As travel demand grows in many metropolitan areas, overcrowding in public transport systems has become a major issue. Crowding distribution can be highly uneven over station platforms and multi-car transit vehicles. This implies that cars are not equally utilized and thus, passengers perceive on-board crowding higher. Furthermore, there are higher fleet requirements to serve the demand, leading to higher operating costs. Public transport operators' main concern is to reduce on-board crowding effects through investments. Thus, there is a need to thoroughly understand how passengers are distributed among individual cars and evaluate on-board crowding in a more realistic way, by considering that passenger distribution over vehicles is not even. 

Paper I explores the utilization of automated public transport data to analyze passengers' boarding behavior and investigate the trade-offs between crowding and walking when passengers make car boarding choices. The framework proposed in this paper is applied in a case study of a line segment of Stockholm metro network. In crowded conditions, passengers are found to make trade-offs, increase walking to avoid in-vehicle crowding, when choosing a train car. 

Paper II focuses on the extension of an existing public transit operations and assignment model, BusMezzo, to allow modelling of crowding in individual cars of a multi-car vehicle. The simulation framework is applied in a case study in Stockholm metro network, evaluating the effects of variations in demand and station layout on the distribution of passengers over vehicles. Increased demand results in a more even passenger distribution at the most crowded stations. This is due to less remaining capacity that leads to low flexibility of how passengers are distributed among train cars. The closure of a popular access point at a selected station leads to more evenly loaded trains and lower perceived in-vehicle travel times per passenger.

I takt med att efterfrågan på resor ökar i många storstadsområden har överbelastning i kollektivtrafiksystemen blivit en viktig fråga. Trängseln kan vara ojämnt fördelad längs plattformar och i tåg med flera vagnar. Det ojämna kapacitetsutnyttjandet i tåget resulterar i att resenärer upplever större trängsel ombord. Dessutom uppstår det högre krav på fler fordon för att tillgodose efterfrågan, vilket leder till högre driftskostnader. Kollektivtrafikoperatörerernas främsta åtgärd är ofta att minska negativa trängseleffekter genom investeringar. Det finns därför ett behov av mer kostnadseffektiva åtgärder. Det kan göras genom att öka kunskaperna om hur resenärer fördelar sig mellan vagnarna och analysera trängseln ombord på ett mer realistiskt sätt genom att hänsyn tas till att resenärer fördelar sig ojämnt mellan tågetsvagnar.

Artikel I undersöker användandet av automatiskt insamlade data om kollektivtrafik för att analysera resenärers ombordstigning och undersöka avvägningarna mellan trängsel och förflyttning längs plattformen när passagerare väljer en vagn. Det föreslagna ramverket tillämpas i en fallstudie av ett linjesegment i Stockholms tunnelbanenät. Under trånga förhållandet har passagerare visat sig att välja en mindre trång vagn.

Artikel II fokuserar på utvidgning av det befintliga modellverktyget BusMezzo för att kunna modellera trängseln i varje vagn. Det utvecklade analysverktyget tillämpas i en fallstudie i Stockholms tunnelbanenät. Effekterna av passagerarvolymer och stationsutformningar på trängsel i vagnar utvärderas. Ökad efterfrågan resulterar i en jämnare fördelning av passagerare på de mest trånga stationerna. Detta beror på mindre återstående kapacitet som leder till låg flexibilitet i hur passagerare fördelas mellan vagnar. Stängningen aven populär ingångspunkt vid en utvald station leder till jämnare lastade tåg och lägre upplevda körtider per passagerare.