Studie | Ort | Zeitraum | Methodik | Design | Ergebnisse | ||
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PM1 | PM2,5 (PM3) | PM10 | |||||
Wesseling et al., 2021 [49] | Utrecht, Niederlande (ca. 360.000 Einwohner) | Januar bis Dezember 2020 | PM2,5 Sensirion SPS30 Feinstaub-Sensor 10 s Probennahme | Ca. 68.000 Messfahrten von 500 kostengünstigen Fahrradsensoren | – | PM2,5: 9,9 μg/m3 REK: 2 ± 0,25 μg/m3 | – |
Samad und Vogt, 2020 [44] | Stuttgart, Deutschland (ca. 634.830 Einwohner) | Februar, Juni bis Juli 2018 an 14 Tagen | PM10 Aerosolspektrometer GRIMM Model 1.108 | 75 Messfahrten auf einem 12 km Rundkurs mit High‑/Low-traffic-Segmenten | – | – | PM10: Tageswerte zwischen 30 und 75 μg/m3 |
Carreras et al., 2020 [11] | Münster, Deutschland (ca. 300.000 Einwohner) | 17. Juli 2019 (9:50–10:35 Uhr) | PM2,5 Aerosolmonitor TSI 3330 | Vergleich von High-traffic- (2,45 km) vs. Low-traffic-Route (2,99 km) | – | PM2,5 (min.; max): LT: 4,3 μg/m3a (2,8; 7,3 μg/m3) HT: 4,7 μg/m3a (2,4; 48 μg/m3) | – |
Hu et al., 2021 [26] | Fuzhou, China (ca. 4.000.000 Einwohner) | Dezember 2019 bis Januar 2020 an 4 Tagen | PM2,5; PM10 Aerosolmonitor TSI DustTrak 8532 6 s Probenintervall | 23 bzw. 28 Messfahrten auf einer Route mit verschiedenen Straßencharakteristiken | – | PM2,5: 33,1–35,1 μg/m3 REK: PM2,5: 1,2–3,5 μg/m3 | PM10: 44,9–46,9 μg/m3 REK: PM10: 2,8–4,3 μg/m3 |
Qui et al., 2019 [40] | Xi’an, China (ca. 12.000.000 Einwohner) | Juli bis Oktober 2018 Morgens (7–9 Uhr) Nachmittags (12–14 Uhr) Abends (17–19 Uhr) | PM1; PM2,5; PM10 Aerosolspektrometer GRIMM Model 11‑A 6 s Probenintervall | 29 Messfahrten Route 1: 5,3 km; verschiedene Straßencharakteristiken Route 2: 6,6 km; Vergleich Straße/Fahrradstraße | PM1: 29,9 ± 13,1 μg/m3 | PM2,5: 38,6 ± 17,1 μg/m3 | PM10: 60,3 ± 30,9 μg/m3 |
Cole et al., 2018 [13] | Vancouver, Kanada (ca. 675.000 Einwohner) | Mai bis November 2010; Mai bis November 2011 (7:00–16 Uhr) | PM1; PM2,5; PM10 Aerosolspektrometer GRIMM Model 1.108 6 s Probenintervall | Vergleich von High-traffic- (9,7 km) vs. Low-traffic-Route (12 km) Route | PM (min; max) HT: PM1: 3,7 μg/m3a (1,2; 20 μg/m3) LT: PM1: 2,9 μg/m3a (0,5; 12 μg/m3) | PM (min; max) HT: PM2,5: 5,5 μg/m3a (2,4; 24 μg/m3) LT: PM2,5: 4,4 μg/m3a (1,1; 15 μg/m3) | PM (min; max) HT: PM10: 11 μg/m3a (4,3; 33 μg/m3) LT: PM10: 8,8 μg/m3a (2,2; 29 μg/m3) |
Hankey & Marshall, 2015 [23] | Minneapolis, USA (ca. 420.000 Einwohner) | 14. August–16. Oktober 2012 an 34 Tagen Morgens (7–9 Uhr) Abends (16–18 Uhr) | PM2,5 AerosolmonitorTSI DustTrak 8530 1 s Probenintervall | 42 Fahrten auf 3 ca. 32 km langen vorgegebenen Routen (ca. 1426 km) | – | PM2,5: Morgens: 8,7 μg/m3 Nachmittags: 8,3 μg/m3 | – |
Hatzopoulou et al., 2013 [24] | Montreal, Kanada (ca. 1.780.000 Einwohner) | Mai bis August 2011 an 32 Tagen Morgens (8–10 Uhr) Abends (15–17 Uhr) | PM2,5 Aerosolmonitor TSI Dust Trak 1 s Probenintervall | 64 Fahrten auf High-traffic- und Low-traffic-Routen mit 16–19 km Länge | – | PM2,5: (min; max) Morgens: 10,4 ± 7,0 μg/m3 8,8 μg/m3a (4,3; 28,7 μg/m3) Nachmittags: 11,1 ± 9,8 μg/m3 7,6 μg/m3a (2,8; 38,2 μg/m3) | – |
Jarjour et al., 2013 [28] | Berkeley, USA (ca. 112.000 Einwohner) | 14. April bis 23. Juni 2011 an 19 Tagen Morgens (8–10 Uhr) | PM2,5 Aerosolmonitor TSI DustTrak 8520 10 s Probenintervall | Vergleich von High-traffic- vs. Low-traffic-Route mit ähnlichen Längen (8–9,5 km) | – | PM2,5 (min; max): LT: 4,88 ± 1,41 μg/m3 (2,25; 20,96 μg/m3) HT: 5,12 ± 1,86 μg/m3 (2,25; 27,40 μg/m3) | – |
