Ein erster methodischer Ansatz zur Identifikation von Ungewissheiten bei der individuellen Durchführung der Materialparameterermittlung für numerische Simulationen aus arbeitspsychologischer Sicht

In Deutschland wird ein Standort für ein Endlager für die angefallenen hochradioaktiven Abfälle gesucht, BGE (2022), da diese für lange Zeit eine Gefahr für Mensch und Umwelt darstellen. Für die langfristige und sichere Entsorgung radioaktiver Abfälle hat sich international das Konzept der geologischen Endlagerung durchgesetzt (Kommission Lagerung hoch radioaktiver Abfallstoffe 2016). Da aus sicherheitstechnischer Sicht die Konstitution sowie das räumliche und zeitliche Verhalten des Endlagersystems mit Ungewissheiten behaftet sind, gestaltet sich die Bewertung der Langzeitsicherheit eines Endlagers als Herausforderung.

Im Rahmen dieses Berichts werden die folgenden Definitionen verwendet:

Durch eine Freisetzung von Radionukliden aus den untertage abgelagerten Abfällen resultiert auch nach dem Verschluss eines Endlagers die Gefahr nachteiliger Folgen für Mensch und Umwelt. Daher ist für die Bewertung des sicheren Zustands des Endlagers die Erfassung möglicher Bandbreiten in der Entwicklung des Endlagersystems von zentraler Bedeutung. Numerische Simulationen können die Charakterisierung verschiedener Endlagersystementwicklungen ermöglichen. Der Ausgangspunkt für numerische Simulationen des Endlagersystemverhaltens ist ein verifiziertes und validiertes Simulationsinstrumentarium. Zu beachten ist, dass numerische Simulationsergebnisse auch mit Daten-, Parameter- und Modellungewissheiten (Röhlig 2024) behaftet sind. Daher stellt sich grundsätzlich die Frage nach der Validität der Simulationsergebnisse in Abhängigkeit von menschlichen Handlungen bei rechnerischen Simulationen (Faktor Mensch). Da das Endlagerkonzept grundsätzlich auf dem Prinzip der Gewährleistung „passiver Sicherheit“ beruht, ist vor allem in der Planungsphase sowie der nachfolgenden Ausführungsphase der Faktor Mensch als entscheidender Einfluss auf die Langzeitsicherheit zu berücksichtigen. Daher stellt sich in diesem Zusammenhang die folgende Forschungsfrage:

Welchen Einfluss kann der Mensch in seiner Eigenschaft als Planender bzw. Modellierender auf numerische Simulationsergebnisse haben und wie lässt sich dieser menschliche Einfluss begründen?

Zur Beantwortung dieser Frage sind exemplarisch zwei psychologische Experimente (im Folgenden „Experiment 1“ und „Experiment 2“) entwickelt worden. Diese befassen sich mit dem Prozess zur Bestimmung von Materialparametern für das stationäre Kriechen von Steinsalz, das für eine Prognose von Gebirgsdeformationen relevant ist. Da bei der Materialparameterermittlung individuelle Entscheidungen getroffen werden, fokussieren sich beide Experimente auf die Erfassung individueller menschlicher Faktoren. Im Hinblick auf die Erfassung des Faktors Mensch sowie dessen Auswirkungen auf die Parameterermittlung sind von vier Versuchspersonen (VP) mit technischem Hintergrund zunächst Parameter auf der Grundlage von identischen Laborversuchsdaten ermittelt worden. Dieser Prozess ist aus arbeitspsychologischer Sicht untersucht worden. Anschließend sind auf den Parameterermittlungen aufbauend mechanische Simulationen zum Gebirgstragverhalten durchgeführt worden. Das folgende Kapitel gibt zunächst einen Überblick über den technischen Hintergrund dieser psychologischen Experimente.

Für die Endlagerung radioaktiver Abfälle in Deutschland kommen drei Wirtsgesteinstypen infrage: Salinar-, Ton- und Kristallingestein. Um zunächst das mechanische Materialverhalten eines Wirtsgesteins zu beschreiben und dann weiter das Tragverhalten des Gebirges in Reaktion auf den technischen Eingriff zu simulieren, werden physikalisch-mathematische Modelle (Stoffmodelle) entwickelt. Diese Stoffmodelle enthalten Parameter, die für die lokationsspezifische Anwendung auf Laborversuchen basierend ermittelt werden. Bei der Ermittlung dieser Parameter werden individuelle und subjektiv geprägte Entscheidungen getroffen, die sich auf deren Quantifizierung und damit auf die Simulationsergebnisse auswirken.

