Fayda-temelli bisiklet erişilebilirliği, bir başlangıç-varış (origin-destination, OD) çifti arasında yalnız en kısa rotayı değil, davranışsal olarak anlamlı bütün uygulanabilir rota alternatiflerinin algılanan çekiciliğini birlikte değerlendiren bir ağ performansı ölçüsüdür. Bu çalışma, Greater Melbourne bisiklet ağında rota tercihlerini Path Size Logit (PSL) modeliyle temsil ediyor ve rota faydalarını logsum formülüyle birleştirerek bisiklet ağı bağlantısallığını ölçüyor. Analiz 14.680 benzersiz OD çifti üzerinde yürütülüyor; temel senaryoda 200.419, konut sokaklarında hız sınırının 30 km/sa olarak ayarlandığı RSS30 senaryosunda ise 201.392 rota alternatifi değerlendiriliyor.

Çalışmanın temel sonucu, fiziksel olarak bir yolun mevcut olmasının tek başına güçlü bisiklet bağlantısallığı anlamına gelmediğidir. Bir ağın davranışsal olarak güçlü olması için rotaların yalnız bulunması değil; bisikletçiler açısından yeterince çekici, düşük stresli ve birbirinin gerçek alternatifi olabilecek kadar rekabetçi olması gerekir. Greater Melbourne'da merkezi ve iç bölgeler genel olarak daha yüksek logsum erişilebilirliği ve daha fazla etkin rota gösterirken, birçok dış bölge az sayıdaki baskın güzergâha daha fazla bağımlıdır.

RSS30 senaryosu, ağ geometrisini değiştirmeden konut sokaklarındaki hız sınırını 30 km/sa olarak ele alır. Kaynağın özet sonuçlarına göre bu senaryo ortalama logsum erişilebilirliğini %8,9, etkin rota sayısını %8,0 ve düşük-stres rota maruziyetini %5,6 artırmaktadır. Bazı konumlarda artışlar sırasıyla %59,5, %87,0 ve %63,7'ye kadar çıkmaktadır. Bununla birlikte bu sonuçlar gerçek dünyada hız sınırının uygulanmasından sonra gözlenen davranış değişiklikleri değildir; model tabanlı bir politika senaryosunun, tanımlanan ağ ve davranış parametreleri altında hesaplanan sonuçlarıdır.

Neden yalnız en kısa rotaya bakmak yeterli değildir?

Geleneksel bağlantısallık göstergeleri çoğu zaman iki nokta arasında fiziksel bağlantı bulunup bulunmadığını, yol yoğunluğunu veya en kısa güzergâhı esas alır. Bisikletçiler ise yalnız mesafeyi en aza indiren rotayı seçmez. Trafik stresi, korumalı bisiklet altyapısı, eğim, dönüş sayısı, yol türü ve çevresel özellikler de rota çekiciliğini değiştirir. Bu nedenle fiziksel olarak kesintisiz görünen bir ağ, kullanıcı açısından rahatsız edici veya yüksek stresli güzergâhlardan oluşuyorsa davranışsal olarak zayıf olabilir.

Çalışmanın yaklaşımı bu problemi rota seçim teorisi ile erişilebilirlik teorisini birleştirerek ele alır. Bir OD çifti için birden fazla uygulanabilir rota üretilir; her rotanın davranışsal faydası hesaplanır; ardından bu faydalar tek bir logsum erişilebilirlik değerinde birleştirilir. Böylece yalnız en iyi rota değil, ikinci ve sonraki rekabetçi alternatiflerin de ağa sağladığı esneklik görünür hale gelir.

Logsum Erişilebilirliği Neyi Ölçer?

Logsum erişilebilirliği, bir OD çifti arasındaki uygulanabilir rota seçeneklerinin beklenen en yüksek algılanan faydasını temsil eder; değer yalnız en iyi rota daha çekici olduğunda değil, mevcut rotalara ek olarak yeterince çekici ve farklı alternatifler bulunduğunda da yükselir. Bu nedenle logsum, rota kalitesi ile rota çeşitliliğini aynı davranışsal çerçevede birleştirir.

