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Detailergebnis zu DOK-Nr. 78675

Wo kann die Fahrradinfrastruktur verbessert werden? Bewertung der Fahrradtauglichkeit und Fahrradfreundlichkeit mit offenen Daten in der Stadt Paris (Orig. engl.: Where to improve cycling infrastructure? Assessing bicycle suitabilityand bikeability with open data in the city of Paris)

Autoren	L. Wysling R.S. Purves
Sachgebiete	0.11 Datenverarbeitung 5.3 Stadtverkehr (Allgemeines, Planungsgrundlagen) 5.5 Radverkehr, Radwege

Transportation Research Interdisciplinary Perspectives 15 (2022) Nr. 100648, 5 B, 5 T, zahlr. Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.trip.2022.100648

In der Studie wird eine Methode vorgeschlagen, die bei der Ermittlung potenzieller Standorte für Verbesserungen der Radverkehrsinfrastruktur helfen kann. Sie geht auf den Bedarf an einfachen und wirksamen Methoden zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bei der Fahrradplanung ein. Die Stadt Paris wird als Fallstudie herangezogen, da sie in den letzten Jahren erhebliche Anstrengungen unternommen hat, um die Fahrradinfrastruktur zu verbessern und fahrradfreundlicher zu werden. Die Methode identifiziert potenzielle Standorte für Verbesserungen der Fahrradinfrastruktur auf Straßenebene und auf Stadtebene unter Berücksichtigung der Erreichbarkeit wichtiger Ziele. Die wichtigsten Daten, die in diesem Projekt verwendet werden, sind Straßendaten von OpenStreetMap (OSM) und Fahrradinfrastrukturdaten vom Atelier parisien d’urbanisme (Apur), die Agentur für Urbanistik als ein gemeinnütziger Verein, der 29 Partner zusammenbringt und ein Ort gemeinsamer, zukunftsorientierter und vielschichtiger Studien ist. Die vorgeschlagene Methode kann mit allgemein verfügbaren Daten angewendet werden, hat klare Ergebnisse, ist reproduzierbar und kann auf verschiedene Fallstudiengebiete angewendet werden. Es wurde eine Karte der Fahrradtauglichkeit für ganz Paris erstellt und diese für die 30 längsten Abschnitte in der Stadt mit geringerer Fahrradtauglichkeit validiert. Die Validierung zeigte, dass die Kombination von OSM- und Apur-Daten zu einem zuverlässigen Datensatz führte, mit dem die Fahrradtauglichkeit modelliert wurde, indem das zugrundeliegende Netz auf ein 250 m-Raster gelegt und Ziele für Freizeitaktivitäten, Bildung, Einkaufen, Stadtfunktionen und öffentliche Verkehrsmittel dargestellt wurden. Die daraus resultierende Karte zeigt Regionen der Stadt mit schlechter Fahrradfreundlichkeit auf, in denen Verbesserungen der Fahrradinfrastruktur untersucht werden sollten.