Der Radverkehr einer Stadt ist von vielen verschiedenen Faktoren und Gegebenheiten abhängig. Zu diesen Faktoren zählen etwa die politischen Rahmenbedingungen, klimatische und geographische Einflüsse, Verhalten und Vorlieben der einzelnen Nutzergruppen, die vorhandene Radinfrastruktur sowie Eigenschaften der bebauten Umwelt. Die Eignung eines Gebietes für den Radverkehr wird als „Bikeability“ (Fahrradfreundlichkeit) bezeichnet und beinhaltet sämtliche räumliche Ausprägungen der bebauten Umwelt, die in der Lage sind, den Radverkehr zu beeinflussen. Die vorliegende Arbeit analysiert die Fahrradfreundlichkeit Dresdens mithilfe Geographischer Informationssysteme und gleicht sie mit dem geäußerten Nutzerverhalten ab. Zur Erstellung eines Bikeability Index wurden aufgrund einer vorangegangenen Literaturrecherche Indikatoren identifiziert, die zur Berechnung des Index geeignet sind. Mithilfe Geographischer Informationssystem wurden die benötigten Daten aufbereitet und zu einem Bikeability Index kombiniert. Die daraus resultierende Karte stellt radfreundliche und radunfreundliche Bereiche in einem 100x100 m Raster anschaulich dar. Der Bikeability Index wurde aus den folgenden Faktoren, die nachweislich Einfluss auf das Radfahrverhalten haben, berechnet: Radinfrastruktur, baulich getrennte Radwege, Grünflächen, Topographie und Flächennutzung. Die Betrachtung der Fahrradfreundlichkeit erfolgte sowohl auf gesamtstädtischer Ebene als auch auf kleinräumiger Ebene für ausgewählte Stadtteile. Aufgrund der Erkenntnisse aus der Literaturrecherche wurden für die ausgewählten Stadtteile zwei weitere Indikatoren hinzugefügt: Radabstellanlagen und Verkehrsmenge. Die statistische Analyse ergab eine geringe positive Korrelation des Nutzerverhaltens sowohl mit dem Bikeability Index als auch mit vereinzelten Indikatoren. Die entstandene Bikeability Karte zeigt radfreundliche Gebiete auf und solche, in denen die Radfahrbedingungen verbessert werden sollten und stellt dadurch ein aussagekräftiges und nutzerfreundliches Hilfsmittel zur Förderung nachhaltiger Mobilität für Planer und Politiker dar.

Der Radverkehr einer Stadt ist von vielen verschiedenen Faktoren und Gegebenheiten abhängig. Zu diesen Faktoren zählen etwa die politischen Rahmenbedingungen, klimatische und geographische Einflüsse, Verhalten und Vorlieben der einzelnen Nutzergruppen, die vorhandene Radinfrastruktur sowie Eigenschaften der bebauten Umwelt. Die Eignung eines Gebietes für den Radverkehr wird als „Bikeability“ (Fahrradfreundlichkeit) bezeichnet und beinhaltet sämtliche räumliche Ausprägungen der bebauten Umwelt, die in der Lage sind, den Radverkehr zu beeinflussen. Die vorliegende Arbeit analysiert die Fahrradfreundlichkeit Dresdens mithilfe Geographischer Informationssysteme und gleicht sie mit dem geäußerten Nutzerverhalten ab. Zur Erstellung eines Bikeability Index wurden aufgrund einer vorangegangenen Literaturrecherche Indikatoren identifiziert, die zur Berechnung des Index geeignet sind. Mithilfe Geographischer Informationssystem wurden die benötigten Daten aufbereitet und zu einem Bikeability Index kombiniert. Die daraus resultierende Karte stellt radfreundliche und radunfreundliche Bereiche in einem 100x100 m Raster anschaulich dar. Der Bikeability Index wurde aus den folgenden Faktoren, die nachweislich Einfluss auf das Radfahrverhalten haben, berechnet: Radinfrastruktur, baulich getrennte Radwege, Grünflächen, Topographie und Flächennutzung. Die Betrachtung der Fahrradfreundlichkeit erfolgte sowohl auf gesamtstädtischer Ebene als auch auf kleinräumiger Ebene für ausgewählte Stadtteile. Aufgrund der Erkenntnisse aus der Literaturrecherche wurden für die ausgewählten Stadtteile zwei weitere Indikatoren hinzugefügt: Radabstellanlagen und Verkehrsmenge. Die statistische Analyse ergab eine geringe positive Korrelation des Nutzerverhaltens sowohl mit dem Bikeability Index als auch mit vereinzelten Indikatoren. Die entstandene Bikeability Karte zeigt radfreundliche Gebiete auf und solche, in denen die Radfahrbedingungen verbessert werden sollten und stellt dadurch ein aussagekräftiges und nutzerfreundliches Hilfsmittel zur Förderung nachhaltiger Mobilität für Planer und Politiker dar.

