क्या संरक्षित साइकिल लेनें दुर्घटना जोखिम घटाती हैं? पहले सवारों की गिनती करें

सारांश (TL;DR;)

  • किसी साइकिल लेन के खुलने के बाद दुर्घटनाएँ बढ़ सकती हैं, फिर भी यदि साइक्लिंग तेज़ी से बढ़े तो प्रति सवार जोखिम कम हो सकता है।
  • लंदन के पृथक (segregated) Cycle Superhighway खंडों पर साइक्लिंग 48% बढ़ी, जबकि जोखिम (एक्सपोज़र-समायोजित टक्कर दर) में कोई महत्वपूर्ण वृद्धि नहीं हुई; गैर‑पृथक खंड अधिक जोखिमपूर्ण हो गए।1
  • CS2 को पृथक करने के लिए अपग्रेड किए जाने के बाद साइक्लिंग 25% बढ़ी, कच्ची टक्करें 22% बढ़ीं, और सामान्यीकृत जोखिम 5% घट गया।1
  • टोरंटो की छह cycle tracks पर कच्ची साइक्लिस्ट–मोटर वाहन टक्करें दोगुनी हो गईं, फिर भी एक्सपोज़र‑समायोजित जोखिम 38% घट गया।2
  • एक्सपोज़र समायोजन अनिवार्य है, लेकिन यह ख़राब जंक्शन डिज़ाइन, पुलिस की कम रिपोर्टिंग, कमज़ोर नियंत्रण, या चोट की गंभीरताओं को एक साथ मिला देने जैसी समस्याओं को ठीक नहीं कर सकता।

वही साइकिल लेन एक साथ ज़्यादा सुरक्षित और ज़्यादा ख़तरनाक दिख सकती है

मान लीजिए किसी सड़क पर एक साल में साइकिल से जुड़ी 10 दुर्घटनाएँ दर्ज होती हैं। एक सुरक्षित (protected) लेन खुलती है, सवारियाँ दोगुनी हो जाती हैं, और अगले साल उसी सड़क पर 15 दुर्घटनाएँ दर्ज होती हैं।

क्या सुरक्षा बदतर हुई? सार्वजनिक स्वास्थ्य पर भार 10 से बढ़कर 15 दुर्घटनाएँ हो गया। लेकिन काल्पनिक रूप से प्रति सवार जोखिम 25% घट गया। दोनों कथन गणितीय रूप से सही हैं। अकेले कोई भी यह नहीं बताता कि यह बदलाव लेन के कारण हुआ या नहीं।

यह हर अध्ययन में हर जगह दिखाई देने वाली हर उचित हरफ़ (denominator) की समस्या है। अवसंरचना पास‑पास की सड़कों से मौजूदा सवारों को खींच सकती है, नए सफ़र पैदा कर सकती है, और ऐसे लोगों को आकर्षित कर सकती है जो मिलीजुली ट्रैफ़िक में कभी सवारी नहीं करते।12 यदि हम दुर्घटनाएँ गिनते हैं लेकिन साइक्लिंग नहीं गिनते, तो हम सिर्फ़ इस वजह से सफल मार्गों को दंडित कर देते हैं कि वे इस्तेमाल हो रहे हैं। दुर्घटनाओं को सवारों से भाग देना थोड़ा बेहतर है, पर यह तब भी गुमराह कर सकता है जब दुर्घटनाएँ साइकिल के यातायात (वॉल्यूम) के साथ सीधे अनुपात में न बढ़ें—इसी दोहराए जाने वाले पैटर्न को safety in numbers कहा जाता है।34

लंदन की Cycle Superhighways पर 2025 का एक अध्ययन इस समस्या से निपटने का ज़्यादा सावधानीपूर्ण तरीका दिखाता है। केवल यह पूछने के बजाय कि दुर्घटनाएँ बढ़ीं या नहीं, Anupriya और सहलेखकों ने देखी गई टक्करों की तुलना उस संख्या से की जो उनके मॉडल ने नए साइक्लिंग स्तर पर अपेक्षित की थी। उनके नतीजे इस नारे का समर्थन नहीं करते कि हर वह सुविधा जिसे “cycle route” कहा जाए, अपने आप ज़्यादा सुरक्षित है। वे इससे कहीं संकीर्ण और ज़्यादा उपयोगी निष्कर्ष पर पहुँचते हैं: भौतिक पृथक्करण (physical segregation) ने लंदन में साइक्लिंग में बड़े इज़ाफ़े को इस तरह समाहित किया कि जोखिम उस एक्सपोज़र से अपेक्षित स्तर से ऊपर नहीं गया, जबकि केवल रंग (paint) और साझा लेन वाले संस्करण ख़राब साबित हुए।1

