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06. März 2025

Mit „Bikeability“ Fahrradfreundlichkeit bestimmen

DLR-Verkehrsforschung veröffentlicht Tool zur Bewertung der Fahrradfreundlichkeit

Berlin-Karte mit Einfärbungen gewichtet nach Fahrradfreundlichkeit
Bikeability Index für Berlin. Credit: DLR (CC BY-NC-ND 3.0)

Radverkehr ist ein Baustein der Verkehrswende, so dass Forschung zur Bereitschaft, das Rad als Verkehrsmittel zu nutzen, verstärkt in den Blickpunkt rückt. Während ein Großteil der Studien zum Thema Fahrradfreundlichkeit als Konzept mit einbezieht, wird sie jedoch auf vielfältige Weise erfasst, was die Vergleichbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigt. Mit dem Tool „Bikeability“ kann eine vereinheitlichte Grundlage geschaffen werden.

Das Python-basierte Tool „Bikeability“ kann unter Heranziehung der Geodatenbank OpenStreetMap (OSM) die Fahrradfreundlichkeit jeder Raumeinheit berechnen. Grundlage der Einstufung ist eine vereinheitlichte Definition von Fahrradfreundlichkeit, die auf gewichteten Indikatoren (wie z.B. Vorhandensein von Fahrradinfrastrukturen, grüne Pfade oder Straßenkonnektivität) basiert. Die Ergebnisse der Berechnung sind übertragbar und schaffen eine Vergleichsgrundlage, welche die Auswirkungen der Fahrradfreundlichkeit auf die Wahl des Verkehrsmittels aufzeigt.

Die Idee zum Tool kam dem Entwicklerteam durch Projektarbeiten zu den Auswirkungen von Fahrradinfrastruktur auf die Routenwahl von Radfahrenden. Davon ausgehend haben die Forschenden mehrere Faktoren bestimmt, die die Fahrradfreundlichkeit beeinflussen:

  1. Straßentypen – die Häufigkeit von Nachbarschaftsstraßen
  2. Straßenkonnektivität – möglichst direkte Routen
  3. Fahrradinfrastruktur entlang der Hauptverkehrsstraßen
  4. Grüne Pfade – begrünte Radwege abseits des Straßennetzes
  5. Andere Einrichtung für Radfahrer – Verleih- oder Reparaturstationen

Diese wurden im Rahmen einer Expertenumfrage gewichtet. Das genaue Verfahren der Bestimmung der räumlichen Indikatoren zur Fahrradfreundlichkeit ist im Paper More than bike lanes - a multifactorial index of urban bikeability beschrieben. Dort finden sich ebenso Informationen zur Bestimmung der relevanten Faktoren sowie zu ihrer Gewichtung durch die befragten Experten aus Wissenschaft und Praxis.

Um eine Übertragbarkeit des Indexes zu gewährleisten, nutzt „Bikeability“ Daten von OpenStreetMap (OSM). Die OSM-Daten liefern Informationen zur vorhandenen Infrastruktur, Straßentypen und mehr – die einzelnen Auswertungen werden zusammen mit dem Index zur Fahrradfreundlichkeit ausgegeben und lassen sich in einer Kartendarstellung visualisieren.

„Bikeability“ wurde auf Github unter der MIT-Lizenz veröffentlicht und steht dort zum Download bereit. Weitere Informationen zur Anwendung der Python Package finden sich im User Guide.

Kontakt

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Institut für Verkehrsforschung
Rudower Chaussee 7, 12489 Berlin
www.dlr.de/vf

  

Meldung DLR vom 4. März 2025

Außeruniversitäre Forschung Kultur und Leben Mobilität Verkehr / Raumfahrt

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