The basic objective of the research plan is creation of a standard digital cartographic infrastructure for dynamic visualization of geospatial data for provision of mobile services (on basis of mobile Internet, mobile telephony, etc.) in crisis management. This objective will be achieved by an analysis of the entire system of geoinformation infrastructure from the point of view of its functionality for cartographic visualization oriented on dynamic visualization, analysis of methods and approaches of dynamic cartographic visualization, concept design, concept validation on testing samples, and elaboration of a pilot project.

7. STRATEGIES AND METHODS OF THE RESEARCH PLAN SOLUTION The research project was divided into four work packages (WP2 - WP5), which were solved concurrently during the entire project. Each work package consists of partial tasks, which interact with partial tasks of other WPs. Besides research-oriented WPs, the solution strategy also includes coordination package WP1; its purpose is to control and manage the research plan, finalize results, and harmonize works. All WPs will last for the entire time of the project. The core WP is WP4 devoted to cartographic visualization. Research of new approaches in cartographic visualization for crisis management is the main objective of the research plan. This WP is interconnected with other WPs and significantly influences their activities. WP3, which is devoted to statistic modelling, also plays an important role; it provides creation of an environment for dynamic manipulation with databases for crisis management. Tasks of this WP are significantly influenced by requirements defined in WP4. WP4 is amended by WP5 dealing with perception studies, which provide necessary background for implementation of user-oriented research of WP4. WP2 is focused on actual databases for crisis management, their status, structure, quality, completeness, and modelling of elements. WP2 is a testing base for WP3 and WP4. Besides this task, WP2 will also deal with design and testing of eventual extensions of existing databases for crisis management.

352

Fig. 2: Diagram of interactions of WPs

8. MAIN RESULTS 8.1 Dynamic geovisualization principles Main principles of dynamic geovisualization are described in three sections. The first part focuses on processing analysis and modelling of emergency management in order to define user roles and activities and to create the overall ontology. The modelling itself is ensured by general mechanisms of the Unified Modelling Language (UML), e.g. use case diagrams and processing maps. The model and ontology from the first part is crucial for the next step, identification and definition of emergency management contexts. The context is a relevant information about the emergency situation consisting of (but not limited to) “What, When, Where, Who, and How”.

353

The basis of adaptive visualization system is the knowledge of the user context , i.e. knowledge of factors that influence legibility and usability of the map. There is an indefinite number of such factors and thus it is necessary to chose those with the highest influence. The following table illustrates what context types can be defined:

Fig. 3: Context types definition Each context type influence how the data are transmitted to user. There are several ways how the context can be set: by user, by operation system, by sensor, by data source or, in case of cartographic system, also by the map field. By setting the context type, information content of the map, generalization, symbolization, GIU, and also access to data can be adapted Knowing the context, a contextual application is able to produce adaptable maps showing only features which are important for the user and the situation. This part continues with description of contexts and context types used within the field experiment of the project. The attention is paid to context types influencing the cartography model definition. There is the parameterization of particular context types described. The last part describes the project implementation of dynamic contextual cartographic visualization. The implemented solution is based on Web Map Service (WMS) interface and Styled Layer Descriptor (SLD) and Symbology Encoding (SE) languages of the Open Geospatial Consortium. The WMS is extended with special mechanism enabling contextual visualization, which is at the same time accessible from standard WMS clients

354

8.2 Sensor observations geovisualization and sensor web in emergency management Separated sensor networks are currently being integrated into a new internet based concept – the so-called Sensor Web. Zyl et al. (2009) described this concept as an infrastructure that supports the vision of an integrated system of sensor systems or individual sensors, providing access to sensors, sensor networks, and corresponding observational datasets. The Sensor Web integrates heterogeneous sensors, both in-situ and remote sensing devices, as well as stationary sensors or those attached to mobile platforms. From a purely systematic point of view we can imagine the Sensor Web as an open complex adaptive system, organised as a network of open access sensor resources (including both data and metadata), which pervades the Internet and provides external access to sensor resources. Since 2002, the Open Geospatial Consortium (OGC) has managed an initiative called Sensor Web Enablement (SWE) for building a framework of open standards for exploiting web-connected sensors and sensor systems of all types. The initial focus of OGC’s SWE has been to investigate standardized interfaces for live sensors operating in near-real-time, rather than the conventional static data stores. It addresses information gathering from distributed, heterogeneous, dynamic information sensors and sources of different structure, based on web services. Since 2007, OGC members have been working on the second version of SWE. Bröring et al. (2011) describes that SWE 2.0 brings higher coherency of individual SWE specifications together with conceptual and formal clarity rather than new features. At the moment, the SWE Common Data Model Encoding, Observations and Measurements, and Sensor Planning Service specifications are available in the version 2.0; other SWE specifications are expected to be published during 2011. The most expected specifications are SensorML 2.0 and SOS 2.0, because the first one specifies XML encoding of SWE and the second one provides specification of access to measured sensor values. Observations and Measurement 2.0 is the first part of the SWE standards family to become an ISO standard (ISO 19156). Visualization is important when working with sensor data. When properly selected, it makes it more comfortable for a user to work with the data and the data can be understood more quickly and easily. With suitable visualization, it is possible to find patterns, connections or similarities in numerical data. That makes it much more convenient than manual analysis of raw sensor data, which is sometimes impossible to understand for a person. Sensor measurement visualization has been accomplished by two different pilot studies. The first dealt with dynamic sensors visualization during the transportation of dangerous chemical substances (Talhofer et al 2007) and the other was focus on static sensors observations and measurements of agro meteorological variables. Dynamic sensor visualization was based upon the context representation where the visualy enhanced objects were only those which were in a range of the vehicle monitored, and additionally, which related only to the given type of cargo and to the

355

potential risk. The context was defined according to the type of accident and the thematic elements were assigned to each type of accident considering their risk. For exploring and visualization of measured static sensor data, an interactive web client was developed implementing basic principles of information visualization. Namely the concepts of adaptive visualization and visual seeking were followed. The client has two main views: map view and chart view. The map enables hierarchical predefined views from a general overview of the entire studied area, through the particular agricultural experimental plots to the detail view of sensors location. In the most detailed view, sensor units (i.e. poles with set of sensors) are displayed. They are symbolised by multivariate symbol with latest measured values appears. The aforementioned principles of adaptive cartographic visualization were applied on three different levels – map view, dynamic cartographic symbology, and dynamic measurement chart.

8.3 Data modelling and metadata for emergency management In order improve the predictability and spatial extent of emergency situations we have studied selected statistical methods for risk events prediction. The statistical methods for prediction of risk events based on linear regression models, generalized linear models and sparse estimators in linear models are presented in the chapter on selected statistical models. The example of statistical analysis and prediction of air pollution by suspended particulate matters (PM10) in Brno was presented as an example of application of above described methods. Metainformation support for crisis and emergency management applications has been analysed and developed in two levels. The first level is conceptual, dealing mainly with the issue of metadata profile development. Proposed metadata profile is composed of 47 metadata elements. It is based on the ISO 19115 standard for spatial data sets and ISO 19115/ISO 19119 for services operating with spatial data. Such metadata profile may be used for discovery process within a catalogue service as well as for evaluation purposes as detailed textual description. The second level, implementation itself, comprises of metadata editor and catalogue server with OGC (Open Geospatial Consortium) Catalogue Service for Web (CSW) interface in version 2.0.2 and ISO Application Profile. Creation of metadata records has been initiated after setting up the metadata editor and the catalogue server. Finally, almost 500 metadata files have been created describing the collected data. At the same time, a repository available through the FTP protocol has been established. The repository contains about 30,000 data files with total size 12GB. Developed tools and their content enable to discover relevant spatial data and services for crisis and emergency management applications, evaluate them and in the case of data also their direct download from an FTP server.