“ज़्यादा सुरक्षित” तीन अलग‑अलग सवालों को छिपा देता है

अध्ययनों की तुलना करने से पहले तय कर लें कि आपके लिए कौन सा परिणाम मायने रखता है:

  1. कुल टक्करें (Total collisions): कॉरिडोर पर पुलिस‑रिपोर्टेड दुर्घटनाएँ कितनी हुईं? यह कुल हानि का एक हिस्सा मापता है लेकिन इसे इस बात से बहुत ज़्यादा प्रभावित होता है कि उस मार्ग का उपयोग कितने लोग करते हैं।
  2. प्रति इकाई एक्सपोज़र जोखिम (Risk per unit of exposure): प्रति सफ़र, प्रति किलोमीटर, प्रति घंटे, या प्रति चौराहा प्रवेश (intersection entry) कितनी दुर्घटनाएँ हुईं? यह किसी व्यक्तिगत सवार द्वारा झेले गए जोखिम के ज़्यादा क़रीब है।
  3. चोट की गंभीरता (Injury severity): कितने लोग मारे गए या गंभीर रूप से घायल हुए? कोई ऐसा डिज़ाइन जो तेज़ गति वाली मोटर‑वाहन टक्करों की जगह कभी‑कभार की कम गति वाली गिरने की घटनाओं से ले ले, हर दुर्घटना को बराबर नहीं घटा सकता, लेकिन फिर भी वह उन परिणामों को रोक सकता है जिनकी परवाह Vision Zero नीतियों को सबसे ज़्यादा होनी चाहिए।

इन परिणामों की दिशाएँ अलग‑अलग हो सकती हैं। ये अलग तरह के डेटा पर भी निर्भर करते हैं। पुलिस डेटाबेस दर्ज हुई चोटिल टक्करों को पकड़ते हैं; अस्पताल‑आधारित अध्ययन घायल मरीज़ों को दर्ज करते हैं, जिनमें कुछ ऐसी गिरावटें भी होती हैं जिनमें कोई मोटर वाहन शामिल नहीं होता; ऐप डेटा दूरी का अनुमान दे सकता है लेकिन कुछ ख़ास तरह के साइक्लिस्टों का पक्ष ले सकता है।56 यूके का Department for Transport ख़ास तौर पर चेतावनी देता है कि बहुत सी गैर‑घातक चोटें पुलिस डेटा में कभी प्रवेश ही नहीं करतीं, जबकि मौतें कहीं ज़्यादा पूरी तरह दर्ज हो जाती हैं।7

मापबुनियादी रूपकिसके लिए उपयोगीमुख्य जाल (trap)
कच्ची दुर्घटना संख्याटक्करेंकिसी सड़क पर दर्ज कुल बोझज़्यादा सवार = दुर्घटना के ज़्यादा अवसर
साधारण एक्सपोज़र दरटक्करें ÷ सवार, सफ़र, या दूरीलगभग‑लगभग व्यक्तिगत जोखिममान लेती है कि दुर्घटनाएँ एक्सपोज़र के साथ रैखिक बढ़ती हैं
सामान्यीकृत टक्कर दरदेखी गई टक्करें ÷ उस एक्सपोज़र पर अपेक्षित टक्करेंयह जाँचना कि क्या कोई साइट अपने यातायात के अनुसार ज़्यादा जोखिमपूर्ण हैएक अच्छे अपेक्षित‑टक्कर मॉडल पर निर्भर
घातक/गंभीर‑चोट दरगंभीर परिणाम ÷ एक्सपोज़रVision Zero और आघात (trauma) का बोझदुर्लभ घटनाओं के लिए लंबा समय या बड़े सैंपल लगते हैं
संघर्ष या लगभग‑दुर्घटना (near-miss) दरदेखे गए संघर्ष ÷ एक्सपोज़रडिज़ाइन की समस्याएँ पकड़ना, उससे पहले कि वर्षों का क्रैश डेटा जमा होपरिभाषाएँ और प्रेक्षक का निर्णय भिन्न‑भिन्न हो सकता है

