Modal Split
Verkehrsmittelwahl in der Stadt Münster 2013 in %
Als Modal split (oft auch Modalsplit geschrieben) wird in der Verkehrsstatistik die Verteilung des Personen-Transportaufkommens auf verschiedene Verkehrsträger oder Verkehrsmittel bezeichnet (von lateinisch „Modus“, Art [des gewählten Verkehrsmittels] und englisch Verb „to split“, aufteilen, spalten usw.). Ein anderer gebräuchlicher Begriff in diesem Zusammenhang ist Verkehrsmittelwahl. Der Modal Split beschreibt dabei individuelles Mobilitätsverhalten, seine Zusammensetzung hängt unter anderem vom jeweiligen Verkehrsangebot und wirtschaftlichen Entscheidungen ab und wird auf unterschiedliche Kennzahlen bezogen wie z. B. die jeweils zurückgelegten Personenkilometer oder lediglich die Anzahl der gewählten Verkehrsmittel unabhängig von der Weglänge. Daher sind die jeweiligen Zahlen nicht immer vergleichbar.[1] Modal split ist dabei nicht zu verwechseln mit Modal shift.
Bezugsgrößen und Festlegungen
Der Modal Split kann für verschiedene verkehrliche Größen berechnet werden. Am geläufigsten dazu sind (jeweils in einer bestimmten Zeiteinheit)
- die Verkehrsleistung in den Einheiten Personenkilometer (Pkm) bzw. Tonnenkilometer (tkm).
- die Gesamtheit der Wege. Ein Weg ist dabei eine Ortsveränderung von einem Ausgangspunkt zu einem Ziel, der einem bestimmten Zweck dient. Werden für den Weg verschiedene Verkehrsmittel genutzt, zählt das hauptsächlich benutzte Verkehrsmittel.[2]
Je nachdem, wie der Modal Split berechnet wird, kann er sehr unterschiedlich ausfallen. So wurden laut der Verkehrserhebung Mobilität in Deutschland (MiD) im Jahr 2017 in Deutschland beispielsweise 22 % aller Wege, aber nur 3 % aller Personenkilometer zu Fuß zurückgelegt.[3]
Die Festlegung der zu erfassenden Arten der Verkehrsströme ist ebenfalls wichtig. Nachdem ein Untersuchungsraum bestimmt wurde, können die erfassten Verkehre z. B. dem Binnenverkehr, dem Durchgangsverkehr, dem Quell- oder Zielverkehr zugeordnet werden. Der Modal Split der einzelnen Verkehrsströme kann stark variieren. In Münster etwa ist der Anteil des MIV im Zielverkehr (also nach Münster einpendelnde Menschen) deutlich größer als im Binnenverkehr.
Da verschiedene Untersuchungen nicht die gleichen Festlegungen treffen, ist der festgestellte Modal Split meist nur bedingt vergleichbar.[1]
Gebräuchliche Kategorisierungen der Verkehrsträger
Im Personennahverkehr
- Motorisierter Individualverkehr (MIV)
- Öffentlicher Verkehr (ÖV)
- Öffentlicher Personennahverkehr (ÖPNV)
- Schienenpersonennahverkehr (SPNV)
- Straßenpersonennahverkehr (ÖSPV)
- Öffentlicher Personennahverkehr (ÖPNV)
- Nichtmotorisierter Individualverkehr (NMIV) oder Langsamverkehr
Im Personenfernverkehr
- Öffentlicher Verkehr (ÖV)
- Luftverkehr
- Eisenbahn: Schienenpersonenfernverkehr (SPFV)
- Fernbusse
- Individualverkehr (IV)
- nach Fahrzeug: Pkw, Motorrad etc.