Background: The Active Commuting Route Environment Scale (ACRES) was developed to study active commuters’ perceptions of their route environments. The overall aims were to assess the measuring properties of the ACRES and study active bicycle commuters’ perceptions of their commuting route environments. Methods: Advertisement- and street-recruited bicycle commuters from Greater Stockholm, Sweden, responded to the ACRES. Expected differences between inner urban and suburban route environments were used to assess criterion-related validity, together with ratings from an assembled expert panel as well as existing objective measures. Reliability was assessed as test-retest reproducibility. Comparisons of ratings between advertisement- and street-recruited participants were used for assessments of representativity. Ratings of inner urban and suburban route environments were used to evaluate commuting route environment profiles. Simultaneous multiple linear regression analyses were used to assess the relation between the outcome variable: whether the route environment hinders or stimulates bicycle-commuting and environmental predictors, such as levels of exhaust fumes, speeds of traffic and greenery, in inner urban areas. Results: The ACRES was characterized by considerable criterion-related validity and reasonable test-retest reproducibility. There was a good correspondence between the advertisement- and street-recruited participants’ ratings. Distinct differences in commuting route environment profiles between the inner urban and suburban areas were noted. Suburban route environments were rated as safer and more stimulating for bicycle-commuting. Beautiful, green and safe route environments seem to be, independently of each other, stimulating factors for bicycle-commuting in inner urban areas. On the other hand, high levels of exhaust fumes and traffic congestion, as well as low ‘directness’ of the route, seem to be hindering factors. Conclusions: The ACRES is useful for assessing bicyclists’ perceptions of their route environments. A number of environmental factors related to the route appear to be stimulating or hindering for bicycle commuting. The overall results demonstrate a complex research area at the beginning of exploration. / BAKGRUND: Färdvägsmiljöer kan tänkas påverka människors fysiskt aktiva arbetspendling och därmed bidra till bättre folkhälsa. Studier av färdvägsmiljöer är därför önskvärda för att öka förståelsen kring möjliga samband mellan fysiskt aktiv arbetspendling och färdvägsmiljöer. En enkät, ”The Active Commuting Route Environment Scale” (ACRES), har därför skapats i syfte att studera fysiskt aktiva arbetspendlares upplevelser av sina färdvägsmiljöer. Huvudsyftet med denna avhandling var dels att studera enkätens psykometriska egenskaper i form av validitet och reliabilitet, dels att studera arbetspendlande cyklisters upplevelser av sina färdvägsmiljöer. METODER: Arbetspendlande cyklister från Stor-Stockholm rekryterades via tidningsannonsering och via direkt kontakt i anslutning till färdvägen. Deltagarna besvarade enkäten ACRES. Tillsammans med skattningar från en grupp av experter och redan existerande objektiva mått användes förväntade skillnader mellan färdvägsmiljöer i inner- och ytterstaden för att studera kriterierelaterad validitet. Reliabiliteten studerades som reproducerbarhet via upprepade mätningar (test-retest). Jämförelser mellan skattningar av deltagare rekryterade via annonsering och via direkt kontakt i färdvägsmiljöer användes för att studera representativitet. Skattningar av färdvägsmiljöer i inner- och ytterstaden användes vidare för att studera färdvägsmiljöprofiler. Multipel linjär regressionsanalys användes även för att studera sambandet mellan utfallsvariabeln huruvida färdvägsmiljön motverkar eller stimulerar arbetspendling med cykel och miljöprediktorer, såsom avgasnivåer, trafikens hastighet och grönska, i innerstadsmiljöer. RESULTAT: Enkäten ACRES visade god kriterierelaterad validitet och rimlig reproducerbarhet. Det var en god överrensstämmelse mellan skattningar av deltagare rekryterade via annonsering och via direkt kontakt. Färdvägsmiljöprofilerna visade tydliga skillnader mellan inner- och ytterstadsmiljöer. Ytterstadens färdvägsmiljöer skattades som tryggare och mer stimulerande för arbetspendling med cykel än innerstadens färdvägsmiljöer. Vidare verkar vackra, gröna och trygga färdvägsmiljöer, oberoende av varandra, vara stimulerade faktorer för arbetspendling med cykel i innerstadsmiljöer. Däremot verkar höga avgasnivåer, höga trängselnivåer och färdvägar som kräver många riktningsändringar vara motverkande faktorer. SLUTSATSER: Enkäten ACRES är ett användbart instrument vid mätningar av cyklisters upplevelser av sina färdvägsmiljöer. Ett antal faktorer relaterade till färdvägsmiljön verkar vara stimulerande respektive motverkande för arbetspendling med cykel. Generellt sett på visar resultaten ett relativt outforskat och komplext forskningsområde. / <p>Örebro universitet, Hälsoakademin</p> / FAAP

