Wie viele Fehlalarme sind gesellschaftlich und wirtschaftlich akzeptabel, wenn dadurch das Risiko eines übersehenen Ausbruchs deutlich sinkt?
Eine Ende August in Nature Communications veröffentlichte Studie stellt einen interessanten neuen Ansatz für Vulkanüberwachung und Risikoanalyse vor. Alberto Ardid und Kollegen untersuchten die Ausbrüche von fünf Vulkanen, um die Grundsatzfrage zu beantworten, wie viele Fehlalarme gesellschaftlich und wirtschaftlich akzeptabel sind, wenn dadurch das Risiko eines nicht prognostizierten katastrophalen Ausbruchs deutlich sinkt. Eine wichtige Frage, die von Forschenden und Behörden auch an vielen anderen Vulkanen weltweit diskutiert wird, darunter auch in den Campi Flegrei, auf die sich die Studie allerdings nicht direkt bezieht. Eines der Probleme bei Fehlalarmen ist neben wirtschaftlichen Schäden, dass die Bevölkerung irgendwann nicht mehr auf Alarme hört, sollten mehrere Fehlalarme erfolgen. Diese Gefahr wird bei folgenden Betrachtungen ausgeblendet.
Die Forscher entwickelten einen neuen Bewertungsansatz für Risikoanalysen indem sie mit Hilfe von maschinellem Lernen Warnsignale eines Vulkans beobachteten und diese mit wirtschaftlichen Bewertung von Warnentscheidungen kombinierten. Grundlage für das maschinelle Lernen sind kontinuierliche seismische Daten, aus denen ein Modell Wahrscheinlichkeiten für bevorstehende Eruptionen ableitet. Anschließend wird nicht nur betrachtet, wie häufig das System bei den eruptionsvorhersagen richtig oder falsch liegt, sondern auch die möglichen Folgen berücksichtigt: Ein Fehlalarm kann Evakuierungen, Einschränkungen des Tourismus oder andere wirtschaftliche Schäden verursachen. Ein übersehener Ausbruch kann dagegen Menschenleben fordern und enorme Sachschäden verursachen.
Die Autoren verwenden dafür das Konzept des „Potential Economic Value“ (PEV). Ihre rückblickenden Untersuchungen, unter anderem der Eruptionen von White Island/ Whakaari 2019 und Ontake 2014, zeigen, dass sich die erwarteten Verluste in den untersuchten Fällen um etwa 30 bis 90 Prozent reduzieren ließen. Dafür musste das Warnsystem allerdings relativ viele Fehlalarme in Kauf nehmen. Die zentrale Erkenntnis lautet deshalb: Bei Vulkanen mit hohem Schadenspotenzial kann es sinnvoller sein, einen Fehlalarm zu akzeptieren, als einen tatsächlichen Ausbruch zu übersehen. Voraussetzung ist allerdings, dass die häufigeren Warnungen nicht das Vertrauen der Bevölkerung in das Warnsystem untergraben.
Die Studie bezieht sich ausdrücklich nicht auf Campi Flegrei. Ihr Ansatz lässt sich jedoch als Idee auf die Situation in der italienischen Caldera übertragen. Denn dort existiert mit Bayesian Event Tree for Eruption Forecasting (Bayesianischer Ereignisbaum für Eruptionsvorhersagen) oder kurz BET_EF bereits ein probabilistisches (auf Wahrscheinlichkeiten beruhendes) Vorhersagesystem. Es wurde speziell für Campi Flegrei entwickelt und verarbeitet unterschiedliche Informationen aus dem Vulkanmonitoring. Der Bayesian Event Tree verfolgt dabei vereinfacht den Weg von einer vulkanischen Unruhe über Hinweise auf magmatische Prozesse bis zum möglichen Ausbruch. Aus den einzelnen Wahrscheinlichkeiten wird eine Eruptionswahrscheinlichkeit berechnet.
Damit stellt sich eine interessante Frage: Könnte der Ansatz von Ardid und Kollegen eine zusätzliche Entscheidungsebene für BET_EF bilden?
BET_EF beantwortet im Wesentlichen die Frage: Wie wahrscheinlich ist eine Eruption? Die ökonomische Entscheidungsanalyse nach Ardid würde daran anschließend fragen: Welche Konsequenz sollte aus dieser Wahrscheinlichkeit gezogen werden?
Denkbar wäre beispielsweise ein System, das neben der Eruptionswahrscheinlichkeit auch die möglichen Folgen verschiedener Entscheidungen berücksichtigt. Bei einer geringen Wahrscheinlichkeit könnte eine verstärkte Überwachung ausreichend sein. Bei zunehmender Wahrscheinlichkeit könnten vorbereitende Maßnahmen ausgelöst werden. Dazu könnten etwa die Evakuierung besonders gefährdeter Einrichtungen, die Vorbereitung von Transportkapazitäten für Evakuierungen oder eine verstärkte Information der Bevölkerung gehören. Erst wenn der erwartete Schaden eines Nicht-Handelns die Kosten einer großflächigen Evakuierung übersteigt, wäre eine Räumung der roten Zone wirtschaftlich und gesellschaftlich betrachtet zu rechtfertigen. Dabei sollte man natürlich nicht der KI die Entscheidung überlassen, sondern einem Expertengremium.
Die 2025 aktualisierte italienische Alarmstruktur enthält bereits eine qualitative Verbindung zwischen Monitoring, Eruptionswahrscheinlichkeit und Maßnahmen der Behörden. Ein mehrstufiges Alarmsystem weist auf das Stadium des präeruptiven Zustands hin. Mit steigender Alarmstufe wird auch die erwartete Wahrscheinlichkeit einer Eruptionsentwicklung höher eingestuft und entsprechende Maßnahmen eingeleitet. Dazu zählt auch die Bereitstellung von Geldern und großflächige Evakuierungen.
Der mögliche nächste Schritt wäre die Ergänzung von BET_EF: Ein erweitertes System könnte die prognostizierte Eruptionswahrscheinlichkeit mit Bevölkerungszahl, Evakuierungsdauer, wirtschaftlichen Schäden und der erwarteten Gefährdung verschiedener Gebiete verknüpfen.
Die entscheidende Frage wäre dann nicht mehr allein, wann eine Eruption wahrscheinlich wird, sondern wann es rationaler ist, eine möglicherweise unnötige Evakuierung auszulösen, als das Risiko eines übersehenen Ausbruchs einzugehen. Gerade wegen der enormen Bevölkerungsdichte könnte eine solche Verknüpfung von Eruptionsprognose und Schadensabwägung helfen, die schwierige Entscheidung zwischen Fehlalarm und zu später Reaktion transparenter und nachvollziehbarer zu machen.
Quelle der Ardid-Studie: Ardid, A., Dempsey, D., McDonald, G. & Cronin, S. (2026): Socio-economic value of data-driven eruption forecasts to balance false alarms against catastrophic loss. Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-026-77242-4.
Originalarbeit zur BET_EF: Marzocchi, W., Sandri, L. & Selva, J. (2008): BET_EF: A probabilistic tool for long- and short-term eruption forecasting. Bulletin of Volcanology, 70, 623–632. DOI: 10.1007/s00445-007-0157-y.