लंदन वाले अध्ययन ने वास्तव में किया क्या था

लंदन ने 2010 में Cycle Superhighways खोलने शुरू किए। इस नाम के तहत बहुत अलग‑अलग तरह की सड़कें आती थीं: कुछ रूट मुख्यतः नीले पेंट, बस‑लेन साझा उपयोग, ट्रैफ़िक शांति (traffic calming), और संकेतों पर आधारित थे; CS3 ज़्यादातर एक पृथक दो‑तरफ़ा ट्रैक था; CS5 और CS6 पूरी तरह segregated थे; और CS2 तथा CS7 को खुलने के कई साल बाद व्यापक सुरक्षा‑उन्नयन (protective upgrades) मिले।1 इन सबको एक ही हस्तक्षेप मान लेना उस डिज़ाइन विशेषता को छिपा देता जो सबसे ज़्यादा मायने रखने की संभावना रखती थी।

शोधकर्ताओं ने 2000 से 2019 तक का पैनल बनाया, जिसमें ब्रिटेन का STATS19 पुलिस‑टक्कर रिकॉर्ड, Department for Transport के ट्रैफ़िक काउंट, Transport for London के cycleway का भूगोल, और मोहल्ला‑स्तर का डेटा शामिल था। उन्होंने किसी भी चालू Cycle Superhighway से 0.5 किलोमीटर के भीतर स्थित 111 सड़क खंडों को उपचारित (treated) के रूप में वर्गीकृत किया और 1.5 किलोमीटर से ज़्यादा दूर स्थित 584 संभावित नियंत्रण (control) खंड चुने।1

इसके बाद उन्होंने दो तरीके अपनाए:

  • Propensity-score‑matched difference‑in‑differences: इसमें उपचारित और नियंत्रण सड़कों को परियोजना से पहले के साइकिल और मोटर‑वाहन यातायात, पिछली दुर्घटनाओं, अभाव (deprivation), पहुँच (accessibility), और दूरी के आधार पर मिलाया गया, और फिर समय के साथ उनके परिणामों में आए बदलावों की तुलना की गई।
  • Panel outcome regression with road and year fixed effects: इससे बदलाव का अनुमान इस तरह लगाया गया कि सड़कों के बीच स्थिर अंतर और पूरे शहर में हर साल आने वाले साझा झटके (shocks) भी नियंत्रित हो जाएँ।

दोनों तरीके उस प्रतिविकल्प (counterfactual) का अनुमान लगाने की कोशिश हैं कि यदि Cycle Superhighway नहीं बनता तो उन सड़कों पर क्या होने की संभावना थी। यह साधारण before‑and‑after तस्वीर से मज़बूत है, लेकिन रैंडमाइज़ेशन नहीं है। कारणात्मक (causal) व्याख्या अब भी इस धारणा पर टिकी है कि मिलाई गई सड़कों के बिना‑उपचार रुझान (trends) तुलनीय थे और कोई महत्वपूर्ण, न मापा गया कारक नहीं था जो उपचारित साइटों पर अलग ढंग से बदला हो।1

केवल साइकिल गिनकर भाग देना काफ़ी क्यों नहीं था

आम तौर पर एक्सपोज़र दर सालाना टक्करों को सालाना औसत दैनिक साइकिल यातायात से भाग देती है। यह मानती है कि दोगुने सवार दोगुनी टक्करें पैदा करेंगे। लेकिन Jacobsen के बुनियादी safety‑in‑numbers विश्लेषण और एक अद्यतन मेटा‑विश्लेषण ने कई संदर्भों में सबलाइनियर (sublinear) संबंध पाया: जैसे‑जैसे पैदल चलने या साइक्लिंग की मात्रा बढ़ती है, टक्करें अक्सर उससे कम दर से बढ़ती हैं।34

यह पैटर्न यह दिखा सकता है कि ड्राइवर सवारों की उम्मीद करने लगते हैं, मोटर‑वाहन की गति कम हो जाती है, या यह कि वही अवसंरचना और भूमि उपयोग दोनों—सुरक्षा और साइक्लिंग—का समर्थन करते हैं, या ये कई तंत्र एक साथ काम करते हैं। यह यह साबित नहीं करता कि सिर्फ़ सवारों की संख्या बढ़ाने से ही सुरक्षा पैदा होती है। हाँ, यह ज़रूर दिखाता है कि साधारण रैखिक हरफ़ (linear denominator) किसी भी high‑volume रूट को कृत्रिम रूप से अच्छा दिखा सकता है।