356

8.4 Quality and uncertainty visualization – methods and testing Uncertainty is one of potentially critical factors of geospatial data visualization which is not usually considered to appear in the map field. Users have tendency to accept the computer created maps as more reliable and usually do not take into account the original data quality, generalization level, modelling, and other issues of the whole cartographic production cycle. Currently using of geographic information systems (GIS), mashups and other exploratory tools became ordinary for experts from various fields of science and also wide public. These tools enable geospatial data collection, analysis, and visualization but even increase the possibility of data uncertainty or poor quality, when more data sources are combined with insufficient or no data quality metadata. The issue of spatial data quality and representation of uncertainty related to it has again attracted attention in relation to the INSPIRE Directive. Therefore, a number of approaches and methods of uncertainty visualization has been developed based for example on Bertin’s theory of graphic variables and combining both static and dynamic elements of visualization. Despite partial achievements and existing conceptual approaches to uncertainty visualisation, relatively little is known about specific influence of certain visualization on end users, especially on their ability to use the given visualization in an effective and unambiguous way. Efforts to develop visualization methods and tools that can help understand and cope with information uncertainty have been under way for almost twenty years but so far without a comprehensive understanding of the parameters that influence successful uncertainty visualization. MacEachren (1992) presented three possibilities of uncertainty representation (visualization) to be used separately or in combination: • Map pairs in which a data map is depicted side- by-side with a map of uncertainty about the data – we call this representation maps compared in accordance with Slocum et al. (2005). • Bi-variate maps in which both the data of interest and the uncertainty estimate are incorporated in the same representation – we call these maps combined. • Sequential representation in which user might be informed about uncertainty with an initial map which is followed by a map of data – this type of representation is sometimes called “interactive”. Besides the representation issues there has also been proposed a number of methods to visualize thematic and positional uncertainty. MacEachren (1992) has suggested the use of Bertin’s graphic variables to depict uncertainty and added even specialised variables for depicting uncertainty including crispness, resolution, and transparency. Gershon (1998) grouped these into intrinsic and extrinsic visual variables depending on whether the variable is visually separable from the variable depicting the actual attribute. While extrinsic variables are separable, intrinsic variables are not. Another logical step is to describe how these variables including possible additions or modification, might be logically matched with different components of data uncertainty.

357

We have realised several testing experiments focused on different issues of uncertainty cartographic visualizations. We tried to compare the aforementioned visualising methods – maps compared and maps combined. The test was focused on the following user’s abilities: •

simple decoding of predicted value (soil depth interpolation results);

•

uncertainty level decoding (soil depth uncertainty );

•

comparison of combined values (both soil depth and uncertainty).

While the tested level of soil depth and uncertainty was identical for both visualization types, the placement of testing polygons was different both for tasks and visualization methods in order to avoid the carryover effect. Correctness and processing time were recorded in order to enable further statistical processing. Comparison of both methods – maps combined and maps compared – did not reveal significant differences for simple decoding of predicted value (soil depth). We can thus expect that there is no difference whether we use lighter-darker value for prediction (as in case of maps compared) or different hues across the spectrum (as in case of whitening). This assumption has not been significantly approved yet. Another result to be discussed deals with response times of tested subjects on different complexity of information. Leitner and Buttenfield (2000) quoted that adding attribute information of any kind should slow down subject response times. However, adding attribute certainty did not increase response times in their original research. No significant differences in response times were found in comparing one class maps with attribute certainty maps. This finding implied that map readers do not assimilate attribute certainty in the same way as they assimilate added map detail. Inclusion of certainty information appeared to clarify the map patterns without requiring additional time to reach a decision. Basic methods comparison was discussed in detail in Kubicek and Sasinka (2011). The second test focused on positional uncertainty visualization. Following the approach of Hope and Hunter (2007), the static test has been performed investigating participants’ comprehension of information portrayed in two different uncertainty representations (scale and graduated representation). Five forms of multiple-choice questions were generated for each of the two representations. These forms were considered to be typical examples of displays representing the corner of a building in each of five possible locations: Definitely in cadastral parcel A (answer A); Probably in parcel A (B); Equal chance of being in either parcel (C); Probably in parcel B(D); and Definitely in parcel B(E). Participants were asked to select which of these alternatives best describes the building corner’s position (fig.2). Two different variables were studied during the test – time taken to accomplish the task and whether or not the task was completed correctly. Both variables were used in the evaluation. Consequently, statistical t-test was applied to the results in order to evaluate the significance. Test results were limited by relatively small number of participants taking the test. Nevertheless, the results of descriptive statistical analysis show some trends which can be summarised as follows:

358

– Overall 92% of responses were in agreement, indicating that test participants were generally able to understand the information portrayed in the positional uncertainty displays. Agreement was stronger for answer A (definitely in parcel A) followed by answer C (equal chance of being in either parcel) and answer E (definitely in parcel B). For both uncertain zones (answers B and D), the agreements were weaker indicating that subjects were not reliably responding when the building corner was probably in one of the two zones. Both findings are in accordance with conclusions stated by Hope and Hunter (2007). – Comparing groups with various map use skills showed that more highlyskilled participants achieved better results in both types of visualization (shorter time of completion). Also the completion time improvement is more progressive when the same type of visualization is used (see fig. 4 for details). However the t-test did not confirm significant differences. – Completion is strongly affected by the so-called „learning effect“. Introductory task for new visualization type has always much longer completion time. This effect is valid for each change of visualization. There still exists a gap between uncertainty cartographic visualization research and practical usage of un-certainty for decision making. Studies in psychology reveal new knowledge about human perception processes and should be combined with contemporary cartographic research in order to establish a broad interdisciplinary platform for map usability. Detail description of this test is given in Kubíček (2011, 2012).

8.5 Cartographic models The chapter deals with conceptual data model definition that is the ground for the cartography model creation. The issues related to definition of the basic data structure of object and phenomena that constitute the thematic content of the map and description of their geometric, topologic and thematic properties are discussed. Only some information used in EM are geodata originally produced and designed for needs of crises management - more likely, due to complexity of crises management domain data sharing and reuse is of primary importance. Data used in CM are products of different expert communities and have semantics based on their application background. To be able to use data in different context that were produced we need to know what role object and phenomena play in the context and reclassify the source data accordingly. For example, object school located in flooding zone plays role of endangered object during flood situation, but the other school that lies out of flooding zone can play role of emergency accommodation. During model generalization following generalization methods that are applied: to transform thematic resolution - combination, universalization, homogenization, and to transform spatial resolution - aggregation, deletion, and spatial simplification. All these methods are illustrated on examples.

359

For the purpose of adaptive cartographic visualization in crises management the following data models are defined: 1.

BASETOPO as reference data model.

2. CRITICAL INFRASTRUCTURE as universal data model for all types of crises events. It sorts out object to four basic categories: TECHNICAL, WATER, ENVIRO, SOCIAL that is further classified to subcategories (e.g. technical to electricity, gas, heat) and specific forms (institution, line object etc). 3. CONTEXT SPECIFIC MODEL as data models for specific events. So called core contexts are defined based on context type activity and situation as described on the picture bellow. For each core context the data content is specified.

Fig. 4: Examples of contexts definition for selected emergency situations

8.6 Cartographic infrastructure development The adapting of map symbols has one of the most important roles in the process of dynamic geovisualization. The principle adaptation is that the objects and phenomena of interest are interpreted in terms of activities that support the map. Depending on this interpretation depicted objects and phenomena obtains a different role, and thus the same object can be represented in different ways - it so-called multirepresentation. Together with different roles the requirements are changing for descriptive information of shown phenomenon or object – there is the adaption according to the specified context. Adaptation of map symbols affects mainly the context Operation and Time. In terms of context, action is needed to define the essential, auxiliary or irrelevant information, on theirs basis the object is highlighted, suppress or completely omitted, so

360

that there was a graphic filling and readability of the map. Context adaptation Time represents the character mapping primarily in terms of temporal dynamics. Its interpretation is then given by the condition of the object during different time phase of a crisis situation. During the development of cartographic infrastructure the two different proposals of character sets have been designed, which were then tested for usability. Both variants are based on detailed research of known character sets used for crisis management in the Czech Republic and abroad. It also sought to reflect the basic requirements set for the creation of these character sets, such as logical structure, easy to read, to remember, a large degree of associativity, clarity and simplicity. Based on the above requirements, the character set for Emergencies and disasters, Transportations of dangerous chemical material, Flood, and Critical infrastructure were created. Character sets were mostly solid as figurative icons of the modular nature, partially associated of the road signs. Uniform shape and colour played very important role for the group of characters. Temporal dynamics of the phenomenon or character of the building was illustrated with coloured lace and descriptive information, also depending on the time and the role of the phenomenon or object. In addition to these thematic characters set there was also designed a common topographic base used to form the basic concepts of space and orientation in it, known as BASETOPO. The main objective was to reduce the amount of topographic information to the minimum necessary to stand out graphically applied contextual thematic superstructure. Three colour-coded versions have been created (greyscale, colour suppressed and orthophoto) at tree levels of detail (MIN, MID, MAX) differentiated by the scale. The whole system of designed cartographic infrastructure is conceived to the maximum extent possible to facilitate a more effective and faster decision making processes in crisis management. It was created in cooperation with the members of the integrated rescue system, the research of the used character sets and standards in crisis management in our country and abroad.