Background: The Active Commuting Route Environment Scale (ACRES) was developed to study active commuters’ perceptions of their route environments. The overall aims were to assess the measuring properties of the ACRES and study active bicycle commuters’ perceptions of their commuting route environments. Methods: Advertisement- and street-recruited bicycle commuters from Greater Stockholm, Sweden, responded to the ACRES. Expected differences between inner urban and suburban route environments were used to assess criterion-related validity, together with ratings from an assembled expert panel as well as existing objective measures. Reliability was assessed as test-retest reproducibility. Comparisons of ratings between advertisement- and street-recruited participants were used for assessments of representativity. Ratings of inner urban and suburban route environments were used to evaluate commuting route environment profiles. Simultaneous multiple linear regression analyses were used to assess the relation between the outcome variable: whether the route environment hinders or stimulates bicycle-commuting and environmental predictors, such as levels of exhaust fumes, speeds of traffic and greenery, in inner urban areas. Results: The ACRES was characterized by considerable criterion-related validity and reasonable test-retest reproducibility. There was a good correspondence between the advertisement- and street-recruited participants’ ratings. Distinct differences in commuting route environment profiles between the inner urban and suburban areas were noted. Suburban route environments were rated as safer and more stimulating for bicycle-commuting. Beautiful, green and safe route environments seem to be, independently of each other, stimulating factors for bicycle-commuting in inner urban areas. On the other hand, high levels of exhaust fumes and traffic congestion, as well as low ‘directness’ of the route, seem to be hindering factors. Conclusions: The ACRES is useful for assessing bicyclists’ perceptions of their route environments. A number of environmental factors related to the route appear to be stimulating or hindering for bicycle commuting. The overall results demonstrate a complex research area at the beginning of exploration. / BAKGRUND: Färdvägsmiljöer kan tänkas påverka människors fysiskt aktiva arbetspendling och därmed bidra till bättre folkhälsa. Studier av färdvägsmiljöer är därför önskvärda för att öka förståelsen kring möjliga samband mellan fysiskt aktiv arbetspendling och färdvägsmiljöer. En enkät, ”The Active Commuting Route Environment Scale” (ACRES), har därför skapats i syfte att studera fysiskt aktiva arbetspendlares upplevelser av sina färdvägsmiljöer. Huvudsyftet med denna avhandling var dels att studera enkätens psykometriska egenskaper i form av validitet och reliabilitet, dels att studera arbetspendlande cyklisters upplevelser av sina färdvägsmiljöer. METODER: Arbetspendlande cyklister från Stor-Stockholm rekryterades via tidningsannonsering och via direkt kontakt i anslutning till färdvägen. Deltagarna besvarade enkäten ACRES. Tillsammans med skattningar från en grupp av experter och redan existerande objektiva mått användes förväntade skillnader mellan färdvägsmiljöer i inner- och ytterstaden för att studera kriterierelaterad validitet. Reliabiliteten studerades som reproducerbarhet via upprepade mätningar (test-retest). Jämförelser mellan skattningar av deltagare rekryterade via annonsering och via direkt kontakt i färdvägsmiljöer användes för att studera representativitet. Skattningar av färdvägsmiljöer i inner- och ytterstaden användes vidare för att studera färdvägsmiljöprofiler. Multipel linjär regressionsanalys användes även för att studera sambandet mellan utfallsvariabeln huruvida färdvägsmiljön motverkar eller stimulerar arbetspendling med cykel och miljöprediktorer, såsom avgasnivåer, trafikens hastighet och grönska, i innerstadsmiljöer. RESULTAT: Enkäten ACRES visade god kriterierelaterad validitet och rimlig reproducerbarhet. Det var en god överrensstämmelse mellan skattningar av deltagare rekryterade via annonsering och via direkt kontakt. Färdvägsmiljöprofilerna visade tydliga skillnader mellan inner- och ytterstadsmiljöer. Ytterstadens färdvägsmiljöer skattades som tryggare och mer stimulerande för arbetspendling med cykel än innerstadens färdvägsmiljöer. Vidare verkar vackra, gröna och trygga färdvägsmiljöer, oberoende av varandra, vara stimulerade faktorer för arbetspendling med cykel i innerstadsmiljöer. Däremot verkar höga avgasnivåer, höga trängselnivåer och färdvägar som kräver många riktningsändringar vara motverkande faktorer. SLUTSATSER: Enkäten ACRES är ett användbart instrument vid mätningar av cyklisters upplevelser av sina färdvägsmiljöer. Ett antal faktorer relaterade till färdvägsmiljön verkar vara stimulerande respektive motverkande för arbetspendling med cykel. Generellt sett på visar resultaten ett relativt outforskat och komplext forskningsområde. / Faap-projektet "Fysiskt aktiv arbetspendling i Stor-Stockholm"