लंदन की टीम ने इसके बजाय उपचार‑पूर्व (pre‑treatment) साइकिल यातायात और टक्करों के बीच एक लचीला वक्र (flexible curve) फिट किया। उनकी normalized collision rate देखी गई टक्करों को उस संख्या से भाग देती है जो इस वक्र और अन्य सहपरिवर्तनों (covariates) से अपेक्षित थीं। मान 1 का अर्थ है कि खंड पर मॉडल के अनुसार अपेक्षित संख्या में टक्करे हुईं; 1 से ऊपर का मतलब अपेक्षा से ज़्यादा; 1 से नीचे का मतलब अपेक्षा से कम।1

अब फिर से हमारे काल्पनिक मार्ग पर लौटें। साइक्लिंग के दोगुना होने के बाद 15 दुर्घटनाएँ, रैखिक दर के तहत 20 के मुक़ाबले बेहतर दिख सकती हैं। लेकिन यदि उस वॉल्यूम पर तुलनीय सड़कों पर गैररैखिक एक्सपोज़र संबंध की वजह से 14 दुर्घटनाओं की अपेक्षा है, तो सामान्यीकृत दर 15 ÷ 14 यानी 1.07 होगी: अपेक्षा से थोड़ा बदतर। यह मॉडल केवल यह नहीं पूछता कि “क्या दुर्घटनाएँ सवारियों से धीमी गति से बढ़ीं?”, बल्कि यह ज़्यादा कठिन सवाल पूछता है कि “क्या यह साइट अपने वॉल्यूम के मुताबिक़ जितनी सुरक्षित होनी चाहिए, उतनी है भी या नहीं?”.

जब लंदन ने लेनों को अलग किया तो क्या हुआ

समष्टि (aggregate) स्तर पर Cycle Superhighways ने साइक्लिंग, कच्ची दुर्घटनाएँ, और सामान्यीकृत टक्कर जोखिम—तीनों बढ़ाए। लेकिन यह औसत protected lanes पर कोई फ़ैसला नहीं है, क्योंकि शुरुआती नेटवर्क में पेंट और साझा बस‑लेन के लंबे हिस्से भी शामिल थे। डिज़ाइन के हिसाब से रूटों को अलग‑अलग देखने पर तस्वीर बदल गई।1

लंदन तुलनासाइकिल वॉल्यूमकच्ची टक्करेंसामान्यीकृत जोखिमसंभाव्य व्याख्या
सभी Cycle Superhighways+22.7%+34.9%+22.1%मिला‑जुला कार्यक्रम कुल मिलाकर ज़्यादा जोखिमपूर्ण हुआ
केवल segregated खंड+47.7%+35.7%कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहींसुरक्षा ने बहुत ज़्यादा सवारियाँ संभालीं, बिना अपेक्षित जोखिम से ऊपर गए
गैर‑segregated खंडकोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं+29.8%+27.0%पेंट/शेयर्ड संचालन ने बिना दर्ज सवारियों में वृद्धि के जोखिम बढ़ाया
CS2, segregation अपग्रेड के बाद+24.8%+21.9%−5.1%किसी मौजूदा रूट को उन्नत करने से जोखिम में मामूली कमी हुई

सभी प्रतिशत अध्ययन के propensity‑score‑matched difference‑in‑differences अनुमान हैं; “कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं” का मतलब है कि विश्लेषण 95% कॉन्फ़िडेंस स्तर पर अनुमान को शून्य से अलग नहीं कर सका।1

यही तालिका दिखाती है कि केवल कच्ची संख्या जानना क्यों काफ़ी नहीं। segregated खंडों पर हस्तक्षेप के बाद लगभग 36% ज़्यादा टक्करें दर्ज हुईं—इसे अकेले देखने पर चिंता हो सकती है। लेकिन साइकिल वॉल्यूम क़रीब 48% बढ़ा था, और सामान्यीकृत दर उस एक्सपोज़र पर अपेक्षित मान से महत्वपूर्ण रूप से अलग नहीं थी। CS2 पर भी भौतिक सुरक्षा जुड़ने के बाद कच्ची संख्याएँ बढ़ीं, फिर भी सामान्यीकृत जोखिम 5% गिरा।

