Ableitung von Quelle-Ziel-Matrizen im ÖPNV auf Basis von WLAN- und Bluetooth-Daten

Der öffentliche Personennahverkehr (ÖPNV) in Deutschland steht vor großen Herausforderungen: Demografische und sozioökonomische Veränderungen führen zu einem Rückgang der an den ÖV-gebundenen Zwangskunden und neuen, i. d. R. höheren Anforderungen an das ÖPNV-System. Darüber hinaus hat die Corona-Pandemie das Mobilitätsverhalten verändert, so dass bis heute die Fahrgastnachfrage unter dem Niveau des Vor-Corona-Jahres 2019 liegt. Der ÖPNV gilt jedoch als ein Baustein für die Einhaltung der verkehrsspezifischen Klimaschutzziele und soll dementsprechend seinen Marktanteil gegenüber dem motorisierten Individualverkehr (MIV) erheblich steigern.
Parallel bietet die Digitalisierung neue Möglichkeiten bei Planung, Betrieb und Marketing des ÖPNV. Vor diesem Hintergrund stehen viele Aufgabenträger und Verkehrsunternehmen vor der Aufgabe, einerseits neue Kundengruppen durch ein qualitativ hochwertiges Angebot zu gewinnen und andererseits dabei die Kosten für die Leistungserbringung im Rahmen zu halten. Die Lösung dieser komplexen Aufgabe lässt sich nur durch eine Vielzahl von Strategien und Maßnahmen in sämtlichen Bereichen der Aufgabenträger bzw. Verkehrsunternehmen umsetzen. Ein wesentlicher Bereich ist dabei die Nahverkehrs- und Angebotsplanung, die aktuelle Daten und valide Prognoseergebnisse zur Verkehrsnachfrage benötigt.
In diesem Kontext steht die Dissertation von Herrn Bieland. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das auf Basis von in Bussen erfassten WLAN-, Bluetooth- und Daten aus automatischen Fahrgastzählsystemen (AFZS) Quelle-Ziel-Matrizen für Linienfahrten ermittelt. Neben der Entwicklung des Verfahrens bildet vor allem die Kalibrierung, Validierung und Evaluation des Verfahrens anhand realer Mess- und Referenzdaten ein Schwerpunkt der Arbeit. Das Verfahren wurde exemplarisch anhand mehrerer Linienfahrten in Nordhessen getestet und hinsichtlich ihrer Güte evaluiert.