Neuer Fachbeitrag: ÖPNV-Daten für umweltsensitives Mobilitätsmanagement
In ihrem aktuellen Beitrag im Urban Transport Magazine zeigt Dr. Christine Langhanns (rms GmbH), wie Daten aus dem öffentlichen Personennahverkehr eine wichtige Rolle im umweltsensitiven Mobilitätsmanagement spielen. Sie erläutert, wie Fahrplan-, Echtzeit- und Betriebsdaten digitale Fahrgastinformationen unterstützen, Verkehrssimulationen verbessern sowie KI-basierte Prognosen und adaptive Steuerungsstrategien ermöglichen.
Der Fachbeitrag macht deutlich, dass die Wirkung des ÖPNV im Gesamtsystem nur dann voll ausgeschöpft werden kann, wenn ÖPNV-Daten mit Verkehrs-, Umwelt- und Wetterdaten verknüpft werden. Standardisierte Datenformate wie GTFS und NeTEx sowie präzise geographische Haltestelleninformationen schaffen dafür wesentliche Voraussetzungen.
An Beispielen aus den AIAMO Pilotregionen Leipzig und Landau in der Pfalz wird gezeigt, wie ÖPNV-Daten praktisch eingesetzt werden: In Leipzig werden Echtzeitprognosen der Leipziger Verkehrsbetriebe anhand von Betriebsdaten bewertet und für KI-Anwendungen aufbereitet. In Landau werden Fahrplan- und Echtzeitdaten des Regionalverkehrs mit Verkehrszähldaten kombiniert, um Schrankenschließungen vorherzusagen und Lichtsignalsteuerungen vorausschauend anzupassen.
Der Beitrag zeigt, dass ÖPNV-Daten ein Baustein vernetzter, intermodaler und umweltsensitiver Mobilität bilden. Durch ihre Integration in Digitale Zwillinge und KI-basierte Prognosemodelle lassen sich Verkehrsabläufe realistischer abbilden, Maßnahmen vorausschauend planen und die Qualität des öffentlichen Verkehrs weiter verbessern.
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