Im Rahmen dieser Arbeit wird ausschließlich das Salinargebirge (Steinsalz) als Wirtsgestein berücksichtigt. Da in diesem Beitrag keine tiefergehende Beschreibung der angewendeten Stoffmodelle sowie des Hintergrunds der Modellierung im Steinsalz vorgenommen werden kann, wird an dieser Stelle auf das Verbundprojekt „Weiterentwicklung und Qualifizierung der gebirgsmechanischen Modellierung für die HAW-Endlagerung im Steinsalz“ (WEIMOS) verwiesen. Weitere Informationen zur physikalisch-mathematischen Beschreibung der hier verwendeten Stoffmodelle und den enthaltenen Materialparametern sind den entsprechenden Literaturverweisen zu entnehmen.

Das mechanische Materialverhalten von Steinsalz wird als elasto-viskoplastisch angenommen (Lux 1984). Die als Kriechen bezeichnete zeitabhängige viskoplastische Verzerrung setzt sich aus transientem, stationärem und tertiärem Kriechen zusammen. Über lange Zeiträume werden die Verformungen des Steinsalzgebirges durch das stationäre Kriechen dominiert, daher ist es für die exemplarische Untersuchung menschlicher Faktoren und ihrer Konsequenzen ausgewählt worden.

Für die Modellierung des stationären Kriechens existieren verschiedene Stoffmodellansätze. Exemplarisch werden für die beiden psychologischen Experimente die drei Stoffmodellansätze nach Norton-Hoff aus Norton (1929), Lubby 2 aus Lux (1984) und modLubby aus Lerche (2012) genutzt. Jedes dieser stationären Kriechmodelle enthält Materialparameter, die anhand von Labordaten aus Kriechversuchen an Steinsalzprüfkörpern bestimmt werden müssen. Hierfür wird für beide Experimente auf die Ergebnisse von Kriechversuchen aus Herchen et al. (2016) zurückgegriffen. Darüber hinaus sind in Herchen et al. (2016) Informationen zur Durchführung dieser Kriechversuche enthalten.

Im Rahmen der Untersuchungen zum Einfluss des Faktors Mensch sind zwei verschiedene Simulationsmodelle, die mit einer Einlagerungsstrecke einen typischen Teil eines Endlagerbergwerks abbilden, entwickelt und mittels des Simulationsprogramms FLAC^3D 7.0 berechnet worden (siehe Abb. 1). Das dargestellte Modell 1 wurde für die Simulationen in Experiment 1 herangezogen und zeigt ein dreidimensionales generisches Simulationsmodell einer Einlagerungsstrecke im Steinsalzgebirge. Das umliegende Salinargebirge ist in Beige, das Versatzmaterial Salzgrus in Grün und der Abfallbehälter in Rot dargestellt. Dagegen wurde für die Simulationen in Experiment 2 das dreidimensionale lokationsspezifische Modell 2 entwickelt, das eine untertägige Situation aus einem Bergwerk im Salinargebirge in den USA, der sogenannten WIPP-Site, abbildet. In diesem Modell enthalten, sind auch die geologischen Gegebenheiten am Standort mit den am Gebirgsaufbau beteiligten unterschiedlichen Salinargesteinen. In Türkis wird argillaceous salt – ein tonhaltiges Salinargestein –, in Violett clean salt – ein Salinargestein mit hohem Steinsalz-Anteil –, in Rot Anhydrit und in Grün Polyhalit dargestellt.

Im nächsten Kapitel wird genauer auf die Methodik und den Ablauf der beiden durchgeführten Experimente eingegangen, um die Herangehensweise zur Beantwortung der Forschungsfrage darzulegen.

Zunächst soll zur Bearbeitung der Forschungsfrage das arbeitspsychologische Instrumentarium aufgezeigt werden, mit dessen Hilfe menschliches Entscheiden bei der Bearbeitung technischer Aufgabenstellungen erfasst werden kann.

Für die Durchführung des Experimentes soll hier nur der Einfluss des Modellierenden betrachtet werden, der sich durch die individuelle Festlegung der Parameter ergibt, unabhängig davon, wie gut die verwendeten Modelle die Realität abbilden. Das Entscheidungsverhalten der modellierenden Versuchspersonen lässt sich gemäß dem kognitiven Verarbeitungszyklus nach Sträter (2005) in bewusste und unbewusste kognitiv-emotionale Aspekte unterscheiden. Um diese Aspekte zu untersuchen, werden die folgenden drei Methoden herangezogen:

Im Folgenden werden der generelle Ablauf beider Experimente sowie der Prozess der Parameterermittlung nacheinander vorgestellt.