- nach Beteiligung: Fahrer, Mitfahrer bzw. Beifahrer
Im Güterverkehr
- Luftfracht
- Straßengüternahverkehr
- Straßengüterfernverkehr
- Werksverkehr
- Schienengüterverkehr
- Rohrleitungsverkehr
- Binnenschifffahrt
- Seefracht
Vergleich des Modal Split
Die folgenden Tabellen zeigen – je nach Quelle – den Modal Split des täglichen Berufsverkehrs, aber auch teilweise den Gesamtverkehr der Wohnbevölkerung oder nur den Gesamtanteil am sogenannten Binnenverkehr. Einige Daten basieren auf dem Urban Audit. Die Summe der Prozentzahlen ergibt aufgrund von Rundungsfehlern nicht immer 100 % (z. B. in Berlin).
Städte in Deutschland
| Land | Stadt | zu Fuß | Fahrrad | ÖPNV | Kfz | Jahr |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | Aachen | 30 % | 11 % | 13 % | 46 % | 2020[4] |
 | Aalen | 19 % | 11 % | 10 % | 60 % | 2013[5] |
 | Ansbach | 23 % | 10 % | 5 % | 61 % | 2020[4] |
| Augsburg | 31 % | 19 % | 15 % | 34 % | 2018[6] |
 | Berlin | 30 % | 18 % | 27 % | 26 % | 2018[7] |
| Bielefeld | 17 % | 18 % | 14 % | 51 % | 2017[8] |
| Bonn | 28 % | 15 % | 17 % | 41 % | 2017[9] |
 | Braunschweig | 19 % | 24 % | 10 % | 47 % | 2016[10] |
 | Bremen | 15 % | 20 % | 17 % | 48 % | 2018[11] |
 | Chemnitz | 35 % | 7 % | 12 % | 46 % | 2018[12] |
 | Cottbus | 29 % | 23 % | 8 % | 40 % | 2008[13] |
| Dortmund | 19 % | 10 % | 22 % | 49 % | 2019[14] |
| Dresden | 26 % | 18 % | 20 % | 36 % | 2018[15] |
| Düsseldorf | 34 % | 13 % | 18 % | 35 % | 2017[9] |
| Emden | 10 % | 28 % | 6 % | 56 % | 2013[16] |
 | Erfurt | 30 % | 13 % | 18 % | 40 % | 2018[17] |
| Erlangen | 16 % | 34 % | 6 % | 44 % | 2015[18] |
| Essen | 19 % | 7 % | 19 % | 55 % | 2019[19] |
 | Frankfurt am Main | 26 % | 20 % | 21 % | 33 % | 2018[20] |
 | Flensburg | 24 % | 24 % | 8 % | 44 % | 2021[21] |
| Freiburg im Breisgau | 29 % | 34 % | 16 % | 21 % | 2017[22] |
| Fürth | 27 % | 11 % | 14 % | 47 % | 2017[9] |
| Gelsenkirchen | 21 % | 9 % | 14 % | 55 % | 2015[23] |
| Gummersbach | 21 % | 4 % | 13 % | 62 % | 2023[24] |
| Herne | 16 % | 10 % | 13 % | 60 % | 2018[25] |
| Hagen | 16 % | 3 % | 19 % | 62 % | 2017[26] |
 | Hamburg | 22 % | 22 % | 24 % | 32 % | 2022[27] |
| Hannover | 26 % | 19 % | 19 % | 36 % | 2017[28] |
| Heidelberg | 26 % | 27 % | 14 % | 34 % | 2020[4] |
| Jena | 35 % | 15 % | 15 % | 35 % | 2018[29] |
| Karlsruhe | 25 % | 31 % | 12 % | 33 % | 2018[30] |
| Kiel | 30 % | 22 % | 10 % | 38 % | 2018[31] |
| Köln | 33 % | 25 % | 17 % | 25 % | 2022[32] |
| Konstanz | 30 % | 34 % | 11 % | 25 % | 2018[33] |
