Methodik & Datenquellen

Was die Zahlen sagen – und was nicht.

Bundesweit kommen auf 100 km Straße rund 12,2 km Radinfrastruktur – Radwege und Radstreifen an der Straße ebenso wie eigenständige Wege abseits davon. Stand der OpenStreetMap-Daten: 20.10.2026.

Was zeigt die Karte?

Für jede Verwaltungseinheit das Verhältnis Kilometer Radinfrastruktur je Kilometer Straße, in Prozent. Ein Wert von 20 % heißt: Auf 100 km Straße kommen 20 km Radwege, Schutzstreifen, Fahrradstraßen o. Ä. Mitgezählt werden auch eigenständige Radwege abseits von Straßen; der Wert ist daher kein reiner Anteil der Straßen mit Radweg, sondern ein Maß dafür, wie viel Radinfrastruktur es im Verhältnis zum Straßennetz gibt.

Der Anteil misst Vorhandensein, nicht Qualität, Breite oder Netzzusammenhang. Über den Zählfilter lassen sich einzelne Kategorien (z. B. nur baulich getrennte Radwege) ein- und ausschließen.

Datenquellen

Straßen und Radinfrastruktur: OpenStreetMap (ODbL), aufbereitet mit tilda-geo / TILDA. Stand der hier verwendeten Auswertung: 20.10.2026.
Verwaltungsgrenzen: OpenStreetMap-Relationen (boundary=administrative) auf den Ebenen Land, Regierungsbezirk, (Land-)Kreis und Gemeinde.
Einwohnerzahl & Verstädterung: Gemeindeverzeichnis des Statistischen Bundesamts, über den amtlichen Regionalschlüssel mit den OSM-Gemeinden verknüpft.
Verkehrsmengen (nur Bayern): Straßenverkehrszählung 2021 der Bayerischen Straßenbauverwaltung (BAYSIS, CC BY 4.0) – durchschnittlicher täglicher Kfz-Verkehr (DTV) je Zählabschnitt von Bundes-, Staats- und Kreisstraßen.
Verkehrsmengen auf Bundesstraßen (bundesweit): Straßenverkehrszählung 2021 der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) – fließt auch in das Erwartungsmodell ein.
Miete, Altersstruktur, Eigentümerquote, Baualter, Einwohnerverteilung: Zensus 2022 (Gemeindeergebnisse und 100-m-Gitterzellen für die Entfernung zum nächsten Bahn-/Tramhalt). Baualter: Anteil der Wohnungen in Gebäuden mit Baujahr 2000 oder später.
Gemeindefinanzen, Bevölkerungsentwicklung, Pendeln, Erreichbarkeit: Deutschlandatlas des Bundes – Steuereinnahmekraft je Einwohner (2024), Bevölkerungsentwicklung 2019–2024, mittlere Pendeldistanz und Anteil der Einwohner an Haltestellen mit mindestens 20 Abfahrten am Tag (beide je Gemeindeverband) sowie Pkw-Fahrzeiten zur nächsten Grundschule, weiterführenden Schule und zum Supermarkt (Thünen-Erreichbarkeitsmodell). Kreise und Länder: einwohnergewichtetes Mittel ihrer Gemeinden.
Raumtyp: Regionalstatistische Raumtypologie (RegioStaR 7) des BMDV, Gebietsstand 2020 – ordnet jede Gemeinde nach ihrer Größe und Funktion und nach der Region um sie herum ein. Gemeinden, die seit 2020 fusioniert wurden, haben keinen Typ.
Pkw-Dichte, Radunfälle, Pendler: Kraftfahrt-Bundesamt (FZ 3), Unfallatlas der Statistischen Ämter (2025), Statistik der Bundesagentur für Arbeit. Radunfälle mit Personenschaden werden je 10.000 Einwohner angegeben; das ist kein Risikomaß, weil das Radverkehrsaufkommen unbekannt ist – wo mehr Rad gefahren wird, gibt es bei gleichem Risiko mehr Unfälle.
Siehe auch: die Statistik von radinfra.de, auf deren Zählschema diese Auswertung aufbaut.

Wie werden Straßen gezählt?

Aus den OSM-Straßentypen (highway=*) werden vier Gruppen gebildet:

Autobahnen – Autobahnen und ihre Zu-/Abfahrten (OSM motorway)
Hauptverkehrsstraßen (Bundes-, Landes-, Kreisstraßen) – Bundes-, Land- und Kreisstraßen sowie wichtige innerörtliche Straßen, einschließlich autobahnähnlich ausgebauter Bundesstraßen (OSM trunk–tertiary)
Sonstige Straßen und Zufahrten – nicht klassifizierte und Erschließungswege (OSM unclassified, service)
Wohn- und Erschließungsstraßen – Wohn-, Spiel- und Fahrradstraßen, Fußgängerzonen mit Kfz-Verkehr

Reine Fuß- und Radwege ohne begleitende Fahrbahn zählen nicht zur Straßenlänge – sonst würde ein gut ausgebautes Radnetz den eigenen Nenner vergrößern.

Wie wird Radinfrastruktur gezählt?

Die Klassifizierung folgt dem Schema von radinfra.de bzw. TILDA (OSM-Radverkehrs-Tagging). Gezählt wird die Länge aller Wege dieser Kategorien:

Klärung nötig
Rad mit Fußverkehr
Rad mit Kfz-Verkehr
Rad neben Fußverkehr
Rad neben Kfz-Verkehr
Getrennter Radverkehr