Despite the recognised positive benefits of cycling overall and for school children specifically, in most developed countries, a decline rather than an increase in active travel to and from school has been observed during the past few decades. In recent years, the concept of bikeability (or bicycle accessibility) emerged, and together with it various bikeability indices that enable to assess the bicycle friendliness of a location and contribute to prioritization of future investments. However, despite the recognition of specific children’s needs regarding road safety, this study is, to the best of my knowledge, a first one developing a bikeability index that reflects the needs of children on their way to and from school. By reviewing existing streams of (school) accessibility, walkability and urban cycling literature, the study constructs a new school bikeability index and provides a case study of applying the index to primary schools in Stockholm, Sweden, using GIS data. The index, consists of 14, mainly built environment, indicators, weighted by the subjective importance scores assigned to them by children’s caretakers from Stockholm. The case study reveals differences in school bikeability across the focus area. Even the schools that obtained the highest relative score largely lack a cycling infrastructure that would be suitable for children. Further, the study revealed that many schools could significantly improve their bikeability by implementing school-specific measures such as providing bicycle parking, school zone signage or connecting the school entrance with a cycle path or lane directly. Moreover, it revealed shortcomings of the available data regarding cycling infrastructure that Stockholm holds, especially when it comes to reflecting upon the needs of children. Lastly, it has been suggested to consider important interconnectedness among certain indicators for future enhancement of the index and reflect upon varying preferences of certain groups of cyclists and non-cyclists.

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Zur Analyse von Zusammenhängen zwischen Radverkehr und Infrastruktur kommt eine breite Kombination unterschiedlicher Methoden in einem integrierten Gesamtansatz zum Einsatz. An die Herleitung der radfahrtauglichen Umgebung (Bikeability) über eine Literaturanalyse und einen interaktiven Expertenprozess schließen sich die Operationalisierung dieser Definition mittels offener Geodaten sowie die Bewertung der Einflüsse auf die Verkehrsmittelwahl in einem multinomialen Verkehrsmittelwahlmodell an. Auf der Ebene der Routenwahl werden dann die Einflussgrößen in einem diskreten Entscheidungsexperiment differenziert. Dabei kommen logistische Regressionsmodelle zum Einsatz. Des Weiteren werden Daten aus der Fahrradnavigation in einem Clusterverfahren genutzt. Im Ergebnis zeigt sich ein konsensuales Verständnis von Bikeability unter Abbildung des Zusammenspiels der fünf wichtigsten infrastrukturellen Parameter. Durch Nutzung offener Geodaten ist der entwickelte Ansatz uneingeschränkt räumlich übertragbar und thematisch adaptierbar. Das Verkehrsmittelwahlmodell belegt den stark positiven Einfluss der Bikeability auf die Wahl des Fahrrades als Verkehrsmittel. Auf der differenzierten Ebene der Routenwahl bestätigt sich der besondere Einfluss der Radinfrastruktur an Hauptverkehrsstraßen. Die Ergebnisse zeigen dabei eine Abstufung im Nutzen für den Radverkehr, die dem Ausmaß der baulichen Trennung vom motorisierten Individualverkehr entspricht, sowie spezifische individuelle und strukturelle Implikationen. Neben Infrastrukturen an Hauptstraßen wird durch die angewandten Methoden auch die generelle Bedeutung von Nebenstraßen verdeutlicht und weiter differenziert. Die Ergebnisse zeigen dabei den enormen Nutzen von Fahrradstraßen aus Sicht der Nutzenden. Die Erkenntnisse bieten spezifische Anknüpfungspunkte, sowohl für weitere Forschung als auch für Planung und Praxis, die in der Arbeit diskutiert werden. / A broad combination of different methods is used in an integrated approach to evaluate interrelations between infrastructure and bicycle transport. First, the bike-friendliness of the urban environment (bikeability) is defined via a literature analysis in combination with an interactive expert survey. This definition of bikeability is then operationalized using open geodata, ensuring transferability. In addition, the effects of bikeability on mode choice are evaluated using a multinomial logit model. On the detailed level of route choice, the influencing parameters are further differentiated in a graphical online stated preferences survey. Mixed logit discrete choice models are then developed to quantify the trade-offs of interest. Furthermore, extensive data retrieved from a bike routing engine are clustered and analysed to reveal underlying route preferences, without the potential effects of an overt survey situation. Results show a consensus in understanding of bikeability, as provided by experts. This is defined by a stable interaction of the components composing bikeability. The mode choice model proves the strong positive effect of high bikeability on choosing the bike as a mode of transport. On the detailed level of route choice, the particular influence of cycling infrastructure along main streets is confirmed, and differentiated according to the specific design. Aside from specific individual and structural implications, a greater separation from motorized transport generally corresponds with a higher utility for cyclists. Regarding side streets, the results reveal the general importance of minor roads and the enormous benefit of cycle streets prioritizing cyclists. The presented findings may be used for further research and deliver recommendations for planning, which are discussed in the present study.