8.7 Geovisualization testing possibilities This chapter is composed from three relative independent parts. The chapter aims at cartographic issues from psychological as well as. interdisciplinary point of view. In the first part there are discussed cognitive processes which play key role in the map reading and in the way people orient themselves in the environment. Thoroughgoing insight to the process of perception by different groups of users, allow increasing of map information transmission efficiency importantly during crisis situations. The basic psychological approaches are introduced and also the conception of cognitive styles is presented which helps explain the differences in the way of cognitive processing of spatial and temporal information between different people and cultures. The general methodological issues of the cartographic-psychological research are discussed too.

361

In the second part the chapter presents the results of the analysis of the regional operation and information centres and the use of GIS in this context. The analysis revealed many imperfections concerning spatial data availability, accessibility, accuracy, and also methods of data visualization. Results of this analysis were used as the basis for suggestion of possible optimizations in the areas of data visualization, user interface, data use and cooperation. Special attention is paid to geocollaboration as an approach which could significantly improve effectiveness of decision making processes in emergency management. Emergency management in the Czech Republic is provided by regional operation and information centres operated by the Fire Brigade Rescue Corps of the Czech Republic. In two such regional centres, an analysis of information behaviour of their operators was performed. Operators solve problems under specific conditions (time pressure, critical importance, etc.) and many aspects of their activity are formalized. However, it was revealed, that optimum performance is reached by creative combination of all available information sources including both formal and informal ones. Moreover, decisions are often informally consulted with other members of the rescue corps. Results of this research can be utilized for optimization of information systems used by the operators. In the third part of the chapter were introduced two separated experiments which were realised in the web environment of original software MuTeP (Multivariate testing program). Quality of decision making processes – i.e. speed and correctness of deciding – when solving various emergency situations (natural disasters, industrial accidents, etc.) depends among other things on quality of used visualization of spatial data. At the same time, most decision making tasks in such situations contain spatial aspect. In the third part of the chapter, a study is presented in which two versions of symbol sets created for purposes of dynamic visualization of spatial data in the area of emergency management are compared. The symbol sets were evaluated from several view points. A test was compiled and perceptual aspects of symbols were analyzed in its first part. This part was focused mainly on the ability of symbols to attract attention of users (localization of symbol in map). In the second part of the test, associative characteristics of symbols were studied. The test also included a psychological section in which preferred cognitive styles of respondents were investigated. The aim of testing was to determine which symbol set is more suitable for the given purpose and whether suitability of any symbol set depends on cognitive styles of users. The second study presented in this part was focused on the usage of different cartographic base maps representations. The usage of these representations was analysed in order to judge the efficiency for specific situations. Testing was focused on various types of tasks e. g. simple signs selection, possibility of memorizing of some important information from the map, and choice of optimal evacuation route. The overall testing was performed within the web interactive environment MuTeP, based on predefined templates, automatically recorded, and calibrated against the pre-test users’ abilities evaluation. Preliminary testing results provide valuable inputs about usability

362

of selected base maps for support of decision making process during various crisis situations.

8.8 Dynamic geovisualization pilot studies The overall result of the research project Dynamic geovisualization in emergency management was to verify the theoretical findings and proposed technology of the various pilot scenarios during several field experiments. In these experiments were checking the functionality of the theoretical assumptions of geovisualization, verify the functionality of communication and information technologies proposed as a component of the whole system of coordination with department of crisis management and defence of the Southern Region Office, and other parts of office (GIS, environmental), performance testing team members and coordination capacity work on the project. The pilot scenario Transport of dangerous chemicals as a field experiment took place in several phases of time corresponding with the gradual development of individual technological components. The pilot project of Flood took place in laboratory conditions simulating the full process of events during an emergency. Used communication and information technologies have been prepared adequate to experiment. In the field of information technology has been used as commercial systems and open source systems. In the end of each experiment, discussion has been held to evaluate designed content, logical consistency, temporal sequence, cartographic visualization, and the overall concept of the presented applications. Project and in particular experiment have shown that adaptive methods of cartography are a suitable tool for visualization of basic localization and thematic objects and phenomena in the field of use of geoinformation in emergency management.

REFERENCES 1. KRAAK, M.- J., ORMELING F. (2002). Cartography: Visualisation of Geospatial Data, Pearson Education. Harlow, 2002. 2. CARTWRIGHT, W. (2000). "Future cartographics: where to now?" Presentation made at the Conference of British Cartographic Society. Oxford, 2000. 3. BRODLIE, K. W. et al. (1991). Scientific Visualization: techniques and applications. London: Springer Verlag, 1991. 4. WOOD M. (2003). Some Personal Reflections on Change. The Past and Future of Cartography. The Cartographic Journal, 2003, Vol. 40, No. 2, pp. 111-115. 5. MacEACHREN, A. M. (1995). How Maps Work: representation, Visualisation and Design. London: The Guilford Press London, 1995.

363

SEZNAM TABULEK Tabulka 2.1

Katastrofální povodně podle počtu usmrcených osob za léta 1900 – 2008

Tabulka 2.2

Oblasti největších koncentrací ohroženého obyvatelstva

Tabulka 2.3

Klasifikace katastrofických jevů podle přírodních složek krajiny

Tabulka 3.1

Oblasti národní kritické infrastruktury

Tabulka 3.2

Oblasti Evropské kritické infrastruktury

Tabulka 4.1

Přehled typů objektů v DMÚ 25

Tabulka 4.2

Přehled typů objektů v ZABAGED

Tabulka 4.3

Obsah katalogových listů DIBAVOD

Tabulka 5.1

Přehled činností definovaných pro scénáře POVODEŇ a PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY

Tabulka 5.2

Příklady vymezení operačních rozsahů pro různé činnosti

Tabulka 5.3

Kontextový typ MÍSTO

Tabulka 5.4

Kontextový typ DOBA

Tabulka 5.5

Přehled typů kontextů a příklady hodnot, kterých mohou nabývat

Tabulka 8.1

Kritéria kvality prostorových dat a informací

Tabulka 8.2

Přehled koeficientů zpomalení použitých v řešené úloze

Tabulka 8.3

Vybraná takticko technická data vozidla Tatra 815 4x4

Tabulka 10.1

Příklad různých rolí objektu škola

Tabulka 10.2

Příklady kritérií pro vymezení stupně relevance

Tabulka 10.3

Faktory časové dynamiky objektů

Tabulka 10.4

Stav objektu v souvislosti s vývojem krizového jevu či činnosti

Tabulka 10.5

Znaková sada pro mimořádné události

Tabulka 10.6

Znaková sada pro body zájmu – POI

Tabulka 10.7

Znaková sada pro scénář Povodně

Tabulka 10.8

Označení činnosti jednotlivých povodňových komisí

Tabulka 10.9

BASETOPO – přehled prvků

Tabulka 10.10

Zájmová infrastruktura – významová skupina TECHNO

Tabulka 10.11

Zájmová infrastruktura – významová skupina VODA

Tabulka 10.12

Zájmová infrastruktura – významová skupina ENVIRO

Tabulka 10.13

Zájmová infrastruktura – významová skupina SOCIO

Tabulka 10.14

Scénář „Přeprava nebezpečných látek“, kontext MONITOR

Tabulka 10.15

Scénář „Přeprava nebezpečných látek“, kontext INCIDENT – ZABEZPEČENÍ

364

Tabulka 10.16

Scénář „Přeprava nebezpečných látek“, kontext INCIDENT – PERIMETR

Tabulka 10.17

Scénář „Povodeň“, kontext POVODEŇ, skupina objektů Komunikace

Tabulka 10.18

Scénář „Povodeň“, kontext POVODEŇ, skupina objektů Vodohospodářství

Tabulka 10.19

Scénář „Povodeň“, kontext POVODEŇ, skupina objektů Akce

Tabulka 11.1

Průměrné hodnoty dosažených časů splnění percepční úlohy

Tabulka 11.2

Výsledky úlohy č. 3 u jednotlivých znaků sad A a B

Tabulka 11.3

Výsledky úlohy č. 4 u jednotlivých znaků sad A a B

Tabulka 11.4

Celkové hodnocení úloh motivovanosti

Tabulka 11.5

Korelační analýza: výkon na znakové sadě A a kognitivní styl

Tabulka 11.6

Korelační analýza: výkon na znakové sadě B a kognitivní styl

Tabulka 12.1

Ukázka deníku vedeného během experimentu mobilním týmem

Tabulka 12.2

Ukázka deníku vedeného během experimentu stacionárním týmem

365

SEZNAM OBRÁZKŮ Obrázek 1.1

Cyklus krizového managementu EU

Obrázek 1.2

Organizační schéma GMES

Obrázek 1.3

Architektura GMES

Obrázek 4.1

Struktura architektury NIS IZS

Obrázek 4.2

Ukázka vizualizace topografických dat pro potřeby HZS v programu GISel IZS

Obrázek 4.3

Ukázka povodňového plánu – mapový pohled „Důležité organizace“

Obrázek 4.4

Schéma napojení Předpovědní a výstražné služby do celostátního varovného systému

Obrázek 4.5

Úvodní stránka Systému integrované výstražné služby PVS ČHMÚ

Obrázek 4.6

Schéma legislativy krizového řízení

Obrázek 4.7

Řízení a komunikační infrastruktura v rámci krizového managementu

Obrázek 5.1

Use case diagram situace „Nález předmětu s podezřením na přítomnost toxinů“

Obrázek 5.2

Procesní mapa metodického listu HZS č. 8 kapitoly Ř

Obrázek 5.3

Ukázka aplikační ontologie v nástroji Protégé

Obrázek 5.4

Ukázka zobrazení geografických dat v kontextu velitele zásahu

Obrázek 5.5

Jednotlivé typy kontextů

Obrázek 5.6

Vliv jednotlivých kontextů na adaptaci

Obrázek 5.7

Příklady nastavení jednotlivých kontextových typů

Obrázek 5.8

Cyklus krizového jevu

Obrázek 5.9

Vymezení činností v jednotlivých fázích krizového cyklu – situace POVODEŇ

Obrázek 5.10

Vymezení činností v jednotlivých fázích krizového cyklu – situace PŘEPRAVA NEBEZPEČNÉ LÁTKY a ÚNIK NEBEZPEČNÉ LÁTKY

Obrázek 5.11

Vymezení intervalů pro definici operačních rozsahů (červeně) a příklady hlavních operačních rozsahů (zeleně)

Obrázek 5.12

Ukázka nastavení mapového pole podle operačního rozsahu OBEC

Obrázek 5.13

Schéma komunikace a rolí kontextové mapové služby CWMS, mapového klienta a uživatele

Obrázek 5.14

Schéma typické komunikace mezi CWMS klientem a CWMS službou v čase

Obrázek 6.1

Příklady senzorů zapojených do SWE

Obrázek 6.2

Mapový klient projektu Agrisensor – mapové okno

Obrázek 6.3

Mapový klient projektu Agrisensor – datové okno

366

Obrázek 6.4

Návrh znaku pro kontext založení porostu kukuřice

Obrázek 6.5

Schéma propojení jednotlivých modulů

Obrázek 6.6

Postup Sissi při zpracování požadavku klienta

Obrázek 6.7

Architektura systému dynamické vizualizace včetně kontextové mapové služby Sissi

Obrázek 6.8

Práce s kontextovou mapovou službou v prostředí programu OpenJump

Obrázek 6.9

Práce s kontextovou mapou pomocí kontextového klienta

Obrázek 7.1

Pozorované a predikované hodnoty prašného aerosolu Apt spolu s odpovídajícími Anscombeovými rezidui na stanici Arboretum v období do 1998-2003.

Obrázek 7.2

Pozorované a predikované hodnoty prašného aerosolu Apt spolu s odpovídajícími Anscombeovými rezidui na stanici Arboretum v období do 2003-2006.

Obrázek 7.3

Hodnoty meteorologických prvků a koncentrace prašného aerosolu v období 1998–2005 na stanici Arboretum.

Obrázek 7.4

Úvodní stránka metainformačního katalogu MICKA

Obrázek 7.5

Prostorové vyhledávání metainformačního katalogu MICKA

Obrázek 7.6

Zobrazení výsledků vyhledávání v metainformačním katalogu krizového řízení ve struktuře podle OGC katalogových služeb

Obrázek 7.7

Schéma zapojení geoinformačních technologií v krizovém řízení

Obrázek 7.8

Diferencovaná potřeba geoprostorových dat v rozhodování během krizového řízení

Obrázek 7.9

Přehled dílčích kroků směřujících k nasazení kartografických vizualizací geodat v krizovém řízení konkrétního případu hazardu

Obrázek 7.10

Ukázka výběru vhodných fyzicko-geografických dat vstupujících do akutních i dlouhodobých návrhů řešení při havárii ropné cisterny

Obrázek 7.11

Návrh geografické databáze pro modelovou krizovou situaci havárie cisterny

Obrázek 7.12

Přehledná lokalizační vizualizace rastrových a vektorových dat v geodatabázi v prvním přiblížení s vyznačením místa simulované toxické silniční havárie

Obrázek 7.13

Podrobná lokalizační vizualizace rastrových dat v detailním operačním přiblížení

Obrázek 7.14

Využití digitálního modelu reliéfu k odhadu tras povrchového odtoku polutantu hydrologickým modelováním v GIS

Obrázek 7.15

Výřezy pro okolí simulované havárie z map rizik chování polutantu v geologickém a půdním prostředí v podobě vizualizované účelově interpretované základní geologické mapy a půdní mapy BPEJ

367

Obrázek 7.16

Odhadované trasy povrchového odtoku kapalného polutantu od místa havárie k nejbližšímu povrchovému toku na pozadí účelově interpretované kvartérní geologické mapy a mapy využití ploch

Obrázek 7.17

Vizualizace cenové mapy pozemků vypočtené z půdní mapy BPEJ pro potřeby výběru takové trasy k místu, kde by došlo k minimalizaci škod vlastním zásahem

Obrázek 7.18

Schéma posloupnosti šíření informací o mimořádné události pro obyvatelstvo České republiky

Obrázek 7.19

Realitě se blížící 3D model území nehody s vyznačením očekávané trasy stékání polutantu a zvýšeného rizika vsaku na údolním dně

Obrázek 8.1

Obecná taxonomie neurčitosti

Obrázek 8.2

Důvody pro zavedení standardů pro hodnocení kvality geoprostorové informace

Obrázek 8.3

Obecné komponenty hodnocení kvality

Obrázek 8.4

Jednotlivé tematické oblasti vizualizace nejistoty

Obrázek 8.5

Srovnávací mapy

Obrázek 8.6

Kombinované mapy hloubky půdy a nejistoty vizualizované pomocí metody vybělení a odpovídající legenda

Obrázek 8.7

Interaktivní vizualizační nástroj pro posouzení nejistoty pomocí střídající se sekvence indexu rizika a jeho nejistoty

Obrázek 8.8

Ukázka alternativní kartografické vizualizace nejistoty pomocí měřítka a přechodné zóny

Obrázek 8.9

Obvyklý způsob používání prostorových analýz pro systémy velení a řízení

Obrázek 8.10

Proces tvorby prostorových analýz s uvážením kvality podkladových dat

Obrázek 8.11

Postup prostorové analýzy bez hodnocení kvality databáze

Obrázek 8.12

Postup prostorové analýzy s hodnocením kvality databáze

Obrázek 8.13

Výpočet spolehlivé a rizikové cesty v cenové mapě

Obrázek 8.14

Výřez cenové mapy vypočítané z DMÚ25 - verze 2005 a verze 2010

Obrázek 8.15

Porovnání dvou variant výpočtu minimálně nákladné cesty

Obrázek 9.1

Operace prováděné při generalizaci databáze

Obrázek 9.2

Rozdílný kontext správců a uživatelů dat vyvolává nutnost reklasifikace typů objektů na ROLE

Obrázek 9.3

Vztah mezi rolemi a typy objektů

Obrázek 9.4

Operace spojené se změnou kontextu, tj. naplnění rolí

Obrázek 9.5

Příklad naplnění rolí pro objekty zájmové infrastruktury (ZI)

Obrázek 9.6

Příklad naplnění rolí pro objekty basetopo (BT)

368

Obrázek 9.7

Příklad naplnění rolí včetně procesu prostorového výběru pro roli nouzového ubytování

Obrázek 9.8

Přehled operací při generalizaci modelu pro potřeby adaptabilní kartografické vizualizace

Obrázek 9.9

Generalizace zástavby v modelu BASETOPO (BT)

Obrázek 9.10

Příklad generalizace objektu zájmové infrastruktury (ZI)

Obrázek 9.11

Způsob agregace vodních zdrojů

Obrázek 9.12

Způsob agregace pomoc na vyžádání

Obrázek 9.13

Příklad sémantické eliminace objektů zájmové infrastruktury (ZI)

