Accessibility und Walkability Analysen für die Stadt Augsburg

Um zu erforschen, wie die auf nachhaltige Mobilität ausgerichtete Zugänglichkeit praktisch gemessen und bewertet werden kann, untersucht die Stadt Augsburg Ansätze wie die ÖV-Güteklassen und die Bewertung der Fußgängerfreundlichkeit von Straßen- und Wegenetzen.

General information:

Client:
Stadt Augsburg
Period of time:
01/2024 - 05/2024
Project manager:
Elias Pajares

Planning Cases:

  • Messung der Erreichbarkeit des öffentlichen Verkehrs mit ÖV-Güteklassen
  • Berechnung eines Walkability Index zur Bewertung der Fußgängerfreundlichkeit des Straßennetzes

Overview

ÖV-Güteklassen:

Eine adäquate, räumlich differenzierte Messung und Bewertung von ÖPNV-Erreichbarkeiten ist für eine nachhaltige Mobilitätsplanung von großer Bedeutung. In der Praxis mangelt es jedoch häufig an entsprechenden Verfahren, z.B. hinsichtlich der Verknüpfung der Bedienungsqualität von Haltestellen mit der Qualität des Haltestellenzugangs. Einen Lösungsansatz für diese Problematik stellt die Ermittlung von ÖV-Güteklassen nach Schweizer Vorbild dar. Der entsprechende Indikator ermöglicht eine integrierte Bewertung der Erschließungs- und Bedienqualität von ÖPNV-Haltestellen. Dadurch wird transparent aufgezeigt welche Räume in fußläufiger Distanz durch ÖPNV-Halte erschlossen sind und wie häufig diese bedient werden.

Walkability Index:

Um die Fußgängerfreundlichkeit des Wegenetzes im Stadtteil Rechts der Wertach für verschiedene Nutzergruppen zu bewerten wurde ein Walkability Index berechnet. Die Datenerhebung erfolgte vor Ort mithilfe von OpenStreetMap und Mapillary, dadurch können die Daten im Sinne des Open-Data-Ansatzes durch jeden weiterverwendet werden. Ziel dieser Analyse war es, ein detailliertes Bild der Fußgängerfreundlichkeit in der Stadt zu erhalten und potenzielle Verbesserungspotenziale aufzuzeigen. Der Walkability Index hilft dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen Maßnahmen zur Förderung des Fußgängerverkehrs ergriffen werden können.

Auswertung:

Unter Nutzung von GOAT wurden die Analysen erstellt und in ausdrucksstarken Karten und Diagrammen visualisiert. Ferner wurden die Analysen durch erfahrene Stadt- und Verkehrsplaner bei Plan4Better interpretiert, ausgewertet und mit dem Team der Stadt Augsburg diskutiert. Abschließend wurden die Ergebnisse in einem Bericht aufbereitet und stehen nun als Grundlage für die weitere Planung und Umsetzung von Maßnahmen zur Verbesserung der Erreichbarkeit und Fußgängerfreundlichkeit im Stadtteil Rechts der Wertach zur Verfügung.  

Fazit:

Durch die umfassende Bewertung der ÖPNV-Erreichbarkeit mittels ÖV-Güteklassen und die Analyse der Fußgängerfreundlichkeit mittels Walkability Index hat die Stadt Augsburg konkrete Daten gewonnen, die als Basis für zukünftige Maßnahmen und Verbesserungen dienen. Das im Stadtteil Rechts der Wertach erprobte Verfahren kann zudem als Pilot für weitere Quartiere in der Stadt Augsburg und darüber hinaus dienen. Wir freuen uns die Stadt Augsburg dabei zu unterstützen, ihre Mobilitätsziele bis 2038 zu erreichen und die Lebensqualität ihrer Bürger durch eine verbesserte Infrastruktur zu steigern.

Methodik und Durchführung:

Wie in vielen unserer anderen Projekte wurden zahlreiche Daten unter Verwendung von GOAT veredelt und für Analysen genutzt. Unser Ansatz zeichnet sich durch hohe Flexibilität aus und kann an die unterschiedlichste Verfügbarkeit von Daten angepasst werden.

Daten
  • OpenStreetMap: Nutzung der umfangreichen, nutzergenerierten Geodaten für die Erhebung und Analyse des Wegenetzes.
  • Amtliche Geobasisdaten: Nutzung von amtlichen Flächennutzungsdaten, 3D-Gebäudedaten und Digitalen Geländemodellen.  
  • Fahrplandaten: Zur Analyse des ÖPNV-Angebotes wurden Fahrplandaten im GTFS-Format verwendet.
  • Point of Interest: Uns liegt ein umfangreicher POI-Datensatz mit Zielen des täglichen Bedarfs, der Daseinsvorsorge und Freizeitzielen vor, den wir aus einer Vielzahl von Quellen zusammengeführt haben.
  • Straßenraumaufnahmen: Insbesondere über die Plattform Mapillary wurden Straßenbilder bezogen und weitergehend erhoben, um ein realistisches Abbild der Vor-Ort Situation in die Analysen einzubeziehen.
Datenerhebung

Trotz der Fülle an Daten gab es vereinzelt Datenlücken. Daher wurden einzelne Datenpunkte durch eine Begehung ergänzt. Dies betraf insbesondere Aspekte wie die Straßenbeleuchtung, Straßenübergänge und die Barrierefreiheit. Die Daten wurden wo möglich direkt in OpenStreetMap und Mapillary eingespeist und somit ebenso der Community zur Verfügung gestellt.

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