Was die ÖPNV-Integration leistet

SpectralQ bindet die DELFI-GTFS-Daten ein — den deutschlandweiten Datensatz aller statischen Soll-Fahrpläne im öffentlichen Nahverkehr. Das umfasst:

• Busse
• Straßenbahnen
• U-Bahnen
• S-Bahnen
• Regionalzüge

Die Daten liegen als lokale SQLite-Datenbank vor — ohne API-Limit, ohne externe Abhängigkeit. Sie können also beliebig viele Anfragen stellen, ohne in Rate-Limits zu laufen.

Auf der Karte erscheinen:

• Haltestellen als Marker mit Labels
• Ankommende Fahrzeuge als animierte, schrumpfende Kreise (Anflug-Animation)
• Liniendaten mit Farbe und Richtung je Verkehrsträger
• Ein eigener Graph unter dem Timeslider — mit vertikalen Strichen pro Trip

Alles synchronisiert mit der Zeitachse der Karte. Wer die Animation abspielt, sieht den realen ÖPNV-Betrieb in der rekonstruierten Zeit.

Die Anflug-Animation

Der visuelle Kern der ÖPNV-Integration ist die Anflug-Animation:

Etwa 30 Sekunden vor der Ankunft eines Fahrzeugs an einer Haltestelle erscheint ein gepunkteter Kreis um die Haltestelle. Dieser Kreis schrumpft mit einer angenommenen Geschwindigkeit von 50 km/h — der Radius entspricht der verbleibenden Zeit mal 13,89 Metern pro Sekunde.

Wenn der Kreis auf 0 Meter zusammengeschrumpft ist, ist das Fahrzeug da.

Die Farbe des Kreises zeigt den Verkehrsträger:

• Bus — grün
• Tram — orange
• U-Bahn — lila
• S-Bahn — cyan
• Zug — blau

Das Auge erfasst so in Sekunden, was an einer Haltestelle gerade passiert. Während der Animation sehen Sie nicht nur die Bewegungen der Personen in Ihrer Rekonstruktion — Sie sehen den ganzen urbanen Verkehrskontext dazu.

Haltestellen-Label

Jede Haltestelle trägt ein aggregiertes Label mit bis zu drei Einträgen pro Linie und Richtung. Jeder Eintrag zeigt:

• Die Linie (z. B. „M10")
• Die Richtung (Endhaltestelle des Trips)
• Die verbleibende Zeit bis zum nächsten Trip

Wenn zehn Linien an einer Haltestelle zusammenlaufen, würde ein vollständiges Label unübersichtlich. Die Beschränkung auf drei sorgt für Lesbarkeit — immer die jeweils nächsten Abfahrten pro Linie und Richtung.

Der ÖPNV-Graph

Unter dem Timeslider der Karte erscheint ein eigener ÖPNV-Graph — eine Zeitleiste, auf der jeder Trip als vertikaler Strich dargestellt ist. Die Striche sind nach Verkehrsträger farbig.

Ein Hover über einen Strich zeigt:

• Linie
• Richtung
• Haltestelle (nächster relevanter Stopp)

Der Graph ist nicht dekorativ — er ist ein Navigationsinstrument. Sie sehen auf einen Blick, an welchen Zeitpunkten viele Fahrzeuge unterwegs sind, wo Lücken im Verkehr liegen (z. B. nachts), und welcher Verkehrsträger gerade dominiert.

ÖPNV außerhalb des Feed-Zeitraums

Der GTFS-Datensatz deckt einen bestimmten Zeitraum ab — typischerweise einige Monate vorwärts vom aktuellen Datum. Für historische oder weit in der Zukunft liegende Rekonstruktionen greift eine Fallback-Logik:

Wenn das angefragte Datum außerhalb des Feed-Zeitraums liegt, verwendet SpectralQ einen Ersatztag mit gleichem Wochentag. Der dargestellte Verkehr ist dann die Soll-Fahrplanlage eines vergleichbaren Wochentags — nicht unbedingt der tatsächliche Fahrplan an jenem Tag, aber eine sehr plausible Annäherung.

Ein Hinweis-Toast macht darauf aufmerksam, sobald der Fallback greift. So bleibt transparent, dass die Daten nicht tagesgenau sind.

Anwendungsfälle

Fall 1 — Zeugenfindung auf Bahnsteigen

Eine Tat ereignet sich um 22:15 an einer belebten Straßenecke. In 150 Metern Entfernung befindet sich eine U-Bahn-Station. Ist dort zur Tatzeit eine Bahn gefahren?

Die ÖPNV-Integration zeigt: Um 22:13 kam eine U-Bahn Richtung Süden, um 22:17 eine Richtung Norden. Zwei potenziell völlig verschiedene Passagiergruppen — zwei mögliche Zeugenkreise. Fahrgäste in beiden Bahnen haben vielleicht gesehen, was an der Straßenecke passierte.

