Die Datenlage in der Schweiz
Im Gegensatz zu vielen anderen Ländern verfügt die Schweiz über eine ausgezeichnete Datenbasis für Verkehrsanalysen. Das Bundesamt für Strassen (ASTRA), die kantonalen Fachstellen und zunehmend auch Gemeinden erfassen Verkehrszähldaten, Unfalldaten und Lärmmessungen systematisch.
Dazu kommen neuere Datenquellen: Floating Car Data von Navigationsanbietern, Mobilfunkdaten für Verkehrsströme und Sensordaten aus Smart-City-Projekten. Diese Kombination ermöglicht Analysen, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren.
Was die Forschung zeigt
Verkehrssicherheit
Die Evidenz zur Verkehrssicherheit ist relativ eindeutig: Tiefere Geschwindigkeiten reduzieren Unfallschwere. Die Bremsweg-Physik ist unbestreitbar – bei 30 km/h ist der Bremsweg etwa halb so lang wie bei 50 km/h. Studien aus Zürich zeigen eine Reduktion der schweren Unfälle um 20–40% nach Tempo-30-Einführung auf Quartierstrassen.
Lärmreduktion
Lärm ist einer der Haupttreiber für Tempo-30-Zonen. Die Reduktion hängt stark vom Strassenbelag und der Verkehrsart ab. Bei fliessendem Verkehr auf Asphalt zeigen Messungen eine Reduktion von 2–4 dB(A) – das klingt wenig, entspricht aber einer subjektiven Halbierung des Lärmempfindens. Auf Kopfsteinpflaster oder bei Stop-and-go-Verkehr ist der Effekt geringer.
Verkehrsfluss und Reisezeiten
Hier wird es differenzierter. Auf Quartierstrassen mit geringem Verkehrsaufkommen zeigen die Daten minimale Auswirkungen auf die Reisezeit – typischerweise unter einer Minute pro Kilometer. Auf Hauptstrassen und Durchgangsachsen sind die Effekte stärker spürbar, insbesondere während Spitzenzeiten.
Ein häufig genanntes Problem ist der Ausweichverkehr: Wenn Hauptachsen auf Tempo 30 reduziert werden, weichen Fahrzeuge auf Quartierstrassen aus. Diesen Effekt haben wir in mehreren Projekten beobachtet und er erfordert eine sorgfältige begleitende Verkehrslenkung.
Analysemethoden: Von der Zählung zur KI
Die Analyse von Tempo-30-Wirkungen hat sich methodisch stark weiterentwickelt:
- Klassische Vorher-Nachher-Vergleiche mit Zähldaten
- Mikroskopische Verkehrssimulationen (VISSIM, Aimsun)
- GPS-basierte Reisezeitanalysen über Floating Car Data
- KI-gestützte Prognosemodelle für Verkehrsverlagerungseffekte
Besonders die Kombination von Simulationsmodellen mit realen Daten ermöglicht heute präzise Vorhersagen der Auswirkungen – vor der Umsetzung. Das reduziert politisches Risiko und ermöglicht eine faktenbasierte Diskussion.
Was Gemeinden daraus lernen können
Unsere Erfahrung aus zahlreichen Mobilitätsprojekten zeigt: Der Erfolg von Tempo 30 hängt massgeblich von drei Faktoren ab:
- Kontextabhängigkeit: Was in einem Quartier funktioniert, passt nicht automatisch auf eine Durchgangsstrasse. Jede Situation braucht eine eigene Analyse.
- Begleitmassnahmen: Tempo 30 allein löst selten alle Probleme. Strassenraumgestaltung, Veloinfrastruktur und ÖV-Priorisierung müssen mitgedacht werden.
- Monitoring: Datenbasiertes Monitoring nach der Umsetzung ist essenziell, um Wirkungen zu belegen und bei Bedarf nachzusteuern.
Fazit
Tempo 30 ist weder Allheilmittel noch Verkehrsbehinderung – es ist ein Werkzeug, das richtig eingesetzt grosse Wirkung entfaltet. Die Daten zeigen klar positive Effekte auf Sicherheit und Lärm, aber auch reale Herausforderungen bei Verkehrsfluss und Verlagerung. Der Schlüssel liegt in einer sorgfältigen, datenbasierten Planung.
Bei SPEKTRUM unterstützen wir Gemeinden mit genau diesen Analysen – von der ersten Datenerhebung bis zum Wirkungsmonitoring. Denn gute Verkehrspolitik beginnt mit guten Daten.