Kaynakta rota \(r\) için toplam fayda şu biçimde tanımlanır:

\[ U_r = V_r + \varepsilon_r \]

\(U_r\), bisikletçinin rota için toplam algılanan faydasını; \(V_r\), gözlenebilen rota özelliklerinden hesaplanan sistematik bileşeni; \(\varepsilon_r\) ise modelde doğrudan gözlenmeyen tercih bileşenini temsil eder.

Rotaların birbirine benzemesi nasıl hesaba katılıyor?

Aynı cadde ve bağlantıları büyük ölçüde paylaşan iki rota, davranışsal olarak tamamen bağımsız iki seçenek gibi değerlendirilmemelidir. Path Size Logit modeli bu problemi path-size düzeltmesiyle ele alır:

\[ PS_r = \sum_{a \in r} \frac{l_a}{L_r} \left( \sum_{r' \in R_{od}} I_{ar'} \right)^{-1} \]

Burada \(l_a\), rota üzerindeki bağlantı \(a\)'nın uzunluğunu; \(L_r\), toplam rota uzunluğunu; \(I_{ar'}\), bağlantının alternatif rota \(r'\) içinde bulunup bulunmadığını; \(R_{od}\) ise ilgili OD çifti için oluşturulan rota kümesini gösterir. Bir rota diğer alternatiflerle çok sayıda bağlantıyı paylaşıyorsa path-size faktörü bu örtüşmeyi modele taşır.

Sistematik rota faydası

Çalışmada aktarılan PSL modelinin sistematik fayda bileşeni, rota uzunluğu, altyapı bileşimi, Trafik Stresi Düzeyi (Level of Traffic Stress, LTS), maksimum eğim, çevredeki points of interest (POI), dönüş sayısı ve path-size düzeltmesini birlikte içerir:

\[ V_r = \beta_{len}X_r^{len} + \sum_k \beta_{inf,k}X_r^{inf,k} + \sum_s \beta_{LTS,s}X_r^{LTS,s} + \beta_{slope}X_r^{slope} + \beta_{POI}X_r^{POI} + \beta_{turn}X_r^{turn} + \beta_{PS}\ln(PS_r) \]

\(X_r^{len}\) toplam mesafeyi; \(X_r^{inf,k}\) farklı altyapı türlerinin rota içindeki paylarını; \(X_r^{LTS,s}\) LTS 1–4 düzeylerinde kat edilen mesafeyi; \(X_r^{slope}\) maksimum eğimi; \(X_r^{POI}\) çevresel etkinlik göstergesini; \(X_r^{turn}\) dönüş sayısını temsil eder. \(\beta\) katsayıları ise önceki Greater Melbourne rota tercih araştırmasından aktarılan davranışsal hassasiyet parametreleridir.

Bu parametreler mevcut çalışma içinde yeniden tahmin edilmemiştir. Kaynak, bunları Lilasathapornkit ve arkadaşlarının 2025 tarihli Greater Melbourne çalışmasından aktarmaktadır. Bu nedenle tek tek katsayılar yeni çalışmada elde edilmiş yeni davranış tahminleri olarak sunulmamalıdır.

Rota seçilme olasılığı

PSL/logit yapısında rota \(r\)'nin seçilme olasılığı:

\[ P_r = \frac{\exp(V_r)} {\sum_{r' \in R_{od}}\exp(V_{r'})} \]

şeklinde hesaplanır. Yüksek sistematik faydaya sahip bir rota daha yüksek seçim olasılığı alır; ancak olasılık her zaman aynı OD çiftindeki diğer seçeneklerle göreli olarak belirlenir.

Logsum formülü

Genel ölçekte çalışma erişilebilirliği:

\[ A_{od}= \frac{1}{\mu} \ln \left( \sum_{r \in R_{od}} \exp(\mu V_r) \right) \]

ile tanımlar. \(\mu\), hata teriminin varyansıyla ilişkili ölçek parametresidir. Çalışmada standart normalizasyonla \(\mu=1\) alındığından:

\[ A_{od}= \ln \left( \sum_{r \in R_{od}} \exp(V_r) \right) \]

elde edilir. \(A_{od}\) değeri bir OD çifti için beklenen maksimum algılanan faydayı temsil eder.

Etkin Rota Sayısı Neden Nominal Rota Sayısından Farklıdır?

Etkin rota sayısı, yalnız kaç rota üretildiğini değil, bu rotaların seçim olasılıklarının ne kadar dengeli dağıldığını ölçer; onlarca nominal alternatif bulunan bir OD çiftinde olasılığın büyük bölümü bir veya iki rotada toplanıyorsa davranışsal olarak etkin rota sayısı düşük kalabilir.

