Wachsende Urbanisierung, steigende Komplexität kritischer Infrastruktur sowie das Auftreten von disruptiven Ereignissen stellen neue Herausforderungen für Stadtplaner und Entscheidungsträger dar. Natur- oder von Mensch erzeugte Katastrophen können in chaotischen und schwierigen Arbeitsbedingungen für Personen im Notfall- und Rettungswesen enden. Um schnellst möglich zu reagieren, müssen entsprechende Entscheidungen schnell getroffen werden. In diesem Beitrag wird ein Softwaredemonstrator vorgestellt, der eine ganzheitliche Bewertung von städtischen Gebieten unter Einwirkung eines disruptiven Ereignisses, wie beispielsweise einem Erdbeben oder einem terroristischen Anschlag, ermöglicht. Der Ansatz verwendetet statistische Daten und physikalische oder Ingenieurmodelle, um zu erwartende Schäden abzuleiten, was eine Grundlage zur Quantifizierung von Resilienz ermöglicht. Die Bewertung kompletter Stadtgebiete ermöglicht die Identifizierung von Schwachstellen. Das Konzept der Resilienz beinhaltet die Phasen der Vorbereitung, Prävention, Schutz, Reaktionsschnelligkeit sowie der Wiederherstellung und der vorgestellte Ansatz ermöglicht die Bewertung der Effizienz einzelner Phasen. Um schnelle Entscheidungsunterstützung zu liefern, wurde eine Schnittstelle zu 3D-Stadtmodellen entwickelt und in diesem Beitrag vorgestellt. Erste Beispiele zeigen, wie dieser Ansatz mit semantischen 3D-Stadtmodellen verknüpft werden kann, was eine intuitive Anwendung und eine benutzerfreundliche Visualisierung ermöglicht. Gegenwärtige Trends zeigen ein vermehrtes Aufkommen und Verfügbarkeit von 3D-Stadtmodellen und motivieren die Integration des eingeführten Ansatzes zur Steigerung der Bewältigungskapazität von Kommunen und Städten. Ein Anwendungsbeispiel in diesem Beitrag untersucht den Datenaustausch zwischen dem 3D-Format CityGML (mit CESIUM-basiertem User Interface) und dem eingeführten Softwaredemonstrator. Die Resultate wurden mit Schäden eines Realereignisses verglichen, um die Qualität der Prognosefähigkeit zu unterstreichen.
Schlüsselwörter: Charakterisierung der Resilienz, Schwachstellenidentifizierung, Verwundbarkeitsanalyse, 3D-Stadtmodelle, CityGML