An dieser Stelle soll die Herangehensweise zur arbeitspsychologischen Auswertung beider Experimente erläutert werden. Die Darstellung entspricht hierbei dem Experimentablauf.

Während des ersten und des zweiten Experiments wurde ein PANAS-Fragebogen vor und nach der Parameterermittlung eingesetzt. Aus dem Fragebogen ließ sich anschließend für jede Versuchsperson ein Vorher-Nachher-Vergleich bestimmen, der aufzeigt, wie sich die Gefühle (Affekte) während der Parameterermittlung anhand einer positiven und einer negativen Skala verändert haben.

Parallel zur Parameterermittlung wurde nur in Experiment 1 das Laute Denken durchgeführt. Zur Auswertung wurden mittels Transkription die von den Versuchspersonen getätigten Aussagen in die Begriffe „Vorbereitung“, „Trendlinie“, „Anpassung“ und „Begründung“ kodiert. Dies dient der Beschreibung und Begründung der zugrunde liegenden Annahmen bei getroffenen Entscheidungen der jeweiligen Versuchsperson während der Parameterermittlung. In einer abschließend durchgeführten Online-Diskussion ist auf die Begriffe und Entscheidungen eingegangen worden, um Begründungen zu überprüfen und Verbesserungen aufzuzeigen.

Während der Parameterermittlung in Experiment 2 wurde eine Blickbewegungsmessung durchgeführt. Hierbei werden mittels eines Minikamerasystems auf einem Brillengestell die Blickbewegungen aufgezeichnet. Für die Auswertung ist Pupil-Labs-Software (V3.4) verwendet worden, um Beobachtungswerte (genauer: Blinzel-, Pupillendurchmesser- und Fixationsmesswerte), die für jede Versuchsperson charakteristisch sind, zu ermitteln. Aus den zeitlichen Veränderungen dieser psychometrischen Werte lassen sich Aufmerksamkeitsveränderungen aufzeigen, die auf die jeweiligen Abwägungs- und Entscheidungsprozesse zurückzuführen sind (Beatty 1982).

Darüber hinaus ist in Experiment 1 und 2 eine nicht metrische dimensionslose Skalierung (NMDS) über Kennzahlen vorgenommen worden, um die technischen und psychologischen Aspekte miteinander in Beziehung zu setzten. Hierbei wurden die Kennzahlen aus PANAS-, Blinzel-, Pupillendurchmesser- und Fixationsmesswerten sowie die Simulationsergebnisse genutzt. Diese Methode basiert auf einer Rangkorrelation, bei der die Beobachtungswerte erst in eine Reihenfolge gebracht und die jeweilige Positionsnummer (Rang) korreliert wird. Durch dieses statistische Verfahren ist ein Vergleich von dimensionsbehafteten Werten in einem Streudiagramm möglich. Ausgehend von möglichst vielen Startpositionen wird ein lokales Minimum der Schwankungsbreiten angestrebt. Je kleiner dieser Wert ist, umso vertrauenswürdiger ist das Ergebnis (Culmsee 2010). Dieses Verfahren wurde auf beide Experimente separat angewendet, um aufzuzeigen, welche Zusammenhänge für den Vergleich der Ergebnisse herangezogen werden können. Vor diesem Hintergrund werden die Ergebnisse im folgenden Kapitel dargelegt.

In diesem Kapitel werden die technischen und arbeitspsychologischen Ergebnisse aus Experiment 1 und 2 vorgestellt.

In Abb. 8 ist die Punktwolke mittels NMDS erzeugt worden und hat in dieser Anordnung ein Gütekriterium von 0,38 (unten links). Wie oben beschrieben dient sie an dieser Stelle als Interpretationshilfe und dem Vergleich beider Experimente. Da keine Orientierung oder Skala vorhanden ist, wird nur auf die Punkte selbst Bezug genommen: Am unteren Rand der Abb. 8 sind zu Versuchsbeginn nur das „Alter“ und „entschlossen(Pv+)“ nah beieinander. Somit kann abgelesen werden, je älter und damit erfahrener eine Versuchsperson ist, umso entschlossener ging sie an den Versuch heran. Da in dieser Abb. 8 ein Vergleich zwischen den Affektangaben aller Versuchspersonen enthalten ist, kann mit Blick auf das Cluster und in Zusammenhang mit Tab. 2 für diesen Versuch festgehalten werden, dass die Versuchspersonen weniger nervös, wach, entschlossen, durcheinander, ängstlich und selbstsicher waren als vor dem Versuch.