Der Hauptwert setzt die gesamte Länge der Radinfrastruktur ins Verhältnis zur Straßenlänge – auch selbstständige Wege abseits von Straßen (z. B. durch Felder oder Parks) zählen mit. Längen werden je Fahrtrichtung gezählt: Eine Straße mit Gegenverkehr zählt doppelt, eine Einbahnstraße und jede Fahrbahn einer Autobahn einfach; ein Radfahrstreifen auf jeder Seite zählt je Seite einfach. Bei Wegen entscheidet das OpenStreetMap-Tag oneway: Mit oneway=no zählt ein Weg doppelt, mit oneway=yes einfach. Fehlt das Tag, gilt die TILDA-Regel: Gemeinsame und getrennte Geh- und Radwege sowie Gehwege mit „Rad frei“, die neben einer Straße verlaufen könnten, zählen einfach – auch wenn sie in beide Richtungen befahren werden dürfen. Reine Radwege (Zeichen 237), Wege abseits von Straßen und unklar getaggte Wege zählen ohne Tag doppelt. Die Regel gilt überall gleich; für eine einzelne Gemeinde kann sie den Wert aber spürbar verschieben, denn ein nachgetragenes oneway=no verdoppelt die gezählte Länge eines solchen Wegs. Beidseitige Radinfrastruktur an einer Straße mit Gegenverkehr entspricht so 100 %; zwei Zweirichtungsradwege, einer auf jeder Seite, entsprechen 200 %. Werte über 100 % kommen deshalb vor, vor allem bei sehr kleinen Straßennetzen; in der CSV sind sie mit hinweise=anteil_ueber_100 gekennzeichnet. Ein Weg, der über eine Gemeinde- oder Kreisgrenze führt, zählt auf jeder Seite mit dem Teil seiner Länge, der dort liegt.

Hauptverkehrsstraßen und Zuständigkeit

Eigenständige Radwege abseits von Straßen zählen im Hauptwert voll mit – oft sind sie sogar die angenehmere Verbindung. Ergänzend zeigt die Detailkarte, wie gut die Hauptverkehrsstraßen selbst ausgestattet sind: den Anteil der Hauptverkehrsstraßen (OSM trunk, primary, secondary, tertiary) mit Radinfrastruktur daneben oder darauf. Dafür wird jeder Radweg der Straße zugeordnet, an der er verläuft: Radfahrstreifen auf der Fahrbahn über ihre Straße, eigenständig erfasste straßenbegleitende Wege über die nächste Straße im Umkreis von etwa 30 m. Wege ohne Straße in der Nähe zählen hier nicht. Die Karte und die Rangliste verwenden immer den Wert über alle Straßen; der Anteil der Hauptverkehrsstraßen steht als Zusatzangabe in der Detailkarte und im Datenblatt. Die eigene Zählung aus den Einstellungen gilt nur für den Hauptwert.

Die Zuständigkeit (Baulastträger) wird aus der Straßennummer abgeleitet: B → Bund, L/S/St → Land, K oder Kreiskürzel (z. B. „RO 35“) → Landkreis, ohne Nummer → Gemeinde. Das ist eine Näherung: Ortsdurchfahrten von Bundes- und Landesstraßen liegen in größeren Städten meist in der Baulast der Stadt, und fehlende Nummern in OpenStreetMap landen bei der Gemeinde.

Vergleich mit ähnlichen Gemeinden

Ein Landkreis mischt die Kreisstadt mit ihren Dörfern. Damit Gemeinden mit ähnlichen Voraussetzungen nebeneinanderstehen, wird jede Gemeinde zusätzlich bundesweit mit Gemeinden derselben Größenklasse und Verstädterung verglichen:

Einwohnerzahl in 9 Klassen: unter 1.000 · 1.000–2.000 · 2.000–3.000 · 3.000–5.000 · 5.000–10.000 · 10.000–20.000 · 20.000–50.000 · 50.000–100.000 · über 100.000
Grad der Verstädterung (Destatis / Eurostat DEGURBA): städtisch geprägt, mittlere Bevölkerungsdichte, ländlich geprägt

Grundlage ist das Gemeindeverzeichnis des Statistischen Bundesamts (vierteljährlich). Der Vergleich erscheint für 10.830 Gemeinden; sehr kleine Vergleichsgruppen (unter vier) werden nicht gezeigt.

Landkreise und kreisfreie Städte (398) werden ebenso bundesweit in Gruppen verglichen: Kreisfreie Großstädte (ab 100.000 Einw.), Kreisfreie Städte (unter 100.000 Einw.), Städtisch geprägte Landkreise (über 200 Einw./km²), Ländliche Landkreise (100–200 Einw./km²), Dünn besiedelte ländliche Landkreise (unter 100 Einw./km²). Grundlage sind Einwohnerzahl und Fläche aus demselben Gemeindeverzeichnis.

Auf den geteilten Vorschau-Seiten wird der Standard-Zählfilter verwendet, in der interaktiven Karte der gerade eingestellte – beide Werte können daher leicht voneinander abweichen.

Veränderung über die Zeit

Mit jeder Datenaktualisierung wird ein Stand aller Gebiete gespeichert. Sobald ein Stand vorliegt, der mindestens zwei Wochen älter ist, zeigt die Detailkarte, wie viel Radinfrastruktur seitdem hinzugekommen ist – „neu erfasst oder gebaut“, denn OpenStreetMap unterscheidet nicht zwischen einem neuen Radweg und einem, der erst jetzt eingetragen wurde. Verglichen werden nur Stände, die nach denselben Regeln gezählt wurden; ändert sich die Zählweise, beginnt die Reihe neu. Die Angabe gilt für den Standard-Zählfilter.

Vielbefahrene Landstraßen

Ob eine Landstraße einen eigenen Radweg braucht, hängt nach den Empfehlungen für Radverkehrsanlagen (ERA 2010) von Verkehrsmenge und Tempo ab. Für regionale Landstraßen (Kategorie LS III) gilt ein fahrbahnbegleitender Radweg als sinnvoll ab einem durchschnittlichen täglichen Verkehr (DTV) von mehr als 2.500 Kfz bei 100 km/h bzw. mehr als 4.000 Kfz bei 70 km/h. Die bayerischen Musterblätter Radverkehr (2024) verweisen für die Wahl der Führungsform auf die ERA.