Obrázek 9.14

Příklad eliminace dané minimálním rozměrem velikosti objektu

Obrázek 9.15

Datový obsah modelu BASETOPO

Obrázek 9.16

Základní členění objektů zájmové infrastruktury

Obrázek 9.17

Členění zájmové infrastruktury kategorie TECHNO, VODA a ENVIRO

Obrázek 9.18

Členění zájmové infrastruktury kategorie SOCIO

Obrázek 9.19

Forma objektů zájmové infrastruktury

Obrázek 9.20

Eliminace objektů zájmové infrastruktury na základě jejich formy

Obrázek 9.21

Klasifikace objektů zájmové infrastruktury kategorie TECHNO, VODA a ENVIRO

Obrázek 9.22

Klasifikace objektů zájmové infrastruktury kategorie SOCIO

Obrázek 9.23

Definice jádrového kontextu na základě situace a činnosti

Obrázek 9.24

Obecné operační rozsahy pro definované jádrové kontexty

Obrázek 9.25

Kontextově specifický obsah pro jádrový kontext MONITOR

Obrázek 9.26

Vymezení zón nebezpečnosti pro třídy ADR/RID

Obrázek 9.27

Organizace místa zásahu dle materiálu

Obrázek 9.28

Kontextově specifický obsah pro jádrový kontext PERIMETRINCIDENT

Obrázek 9.29

Datový obsah pro kontexty ORGANIZACE-INCIDENT a ORGANIZACE-POVODEŇ

Obrázek 9.30

Datový obsah pro kontext PREDIKCE-POVODEŇ

Obrázek 9.31

Datový obsah pro kontext EVAKUACE

Obrázek 9.32

Specifický datový obsah pro jádrový kontext TECHNICKÉ ZABEZPEČENÍ-POVODEŇ

Obrázek 9.32

Definice kontextových map

Obrázek 10.1

Vizualizace relevantní informace

Obrázek 10.2

Ukázka vybraných variant mapových symbolů pro znázornění požáru od různých zpracovatelů znakových sad

Obrázek 10.3

Ukázka znaků pro kategorii Natural Events ze znakové sady HSWG z USA

369

Obrázek 10.4

Ukázka ze znakové sady Emergency Mapping Symbology z Kanady

Obrázek 10.5

Základní tvary bodových znaků

Obrázek 10.6

Použité barvy v systému CMYK

Obrázek 10.7

Ukázka znaků TCTV na mapovém podkladu BaseTopo v měřítku 1:5000

Obrázek 10.8

Ukázka předběžného plánu pro evakuaci na mapovém podkladu BaseTopo v měřítku 1:5000

Obrázek 10.9

Ukázka způsobů vizualizace nerealizovatelných pomocí SLD

Obrázek 10.10 Ukázka variantní vizualizace topografické báze BASETOPO v úrovni detailu MAX Obrázek 10.11 Ukázka překrývání se a sčítání ochranných pásem typu TECHNO Obrázek 10.12 Ukázka vizuálního řešení kontextu MONITOR ve verzi DETAIL Obrázek 10.13 Ukázka vizuálního řešení kontextu POVODEŇ Obrázek 10.14 Identifikace „ostrova“ a „prohlubně“ řešená pomocí popisu Obrázek 11.1

Komunikační kanál mezi oznamovatelem události a operátorem TCTV 112

Obrázek 11.2

Ukázka pracoviště operačního střediska HZS ČR

Obrázek 11.3

Uspořádání obrazovek operátora TCTV 112

Obrázek 11.4

Struktura pracovišť KOPIS v Ostravě a v Brně

Obrázek 11.5

Struktura informačních vazeb na pracovišti KOPIS

Obrázek 11.6

Lokalizace místa události pomocí symbolu šipky v TCTV 112

Obrázek 11.7

Posloupnost jednotlivých snímků testu v programu MUTEP

Obrázek 11.8

Ukázka použitých variant topografického podkladu

Obrázek 11.9

Ukázka testovaných znakových sad

Obrázek 11.10 Způsob označení testovaných mapových znaků Obrázek 12.1

Lokalizační a komunikační modul

Obrázek 12.2

Ukázka čtyř kontextových map použitých při experimentu

Obrázek 12.3

Ukázka editace pomocí WFS-T klienta

Obrázek 12.4

Zjednodušené schéma datové komunikace s podporou kontextové kartografie ve scénáři přeprava nebezpečného chemického nákladu

Obrázek 12.5

Sledování pohybu vozidla s nebezpečnou látkou v přehledném měřítku

Obrázek 12.6

Kartografická podpora při zabezpečení zásahu

Obrázek 12.7

Kartografická podpora při organizaci místa zásahu

Obrázek 12.8

Přehled kartografické symboliky a činností ve fázi Příprava v čase t-1

Obrázek 12.9

Ukázka zobrazení mapy ve fázi Příprava t-1 v kontextu Organizace zásahu v měřítku 1:10 000

Obrázek 12.10 Přehled kartografické symboliky a činností ve fázi Obnova v čase t+4

370

Obrázek 12.11 Ukázka zobrazení mapy ve fázi Obnova v čase t+4 v kontextu Technické zabezpečení v měřítku 1:5 000

371

PŘÍLOHY

Příloha č. 1 Zákony, normy apod. týkající se problematiky bezpečnostního systému a krizového řízení v České republice Ústavní zákon č. 1/1993 Sb., Ústava České republiky, ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 128/2000 Sb., o obcích, ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 133/1985 Sb., o požární ochraně, ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 110/199 Sb., o bezpečnosti České republiky, ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 238/2000 Sb., o Hasičském záchranném sboru České republiky a o změně některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 239/2000 Sb., o integrovaném záchranném systému a o změně některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 240/2000 Sb., o krizovém řízení a o změně některých zákonů (krizový zákon), ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 241/2000 Sb., o hospodářských opatřeních pro krizové stavy a o změně některých souvisejících zákonů, ve znění pozdějších předpisů. Zákon č. 254/2001 Sb., o vodách a o změně některých zákonů (vodní zákon), ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 274/2001 Sb., o vodovodech a kanalizacích pro veřejnou potřebu a o změně některých zákonů (zákon o vodovodech a kanalizacích) Zákon č. 12/2002 Sb., o státní pomoci při obnově území postiženého živelní nebo jinou pohromou a o změně zákona č. 363/1999 Sb., o pojišťovnictví a o změně některých souvisejících zákonů (zákon o pojišťovnictví), ve znění pozdějších předpisů, (zákon o státní pomoci při obnově území) Zákon č. 183/2006 Sb., o územním plánování a stavebním řádu (stavební zákon) Zákon č. 59/2006 Sb., o prevenci závažných havárií způsobených vybranými nebezpečnými chemickými látkami nebo chemickými přípravky a o změně zákona č. 258/2000 Sb., o ochraně veřejného zdraví a o změně některých souvisejících zákonů, ve znění pozdějších předpisů, a zákona č. 320/2002 Sb., o změně a zrušení některých zákonů v souvislosti s ukončením činnosti okresních úřadů, ve znění pozdějších předpisů (zákon o prevenci závažných havárií), ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 218/2000 Sb., o rozpočtových pravidlech a o změně některých souvisejících zákonů (rozpočtová pravidla), ve znění pozdějších předpisů Zákon č. 250/2000 Sb., o rozpočtových pravidlech územních rozpočtů, ve znění pozdějších předpisů Vyhláška č. 328/2001 Sb., o některých podrobnostech zabezpečení integrovaného záchranného systému, ve znění vyhlášky č. 429/2003 Sb. Vyhláška č. 246/2001 Sb., o stanovení podmínek požární bezpečnosti a výkonu státního požárního dozoru (vyhláška o požární prevenci) Vyhláška č. 247/2001 Sb., o organizaci a činnosti jednotek požární ochrany, ve znění vyhlášky č. 226/2005 Sb. Vyhláška č. 380/2002 Sb., k přípravě a provádění úkolů ochrany obyvatelstva Vyhláška č. 288/2003 Sb., kterou se stanoví práce a pracoviště, které jsou zakázány těhotným ženám, matkám do konce devátého měsíce po porodu a mladistvým,

372

a podmínky, za nichž mohou mladiství výjimečně tyto práce konat z důvodu přípravy na povolání Nařízení vlády č. 463/2000 Sb., o stanovení pravidel zapojování do mezinárodních záchranných operací, poskytování a přijímání humanitární pomoci a náhrad výdajů vynakládaných právnickými osobami a podnikajícími fyzickými osobami na ochranu obyvatelstva, ve znění nařízení vlády č. 527/2002 Sb. Nařízení vlády č. 462/2000 Sb., k provedení § 27 odst. 8 a § 28 odst. 5 zákona č. 240/2000 Sb., o krizovém řízení a o změně některých zákonů (krizový zákon), ve znění pozdějších předpisů Nařízení vlády č. 172/2001 Sb., k provedení zákona o požární ochraně, ve znění nařízení vlády č. 498/2002 Sb.

