Im Rahmen der „Forensic Disaster Analysis“ arbeiten verschiedene Institute des KIT und des Geoforschungszentrums Potsdam interdisziplinär zusammen. Die in diesem Teilprojekt zu entwickelnde Wissensdatenbank hat eine Querschnittsaufgabe, da viele andere Teilprojekte darauf zugreifen. Die Wissensdatenbank bündelt Informationen aller existierenden ereignisspezifischen Datenbanken, die Informationen über historische Katastrophen wie Erdbeben, Überflutungen oder Extremwetterereignisse beinhalten, um diese Analysewerkzeugen zugänglich zu machen. Eines davon ist das sogenannte Fallbasierte Schließen (case-based reasoning), das unter Verwendung ähnlicher, vergangener Ereignisse erste Rückschlüsse auf ein neues noch weitgehend unbekanntes Ereignis ermöglicht. Die historische Fallbasis kann sowohl durch Experten als auch im Laufe der Zeit durch neue Fälle erweitert werden.
Der erste Schritt zur strukturierten Ablage von historischen Daten ist die Datenmodellierung, das heißt insbesondere die Definition der Attribute zur Ereignisbeschreibung. Es ist also zunächst zu untersuchen, welche Attribute zur Ereignisbeschreibung relevant sind beziehungsweise wie zwei Ereignisse miteinander verglichen werden können und welche Parameter aus den vergangenen Ereignissen für die aktuellen Analysen benötigt werden. Die Struktur der Datenbank soll hierbei unterschiedliche Katastrophenarten abdecken. Ferner soll eine Ähnlichkeitsfunktion entwickelt werden, mit welcher ähnliche Ereignisse aus der Vergangenheit identifiziert und zur weiteren Analyse genutzt werden können. Der generische Ansatz der Wissensdatenbank und der case-based reasoning Anwendung erlaubt die Nutzung durch alle im Projekt vertretenen Institute.
Im ersten Jahr werden die Grundlagen der Wissensdatenbank definiert, die Ähnlichkeitsalgorithmen implementiert und das Ganze exemplarisch für eine spezifische Ereignisdatenbank aufgesetzt. In den folgenden Jahren werden die Algorithmen erweitert und die Datenbankstruktur hinsichtlich zusätzlicher Katastrophenarten ausgebaut.

Abb. 1: Die CEDIM Datenbank bündelt Informationen aus bestehenden Datenbanken und die Methodik case-based reasoning dient zur Analyseunterstützung anderer beteiligter Projektpartner. Der dargestellte Kreisprozess geht zurück auf Aamodt and Plaza, Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches, 1994.

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S. Moehrle, “Modeling of countermeasures for large-scale disasters using high-level petri nets,” in ISCRAM 2013 Conference Proceedings - 10th International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management, 2013.

S. Moehrle, “Towards a decision support system for disaster management,” in Safety, Reliability and Risk Analysis: Beyond the Horizon - Proceedings of the European Safety and Reliability Conference, ESREL 2013, 2013, pp. 239–246.

B. Schröter, K.; Mühr, B.; Kunz, M.; Elmer, F.; Khazai, B.; Bessel, T.; Möhrle, S.; Dittrich, A.; Kunz-Plapp, T.; Kreibich, H.; Trieselmann, W.; Merz, “Das Hochwasser im Juni 2013 in Deutschland: Auslöser, Ausprägung und Auswirkungen,” Wasser - Landschaft - Mensch in Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft, Forum für Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 34.14, 2014.

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B. Khazai, A. Benkler, T. Bessel, S. Möhrle, and K. Schröter, “Analysis of the Potential Resilience and Preparedness of Districts affected by the June 2013 Flood in Germany,” in Geophysical Research Abstracts, EGU2014-6054, General Assembly European Geosciences Union 2014, 2014, vol. 16.

B. Khazai, T. Bessel, S. Möhrle, A. Dittrich, and K. Schröter, “Near real time Forensic Disaster Analysis of the central European flood in June 2013 in Germany : Impact and management,” in Geophysical Research Abstracts, EGU2014-6054, General Assembly European Geosciences Union 2014, 2014, vol. 16.

S. Moehrle, “On the assessment of disaster management strategies,” in ISCRAM 2014 Conference Proceedings - 11th International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management, 2014.

S. Möhrle and B. Mühr, “Case-based damage assessment of storm events in near real-time,” in Geophysical Research Abstracts, EGU2015-12293, 2015 EGU General Assembly 2015, 2015, vol. 17.