Bedeutung von deterministischen und probabilistischen Methoden zur Behandlung und Kommunikation von Ungewissheiten hinsichtlich der Sicherheitsaussagen in einem Safety Case

Die in Deutschland vorgesehene Endlagerung hochradioaktiver Abfälle im tiefen geologischen Untergrund muss den Schutz von Mensch und Umwelt vor ionisierender Strahlung und sonstigen schädlichen Wirkungen dieser Abfälle für einen Zeitraum von einer Million Jahren gewährleisten (StandAG § 1 Absatz 2). Dieser lange Zeitraum und die eingeschränkten Untersuchungsmöglichkeiten im tiefen geologischen Untergrund sind die wesentlichen Gründe dafür, dass bei der Bewertung der Sicherheit eines Endlagers Ungewissheiten auftreten, die nicht reduziert werden können, vgl. z. B. (NEA 2004). Unter Ungewissheit wird der Zustand unvollständiger Kenntnis über ein Phänomen oder einen Sachverhalt, der sich aus einem auflösbaren oder nicht auflösbaren Mangel an Information, aus Unschärfen oder aus unterschiedlichen Auslegungen zu bereits bekannten Informationen ergeben kann, verstanden (BASE 2022)¹. Zu jeder Sicherheitsaussage gehört eine Einschätzung zu den Ungewissheiten, siehe z. B. IAEA (2012), Swift (2017). Diese Einschätzung sollte ausgehend von Aussagen zu Ausmaß und Sicherheitsrelevanz der Ungewissheiten in Empfehlungen zum weiteren Vorgehen münden.

Basis für die Gewährleistung der Sicherheit eines Endlagers ist ein System aus technischen, geotechnischen und geologischen Barrieren, die die Ausbreitung von Radionukliden be- oder verhindern. Technische Barrieren sind die Abfallbehälter und die Abfallmatrix²; geotechnische Barrieren sind z. B. Strecken- und Schachtverschlüsse, Versatzstoffe sowie Bauelemente aus speziellen Materialien mit guter chemischer Pufferwirkung. Geologische Barrieren sind natürliche Gesteinsformationen, die z. B. die Ausweisung eines einschlusswirksamen Gebirgsbereichs (ewG) erlauben.

Für die Prüfung und Darstellung der Sicherheit eines Endlagers für radioaktive Abfälle sind in der EndlSiAnfV verschiedene Anforderungen formuliert. Diese umfassen den sicheren Einschluss der Radionuklide innerhalb der wesentlichen Barrieren (§ 4) sowie deren Integrität und Robustheit³ (§ 5, § 6). Als wesentliche Barrieren gelten je nach Konzept der ewG oder die technischen und geotechnischen Barrieren. Als Sicherheitsindikator⁴ zur Prüfung der Sicherheit eines Endlagers dient nach § 7 die jährliche effektive Dosis für Einzelpersonen der Bevölkerung, die während des Bewertungszeitraums von einer Million Jahren zusätzlich zur natürlichen Strahlenexposition durch Austragung von Radionukliden aus den eingelagerten Abfällen auftreten kann. Die effektive Dosis ist das Maß für die gesundheitliche Gefährdung des menschlichen Körpers durch ionisierende Strahlung, bei dem die unterschiedliche biologische Wirksamkeit der verschiedenen Arten ionisierender Strahlung sowie die unterschiedliche Empfindlichkeit der Organe und Gewebe des menschlichen Körpers gegenüber stochastischen Strahlenwirkungen berücksichtigt werden, ausgedrückt in der Einheit Sievert (Sv) (BASE 2022).

Die Berechnung dieser effektiven Dosis kann als einziger der in der EndlSiAnfV formulierten Indikatoren auf einen sicherheitsrelevanten Referenzwert (10 μSv/Jahr für zu erwartende und 100 μSv/Jahr für abweichende Entwicklungen) bezogen werden. Der Berechnung der effektiven Dosis kommt somit eine entscheidende Bedeutung bei der Bewertung der Sicherheit eines Endlagers für radioaktive Abfälle in Deutschland zu.

Im Folgenden soll der Frage nachgegangen werden, welche Methoden zur Behandlung und Darstellung von Ungewissheiten geeignet sind, um eine sowohl korrekte als auch möglichst gut verständliche Aussage hinsichtlich der Ungewissheit der Sicherheitsbewertung eines Endlagers zu formulieren. Die Sicherheitsbewertung eines Endlagers umfasst verschiedene radiologische, physikalische sowie chemische Aspekte. Aufgrund der großen Bedeutung als Sicherheitsindikator wird die Diskussion im Folgenden anhand der radiologischen Bewertung mittels einer Dosisabschätzung diskutiert.

