Die Erhöhung der Resilienz urbaner Wasserinfrastrukturen wird oft als wichtiges Ziel genannt. Eine Literaturstudie zeigt, dass dafür konkretisiert werden muss, um welche Infrastruktur es sich handelt, gegenüber welcher Störung sie resilient sein soll und an welcher Leistung sich die Resilienz zeigen soll. Hier wird darauf aufbauend ein quantitativer Ansatz der Resilienzmessung vorgeschlagen, der die Schwere des Leistungsausfalls gegenüber einem Grenzwert über die Zeit integriert und dieses Integral über das Zeitintervall und den gewählten Grenzwert normiert. Eine beispielhafte Anwendung für Stadtentwässerungsstrategien bei Starkregenereignissen zeigt, dass der vorgeschlagene Ansatz den Vorteil hat, dass Dauer und Ausmaß eines Leistungsausfalls in einem Resilienzwert berücksichtigt werden können. Zudem erlaubt der Ansatz eine Evaluation unterschiedlicher Störungen, beispielsweise durch Systemausfälle. Durch die Normierung wird ein Vergleich unterschiedlicher Leistungen von Wasserinfrastruktur ermöglicht. Allerdings ist die normierte Resilienz stark von der Wahl des Zeitintervalls und des festgelegten Grenzwertes abhängig und damit nicht ohne weiteres auf andere Systeme übertragbar.

Das Ziel der Arbeit war, mit Hilfe von Sozial Media Daten Starkregenereignisse auszuwerten und Überflutungskarten zu erstellen. Da Starkregen in Deutschland in Zukunft häufiger auftreten wird, erscheint es sinnvoll, Methoden zu entwickeln, die, auch perspektivisch proaktiv, bei der Auswertung, Lokalisierung und Ausmaß von Ereignissen helfen können. Das Konzept, Social Media Daten zu nutzen, ist nicht neu. Es ist als „Crowdsourcing“ bekannt und wird bereits seit Jahren in vielen Bereichen eingesetzt. Es wurden insgesamt zwei Starkregenereignisse zur Untersuchung ausgewählt. Das erste Ereignis fand vom 29.06.2017 bis zum 30.06.2017 statt. Das zweite Ereignis ging vom 22.07.2017 bis zum 29.07.2107. Die Regenmengen der beiden Regenereignisse wurden mithilfe von Regenschreiberdaten der Stadt Berlin ausgewertet. Die Social Media Daten wurden von den Plattformen Facebook, Twitter, YouTube und Google gesammelt, entsprechenden Orten in Berlin zugeordnet und ausgewertet. Mit diesen Daten ließen sich Überflutungskarten erstellen. Hinzu kamen die Einsatzdaten der Berliner Feuerwehr im Rahmen dieser Ereignisse. Die anhand der Social Media Daten erhaltenen Überflutungsdaten wurden mit den Regenschreiberdaten und den Feuerwehreinsatzdaten abgeglichen und auf ihre Korrelationen untersucht. Die drei Datensätze für sich alleine genommen haben Vorteile und Nachteile ergänzen sich aber gegenseitig sehr gut. Bei einem Abgleich lässt sich dann ein Ereignis gut in seiner Länge und in seinem Ausmaß beschreiben. Die entwickelte Methode kann als direkter Überflutungsnachweis unter Beachtung von Einschränkungen, wie Bildqualität oder Zuordenbarkeit von Social Media Daten, dienen. Darüber hinaus bietet die Nutzung von Social Media Daten eine gute Ergänzung und Möglichkeit zur Validierung und Kalibrierung von Überflutungsmodellen.