IT-basierte Verfahren für das Katastrophenmanagement

02/06/2015
Foto: Hochwasser - Menschen auf Floß

Forscher entwickeln Modelle zur Entscheidungsunterstützung; ©panthermedia.net/Thor Jorgen Udvang

Eine effektive Koordination von Rettungsaufgaben nach Naturkatastrophen, technischen Unfällen oder von Menschenhand verursachten Notlagen ist sehr wichtig. Katastrophenmanagement ist aber eine komplexe Aufgabe, die unter hohem Zeitdruck und bei unsicherer Informationslage zu bewältigen ist.

Forscher der Universität Regensburg haben nun IT-basierte Verfahren entwickelt, um Entscheidungsträger dabei zu unterstützen, den optimalen Einsatz der zur Verfügung stehenden Rettungskräfte sicherzustellen. Die Verfahren konnten in mehreren Computerexperimenten überzeugen.

Insbesondere Naturkatastrophen wie Erdbeben, Tsunamis, Überschwemmungen oder Vulkanausbrüche fordern jedes Jahr Tausende von Menschenleben und verursachen enorme infrastrukturelle und damit auch wirtschaftliche Schäden. So schätzt man die weltweit durch Naturkatastrophen verursachten Schäden in den Jahren von 2000 bis 2009 auf fast eine Million Menschenleben und 1.000 Milliarden US-Dollar. Erschreckend kommt hinzu, dass dabei den betroffenen – oft ohnehin schon wirtschaftlich schwachen Bevölkerungsschichten – eine weitere Verschlechterung der Lebens- und Arbeitsverhältnisse bis hin zur Armut droht. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie ein systematisches Katastrophenmanagement künftig verbessert werden kann. Denn die bisherigen – meist immer noch manuell durchgeführten – Verfahren erwiesen sich in der Vergangenheit nicht selten als ineffektiv.

Ein Regensburger Forscherteam um Prof. Dr. Guido Schryen vom Institut für Wirtschaftsinformatik hat deshalb untersucht, ob der Einsatz von IT-basierten Systemen zur Entscheidungsunterstützung zu einem effektiveren Katastrophenmanagement führt und auf diese Weise Schäden vermieden oder reduziert werden können. Den Wissenschaftlern ging es vor allen Dingen darum, Entscheidungsvorschläge für den effektiven Einsatz von Rettungskräften im Katastrophenfall automatisiert erstellen zu können. Vergleichbare Ansätze sind bislang kaum zu finden.

Im Katastrophenfall richten Hilfsorganisationen normalerweise – speziell für das jeweilige Unglück – ein Emergency Operations Center (EOC) ein, das auch für die Koordination der zur Verfügung stehenden Rettungskräfte zuständig ist. Für die Entwicklung ihrer IT-basierten Verfahren haben die Regensburger Forscher deshalb Interviews mit den entsprechenden Experten des Technischen Hilfswerks (THW) durchgeführt. Zudem werteten sie die vorhandene Literatur zum Katastrophenmanagement und zum Operations Research aus. Auf dieser Grundlage konnten die Wissenschaftler die zentralen Charakteristika des Koordinierungsproblems im Katastrophenfall erfassen.

Im Anschluss ging es darum, formale Modelle zu entwickeln, die die elementaren Charakteristika der praktischen Probleme am Computer abbilden. Zudem mussten Lösungsmethoden in Form von Algorithmen konzipiert und auf dem Rechner implementiert werden. Kernziel war neben dem optimalen Einsatz der zur Verfügung stehenden Rettungskräfte eine exakte Terminplanung für das Katastrophenmanagement – auch bezogen auf eventuelle Ereignisse und Störfälle im Rahmen der Zusammenarbeit der einzelnen Akteure, die unter unterschiedlichen Bedingungen eintreten könnten.

Die neuen IT-gestützten Verfahren wurden schließlich in mehreren Computerexperimenten mit Best-Practice-Beispielen verglichen und bewertet. Die Ergebnisse des Regensburger Forscherteams zeigen, dass Entscheidungsträger im Katastrophenfall maßgeblich von IT-basierten Methoden profitieren können. Gerade der Einsatz solcher Entscheidungsunterstützungsverfahren und -systeme für Emergency Operations Center ist demnach lohnenswert, um Rettungsaktionen effektiver zu organisieren sowie Personen rascher bergen und humanitär versorgen zu können.

Die Herausforderung besteht jetzt nach Ansicht von Schryen darin, die Entscheidungsunterstützungsverfahren in der Praxis zu etablieren und mögliche Anwender von deren Nützlichkeit zu überzeugen. Darüber hinaus müssen sich die Systeme auch im realen Einsatz beweisen und in einem Erfahrungs- und Lernprozess ständig angepasst und verbessert werden.

MEDICA.de; Quelle: Universität Regensburg

Mehr über die Universität Regensburg unter: www.uni-regensburg.de