| Leipzig | 27 % | 18 % | 19 % | 36 % | 2018[34] |
| Lübeck | 25 % | 21 % | 11 % | 43 % | 2020[4] |
 | Mainz | 22 % | 17 % | 22 % | 39 % | 2016[35] |
| Mannheim | 34 % | 20 % | 13 % | 33 % | 2018[36] |
| München | 24 % | 18 % | 24 % | 34 % | 2017[37] |
| Münster | 12 % | 44 % | 10 % | 34 % | 2019[38] |
| Nürnberg | 30 % | 15 % | 23 % | 32 % | 2023[39] |
| Oldenburg | 9 % | 43 % | 5 % | 43 % | 2010[40] |
| Osnabrück | 19 % | 12 % | 16 % | 53 % | 2010[41] |
| Paderborn | 18 % | 23 % | 7 % | 52 % | 2018[42] |
| Potsdam | 24 % | 23 % | 21 % | 32 % | 2018[43] |
 | Rostock | 30 % | 18 % | 17 % | 34 % | 2018[44] |
 | Saarbrücken | 23 % | 4 % | 17 % | 56 % | 2010[45] |
| Stuttgart | 33 % | 13 % | 17 % | 37 % | 2020[46] |
| Schwäbisch Gmünd | 22 % | 9 % | 6 % | 62 % | 2020[47] |
| Wiesbaden | 28 % | 6 % | 16 % | 49 % | 2018[48] |
| Wuppertal | 22 % | 8 % | 12 % | 58 % | 2020[49] |
| Zwickau | 27 % | 5 % | 10 % | 58 % | 2008[50] |
Städte in Österreich
| Land | Stadt | zu Fuß | Fahrrad | ÖPNV | Kfz | Jahr |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | Graz | 21 % | 20 % | 18 % | 41 % | 2021[51] |
 | Linz | 22 % | 7 % | 21 % | 49 % | 2012[52] |
 | Wien | 32 % | 10 % | 32 % | 26 % | 2023[53] |
 | Salzburg | 19 % | 21 % | 15 % | 44 % | 2018[54] |
 | Klagenfurt | 24 % | 12 % | 9 % | 55 % | 2018[55] |
 | Innsbruck | 24 % | 30 % | 18 % | 28 % | 2022[56] |
Städte in der Schweiz
| Kanton | Stadt[57] | zu Fuß | Fahrrad | ÖV | MIV | übrige |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | Basel | 42 % | 21 % | 16 % | 20 % | 1 % |
 | Bern | 36 % | 19 % | 20 % | 23 % | 1 % |
 | Luzern | 44 % | 9 % | 18 % | 28 % | 2 % |
 | St. Gallen | 35 % | 7 % | 18 % | 38 % | 1 % |
 | Winterthur | 34 % | 16 % | 17 % | 32 % | 1 % |
| Zürich | 38 % | 11 % | 25 % | 25 % | 1 % |
Städte weltweit mit über 1 Million Einwohnern
| Land | Stadt | zu Fuß | Fahrrad | ÖPNV | Kfz | Jahr |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | Adelaide | 3 % | 1 % | 11 % | 85 % | 2016 |
 | Atlanta | 1 % | 0 % | 3 % | 86 % | 2016[58] |
 | Auckland | 3 % | 1 % | 6 % | 89 % | 2009–2012[59] |
 | Barcelona | 40 % | 2 % | 33 % | 25 % | 2012[60] |
 | Birmingham | 1 % | 1 % | 25 % | 66 % | 2001 |
 | Peking | 21 % | 32 % | 26 % | 21 % | 2005/2011[60] |
 | Berlin | 30 % | 18 % | 27 % | 26 % | 2018 |
| Brisbane | 4 % | 1 % | 14 % | 81 % | 2016 |
 | Bogotá | 15 % | 2 % | 64 % | 19 % | 2008[60] |
 | Budapest | 32 % | 1 % | 47 % | 20 % | 2011 |