शोधकर्ताओं ने परिकल्पना की कि शुरुआती गैर‑segregated रूटों ने अनुभवहीन साइक्लिस्टों को आकर्षित किया, जिन्हें जंक्शन पर ज़्यादा कठिनाई हुई। उन्होंने जंक्शन पर single‑cycle घटनाओं में अस्थायी वृद्धि पाई और उसे अनुभवहीनता के प्रॉक्सी के रूप में इस्तेमाल किया।1 यह दिलचस्प व्याख्या है, कोई सीधे मापी हुई सच्चाई नहीं: डेटासेट में केवल टक्करें थीं, सवारों का इतिहास नहीं। रूट‑स्विचिंग, निर्माण‑विवरण, या सड़कों पर अन्य न मापी गई तब्दीलियाँ भी योगदान दे सकती हैं।

अन्य एक्सपोज़र‑सजग अध्ययनों की दिशा भी broadly यही है—कुछ caveats के साथ

लंदन अकेला नहीं है। सबसे मज़बूत सहायक अध्ययनों में अलग‑अलग एक्सपोज़र माप और अध्ययन डिज़ाइन हैं, जो फ़ायदेमंद है क्योंकि उनकी कमज़ोरियाँ एक‑दूसरे से पूरी तरह नहीं मिलतीं।

अध्ययनएक्सपोज़र या चयन को कैसे संभाला गयामुख्य निष्कर्षमहत्वपूर्ण सीमा (limitation)
टोरंटो, छह cycle tracksशहर के साइकिल काउंट; दो साल पहले और दो साल बादकच्ची साइक्लिस्ट–मोटर‑वाहन टक्करें दोगुनी हुईं, पर साइक्लिस्ट‑समायोजित दर 38% घटी; 75% टक्करें जंक्शन पर थीं2ट्रैक‑स्तरीय अनुमान के लिए समानांतर बिना‑उपचार कॉरिडोर नहीं; केवल मोटर‑वाहन टक्करें
वैंकूवर और टोरंटो रूट्सहर घायल साइक्लिस्ट की दुर्घटना‑साइट की तुलना उसी सफ़र से चुने गए यादृच्छिक नियंत्रण स्थानों सेcycle tracks पर चोट का जोखिम उन प्रमुख सड़कों की तुलना में लगभग एक‑नौवाँ था, जिन पर खड़ी गाड़ियाँ थीं और कोई साइकिल अवसंरचना नहीं थी8केवल 690 घायल सवार; कम आम सुविधाओं के लिए route‑type estimates की uncertainty ज़्यादा
मॉन्ट्रियल cycle tracksछह tracks और समानांतर reference सड़कों पर चोटों की तुलना साइकिल काउंट सेtracks पर reference सड़कों के मुक़ाबले 2.5 गुना सवारियाँ थीं और चोट का सापेक्ष जोखिम 0.72 था9रूट चयन रैंडम नहीं; इंटरसेक्शन विवरण सीमित
अटलांटा सड़क नेटवर्कपुलिस टक्करें ÷ Strava‑अनुमानित दूरी और इंटरसेक्शन entry, 15 काउंटरों से कॅलिब्रेट किए गएprotected‑lane segments के लिए सुरक्षात्मक point estimate मिला, पर वहीं से इंटरसेक्शन में प्रवेश के लिए नुकसानदायक estimate; दोनों का विश्वास अंतराल बहुत चौड़ा था5सिर्फ़ 124 टक्करें; ऐप‑आधारित एक्सपोज़र; सभी protected lanes दो‑तरफ़ा थीं और स्थानीय डिज़ाइन अलग‑अलग थे
तीन अमेरिकी शहर, आपात विभाग (ED)दुर्घटना और गिरने की साइटों की तुलना उन्हीं घायल साइक्लिस्टों के रूट से नियंत्रण साइटों सेheavy separation सुरक्षात्मक था; हल्की street‑level सुरक्षा संदर्भ और दिशा के आधार पर कभी तटस्थ, कभी उच्च जोखिम वाली पाई गई6केवल 604 घायल सवार; दो‑तरफ़ा ट्रैक के लिए ऊँचा risk estimate मुख्य रूप से वॉशिंगटन की एक सुविधा से प्रेरित

ये अध्ययन किसी एक सार्वभौमिक crash‑reduction प्रतिशत को वैध नहीं ठहराते। ये दिखाते हैं कि “protected bike lane” कहना उपचार (treatment) की इतनी मोटी श्रेणी है कि उससे बहुत कुछ छूट जाता है। ऊँचाई, निरंतरता, पार्किंग की स्थिति, ड्राइववे की आवृत्ति, यात्रा की दिशा, सिग्नल, और ट्रैक का जंक्शन से गुज़रने का ढंग—ये सब अवरोध की मौजूदगी जितना मायने रख सकते हैं।