Der Verständlichkeit der Aussagen kommt vor dem Hintergrund des partizipativen Anspruches des StandAG eine große Bedeutung zu. Es reicht nicht aus, Ungewissheiten korrekt zu identifizieren und zu berücksichtigen. Die gesetzlich geforderte Möglichkeit der Beteiligung erfordert zudem auch für den Nicht-Experten nachvollziehbare⁵ Ergebnisse (Smeddink 2023). Deshalb wurde ein Online-Experiment zur Verständlichkeit zweier grundsätzlich verschiedener Darstellungsarten rechnerischer Ungewissheiten konzipiert, welches in Seidl et al. (2024) im Detail beschrieben ist. Die Ergebnisse dieses Experiments werden bei der Diskussion zum Umgang mit Ungewissheiten in der Sicherheitsbewertung von Endlagern unterstützend herangezogen.

Es ist international üblich und auch im deutschen Regelwerk vorgesehen, Aussagen zur Sicherheit eines Endlagers für hochradioaktive Abfälle in einem Safety Case darzulegen. Eine detaillierte Erläuterung zur Begrifflichkeit des Safety Case einschließlich der damit verbundenen Ungewissheiten im deutschen Standortauswahlverfahren findet sich in Röhlig (2024a). Einen generellen Überblick der Möglichkeiten der qualitativen und quantitativen Bewertung von Ungewissheiten, u. a. mit Hilfe verschiedener Indikatoren ist in Röhlig (2024b) dargelegt. In dem hier vorgestellten Beitrag ist die Diskussion auf das Beispiel der effektiven Dosis fokussiert.

Mit der Berechnung einer effektiven Dosis für eine Person sind erhebliche Ungewissheiten verbunden (NEA 2009). Die Berechnung erfordert eine Bewertung der Austragung und Freisetzung von Radionukliden aus den eingelagerten Abfällen in oberflächennahe Grundwasserkörper. Diese Berechnung ist mit Ungewissheiten behaftet, vor allem können für lange Zeiträume (größer 100.000 Jahre) klimatische Einwirkungen die oberflächennahen geologischen Verhältnisse signifikant verändern. Zusätzlich erfordert eine Berechnung der Dosis auch die Kenntnis der verschiedenen Pfade, die zu einer Strahlenbelastung in der Zukunft für dann lebende Personen führen können. Die Lebens- und Ernährungsgewohnheiten dieser Personen können für den Bewertungszeitraum nicht prognostiziert werden. Deshalb werden in der Regel zusätzlich zur Dosis weitere Indikatoren betrachtet, die auch langfristig robust berechnet werden können (NEA 2012b). In der EndlSiAnfV sind dies die Indikatoren zum Einschluss der Radionuklide nach § 4. Auf diese Indikatoren wird in diesem Beitrag nicht weiter eingegangen.

Bei der numerischen Analyse der Konsequenzen einer Freisetzung von Radionukliden (z. B. der Berechnung einer effektiven Dosis) werden Differentialgleichungen gelöst, die über Anfangs- und Randbedingungen sowie Modellparameter in einem Modell definiert werden müssen. Bei der Simulation der Prozesse im Endlagersystem mit der abschließenden Berechnung der Dosis muss eine Vielzahl von unterschiedlichen Ungewissheiten berücksichtigt werden. Die Darstellung des Umgangs mit den Ungewissheiten und der damit verbundenen eingeschränkten Aussagekraft des Ergebnisses der Dosisberechnung, insbesondere hinsichtlich des Einflusses auf die Zuverlässigkeit der sicherheitsgerichteten Aussagen, ist eine zentrale Aufgabe in einem Safety Case (NEA 2004, 2012a, 2013, IAEA 2012, Röhlig 2024a).

Es ist international üblich, die auftretenden Ungewissheiten in einem Safety Case in drei Gruppen einzuteilen (IAEA 2012, NEA 2012a, Röhlig 2024b):

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit diesen Ungewissheiten bei der Bewertung und Darstellung der Sicherheit eines Endlagers umzugehen. Beim Einsatz von Rechenmodellen zur Analyse der Langzeitsicherheit können Ungewissheiten der Eingangsparameter entweder über Bandbreiten oder Verteilungsfunktionen oder über eine Anzahl von aus den Ungewissheiten abgeleiteten Entwicklungsmöglichkeiten (Szenarien) erfasst werden. Dementsprechend werden zwei verschiedene Herangehensweisen zur Behandlung von Ungewissheiten unterschieden, z. B. in Swift (2017):

Eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung gibt an, welche Wahrscheinlichkeit jedem möglichen Einzelwert einer ungewissen Größe zugemessen wird, wobei die Summe aller dieser Wahrscheinlichkeiten 1 ergibt. Unter einer stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung (mathematisch exakt: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion) versteht man eine Beziehung, aus der für jedes denkbare Werteintervall einer kontinuierlichen Größe abgeleitet werden kann, mit welcher Wahrscheinlichkeit deren Wert in diesem Intervall liegt. Diese Wahrscheinlichkeit entspricht geometrisch der Fläche unter der Kurve. Die Gesamtwahrscheinlichkeit des möglichen Wertebereichs beträgt dabei immer 1. Abb. 1 veranschaulicht die beiden Arten von Verteilungen.

