GPS-data fra biler viser cykelpotentiale

Hvert år træffes der store beslutninger om investeringer i cykelinfrastrukturen i danske kommuner, med det formål at få flere til at skifte bilen ud med cyklen. Her er det afgørende med et solidt datagrundlag for at målrette investeringerne der hvor værdiskabelsen er størst. GPS-data fra biltrafikken kan i den sammenhæng bruges til at beregne og kortlægge hvor cykelpotentialet er størst.

Af Majken Kobbelgaard Andersen, COWI

Tabel 1 Fordelingen af bilture på turlængdeintervaller pba. GPS-data. Turene i intervallerne 0,5-5 km og 5-15 km anses for værende cykelpotentiale hhv. elcykelpotentialer.

Forskellige virksomheder indsamler hver dag kontinuerligt detaljerede informationer om bilture fra er repræsentativt udsnit af danske personbiler. De store datamængder muliggør analyser, der kan give svar på mange spørgsmål om biltrafikkens turlængder, rejsemønstre og adfærd, hvad enten vi bevæger os på nationalt, regionalt eller kommunalt niveau.

Set i et cykelperspektiv er data fra biler ganske interessante i diskussionen om, hvor og hvor stort potentialet er, for at flytte bilister over på cyklen. Flere danske kommuner har derfor, med udgangspunkt i disse data, fået kortlagt korte bilture som, ud fra en betragtning af turlængden, potentielt kunne foretages på cykel.

Beregning og kortlægning af korte bilture kan anvendes til:

› at udpege strækninger/områder/rejsemål med stort cykelpotentiale

› at målrette eksempelvis kampagneindsatser til en bestemt geografi

› at prioritere mellem cykelinitiativer

› at opstille strategiske og målbare KPI’er for cykelfremmearbejdet

› at evaluere på indsatser over tid (udviklingen i andelen af korte bilture).

Gør data analyserbar

Kortlægningen baserer sig på det potentiale, der findes i en overflytning af kortere bilture til cykel, ud fra en simpel betragtning omkring bilturslængder. Overflytningen fra bil til almindelig cykel vurderes at være størst på ture med en længde på mellem 0,5 og 5 km. For elcykler vurderes potentialet at være størst på ture op til 15 km.

Der bør vælges en nedre grænse på 0,5 km, da disse bilture sandsynligvis ikke vil kunne overflyttes til cykel. Det vil typisk være ture som alene foretages med det formål at flytte bilen (f.eks. hvis den holder i vejen for en anden).

For at sikre kvaliteten af turdata skal der gennemføres en række filtreringer og datavask, således at de ture som medtages i kortlægningen, har en tilstrækkelig kvalitet. Eksempelvis bør data fra varebiler filtreres fra, ligesom korte bilture der tidsmæssigt ligger før/efter en lang tur bør frasorteres.

Præsentation af resultater

Analyseresultaterne præsenteres typisk i en række tabeloversigter samt visualiseret på GIS-kort eller i et dashboard. Tabellerne kan vise de samlede antal bilture i datasættet opgjort på turlængder, med henblik på at belyse hvor stor en andel af alle bilture i kommunen, der potentielt kan foretages på cykel eller elcykel (se eksempel i tabel 1). De tal kan blandt andet bruges til at følge udviklingen i andelen af korte bilture over tid, eller til mere strategisk at kommunikere om de effektpotentialer der ligger i at investere i cykelfremme.

Visualisering af resultaterne på kort giver mulighed for geografisk at udpege hvilke strækninger, eller til/fra hvilke rejsemål, der foretages mange korte bilture (se eksempler på figur 1 og figur 2). Sammenholdt med den eksisterende cykelinfrastruktur er det interessant at se, om der er sammenfald mellem strækninger med mangler i cykelinfrastrukturen (eksempelvis missing links) og antallet af korte bilture.

Som eksempel er resultaterne af en analyse udført i Randers Kommune vist nedenfor.