Das weltweite Bevölkerungswachstum und die fortschreitende Verstädterung führen zu einer Zunahme des Stadtverkehrs. Parallel dazu wirkt sich der Klimawandel negativ auf urbane Räume aus. Dadurch treten urbane Umweltbelastungen häufiger, länger und intensiver auf. Konsekutiv verstärken sich die negativen Auswirkungen multipler Umweltbelastungen wie Lärm, Feinstaub und Hitzebelastung auf die Stadtbewohner. Die Beobachtung und Analyse dieser Auswirkungen und die Umsetzung entsprechender Schutz- und Anpassungsmaßnahmen nehmen einen immer größeren Stellenwert in der umweltbezogenen Stadtforschung ein. Eine dafür notwendige Bestimmung der individuellen Exposition gegenüber urbanen Umweltbelastungen wird bisher jedoch vernachlässigt, da derzeitige Methoden auf stationären Messungen oder Modellierungen beruhen. Damit kann keine zufriedenstellende Bewertung einer individuellen Exposition erfolgen, welche durch die alltägliche Mobilität der Stadtbewohner zeitlich und räumlich variiert. Die Erhebung der individuellen Belastung ist jedoch sowohl für kurzfristige Anpassungsmaßnahmen relevant, als auch für langfristige Untersuchungen von umweltbedingten Gesundheitseffekten essentiell. Um dieses Problem zu lösen, wurden jedoch erst in den letzten Jahren empirische Methoden entwickelt.

Um zudem das Bewusstsein und die Anpassungsmotivation von exponierten Personen zu verstehen, muss nicht nur die objektive Expositionsintensität bekannt sein, sondern auch die subjektiv wahrgenommene Belastung. Smartphone-basierte Methoden ermöglichen die Integration beider Perspektiven.

In dieser Arbeit wird deshalb ein dynamischer Messansatz entwickelt, der anhand einer explorativen Studie mit Fahrradfahrern evaluiert wird. Daraus werden Implikationen für eine geographische Expositionsforschung abgeleitet.