ये segment और intersection के बीच बार‑बार दिखने वाली खाई भी दिखाते हैं। टोरंटो को अपनी साइक्लिस्ट–मोटर‑वाहन टक्करों में से तीन‑चौथाई इंटरसेक्शन पर मिलीं।2 अटलांटा के point estimates ने जंक्शन के बीच के हिस्सों (mid‑block) पर protected lanes को फ़ायदे में दिखाया, लेकिन जंक्शन‑प्रवेश पर नहीं।5 उस ज्यामिति और सिग्नल ट्रीटमेंट के लिए जो सुरक्षा को कोने तक जारी रखते हैं, देखें Why Your Bike Lane Ends at Every Intersection। हमारे right-hook crashes पर लेख में उस विशेष turning conflict की जाँच की गई है; इस लेख का मुद्दा पद्धतिगत है: कोई सुरक्षित mid‑block औसत एक बहुत केंद्रित जंक्शन समस्या को ढक सकता है।

पाँच तरीके जिनसे किसी साइकिल‑लेन सुरक्षा परिणाम से आप गुमराह हो सकते हैं

1. परियोजना वहीं बनी जहाँ अभी‑अभी दुर्घटनाएँ उछली थीं

शहर अक्सर किसी सड़क पर तब प्राथमिकता देते हैं जब वहाँ अचानक बहुत बुरा दुर्घटना‑दौर (spike) आ चुका होता है। केवल संयोग से भी, संख्या अपने दीर्घकालिक औसत की ओर लौटते हुए कुछ गिरावट दिखाएगी—इसे regression to the mean कहा जाता है। सीधा before‑and‑after अध्ययन इस पूरे गिरावट का श्रेय परियोजना को दे देता है। Empirical Bayes तरीक़े और विश्वसनीय तुलना‑सड़कें उपचार के प्रभाव को यादृच्छिक उतार‑चढ़ाव से अलग करने में मदद करते हैं।10

2. सवारों ने मार्ग बदल लिए

किसी protected कॉरिडोर की वजह से सवार पास‑पास की सड़कों से खिंच सकते हैं। उपचारित सड़क की गिनती बढ़ सकती है, भले ही पूरे शहर में साइक्लिंग न बढ़े; आस‑पास की टक्करें इसलिए घट सकती हैं कि एक्सपोज़र ही स्थानांतरित हो गया। यह विफलता नहीं है—ज़्यादा सुरक्षित मार्ग परिवहन‑कार्य कर रहा है—लेकिन सिर्फ़ कॉरिडोर‑स्तरीय विश्लेषण यह नहीं बता सकता कि कुल सफ़र बढ़े या जोखिम सिर्फ़ दूसरे मार्ग पर चला गया। टोरंटो ने अपनी नई tracks से 151 से 550 मीटर दूर सड़कों पर टक्कर‑दर में 35% की गिरावट पाई, जो केवल displacement नहीं बल्कि किसी क्षेत्रीय प्रभाव (area effect) का संकेत हो सकता है।2

3. “एक्सपोज़र” सिर्फ़ एक सुविधाजनक प्रॉक्सी था

सबसे अच्छा हरफ़ टकराव के प्रकार पर निर्भर करता है। segment के along दूरी उपयोगी है; इंटरसेक्शन पर प्रवेशों की संख्या ज़्यादा प्रासंगिक है; सतह‑सम्बंधी गिरने (surface‑related falls) के लिए समय मायने रख सकता है। लंदन ने निश्चित बिंदुओं पर वार्षिक औसत दैनिक साइकिल काउंट लिए और 0.4 किलोमीटर के भीतर की टक्करें उनसे जोड़ीं।1 यह बिना हरफ़ वाले विश्लेषण से कहीं बेहतर है, पर हर segment पर सफ़रों या किलोमीटरों की सीधे‑सीधे जनगणना नहीं है।

4. छोटी और घातक दुर्घटनाएँ एक साथ गिनी गईं

लंदन का परिणाम टक्करें गिनता है, न कि घातक और गंभीर चोटों पर अलग‑अलग प्रभावों का अनुमान लगाता है।1 पुलिस डेटा सबसे गंभीर घटनाओं के लिए सबसे भरपूर हैं और छोटी घटनाओं के लिए अधूरे; अस्पताल डेटा गिरने समेत एक अलग हिस्सा पकड़ता है।76 एक परिपक्व मूल्यांकन को पर्याप्त वर्षों पर दोनों—कुल चोटें और killed‑or‑seriously‑injured परिणाम—अलग‑अलग रिपोर्ट करने चाहिए, ताकि उनकी दुर्लभता के बावजूद अर्थपूर्ण आँकड़े निकाले जा सकें।

