Durch steigende Mobilitätsansprüche der Bevölkerung ist davon auszugehen, dass der Faktor Zeit in der Reise- und Verkehrsplanung, insbesondere im ökonomischen Kontext zunehmender Globalisierung, eine immer wichtigere Rolle spielen wird. Die entscheidende Frage lautet, in welcher Zeit Güter und Personen von A nach B bewegt werden können. Bisher werden dynamische Verkehrsdaten vor allem erhoben, um allgemeine Aussagen zum Verkehrsfluss treffen zu können. Dazu werden die Durchschnittsgeschwindigkeiten auf einzelnen Wegsegmenten gemessen und mit den Standard-Geschwindigkeiten (vo) verglichen. Auf Basis dieser Abweichungen wird ein Verkehrslagebild erstellt, das den Verkehrsfluss mithilfe von Level-of-Service-Kategorien darstellt. Eine weitere, tiefergehende Analyse der Bewegungsdaten findet nicht statt. In diesem Kontext ergibt sich das Potenzial der spezifischen Betrachtung von räumlichen und zeitlichen Auffälligkeiten in Bewegungsmustern, die aus GPS-Positionstrajektorien extrahiert werden können. Die Anzahl wiederkehrender Stillstände und ihre jeweilige Länge in einer gerichteten Abfolge sind beispielsweise Indizien für Verkehrsbeeinträchtigungen und einem typischen Stop & Go Fahrverhalten. Gelingt es solche Bewegungsmuster automatisiert zu erkennen, können sie zur Analyse von Transport- und/oder Fahrtrouten bzw. zur Analyse von verkehrssteuernden Maßnahmen genutzt werden. Ohne die Analyse von Bewegungsmustern lassen sich selbst für Experten die maßgebenden dynamischen Faktoren der Verlängerungen von Reisezeiten nur schwer abschätzen.