Mobilität für alle? Ein analytischer Ansatz zur räumlichen Identifizierung von Mobilitätsarmut

Abstract

Die urbane Mobilitätsstruktur ist eine wesentliche Voraussetzung für eine nachhaltige Entwicklung der Städte und Grundlage für die Teilhabe der Bewohner*innen am Arbeits- und Sozialleben. Die allgegenwärtige Dominanz des motorisierten Individualverkehrs und die Pfadabhängigkeiten in der Verkehrsplanung werden als der zentrale Treiber negativer Stadtentwicklungen in Form von Zersiedelung und funktional segregierten Gebieten identifiziert. Neue Konzepte, wie die Idee der 15-Minuten-Stadt / - Nachbarschaft, sollen die Fußgängerfreundlichkeit und die Teilhabe auf lokaler Ebene fördern und eine nachhaltige und integrative Stadtentwicklung vorantreiben. Es gibt jedoch auch kritische Stimmen, die in diesem Konzept eine Intensivierung der Isolation und Segregation von Stadtvierteln sehen. Daher ist das Monitoring urbaner Räume im Hinblick auf ihre räumliche Mobilitätsstruktur von großer Bedeutung, um eine nachhaltige, integrative und inklusive Stadtentwicklung zu erreichen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie räumliche und soziale Disparitäten bei der Verteilung von Mobilitätsoptionen in städtischen Gebieten gemessen werden können? Ziel ist es, einen methodischen Ansatz zu entwickeln, der den allgemeinen Zugang zu verschiedenen Mobilitätsoptionen bewertet und mit dem sich Grad der Ungleichheit in Städten messen lässt. Grundlage für diese Analyse ist ein Tool, mit dem Nachbarschaften entsprechend ihrer vorherrschenden Mobilitätsstruktur in fußgänger‑, verkehrs‑, fahrradfreundliche oder autoabhängige Bereiche klassifiziert werden können. Hierzu werden Points of Interest (POI), Flächennutzungs- und Verkehrsinfrastrukturdaten sowie frei zugängliche Transit-Feeds (GTFS) verwendet, um den Zugang zu wichtigen Infrastrukturen, die Ausgestaltung des Straßen- und Wegenetzes und die Anbindung an qualitativ hochwertigem ÖPNV zu bewerten. Die Ergebnisse dieser Analyse werden mit sozio-ökonomischen Kennziffern (beispielsweise Einkommen, Autoverfügbarkeit, Alter oder Geschlecht) kombiniert, um Benachteiligungen im Zugang zu unterschiedlichen Mobilitätsoptionen zu identifizieren. Ein solcher datengetriebener Monitoringansatz bietet eine kleinräumige Grundlage zur frühzeitigen Erkennung von Problemlagen.