Liniennetzpläne zeigen oftmals nur ein unvollkommenes Bild des ÖPNV-Angebots, da sie einen wichtigen Bereich nicht oder nur unvollständig darstellen: die Bedienfrequenz.
Die Häufigkeit, mit der Fahrzeuge einer Linie eine Haltestelle in der Stunde anfahren, bestimmt die durchschnittliche Wartezeit. Diese hat wiederum einen Einfluss auf die Flexibilität der Nutzung. Je häufiger eine Linie eine Haltestelle bedient, desto flexibler kann der ÖPNV genutzt werden. Große Abstände zwischen den einzelnen Fahrzeugen haben zur Folge, dass man eine Fahrt intensiver planen muss und zudem zeitlich stärker gebunden ist. Wird eine Haltestelle von einer Linie hingegen im Fünf- oder Zehn-Minuten-Takt bedient, ist ein höheres Maß an Flexibilität möglich, da nach kurzer Wartezeit bereits das nächste Fahrzeug kommt.
Manche Verkehrsunternehmen versuchen, die Frequenz einzelner Linien über unterschiedliche Liniendicken, Farbcodes oder Linienmuster (gestrichelt, gepunktet, etc.) in den Liniennetzplan aufzunehmen. Mitunter leidet hierbei jedoch die Erkennbarkeit wie das Beispiel San Francisco zeigt:
Die Bedienhäufigkeit einzelner Haltestellen wird daher üblicherweise erst durch den Fahrplan verdeutlicht. Dieser kann jedoch mitunter nur schwierig zu verstehen sein und bietet darüber hinaus keinen räumlichen Bezug.
Durch das Verschneiden von Liniennetzplänen und Fahrplänen zu räumlich-zeitlichen Visualisierungen werden die räumliche und zeitliche Komponente miteinander in Kontext gesetzt. Die Bedienfrequenz einzelner Linien kann schneller erfasst werden. Dies macht es einfacher, die Qualität eines ÖPNV-Angebots bewerten und diskutieren zu können, bietet aber zugegebenermaßen für die alltägliche Nutzung oder Fahrtenplanung wenig Mehrwert.
Die Erstellung der Visualisierungen ist relativ einfach. Will Geary hat unter der Bezeichnung TransitFlow mehrere Skripte bereitgestellt. Diese bestehen zum einen aus Phyton-Skripten, um die notwendigen Daten von Transitland zu beziehen. Transitland bietet auch Menschen mit geringen oder keinen Programmierkenntnissen die Möglichkeit, Daten öffentlicher Verkehrsangebote wie Linien oder Haltestellen zu visualisieren. Die Visualisierung selbst wird mit Processing und Unfolding Maps angefertigt.
Die Visualisierungen machen die Hauptachsen eines ÖPNV-Netzes, die zeitlich unterschiedlichen Bedienhäufigkeiten einzelner Linien und Verkehrsmittel und zeitlich und / oder räumlich ungenügend bediente Bereiche einfach erkennbar. Beispiele:
San Francisco
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Vancouver
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Rom
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Prag
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Sydney
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Mexiko City
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Boston
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Chicago
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Seattle
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Philadelphia
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