Die Detailkarte zeigt für bayerische Gebiete, wie viele Kilometer der gezählten Außerortsabschnitte von Bundes-, Staats- und Kreisstraßen über dieser Schwelle liegen und an wie vielen davon Radinfrastruktur verläuft (in bis zu etwa 20 m Abstand, alle 50 m geprüft). Grundlage ist die Straßenverkehrszählung 2021. Das Tempo stammt aus OpenStreetMap, sonst gilt der Regelwert 100 km/h. Diese Kilometer sind Straßenkilometer, nicht je Fahrtrichtung gezählt.

Bundesstraßen in ganz Deutschland: Damit Gebiete in allen Ländern vergleichbar sind, gibt es denselben Wert zusätzlich nur für Bundesstraßen – in Bayern aus den BAYSIS-Abschnitten, in den übrigen Ländern aus den Ergebnissen der Bundesanstalt für Straßenwesen. Die BASt nennt je Abschnitt nur die Zählstelle und die Länge; der Abschnitt wird daher genähert als die OpenStreetMap-Wege derselben Bundesstraße im Umkreis der halben Länge um die Zählstelle. Die Kilometer stammen von der BASt, OpenStreetMap liefert nur den Anteil mit Radweg. An Kurven und Kreuzungen kann der genäherte Abschnitt vom echten abweichen. Die Karte zeigt beide Quellen; ein Klick auf eine Linie nennt die Quelle.

Länge und Anteil: Neben dem Anteil mit Radweg nennt die Detailkarte die Kilometer über der Schwelle und ihren Anteil am gesamten Straßennetz des Gebiets (Standard-Zählfilter). Beide sind in Straßenkilometern gerechnet: Das Straßennetz, das sonst je Fahrtrichtung zählt, geht dafür mit der halben Länge ein. Ein Gebiet ohne vielbefahrene Außerortsstrecke hat dabei 0 km und 0 %, nicht „keine Daten“. Der bundesweite Anteil der Bundesstraßen geht als Merkmal in das Erwartungswert-Modell ein.

Einschränkungen: Ortsdurchfahrten (hier gelten andere Regeln) und Gemeindestraßen sind nicht enthalten, da für sie keine landesweite Zählung vorliegt. Die Straßenkategorie (LS II–IV) ist in den Daten nicht angegeben; die Schwelle wird auf alle gezählten Bundes-, Staats- und Kreisstraßen angewandt. Ein parallel verlaufender Weg in bis zu 20 m Abstand zählt als vorhanden, auch wenn er nicht durchgehend nutzbar ist.

Strukturelles Erwartungswert-Modell

Topografie, Siedlungsdichte und Bundesland hängen deutlich mit dem Radinfra-Anteil zusammen: Eine hügelige Mittelgebirgsgemeinde im ländlichen Hessen hat andere Voraussetzungen als eine flache Küstengemeinde in Schleswig-Holstein. Damit Gemeinden unter ähnlichen Bedingungen vergleichbar werden, schätzt ein multivariates Regressionsmodell für jede Gemeinde einen statistischen Erwartungswert. Es beschreibt Zusammenhänge, keine Ursachen. Die Miete kann selbst Folge guter Radinfrastruktur sein; ihr Beitrag ist deshalb kein ursächlicher Faktor.

Wichtig: Der Erwartungswert ist ein statistischer Vergleichswert, kein planerisches Ziel. Das Modell beschreibt bestehende Zusammenhänge im bundesweiten Straßennetz – es liefert keine Normvorgabe für eine verkehrswendegerechte Infrastruktur. Eine positive Abweichung („über Erwartungswert“) bedeutet, dass vor Ort mehr Radinfrastruktur erfasst ist, als bei Gemeinden mit ähnlicher Topografie, Dichte, Miete und im selben Bundesland im Mittel zu erwarten wäre. Eine Abweichung kann auf lokale Entscheidungen zurückgehen, aber ebenso auf Merkmale, die das Modell nicht kennt, oder auf die Datenlage in OpenStreetMap.

Modellgüte & Zählfilter-Varianten:

Standard-Modell (Gesamtnetz): n = 10.500 Gemeinden einschließlich der kreisfreien Städte, jeweils mit einem Straßennetz ab 5 km, gewichtet nach Netzlänge. R² = 63,6 % (In-Sample), 10-fache Kreuzvalidierung, bei der jeweils ganze Landkreise ausgelassen werden: R²_cv = 62,4 %. So muss das Modell Orte vorhersagen, deren Nachbarn es nicht kennt; mit zufällig gemischten Gemeinden läge der Wert höher, sagte aber weniger. Residualstandardfehler SE = ±5,59 %-Punkte.
Modell für Hauptverkehrsstraßen: Werden in den Zähleinstellungen nur Hauptverkehrsstraßen ausgewählt (Bundes-, Land- und Kreisstraßen), greift ein eigenes Modell (n = 10.417, R² = 68,9 %, R²_cv = 67,6 %, Basiswert 41,4 %, SE = ±23,2 %-Punkte). Hangneigung und Dichte hängen hier noch stärker mit dem Anteil zusammen als im Gesamtnetz. Wie in der Karte mit diesem Filter zählt dabei alle Radinfrastruktur je Kilometer Hauptverkehrsstraße – in dichten Städten mit vielen Nebenstraßen-Radwegen liegen Werte und Basiswerte daher über 100 %.
Nur vollständige Eingangsdaten: Geschätzt wird das Modell an Gemeinden, für die alle neun Merkmale vorliegen. Fehlt eines (meist Miete oder Pkw-Dichte bei gemeindefreien Gebieten ohne Einwohner), zeigt die Karte für diese Gemeinde keinen Erwartungswert, statt ihn mit einem Durchschnitt aufzufüllen.
Untergrenze 0 %: Ein lineares Modell kann rechnerisch unter 0 % liegen, vor allem für steile, abgelegene Dörfer mit niedrigen Mieten. Dann gilt 0 % als Erwartung; die Abweichung ist in diesen Fällen eine Untergrenze und in Karte und CSV (modell_begrenzt) gekennzeichnet.
Dynamische Anpassung bei freien Zählfiltern: Werden Straßen- oder Radwegetypen individuell abgewählt (z. B. ohne Autobahnen oder nur bauliche Radwege), passen sich Bundes- und Landesbaselines sowie das Streuband dynamisch an das tatsächliche Niveau des gewählten Filters an, um Verzerrungen durch reine Nenner-Verschiebungen zu verhindern. Das ist eine Näherung: Die übrigen Koeffizienten werden nur proportional mitskaliert, nicht für den gewählten Filter neu geschätzt.
Modellunsicherheit: Die Karte färbt die Abweichung stufenlos (grün darüber, rot darunter). Innerhalb der typischen Abweichung (±1 Residualstandardfehler) bleiben die Töne blass, volle Farbe gibt es erst jenseits der doppelten – das sind etwa die äußersten 5 %. Grau bedeutet: kein Wert.
Unsicherheit der Faktoren: Die Standardfehler der Koeffizienten sind cluster-robust nach Landkreisen geschätzt (397 Landkreise und kreisfreie Städte), weil benachbarte Gemeinden sich in Kartierung, Verwaltung und Gelände ähneln und ihre Abweichungen nicht unabhängig sind. In der Faktoren-Zerlegung der Detailkarte heißt ein Beitrag nur dann „senkt“ oder „hebt“, wenn er mindestens zwei Standardfehler von null entfernt ist; sonst steht dort grau „kein klarer Effekt“.
Kreisfreie Städte sind Gemeinden, in OpenStreetMap aber nur als Kreisgrenze erfasst. Sie werden im Modell wie Gemeinden behandelt und sind in der Schätzung enthalten – ohne sie hätte das Modell keine Großstadt gesehen und deren Erwartungswert deutlich unterschätzt.
Landkreise und Bezirke: Das Modell ist auf Gemeindeebene geschätzt. Für größere Gebiete werden die erwarteten Kilometer ihrer Gemeinden addiert und durch deren Straßenkilometer geteilt; die Faktoren-Zerlegung ist entsprechend nach Straßenlänge gewichtet. Verglichen wird mit dem tatsächlichen Anteil des ganzen Gebiets. Weil sich Abweichungen einzelner Gemeinden teilweise ausgleichen, ist das Streuband für jede Ebene eigens bestimmt (gewichtete mittlere Abweichung aller Gebiete der Ebene) und damit schmaler als bei Gemeinden. Für Bundesländer gibt es keinen Wert: Das Modell enthält für jedes Land einen eigenen Basiswert, deshalb gleichen sich die Abweichungen seiner Gemeinden im Mittel praktisch auf null aus – ein Landeswert wäre nichtssagend.
Prüfung auf Kartierungslücken: Wohlhabendere und dichtere Gemeinden könnten auch gründlicher in OpenStreetMap erfasst sein. Nimmt man die Kartierungstiefe (siehe „Grenzen der Aussagekraft“) testweise ins Modell auf, sinkt der Koeffizient der Miete um gut ein Viertel und der der Dichte um gut ein Zehntel; die übrigen Faktoren bleiben praktisch unverändert. Ein Teil des Mietzusammenhangs geht also auf die Datenlage zurück, der größte Teil nicht. Im Modell der Karte ist die Kartierungstiefe bewusst nicht enthalten: Wo viel kartiert wird, gibt es oft auch eine aktive Radverkehrs-Community – das Modell würde sonst einen Teil echter Unterschiede wegrechnen.
Weitere geprüfte Merkmale (Stand November 2026): Eigentümerquote, Alters- und Baualtersstruktur, Steuereinnahmekraft, Bevölkerungsentwicklung, Pendeldistanz und Pendlerquoten, Haltestellen mit dichtem Takt sowie die Fahrzeiten zu Schule und Supermarkt verbessern die kreuzvalidierte Vorhersage jeweils um höchstens 0,6 Prozentpunkte R², sobald der Raumtyp im Modell ist. Sie stehen deshalb nur als Vergleichszahlen in der Detailkarte und in der CSV. Jedes weitere Merkmal macht die Faktoren-Zerlegung schwerer lesbar; die Pendlerquoten fehlen zudem für rund 5 % der Gemeinden, die dann keinen Erwartungswert mehr hätten.