In der nachfolgenden Abb. 9 sind die Ergebnisse des zweiten Experiments dargestellt. Gut zu erkennen sind die einzelnen Lagepunkte. Das hier gezeigte Cluster (blau gestrichelte Form) enthält den technischen Wert Vertikalkonv[1400 d]. Ebenfalls im Cluster enthalten sind die PANAS-Werte (wach(Pn+), durcheinander(Pn−), entschlossen(Pn+) und aufmerksam(Pn+)).

Die in Abb. 9 gezeigte Punktwolke stellt Alter und „freudig erregt“ in einen engeren Zusammenhang. Ersichtlich ist auch, dass wach(Pn+), durcheinander(Pn−), entschlossen(Pn+) und aufmerksam(Pn+) darin vorkommen, doch nervös(Pn−), begeistert(Pn+) und ängstlich(Pn−) wurden im zweiten Experiment als gleichbleibend erlebt und sind in Abb. 9 nicht vorhanden. Der technische Wert Vertikalkonv[1400 d] ist ausschließlich mit PANAS-Werten der Nachbefragung im Cluster enthalten, die weitgehend der positiven Skala zugeordnet sind, wie auch schon in Abb. 8.

Beim Vergleich von Abb. 9 mit Tab. 4 zeigt sich, dass die technischen Werte mit einer Verringerung der Affekte wach(Pn+), durcheinander(Pn−), entschlossen(Pn+) und aufmerksam(Pn+) einhergehen. Obwohl alle PANAS-Affekte in beiden Experimenten abgefragt worden sind, zeigt ein Vergleich von Abb. 8 und 9, dass einige NMDS-Werte aus Experiment 1 im zweiten Experiment nicht aufgeführt werden. Somit enthält das Cluster aus Experiment 1 im Vergleich mehr Werte als das aus Experiment 2. Beim Vergleich beider Cluster ist auch gut zu erkennen, dass die Cluster sich zwar unterscheiden, jedoch auch, dass mit den technisch bestimmten Kennzahlen zV20a [m] und Vertikalkonv[1400 d] die nach der Parameterermittlung erhobenen PANAS-Werte einen höheren Zusammenhang aufweisen.

Zusammenfassend lässt sich aus dem Vergleich beider Abbildungen schließen, dass die technischen Parameter in diesen beiden Experimenten vorwiegend mit positiven Affekten in stärkerem Zusammenhang standen als mit dem Alter oder mit den Blickerfassungsmessdaten. Um nun Rückschlüsse auf die Frage der Einflussgröße Faktor Mensch zu ziehen, sollen die Ergebnisse im nachfolgenden Kapitel interpretiert werden.

Aus den Ergebnissen der beiden psychologischen Experimente lassen sich sowohl technische als auch psychologische Erkenntnisse ableiten. Nachfolgend werden die Ergebnisse der beiden psychologischen Experimente im Hinblick auf den Faktor Mensch in der Materialparameterermittlung herausgestellt.

Hervorzuheben ist, dass die individuelle Parameterermittlung basierend auf derselben Datengrundlage zu Bandbreiten in der exemplarisch ausgewählten Zustandsgröße Verschiebung aus Experiment 1 führt, die teils bei einem Faktor von bis zu 2,5 liegen. Aus den technischen Ergebnissen in Experiment 1 nach Abb. 5 ist ersichtlich, dass der Faktor Mensch besonders im Hinblick auf den Monitoringzeitraum relevant ist. Für diesen werden In-situ-Messwerte und numerische Prognosen genutzt, um den sicherheitstechnischen Zustand des Endlagers zu bewerten. Bleibt hier der Faktor Mensch in den numerischen Prognosen unberücksichtigt, können sich daraus Fehlinterpretationen und Fehlentscheidungen ergeben, die sich auf die Langzeitsicherheit des Endlagers auswirken könnten. Die technischen Ergebnisse aus Experiment 2 nach Abb. 6 sind ebenfalls im Hinblick auf die Bewertung der Langzeitsicherheit des Endlagers relevant. Die in unterschiedlicher Größe postulierten Kriechraten wirken sich auch auf die prognostizierte Gefügeschädigung des konturnahen Gebirges und eine daraus resultierende Konturauflockerung der Einlagerungsstrecke aus. Daraus resultieren Umläufigkeiten für Fluide. Daher müssen diese Auflockerungszonen im Bereich von Verschlussbauwerken nachgeschnitten werden, um den Kontakt von Verschlussbauwerk und intaktem Wirtsgestein zu gewährleisten. Wird die räumliche Ausdehnung dieser Auflockerungszone unkorrekt ermittelt und entsprechend zu wenig Wirtsgestein um die Streckenkontur nachgeschnitten, bleiben Umläufigkeiten temporär erhalten. Um diesen planerischen Ungewissheiten zu begegnen, wird ergänzend in der Praxis die Ausdehnung der Auflockerungszone vor Ort beispielsweise durch Permeabilitätsmessungen ermittelt.

