Offener Datensatz

Eingereichte Fahrpläne auf 545 Stadt-zu-Stadt-Korridoren

Version 1.0.0 · CC BY 4.0 · Snapshot vom 16. September 2026

Was die Verkehrsunternehmen für 545 Stadt-zu-Stadt-Korridore eingereicht hatten, zwischen 12. September 2026 und 16. September 2026 aus den offenen Feeds ausgelesen und mit dem Datum des Auslesens festgehalten. Bahn, Fernbus, Fähre und Flug, als Frictionless Data Package und als GTFS-Feed.

Ein Verkehrsdatum je Korridor

Jeder Korridor wurde einmal abgefragt, für ein einziges Verkehrsdatum, und jede Zeile trägt dieses Datum und den Zeitpunkt des Abrufs. Sie enthält keine Häufigkeit, kein Wochenendmuster und nichts über den nächsten Monat.

1.254 Korridore wurden der Quelle vorgelegt. 545 kamen mit Verbindungen zurück, 694 hatten an beiden Enden eine Haltestelle und nichts, was dazwischen fuhr, und bei 15 gab es in den Feeds im Umkreis von 60 km um ein Ende keine Haltestelle. Die Abdeckung richtet sich danach, wer einen offenen Feed einreicht.

502 der Korridore wurden für 28. September 2026 abgefragt und 43 für 30. September 2026, das zweite Datum, das die Abfrage versuchte, wenn das erste leer zurückkam. Manche Reiseketten laufen über mehrere Tage, daher reichen Abfahrten in der Datei bis 6. Oktober 2026.

Was ein eingereichter Fahrplan ist

Eingereicht heißt, das Verkehrsunternehmen hat ihn im Voraus veröffentlicht: die Verbindung, die es fahren will, Wochen vor dem Tag in einem Feed eingereicht. Es ist das, was die Anzeigetafel sagt, bevor der Tag beginnt.

  • Keine EchtzeitJede Teilstrecke trägt real_time = false: Die Anfragen wurden zwei Wochen vor dem Verkehrsdatum gestellt, es steckt also keine Verspätung, kein Ausfall und kein Bahnsteigwechsel in der Datei.
  • Keine PreiseDie Quelle veröffentlicht Fahrpläne und keine Preise, also steht in diesen Dateien kein Preis. Wenn ein Verkehrsunternehmen einen Link dorthin veröffentlicht, wo es die Fahrt verkauft, wird dieser Link behalten.

Was enthalten ist

Aus demselben Snapshot gezählt, aus dem die Dateien gebaut werden, damit diese Tabelle und die CSVs nicht auseinanderlaufen können.

  • 545Korridore mit Verbindungen
  • 1.035Reiseketten
  • 3.025Teilstrecken
  • 11.222Zwischenhalte
  • 3.368Benannte Haltestellen
  • 1.267Davon mit Position
  • 184Verkehrsunternehmen
  • 33Länder
  • 371Teilstrecken mit Bahnsteig oder Gleis
  • 620Als rollstuhlgerecht eingereichte Teilstrecken
  • 2.132Teilstrecken im GTFS-Feed
  • 1.074Haltestellen im GTFS-Feed
Was darauf fährt
  • Zug1.430
  • Bus767
  • Fähre725
  • Flug103

Teilstrecken nach Verkehrsmittel. Balken relativ zum größten.

Die Fähre macht ein Viertel der Teilstrecken aus, weil es hier um Korridore zwischen Städten geht und nicht um ein Netz: Eine Insel erreicht man per Schiff oder gar nicht.

Echte Reiseketten

Drei Fahrten aus der Datei, eine mit der Bahn, eine mit einer Fähre und eine mit dem Fernbus, in der Reihenfolge, in der die Datei sie hält. Öffnen Sie legs.csv, suchen Sie den Korridor, und das sind die Zeilen.

  1. AalborgCopenhagen

    Am 28.09.2026 · 3 Teilstrecken · 2 Umstiege · 4h 09m

    • 08:0309:13
      Aalborg St.Aarhus HZug · DSB ICL · 2 Zwischenhalte
    • 09:2012:06
      Aarhus HKøbenhavn HZug · DSB ICL · 5 Zwischenhalte
    • 12:1012:12
      København HDybbølsbro St.Zug · DSB S-tog B · keine Zwischenhalte
  2. AeginaAthens