373

Příloha č. 2 Odvětvová kritéria pro určení prvku kritické infrastruktury (Příloha k nařízení vlády č. 432/2010 Sb.) I. ENERGETIKA A. Elektřina A. 1 Výrobna elektřiny a) výrobna s celkovým instalovaným elektrickým výkonem nejméně 500 MW, b) výrobna poskytující podpůrné služby (§ 2 odst. 2 písm. a) zákona č. 458/2000 Sb., o podmínkách podnikání a výkonu státní správy v energetických odvětvích a o změně některých zákonů - energetický zákon-, ve znění zákona č. 158/2009 Sb.) s celkovým instalovaným elektrickým výkonem nejméně 50 MW anebo s jejich aktivací do 15 minut, c) vedení pro vyvedení výkonu a zabezpečení vlastní spotřeby výrobny elektřiny, d) dispečink výrobce elektřiny. A. 2 Přenosová soustava a) vedení přenosové soustavy o napětí nejméně 110 kV, b) elektrická stanice přenosové soustavy o napětí nejméně 110 kV, c) technický dispečink provozovatele přenosové soustavy. A. 3 Distribuční soustava a) elektrická stanice distribuční soustavy o napětí 110 kV (stanice typu 110/22 kV a 110/35 kV se posuzují podle jejich strategického významu v distribuční soustavě), b) technický dispečink provozovatele distribuční soustavy. B. Zemní plyn B. 1 Přepravní soustava a) velmi vysokotlaký tranzitní plynovod se jmenovitým průměrem nejméně 700 mm, b) velmi vysokotlaký a vysokotlaký vnitrostátní plynovod se jmenovitým průměrem rovným nebo menším než 700 mm, c) kompresorová stanice, d) předávací stanice, e) technický dispečink. B. 2 Distribuční soustava a) vysokotlaký a středotlaký plynovod, b) předávací a regulační stanice, c) technický dispečink. B. 3 Skladování plynu a) podzemní zásobník plynu se skladovací kapacitou nejméně 50 mil.m3 plynu, b) technický dispečink. C. Ropa a ropné produkty C. 1 Přepravní soustava a) tranzitní ropovod se jmenovitým průměrem nejméně 500 mm, včetně vstupních bodů, b) vnitrostátní ropovod se jmenovitým průměrem nejméně 200 mm, včetně vstupních bodů, c) technický dispečink, d) přečerpávací stanice, e) koncové zařízení pro předání ropy, f) začátek a konec zdvojení ropovodu a odbočky - ježkovací komora. C. 2 Distribuční soustava a) produktovod se jmenovitým průměrem nejméně 200 mm včetně vstupních bodů, b) technický dispečink, 374

c) přečerpávací stanice. C. 3 Skladování ropy a pohonných hmot a) zásobník a komplex zásobníků s kapacitou nejméně 40000 m3, b) technický dispečink. C.4 Výroba pohonných hmot Rafinérie s kapacitou atmosférické destilace nejméně 500000 t/rok. II. VODNÍ HOSPODÁŘSTVÍ a) zásobování vodou z jednoho nenahraditelného zdroje při počtu zásobovaných obyvatel nejméně 125000, b) úpravna vody o minimálním výkonu 3000 l/s, c) vodní dílo o minimálním objemu zachycené vody 100 mil.m3. III. POTRAVINÁŘSTVÍ A ZEMĚDĚLSTVÍ A. Rostlinná výroba Výměra obhospodařované půdy jednotlivé farmy nebo zemědělského podniku, na území jednoho kraje pro jednotlivou plodinu nejméně 4000 ha. B. Živočišná výroba Počet chovaných kusů zvířat v jednom chovu na území jednoho kraje podle základních druhů hospodářských zvířat a) skot: nejméně 10000 kusů, b) prasata: nejméně 45000 kusů, c) drůbež: nejméně 300000 kusů. C. Potravinářská výroba Nenahraditelnost produkce výrobního závodu nebo provozovny na území jednoho kraje podle základních druhů potravin a) mlýnské výrobky: nejméně 80000 tun za rok podle základních druhů mlýnských výrobků, b) cukr: nejméně 230000 tun za rok, c) pekařské výrobky: nejméně 600000 tun za rok podle základních druhů pekařských výrobků, d) mléko a mlékárenské výrobky: nejméně 65 mil. litrů mléka za rok nebo nejméně 100000 tun mlékárenských výrobků za rok, e) maso a masné výrobky: nejméně 200000 tun masa za rok podle základních druhů masa nebo nejméně 500000 tun masných výrobků za rok podle základních druhů masných výrobků. IV. ZDRAVOTNICTVÍ Celkový počet akutních lůžek v daném zdravotnickém zařízení nejméně 2500. V. DOPRAVA A. Silniční doprava Pozemní komunikace, která je zařazena do kategorie dálnice a silnice I. třídy (§ 3 zákona č. 13/1997 Sb., o pozemních komunikacích), pokud pro ni neexistuje objízdná trasa. B. Železniční doprava a) dráha celostátní (§ 3 odst. 1 písm. a) zákona č. 266/1994 Sb., o dráhách.), včetně jejích strukturálních součástí, pokud pro ni neexistují odklonové trasy s odpovídající traťovou třídou zatížení a prostorovou průchodností pro ložnou míru, b) systém správy a organizace řízení železničního provozu na železniční síti České republiky ve vztahu k evropské železniční síti, s ohledem na nově vzniklé podmínky zajištění součinnosti v rámci Evropského železničního řídicího systému (centrální, regionální a lokální dispečerská pracoviště). C. Letecká doprava

375

C. 1 Letiště Veřejné mezinárodní letiště způsobilé přijetí letu podle přístrojů, u kterého není možné leteckou obchodní dopravu zajistit alternativním letištěm nebo alternativní zajištění je příliš nákladné, nehospodárné nebo velmi těžko proveditelné. Alternativním letištěm se rozumí veřejné mezinárodní letiště, které a) je schopno zajistit nejméně 80 % letecké obchodní dopravy letiště, pro které je určeno jako alternativní, b) je v čase 2 hodin dosažitelné jiným druhem dopravy, c) má dostatečnou kapacitu pohybových ploch a kapacitu terminálu, d) má stejnou nebo podobnou kategorii jako letiště, pro které je určeno jako alternativní, a e) je způsobilé přijmout let vykonaný podle přístrojů. C. 2 Řízení letového provozu a) přibližovací služba řízení a letištní služba řízení letiště určeného jako kritická infrastruktura, nebo b) oblastní služba řízení poskytující letové provozní služby včetně řízení letového provozu ve vzdušném prostoru České republiky. D. Vnitrozemská vodní doprava Vnitrozemská vodní cesta, jejíž užití nelze nahradit užitím náhradní vnitrozemské vodní cesty ani dopravou jiného druhu. VI. KOMUNIKAČNÍ A INFORMAČNÍ SYSTÉMY A. Technologické prvky pevné sítě elektronických komunikací: a) centrum řízení a podpory sítě, b) řídící ústředna, c) mezinárodní ústředna, d) transitní ústředna, e) datové centrum, f) telekomunikační vedení. B. Technologické prvky mobilní sítě elektronických komunikací: a) centrum řízení a podpory sítě, b) ústředna mobilní sítě, c) základnová řídící jednotka sítě pokrývající strategickou lokalitu, d) základnová stanice sítě pokrývající strategickou lokalitu, e) datové centrum. C. Technologické prvky sítí pro rozhlasové a televizní vysílání: a) vysílací zařízení pro šíření televizního nebo rozhlasového signálu určených pro informaci obyvatelstva za krizových situací s vysílacím výkonem nad 1 kW, b) řídící pracoviště provozu, c) datové centrum, d) síť pro rozhlasové a televizní vysílání. D. Technologické prvky pro satelitní komunikaci: a) hlavní pozemní satelitní přijímací a vysílací stanice, b) pozemní řídící a komunikační středisko, c) pozemní propojovací síť. E. Technologické prvky pro poštovní služby: a) centrální a regionální výpočetní středisko, středisko centrálního snímání a úložiště dat, b) sběrný přepravní uzel, c) řídící a mezinárodní pošta, d) poštovní dopravní infrastruktura.