Die Ermittlung von menschlichen Faktoren basiert im ersten psychologischen Experiment auf dem PANAS-Fragebogen, dem Lauten Denken und der freien Diskussion. Aus ihnen ist ersichtlich, dass nicht nur in der Herangehensweise Unterschiede bestehen, sondern es wird auch deutlich, welche Informationen für die Versuchspersonen relevant gewesen sind. Die Ergebnisse des PANAS-Fragebogens aus Tab. 2 zeigen, dass lediglich Versuchsperson 4 eine positive Affekttendenz aufweist. Diese positive Affekttendenz hängt möglicherweise mit den vorhandenen Erfahrungen mit dem Stoffmodell zusammen, die bei den anderen drei Versuchspersonen geringer ausgeprägt war und aufgrund dessen möglicherweise zu der negativen Affekttendenz geführt hat. Des Weiteren ist in der Nachbesprechung dieses Experiments besonders deutlich geworden, dass die Versuchspersonen sich weitere Informationen zu den Randbedingungen der Kriechversuche gewünscht haben, da diese Kenntnis Einfluss auf die Gewichtung der einzelnen Datenpunkte in Abb. 3 hätte.

Beim zweiten Experiment geben PANAS-Fragebogen und Blickbewegungsmessung die emotionalen und physiologischen Gegebenheiten des Experiments wieder. Rückblickend sollte jedoch angemerkt werden, dass die Ergebnisse aus Abb. 7 und Tab. 4 für die Versuchsperson 1 und 3 durch eine Sehhilfe beeinflusst sein könnten. Auch die Blickdaten nach Abb. 7 lassen eine Abnahme der allgemeinen emotionalen Belastung bei Versuchsperson 4 vermuten. Ein Blick auf Tab. 4 lässt weiterhin den Schluss zu, dass nach Behebung der technischen Schwierigkeiten ein Routine-Effekt beobachtbar wurde. Dass alle Versuchspersonen sich in ihrem Affekt wach verändert haben, lässt sich auf die Versuchsbedingungen zurückführen, die entweder bei einer Zunahme eine Aktivierung (beispielsweise durch Stolz oder Interesse am weiteren Verfahrensverlauf) oder aber bei einer Verringerung Ermüdungserscheinungen (beispielsweise durch die Versuchsdauer) bedingen. Eine weitere Erkenntnis liefert der Vergleich der Versuchspersonen 1 und 3, die die gleichen Stoffmodelle verwendet haben. Versuchsperson 1 liegt nach Abb. 6 mit einem mathematischen Ansatz in ihrer Parameterermittlung nah an Versuchsperson 3, die einen individuell-optischen Ansatz für die Parameterermittlung wählte. Aufgrund dieser individuellen Ansätze zur Parameterermittlung sowie der menschlichen Einflüsse kommt es bei den Simulationsergebnissen zu einer Abweichung mit einem Faktor von 1,2 nach 1400 Tagen.

Bei der Zusammenführung der Ergebnisse von Experiment 1 und 2 sollte mit der NMDS ein qualitativer Zusammenhang zwischen den kognitiven und den technischen Variablen aufgezeigt werden. Bei der Auswertung verschiedener Konfigurationen der NMDS fiel auf, dass die Alienation-Werte in allen NMDS-Analysen ≥ 0,2 waren, wie in Abb. 8 und 9 exemplarisch dargestellt. Aus dem Experimentvergleich lässt sich dennoch zeigen, dass die Cluster, die die sicherheitsrelevanten Simulationsergebnisse enthalten, mehrheitlich mit den bei der Parameterermittlung erhobenen positiven Affekten (Abb. 8 und 9) in Zusammenhang stehen. Zwar kann angeführt werden, dass dieses Ergebnis aus der geringen Anzahl der Versuchspersonen und den Randbedingungen des Experiments resultieren kann, jedoch lässt es auch den Schluss zu, dass ein qualitativer Zusammenhang zwischen den kognitiven und den technischen Ergebnissen erfasst werden kann.

