Während Sensitivitätsanalysen (SA) erlauben, Eingangsgrößen hinsichtlich ihres Einflusses auf die Ungewissheit der zu berechnende Zielgrößen zu charakterisieren, beantwortet die quantitative Analyse von Ungewissheiten (Unsicherheitsanalyse – UA) die Frage, welchen Betrag die Ungewissheit der prognostizierten Zielgröße aufweisen wird. Als guter Einstieg in die methodischen Grundlagen sei hier auf Saltelli et al. (2000, 2008) verwiesen. Für SA werden üblicherweise die folgenden Methodiken genutzt: ANOVA, Sobol (teilweise in Kombination mit Surrogatmodellen), probabilistische Risiko Abschätzung (PRA), Pearson’s Korrelationskoeffizient (PCC), Spearman's Rank Korrelationskoeffizient (SRCC,) und der Smirnov-Test. Eine Guideline für eine qualifizierte Nutzung dieser Verfahren kann z.B. aus (Spiessl & Becker, 2017) entnommen werden.
Im Rahmen einer aussagekräftigen UA entstehen so Bandbreiten für die vorhergesagten Größen, die durch Extremwerte oder Quantile begrenzt werden können. Kombiniert man diese Prognosebandbreiten mit einem quantitativen Verständnis der Ungewissheiten in gemessenen Größen, so lassen sich daraus Metriken für eine Modellvalidierung ableiten. Bildlich gesprochen ergeben sich über die Bandbreiten sinnvollere Zielkorridore für eine Modellvalidierung, als wenn genau ein Simulationsergebnis mit genau einem Messwert verglichen wird. Ein ähnliches Vorgehen kann zur Einschränkung von Parameterräumen oder zur Modellselektion genutzt werden (Kiszkurno et al., 2024).
Weitere Zugewinne durch UA/SA sind zum einen Rückwirkungen auf die Ermittlung von Ungewissheiten, d.h. eine effiziente zukünftige Zuweisung von (üblicherweise begrenzten) Ressourcen zur Gewinnung z.B. der notwendigen physiko-chemischen Datenbasis mittels Feldanalysen und experimenteller Laborarbeiten. Zudem unterstützt das parallel dazu erlangte verbesserte Prozess- und Systemverständnis (mehrskalig von der atomaren Ebene bis zur technologischen Dimension) ebenfalls eine sichere Auslegung von Endlagersystemen in tiefen Geosystemen.
Schließlich sind in der Modellqualifizierung auch die Hauptpfade der Management-Optionen auszuwählen, d.h. sollen die als relevant erkannten Ungewissheiten zuvorderst reduziert werden, sollen Wege zu ihrer Vermeidung / Ausschließung beschritten werden (z.B. über Änderungen im Design, Neuspezifizierung von Komponenten und Verfahren etc.) oder können sie verbalargumentativ beschrieben werden.
Zurück zum vorherigen Thema Zurück zum Hauptthema