Peters et al., 2013 [37] | Antwerpen, Belgien (ca. 480.000 Einwohner) und Mol, Belgien (ca. 34.000 Einwohner) | Antwerpen: 16. März bis 08. April 2009 an 8 Tagen Mol: 07. April bis 23. April 2010 an 10 Tagen | PM10 Antwerpen: Aerosolmonitor DustTrak DRX 8534 1 s Probenintervall Mol: Aerosolspektrometer GRIMM Model 1.108 6 s Probenintervall | 24 und 20 Messfahrten auf zwei vorgegebenen Routen (Antwerpen 5 km Länge, Mol 10 km Länge) mit Zonen verschiedener Straßencharakteristiken | – | – | PM10: Antwerpen: 83 μg/m3a Mol: 34 μg/m3a |
Berghmans et al., 2009 [6] | Mol, Belgien (ca. 34.000 Einwohner) | 16. April bis 26. April 2007 an 7 Tagen | PM1; PM2,5; PM10 Aerosolspektrometer GRIMM Model 1.108 6 s Probenintervall | 7 Messfahrten auf 2 Routen mit 17 km und 6 km Länge | PM1 (min; max): 37,4 ± 28,3 μg/m3 (6,07;105 μg/m3) 22 μg/m3a | PM2,5 (min; max): 38,8 ± 26,4 μg/m3 (8,72–102 μg/m3) 24,3 μg/m3a | PM10 (min; max): 62,4 ± 33,5 μg/m3 (18,8–160 μg/m3) 46,5 μg/m3a |
Thai et al., 2008 [46] | Vancouver, Kanada (ca. 675.000 Einwohner) | 11. August bis 30. Oktober 2007 an 14 Tagen (7–9 Uhr) | PM3; PM10 Aerosolspektrometer GRIMM Model 1.108 6 s Probenintervall | Messfahrten auf einer ca. 20 km langen Route in der Hauptverkehrszeit morgens | – | PM3: (min; max) 22,6 μg/m3 (7–34 μg/m3) | PM10: (min; max) 53,9 μg/m3 (26–77 μg/m3) |
Feinstaubexposition Radfahrender im urbanen Raum
PM1
PM2,5
PM10
Einflussfaktoren der Luftschadstoffexposition
Meteorologische Faktoren
Tageszeit und saisonale Faktoren
Verkehrseigenschaften
Merkmale der städtischen Umgebung
Diskussion
Fazit für die Praxis
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Die Luftverschmutzung durch Feinstaub stellt ein wichtiges Umweltrisiko für die menschliche Gesundheit in städtischen Gebieten dar.
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Die Verwendung des Fahrrads zur mobilen Messung repräsentiert ein nützliches Instrument zur Charakterisierung individueller Feinstaubbelastungen und hilft die räumliche sowie zeitliche Verteilung von Feinstaub zu präzisieren und Einflussfaktoren der Exposition aufzudecken.
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Aufgrund ihrer Nähe zu den verkehrsbedingten Feinstaubquellen stellen Radfahrende in Kombination mit einer intensivierten Respiration eine besonders vulnerable Gruppe des Transports im urbanen Raum dar.
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Die Erkenntnisse über den Einfluss des motorisierten Straßenverkehrs sowie weiterer Faktoren aus Architektur und zeitlichen Bedingungen ermöglichen eine differenzierte Auswahl und Planung von innerstädtischen Fahrradrouten mit dem Ziel der Reduktion des Gesundheitsrisikos durch Feinstaub.
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Zur Bewertung der Feinstaubbelastung Radfahrender und ihrer Anteile durch den Straßenverkehr sollten Studien unter Berücksichtigung der Hintergrundkonzentration erfolgen, um eine detaillierte Einschätzung der quellenbezogenen Emissionen sowie relativen Expositionskonzentration zu erhalten.
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Die Verkehrseigenschaften einzelner Städte können stark variieren und beeinflussen die Exposition Radfahrender, die vor dem Hintergrund zum Teil gravierender Überschreitungen der empfohlenen Grenzwerte eine erhebliche Gesundheitsbelastung repräsentiert, welche im Vergleich zum passiven Transport jedoch durch die Vorteile körperlicher Aktivität relativiert werden kann.