Komplexe Entscheidungsprozesse in Bereichen wie Stadtplanung, Forstwirtschaft und Katastrophenrisikomanagement beinhalten oft mehrere, teils widersprüchliche Kriterien sowie räumliche und zeitliche Dynamiken. Herkömmliche Methoden erfassen diese Komplexität nur unzureichend – insbesondere unter Unsicherheit und sich wandelnden Bedingungen.

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines digitalen spatio-temporalen MCDA-Tools, das geografische Informationssysteme (GIS), Echtzeitdatenverarbeitung und probabilistische Methoden integriert, um die Entscheidungsqualität zu verbessern. Das Tool soll die Strukturierung von Entscheidungsproblemen, die Anwendung fortgeschrittener MCDA-Methoden (z. B. Ranking, Sortierung, Clustering), den Umgang mit Unsicherheiten sowie die Visualisierung sich verändernder räumlicher Muster ermöglichen.

Das Projekt umfasst drei Phasen:

1. eine methodische Bestandsaufnahme
2. die Entwicklung des InSTIM-Prototyps und
3. die Validierung durch Fallstudien in klimaresilienter Stadtplanung, Energiewende, Forstwirtschaft und Katastrophenmanagement.

Die kontinuierliche Einbindung von Stakeholdern stellt die Praxistauglichkeit sicher.