Einflussfaktor	Beschreibung / Quelle	Koeffizient (β ± Standardfehler)
Bundesland-Baselines (α_L)	Feste Effekte je Bundesland: fassen alles zusammen, was einem Land gemeinsam ist (etwa Förderprogramme, Planungsrichtlinien, Kartierungsaktivität), ohne es aufzuteilen (Niedersachsen 17,8 %, Schleswig-Holstein 17,2 %, Brandenburg 15,6 %, Mecklenburg-Vorpommern 15,1 %, Sachsen-Anhalt 12,6 %, NRW 12,0 %, Bundesmittel 12,0 %, Bayern 10,6 %, Sachsen 10,4 %, Saarland 10,1 %, Thüringen 9,1 %, Baden-Württemberg 8,6 %, Rheinland-Pfalz 7,9 %, Hessen 7,8 %)	Basis
Mittlere Straßensteigung	Mittlere Geländeneigung entlang des Straßennetzes in % (Mapzen/AWS Terrain Tiles)	−0,4638 ± 0,0595 / %
Mittlere Geländehöhe	Höhe über Normalnull in Metern (Mapzen/AWS Terrain Tiles)	−0,0031 ± 0,0011 / m
Siedlungsdichte (log10)	Einwohner je km² Fläche (Destatis), logarithmische Skalierung	+4,3993 ± 0,5214 / Dekade
Entfernung zu Bahn & Tram	Einwohnergewichtete Luftlinie zur nächsten Bahn-, Tram- oder Fährstation in km	+0,0055 ± 0,0337 kein klarer Effekt / km
Mietniveau	Ø Nettokaltmiete in €/m² (Zensus 2022)	+1,2372 ± 0,2119 / (€/m²)
Pkw-Dichte	Gemeldete Pkw je 1.000 Einwohner (KBA)	−0,0028 ± 0,0013 / (Pkw/1k)
Verkehrsberuhigung	Anteil verkehrsberuhigter Bereiche (Spielstraßen) am Straßennetz in %. Fahrradstraßen und Fußgängerzonen zählen nicht dazu, weil sie schon im Radinfra-Anteil stecken.	+0,4104 ± 0,0615 / %-Punkt
Vielbefahrene Bundesstraßen	Anteil der Außerorts-Bundesstraßen über der ERA-Schwelle (siehe „Vielbefahrene Landstraßen“) am Straßennetz in %, bundesweit aus der Straßenverkehrszählung 2021; 0 %, wo es keine gibt. Staats- und Kreisstraßen fehlen, weil sie nur für Bayern vorliegen.	+0,1423 ± 0,0202 / %-Punkt
Raumtyp (RegioStaR 7)	Regionalstatistische Raumtypologie des BMDV: ordnet jede Gemeinde nach Größe und zentraler Funktion und nach der Region um sie herum ein (Stadtregion oder ländliche Region). Erfasst, was die Dichte allein nicht zeigt – etwa ob ein Ort Zentrum für sein Umland ist. Je Typ ein eigener Wert, verglichen mit „ländliche Region, kleinstädtischer, dörflicher Raum“: Metropole, Regiopole und Großstadt +5,9572 ± 0,82 %-Punkte, Stadtregion, Mittelstadt und städtischer Raum −0,2562 ± 0,45 %-Punkte (kein klarer Effekt), Stadtregion, kleinstädtisch, dörflich −0,8816 ± 0,43 %-Punkte, ländliche Region, zentrale Stadt +4,0402 ± 0,63 %-Punkte, ländliche Region, städtischer Raum +0,1312 ± 0,28 %-Punkte (kein klarer Effekt). Gemeinden, die seit 2020 fusioniert oder umgeschlüsselt wurden, erhalten den Typ ihrer Vorgängergemeinde.	je Typ

Umwege per Rad

Die Umweg-Karte (aus der Detailkarte einer Gemeinde verlinkt, sofern für ihren Landkreis Routing-Daten vorliegen) vergleicht für jeden Ort des Landkreises eine verkehrsarme Radroute zu allen anderen Orten mit der schnellsten Radroute oder der üblichen Autostrecke: wie viele Kilometer, Höhenmeter bergauf und Minuten sie mehr oder weniger braucht, und woraus beide Routen bestehen. Orte sind die in OpenStreetMap als Stadt, Dorf oder Weiler (place=town/village/hamlet) eingetragenen Ortspunkte, jeweils an den nächsten Punkt des Rad- bzw. Straßennetzes angebunden (höchstens 400 m entfernt).

Radnetz: alle Wege, die TILDA als für Räder befahrbar einstuft, mit ihrer Radinfrastruktur-Kategorie. Angenommen werden etwa 18 km/h, langsamer auf Feldwegen und unbefestigtem Belag, Schieben auf Gehwegen ohne Freigabe und gegen Einbahnstraßen. Jeder Abschnitt bekommt eine Belastung zwischen 0 und 1: 0 auf Radwegen, gemeinsamen Geh- und Radwegen, Fahrradstraßen, verkehrsberuhigten Bereichen und Wegen ohne Autoverkehr; im Mischverkehr steigt sie mit dem Tempolimit (30 km/h: 0,1; 50 km/h: 0,35; 70 km/h: 0,7; ab 100 km/h: 1). Ohne erfasstes Tempolimit gilt auf Landstraßen 100 km/h. Gemeindeverbindungsstraßen (highway=unclassified) sind meist wenig befahren und zählen mit 60 % dieses Werts. Schutz- und Radfahrstreifen senken die Belastung auf 60–80 % des Mischverkehrs.

Regler: Die Route minimiert Fahrzeit × (1 + Regler × 6 × Belastung). Ganz links ist das die schnellste erlaubte Radroute; weiter rechts lohnen sich Umwege über ruhigere Wege. Ab 80 % werden Abschnitte ab Belastung 0,7 (Mischverkehr ab etwa 70 km/h) gar nicht genutzt; ein Ort, der nur über solche Straßen erreichbar ist, gilt dann als nicht erreichbar.

Auto: Durchschnittstempo aus dem Tempolimit (sonst typischer Wert je Straßenart), mit Abschlag für Kreuzungen, Kurven und Ortsdurchfahrten: etwa 35 km/h bei 50, 55 km/h bei 70, 75 km/h bei 100 und 110 km/h auf der Autobahn. Einbahnstraßen, keine Feld- und Waldwege. Gewählt wird die Route mit der kleinsten Summe aus Fahrzeit und 30 Sekunden je Kilometer, wie bei üblichen Routenplanern: Eine Autobahnschleife, die viele Kilometer mehr fährt, um eine Minute zu sparen, gilt nicht als Autostrecke. Kein Verkehr, keine Ampeln.

Vergleich mit der schnellsten Radroute (Standard): Die Radroute wird mit der schnellsten Radroute verglichen (Regler ganz links), wahlweise mit dem Auto. Dann zeigen die Zahlen, was das Meiden von Verkehr kostet: wie viele Kilometer, Höhenmeter und Minuten eine verkehrsarme Route gegenüber der schnellsten mehr braucht. Langsamer ist sie nie, kürzer kann sie sein, etwa über einen direkten, aber langsameren Feldweg. Ist ein Ort nur über gesperrte Straßen erreichbar, gilt er wie beim Auto-Vergleich als nicht erreichbar.

Woraus eine Route besteht: Für jede Route wird die Länge aufgeteilt in Radwege und Radstreifen (TILDA-Kategorien mit Radinfrastruktur), Feld- und Wirtschaftswege (highway=track), sonstige ruhige Wege und Straßen (Belastung unter 0,2, etwa Tempo-30-Straßen und Fußwege mit Radfreigabe), Straßen mit Verkehr (Belastung 0,2 bis 0,6, etwa Tempo 50) und Straßen mit Tempo 70–100 ohne Radweg (Belastung ab 0,6). Zusätzlich ausgewiesen: Abschnitte mit in OSM erfasstem unbefestigtem Belag (Schotter, Erde, Gras u. Ä.; ohne Angabe gilt ein Weg nicht als unbefestigt) und Abschnitte, auf denen geschoben wird. Die Übersicht nennt jeweils den Median über alle angezeigten Orte.