Hieraus leitet sich für die zukünftige Forschung zu den menschlichen Faktoren unter Anwendung weiterer geeigneterer Methoden der Bedarf einer Anpassung des Forschungsdesigns ab. Abschließend kann festgehalten werden, dass individuelle Simulationsergebnisse auf menschliche Einflüsse zurückgeführt werden können, die dem jeweiligen Modellierer und seiner individuellen Situation und Verfasstheit zuzuordnen sind. Die daraus resultierenden Bandbreiten (Ungewissheiten) in den Prognosedaten können Gegenstand weiterer Forschung sein, zusammen mit der Frage nach dem Umgang mit ihnen und wie diese kommuniziert werden können (vgl. Seidl et al. 2024; Röhlig 2024).

Zu guter Letzt wird betrachtet, welche ersten Rückschlüsse aus dieser Untersuchung zur Bedeutung menschlicher Faktoren für die sichere Entsorgung radioaktiver Abfälle gezogen werden können.

Im Rahmen der exemplarischen Forschungsarbeit zu Auswirkungen des Faktors Mensch in numerischen Simulationen mit vier Versuchspersonen am Beispiel einer Einlagerungsstrecke eines Endlagers für radioaktive Abfälle konnte, mit sehr explorativem Charakter, gezeigt werden, dass bei der Vorgabe gleicher technischer Rahmenbedingungen (Materialdaten, Stoffmodelle, Simulator) ein individueller Einfluss auf die Simulationsergebnisse besteht. In Experiment 1 ergab sich bezogen auf die Zielgröße Vertikalkonvergenz der Streckenfirste ein Faktor von bis zu 2,5 und in Experiment 2 von bis zu 1,2. Somit konnten in beiden Experimenten bearbeiterseitige Bandbreiten in den rechnerischen Ergebnissen aufgezeigt werden. Die auf individuellen Ansätzen und Entscheidungen des jeweilig Modellierenden beruhenden Einflüsse sollten daher bei der sicherheitstechnischen Planung eines Endlagers grundsätzlich erfasst und berücksichtigt werden. Bisher beziehen sich die oben gezeigten Ergebnisse und Schlussfolgerungen lediglich auf die Modellierung von Kriechprozessen und ihre Auswirkungen auf das rechnerisch ermittelte Tragverhalten einer Strecke im Salinargebirge. Aus dem Faktor Mensch resultierende Ungewissheiten können, wie von Eckhardt (2020) vorgeschlagen, nach ihrer Sicherheitsrelevanz, Tragweite, Aussagenqualität oder ihrem Behebungspotenzial klassifiziert werden. Im Zusammenhang mit dieser Klassifizierung sind zukünftig menschliche Faktoren weiter zu beforschen. Somit können die aus menschlichen Faktoren resultierenden Ungewissheiten genauer spezifiziert werden, um bereits im Planungsverfahren von zuständigen Akteuren auf Betreiberseite proaktiv im Rahmen eines eigenen Qualitätssicherungsmanagements minimiert zu werden statt reaktiv erst und nur im Genehmigungsverfahren in dem Diskurs zwischen Antragssteller und Genehmigungsbehörde eingebracht zu werden. Hieraus folgt weiterer Forschungsbedarf im Zusammenhang mit Auswirkungen aus dem Faktor Mensch auf den Planungs- und auch auf den Ausführungsprozess, um diesen Bereich bekannter Ungewissheiten systematisch zu durchleuchten, sie zu identifizieren und ihre möglichen Folgewirkungen zu reduzieren. Zielsetzung ist dabei eine systematische Verbesserung der Prognosezuverlässigkeit, um den Schutz von Mensch und Umwelt möglichst optimal zu gewährleisten.

Dieser Beitrag ist im Rahmen des Vorhabens TRANSENS entstanden, einem Verbundprojekt, in dem 16 Institute bzw. Fachgebiete von neun deutschen und zwei Schweizer Universitäten und Forschungseinrichtungen zusammenarbeiten. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages und im Niedersächsischen Vorab der Volkswagenstiftung vom Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur (MWK) von 2019 bis 2024 gefördert (FKZ 02E11849A-J).