| Chicago | 3 % | 1 % | 13 % | 77 % | 2016 |
| Dallas | 1 % | 0 % | 2 % | 90 % | 2016 |
 | Delhi | 21 % | 12 % | 48 % | 19 % | 2008/2011[60] |
| Hamburg | 22 % | 22 % | 24 % | 32 % | 2022[27] |
| Houston | 2 % | 0 % | 4 % | 91 % | 2016 |
| Köln | 25 % | 19 % | 21 % | 35 % | 2017[61] |
| London | 21 % | 2 % | 44 % | 34 % | 2011[62] |
| Los Angeles | 3 % | 1 % | 5 % | 85 % | 2016 |
| Madrid | 36 % | 0 % | 34 % | 30 % | 2006[60] |
| Melbourne | 4 % | 2 % | 19 % | 76 % | 2016 |
 | Mexiko-Stadt | 1 % | 1 % | 71 % | 22 % | 2019[63] |
| Mumbai | 27 % | 6 % | 52 % | 15 % | 2008/2011[60] |
| München | 24 % | 18 % | 24 % | 34 % | 2017[64] |
| New York City | 6 % | 1 % | 33 % | 55 % | 2016 |
 | Osaka | 27 % | 0 % | 34 % | 39 % | 2000[60] |
 | Paris | 61 % | 3 % | 27 % | 9 % | 2010[65] |
| Perth | 3 % | 1 % | 12 % | 84 % | 2016 |
| Philadelphia | 4 % | 1 % | 12 % | 80 % | 2016 |
| Phoenix | 2 % | 1 % | 2 % | 87 % | 2016 |
 | Prag | 23 % | 1 % | 43 % | 33 % | 2009[66] |
 | Rom | 4 % | 1 % | 29 % | 66 % | 2014 |
| San Antonio | 2 % | 0 % | 3 % | 90 % | 2016 |
| San Diego | 3 % | 1 % | 3 % | 85 % | 2016 |
| San Francisco | 5 % | 2 % | 20 % | 64 % | 2016 |
| San José | 2 % | 5 % | 5 % | 84 % | 2016 |
| Seattle | 4 % | 1 % | 10 % | 77 % | 2016 |
| Shanghai | 27 % | 20 % | 33 % | 20 % | 2009/2011[60] |
 | Singapur | 22 % | 1 % | 44 % | 33 % | 2011[60] |
| Sydney | 5 % | 1 % | 27 % | 67 % | 2006 |
 | Taipei | 15 % | 4 % | 33 % | 48 % | 2009/2010[60] |
| Tokio | 23 % | 14 % | 51 % | 12 % | 2008/2009[60] |
 | Toronto | 7 % | 2 % | 34 % | 56 % | 2006[67] |
 | Wien | 30 % | 7 % | 38 % | 25 % | 2019[68] |
 | Warschau | 5 % | 1 % | 60 % | 34 % | 2009[69] |
Städte weltweit mit über 500.000 Einwohnern
| Land | Stadt | zu Fuß | Fahrrad | ÖPNV | Kfz | Jahr |
|---|---|---|---|---|---|---|
 | Amsterdam | 4 % | 38 % | 30 % | 28 % | 2010 |
| Boston | 14 % | 2 % | 35 % | 45 % | 2009 |
| Bremen | 25 % | 25 % | 15 % | 36 % | 2018 |
| Den Haag | 15 % | 38 % | 16 % | 31 % | 2016[70] |
| Dortmund | 19 % | 10 % | 22 % | 49 % | 2019[71] |
| Dresden | 26 % | 18 % | 20 % | 36 % | 2018[72] |
| Düsseldorf | 34 % | 13 % | 18 % | 35 % | 2017[9] |
| Essen | 19 % | 7 % | 19 % | 55 % | 2019[73] |
| Frankfurt am Main | 26 % | 20 % | 21 % | 33 % | 2018[20] |
 | Göteborg | 20 % | 7 % | 29 % | 44 % | 2018[74] |
| Hannover | 26 % | 19 % | 19 % | 36 % | 2017[75] |
 | Helsinki | 32 % | 11 % | 34 % | 23 % | 2013[76] |
| Indianapolis | 2 % | 1 % | 2 % | 92 % | 2009 |
 | Kopenhagen | 17 % | 30 % | 20 % | 33 % | 2014 |