Eine Behandlung von Ungewissheiten, die vollständig auf Verteilungsfunktionen beruht und alle Ungewissheiten in eine einzige Gesamtanalyse einbezieht, bezeichnet man auch als vollprobabilistische Analyse (TSPA = total system performance assessment). Das genaue Gegenteil dazu wäre ein Ansatz, der eine größere Anzahl von Szenarien generiert, die alle Ungewissheiten abdecken sollen, und diese Szenarien ohne Parametervariation deterministisch untersucht (Abb. 2).

In der Praxis werden meist beide Ansätze in Kombination verfolgt. Das in Rahn et al. (2024) dargestellte Verfahren zum Umgang mit Ungewissheiten beim Standortauswahlverfahren in der Schweiz entspricht einem solchen Mischansatz. Die in der EndlSiAnfV gesetzten Anforderungen sind ein Beispiel für einen szenarienbasierten Ansatz, bei dem deterministische Aspekte voraussichtlich eine große Rolle spielen. Allerdings ist es zu berücksichtigen, dass mit Veröffentlichung der Berechnungsgrundlage zur Dosisabschätzung Vorgaben vorliegen, die den Einsatz probabilistischer Ansätze stärker in den Fokus rücken werden (BASE 2022). Die Sicherheitsanalyse für das Endlager in Yucca Mountain ist ein Beispiel für einen sehr stark modellbasierten Ansatz, bei dem probabilistische Ansätze im Vordergrund standen (Rechard et al. 2014).

Tab. 1 fasst das generelle Vorgehen beim Umgang mit Ungewissheiten in deterministischen und probabilistischen Verfahren zusammen.

In den beiden folgenden Kapiteln wird das Vorgehen zur Behandlung von Ungewissheiten mit deterministischen und probabilistischen Methoden in einem Safety Case eingehender erläutert. Zur Verdeutlichung werden diese beiden Ansätze hier in jeweils „reiner“ Form gegenübergestellt, also als entweder voll deterministische oder voll probabilistische Analyse. Bei der praktischen Anwendung ist es üblich, einen Mischansatz zu verwenden, indem jeweils ausgehend von verschiedenen, sich deutlich unterscheidenden Szenarien eine Anzahl begrenzter probabilistischer Untersuchungen durchgeführt wird, bei denen jeweils einige, das Szenario bestimmende Parameter innerhalb sinnvoller Bandbreiten variiert werden.

Der Beitrag fokussiert sich dabei auf die Behandlung von Daten/Parameter- und Szenarienungewissheiten (Tab. 1). Modellungewissheiten werden dagegen meist durch den Einsatz und Vergleich unterschiedlicher Modelle behandelt und erfordern eine gesonderte Betrachtung. Dieses „Benchmarking“ wird hier nicht weiter analysiert. Es wird stattdessen auf NEA (2012a) und Ergebnisse aus dem Vorhaben PAMINA (Galson und Richardson 2011, Galson und Khursheed 2007) bzw. Röhlig (2024b) verwiesen.

Für die quantitative Analyse der Entwicklung eines Endlagersystems, z. B. in Form einer Abschätzung der Dosis, ist es aufgrund der Ungewissheiten notwendig, das erwartete Systemverhalten zu demonstrieren. Dies wird durch die Anforderung in § 3 EndlSiAnfV nach Ableitung (mindestens) einer „zu erwartenden Entwicklung“ regulatorisch untermauert. Diese erwartete Entwicklung⁶ basiert auf einer möglichst realitätsnahen Beschreibung der geologischen Verhältnisse und der geplanten Funktionsweise der technischen und geotechnischen Bauwerke. Dieser erwarteten Entwicklung werden Alternativen (abweichende Entwicklungen) gegenübergestellt.