Höhenmeter: Summe der Anstiege entlang der Route, aus den Mapzen/AWS Terrain Tiles (etwa 13 m Auflösung) alle 25 m abgetastet und leicht geglättet. Die Höhenmeter werden berichtet, aber bei der Routenwahl nicht vermieden. „Mehr Höhenmeter“ vergleicht mit dem Anstieg der Vergleichsroute. Brücken und Einschnitte können das Höhenmodell um einige Meter verfälschen.

Einschränkungen: Ein Ortspunkt ist nicht jede Adresse des Orts; bei großen Orten kann die Strecke zum Ortsrand deutlich kürzer sein. Wege außerhalb des Landkreises werden bis etwa 4 km jenseits der Grenze berücksichtigt. Die Zeiten sind grobe Schätzungen.

Grenzen der Aussagekraft

OpenStreetMap ist nicht überall gleich vollständig. In gut kartierten Regionen sind sowohl Straßen als auch Radwege genauer erfasst. Wo wenig kartiert ist, kann der Anteil in beide Richtungen verzerrt sein. Als Hinweis zeigt die Detailkarte die Kartierungstiefe: den Anteil der Straßenlänge (ohne Zufahrts-/Service-Wege und Autobahnen), für den Tempolimit, Belag und Beleuchtung erfasst sind – Merkmale, die wie Radwege vor Ort erhoben werden, aber nichts darüber sagen, ob es einen Radweg gibt. Ist sie im Vergleich gering, kann auch Radinfrastruktur fehlen. Auf dem Land ist sie von Natur aus etwas niedriger (unbeleuchtete Landstraßen, Tempo 100 ohne Schild), daher am besten mit ähnlichen Gemeinden vergleichen.
Unklar getaggte Radwege: Manche Wege sind in OpenStreetMap als Radinfrastruktur erkennbar, aber so getaggt, dass sich nicht sagen lässt, um welche Art es sich handelt („Klärung nötig“). Sie zählen im Radinfra.de-Standard mit. Die Karte zeigt je Gebiet, wie groß dieser Anteil ist (Datenlage gut unter 15 %, mittel bis 40 %, unsicher darüber) und nennt bei mittel und unsicher den Anteil ohne diese Wege. Der wahre Wert liegt dann dazwischen. „Gut“ heißt dabei nur, dass die erfassten Wege eindeutig getaggt sind – nicht, dass alle Radwege erfasst sind; dafür steht die Kartierungstiefe.
Kaum Radinfrastruktur erfasst: Bei einem Straßennetz ab 20 km mit weniger als 0,5 km erfasster Radinfrastruktur lässt sich nicht unterscheiden, ob es keine gibt oder ob sie in OpenStreetMap fehlt. Solche Gebiete sind als „kaum erfasst“ markiert.
Kleines Straßennetz: Bei Gemeinden mit sehr wenig erfasstem Straßennetz ist der Prozentwert instabil (wenige Kilometer verschieben ihn stark). Gebiete mit weniger als 5 km erfasster Straße bekommen deshalb keinen Rang und fließen weder in die Farbskala noch in Median und Spitzenwert der Vergleiche ein; auf der Karte und in der Detailkarte sind sie weiterhin zu sehen.
Momentaufnahme: Die Karte zeigt den Stand eines Datenabzugs, keine Live-Daten. Neu eingetragene Radwege erscheinen erst mit der nächsten Aktualisierung.
Anteil ≠ Qualität: Ein Schutzstreifen zählt wie ein baulich getrennter Radweg, solange er nicht über den Filter ausgeschlossen wird.
Verwaltungsgrenzen aus OSM können in Einzelfällen von der amtlichen Abgrenzung abweichen.

Daten herunterladen

Alle Gebiete als CSV (22.997 Zeilen, Stand der OpenStreetMap-Daten: 20.10.2026) · Variante für Excel. Eine Zeile je Verwaltungseinheit vom Bund bis zum Stadtbezirk, gerechnet mit dem Standard-Zählfilter – dieselben Werte wie in der Karte mit Standard-Einstellungen. Komma-getrennt, Dezimalpunkt, UTF-8; die Excel-Variante ist mit Semikolon und Dezimalkomma geschrieben und öffnet sich per Doppelklick. Leere Felder bedeuten „kein Wert“. Der Dateiname enthält das Datum des OSM-Datenstands. Mit der nächsten Aktualisierung wird die Datei ersetzt – wer die Zahlen zitiert, speichert sich bitte eine eigene Kopie.