Kaynakta rota hâkimiyeti şu şekilde tanımlanır:

\[ Dominance_{od}= \max_{r \in R_{od}} P_{r|od} \]

Değer yükseldikçe erişilebilirlik daha fazla tek bir baskın koridora bağlı hale gelir.

Etkin rota sayısı ise seçim olasılıklarının entropisine dayanır:

\[ N_{eff,od} = \exp \left( - \sum_{r \in R_{od}} P_{r|od}\ln(P_{r|od}) \right) \]

Bu değer, gözlenen olasılık dağılımıyla aynı çeşitlilik düzeyini oluşturacak eşit çekicilikteki rota sayısını ifade eder.

Ek alternatiflerin erişilebilirliğe yaptığı katkı:

\[ RC_{od} = \ln \left( \sum_{r \in R_{od}}\exp(V_r) \right) - \max_{r \in R_{od}}V_r \]

ile ölçülür. \(RC_{od}\) sıfıra yaklaştığında logsum esas olarak tek bir rotadan kaynaklanır; yükseldikçe diğer alternatiflerin toplam erişilebilirliğe anlamlı katkısı artar.

Davranışsal olarak ağırlıklandırılmış maruziyet

Bir rota özelliğine beklenen maruziyet:

\[ E[X]_{od} = \sum_{r \in R_{od}}P_{r|od}X_r \]

olarak hesaplanır. Çalışma bu yapıyı rota uzunluğu, LTS 4 yüksek-stres maruziyeti ve eğim gibi değişkenler için kullanır. Böylece yalnız hangi yolların bulunduğu değil, tercih olasılıkları hesaba katıldığında bir bisikletçinin hangi koşullarla karşılaşmasının daha olası olduğu incelenebilir.

Erişilebilirlik eşitsizliği

Logsum değerleri negatif olabildiğinden Gini hesabından önce değerler sıralamayı değiştirmeyecek biçimde pozitif bir ölçeğe kaydırılır. Sıralanmış \(L_{(i)}^+\) değerleri için kaynakta kullanılan Gini ifadesi:

\[ G= \frac{2\sum_{i=1}^{n}iL_{(i)}^+} {n\sum_{i=1}^{n}L_{(i)}^+} - \frac{n+1}{n} \]

şeklindedir. Gini değerinin sıfıra yaklaşması erişilebilirliğin OD çiftleri arasında daha dengeli dağıldığını gösterir.

Çalışmanın desteklediği ve desteklemediği yorum

Desteklediği: Greater Melbourne için incelenen model çerçevesinde bisiklet ağı bağlantısallığı, yalnız fiziksel ağ kapsamasına değil; rota çekiciliğine, alternatiflerin davranışsal rekabet gücüne, trafik stresine ve topografyaya bağlıdır. Düşük-stres koşullarını artıran RSS30 senaryosu model içinde erişilebilirlik ve rota çeşitliliğini genel olarak iyileştirmektedir.

Desteklemediği: Çalışma, 30 km/sa hız sınırının bütün kentlerde aynı yüzdesel etkiyi oluşturacağını kanıtlamaz. Ayrıca hesaplanan rota seçimlerinin her bisikletçinin gerçek davranışını birebir temsil ettiğini veya RSS30 uygulamasından sonra ölçülmüş gerçek saha talebinin aynı ölçüde artacağını göstermez.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışma alanı ve ağ verisi

Analiz Greater Melbourne üzerinde yürütülmüştür. Bisiklet ağı OpenStreetMap (OSM) verilerinden oluşturulmuş; bisiklet kullanımına izin verilen bağlantılar korunurken otoyollar, yalnız yayalara ayrılmış bağlantılar ve bisiklete açıkça yasak bağlantılar çıkarılmıştır. Ağ link-node yapısına dönüştürülmüş ve yönlendirilebilir en büyük bağlı bileşen korunmuştur.

Her bağlantı için yol hiyerarşisi, bisiklet altyapısı türü, hız sınırı ve geometrik uzunluk gibi özellikler tutulmuştur. Bisiklet altyapısı; karma trafik, yol üzerinde boyalı bisiklet şeridi, fiziksel olarak ayrılmış bisiklet şeridi ve yol dışı güzergâh kategorilerine ayrılmıştır.

