Dieses Projekt analysiert die Erreichbarkeit im deutschen Regional- und Fernverkehr auf Basis öffentlich verfügbarer Fahrplandaten. Dargestellt werden Reisezeiten, die Anzahl notwendiger Umstiege sowie das Verhältnis von Reisezeiten im öffentlichen Verkehr zum motorisierten Individualverkehr auf Ebene räumlicher Zonen. Ziel ist es, Unterschiede in der verkehrlichen Erreichbarkeit regional vergleichbar und interaktiv sichtbar zu machen.
Das Projekt basiert auf einem GTFS-basierten Datenworkflow, der Fahrplandaten verarbeitet und für Routing und Auswertung aufbereitet. Die schnellsten Verbindungen zwischen Haltestellen werden mit einem RAPTOR-basierten Modul berechnet und anschließend auf räumliche Zonen übertragen. Ergänzend werden für dieselben Zonenrelationen auch Pkw-Reisezeiten berechnet. Dadurch wird sichtbar, wo der öffentliche Verkehr besonders leistungsfähig ist, wo viele Umstiege erforderlich sind und wo sich deutliche Unterschiede zur Erreichbarkeit mit dem Auto zeigen.
Grundlage des Projekts sind zwei GTFS-Datensätze von gtfs.de mit Fahrplandaten für die Kalenderwoche 9 aus dem Jahr 2026. Als räumliche Bezugsebene wird die VG1000-Zonierung verwendet, die ungefähr den deutschen Landkreisen entspricht.
Für jede Zone wurde die Haltestelle mit den meisten Abfahrten als repräsentativer Halt ausgewählt. Von diesen Haltestellen aus wurden mit einem RAPTOR-basierten Routingverfahren die schnellsten Verbindungen zu allen anderen Haltestellen für jede volle Stunde berechnet. Berücksichtigt wurden dabei sowohl die Reisezeit als auch die Zahl der erforderlichen Umstiege bei schnellster Verbindung. Berücksichtig werden ausschließlich ICE, IC, RB, RE und S-Bahnen. Ersatzverkehre, U-Bahn, Straßenbahn oder Regionalbusse werden bei der Berechnung nicht berücksichtigt. Zudem ist zu beachten, dass die Daten ausschließlich auf dem GTFS Datensatz beruhen und dieser Fehler enthalten kann. Die so entstehenden Ergebnisse werden anschließend auf Zonenebene zusammengefasst und in der Karte dargestellt.
Zusätzlich wurden mit openrouteservice Pkw-Reisezeiten zwischen den repräsentativen Haltestellen berechnet. Um realistischere Bedingungen abzubilden, wurden diese Zeiten abhängig von der Tageszeit mit Faktoren von 1,0, 1,1 oder 1,2 angepasst, um beispielsweise Stau und Parksuchzeiten näherungsweise einzubeziehen.
Reisezeit Zug: Dargestellt wird die schnellste Verbindung, die in der jeweils gewählten Stunde am repräsentativen Halt einer Zone startet. Gibt es innerhalb dieser Stunde keine passende Abfahrt, bleibt der Wert leer. Für Wochentage wird in dieser Anwendung der Dienstag, 24. Februar 2026, als Referenztag der betrachteten Woche verwendet.
Reisezeit Auto: Dargestellt wird die Pkw-Reisezeit zwischen den repräsentativen Halten der Zonen, berechnet über die openrouteservice API. Um unterschiedliche Verkehrsbedingungen grob abzubilden, werden die Fahrzeiten je nach Tageszeit gewichtet: mit dem Faktor 1,2 für die Stunden 7 bis 9 Uhr und 15 bis 18 Uhr, mit dem Faktor 1,0 für die Stunden 22 bis 5 Uhr und mit dem Faktor 1,1 für alle übrigen Stunden.
Umstiege Zug: Angegeben wird die Anzahl der Umstiege der für die Metrik „Reisezeit Zug“ ausgewählten schnellsten Verbindung. Fußwege zwischen Haltestellen oder innerhalb von Stationen werden dabei nicht als Umstieg gezählt.
ÖPNV/MIV Reisezeitverhältnis: Diese Kennzahl beschreibt das Verhältnis von Reisezeit Zug zu Reisezeit Auto. Ein Wert von 1,0 bedeutet, dass beide Verkehrsmittel gleich schnell sind. Werte über 1,0 zeigen an, dass die Reise mit dem Zug länger dauert als mit dem Auto, während Werte unter 1,0 auf eine schnellere Verbindung im öffentlichen Verkehr hinweisen.
Code und Datengrundlage sind über GitHub verfügbar. Das Projekt und Berechnungen können außerdem mit anderen GTFS-Datensätzen, Zonierungen und Auswahlmethoden für repräsentative Haltestellen weiterverwendet werden. Einige Erweiterungen sind bereits im Code implementiert, zudem wir im Code die genaue Berechnungsmethodik der Reisezeiten ersichtlich.
Disclaimer: Dieses Projekt steht in keiner Verbindung zur Deutschen Bahn. Alle Angaben erfolgen ohne Gewähr und können Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten.
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