Spalten

osm_id – OpenStreetMap-Relation der Verwaltungsgrenze (relation/…)
name – Name laut OpenStreetMap
admin_level – OSM admin_level: 2 Bund, 4 Land, 5 Regierungsbezirk, 6 Kreis, 7 Gemeindeverband, 8 Gemeinde, 9 Stadtbezirk
regionalschluessel – Amtlicher Regionalschlüssel (de:regionalschluessel), sofern in OSM eingetragen
bundesland – Name des Bundeslands
kreis – Name des Kreises bzw. der kreisfreien Stadt
bundesland_id – OSM-Relation des Bundeslands
landkreis_id – OSM-Relation des Kreises
strassen_km – Straßennetz in km (Standard-Zählfilter)
radinfra_km – Radinfrastruktur in km (Standard-Zählfilter)
radinfra_anteil_pct – radinfra_km / strassen_km in %
radinfra_unklar_km – Davon „Klärung nötig“ (Radinfrastruktur ohne eindeutige Art), km
datenlage – gut (< 15 % unklar), mittel (< 40 %), unsicher (≥ 40 %), kaum_erfasst (≥ 20 km Straße, < 0,5 km Radinfra); leer bei < 1 km Radinfra. Bewertet nur, wie eindeutig die erfasste Radinfrastruktur getaggt ist, nicht ob sie vollständig erfasst ist (dafür: kartierungstiefe_pct)
kartierungstiefe_pct – Mittel der drei folgenden Anteile: wie vollständig das Straßennetz in OSM attributiert ist (ohne Zufahrts- / Service-Wege und Autobahnen), %
kartiert_tempo_pct – Anteil der Straßenlänge mit erfasstem Tempolimit (maxspeed- oder Zonen-Tag), %
kartiert_belag_pct – Anteil der Straßenlänge mit erfasstem Belag (surface), %
kartiert_licht_pct – Anteil der Straßenlänge mit erfasster Beleuchtung (lit), %
unabhaengig_km – Radinfrastruktur abseits von Straßen (Wege durch Feld, Wald, Park), km
hauptstr_km – Hauptverkehrsstraßen (OSM trunk, primary, secondary, tertiary) in km
hauptstr_radinfra_pct – Anteil der Hauptverkehrsstraßen mit Radinfrastruktur, %
hauptstr_bund_pct – dito, Baulastträger Bund
hauptstr_land_pct – dito, Baulastträger Land
hauptstr_kreis_pct – dito, Baulastträger Kreis
hauptstr_gemeinde_pct – dito, Baulastträger Gemeinde
vielbefahren_km – Nur Bayern: Außerortsabschnitte von Bundes-, Staats- und Kreisstraßen über der ERA-2010-Schwelle (DTV > 2.500 Kfz/24h bei 100 km/h, > 4.000 bei 70 km/h; Zählung 2021), km Straße
vielbefahren_anteil_pct – vielbefahren_km / (strassen_km / 2), % – strassen_km zählt je Fahrtrichtung, vielbefahren_km einfach; 0 = keine
vielbefahren_mit_radweg_km – davon mit Radinfrastruktur daneben (innerhalb ~20 m), km
vielbefahren_mit_radweg_pct – vielbefahren_mit_radweg_km / vielbefahren_km, %
bundesstr_vielbefahren_km – Ganz Deutschland, nur Bundesstraßen: Außerortsabschnitte über der ERA-2010-Schwelle (Zählung 2021; außerhalb Bayerns BASt-Abschnitte, aus OSM genähert), km Straße; 0 = keine
bundesstr_vielbefahren_anteil_pct – bundesstr_vielbefahren_km / (strassen_km / 2), % (strassen_km zählt je Fahrtrichtung); geht ins Modell ein
bundesstr_vielbefahren_mit_radweg_km – davon mit Radinfrastruktur daneben (innerhalb ~20 m), km
bundesstr_vielbefahren_mit_radweg_pct – bundesstr_vielbefahren_mit_radweg_km / bundesstr_vielbefahren_km, %
einwohner_je_km2 – Bevölkerungsdichte, Einwohner je km² (Destatis Gemeindeverzeichnis)
miete_eur_m2 – Ø Nettokaltmiete (Zensus 2022), € je m²
ab_67_pct – Ältere (ab 67 Jahre): Anteil an der Bevölkerung (Zensus 2022), %
eigentuemerquote_pct – Eigentümerquote (Zensus 2022): vom Eigentümer bewohnte Wohnungen, %
neubau_ab_2000_pct – Wohnungen in Neubauten (ab 2000): Anteil der Wohnungen in Gebäuden mit Baujahr 2000 oder später (Zensus 2022), %
raumtyp_regiostar7 – Raumtyp (RegioStaR 7) (BMDV/BBSR, Gebietsstand 2020): 71 Metropole, 72 Regiopole/Großstadt, 73 Mittelstadt/städtischer Raum, 74 kleinstädtisch/dörflich (alle Stadtregion); 75 zentrale Stadt, 76 städtischer Raum, 77 kleinstädtisch/dörflich (alle ländliche Region). Nur Gemeinden und kreisfreie Städte
steuereinnahmekraft_eur_je_ew – Steuereinnahmekraft je Einwohner 2024, € (Realsteuervergleich, via Deutschlandatlas); Kreise und Länder: einwohnergewichtet
bevoelkerung_entwicklung_pct_jahr – Bevölkerungsentwicklung: mittlere Veränderung der Einwohnerzahl 2019–2024, % pro Jahr (Deutschlandatlas)
pendeldistanz_km – Ø Pendeldistanz der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten am Wohnort 2024, km; Wert des Gemeindeverbands (Deutschlandatlas)
haltestelle_gut_bedient_pct – Einwohner nahe gut bedienter Haltestelle: Anteil der Einwohner höchstens 600 m (Bahnhof 1.200 m) von einer Haltestelle mit ≥ 20 Abfahrten am Tag, %; Wert des Gemeindeverbands (Deutschlandatlas)
grundschule_pkw_min – Fahrzeit zur Grundschule: mittlere Pkw-Fahrzeit zur nächsten Grundschule, min (Thünen-Erreichbarkeitsmodell, via Deutschlandatlas)
sek1_schule_pkw_min – Fahrzeit zur weiterführenden Schule: mittlere Pkw-Fahrzeit zur nächsten Schule mit Sekundarstufe I, min (dito)
supermarkt_pkw_min – Fahrzeit zum Supermarkt: mittlere Pkw-Fahrzeit zum nächsten Supermarkt oder Discounter, min (dito)
pkw_je_1000_ew – Pkw-Dichte (KBA): Pkw je 1.000 Einwohner (Statistik FZ 3)
verkehrsberuhigt_pct – Wohn- & Tempo-30-Netz: Anteil von Wohn- und verkehrsberuhigten Straßen am Straßennetz (Näherung für Tempo-30-Zonen), %
spielstrassen_pct – Anteil verkehrsberuhigter Bereiche (Spielstraßen) am Straßennetz, %; geht ins Modell ein
beruhigt_fahrradstr_pct – Spielstraßen, Fahrradstraßen & Fußgängerzonen: Anteil am Straßennetz, %
strassen_steigung_pct – Mittlere Geländeneigung entlang des Straßennetzes (DGM-Stichproben), %
hoehe_mittel_m – Höhenlage (Ø), m
bahnhof_distanz_km – Einwohnergewichtete mittlere Luftlinie (Zensus-100-m-Gitter) zur nächsten Bahn-, Tram- oder Fährstation, km
rad_unfaelle – Fahrradunfälle mit Personenschaden (Unfallatlas 2025; 0 = keine erfasst)
rad_unfaelle_schwer – davon mit Getöteten oder Schwerverletzten
rad_unfaelle_je_10k_ew – Fahrradunfälle je 10.000 Einw.
einpendler – Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte, Einpendler (BA)
auspendler – Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte, Auspendler (BA)
arbeitsplatzzentralitaet – Arbeitsplatzzentralität: Beschäftigte am Arbeitsort / am Wohnort
modell_erwartung_pct – Struktureller Erwartungswert des Faktoren-Modells (siehe Methodik), %. Gemeinden: Modell; Gemeindeverbände, Kreise, Bezirke: Summe der Erwartungswerte ihrer Gemeinden (Länder: kein Wert, siehe Methodik)
modell_abweichung_pp – radinfra_anteil_pct − modell_erwartung_pct, Prozentpunkte
modell_ausserhalb_1se – 1, wenn die Abweichung größer ist als die typische Abweichung der Ebene (Gemeinden: Residualstandardfehler; auf der Karte kräftige Farbe), sonst 0
modell_begrenzt – 1, wenn das lineare Modell rechnerisch unter 0 % lag und die Erwartung auf 0 % gesetzt wurde (die Abweichung ist dann eine Untergrenze; bei Kreisen: mindestens eine Gemeinde betroffen), sonst 0
zaehlversion – Zählversion der Längenmessung (siehe Methodik „Version und Zitierweise“); OSM-Datenstand = Datum im Dateinamen
hinweise – Mit „|“ getrennte Hinweise: anteil_ueber_100 = mehr Radinfra- als Straßen-km (Radwege werden je Fahrtrichtung gezählt, das Straßennetz ist sehr klein)