Die erwartete Entwicklung ist eine Entwicklung, die nach Experteneinschätzung mit vergleichsweise hoher Wahrscheinlichkeit eintreten wird; das sollte aber nicht dahingehend missverstanden werden, dass sie sich als Endpunkt einer mathematischen Analyse im Sinne der wahrscheinlichsten Entwicklung oder eines „Erwartungswerts“ ergibt. Sie dient vielmehr als hervorgehobener Ausgangspunkt für weitere Analysen im Sinne einer Referenzentwicklung des Endlagersystems. Es kann dabei auch notwendig sein, mehrere erwartete Entwicklungen zu definieren. Den erwarteten Entwicklungen kommt eine besondere Bedeutung bei der Ableitung von gegebenenfalls zeitabhängigen Anforderungen an die Barrieren und bei der Optimierung des Endlagersystems zu.

Die erwarteten und abweichenden Entwicklungen sollen in ihrer Gesamtheit die Ungewissheiten hinsichtlich der möglichen zukünftigen Entwicklung abdecken, ohne dass der Anspruch erhoben wird, die tatsächliche Entwicklung zu prognostizieren (Begründungstext EndlSiAnfV § 3, Deutscher Bundestag 2020). Das Vorgehen, einen Satz von Szenarien zu entwickeln, die einzeln an Grenzwerten gespiegelt werden, verzichtet grundlegend auf weitere quantitative Überlegungen wie z. B. die Eintrittswahrscheinlichkeiten dieser Szenarien und ist im Kern eine deterministische Herangehensweise.

Der deterministische Ansatz beruht wesentlich auf einer zunächst qualitativen Experteneinschätzung der relevanten Prozessabläufe. Diese werden z. B. in Form von FEP (Features, Events, Processes)⁷ erfasst, die jeweils nur einen eng begrenzten Teil der physikalischen Gesamtrealität beschreiben, also eine Eigenschaft (etwa die Gesteinsdurchlässigkeit), ein mögliches Ereignis (etwa ein Erdbeben) oder einen Prozess (etwa die Diffusion). FEP können voneinander abhängen und sich gegenseitig beeinflussen. Im Rahmen einer standortspezifischen Bewertung der relevanten FEP werden schließlich die erwarteten und die abweichenden Entwicklungen definiert. Dieses auch als Szenarienentwicklung bezeichnete Verfahren beruht auf einer systematischen Auswertung von Expertenwissen, berücksichtigt Ungewissheiten aber nicht systematisch, sondern pauschalisiert über eine qualitative Klassifizierung der Eintrittserwartung. Die daraus abgeleiteten Entwicklungen des Endlagersystems sind als repräsentative Systementwicklungen anzusehen und nicht etwa als Prognosen der tatsächlichen Entwicklung. Dementsprechend dürfen Rechenergebnisse, die auf solchen Szenarien beruhen, ebenfalls nicht als Prognosen – etwa der Entwicklung der jährlichen Dosis über die Zeit – missverstanden werden. Im Zusammenhang mit geeigneten, sicherheitsrelevanten Referenzwerten können solche Ergebnisse allerdings Sicherheitsaussagen ermöglichen oder untermauern und somit als Sicherheitsindikatoren dienen.

Bezüglich der Daten, die der Analyse einer erwarteten oder abweichenden Entwicklung zugrunde gelegt werden, hat man generell zwei Möglichkeiten: den realitätsnahen und den konservativen Ansatz. Im ersteren Fall werden Daten verwendet, die nach bestem Wissen so realistisch wie möglich bestimmt oder geschätzt werden. Im letzteren Fall ist man dagegen bestrebt, bei ungewissen Verhältnissen so weit wie sinnvoll in die ungünstige Richtung zu gehen, um mit den Abschätzungen auf der sicheren Seite zu bleiben. Allerdings ist aufgrund komplexer, nichtlinearer Kopplungen vielfach nicht eindeutig, welche Richtung tatsächlich die ungünstige ist. Weiterhin besteht bei konservativen Ansätzen immer die Gefahr von Überkonservativität, also einer so weit gehenden Über- oder Unterschätzung von Parametern, dass dadurch die Sicherheitsaussage abgeschwächt wird oder gänzlich verloren geht. Überkonservativitäten werden insbesondere dann ein Problem, wenn Standorte miteinander verglichen oder Optimierungsmaßnahmen bewertet werden müssen. Welcher Ansatz in der Praxis gewählt wird, hängt somit stark von der Fragestellung ab. Wichtig ist, die entsprechenden Annahmen umfassend zu dokumentieren. Die Frage, ob ein realitätsnaher oder ein konservativer Ansatz gewählt werden sollte, spielt für die weitere Diskussion in diesem Beitrag keine Rolle.

Als Vorteil deterministischer Bewertungen wird die Möglichkeit gesehen, die bei der Analyse gesetzten Randbedingungen, z. B. erwartete Zustände, konservative Annahmen oder auch Extremsituationen, direkt erkunden zu können und die Ergebnisse in Fachkreisen, z. B. in Gesprächen zwischen Vorhabenträger und Genehmigungsbehörde, gut veranschaulichen zu können. Schwächen deterministischer Verfahren ergeben sich vor allem bei der Begründung der Herleitung der Szenarien und der eingeschränkten Möglichkeiten, Ungewissheiten systematisch zu analysieren (z. B. Vigfusson et al. 2007).

