Forensische Katastrophen-analyse

Die Methoden und Berichtsformen der herkömmlichen Aufarbeitung und Bewertung von Schadensereignissen lassen, laut dem FORIN Report, viele Fragen offen, vor allem wenn diese primär disziplinär ausgerichtet sind. Demnach liegt dabei der Fokus meist auf der Untersuchung der rein physikalischen Hintergründe der Ursachen, beziehungsweise den technischen und strukturellen Folgen des Ereignisses (IRDR 2011). Zwar werden auch die Vorbereitungen auf den Katastrophenfall, wie zum Beispiel der Einsatz von Frühwarnsystemen, die Soforthilfe, Wiederaufbaumaßnahmen, oder die politischen Maßnahmen beurteilt (ebd.). Jedoch behandeln diese Ansätze meist nicht die oftmals unterliegenden Langzeiteinwirkungen, die erst in Kombination und durch komplexe Kaskadeneffekte und/oder Wechselwirkungen der verschiedenen Systeme zu einem Katastrophenereignis führen (ebd.).

An diesem Punkt setzt die Forensische Katastrophenanalyse an. Um qualitative Handlungsempfehlungen und Interventionsmaßnahmen zu ermöglichen, konzentrieren sich die CEDIM-Analysen hauptsächlich auf die Interaktionen des Dreiecks Naturereignis, technische Einrichtungen/kritische Infrastrukturen und gesellschaftlichen Strukturen (KIT 2020).  Damit stehen also nicht nur die Analysen der Ursachen und Folgen von Katastrophenfällen im Vordergrund, sondern auch die Betrachtung von schadensfördernden und -reduzierenden Rahmenbedingungen. Zudem ist das Ziel des FDA-Ansatzes von CEDIM die Analysen möglichst zeitnah nach einer Katastrophe durchzuführen und die Ergebnisse zu veröffentlichen. Je nach Ereignis und den verfügbaren Ressourcen werden erste Aussagen über das Ausmaß einer Katastrophe, deren Folgen und ökonomische Schäden bereits einige Stunden bis wenige Tage nach dem Ereignis getroffen werden. Diese schnellen Analysen sind hilfreich, um möglichst schnell und effektiv situationsspezifische Maßnahmen einleiten zu können (Kunz 2019 in DKKV Newsletter 04/2019).

Die Schadenschätzung wird über statistische Verfahren getroffen, die den footprint des Ereignisses (z.B. Überschwemmungsflächen, Shake Maps) mit Informationen über vergleichbare vergangene Katastrophen und mit wichtigen Kennzahlen der betroffenen Regionen (Gebäudedaten, Human Development Index (HDI), Bruttoinlandsprodukt, Bildungsstand etc.) verknüpft (Daniell, 2014; Daniell et al., 2017). Die Einbeziehung von erfolgreichem aber auch gescheitertem Katastrophenmanagement hilft hier besser zu verstehen, unter welchen Umständen ein Naturereignis zu einer Katastrophe wird (IRDR 2011).

Vor allem die Interdisziplinarität spielt in der Forensischen Katastrophenanalyse eine wichtige Rolle. Verschiedene Ansätze aus (Natur)Wissenschaft, Technik, Fernerkundung oder auch aus dem Crowdsourcing kommen hier zum Tragen (Kunz et al., 2013; Wenzel et al. 2013). Letzteres bezeichnet das Hinzuziehen von Beiträgen aus Sozialen Medien, um auf schnelle Informationen aus der Bevölkerung zurückgreifen zu können (ebd.). Allerdings werden nicht nur verschiedene Forschungsrichtungen, sondern auch unterschiedliche Interessengruppen und Politiker_innen miteinbezogen, um die optimale Synergie und Wirksamkeit der Analysen und Ausgewogenheit zwischen den Kerndisziplinen zu gewährleisten (IRDR 2011).

Die Abbildung verdeutlicht die Herangehensweise der Forensischen Katastrophenanalyse nach Oliver-Smith et al. (2016). Der “design path”, von außen nach innen verlaufend, zeigt den Hintergrundgedanken der Analyse. Am Anfang stehen die “root causes”, dem Prozess unterliegende Ursachen, die zum Beispiel Strukturen oder Entscheidungen beeinflussen. Das Zusammenspiel mit entsprechenden Risikotreibern und der Vulnerabilität des Standortes führt dann zu den das Ereignis auslösenden Ursachen. Darauf aufbauend zeigt der “research path” den tatsächlichen Weg der Analyse nach dem Eintritt der Katastrophe. Hier führt der Pfad nach außen, mit der Identifizierung der “root causes” als Endpunkt. Diese Arbeitsweise stellt sicher, dass möglichst vollständig und tiefgründig identifiziert werden kann, wie aus einem Ereignis eine Katastrophe werden konnte.