5. औसत ने डिज़ाइन के फर्क को मिटा दिया

लंदन का “all‑route” परिणाम शांत सड़कों, पेंट, बस‑लेन साझा उपयोग, आंशिक segregation, और निरंतर tracks—सबको मिला देता है। उपयोगी निष्कर्ष तभी सामने आया जब शोधकर्ताओं ने इन्हें अलग‑अलग देखा। कैलगरी के 18‑महीने के नेटवर्क पायलट को भी यही समय‑और‑एक्सपोज़र समस्या झेलनी पड़ी: सवारियाँ तेज़ी से बढ़ीं, पर केवल एक साल के क्रैश डेटा से जोखिम में स्थिर बदलाव स्थापित नहीं किया जा सका, जैसा कि हमारे Calgary cycle-track evaluation में चर्चा की गई है।

अगली परियोजना के लिए बेहतर स्कोरकार्ड

जब कोई शहर यह घोषणा करे कि किसी protected लेन के खुलने के बाद दुर्घटनाएँ बढ़ीं—या घटीं—तो पाँच चीज़ें माँगिए:

  1. पहले और बाद के साइकिल सफ़र या दूरी, समान मौसमों और स्थानों पर एकत्र किए गए।
  2. कोई नियंत्रण या प्रतिविकल्प, केवल पिछले साल की दुर्घटना गिनती नहीं।
  3. इंटरसेक्शन और segment के बीच अलग‑अलग परिणाम, साथ में ड्राइववे और जंक्शन डिज़ाइन का वर्णन।
  4. घातक और गंभीर चोटों की अलग रिपोर्टिंग, सभी दर्ज टक्करों से अलग।
  5. नेटवर्क‑व्यापी और पास‑पास की सड़कों पर प्रभाव, ताकि route shifts को नए सफ़रों या केवल खतरों के विस्थापन के रूप में गलत न समझा जाए।

फिर पूछिए कि असल में बनाया क्या गया था। बार‑बार कटते ड्राइववे के बीच से गुज़रती दो‑तरफ़ा lane के बगल में लगे flexible posts, सिग्नल‑सुरक्षित curb‑separated एक‑तरफ़ा track, और बस‑लेन में नीला पेंट—ये परस्पर अदला‑बदली योग्य उपचार नहीं हैं।

ईमानदार जवाब

क्या protected bike lanes दुर्घटना जोखिम घटाती हैं? एक्सपोज़र‑सजग प्रमाणों का संतुलन यह दिखाता है कि अच्छे‑डिज़ाइन, भौतिक रूप से अलग किए गए लेन चोट के जोखिम को घटा सकते हैं या साइक्लिंग में भारी वृद्धि को इस तरह समाहित कर सकते हैं कि दुर्घटनाएँ उसी अनुपात में न बढ़ें।128956 लंदन का सबसे मज़बूत within‑route नतीजा—CS2 का segregation upgrade—ने सामान्यीकृत जोखिम में आँकिक रूप से महत्वपूर्ण लेकिन मामूली 5% की कमी पाई, कोई चमत्कार नहीं।1

सीख यह नहीं है कि “दुर्घटनाएँ बढ़ीं, इसलिए लेन हटा दो” और न ही यह कि “सवारियाँ बढ़ीं, इसलिए हर डिज़ाइन सुरक्षित है।” सवारों को गिनिए। यह मॉडल कीजिए कि तुलनीय सड़कों पर क्या होता। कुल हानि, व्यक्तिगत जोखिम, और गंभीरता के बीच फर्क बरक़रार रखिए। और सुरक्षा को इंटरसेक्शन से भी गुज़राइए, जहाँ कोई प्रभावशाली कॉरिडोर औसत भी बिखर सकता है।

सामान्य प्रश्न (FAQ)

Q1. क्या protected bike lane खुलने के बाद साइकिल दुर्घटनाएँ बढ़ सकती हैं, भले ही लेन खुद ज़्यादा सुरक्षित हो?
उ. हाँ। टोरंटो की छह tracks खुलने के बाद कच्ची साइक्लिस्ट–वाहन टक्करें दोगुनी हो गईं, लेकिन एक्सपोज़र‑समायोजित दर 38% घटी।2