| Las Vegas | 3 % | 0 % | 3 % | 89 % | 2009 |
| Leipzig | 27 % | 18 % | 19 % | 36 % | 2018[34] |
 | Lissabon | 10 % | 2 % | 30 % | 58 % | 2011[77] |
| Málaga | 38 % | 1 % | 12 % | 49 % | 2008[78] |
| Neapel | 13 % | 0 % | 26 % | 60 % | 2001 |
| Nürnberg | 30 % | 15 % | 23 % | 32 % | 2023[39] |
| Ottawa | 10 % | 2 % | 14 % | 72 % | 2011 |
| Palermo | 12 % | 1 % | 9 % | 78 % | 2015[79] |
| Portland | 6 % | 6 % | 12 % | 70 % | 2009 |
| Rotterdam | 18 % | 16 % | 17 % | 49 % | 2008[80] |
| Stockholm | 14 % | 7 % | 47 % | 32 % | 2011[81] |
| San Francisco | 10 % | 3 % | 32 % | 46 % | 2009 |
| Saragossa | 17 % | 0 % | 29 % | 54 % | 2004 |
| Seattle | 8 % | 3 % | 20 % | 63 % | 2009 |
| Sevilla | 13 % | 6 % | 15 % | 64 % | 2012 |
| Stuttgart | 29 % | 8 % | 23 % | 40 % | 2017[46] |
| Turin | 29 % | 2 % | 23 % | 43 % | 2013[82] |
| Valencia | 41 % | 4 % | 23 % | 32 % | 2012[83] |
 | Vilnius | 36 % | 0 % | 26 % | 38 % | 2011[84] |
| Washington, D.C. | 11 % | 2 % | 37 % | 43 % | 2009 |
Städte weltweit mit über 100.000 Einwohnern
| Land | Stadt | zu Fuß | Fahrrad | ÖPNV | Kfz | Jahr |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Aarhus | 7 % | 27 % | 19 % | 43 % | 2004 |
| Alicante | 18 % | 0 % | 13 % | 69 % | 2004 |
| Bari | 13 % | 1 % | 14 % | 72 % | 2001 |
 | Basel | 33 % | 17 % | 27 % | 22 % | 2015[85] |
| Bern | 30 % | 15 % | 32 % | 22 % | 2015[86] |
| Bilbao | 23 % | 0 % | 34 % | 43 % | 2004 |
| Bologna | 8 % | 4 % | 21 % | 67 % | 2001 |
 | Bratislava | 4 % | 0 % | 70 % | 26 % | 2004 |
| Bristol | 13 % | 5 % | 8 % | 33 % | 2011[87] |
| Canberra | 5 % | 2 % | 8 % | 85 % | 2006 |
| Christchurch | 6 % | 8 % | 9 % | 78 % | 2009–2012[59] |
| Córdoba | 18 % | 1 % | 10 % | 71 % | 2004 |
| Eindhoven | 3 % | 24 % | 8 % | 65 % | 2004 |
| Florenz | 8 % | 4 % | 21 % | 69 % | 2001 |
| Gijón | 24 % | 0 % | 17 % | 59 % | 2004 |
| Graz | 19 % | 14 % | 20 % | 47 % | 2013[88] |
| Las Palmas | 12 % | 0 % | 24 % | 64 % | 2004 |
| Malmö | 6 % | 25 % | 18 % | 51 % | 2011 |
| Murcia | 18 % | 1 % | 7 % | 74 % | 2004 |
 | Tallinn | 16 % | 0 % | 50 % | 34 % | 2004 |
| Utrecht | 28 % | 47 % | 3 % | 22 % | 2017 |
| Valladolid | 22 % | 1 % | 20 % | 57 % | 2004 |
| Vigo | 19 % | 0 % | 13 % | 68 % | 2004 |
| Wellington | 11 % | 3 % | 19 % | 65 % | 2009–2012[59] |
| Winterthur | 29 % | 15 % | 20 % | 35 % | 2015[85] |
| Zürich | 33 % | 12 % | 32 % | 21 % | 2015[85] |