Während der deterministische Ansatz Ungewissheiten pauschalisiert widerspiegelt, verfolgt der probabilistische Ansatz das Ziel, diese systematisch zu quantifizieren. Die Grundidee besteht darin, alle Ungewissheiten, die sich auf eine Sicherheitsaussage in relevanter Weise auswirken, mittels geeigneter statistischer Verteilungen numerisch zu erfassen und zu untersuchen, welche Konsequenzen sich daraus rechnerisch für die Ungewissheit der Sicherheitsaussage selbst ergeben. Dafür wird der Prozess, der diese Sicherheitsaussage liefert, viele Male mit unterschiedlichen Eingangsdatensätzen durchgeführt, welche in der Gesamtheit die angenommenen Verteilungen so gut wie möglich abbilden. Die Realisationen einer probabilistischen Analyse sind dabei nicht selbst als Entwicklung des untersuchten Endlagersystems zu verstehen, sondern sollen die Ungewissheiten dieser Entwicklung abdecken.

Wegen der Vielzahl der erforderlichen Einzeluntersuchungen ist ein probabilistischer Ansatz nur dann praktisch durchführbar, wenn ein computerbasiertes Rechenmodell vorliegt, das wiederholt und automatisiert mit unterschiedlichen Eingangsdatensätzen durchlaufen werden kann. Deshalb spielt der Ansatz bei Modellrechnungen zur Langzeitsicherheit eine Rolle, etwa zur Simulation der Schadstoffausbreitung durch geologische Formationen zur Abschätzung der jährlichen Dosis, der zukünftige menschliche Generationen ausgesetzt sein werden. Die Ungewissheiten werden dann über die Verteilungsfunktionen der Eingangsparameter dieser Modelle berücksichtigt.

Für eine probabilistische Analyse müssen zunächst die Verteilungsfunktionen der einzelnen Parameter festgelegt und gegebenenfalls Abhängigkeiten definiert werden. Die Festlegung der Verteilungsfunktionen basiert dabei in der Regel auf einer Experteneinschätzung der relevanten Prozessabläufe. Dabei darf jedoch die Tatsache nicht aus dem Blick geraten, dass die Ergebnisse der Analyse ggf. empfindlich (sensitiv, siehe Sensitivitätsanalyse weiter unten) von den zugrunde gelegten Verteilungen abhängen können. Auf deren sorgfältige Bestimmung ist daher besonderer Wert zu legen.

Mathematisch kann man aus den Verteilungen eine unendlich große Zahl von Parametersätzen produzieren. In der Praxis ist es notwendig, eine repräsentative Stichprobe aus den Verteilungen zu ziehen, die den gesamten Parameterraum so gut wie möglich abdecken sollte. Anschließend wird das Modell mit allen Datensätzen aus der Stichprobe nacheinander durchgerechnet. Die Ergebnisse werden gesammelt und einer mathematischen Auswertung unterzogen. Dieses Verfahren wird unter Anspielung auf den Zufallseinfluss als Monte-Carlo-Ansatz bezeichnet.⁸

Bezüglich der Zahl der Simulationen, die für eine probabilistische Analyse durchzuführen sind, kann kaum eine allgemeingültige Aussage getroffen werden. Diese hängt von den Eigenschaften des Modells, von der Zahl der ungewissen Parameter, von der geplanten Auswertung und von der gewünschten Genauigkeit der statistischen Aussagen ab. In der Praxis wird diese Zahl häufig durch die Rechenzeit des Modells begrenzt. In Swiler et al. (2021) werden probabilistische Untersuchungen mit einigen zehn bis einigen zehntausend Einzelrechnungen durchgeführt.

Mit der Auswertung probabilistischer Rechnungen werden zwei grundsätzlich verschiedene Ziele verfolgt. Bei der Ungewissheitsanalyse betrachtet man die Ungewissheit der Ergebnisse im Ganzen, analysiert deren Verteilung und schätzt daraus statistische Kenngrößen, wie Mittelwert, Median oder die Wahrscheinlichkeit, einen vorgegebenen Grenzwert zu überschreiten, ab. Mit der Sensitivitätsanalyse untersucht man dagegen, wie empfindlich das Modellergebnis auf Variationen der Eingangsparameter reagiert (Spießl und Becker 2017, Swiler et al. 2021).