    Am 28.09.2026 · 2 Teilstrecken · 1 Umstieg · 1h 04m

    • 08:3009:10
      ΑίγιναΠειραιάςFähre · ATTICA Hellenic Seaways 17083 · keine Zwischenhalte
    • 09:1409:34
      ΠειραιάςΑθήναZug · Hellenic Train 1314 · 4 Zwischenhalte
  3. AgropoliPalinuro

    Am 28.09.2026 · 2 Teilstrecken · 1 Umstieg · 2h 18m

    • 18:0519:05
      AgropoliSalerno (Piazza Concordia)Bus · FlixBus-eu FlixBus N501 · keine Zwischenhalte
    • 19:0820:23
      SALERNOPISCIOTTA PALINUROZug · TRENITALIA REG 5247 · 9 Zwischenhalte

Die Zeiten sind wie eingereicht, in UTC, so wie die Quelle sie veröffentlicht und wie der GTFS-Feed sie führt. Die Ortszeit an beiden Enden ist eine andere Zahl.

Der GTFS-Feed

Derselbe Snapshot als GTFS-Schedule-Feed, weil ein Verkehrsforscher dafür bereits ein Werkzeug hat. Eine Fahrt je Teilstrecke, also ist trip_id die leg_id in legs.csv und beide lassen sich direkt verknüpfen.

111 Verkehrsunternehmen, 1.074 Haltestellen, 1.121 Linien, 2.132 Fahrten und 7.347 Haltezeiten über 9 Verkehrstage. Der Feed validiert mit dem kanonischen GTFS-Validator von MobilityData ohne Fehler.

Jede Zeit im Feed ist UTC

Bewusste Abweichungen

  1. Ein Verkehrsdatum je Korridor, kein wiederkehrender Fahrplan. calendar.txt hat eine Zeile je Verkehrstag mit start_date gleich end_date und genau einem gesetzten Wochentags-Flag.
  2. Flug ist nicht im Feed: Die Referenz definiert zehn Streckentypen, und keiner davon ist ein Flugzeug. Die 103 Flug-Teilstrecken stehen in legs.csv mit mode = air und leerem gtfs_route_type.
  3. 893 der 3.025 Teilstrecken sind nicht im Feed, fast alle, weil eine Haltestelle an einem Ende keine Position hat und GTFS eine Koordinate verlangt. gtfs_trip_id in legs.csv ist genau in diesen Zeilen leer.
  4. Manche Fahrten halten aus demselben Grund an weniger Haltestellen, als das Verkehrsunternehmen eingereicht hat. calling_points.csv führt immer die vollständige Folge, einschließlich der Haltestellen, die der Feed weglassen musste.
  5. Erweiterte Streckentypen werden auf die zehn der Referenz zusammengefasst: 101 wird zu Bahn, 200 wird zu Bus, 1004 wird zu Fähre. Der ursprüngliche Wert bleibt in legs.source_route_type erhalten, sodass sich die Zusammenfassung rückgängig machen lässt.

Wo die Haltestellen liegen

1.267 von 3.368 Haltestellen konnten ohne Raten verortet werden. Der Rest trägt ein leeres latitude und longitude.

MethodeHaltestellenWas die Koordinate ist
station-canonical347Das Zentrum des Orts, den die Haltestelle bedient.
geometry200Die eigene Polylinie des Verkehrsunternehmens für die Teilstrecke. Die Haltestelle selbst.
station-exact187Das Zentrum des Orts, den die Haltestelle bedient.
place-containment177Das Zentrum des Orts, den die Haltestelle bedient.
station-normalised129Das Zentrum des Orts, den die Haltestelle bedient.
place-name123Das Zentrum des Orts, den die Haltestelle bedient.
corridor-endpoint104Das Zentrum des Orts, den die Haltestelle bedient.

Nur die Polylinie ergibt die Haltestelle selbst. Jede andere Methode ergibt den Ort, was in einer großen Stadt einige Kilometer daneben liegen kann, diese Zeilen sind also als derived markiert und der GTFS-Feed wiederholt es in stop_desc.

Zwei Schutzmechanismen. Ein Kandidat muss geografisch plausibel für einen Korridor sein, auf dem die Haltestelle tatsächlich liegt: Ohne diesen Test passte „Taunton“ auf das einzige Taunton im Ortsverzeichnis, das in Massachusetts liegt, und der Feed behauptete 23.623 km/h zwischen Bridgwater und Taunton. Danach wird jede Teilstrecke gegen eine Geschwindigkeitsobergrenze weit über allem geprüft, was wirklich fährt, und was sie reißt, wird weggelassen.