Notes: Europäische Daten basieren auf dem Urban Audit,[89] US-Daten basieren auf dem Census’ American Community Survey aus dem Jahr 2009,[90] Australische Daten basieren auf dem ABS Census.[91]
Siehe auch
- Kombinierter Verkehr
- Mobilitätsmanagement, Mobilitätswende, Sanfte Mobilität
- Umweltverbund
- Verkehrssystem, Verkehrszweig
Weblinks
- Forschungsprojekt „Mobilität in Städten - SrV“ der Technischen Universität Dresden, statistische Erhebungen für viele deutsche Städte
- MiD – Mobilität in Deutschland (BMVBS, INFAS, DLR, DIW)
- SOCIALDATA – Mobilitätsdaten: Verkehrsmittelwahl
- TEMS: Modal Split Datenbank für europäische Städte, kartenbasierte Übersicht über Verkehrsmittelverteilung (englisch)
Einzelnachweise
- ↑ a b [Kurz erklärt] Was ist der Modal Split und was sagt er aus? In: Zukunft Mobilität. 9. April 2018, abgerufen am 17. März 2019.
- ↑ Forschungs-Informations-System für Mobilität, Verkehr und Stadtentwicklung: Intermodalität - Begriffsbestimmung Weg, Wegekette und Etappen. 4. Juni 2018, abgerufen am 30. Dezember 2019.
- ↑ Robert Follmer, Dana Gruschwitz: Mobilität in Deutschland – MiD Kurzreport. Hrsg.: BMVI. Bonn 2018.
- ↑ a b c d Städte in Bewegung. 1. Mai 2020, abgerufen am 28. Mai 2024.
- ↑ Verkehrsentwicklungsplan Mobilitätskonzept 2030. 11. April 2016, abgerufen am 27. März 2024.
- ↑ Gesamtverkehr der Wohnbevölkerung, Verkehrsverhalten in Augsburg. Abgerufen am 22. Oktober 2022.
- ↑ Gesamtverkehr der Wohnbevölkerung, Zahlen und Fakten zum Verkehr / Land Berlin. Abgerufen am 14. März 2020.
- ↑ [1], S. 18
- ↑ a b c d Aktuelle Ergebnisse zur Alltagsmobilität - Mobilität in Deutschland. (PDF) 21. Februar 2019, abgerufen am 2. April 2021.
- ↑ urbanista (Hrsg.): Mobilitäts Entwicklungs Plan: Braunschweig - Gemeinsam - Bewegen. Hamburg September 2020 (braunschweig.de [PDF]).
- ↑ Verkehrsentwicklungsplan - Die Senatorin für Bau, Mobilität und Stadtentwicklung. Abgerufen am 30. August 2023.
- ↑ https://www.chemnitz.de/chemnitz/de/unsere-stadt/verkehr/verkehrsplanung/mobilit%C3%A4tsverhalten/index.html
- ↑ https://www.cottbus.de/.files/storage/file/34bc0437-1d86-4b2a-854d-1e0a5d445011/Verkehrsentwicklungsplan2020.pdf
- ↑ Mehr Radfahrten und E-Bikes: Ergebnisse der Mobilitätsbefragung liegen vor. Abgerufen am 5. Februar 2020.
- ↑ Ergebnisse der repräsentativen Haushaltbefragung „SrV 2018“ zur privaten Mobilität in Dresden. (PDF) In: Dresden.de. Landeshauptstadt Dresden: Geschäftsbereich Stadtentwicklung, Bau, Verkehr und Liegenschaften, 6. Februar 2020, abgerufen am 28. Februar 2020.
