Sebastian Hantschel, Matthias Medicus, Elham Golpayegani, Hendrik Görner, Regine Gerike, Michael Heilig, Sebastian Buck

• Fußverkehr sowohl als Bewegung zwischen Quellen und Zielen als auch als Aufenthalt in öffentlichen Straßenräumen ist mit vielfältigem Nutzen verbunden. Der Aufenthalt im öffentlichen Raum ist eine wesentliche Qualität städtischen Lebens, die Belebtheit öffentlicher Räume fördert den ökonomischen Erfolg angrenzender Nutzungen und die soziale Sicherheit. Fußverkehr ist ökonomisch, ökologisch sowie auch bzgl. Flächenverbrauch die effizienteste Fortbewegungsart und als Zu-/ Abgang zu/ von motorisierten Verkehrsmitteln und insbesondere zum öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) notwendiger Bestandteil der allermeisten Wege. Zu Fuß gehen bedeutet körperliche Aktivität, so dass Fußverkehr auch direkt zur Förderung der öffentlichen Gesundheit beiträgt. Trotz dieser vielfältigen Vorteile mangelt es bislang an belastbaren, umfassenden Daten über das Fußverkehrsaufkommen – insbesondere auf Straßenebene. Solche Daten sind jedoch eine wichtige Voraussetzung für Planungsentscheidungen, zielgerichtete Maßnahmen zur Förderung des Fußverkehrs und die Verkehrssicherheitsarbeit. Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung zweier methodischer Ansätze: (1) Hochrechnungsfaktoren zur Ermittlung täglicher Fußverkehrszahlen aus Kurzzeitzählungen sowie (2) eine Methode zur Abschätzung von Fußverkehrsaufkommen auf Basis von Umfelddaten. Dazu wurden an 56 Messstellen in 14 Städten videobasierte Zählungen durchgeführt. Die gewählten Standorte repräsentieren unterschiedliche städtische Raumtypen, wobei die Auswahl der Messstellen anhand von POI-Daten, Einwohnendenzahlen und städtebaulichen Merkmalen systematisch erfolgte. Die Videoaufnahmen wurden automatisiert ausgewertet und stichprobenartig manuell validiert. Zusätzlich wurden Daten aus der Mobilitätserhebung „Mobilität in Städten – SrV“ analysiert. Aus den erhobenen Daten konnten vier typische Ganglinien – also zeitliche Tagesverläufe des Fußverkehrs – identifiziert werden. Diese unterscheiden sich insbesondere in Bezug auf die städtebauliche Lage sowie der Nutzung der angrenzenden Bebauung. Basierend auf diesen Ganglinien wurden Hochrechnungsfaktoren für verschiedene Zählintervalle (Ein-, Zwei- oder Drei-Stunden-Zeiträume) abgeleitet. Die besten Ergebnisse hinsichtlich Genauigkeit lieferte das 2-Stunden-Zählintervall. Auch Wochenganglinien konnten an Stellen mit längeren Zählzeiträumen ermittelt und zur Ermittlung der Fußverkehrsstärke am höchstbelasteten Wochentag genutzt werden. Zur direkten Abschätzung von Fußverkehrsaufkommen auf Basis von Umfelddaten wurde ein statistisches Modell auf Basis einer Negativ-Binomial-Regression entwickelt. Dieses Modell berücksichtigt verschiedene Einflussfaktoren wie Nutzungsvielfalt (POIs), Bebauungsstruktur (Gebäudehöhe, Dichte), Straßenraumgestaltung (Gehwegbreite, zulässige Höchstgeschwindigkeit) und Nähe zu Einrichtungen (z. B. Kitas). Die Ergebnisse bestätigen internationale Erkenntnisse zu den sogenannten „5 Ds“ als Erklärungsfaktoren für Fußverkehr: Bevölkerungsdichte (Density), Vielfalt an Zielen und Nutzungen im direkten straßenräumlichen Umfeld sowie im angrenzenden Quartier (Diversity), Gestaltung und Betrieb des Straßenraums (Design), Erreichbarkeit wichtiger Ziele (Destinations) und Entfernung zum öffentlichen Verkehr (Distance to Public Transport). Ein Vergleich zwischen Kurzzeitzählungen mit Hochrechnung und automatisierten Dauerzählungen zeigte, dass beide Ansätze spezifische Vor- und Nachteile besitzen. Kurzzeitzählungen sind kostengünstig, flexibel und decken viele Standorte ab, liefern aber nur Momentaufnahmen. Dauerzählungen erfordern zwar höhere Anfangsinvestitionen, bieten dafür aber kontinuierliche Daten und ermöglichen differenzierte Analysen z. B. von Tagesverläufen und saisonalen Schwankungen. Hinsichtlich der Genauigkeit sind beide Ansätze vergleichbar. In der Praxis empfiehlt sich eine Kombination beider Methoden: Dauerzählungen an Stellen, für die sehr hochauflösende Daten benötigt werden und ergänzende Kurzzeitzählungen zur flächendeckenden Anwendung. Ein zusätzlicher Erkenntnisgewinn ergab sich aus dem Abgleich von Zähldaten mit Daten aus der Mobilitätserhebung „Mobilität in Städten – SrV“: Die Tagesverläufe in der Mobilitätserhebung zeigten in bestimmten Clustern hohe Übereinstimmung mit den real gemessenen Fußverkehrsganglinien. Dies zeigt, dass Daten aus lokalen Mobilitätserhebungen eine sinnvolle Ergänzung zu straßenräumlichen Daten darstellen. Insgesamt liefert das Vorhaben praxisnahe und datengestützte Methoden zur Hochrechnung und Abschätzung von Fußverkehrsaufkommen. Diese Methoden bieten Planenden eine fundierte Grundlage zur Planung fußgängerfreundlicher Städte und zur Weiterentwicklung bestehender Regelwerke wie den Empfehlungen für Verkehrserhebungen oder den Empfehlungen für Fußverkehrsanlagen.
