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GCRI · Städte und gebaute Umwelt

Verkehr und Mobilität

Urban transport decides who can reach jobs, schools, care and safety, how much time and money that costs, and how much it pollutes. Networks are shaped by land use, investment and the needs of people who walk, cycle, ride public transport or drive. This page sets out how urban mobility works and fails, how access and safety are measured, and what evidence serves the city and transport authorities that plan it.

01Registrieren

Transport and mobility on the record.

02Die Frage

Transport and mobility: how the risk develops.

Urban journeys, transit and infrastructure. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mechanismus

Land use creates travel

Where homes, jobs and services are located sets how far people must travel. Separating them across a sprawling city lengthens trips and favours cars.

Mechanismus

Networks favour some modes

Road space, signal timing and investment priorities decide whether walking, cycling and public transport are safe and practical, or whether driving is the only option.

Mechanismus

Access is unequal

People without cars, with disabilities, or living on the urban edge spend more time and money to reach opportunities. Informal transport often fills gaps that formal networks leave.

Mechanismus

Speed and design set safety

Road deaths and injuries depend on speeds, street design, vehicle standards and enforcement. Pedestrians and cyclists bear a large share of urban road deaths.

03Geografie

Infrastructure exposure in India.

Night lights, population density and flood water over India, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.

Ebenen 3

Exposition der Infrastruktur, für diese Seite

Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet
Quelle
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Anbieter
NASA LAADS DAAC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenstrahldichte, korrigiert um Mondlicht und Atmosphäre
Neueste beim Build
2026-10-12
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Nächtliche Strahldichte aus Satellitendaten für das angezeigte Datum; Lichter sind ein Näherungswert für Stromverbrauch und Ausfälle, keine Messung von Versorgung oder Zugang.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Geschätzt
Quelle
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Anbieter
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Lizenz
CC BY 4.0
Jahrgang
null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
Auflösung
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
Quelle
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
Neueste beim Build
2026-10-14
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet
Quelle
VIIRS NOAA-20, korrigierte Reflexion (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenbild
Neueste beim Build
2026-10-14
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
Quelle
MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Anbieter
NASA LP DAAC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
Neueste beim Build
2024-01-01
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
Quelle
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenindex; Wolken hinterlassen Lücken
Neueste beim Build
2026-10-13
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satelliten-Vegetationsindex über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für den Zustand von Lebensräumen; kein Maß für Arten oder Biodiversität.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben

Zuletzt verfügbar

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth

Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.

Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.

Infrastructure exposure, framed on India.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.

Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTQuellen und Lizenzen

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
  • Nächtliche Lichter VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; bereitgestellt vom NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
  • Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
  • © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
  • Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
  • Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
  • Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
  • Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Optionale Ebenen (12 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.

Ebenen und Daten

  • Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
  • Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
  • Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
  • Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
  • Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Enhanced Vegetation Index, gleitend über 8 Tage: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13. Okt. 2026

04Domänenübergreifend

Urban mobility links people to work, care and food.

05Simulator

Eine Kaskade durch voneinander abhängige Netze.

A Gefahren-Fußabdruck legt gemeinsam gelegene Anlagen in jeder Schicht lahm; Fragmentierung, Abhängigkeit zwischen Schichten und Überlastung der verbleibenden Elemente verbreiten den Ausfall dann weiter. Die 3D-Ansicht trennt die Schichten in der Tiefe. Lehrmodell mit angegebenen illustrativen Werten, keine Vorhersage. Die Karte auf dieser Seite zeigt Indien; das Modell selbst ist an keinen Ort gebunden.

