Fußballfan Reiseverkehr

Identifizierung, Analyse und Prognose von Fußball-Fanreiseverkehr

Die DB Sicherheit GmbHunterstützt das Projekt DAYSTREAM als Anwendungspartner über die gesamte Projektlaufzeit mit fachlichem Input zu dem Anwendungsfall „Security“ und führt die abschließende Evaluation der Nutzbarkeit des prototypischen Simulators durch. Weiterhin werden relevante statische und dynamische Datenquellen der DB AG mit Bezug zum ÖPV direkt zur Verfügung gestellt, um diese mit einzubinden.

Der definierte Anwendungsfall beschreibt die Identifizierung, Analyse und Prognose von Fußball-Fanreiseverkehr unter Einbindung verschiedener Datenquellen, welche so miteinander verknüpft werden, dass sicherheitskritische Ereignisse und Entwicklungen in allen relevanten Aspekten in Echtzeit erfasst werden können .

Die Reisebewegungen von an- und abreisenden Fans sind für die involvierten Sicherheitsorgane schwer vorhersehbar, was einerseits zu Sicherheitsrisiken führt, andererseits die präzise Einsatzplanung erschwert und damit einen weniger effizienten Personaleinsatz als Folge hat. Insbesondere gewaltbereite und gewaltsuchende Fangruppierungen planen ihre Anreisewege taktisch so vor, dass durch spontane Umstiege oder indirekte Fahrtwege, die Begleitung und Überwachung zusätzlich erschwert wird. Das Ziel des definierten Anwendungsfalles ist es, durch die Einbeziehung verschiedener Daten, die spezifischen Bewegungsmuster der reisenden Fangruppierungen in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung im Streckennetz der DB zu identifizieren und auf der Basis von Mustern in historischen Daten zu bewerten und präziser vorhersagen zu können. Als Ergebnis der Forschung soll eine intelligente Visualisierung auf einer interaktiven Karte entstehen, welche die prognostizierten Reisebewegungen der unterschiedlichen Fangruppen unter Einbeziehung der veredelten dynamischen Daten in Echtzeit darstellt. So können nicht nur in der Vorplanung sicherheitskritische Begegnungspunkte identifiziert werden, sondern auch während der Fahrzeit spontane Umstiege und Zugänderungen erkannt werden und dementsprechend die Einsatzsteuerung kurzfristig angepasst werden. Dadurch wird erstmalig eine daten- und algorithmengetriebene Szenarioplanung möglich, welche im Ergebnis eine präzisere Steuerung der Einsatzkräfte zulässt. So werden Sicherheitsrisiken optimal eingesetzt und kostbare Ressourcen geschont.