Eksik hız sınırları 50 km/sa varsayılan değerle tamamlanmış ve hız değerleri en yakın 10 km/sa seviyesine standartlaştırılmıştır. Eğim DEM yükseklik verisinden elde edilmiştir. Ardışık bağlantılar arasındaki açı farkı 45 dereceyi geçtiğinde bir dönüş sayılmıştır. POI bilgileri OSM'den Pandana kullanılarak bağlantılarla mekânsal olarak ilişkilendirilmiştir.

Trafik Stresi Düzeyi

Trafik Stresi Düzeyi (LTS), bisikletçinin yol ortamında karşılaştığı algılanan trafik stresini LTS 1 ile LTS 4 arasında sınıflandıran bir göstergedir. Çalışmadaki uyarlamada altyapı türü, yol hiyerarşisi ve hız sınırı başlıca girdilerdir. LTS 1 en düşük, LTS 4 en yüksek stres düzeyini temsil eder.

OD örneklemi

OD çiftleri VISTA 2012–2020 seyahat verisinden oluşturulmuştur. Kaynak veri 78.978 birey ve 30.803 haneye ilişkin seyahat bilgisi içerir. Çalışma, Greater Melbourne içindeki ev çıkışlı iş ve eğitim amaçlı seyahatlere odaklanmıştır.

İlk filtrelemeden sonra 17.074 seyahat kalmıştır. Aynı başlangıç ve varış koordinatına sahip 268 kayıt ile 2.126 tekrarlı koordinat tabanlı OD çifti çıkarıldıktan sonra analizde 14.680 benzersiz OD çifti kullanılmıştır.

Rota seçenekleri nasıl üretildi?

Her OD çifti için rota kümeleri deterministik ve stokastik yöntemlerin birleşimiyle üretildi. Önce mesafeyi maliyet olarak kullanan Dijkstra algoritmasıyla en kısa rota bulundu. Ardından LTS etkisini rota üretimine taşımak için LTS 1'e göre LTS 2, LTS 3 ve LTS 4 bağlantılarının yönlendirme empedansı sırasıyla %5, %10 ve %15 artırıldı.

Alternatif rota havuzu üç ana mekanizmadan oluşturuldu: k-shortest path yaklaşımı, Breadth-First Search on Link Elimination (BFSLE) ve Random Weight Perturbation (RWP). Büyük ölçüde aynı güzergâhı tekrar eden seçenekler sınırlandırıldı ve rota uzunluğunun en kısa rotanın iki katını aşmasına izin verilmedi.

Sonuçta çoğu OD çifti için yaklaşık 14 alternatif üretildi. Bütün OD çiftlerinde en az dokuz alternatif bulunurken OD çiftlerinin %90'dan fazlasında en az 13 alternatif mevcuttu.

RSS30 Senaryosu Bisiklet Ağı Bağlantısallığını Nasıl Değiştiriyor?

RSS30 senaryosu ağın fiziksel geometrisini değiştirmeden konut sokaklarında hız sınırını 30 km/sa olarak tanımlar; hız değişimi LTS sınıflandırmasını ve buna bağlı rota faydalarını etkilediği için bazı daha önce yüksek-stresli bağlantılar davranışsal olarak daha çekici hale gelir ve bir OD çifti için rekabetçi rota kümesi genişleyebilir.

Üretilen rota sayıları

Temel senaryoda 14.680 OD çifti için toplam 200.419 rota üretildi. RSS30 altında rota seçim kümeleri yeniden oluşturuldu ve toplam 201.392 rota elde edildi.

Rota özelliklerindeki değişim

Bu değişikliklerin yanında path-size ortalamasının her iki senaryoda da 0,37 düzeyinde kalması ve eğim, POI ve dönüş göstergelerindeki değişikliklerin görece küçük olması, RSS30'un esas etkisinin fiziksel ağ geometrisinden çok trafik-stresi yapısı üzerinden ortaya çıktığını göstermektedir.