376

F. Technologické prvky informačních systémů: a) řídicí centrum, b) datové centrum, c) síť elektronických komunikací, d) technologický prvek zajišťující provoz registru doménových jmen „CZ“ a zabezpečení provozu domény nejvyšší úrovně „CZ“. VII. FINANČNÍ TRH A MĚNA 1. Výkon činnosti České národní banky při zajištění působnosti stanovené zákonem. 2. Poskytování služeb v bankovnictví a pojišťovnictví subjektem, který nabízí komplexní portfolio služeb pro veškeré klienty, disponuje rozsáhlou skupinou dceřiných a přidružených společností zajišťujících další finanční služby a který má rozsáhlou síť regionálních poboček, a to za předpokladu, že a) v bankovním sektoru přesahuje tržní podíl tohoto subjektu 10% z bilanční sumy bankovního sektoru, nebo b) v pojišťovnictví přesahuje tržní podíl tohoto subjektu měřený objemem předepsaného pojistného 25%. VIII. NOUZOVÉ SLUŽBY A. Integrovaný záchranný systém a) operační a informační středisko generálního ředitelství Hasičského záchranného sboru České republiky, b) operační a informační středisko hasičského záchranného sboru kraje, c) operační středisko útvaru Policie České republiky, d) operační středisko zdravotnické záchranné služby, e) centrální a oblastní dispečinky horské služby (§ 11a až 11c zákona č. 159/1999 Sb., o některých podmínkách podnikání a o výkonu některých činností v oblasti cestovního ruchu a o změně zákona č. 40/1964 Sb., občanský zákoník, ve znění pozdějších předpisů, a zákona č. 455/1991 Sb., o živnostenském podnikání (živnostenský zákon), ve znění pozdějších předpisů, ve znění zákona č. 301/2009 Sb.) B. Radiační monitorování Radiační monitorovací síť (§ 3 odst. 2 písm. 1) a p) zákona č. 18/1997 Sb., o mírovém využívání jaderné energie a ionizujícího záření (atomový zákon) a o změně a doplnění některých zákonů, ve znění zákona č. 13/2002 Sb.) C. Předpovědní, varovná a hlásná služba a) předpovědní a výstražná služba pro orgány krizového řízení z monitorovacích systémů meteorologických a hydrologických sítí a ze sítí automatického imisního monitorovacího systému, b) monitorování meteorologické, hydrologické a imisní situace, mající bezprostřední vliv na vznik a šíření živelních pohrom a nebezpečných látek v ovzduší a informování příslušných orgánů a veřejnosti, c) hlásná a předpovědní povodňová služba, d) zajištění činnosti celostátní radiační monitorovací sítě, e) národní telekomunikační centrum pro zajištění národních monitorovacích a informačních sítí, f) regionální telekomunikační centrum v systému Světové meteorologické organizace, g) vyhlašování vzniku a ukončení smogových situací a regulačních opatření, h) meteorologické zabezpečení jaderných elektráren, i) meteorologické zabezpečení civilního letectví, j) meteorologické zabezpečení provozu na pozemních komunikacích, k) referenční pracoviště pro modelování znečištění ovzduší a zpracovávající zprávy o kvalitě ovzduší podle právních předpisů Evropské unie,

377

l) referenční pracoviště zpracovávající zprávy o kvalitě ovzduší a údaje o emisích a imisích podle právních předpisů Evropské unie. IX. VEŘEJNÁ SPRÁVA A. Veřejné finance Výkon činnosti Ministerstva financí, Generálního finančního ředitelství, Generálního ředitelství cel, Úřadu pro zastupování státu ve věcech majetkových a Státní tiskárny cenin, s.p., při zajišťování připravenosti na řešení krizových situací v oblasti a) daňové správy, b) celní správy, c) zastupování státu ve věcech majetkových, d) státního tisku cenin. B. Sociální ochrana a zaměstnanost B. 1 Sociální zabezpečení a) informační systém registru pojištěnců nemocenského a důchodového pojištění, obsahující údaje o více než 125000 pojištěncích, b) informační systém pojištění registru pojištěnců, jde-li o zaměstnané osoby a osoby samostatně výdělečně činné, obsahující údaje o více než 125000 osobách, c) informační systém pojištění registru zaměstnavatelů, jde-li o zaměstnavatele zaměstnaných osob, obsahující údaje o více než 125000 zaměstnavatelích, d) aplikační programové vybavení automatizovaného zpracování údajů potřebných pro rozhodování o dávkách nemocenského a důchodového pojištění, e) aplikační programové vybavení automatizovaného zpracování údajů potřebných pro posuzování zdravotního stavu, f) aplikační programové vybavení automatizovaného zpracování údajů potřebných pro rozhodování o pojistném na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti včetně záloh, o penále a o přirážce k pojistnému na sociální zabezpečení a o zřízení zástavního práva v případě dluhu na pojistném na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti a na penále, g) úložiště údajů a evidencí zpracovávaných informačním systémem registru pojištěnců nemocenského a důchodového pojištění, informačním systémem pojištění registru pojištěnců a informačním systémem pojištění registru zaměstnavatelů. B. 2 Státní sociální podpora a) informační systém dávek státní sociální podpory (o jejich výši, o poživatelích těchto dávek a žadatelích o tyto dávky a osobách s nimi společně posuzovaných) obsahující údaje o více než 125000 osobách, b) informační systém pomoci v hmotné nouzi, který obsahuje údaje o více než 125000 osobách, c) celorepubliková datová síť spojující úřady práce, krajské úřady, obecní úřady obcí s rozšířenou působností a pověřené obecní úřady a další úřady. B. 3 Sociální pomoc a) informační systém pro zajištění realizace dávek sociálních služeb, který obsahuje údaje o více než 125000 osobách, b) celorepubliková datová síť spojující úřady práce, krajské úřady, obecní úřady obcí s rozšířenou působností a další úřady, c) evidence dětí a evidence žadatelů pro účely zprostředkování osvojení nebo pěstounské péče, která obsahuje údaje více než 125000 osobách. B. 4 Zaměstnanost a) informační systém politiky zaměstnanosti (evidence volných pracovních míst, evidence zájemců o zaměstnání, evidence uchazečů o zaměstnání, evidence osob se zdravotním postižením, evidence cizinců a evidence povolení k výkonu umělecké,

378

kulturní, sportovní nebo reklamní činnosti dětí); které obsahují údaje o více než 125000 osobách, b) celorepubliková datová síť spojující úřady práce, krajské úřady, obecní úřady obcí s rozšířenou působností a pověřených obecních úřadů a další úřady. C. Ostatní státní správa Výkon činnosti ministerstev a jiných ústředních správních úřadů (§ 1 a 2 zákona č. 2/1969 Sb., o zřízení ministerstev a jiných ústředních orgánů státní správy České republiky, ve znění pozdějších předpisů.) při zajišťování připravenosti na řešení krizových situací. D. Zpravodajské služby a) výkon činnosti Úřadu pro zahraniční styky a informace, b) výkon činnosti Bezpečnostní informační služby.

379

CONTENT CONTENT (IN CZECH)

4

LIST OF ABBREVIATIONS

10

PREFACE

15

0. INTRODUCTION

16

Milan KONEČNÝ

1. EARLY WARNING AND EMERGNCY MANAGEMENT IN WORLD AND THE EUROPEAN UNION: DEVELOPMENT, RESULTS AND THE ROLE OF SCIENCE AND RESEARCH

18

Milan KONEČNÝ

1.1 Selected approaches designed and developed by the United Nations

19

1.1.1 Approaches to emergency management connected with environmental policies of the United Nations 1.1.2 Emergency management and disaster risk reduction

1.2 Approaches of the European Union to emergency management solution

24

1.3 Science and research in early warning and emergency management

26

2. PROCESSES OF EMERGENCY

34

Jaromír KOLEJKA, Hana SVATOŇOVÁ

2.1 Introduction to emergency processes problems

34

2.2 Natural risks and hazards

35

2.3 Accidents, failures and sabotages

42

2.4 Space-time aspects of emergency processes and basic principles of risk evaluations

43

3. SYSTEM SECURITY AND EMERGENCY MANAGEMENT

48

Gustav ŠAFR

3.1 Security system of the Czech Republic

48

3.2 Emergency management system organization in the Czech Republic

51

380

3.3 Security planning

56

3.4 Critical infrastructure

65

4. FORMS OF GEOGRAPHIC SUPPORT OF EMERGENCY MANAGEMENT

72

Darina MÍSAŘOVÁ, Gustav ŠAFR, Zdeněk STACHOŇ, Kateřina TAJOVSKÁ, Jitka KUČEROVÁ

4.1 Tactical management in dealing with emergencies

72

4.2 System of geographic support of emergency management

75

4.2.1 Geoinformation technologies for management and data visualization 4.2.2 Geodata for emergency management needs 4.2.3 Geographical support of emergency management assisted by GNSS technologies 4.2.4 Overall rating of geographic support of emergency management

4.3 The current state of emergency management at national level in the Czech Republic and abroad

91

4.3.1 Emergency management in the Czech Republic 4.3.2 Emergency management abroad

5. PRINCIPLES OF DYNAMIC GEOVISUALIZATION

99

Jiří KOZEL, Tomáš LUDÍK, Eva MULÍČKOVÁ, Jaroslav RÁČEK, Radim ŠTAMPACH, Zuzana TRNKOVÁ

