Ein attraktiver Radverkehr bedarf einer qualitativ hochwertigen Infrastruktur. Der Ausbau und der Erhalt von Radverkehrsinfrastruktur im Rahmen der entsprechenden Zuständigkeiten ist deshalb eines der wesentlichen Ziele des Nationalen Radverkehrsplans (NRVP) 2020 und der Kommunen. Voraussetzung dafür ist eine systematische Erfassung der Radverkehrsnachfrage. Hier bestehen vor allem in Einsteiger- und Aufsteigerkommunen große, auch finanzielle Barrieren. Und selbst in Vorreiterstädten können nur punktuelle Erfassungen, wie das Zählen der Verkehrsstärke, realisiert werden. Auch im Radverkehr ist die gewünschte Entwicklung, weg von einer reinen Angebotsplanung hin zur teilweise nachfrageorientierten Planung, thematisiert und aktuell an der Schwelle zur Umsetzung. Für eine wirkungsvolle Planung benötigt man jedoch eine geeignete Datengrundlage. Der Datenstand zum Radverkehr weist dabei im Vergleich zu anderen Verkehrsarten jedoch Defizite hinsichtlich Qualität und Quantität der Daten auf. Diese Herausforderung befindet sich im Spannungsfeld meist knapper zur Verfügung stehender Radverkehrsbudgets.

Ein Lösungsansatz kann dabei die crowdsourcing-gestützte Generierung von Daten sein. Hierbei werden die Bürgerinnen und Bürger in die Datenerhebung einbezogen und partizipieren damit schon in einer sehr frühen Phase am Planungsprozess. Das NRVP-Projekt " Mit Smartphones generierte Verhaltensdaten im Radverkehr " der Lehrstühle für Verkehrsökologie und Verkehrspsychologie der TU Dresden widmete sich dieser Thematik: Die Erfordernisse einer nachfrageorientierten Radverkehrsplanung sowie die konkreten Bedürfnisse der Stadt- bzw. Verkehrsplanung und deren aktuellen Arbeitsgrundlagen wurden mit neuen Crowd-basierten Erhebungsmethoden, die sich durch die massenweise Verfügbarkeit von Smartphones bieten, verknüpft. Anhand von Daten des Radfahr-App-Anbieters Strava wurden für die Stadt Dresden Methoden skizziert, um die reale Verkehrsstärke des Radverkehrsnetzes abzubilden. Im Ergebnis entstanden eine Radverkehrsmengenkarte sowie zugehörige Angaben zur Verkehrsqualität im Radverkehr , aus denen Erfordernisse für die Radverkehrsplanung und die Arbeit mit Massendaten abgeleitet werden konnten. Darüber hinaus wurden wichtige Forschungsschwerpunkte, wie der Umgang mit der Repräsentativität der verwendeten Datengrundlage und die Möglichkeit einer netzweiten Hochrechnung der vorhandenen Datenbasis, im Forschungsprojekt diskutiert. Abschließend wurden die in der Arbeit mit den Daten gewonnenen Erkenntnisse in einem Leitfaden für die kommunale Nutzung aufbereitet.

Zielstellung des Projekts

Ziel des Projekts war es, Kommunen ein Werkzeug für die Arbeit mit Daten zur flächendeckenden Erfassung der Verkehrsnachfrage und der Qualität des Radverkehrsablaufs zur Verfügung zu stellen. An Fahrradlenkern befestigte oder in Bekleidungen mitgeführte Smartphones erfassen alle Bewegungsdaten der NutzerInnen automatisiert per Satellitenpositionierung (GPS). Der Betreiber der Smartphone-App Strava speichert bereits seit Jahren die Sport- und Alltagswege seiner NutzerInnen. Seit dem Jahr 2014 werden die aggregierten und anonymisierten Datensätze interessierten Akteuren in der Radverkehrsplanung (z. B. Kommunen, Planungsbüros, Verbänden) zum Kauf angeboten. Bisher fehlen allerdings methodische Kenntnisse zur Datenauswertung und die Eignung der Daten war nicht nachgewiesen, insbesondere im Hinblick auf die unterschiedlichen Verwendungszwecke und die möglicherweise fehlende Repräsentativität.

