Schniedewind, Torsten2017-03-102020-01-052022-11-252020-01-052022-11-2520160340-4536https://orlis.difu.de/handle/difu/238598Die Dynamische Fahrgast-/-plan-Information (DFI) auf der Basis von Echtzeitmonitoring ist mittlerweile im Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) weitgehend etabliert. Das Modell einer verbesserten Fahrplanlage-Prognose beruht nach wie vor auf der Echtzeit-Information, allerdings erheblich ausgeweitet auf eine Analyse von Verspätungsursachen und Störungsmuster. In dem Beitrag werden mithilfe der Prognosemethode Störungsmustererkennung und Verwendung von Verzögerungsfunktionen eine Straßenbahnlinie, zwei Stadtbus-Linien sowie drei Vorortbus-Linien der Bremer Straßenbahn AG (BSAG) untersucht: Die Straßenbahnlinie 1, die vom Stadtteil Huchting zum Hauptbahnhof führt, wird an einem straßenbündigen Abschnitt stark vom Stau des Autoverkehrs gestört. Die recht konstante Verspätung von acht Minuten ist immerhin so groß, dass Anschlüsse an der Endstelle nicht mehr erreicht werden können. Durch eine Prognose, die die Ankunftsverspätung schon vor der vom Fahrgast geplanten Abfahrt erkennt, könnte diesem eine geringfügig frühere Abfahrzeit empfohlen werden. Auch die Stadtbus-Linien 20 und 28 weisen alltägliche Störungen auf. Die einzelnen Störungen sind für sich alleine betrachtet marginal und können durch eine großzügigere Fahrzeitgestaltung eliminiert werden. Die Vorortbus-Linien 55, 57 und 58 weisen dagegen extrem vom Autoverkehr verursachte Störungen auf, die bis zu 49 Minuten betragen können. Da der Fahrgast bei einem 30-Minuten-Takt besonders auf eine verlässliche Information angewiesen ist, zeigt sich hier die Notwendigkeit einer realistischen Prognose besonders deutlich.ZeitschriftenaufsatzDH24224VerkehrStadtverkehrÖPNVStraßenbahnverkehrBusverkehrVerkehrsunternehmenVerkehrsbedienungVerkehrsablaufPrognoseAnalysemethodeInformationstechnologieKommunikationstechnologieFahrgastinformationReiseketteFallbeispiel