5.1 Process analysis and visualization of data in support of emergency management

99

5.1.1 Process analysis 5.1.2 Design an application ontology

5.2 The theory of contexts creation assisted by ontologies

104

5.2.1 Context in emergency management 5.2.2 Types of adaptation 5.2.3 Parameterization of contextual types

5.3 Methods of publication of maps using web services

117

5.3.1 Web Map Service (WMS) 5.3.2 Adaptive maps in terms of WMS 5.3.3 Contextual Web Map Services

6. SENSOR NETWORKS AND WEB SERVICES IN EMERGENCY MANAGEMENT

129

Jiří KOZEL, Petr KUBÍČEK, Radim ŠTAMPACH, Lukáš HERMAN

6.1 Sensor networks in emergency management

381

129

6.1.1 Basic aspects of sensor networks 6.1.2 Cartographic visualization of sensor data 6.1.3 The use of sensor networks in emergency management

6.2 Web services in emergency management

140

7. GEODATABASES, MODELING AND METADATA IN EMERGENCY MANAGEMENT

146

7.1 Selected statistical methods for predicting the risk phenomena

146

Vítězslav VESELÝ, Jaroslav MICHÁLEK, Zuzana HÜBNEROVÁ, Miroslav KOLÁŘ 7.1.1 Introduction 7.1.2 Statistical methods used in the prediction of dangerous phenomena 7.1.2.1. Linear regression model 7.1.2.2. Generalized linear model 7.1.3 Sparse estimates of parameters in models of linear type 7.1.4 Analysis of PM10 particulate pollution 7.1.5 Identification of changes of monitored variables in space and time

7.2 Metadata, metainformation system

159

Tomáš ŘEZNÍK 7.2.1 Analysis of metadata management for emergency management 7.2.2 Proposal of metadata profile for emergency management 7.2.3 Implementation of metadata profile for emergency management

7.3 Geodatabases and possibilities of geographic data in emergency management

166

Jaromír KOLEJKA, Hana SVATOŇOVÁ 7.3.1 Development of geodatabases 7.3.2 Possibilities of geographical data in emergency management 7.3.3 Example of use geographical data in emergency management

8. QUALITY AND AVAILABILITY OF GEODATA, VISUALIZATION OF RELIABILITY AND UNCERTAINTY

182

Petr KUBÍČEK, Václav TALHOFER

8.1 Introduction

182

8.2 Classification of uncertainty in GIS

183

8.3 Visualization of uncertainty

189

8.3.1 1 Graphical variables for uncertainty visualization

8.4 Testing uncertainty visualization

195

8.5 Spatial analysis to support command and control

200

8.6 Conclusion

206

382

9. CARTOGRAPHIC MODELS

210

Eva MULÍČKOVÁ

9.1 Generalization of the model - the theoretical principles

210

9.1.1 Changing the thematic resolution8246 9.1.2 Changing the spatial resolution 9.1.3 Change of context

9.2 Conceptual data models in emergency management

215

9.3 Cartographic model definition and their generalization – scenarios TRANSPORT OF HAZARDOUS MATERIALS, LEAKAGE OF HAZARDOUS MATERIALS and FLOOD

216

9.3.1 The roles and its definition and instantiation 9.3.2 Model generalization

9.4 Semantic spatial model BASETOPO

221

9.5 Semantic spatial model CRITICAL INFRASTRUCTURE

222

9.5.1 Generalization of the model CRITICAL INFRASTRUCTURE

9.6 Specific content of contextual maps

226

9.6.1 Context MONITOR 9.6.2 Context PERIMETER-INCIDENT 9.6.3 Contexts ORGANIZATION-INCIDENT, ORGANIZATION -FLOOD 9.6.4 Context PREDICTION- FLOOD 9.6.5 Context EVACUATION 9.6.6 Context TECHNICAL SECURITY-FLOODS

9.7 The definition of contextual maps - Summary

233

10. CARTOGRAPHIC INFRASTRUCTURE DEVELOPMENT

235

Šárka BŘEZINOVÁ, Milan V. DRÁPELA, Lucie FRIEDMANNOVÁ, Eva MULÍČKOVÁ, Marian RYBANSKÝ, Kateřina TAJOVSKÁ

10.1 Principles of adaptation

235

10.1.1 Map symbol adaptation – object role and relevance 10.1.2 Map symbol adaptation - temporal dynamics

10.2 Character set support for crisis management - Option A 10.2.1 Introduction 10.2.2 The basic philosophy of character sets design 10.2.3 Character Set for emergency TCTV 10.2.4 Character Set for points of interest - POI 10.2.5 The character set for the scenario Floods

10.3 Character set support for crisis management - Option B 10.3.1 Introduction 10.3.2 BASETOPO

383

262

10.3.2 Interest infrastructure (ZI) 10.3.3 Crisis issues 10.3.4 Conclusion

11. OPTIONS FOR TESTING OF MAP SYMBOLS

288

Šárka BŘEZINOVÁ, Zdeněk STACHOŇ, Čeněk ŠAŠINKA, Zbyněk ŠTĚRBA, Jiří ZBOŘIL

11.1 Evaluation methods of cartographic works by objective methods in the perspective of the user personality characteristics

288

11.1.1 The nature of perception and intercultural differences in perception 11.1.2 The concept of cognitive styles and their usefulness in the field of cartography 11.1.3 Definition and cognitive style 11.1.4 Cognitive styles studied within the project 11.1.5 Psychological testing and psychological tests used

11.2 Analysis of needs and requirements of operators TCTV 112 in the context of the use of GIS

294

11.2.1 Geographic Information Science 11.2.2 The issue of location and communication of Integrated Rescue System 11.2.3 Structure of KOPIS 11.2.4 Observations in operation of both KOPIS and TCTV 112 11.2.5 Use of GIS operators at work of both TCTV 112 and KOPIS 11.2.6 Type text or a website address or translate a document. Results of the research design and problem solving with GIS

11.3 Evaluation of alternative methods of cartographic views: empirical research

306

11.3.1 Multivariate testing program (MuTeP) 11.3.2 Comparison of character sets, focusing on flood issues

12. APPLICATIONS OF DYNAMIC GEOVISUALIZATION

318

Šárka BŘEZINOVÁ, Milan V. DRÁPELA, Lucie FRIEDMANNOVÁ, Milan KONEČNÝ, Jiří KOZEL, Petr KUBÍČEK, Eva MULÍČKOVÁ, Tomáš ŘEZNÍK, Gustav ŠAFR, Radim ŠTAMPACH, Zbyněk ŠTĚRBA, Kateřina TAJOVSKÁ, Václav TALHOFER, Jiří ZBOŘIL

12.1 Transport of hazardous material - a pilot project

318

12.1.1 Introduction 12.1.2 Objectives and theoretical basis of the pilot project 12.1.3 Data, technological and technical project solutions 12.1.4 The course of the experiment 12.1.5 Conclusion and evaluation

12.2 Floods - a pilot study

337

384

12.2.1 Introduction 12.2.2 The objectives of pilot project 12.2.3 Data, technological and technical project solutions 12.2.4 The course of the experiment 12.2.5 Conclusion and evaluation

DIRECTIONS OF FURTHER RESEARCH

342

Milan KONEČNÝ, Petr KUBÍČEK, Václav TALHOFER

PROJECT SUMMARY

345

1. INTRODUCTION

345

2. REVOLUTION IN CARTOGRAPHY: GIS, GEOINFORMATICS, VISUALIZATION

346

3. GEOINFORMATION INFRASTRUCTURES

348

4. SDI AND CARTOGRAPHIC GEOVISUALIZATION

349

5. EMERGENCY MANAGEMENT AND COMMUNICATION SYSTEMS

350

6. CARTOGRAPHIC GEOVISUALIZATION AND EMERGENCY MANAGEMENT – MAIN OBJECTIVES

351

7. STRATEGIES AND METHODS OF THE RESEARCH PLAN SOLUTION

352

8. MAIN RESULTS

353

8.1 Dynamic geovisualization principles 8.2 Sensor observations geovisualization and sensor web in emergency management 8.3 Data modelling and metadata for emergency management 8.4 Quality and uncertainty visualization – methods and testing 8.5 Cartographic models 8.6 Cartographic infrastructure development 8.7 Geovisualization testing possibilities 8.8 Dynamic geovisualization pilot studies

LIST OF TABLES

364

LIST OD FIGURES

366

ANNEXES

372

CONTENT (IN ENGLISH)

380

385

Dynamická geovizualizace v krizovém managementu Milan KONEČNÝ a kol.

Technická redakce: Jiří ZBOŘIL, Jitka KUČEROVÁ Petr KUBÍČEK, Miroslav KOLÁŘ Návrh a grafická úprava obálky: Jolana DZURINOVÁ Eva MULÍČKOVÁ Vydala: Masarykova univerzita, Brno Vytiskla: Litera Brno 1. vydání 200 výtisků

Brno 2011 ISBN 978-80-210-5858-3