Im Forschungsprojekt wurde die Nutzbarkeit von vorhandenen GPS?Massendaten des Radverkehrs für die Radverkehrsplanung in Deutschland evaluiert. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurden vorhandene Datensätze geprüft und die Übertragbarkeit einer Hochrechnungsmethodik der Datensätze für Kommunen im Bundesgebiet untersucht. Dabei wurde unter anderem eine Radverkehrsmengenkarte erstellt. Der Schwerpunkt des Projekts llag auf einer Repräsentativitätsprüfung der unterschiedlichen Parameter sowie dem Empowerment von Kommunen durch die Gestaltung eines Leitfadens für den niedrigschwelligen Einstieg in die Thematik. Es entstanden, gestützt durch Dauerzählstellen oder wenige manuelle Zählungen, Radverkehrsmengenkarten, anhand derer sich tatsächliche Radverkehrsmengen abbilden lassen. Eine weitere Projekterkenntnis betrifft den bundesweit einheitlichen Umgang mit GPS-Daten sowie damit verbunden ein geschärftes Anforderungsprofil an Anbieter. Auch die Nutzung des im Projekt erstellten Leitfadens hat dabei das Potenzial, die Grundlagen der Radverkehrsplanung in Deutschland bei einem optimierten Ressourceneinsatz zu vereinheitlichen.

Die Daten der Firma Strava stellten erstmals eine ausreichend große Stichprobe als Basis für ein kostengünstiges Werkzeug zur flächendeckenden Erfassung der Radverkehrsströme zur Verfügung. Eine aufwändige Nachbereitung von Kurzzeit-Zählwerten bzw. deren strukturelle Hochrechnung auf das Radverkehrsnetz entfällt somit, jedoch ist auch die Nachbereitung von GPS-Daten mit einem gewissen Zeitaufwand verbunden. Klar wurde, dass die vorhandene Datenbasis noch großes Verbesserungspotenzial aufweist. Das Projekt nutzte erstmals im großen Maßstab objektive, im Realbetrieb durch Satellitenpositionierung erfasste Daten des Radverkehrs. Das gewählte Verfahren ist dabei eine sinnvolle Ergänzung zu üblichen punktuellen Zählungen und Befragungen.

Das Projekt war entsprechend einer zukünftig weiterhin starken Entwicklung von verfügbaren Massendaten konzipiert. Dementsprechend werden erkannte Forschungsbedarfe auch in den Folgeprojekten RadVerS und MOVEBIS bearbeitet.

Datengüte und Repräsentativität

Ein wichtiges Projektziel war die Quantifizierung des Repräsentativitätsgrades der GPS-Daten. Hierfür wurden die die Strava-Daten stichpunktartig durch manuelle Zählungen mit dem realen Radverkehrsaufkommen verglichen. Grundsätzlich gibt es zwei Vergleichsgrößen, mit denen die erfassten aggregierten Radverkehrsdaten im Projekt verglichen werden können.

Einerseits gibt es das reale Radverkehrsverhalten der Grundgesamtheit der Radfahrenden im Untersuchungsgebiet. Bei der Verwendung für Planungszwecke war es das Ziel, über diese Grundgesamtheit möglichst genaue Kenntnisse zu erfahren.

Andererseits konnten die GPS-Daten mit den Ergebnissen konventioneller Erhebungsmethoden (z. B. Querschnittszählungen an Dauerzählstellen, Geschwindigkeitsmessungen im Querschnitt) verglichen werden. Auch diese Methoden besitzen Messfehler, da z. B. viele angewandte Techniken sehr wartungsintensiv sind. Das Hauptproblem war allerdings, dass die Anzahl der Dauerzählstellen im Radverkehr im Vergleich zum Kfz-Verkehr sehr gering ist. Es lagen kaum Daten aus konventionellen Erhebungsmethoden vor, um ein flächendeckend gültiges Bild über den Radverkehr zu bekommen. Somit bietet jede neue Datenquelle, auch wenn sie selbst wieder Messfehler beinhalten könnte, die Möglichkeit, das Radverkehrsverhalten der Grundgesamtheit besser als in der Vergangenheit abzubilden.