Q2. एक्सपोज़र‑सामान्यीकृत (exposure-normalized) bicycle collision rate क्या है?
उ. यह देखी गई टक्करों की तुलना उस संख्या से करता है जो मापी गई साइक्लिंग मात्रा पर, उनके गैर‑रैखिक संबंध को ध्यान में रखते हुए, अपेक्षित है।1

Q3. London Cycle Superhighways अध्ययन ने protected lanes के बारे में क्या पाया?
उ. segregated खंडों पर साइक्लिंग 48% बढ़ी, बिना सामान्यीकृत जोखिम में महत्वपूर्ण वृद्धि के; CS2 के segregation upgrade ने इस जोखिम को लगभग 5% घटाया।1

Q4. protected bike lanes इंटरसेक्शन पर अब भी ख़तरनाक क्यों हो सकती हैं?
उ. मुड़ते ड्राइवर और क्रॉस ट्रैफ़िक अब भी सवारों के रास्ते से कटते हैं; setbacks, धीमे मोड़, साफ़ प्राथमिकता (priority), और protected signal phases इन संघर्षों को सँभालते हैं।25

Q5. क्या safety in numbers यह साबित करता है कि केवल साइक्लिस्टों की संख्या बढ़ाने से हर साइक्लिस्ट ज़्यादा सुरक्षित हो जाता है?
उ. नहीं। यह संबंध अवसंरचना, गति, भूमि उपयोग, चयन (selection), या ड्राइवर के व्यवहार जितना ही सवारों की संख्या को भी प्रतिबिंबित कर सकता है।34

संदर्भ

Footnotes

  1. Anupriya, Xiaowei Zhu, Emma McCoy, and Daniel J. Graham. “Safe Streets for Cyclists? Quantifying the Causal Impact of Cycling Infrastructure Interventions on Safety.” Accident Analysis & Prevention 220 (2025): 108168. Open-access manuscript. doi:10.1016/j.aap.2025.108168. ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14 ↩15 ↩16 ↩17

  2. Rebecca Ling, Linda Rothman, Marie-Soleil Cloutier, Colin Macarthur, and Andrew Howard. “Cyclist-Motor Vehicle Collisions Before and After Implementation of Cycle Tracks in Toronto, Canada.” Accident Analysis & Prevention 135 (2020): 105360. Open-access manuscript. doi:10.1016/j.aap.2019.105360. ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8

  3. Peter L. Jacobsen. “Safety in Numbers: More Walkers and Bicyclists, Safer Walking and Bicycling.” Injury Prevention 9, no. 3 (2003): 205–209. doi:10.1136/ip.9.3.205. ↩ ↩2 ↩3

  4. Rune Elvik and Rahul Goel. “Safety-in-Numbers: An Updated Meta-Analysis of Estimates.” Accident Analysis & Prevention 129 (2019): 136–147. doi:10.1016/j.aap.2019.05.019. ↩ ↩2 ↩3

  5. Michael D. Garber et al. “Bicycle Infrastructure and the Incidence Rate of Crashes with Cars: A Case-Control Study with Strava Data in Atlanta.” Journal of Transport & Health 31 (2023): 101669. Open-access full text. doi:10.1016/j.jth.2023.101669. ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5

  6. Jessica B. Cicchino et al. “Not All Protected Bike Lanes Are the Same: Infrastructure and Risk of Cyclist Collisions and Falls Leading to Emergency Department Visits in Three U.S. Cities.” Accident Analysis & Prevention 141 (2020): 105490. doi:10.1016/j.aap.2020.105490. ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  7. UK Department for Transport. “Reported Road Casualty Statistics: Background Quality Report.” Updated May 29, 2025. ↩ ↩2

  8. Kay Teschke et al. “Route Infrastructure and the Risk of Injuries to Bicyclists: A Case-Crossover Study.” American Journal of Public Health 102, no. 12 (2012): 2336–2343. Open-access full text. doi:10.2105/AJPH.2012.300762. ↩ ↩2

  9. Anne C. Lusk et al. “Risk of Injury for Bicycling on Cycle Tracks Versus in the Street.” Injury Prevention 17, no. 2 (2011): 131–135. Open-access full text. doi:10.1136/ip.2010.028696. ↩ ↩2

  10. Federal Highway Administration. “Observational Before-After Studies in Road Safety.” FHWA Roadway Safety Data Program; see also the Federal guidance on regression to the mean and Empirical Bayes evaluation. ↩

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