Die Stärken probabilistischer Methoden liegen vor allem in der Möglichkeit, Ungewissheiten zu quantifizieren und aus den Rechnungen Aussagen zur Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse abzuleiten. Dabei kann die Gesamtheit aller erfassten Ungewissheiten in einem Arbeitsgang analysiert werden. Dies ist als Vorteil zu sehen, allerdings kann es bei der Analyse auch nachteilig sein, dass alle Ungewissheiten mit Verteilungsfunktionen behandelt werden. Ein Hauptproblem der probabilistischen Verfahren ist die Quantifizierung von Verteilungsfunktionen, die häufig nicht oder nur eingeschränkt auf objektiv vorhandenen Informationen (physikalische Gesetzmäßigkeiten, Laborexperimente) basieren. In diesem Fall müssen die Ergebnisse probabilistischer Verfahren entsprechend bewertet und kommuniziert werden.

Für einen Safety Case wird ein umfangreicher Satz an Dokumenten mit technischen und wissenschaftlichen Inhalten erstellt, der für die Öffentlichkeit zum Teil schwer verständlich ist. Andererseits ist gerade auch die Akzeptanz der Öffentlichkeit, dass ein Endlager als sicher angesehen wird, eine wichtige Voraussetzung für dessen Implementierung. Aus diesem Grund beschäftigen sich viele nationale und internationale Organisationen derzeit mit Aspekten der Kommunikation eines Safety Case und wie diese Kommunikation verbessert werden kann. Eine Arbeitsgruppe der NEA (Nuclear Energy Agency) hat untersucht, wie die bisherigen Erfahrungen zur Anwendung von Strategien und Tools bei der Kommunikation eines Safety Case mit der Öffentlichkeit sind und wie diese Kommunikation verbessert werden kann (NEA 2017). Auf dieser Basis wird derzeit das Thema Kommunikation von Ungewissheiten von den Organisationen FSC (Forum on Stakeholder Confidence) und IGSC (Integration Group for the Safety Case) der OECD/NEA weiter bearbeitet. Dabei geht es speziell darum, besser zu verstehen, wie Ungewissheiten von unterschiedlichen Interessensvertretern wahrgenommen werden und welche Rolle sie in Debatten, Partizipations- und Entscheidungsprozessen spielen. Ziel ist es, gemeinsame Sichtweisen hinsichtlich einer besseren Kommunikation von und zum Umgang mit Ungewissheiten im Endlagerprozess zu entwickeln (NEA 2021).

Als ein spezielles Beispiel zur Kommunikation von Ungewissheiten wurde in der hier vorgestellten Arbeit ein Aspekt zur Dosisabschätzung untersucht.

Für ein Online-Experiment (Seidl et al. 2024) wurde eine Dosisabschätzung für ein hypothetisches Endlager für hochradioaktive Abfälle in einer Tonformation zugrunde gelegt. Die wesentliche Barriere ist in diesem System ein ewG aus einem äußerst gering durchlässigen Tongestein. Die Erläuterung des verwendeten Modells, die weiteren Randbedingungen und die Parametrisierungen des Modells können Rübel und Gehrke (2022) entnommen werden. Sie sind für die weitere Diskussion in diesem Beitrag aber ohne Bedeutung.

Zur Darstellung der Ungewissheiten bei der Durchführung der Dosisabschätzung wurden zwei Darstellungsarten gewählt: eine deterministische und eine probabilistische, die beide bereits vielfach zur Darstellung von Dosisabschätzungen verwendet wurden, z. B. im Schweizer Entsorgungsnachweis (Nagra 2002). In Röhlig (2024b) werden weitere mögliche Darstellungsarten diskutiert.

Die deterministische Auswertung enthält die Ergebnisse einer Berechnung der erwarteten Entwicklung und dreier davon abweichender Entwicklungen (Abb. 3). In die Abbildung wurden die Referenzwerte für die erwarteten und die abweichenden Entwicklungen gemäß EndlSiAnfV (siehe Einleitung) als Grenzwerte eingefügt. Die probabilistische Auswertung beruht auf 1000 Realisationen, bei denen insgesamt 52 Modellparameter jeweils gleichverteilt innerhalb spezifischer Werteintervalle variiert wurden (Abb. 4). In diese Abbildung lassen sich die Vorgaben der EndlSiAnfV nicht übertragen; hier wurde der Referenzwert für die erwarteten Entwicklungen als „Grenzwert“ eingefügt. Erläuterungen zu den abgebildeten Grenzwerten wurden den Teilnehmern nicht gegeben, um ein Einbetten der Grenzwerte in ein vorbestimmtes Bedeutungsumfeld zu verhindern („Framing“).