Davranışsal erişilebilirlik göstergeleri

Logsum değerinin daha az negatif hale gelmesi, model içinde genel rota çekiciliğinin yükseldiğini gösterir. En baskın rotanın olasılığının 0,535'ten 0,502'ye düşmesi, erişilebilirliğin tek bir güzergâhta daha az yoğunlaştığını gösterir. Etkin rota sayısının 4,255'ten 4,536'ya ve yedeklilik katkısının 0,778'den 0,845'e yükselmesi ise ikincil alternatiflerin davranışsal öneminin arttığına işaret eder.

Kaynağın özetinde verilen yüzde değişimler farklı bir sunumla raporlanmaktadır: RSS30 altında ortalama logsum erişilebilirliği %8,9, etkin rota sayısı %8,0 ve düşük-stres rota maruziyeti %5,6 artmaktadır. Bazı bölgelerde iyileşme sırasıyla %59,5, %87,0 ve %63,7 düzeyine ulaşmaktadır. Bu yüzdeler, yukarıdaki ağ-geneli ham ortalama değerlerinden yeniden hesaplanmış değildir; kaynakta ayrıca raporlanan sonuçlardır.

Mekânsal dağılım

Temel senaryoda daha yüksek logsum ve daha fazla etkin rota genel olarak merkezi ve iç Greater Melbourne bölgelerinde yoğunlaşmıştır. Birçok dış banliyö alanında ise daha az etkin rota ve daha düşük düşük-stres rota payı görülmektedir. Bu sonuç, bir bölgede çok sayıda seyahat talebi veya fiziksel yol bulunmasının davranışsal olarak güçlü bir bisiklet ağı oluşturmak için tek başına yeterli olmadığını gösterir.

RSS30 sonrasında bölgelerin çoğunda logsum erişilebilirliği artmaktadır; ancak etkin rota sayısındaki değişim daha heterojendir. Hız azaltımı bazı bölgelerde mevcut bağlantıları daha çekici hale getirse de yeni ve bağımsız alternatif koridorlar yaratmadığı için rota çeşitliliği üzerindeki etki yerel ağ yapısına bağlı kalmaktadır.

Eşitsizlik

Logsum erişilebilirliğine dayalı Gini katsayısı temel senaryoda 0,1266 iken RSS30 altında 0,1108'e düşmektedir. Lorenz eğrisindeki değişim de aynı yöndedir. Çalışma bu sonucu, erişilebilirlik dağılımındaki eşitsizliğin RSS30 senaryosunda mütevazı biçimde azaldığı şeklinde yorumlamaktadır.

Planlama açısından anlamı

Çalışmanın bulguları, bisiklet planlamasının yalnız kilometre cinsinden altyapı miktarına veya tek bir yüksek kaliteli koridora dayanmaması gerektiğini gösteriyor. Bir ağın davranışsal dayanıklılığı için aynı OD çifti arasında birden fazla düşük-stresli ve rekabetçi güzergâh bulunması önemlidir.

Kaynağın politika tartışmasında hız azaltımı, trafik sakinleştirme, korumalı bisiklet altyapısı, yerel bağlantıların tamamlanması ve paralel güzergâhların geliştirilmesi birbirini tamamlayan ağ ölçeğinde araçlar olarak ele alınır. RSS30 sonuçları hız yönetiminin potansiyelini gösterirken, çalışma hız azaltımının fiziksel altyapı eksikliklerinin tamamını tek başına ortadan kaldırdığını ileri sürmez.

Sınırlılıklar

Birinci temel sınırlılık, PSL davranış parametrelerinin mevcut çalışmada yeniden tahmin edilmemiş olmasıdır. Parametreler daha önceki Greater Melbourne araştırmasından aktarılmıştır; bu nedenle farklı bisikletçi grupları, seyahat amaçları veya yerel bağlamlardaki heterojenlik tam olarak temsil edilmeyebilir.

İkinci olarak, fayda fonksiyonunda hem toplam rota mesafesi hem de LTS seviyelerine ayrılmış mesafe bileşenleri birlikte yer almaktadır. LTS mesafeleri toplam mesafenin parçaları olduğu için açıklayıcı değişkenler arasında bağımlılık ve kısmi çift sayım olasılığı vardır. Kaynak bu yapıyı önceki davranışsal tahminle tutarlılığı korumak amacıyla muhafaza etmiştir.