Quellen & Lizenzen:

Bevölkerungsdichte, Miete, Alter, Eigentümerquote, Baualter, Radunfälle: © Statistisches Bundesamt (Destatis) bzw. Statistische Ämter des Bundes und der Länder (Gemeindeverzeichnis, Zensus 2022, Unfallatlas 2025), dl-de/by-2-0.
Pkw-Dichte: Kraftfahrt-Bundesamt, Statistik FZ 3.
Steuereinnahmekraft, Bevölkerungsentwicklung, Pendeldistanz, Haltestellen mit dichtem Takt, Fahrzeiten zu Schule und Supermarkt: Deutschlandatlas (BMWSB/BBSR; Daten: Statistische Ämter des Bundes und der Länder, BBSR-Raumbeobachtung, Bundesagentur für Arbeit, Thünen-Erreichbarkeitsmodell © OpenStreetMap-Mitwirkende).
Verkehrsmengen Bundesstraßen (bundesweit): Straßenverkehrszählung 2021, Quelle: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt).
Pendler: Statistik der Bundesagentur für Arbeit.
Geländehöhe und -neigung, Höhenmeter der Umweg-Karte: Mapzen/AWS Terrain Tiles (u. a. SRTM, EU-DEM).

Wer steht dahinter?

Der Radinfra-Vergleich ist ein privates, nicht-kommerzielles Projekt von Leonhard Feiner. Leonhard Feiner ist Kandidat auf der Liste BFS/SPD/Grüne in Schweitenkirchen; das Logo greift deren Gestaltung auf. Damit die Zahlen trotzdem nachprüfbar bleiben, werden sie für alle Gemeinden in Deutschland automatisch nach derselben Regel aus offenen Daten berechnet; Methodik, Quellen und eine CSV mit allen Werten sind öffentlich.

Leonhard Feiner trägt selbst zu OpenStreetMap bei, auch in Schweitenkirchen (Benutzer LeonhardFeiner). Jede dieser Änderungen ist dort mit Datum öffentlich einsehbar; die Karte zeigt den OSM-Stand vom 20.10.2026.

Version und Zitierweise

Die Zahlen hängen von drei Ständen ab, die sich unabhängig voneinander ändern:

Zählversion: share-2026-10 – wie Längen gemessen werden (siehe Änderungen unten).
OpenStreetMap-Daten: Stand 20.10.2026.
Erwartungswert-Modell: geschätzt am 05.11.2026 an den damals aktuellen Daten.

Vorgeschlagene Zitierweise:

Radinfra-Vergleich, Zählversion share-2026-10, OSM-Daten vom 20.10.2026, Modell vom 05.11.2026, https://radweg.bfschweitenkirchen.de/, abgerufen am [Datum].

Die Seite zeigt immer nur den aktuellen Stand; ältere Stände werden nicht vorgehalten. Wer Werte zitiert, speichert sich die CSV (Spalte zaehlversion) und notiert das Abrufdatum.

Änderungen

share-2026-10 (Oktober 2026): Längen werden an Gemeinde- und Kreisgrenzen anteilig aufgeteilt (ein Weg zählt in jedem Gebiet mit dem Teil seiner Länge, der dort liegt) und nicht mehr auf ganze Kilometer gerundet. Zählschema wie radinfra.de, aber für alle Verwaltungsebenen. Zeitvergleiche werden nur zwischen Datenständen derselben Zählversion gezeigt.

Fehler gefunden? Mitmachen.

Wenn ein Radweg fehlt oder eine Straße falsch erfasst ist, lässt sich das direkt in OpenStreetMap korrigieren – die Karte übernimmt die Änderung bei der nächsten Aktualisierung. Ein guter Einstieg ist der OSM-Editor oder die App StreetComplete.