• Walking, both as movement between origins and destinations and spending time in public street spaces, is associated with various benefits. Spending time in public spaces is an essential quality of urban life; the vitality of public spaces promotes the economic success of land uses in the immediate vicinity and improved social security. Walking is the most efficient mode of transport in economic, ecological and land use terms and is a necessary part of most journeys to/from motorized means of transport, particularly local public transport. Walking means physical activity, so it also contributes directly to the promotion of public health. Despite these many benefits, reliable, comprehensive data on pedestrian volumes is still lacking, especially at street level. However, such data is an important prerequisite for planning decisions and targeted measures to promote walking and road safety efforts. The research project aimed to develop two methodological approaches: (1) extrapolation factors for determining daily pedestrian traffic figures from short-term counts and (2) a method for estimating pedestrian volumes based on environmental data. For this purpose, video-based counts were conducted at 56 study sites in 14 cities. The selected study sites represent different types of urban areas, number of inhabitants, and urban development characteristics. The video recordings were evaluated automatically and validated manually on a random basis. In addition, data from the mobility survey "Mobility in Cities - SrV" was analyzed. From the data collected, it was possible to identify four typical patterns in the daily distribution of the pedestrian volume. These differ in particular concerning the urban location and the use of the adjacent buildings. Extrapolation factors for different short-term count periods (1-, 2- or 3-hour periods) were derived based on these patterns in the daily distribution of the pedestrian volume. The 2-hour counting period provided the best results in terms of accuracy. Weekly distribution could also be determined at locations with longer counting periods and used to determine the pedestrian volumes on the week's busiest day. A statistical model based on a negative binomial regression was developed to estimate pedestrian volumes directly based on environmental data. This model takes into account various influencing factors such as diversity of use (POIs), building structure (building height, density), street design (sidewalk width, speed limit) and proximity to facilities (e.g. daycare centres). The results confirm international findings on the so-called "5 Ds" as explanatory factors for pedestrian traffic: population density (Density), diversity of destinations and uses in the immediate street environment and the adjacent neighborhood (Diversity), design and operation of the street space (Design), accessibility of important destinations (Destinations) and distance to public transport (Distance to Public Transport). A comparison between short-term counts with extrapolation and automated continuous counts showed that both approaches have specific advantages and disadvantages. Short-term counts are cost-effective and flexible and cover many locations, but only provide snapshots. Although permanent counts require a higher initial investment, they provide continuous data and enable differentiated analyses, e.g. of daily patterns and seasonal fluctuations. In terms of accuracy, both approaches are comparable. In practice, a combination of both methods is recommended: Continuous counts at locations for which very high-resolution data is required and supplementary short-term counts for area-wide application. An additional gain in knowledge resulted from the comparison of count data with data from the mobility survey "Mobilität in Städten – SrV": The daily distribution in the mobility survey showed a high degree of agreement with the distribution derived at the study sites. Data from local mobility surveys is a valuable supplement to street-level data. Overall, the project provides practical and data-based methods for extrapolating and estimating pedestrian volumes. These methods provide planners with a sound basis for planning pedestrian-friendly cities and for further developing existing guidelines, such as the „Empfehlungen für Verkehrserhebungen“ or „Empfehlungen für Fußverkehrsanlagen“.