Üçüncü olarak, analizdeki seçenek kümeleri gerçek kullanıcıların düşündüğü bütün olası rotaların doğrudan gözlemi değildir. K-shortest path, BFSLE ve RWP ile üretilmiş davranışsal olarak makul rota kümeleridir. Dolayısıyla logsum erişilebilirliği, üretilen alternatifler kümesine koşullu olarak yorumlanmalıdır.

Dördüncü olarak LTS sınıflandırması hız, altyapı türü ve yol hiyerarşisi gibi ölçeklenebilir değişkenleri kullanır; park davranışı, yol yüzeyi kalitesi, ayrıntılı kavşak geometrisi, tramvay etkileşimi veya geçici kesintiler gibi bütün yerel koşulları temsil etmez.

Beşinci olarak OD verisi ev çıkışlı iş ve eğitim seyahatleriyle sınırlandırılmıştır. Rekreasyon amaçlı bisiklet sürüşleri analiz kapsamı dışındadır. Bu nedenle sonuçlar genel bisiklet potansiyelinden çok günlük utilitarian bisiklet bağlantısallığını temsil eder.

Altıncı olarak mesh-block merkez noktaları ve yuvarlatılmış koordinatlar gerçek başlangıç-varış noktalarının tam konumlarını temsil etmeyebilir. SA2 seviyesindeki mekânsal toplulaştırma da küçük ölçekli yerel farklılıkları yumuşatabilir.

Son olarak model statik ve kesitseldir. Saatlik trafik değişimleri, dinamik sıkışıklık, mevsim, hava koşulları ve altyapı değişikliğine zaman içinde gelişen davranışsal adaptasyon modellenmemiştir.

Gelecek araştırma yönleri

Kaynak, farklı bisikletçi grupları için heterojen tercih modellerinin kurulmasını, gerçek GPS rota verileriyle üretilmiş seçenek kümelerinin doğrulanmasını, dinamik trafik ataması ve zamana bağlı erişilebilirlik analizlerinin eklenmesini önerir. Ayrıca altyapı senaryolarının, sosyo-demografik özelliklerin ve sosyal etkilerin bağlantısallıkla birlikte değerlendirilmesi, yöntemin davranışsal gerçekçiliğini ve politika kullanımını güçlendirebilir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: Assessing cycling network connectivity in Greater Melbourne using utility-based accessibility.

Yazarlar: Sapan Tiwari, Luke Kiosoglous, Daniel Gregory, Alice Glover, Benjamin Mennen, Neema Nassir.

Kurumlar: Centre for Urban Research, RMIT University, Melbourne, Australia; University of Melbourne, Melbourne, Australia.

Corresponding author: Sapan Tiwari.

Kaynak türü: Davranışsal ulaşım modellemesi ve ağ erişilebilirliği analizi içeren bilimsel preprint.

Platform: SSRN.

SSRN Abstract ID: 6909297.

DOI: 10.2139/ssrn.6909297.

Resmî kayıt tarihi: 10 Haziran 2026.

Hakemlik durumu: Yüklenen PDF açık biçimde hakem değerlendirmesinden geçmediğini belirtmektedir.

Finansman: Kaynakta “None” olarak bildirilmiştir.

Çıkar çatışması: Kaynakta “None” olarak bildirilmiştir.

Lisans: Yüklenen PDF ve incelenen SSRN kayıt sayfasında açık bir Creative Commons veya eşdeğer açık lisans doğrulanmamıştır. Bu nedenle kaynak metin, tablo düzeni veya şekiller birebir yeniden yayımlanmamış; bilimsel bilgiler bağımsız Verianla anlatımı içinde yeniden yapılandırılmıştır.

Temel veri kaynakları: OpenStreetMap yol ve altyapı verileri; VISTA 2012–2020 seyahat verisi; DEM yükseklik verisi; OSM tabanlı POI verileri.

Temel yöntem: Hibrit rota seçeneği üretimi; k-shortest path, BFSLE ve RWP; aktarılmış Path Size Logit parametreleri; logsum erişilebilirliği; rota hâkimiyeti; etkin rota sayısı; yedeklilik katkısı; davranışsal maruziyet ve Gini eşitsizlik analizi.

Temel yorum sınırı: RSS30 sonuçları model tabanlı senaryo sonuçlarıdır. Gerçek dünyada uygulanmış 30 km/sa politikasından sonra doğrudan gözlenmiş bisikletçi davranışı veya nedensel saha etkisi olarak yorumlanmamalıdır.