- ↑ Jann Gerdes, Imke Janssen, Anja Neuwöhner, Detlef Vagelpohl: Masterplan 100 % Klimaschutz. Hrsg.: Stadt Emden. Emden November 2017, S. 38 (emden.de [PDF]).
- ↑ https://www.erfurt.de/ef/de/leben/verkehr/daten/128392.html
- ↑ https://klimaschutz.metropolregionnuernberg.de/fileadmin/media/mediathek-klimaschutz/downloads/praesentationen/klimaschutzkonferenz-2020/2020-02-13_Josef_Weber-Christian_Korda_WS_1_Mobilitaet__1_.pdf
- ↑ Stadt Essen: Haushaltsbefragung zum Mobilitätsverhalten in Essen 2019 - Ergebnisbericht für die Stadt Essen - Kurzfassung. Hrsg.: Stadt Essen, Amt für Stadtplanung und Bauordnung. Eigenverlag, Essen Juni 2019, S. 8.
- ↑ a b Regine Gerike, Stefan Hubrich, Frank Ließke, Sebastian Wittig, Rico Wittwer: Sonderauswertung zum Forschungsprojekt „Mobilität in Städten – SrV 2018“ - Städtevergleich. (PDF) Technische Universität Dresden, 25. April 2020, abgerufen am 12. Oktober 2020.
- ↑ Mobilitätsbefragung 2021 Stadt Flensburg. Stadt Flensburg, abgerufen am 28. Mai 2024.
- ↑ Untersuchung zu Verkehrsverhalten ( vom 17. April 2017 im Internet Archive), Stadt Freiburg im Breisgau
- ↑ https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Anlage/K/Masterplaene-Green-City/gelsenkirchen.pdf?__blob=publicationFile
- ↑ https://www.obk.de/cms200/mobilitaet/mobikon/hhb/index.shtml
- ↑ [2], S. 65
- ↑ Masterplan Nachhaltige Mobilität der Stadt Hagen
- ↑ a b Mobilitätswende in Hamburg. In: hamburg.de. 8. Mai 2023, abgerufen am 9. Mai 2023.
- ↑ Modal+Split+Hannover_2018 [PDF] auf hannover.de, vom 26. November 2018, abgerufen am 12. Februar 2020
- ↑ [3]
- ↑ Verkehrsmittelwahl und Monilitätsverhalten. (PDF) Abgerufen am 23. Oktober 2022.
- ↑ [4]
- ↑ [5]
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- ↑ a b Mal Fahrgast, mal Fahrer, mal Fußgänger: Wie Leipzig seinen Verkehr zählt. In: Leipziger Zeitung. 8. August 2023, abgerufen am 25. Februar 2024.
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Flag of Baden-Württemberg.svg
Landesflagge Baden-Württembergs nach Artikel 24, Absatz 1 der Verfassung des Landes Baden-Württemberg: „Die Landesfarben sind Schwarz-Gold“;
(#F9C700) ist aber nicht das heraldische Gold (#FCDD09)
Landesflagge Baden-Württembergs nach Artikel 24, Absatz 1 der Verfassung des Landes Baden-Württemberg: „Die Landesfarben sind Schwarz-Gold“;
(#F9C700) ist aber nicht das heraldische Gold (#FCDD09)
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Flag of Bavaria (lozengy).svg
Die Rautenflagge des Freistaates Bayern seit 1971. Das Seitenverhältnis ist nicht vorgegeben, Abbildung 3:5.
Die Rautenflagge des Freistaates Bayern seit 1971. Das Seitenverhältnis ist nicht vorgegeben, Abbildung 3:5.
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Flag of Australia (converted).svg
Flag of Australia, when congruence with this colour chart is required (i.e. when a "less bright" version is needed).
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Flag of the United Kingdom.svg
Flagge des Vereinigten Königreichs in der Proportion 3:5, ausschließlich an Land verwendet. Auf See beträgt das richtige Verhältnis 1:2.