Steuerung

Anlagen je Ebene
18
Gefahrenausdehnung
8 % der Fläche
Vermögenswerte, die von einer anderen Ebene abhängen
60%
Reservekapazität (Toleranz)
30%

Messwerte

Von der Gefahr getroffene Anlagen
15%
Noch funktionierende Anlagen
24%
Verstärkung des Anfangsschadens
5.1 times
Schritte bis zur Abwicklung
6
Zahlen, Methoden und Quellen
SchrittVerkehr in Betrieb (%)Stromversorgung in Betrieb (%)Telekommunikation in Betrieb (%)
0838983
1835056
2724428
3393328
4392828
5332228
6222228

Methoden

  1. Voneinander abhängige Netze Buldyrev and others (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
  2. Überlastkaskaden Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. Zwischenzentralitätslast Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. Mehrschichtige Netzwerke Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. Infrastrukturabhängigkeiten Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  7. Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Daten

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Hauptstraßen Natural Earth
  • Eisenbahnen Natural Earth
  • Seehäfen Natural Earth
  • Flughäfen Natural Earth
  • Siedlungsflächen Natural Earth
  • Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS-Tag/Nacht-Band) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · Register nasa.gibs.context-live-layers
  • Naturereignisse (NASA EONET) NASA EONET · Register nasa.eonet.events
Eine Kaskade über voneinander abhängige Netzwerke. Illustratives Lehrmodell: Es läuft mit den über die Regler eingestellten Werten, nicht mit Messdaten. Methoden: voneinander abhängige Netzwerke (Buldyrev und andere (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464); Überlastkaskaden (Motter und Lai (2002), Physical Review E 66); Betweenness-Last (Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25).
06Indikatoren

Was gemessen wird und wie gut.

Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.

IndikatorEinheitTaktQuellentypKennzeichnung
Population with convenient access to public transportpercent of populationje BewertungSDG indicator 11.2.1 methodsGESCHÄTZT
Jobs reachable within a stated travel timecount by modeje BewertungAccessibility analysisMODELLIERT
Road traffic deathsdeaths per hundred thousand populationjährlichPolice and health recordsVeröffentlichte Statistiken
Mode sharepercent of trips by modeper surveyHousehold travel surveysBERICHTET
Household spending on transportshare of household budgetper surveyHousehold budget surveysGESCHÄTZT
Transport emissionstonnes of carbon dioxide equivalentjährlichCity emissions inventoriesGESCHÄTZT
07Zwillings- und Kaskadensimulator

Model transport and mobility as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Städte und gebaute Umwelt: the hazards it names, the Systeme and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System-Builder.

Gefahren

  • Eisstau-Hochwasser
  • Erdbeben
  • Dammbruch
  • Aftershock sequence (nachgelagert ausgelöst)
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)
  • Building collapse (set off downstream)
  • Großflächiger Stromausfall (stromabwärts ausgelöst)
  • Water supply failure (set off downstream)
  • Massenvertreibung (stromabwärts ausgelöst)
  • Disaster and conflict debris (set off downstream)
  • Flusshochwasser (nachgelagert ausgelöst)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Turbidity current (set off downstream)
  • Seismically and structurally vulnerable stock (set off downstream)

Steuerung

  • NS-0 Verfassung und Grundsätze
  • NS-3 UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)
  • NS-5 Standard für Abbildungen, Karten und Visualisierungen (mit dem UI/UX-Kit)
  • NS-9 Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)
  • NS-10 Richtlinien und Klauseln (maschinenlesbare Verpflichtungen: Definition, Bindung, Evaluierung und Durchsetzung)
  • NS-11 Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)
  • NRS-X5 Risiko von Städten und gebauter Umwelt
  • NRS-H91 Gefahrenfamilie: Belastung von Städten und Gebäudebestand (NHS-1 infra.urban)
  • NRS-H113 Gefahrenfamilie: Fragilität des Finanzsystems (NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-K7 Profil des Domänenpakets: Städte und urbane Räume (DOMAIN-007)
  • NRS-H31 Gefahrenfamilie: persistente und bioakkumulierende Stoffe (NHS-1 poll.persistent)
  • NRS-H34 Gefahrenfamilie: Abfall- und Rückstandsversagen (NHS-1 poll.waste)

Beobachtung

  • Global Human Settlement Layer (listed for reference)
  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • Overture Maps buildings theme (listed for reference)
  • OpenStreetMap (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • Direct economic loss in relation to global GDP, damage to critical infrastructure and number of disruptions to basic services, attributed to disasters
  • Proportion of local governments that adopt and implement local disaster risk reduction strategies in line with national strategies
  • Proportion of urban population living in slums, informal settlements or inadequate housing
  • Percentage of local governments that adopt and implement local disaster risk reduction strategies in line with national strategies

Beispielgeografie

  • India: 65 hexagonal cells
  • Oberflächenwasser durch Wolken, 30 m (Radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG), NASA GIBS
  • Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Bodenfeuchte an der Oberfläche (SMAP), NASA GIBS
08Quellen

Woher die Evidenz stammt.

Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.

QuelleWas es liefertLizenzklasse
GTFS public transport feedsSchedules, routes and stops published by agenciesOpen, licence per agency
OpenStreetMapStreet, path and transit networksOpen, ODbL
WHO Global status report on road safetyRoad traffic deaths and safety legislation by countryPublic, WHO terms of use
UN-Habitat SDG 11.2.1 dataAccess to public transport in citiesPublic, UN-Habitat terms (to check)
Household travel surveysTrips by purpose, mode and timeLicence per survey
09Methoden und Evidenz

How transport and mobility is modelled, measured and tested.

Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.

Systemmodell

The couplings between the systems in transport and mobility: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++StädteKritische InfrastrukturGesellschaftGemeinschaftenWirtschaftR verstärkendB ausgleichend
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR-Leitprinzipien · GO FAIR und FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumHinweise zur einheitlichen Behandlung von Unsicherheiten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10Entscheidungen

Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.

Cities and Built Environment prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Wer entscheidetDie FrageEvidenz, der diese Seite dient
City transport authoritiesWhich corridors and modes to invest inAccessibility maps; mode share; safety analyses
Road safety agenciesWhere to change speeds and street designCrash analyses by location and user
Land use plannersHow to place housing and jobs to shorten tripsAccessibility evidence

Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt

  • Accessibility maps of jobs and services by mode
  • Road safety analyses by street type and user
  • Equity reviews of transport investment
  • Evidence notes for sustainable urban mobility plans
11Kernfragen

Was Fachleute fragen.

  1. 01

    Who can reach what?

    How access to jobs and services varies by neighbourhood, income, gender, age and disability.

  2. 02

    Where are the critical links?

    Which bridges, tunnels, interchanges and corridors, if lost, would cut access for many people.

  3. 03

    How do hazards disrupt mobility?

    Flooding of underpasses and underground lines, heat damage to rails and roads, and power loss to signals and electric transit.

  4. 04

    How do evacuation and response work?

    Whether networks can move people out and responders in during emergencies.

12Mechanismen

What drives the risk.

Transport networks have hubs and bottlenecks. Network theory shows that removing a few highly connected links can fragment access far more than random damage. Many cities depend on a small number of river crossings or central interchanges.

Transport shapes land use and land use shapes transport. Car-oriented growth spreads destinations and increases exposure to congestion and fuel shocks; transit-oriented growth concentrates demand along corridors.

Electrification couples transport to the grid. Electric rail, buses and vehicles reduce emissions and local pollution but make mobility depend on power supply during heatwaves and storms.

13Methoden und Grenzen

Wie Evidenz gesammelt wird und wo sie endet.

Methode oder DatenWas es zeigtSeine Grenze
Travel surveys and smart-card dataWho travels where and whenMiss informal transport and non-users
Network modelsCritical links and redundancySimplify behaviour under stress
Accessibility analysisReach to jobs and servicesDepends on time thresholds chosen
Incident recordsDisruption causes and durationInconsistent reporting
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.

16Fragen

Fragen und Antworten.

What is accessibility in transport planning?
The ease with which people can reach destinations such as jobs, schools and health care, measured by the number of destinations reachable within a travel time or cost.
What does SDG indicator 11.2.1 measure?
The proportion of a city’s population with convenient access to public transport, defined by walking distance to a stop.
Why are pedestrians at high risk?
Because they are unprotected in collisions, and street design and speeds often prioritise vehicles. Lower speeds and safer crossings reduce pedestrian deaths.
Why focus on access rather than traffic speed?
Because what matters for people is reaching jobs and services. Faster traffic can coexist with poor access for those without cars.
Does the platform assess the safety of specific transport assets?
No. Asset safety is the responsibility of operators and regulators. The platform publishes network-level research.
How does informal transport fit in?
In many cities, informal minibuses and motorcycles carry much of the travel. Research includes them wherever data and consent allow.
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