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Tabelle 1: Näherungswerte für UrverspätungenBearbeiten

Hier fallen folgende Punkte auf:

  • Es ist nicht klar, worauf sich "hohe Belastung" bzw. "geringe Belastung" bezieht: ist es der Bahnhof unabhängig vom Betrachtungszeitraum oder wird nach Tageszeit differenziert? Die relativ niedrigen Werte lassen vermuten, dass zunächst die Bahnhöfe kategorisiert wurden und dann über das Gesamtangebot gemittelt wurde.
  • Die angenommene Urverspätung für den Fernverkehr (10% der Züge halten im Mittel 2 Minuten länger als Plan, also eine zu erwartende Urverspätung von 12 Sekunden) ist für die Spitzenstunde unrealistisch niedrig. Gleiches gilt für Regionalverkehr und S-Bahn.
  • Für Stuttgart Hbf sind die Urverspätungen sicherlich nicht unabhängig von der planmäßigen Haltezeit. Es ist anzunehmen, dass Urverspätungen bei kurzer Haltezeit wahrscheinlicher sind. Es ist ebenfalls anzunehmen, dass sehr kurze Haltezeiten von potentiellen Trassenkonflikten diktiert sind. Eine Gleichverteilung der Urverspätungen führt damit zu einer systematischen Unterbewertung des Stabilitätsrisikos.
  • Für Urverspätungen (im Gegensatz zu den weiter unten beschriebenen Einbruchsverspätungen) ist keine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschrieben. Bedenklich in diesen Zusammenhang sind die relative geringen maximalen Urverspätungen. "Warten auf Anschlussreisende" ist damit praktisch ausgeschlossen. Türstörungen, wie sie alltäglich auftreten, benötigen regelmäßig länger als die angegebenen Maximalzeiten zur Begutachtung und anschließenden Weiterfahrt. Längere Verzögerungen aus unterschiedlichsten Gründen sind vermutlich ebenfalls signifikant. Gerade für Stuttgart Hbf ist anzunehmen, dass längere Urverspätungen potentiell problematisch sind.
  • Beim Güterverkehr ist die maximale Verspätung niedriger als der Mittelwert. Hier liegt wohl ein Druckfehler vor.

2.2 EinbruchverspätungenBearbeiten

  • Hier wird eine Exponentialverteilung angenommen. Die Angabe der maximalen Verspätung ist Augenwischerei, da die Exponentialverteilung bereits durch die mittlere Verspätung eindeutig bestimmt ist. Eine exakte Exponentialverteilung kennt keine "Maximale Verspätung". Andererseits ist die Verteilung schnell abfallend: So besagen die angenommenen Daten, dass im Fernverkehr 0.0003% der Züge mehr als eine Stunde Verspätung haben, 0.9% der Züge mehr als 20 Minuten Verspätung haben, und 6.8% der Züge mehr als 10 Minuten Verspätung haben. (Zum Vergleich: Stiftung Warentest hat ermittelt, dass 4% der Fernzüge mehr als 30 Minuten Verspätung haben,7% mehr als 20 Minuten, 15% mehr als 10 Minuten.)
  • Die Verspätungsstatistik ist also sehr unrealistisch mit einer eher zu hohen Eintrittswahrscheinlichkeit geringer Verspätungen und einer viel zu niedrigen Eintrittswahrscheinlichkeit hoher Verspätungen. Es ist plausibel, aber nur durch Simulation zu beweisen, dass dies Stuttgart 21 zugute kommt, da in der knapp bemessenen Infrastruktur völlig ausser Takt fahrende Züge wohl massive Rückwirkungen auf das Gesamtnetz verusachen würden. Aus theoretischen Gründen gibt es jedenfalls keinen Grund, eine Exponentialverteilung anzunehmen.
  • Es ist nicht klar, ob sich die in Tabelle 2 angegebene mittlere Verspätung wie in Tabelle 1 auf die verspäteten Züge oder auf alle Züge bezieht. Ich habe angenommen, dass die Zahlen wie in Tabelle 1 zu verstehen sind. Bezieht sich die mittlere Verspätung auf alle Züge, so sind die oben angegebenen Prozentzahlen mit dem Faktor 2 zu multiplizieren, an der grundsätzlichen Kritik an der Exponentialverteilung ändert dies nichts.
  • Es ist bemerkenswert, dass der sma Audit für die S-Bahn auf den folgenden Seiten 161-162 die Verspätungsverteilung im Ist-Zustand darstellt (bei der eine Exponentialverteilung grob plausibel ist, abgesehen davon, dass die gezeigten Daten über den Gesamtfahrplan gemittelt wurden, und dass eine Exponentialverteilung seltene Ereignisse unterbewertet), während für Nah- und Fernverkehr keine Wahrscheinlichkeitsverteilungen mehr gezeit werden, obwohl sich die Simulation ja primär auf diese Verkehre bezieht.

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