Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Ist-Analyse und Bewertung der Radverkehrsinfrastruktur auf dem Campus der Technischen Universität Dresden. Die Analyse stellt eine wichtige Aufgabe dar, da auf Grundlage von renommierten Haushaltsbefragungen, dem System repräsentativer Verkehrsbefragung und der Mobilität in Deutschland, von einer tendenziellen Zunahme des Radverkehrs in Deutschland gesprochen werden kann. Auch im internationalen Bereich sind diese Entwicklungen anhand von Statistiken nachweisbar. Infolgedessen ist mit einer steigenden Nachfrage bei entsprechenden Radverkehrsinfrastrukturen zu rechnen, deren Qualität einen maßgeblichen Einfluss auf die Attraktivität des Radverkehrs und die weitere Entwicklung dieses nachhaltigen Verkehrsmittels hat. Zur Förderung der Infrastruktur sind Strategien, Konzepte und Programme notwendig, wobei im Rahmen dieser Arbeit einige Best-Practice-Beispiele zu Radverkehrskonzepten an Universitäten präsentiert werden. Die Umsetzung und Finanzierung von Maßnahmen hängt u. a. von Förderprogramme ab, welche sich zum Großteil auf länderübergreifende Maßnahmen beschränken. Im Rahmen einer Literaturrecherche wird geklärt, inwieweit direkte und investive Förderprogramme für die Radverkehrsinfrastruktur an Universitäten existieren. Das Hauptaugenmerk dieser Arbeit liegt auf der Herleitung eines Bewertungsverfahren und der Analyse der Radverkehrsinfrastruktur anhand von gewählten Kriterien und Parametern, wobei gemäß der systematischen Betrachtung des Radverkehrs die technischen und organisatorischen Infrastrukturen untersucht werden. Die Gewichtung konzentriert sich dabei verstärkt auf die Fahrradabstellanlagen am Campus der Technischen Universität Dresden, welche analysiert und anhand eines Punktesystems klassifiziert, jedoch im Vergleich zu den anderen zu untersuchenden Kriterien jeweils einzeln bewertet werden. Als Resultat der Analyse und Bewertung lässt sich schlussfolgern, dass Nachholbedarf bei der Radverkehrsinfrastruktur am Campus der Universität besteht, welche insgesamt mit der Note \"ausreichend\" zu bewerten ist. Letztendlich fehlen einige Infrastrukturen oder entsprechen nicht den Ansprüchen an eine fahrradfreundliche Gestaltung. Anhand einer SWOT-Analyse werden die Ergebnisse interpretiert und Handlungsempfehlungen bzw. harte und weiche Maßnahmen zur Verbesserung der Radverkehrsbedingungen abgeleitet.

No description available.

For cycling to be attractive, the infrastructure must be of high quality. Due to the high level of resources required to record it locally, the available data on the volume of cycling traffic has to date been patchy. At the moment, the most reliable and usable numbers seem to be derived from permanently installed automatic cycling traffic counters, already used by many local authorities. One disadvantage of these is that the number of data collection points is generally far too low to cover the entirety of a city or other municipality in a way that achieves truly meaningful results. The effect of side roads on cycling traffic is therefore only incompletely assessed. Furthermore, there is usually no data at all on other parameters, such as waiting times, route choices and cyclists’ speed. This gap might in future be filled by methods such as GPS route data, as is now possible by today’s widespread use of smartphones and the relevant tracking apps. The results of the project presented in this guide have been supported by the BMVI [Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure] within the framework of its 2020 National Cycling Plan. This research project seeks to investigate the usability of user data generated using a smartphone app for bicycle traffic planning by local authorities. In summary, it can be stated that, taking into account the factors described in this guide, GPS data are usable for bicycle traffic planning within certain limitations. (The GPS data evaluated in this case were provided by Strava Inc.) Nowadays it is already possible to assess where, when and how cyclists are moving around across the entire network. The data generated by the smartphone app could be most useful to local authorities as a supplement to existing permanent traffic counters. However, there are a few aspects that need to be considered when evaluating and interpreting the data, such as the rather fitness-oriented context of the routes surveyed in the examples examined. Moreover, some of the data is still provided as database or GIS files, although some online templates that are easier to use are being set up, and some can already be used in a basic initial form. This means that evaluation and interpretation still require specialist expertise as well as human resources. However, the need for these is expected to reduce in the future with the further development of web interfaces and supporting evaluation templates. For this to work, developers need to collaborate with local authorities to work out what parameters are needed as well as the most suitable formats. This research project carried out an approach to extrapolating cycling traffic volumes from random samples of GPS data over the whole network. This was also successfully verified in another municipality. Further research is still nevertheless required in the future, as well as adaptation to the needs of different localities. Evidence for the usability of GPS data in practice still needs to be acquired in the near future. The cities of Dresden, Leipzig and Mainz could be taken as examples for this, as they have all already taken their first steps in the use of GPS data in planning for and supporting cycling. These steps make sense in the light of the increasing digitisation of traffic and transport and the growing amount of data available as a result – despite the limitations on these data to date – so that administrative bodies can start early in building up the appropriate skills among their staff. The use of GPS data would yield benefits for bicycle traffic planning in the long run. In addition, the active involvement of cyclists opens up new possibilities in communication and citizen participation – even without requiring specialist knowledge. This guide delivers a practical introduction to the topic, giving a comprehensive overview of the opportunities, obstacles and potential offered by GPS data.