Sowohl Datengüte als auch die Repräsentativität der Daten sind als verbesserugnswürdig einzuschätzen. Die analysierten Daten erlauben gleichwohl einen ersten Einblick in die Verteilung der Radverkehrsmengen über das Stadtgebiet der Pilotkommune.

Zusammenfassung und Ausblick

Ein zentraler Beitrag des Projekts war das Schaffen eines Zuganges zu einer möglicherweise starken Vereinfachung der systematischen Erfassung der Radverkehrsnachfrage und des Verkehrsablaufs aus Fahrradperspektive für Fachplanende. Vor allem für Einsteiger- und Aufsteigerkommunen werden damit wichtige Hürden auf dem Weg zu einer effektiven Radverkehrsplanung und -konzeption gemindert. Mit den untersuchten Datensätzen kann im Idealfall die Planung von Radverkehrsnetzen über die bisher teilweise nicht vorhandenen netzweiten Nachfragedaten (z. B. Quelle-Ziel-Daten, Verkehrsstärken im Nebennetz) effektiver gestaltet werden. Die in den Daten enthaltenen Variablen zu Geschwindigkeit und Wartezeit ermöglichen mit einigen Einschränkungen grundsätzlich eine bedarfsorientierte Verbesserung der Infrastrukturqualität.

Auf diesem Weg kann der kommunalen Radverkehrsplanung der Schritt von einer stark angebotsbezogenen hin zu einer eher nachfrageorientieren Planung gelingen. Dies verhindert Fehlplanungen und damit verbunden auch Fehlallokationen knapper kommunaler Ressourcen.

Mit der Entscheidung für einen Neu-, Um- und Ausbau im Rahmen der Radverkehrsplanung stellt sich die Frage der angemessenen Dimensionierung. Hier können die Verkehrsstärken auf parallelen Routen und die Radverkehrsströme insgesamt eine wichtige Hilfestellung liefern. Werden nicht nur Straßen und Wege betrachtet, sondern auch die Abstellanlagen, eröffnen sich weitere Anwendungsmöglichkeiten: aus den Quelle-Ziel-Daten kann der Bedarf an Abstellanlagen faktengestützt abgeleitet werden. Mit der Umsetzung von Maßnahmen stellt sich aber auch die Frage nach dem Erfolg und der Wirkung. Da beliebige Zeiträume miteinander verglichen werden können, ermöglichen die Datensätze eine umgehende Evaluation von Radverkehrsprojekten, da ein Vorher-Nachher-Vergleich der Verhaltensdaten leicht möglich ist, solange auch die Zuwächse der Appnutzer betrachtet werden.

Der großen Nachfrage an medialer Begleitung wurde mit einer englischen Auflage des Leitfadens sowie einem kurzen Lehrvideo zum Thema GPS-Daten in der Radverkehrsplanung Rechnung getragen.

Warum handelt es sich um ein innovatives und nachahmenswertes Beispiel?

Die Nutzung von GPS-Daten in der Radverkehrsplanung ist aktuell aufgrund eines wachsenden Angebotsmarktes ein kontrovers diskutiertes Thema. Das vorliegende Projekt hat zum Ziel, das bestehende Angebot erstmals kritisch zu prüfen und anschließend einer breiten Masse an Verkehrsplanern zur Verfügung zu stellen. Dadurch kann in Erfolgsfall für eine große Anzahl an Kommunen eine völlig neue Datenbasis für die Radverkehrsplanung geschaffen werden.

Finanzierung

Evaluation

Projektträger & Beteiligte

Laufzeit

Öffentlichkeitsarbeit & Dokumentation