Wie jede Zeile belegt ist

Jede Zeile in jeder Datei trägt source, source_url, fetched_at und evidence.

filed
Das Verkehrsunternehmen hat es veröffentlicht: Haltestellennamen, Zugnummern, Bahnsteige, Abfahrts- und Ankunftszeitpunkte, Zwischenhalte, Barrierefreiheits-Flags. Jede Zeile in vier der fünf Tabellen.
derived
Dieses Paket hat es berechnet: in stops.csv die Zeilen, deren Position aus einem Ortsverzeichnis ermittelt und nicht vom Verkehrsunternehmen angegeben wurde.
abgeleitete Spalten
Eine filed-Zeile kann trotzdem eine berechnete Spalte tragen. Dauern, Entfernungen, Zählungen und der zusammengefasste GTFS-Streckentyp sind Arithmetik über eingereichten Werten, und das Table Schema benennt jede davon als derived.

2.405 von 3.025 Teilstrecken sind als nicht rollstuhlgerecht eingereicht, was etwas darüber sagt, wie Feeds ausgefüllt werden, und nicht darüber, wie die Fahrzeuge beschaffen sind.

Download

Ein Frictionless Data Package mit einem Table Schema je Ressource und daneben der GTFS-Feed. CSV nach RFC 4180, UTF-8 ohne Byte Order Mark, LF-Zeilenenden und ein SHA-256 für jede Datei. Nichts hier braucht ein Konto oder einen Schlüssel.

DateiZeilenGrößeSHA-256
orlero-corridor-timetables-1.0.0.zip657 KiBae3104269bc88334946cde5f18ebc9ff5264d23d9ca74d5547b7dbb211fa3d57
orlero-corridor-timetables-gtfs-1.0.0.zip7.347134 KiBf190a54862419e2708b31fa7d8a64e3fa83c7b73a2f5dac5b791ed2671f92cb2
corridors.csv545105 KiBe595685ec9bcab61fe52ee704780d3cf8db79cc4d536cc16cd2589ebe4ab3c74
itineraries.csv1.035224 KiBa206cd69a3ebbfa4f2742be089a3f81166e04f29889b4fd61198e2037fefc206
legs.csv3.0251.1 MiBbef6eacc0fbdd1182036c89e9fc84ded6525ed0e264e67202f3a1a6ee09a414d
calling_points.csv11.2221.5 MiB1d8fec63c03db01213637dc3a3613793f6d58227505e34bc06c784924699c0b1
stops.csv3.368494 KiB5ff2c5ecc844a766093fbd509ce402847c086cae0cd5ae30c8fc56ecad293e93

Alles wird aus dem eingecheckten Snapshot durch node data-packages/corridor-timetables/build.mjs neu gebaut, das nichts abruft und jedes Mal dieselben Bytes erzeugt. Das Paket liegt unter data-packages/corridor-timetables.

Wie man es zitiert

Namensnennung ist die ganze Lizenz. Wer das hier nutzt, nimmt diese Zeile.

Zitation

Orlero (2026). Filed timetables on 545 city to city corridors (Version 1.0.0) [Data set]. https://orlero.com/data/corridor-timetables

BibTeX

@dataset{orlero_corridor_timetables_1_0_0,
  author    = {{Orlero}},
  title     = {{Filed timetables on 545 city to city corridors}},
  year      = {2026},
  version   = {1.0.0},
  publisher = {Orlero},
  url       = {https://orlero.com/data/corridor-timetables},
  note      = {CC BY 4.0}
}

Kennung

Noch kein DOI. Zitieren Sie die URL oben.

Lizenz

CC BY 4.0. Tatsachen gehören niemandem, lizenziert werden also die Zusammenstellung, die Kennungen, die aufgelösten Positionen und die abgeleiteten Spalten. Das EU-Datenbankherstellerrecht gilt für diese Zusammenstellung zu denselben Bedingungen.

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Was es nicht sagen kann

  • Ein Datum je Korridor, nichts hier stützt also eine Aussage über den Takt.
  • Höchstens zwei Reiseketten je Korridor, die schnellste Fahrt hier ist also nicht zwangsläufig die schnellste Fahrt.
  • Die Abdeckung ist das, was die offenen Daten enthalten, weitgehend Europa und Nordamerika.
  • Die Namen der Verkehrsunternehmen stehen so, wie der Feed sie schreibt, daher kann ein Unternehmen unter mehreren Namen auftauchen.
  • Preise, Echtzeit und Pünktlichkeit stehen in einem anderen Datensatz.
Mit Ori planen

Ori, der Reiseplaner

Fragen Sie etwa so