This study sought to determine how five neighbourhood models (the Grid, Loop and Cul-de-Sac, Fused Grid, New Urbanist and Greenway) compare in terms of the characteristics known to affect active transportation rates, and which model is most likely to be able to facilitate active transportation as a result. In order to do so, model principles and design characteristics of case study neighbourhoods were described and used to create a range of design specifications for each model. These specifications were then used to develop a GIS-based representation of an example neighbourhood for each model, which included the transportation network, parcels of different land use types and densities, homes and destinations. GIS, statistical and graph-based techniques were then used to comprehensively assess and compare the models in terms of their potential to facilitate walking and biking through the built environment correlates identified in through a literature review. The models were ranked on each variable, and then an overall comparison was made on the basis diversity (land use mix), density and design - the three dimensions identified by Cervero and Kockelman (1997) as being the key ways through which the built environment can contribute to creating walkable (and potentially bikeable) neighbourhoods. Additional measures related to trip characteristics and issues of importance to developers (such as buildable area) were also included. The results illustrate how each model’s unique approach to facilitating walking and/or biking is reflected in the built environment characteristics assessed. While a model that was strong in one category was often weaker in another (a finding which echoes that of Filion and Hammond, 2003), the three alternative models (Fused Grid, New Urbanist and Greenway) consistently fared better than the more traditional Grid and Loop and Cul-de-Sac designs, with the New Urbanist scoring the highest on the overall evaluation of walkability and bikeability and the Greenway the best on network design for cyclists. In addition to these findings, the study also provided an opportunity to explore several challenges related to model assessment, such as issues arising from frame choice, off-set networks, and the use of roads as proxies for active transportation networks.

This study sought to determine how five neighbourhood models (the Grid, Loop and Cul-de-Sac, Fused Grid, New Urbanist and Greenway) compare in terms of the characteristics known to affect active transportation rates, and which model is most likely to be able to facilitate active transportation as a result. In order to do so, model principles and design characteristics of case study neighbourhoods were described and used to create a range of design specifications for each model. These specifications were then used to develop a GIS-based representation of an example neighbourhood for each model, which included the transportation network, parcels of different land use types and densities, homes and destinations. GIS, statistical and graph-based techniques were then used to comprehensively assess and compare the models in terms of their potential to facilitate walking and biking through the built environment correlates identified in through a literature review. The models were ranked on each variable, and then an overall comparison was made on the basis diversity (land use mix), density and design - the three dimensions identified by Cervero and Kockelman (1997) as being the key ways through which the built environment can contribute to creating walkable (and potentially bikeable) neighbourhoods. Additional measures related to trip characteristics and issues of importance to developers (such as buildable area) were also included. The results illustrate how each model’s unique approach to facilitating walking and/or biking is reflected in the built environment characteristics assessed. While a model that was strong in one category was often weaker in another (a finding which echoes that of Filion and Hammond, 2003), the three alternative models (Fused Grid, New Urbanist and Greenway) consistently fared better than the more traditional Grid and Loop and Cul-de-Sac designs, with the New Urbanist scoring the highest on the overall evaluation of walkability and bikeability and the Greenway the best on network design for cyclists. In addition to these findings, the study also provided an opportunity to explore several challenges related to model assessment, such as issues arising from frame choice, off-set networks, and the use of roads as proxies for active transportation networks.