Das Ressortforschungsvorhaben "Die Anwendung von Risikovergleichen im Strahlenschutz – eine theoretisch-empirische Überprüfung" (FKZ 3623S72214) zielte darauf ab, die Verwendung von Risikovergleichen in der Praxis der Risikokommunikation im Strahlenschutz zu untersuchen. Dabei ging es insbesondere um die Frage, für welche Zwecke Risikovergleiche geeignet sind und in welchen Bereichen vom Einsatz von Risikovergleichen eher abgesehen werden sollte. Um diese Forschungsfragen zu beantworten, wurden drei Arbeitspakete bearbeitet. Im ersten Arbeitspaket (AP1) wurde eine systematische Literaturrecherche durchgeführt, um den aktuellen Forschungsstand zum Thema zu erfassen. Das zweite Arbeitspaket (AP2) umfasste eine qualitative Studie, in der die Wirkung von unterschiedlichen Risikovergleichen mithilfe von Interviews untersucht wurde. Im Rahmen des dritten Arbeitspakets (AP3) wurden zwei quantitative Onlineexperimente durchgeführt, um eine solide Evidenzbasis durch größere Stichproben zu erhalten. Im Folgenden werden die wichtigsten Befunde der drei Arbeitspakete kurz zusammengefasst. In den weiteren Kapiteln wird ausführlich auf die jeweiligen Methoden und Ergebnisse eingegangen, bevor im letzten Kapitel eine allgemeine Diskussion der Ergebnisse erfolgt und Schlussfolgerungen gezogen werden.
Zielsetzung
Die zunehmende Häufigkeit extremer Wetterereignisse lenkt die Aufmerksamkeit auf Grundhochwasser, das durch steigendes Grundwasser entsteht und erhebliche Schäden an Infrastruktur, Gebäuden und Umwelt verursachen kann. Im Gegensatz zu fluvialen oder pluvialen Hochwassern ist Grundhochwasser schwer zu erkennen und mit traditionellen Schutzmaßnahmen nicht leicht zu bewältigen. Numerische Modelle, insbesondere probabilistische Ansätze wie die Bayessche Inferenz, helfen, Unsicherheiten in der Modellierung und Vorhersage besser zu quantifizieren. Hochwasserrisikokarten sind essenziell für das Management von Grundhochwasser. Allerdings fehlen oft präzise Unsicherheitsanalysen, was durch datengetriebene Ansätze wie maschinelles Lernen verbessert werden könnte. Citizen Science und kostengünstige Sensoren können ebenfalls beitragen, indem sie Datenlücken schließen und die öffentliche Beteiligung fördern. Diese Studie präsentiert ein Rahmenwerk zur Bewertung der Anfälligkeit für Grundhochwasser, das Unsicherheiten berücksichtigt und probabilistische Karten erstellt. Anhand eines Fallbeispiels in Garching 2023 wird gezeigt, wie Modellierungstools effektiv eingesetzt werden können. Abschließend wird vorgeschlagen, Monitoring-Tools und Bürgerbeteiligung auszubauen, um die Risikokommunikation zu stärken, das Bewusstsein zu erhöhen und Maßnahmen zum Grundhochwasserschutz besser zu verankern.