Flagge des Vereinigten Königreichs in der Proportion 3:5, ausschließlich an Land verwendet. Auf See beträgt das richtige Verhältnis 1:2.
Flag of the United Kingdom (3-5).svg
Flagge des Vereinigten Königreichs in der Proportion 3:5, ausschließlich an Land verwendet. Auf See beträgt das richtige Verhältnis 1:2.
Flagge des Vereinigten Königreichs in der Proportion 3:5, ausschließlich an Land verwendet. Auf See beträgt das richtige Verhältnis 1:2.
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Flag of Canada (Pantone).svg
Flag of Canada introduced in 1965, using Pantone colors. This design replaced the Canadian Red Ensign design.
Flag of Canada introduced in 1965, using Pantone colors. This design replaced the Canadian Red Ensign design.
Flag of Austria.svg
Flagge Österreichs mit dem Rot in den österreichischen Staatsfarben, das offiziell beim österreichischen Bundesheer in der Charakteristik „Pantone 032 C“ angeordnet war (seit Mai 2018 angeordnet in der Charakteristik „Pantone 186 C“).
Flagge Österreichs mit dem Rot in den österreichischen Staatsfarben, das offiziell beim österreichischen Bundesheer in der Charakteristik „Pantone 032 C“ angeordnet war (seit Mai 2018 angeordnet in der Charakteristik „Pantone 186 C“).
Flag of Portugal.svg
Flagge Portugals, entworfen von Columbano Bordalo Pinheiro (1857-1929), offiziell von der portugiesischen Regierung am 30. Juni 1911 als Staatsflagge angenommen (in Verwendung bereits seit ungefähr November 1910).
Flagge Portugals, entworfen von Columbano Bordalo Pinheiro (1857-1929), offiziell von der portugiesischen Regierung am 30. Juni 1911 als Staatsflagge angenommen (in Verwendung bereits seit ungefähr November 1910).
Flag of Switzerland within 2to3.svg
Die quadratische Nationalfahne der Schweiz, in transparentem rechteckigem (2:3) Feld.
Die quadratische Nationalfahne der Schweiz, in transparentem rechteckigem (2:3) Feld.
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Flag of Upper Austria (state).svg
Weiß-rot mit Wappen von Oberösterreich, gekrönt mit Erzherzogshut. Dienstflagge von Oberösterreich. White-red with coat of arms of Upper Austria, crowned with the archducal hat. Flag of the state of Upper Austria.
Weiß-rot mit Wappen von Oberösterreich, gekrönt mit Erzherzogshut. Dienstflagge von Oberösterreich. White-red with coat of arms of Upper Austria, crowned with the archducal hat. Flag of the state of Upper Austria.
Allocation of Space for Transport Infrastructure - Example of Berlin.png
Autor/Urheber: Transformative Urban Mobility Initiative (TUMI), Lizenz: CC BY-SA 4.0
Allocation of Space for Transport Infrastructure - Example of Berlin
Autor/Urheber: Transformative Urban Mobility Initiative (TUMI), Lizenz: CC BY-SA 4.0
Allocation of Space for Transport Infrastructure - Example of Berlin
How space is used in Berlin (Urban space allocated for transport) in relation to how people move in Berlin (modal split with walking)
Including: Rail space, bike space, car space, parking space
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Flag of Carinthia (state).svg
Dienstflagge des Landes Kärnten, Österreich
Dienstflagge des Landes Kärnten, Österreich
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Flag of Salzburg (state).svg
Description: Rot-weiß mit Wappen vom Land Salzburg. Dienstflagge von Salzburg. Red-white with coat of arms of the State of Salzburg. Flag of the state of Salzburg.
- Source: Image:Salzburg Wappen.svg by David Liuzzo.
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Description: Weiß-grün mit Wappen der Steiermark. Dienstflagge der Steiermark. White-green with coat of arms of Styria. Flag of the state of Styria.
- Source: Image:Steiermark Wappen.svg by David Liuzzo, with colour modifications since this is a flag (i.e. no gradients etc).
