*** Der öffentliche Personenverkehr auf der Straße und Schiene stellt das Rückgrat einer nachhaltigen Mobilität dar. Busse und Bahnen können eine Vielzahl von Menschen gleichzeitig auf wenig Raum transportieren und die Mobilitätsbedürfnisse auf diese Weise umwelt- und stadtverträglich befriedigen. Im [Nachhaltigkeitsbericht des Landes Baden-Württemberg](https://vm.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/landesregierung-veroeffentlicht-nachhaltigkeitsbericht/) wird die __Verdopplung des öffentlichen Verkehrs__ als eine wesentliche Maßnahme beschrieben um das Klimaziel im Verkehrssektor in 2030 zu erreichen und daher der notwendige Ausbau und die Verbesserung des Schienenpersonennahverkehrs festgesetzt. Neben dem Ausbau des Angebots ist zudem sicherzustellen, dass das Nutzungspotenzial der vorhandenen Angebote gehoben werden kann, indem beispielsweise __Fahrgastinformationen__ für Nutzer*innen öffentlicher Verkehrsmittel verbessert und auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten werden. Im Anwendungsfeld zum öffentlichen Personenverkehr werden daher Praxisbeispiele vorgestellt, welche die Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel für Menschen vereinfachen können. Die Beispiele zeigen beispielsweise auf, wie Fahrgastinformationen für Menschen mit speziellen Anforderungen an Mobilität zugeschnitten werden oder auch Verspätungsprognosen verbessert werden können. Für das Anwendungsfeld des öffentlichen Personenverkehrs bietet MobiData BW verschiedene Datensätze aus dem Bereich ÖPNV (öffentlicher Personennahverkehr) und SNPV (Schienenpersonennahverkehr). __Was gibt es dazu auf MobiData BW?__ * __*__ [Abfrage von ÖPNV/SPNV-Informationen (TRIAS)](/dataset/trias) * __*__ [Datensatz zur Barrierefreiheit an BW-Haltestellen](/dataset/bfrk-barrierefreiheit-an-bw-bahnhoefen) * __*__ [Haltestellen Baden-Württemberg](/dataset/haltestellen-baden-wuerttemberg) * __*__ [Soll-Fahrplandaten Baden-Württemberg](/dataset/soll-fahrplandaten-baden-wurttemberg-mit-linienverlauf) *** __Welche Beispiele guter Praxis gibt es?__ * __*__ [Künstliche Intelligenz zur Verbesserung von Verspätungsprognosen im ÖPNV: VedApp](/pages/kunstliche-intelligenz-zur-verbesserung-von-verspatungsprognosen-im-opnv-vedapp) * __*__ [Community-basierte Erfassung und Optimierung des öffentlichen Nahverkehrs im ländlichen Raum: NorOvA](/pages/community-basierte-erfassung-und-optimierung-des-offentlichen-nahverkehrs-im-landlichen-raum-norova) * __*__ [Auslastungsprognose im ÖPNV: EFA Analytics](/pages/auslastungsprognose-efa-analytics) * __*__ [mein.toubiz zeigt Live-Fahrpläne für den öffentlichen Nahverkehr](https://www.land-in-sicht.de/ressourcen/blog/mein-toubiz-zeigt-live-fahrplaene-fuer-den-oeffentlichen-nahverkehr) [(TRIAS-Schnittstelle)](/dataset/trias) ***