Beide Darstellungen wurden in dem Online-Experiment nebeneinander dargeboten. Die Teilnehmer⁹ mussten sich entscheiden, welche Abbildung ihrer Meinung nach eine höhere Aussagekraft transportiert. Die Teilnehmer konnten zwei Bewertungen abgeben. Zunächst sollten sie diejenige von den beiden Grafiken auswählen, deren Aussagekraft ihnen höher erschien. Auf der darauffolgenden Seite wurden beide Abbildungen erneut gezeigt und die Teilnehmer nach dem Ausmaß ihres Vertrauens (auf einer Skala von 1 = „Kein Vertrauen“ bis 7 = „Volles Vertrauen“) in die Information gefragt. Zum Abschluss wurden die Probanden um eine Begründung für ihre Wahl gebeten: „Wenn möglich, begründen Sie bitte Ihre Einschätzung“.

Die Ergebnisse aus der Untersuchung (177 Teilnehmer) weisen darauf hin, dass die deterministische Variante hinsichtlich der Aussagekraft etwas bevorzugt wird: 57 % der Befragten haben die deterministische und 43 % die probabilistische Variante hinsichtlich der Aussagekraft bevorzugt. Auch beim Vertrauen in die Aussagekraft der Abbildungen schneidet die deterministische Variante etwas besser ab. Weitere Auswertungen sind in Seidl et al. (2024) dokumentiert.

Interessant ist vor allem eine Auswertung der Begründungen zu der gegebenen Einschätzung. Hier zeigen sich mögliche Vor- und Nachteile der jeweiligen Methoden bei der Kommunikation (Tab. 2). Die in Tab. 2 genannten Vor- bzw. Nachteile wurden bei etwa zwei Drittel der Antworten in der einen oder anderen Form genannt. Bei einem Drittel der Antworten wurde aber auch eine generelle Skepsis ausgedrückt, die ein grundsätzliches Misstrauen gegenüber solchen Modellrechnungen oder allgemein gegenüber der Endlagerung radioaktiver Abfälle zeigt. Ein Teil der Antworten ließ darauf schließen, dass die Darstellungen nicht korrekt verstanden worden sind, was aufgrund der Komplexität des Darstellungsgegenstandes, der kurzen Erläuterung und der vermutlich kurzen Zeitspanne, in der die Antworten erstellt wurden, auch zu erwarten ist. Dies gilt für beide Darstellungsarten einzeln, besonders aber für den Unterschied zwischen ihnen. So kam verschiedentlich die Annahme zum Ausdruck, die grauen Kurven der probabilistischen Darstellung würden nur den Raum zwischen den gestrichelten Kurven der deterministischen Darstellung ausfüllen. Zu den eingezeichneten Grenzwerten in den Abbildungen wurden keine Aussagen gemacht. Ob diese Grenzwerte Einfluss auf die Ergebnisse gehabt haben, ist somit nicht festzustellen.

Insgesamt bestätigen die Ergebnisse des Experiments, dass die gewählten Kurvendarstellungen in einem Online-Experiment, in dem vor allem schnell gewonnene erste Eindrücke abgefragt werden, von Laien anders wahrgenommen werden als von Wissenschaftlern. Vielfach wurden von den Probanden dennoch genau die Unterschiede genannt, die auch in den wissenschaftlichen Diskursen gesehen werden: Probabilistische Darstellungen enthalten – anscheinend – mehr Information, sind aber schwerer zu verstehen und wirken weniger eindeutig und somit unter Umständen weniger vertrauenswürdig.

In diesem Beitrag wurden die grundsätzlichen Vorgehensweisen deterministischer und probabilistischer Methoden zur Bewertung und Darstellung von Ungewissheiten vorgestellt. Dabei wurden die Anwendung dieser Methoden im Safety Case und die von internationalen Gremien und Sachverständigen diskutierten Vor- und Nachteile zusammengestellt. Zusätzlich zu diesen „Experteneinschätzungen“ wurden Ergebnisse eines Online-Experiments ausgewertet. Um die Vor- und Nachteile der Methoden herausarbeiten zu können, wurden stark stilisierte Ansätze gegenüberstellt. Auch wenn das Online-Experiment nur einen Ausschnitt aus möglichen Darstellungen deterministischer und probabilistischer Methoden untersucht und die Ergebnisse nicht auf die Bevölkerung insgesamt übertragbar sind, lassen die Auswertungen einige Schlussfolgerungen zu:

Die meisten nationalen Regularien enthalten Anforderungen, wie die Ergebnisse zur Dosisabschätzung gegenüber sicherheitsrelevanten Referenzwerten darzustellen sind. In diesen Angaben steckt bereits die grundlegende Strategie, wie mit den Ungewissheiten im Safety Case umzugehen ist. In Deutschland ist für die Einhaltung der Grenzwerte für die zulässige Dosis in der EndlSiAnfV ein szenarienbasierter Ansatz vorgesehen. Ungewissheiten müssen nach § 11 EndlSiUntV systematisch ausgewiesen werden, eine Strategie zur Behandlung der identifizierten Ungewissheiten wird im Detail nicht vorgegeben. Da sowohl die Empfehlungen von Expertengruppen (z. B. Vigfusson et al. 2007) als auch Ergebnisse aus Umfragen bei Nicht-Experten darauf hinweisen, dass probabilistische und deterministische Bewertungen wichtige, aber unterschiedliche komplementäre Beiträge leisten, ist es empfehlenswert, in einem Safety Case einen gemischten Ansatz zur Bewertung von Ungewissheiten zu wählen, der sowohl probabilistische als auch deterministische Bewertungen enthält. In RWM (2016) wird z. B. vorgeschlagen, einen kombinierten probabilistisch-deterministischen Ansatz zur Behandlung von Ungewissheiten zu wählen, wobei die deterministischen Ansätze bevorzugt zur Abschätzung potenzieller langfristiger Auswirkungen freigesetzter Radionuklide eingesetzt werden sollen. Probabilistische Methoden werden auf kürzere Zeiträume angewandt, wenn ausreichend Kenntnisse für umfangreiche Analysen zur Verfügung stehen, z. B. der bei der Bewertung des technischen Barrierensystems unter dem thermischen Einfluss des radioaktiven Zerfalls aus den radioaktiven Abfällen.

Aus der Diskussion lässt sich schlussfolgern, dass probabilistische Methoden eine wichtige Funktion bei der Behandlung von Ungewissheiten in einem Safety Case haben, da man nur mit diesen Methoden die Möglichkeit hat, den Raum der Ungewissheiten systematisch und umfassend auszuwerten. Der Raum der Ungewissheiten wird durch die Verteilungsfunktionen der Parameter im verwendeten numerischen Modell, z. B. zur Berechnung der effektiven Dosis, eindeutig definiert. Auch unter der Prämisse, dass durch die Verwendung eines bestimmten Modells keine weiteren Ungewissheiten in die Betrachtung einfließen, ist es aber prinzipiell nicht möglich, den Beweis zu erbringen, dass die Verteilungsfunktionen die tatsächlichen Ungewissheiten umfassend abdecken. Deshalb ist es – auch unter dem Gesichtspunkt einer Vertrauensbildung in die Ergebnisse – sehr wichtig, losgelöst von der Diskussion der Verteilungsfunktionen eine szenarienbasierte Bewertung der Ungewissheiten hinsichtlich der Entwicklung eines Endlagersystems zu führen. Es erscheint sinnvoll, diese Bewertung so auszulegen, dass sie nicht einem mathematischen Gedankengebäude folgen muss, indem z. B. die betrachten Szenarien gemeinsam eine Wahrscheinlichkeit von 1 ergeben müssen. Oberste Prämisse der szenarienbasierten Bewertung sollte eine Betrachtung sein, die so umfassend wie möglich die Möglichkeiten der Entwicklungen des betrachteten Endlagersystems auslotet. Hierfür kann es zielführend sein, dass Szenarien sich überlappen können. Diese Szenarien nehmen im Safety Case eine andere, für die Struktur des Safety Case wichtigere Rolle ein als „probabilistische“ Szenarien, die hauptsächlich dazu dienen, in einem probabilistisch geprägten Ansatz sehr unterschiedliche, nicht gekoppelte oder das System fundamental verändernde Sachverhalte (z. B. Auswirkung magmatischer Ereignisse) in einem einzigen Modell zu analysieren.

Im Grunde gibt es viele mögliche Spielarten zwischen probabilistischen und szenarienbasierten Ansätzen. Die Ausprägung solcher Mischansätze wird dabei sehr stark durch das nationale Regelwerk bestimmt. Die Ergebnisse aus dem Online-Experiment sind nicht repräsentativ, stützen aber die These, dass Mischansätze den reinen Ansätzen für die Ziele eines Safety Cases, wissensbasiert, nachvollziehbar und vertrauensbildend Ergebnisse zu erzielen, überlegen sind. Aus Sicht der Autoren ist es unter diesen Gesichtspunkten – wie in der EndlSiAnfV und der Berechnungsgrundlage zur Dosisabschätzung angelegt – zielführend im ersten Schritt eine Szenariendiskussion zu führen und dann die Ungewissheiten innerhalb der ermittelten Szenarien mit probabilistischen Methoden zu analysieren.

Dieser Beitrag ist im Rahmen des Vorhabens TRANSENS entstanden, eines Verbundprojekts, 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).