Im Press-Artikel (Kapitel 29) wird diese Information Teil des öffentlichen Aufrufs: „Passagiere der U-Bahn Linie 2 Richtung Süden um 22:13 — haben Sie etwas beobachtet?"

Fall 2 — Alibi-Prüfung mit Nahverkehr

Eine Person behauptet, um 19:30 mit der S-Bahn von A nach B gefahren zu sein. Die Fahrt dauere 25 Minuten.

Die ÖPNV-Integration zeigt: Um 19:30 fuhr tatsächlich eine S-Bahn von A. Sie erreicht B um 19:54. Das Alibi ist zumindest fahrplan-plausibel. Eine andere Aussage — die Person sei um 19:50 an Ort C gewesen — wird damit problematisch: C liegt nicht auf der Strecke, und in 20 Minuten ist sie weder ein- noch ausgestiegen.

Fall 3 — Bewegung ohne eigene Dokumentation

Eine Person hat kein Auto, kein Handy, keine öffentlichen Bewegungsdaten. Nur Zeugenaussagen: Sie sei um 14:00 in Stadtteil A gesehen worden, um 15:30 in Stadtteil B.

Wie kam sie dorthin? Die ÖPNV-Integration zeigt, welche Linien zwischen 14:00 und 15:30 zwischen A und B gefahren sind — und in welchen Zeitfenstern sie abgefahren sein muss, um um 15:30 in B zu sein. Ein Ausschluss-Verfahren auf Basis realer Fahrpläne.

Fall 4 — Kontakt in Bus oder Bahn

Zwei Personen sollen sich getroffen haben. Keine der üblichen Treffpunkt-Hypothesen trifft zu — weder Wohnung noch Arbeitsplatz noch Gastronomie. Aber die R/Z-Analyse (Kapitel 17) zeigt: Beide waren um 18:45 an derselben S-Bahn-Station. Und danach haben beide dieselbe Linie genutzt.

Wenn zwei Personen dasselbe Fahrzeug genommen haben, sind sie sich mit Sicherheit begegnet — auch wenn niemand ein Treffen vermutet hätte. Die ÖPNV-Integration macht solche „Zufallstreffen im Fahrzeug" sichtbar.

Kombinationen mit anderen Werkzeugen

Mit R/Z-Analyse

Die R/Z-Analyse (Kapitel 17) prüft, ob Personen sich räumlich-zeitlich nahekamen. Mit aktivierter ÖPNV-Integration kommt eine neue Dimension hinzu: Sind sie in demselben Fahrzeug gewesen? Die Bewegungspfade von Fahrzeugen werden automatisch berücksichtigt.

Mit Isochronen

Wenn Sie eine Isochrone (Kapitel 18) mit Verkehrsmittel ÖPNV berechnen, bezieht SpectralQ reale Fahrpläne ein. Das erreichbare Gebiet unterscheidet sich dann oft drastisch von einer Fuß- oder Auto-Isochrone. Eine S-Bahn-Linie kann das Polygon weit in eine Richtung ziehen; fehlende Anbindungen schaffen „tote Zonen".

Mit Press-Artikeln

Im Press-Artikel (Kapitel 29) erscheint der ÖPNV-Kontext automatisch in der Rekonstruktion. Besucher sehen nicht nur die Bewegung der gesuchten Person — sie sehen auch, welche Busse und Bahnen zur Tatzeit in der Nähe waren. Das aktiviert Erinnerung: Jemand, der an jenem Abend in Linie 5 saß, erinnert sich möglicherweise genau an den Moment.

Mit Chronologie

Die Chronologie (Kapitel 9) nimmt ÖPNV-Ereignisse nicht automatisch auf — das würde die Liste mit unwesentlichen Einträgen fluten. Aber Sie können einzelne Trips manuell als Kommentare hinterlegen, wenn sie für den Fall relevant sind: „22:13 — U-Bahn Linie 2 Richtung Süden, Haltestelle ‚Am Tatort'".

Grenzen und Realismus

Die ÖPNV-Integration arbeitet mit Soll-Fahrplänen. Nicht mit Echtzeit-Daten. Das hat Konsequenzen:

• Verspätungen sind nicht abgebildet
• Ausfälle sind nicht abgebildet
• Umleitungen sind nicht abgebildet
• Ersatzverkehr ist nur teilweise abgebildet

Für die meisten Ermittlungen ist das ausreichend: Wenn eine Bahn laut Soll fährt, fährt sie in ≥95% der Fälle auch tatsächlich. Für forensisch harte Aussagen — etwa wenn es auf die Minute ankommt — sollten Sie im Einzelfall die tatsächlichen Daten der Verkehrsverbünde anfordern.

Die ÖPNV-Integration von SpectralQ ist also ein Werkzeug für Plausibilitätsprüfungen und Ermittlungshypothesen, nicht für minuten-exakte Beweisführung.