2. Multi-Actor Multicriteria-Analyse (MAMCA)

Een multi-actor multicriteria-analyse binnen de case Klein-Brabant ‘ORDERin’F’ – Eindrapport Werkpakket 3

Joachim Hollevoet, Astrid De Witte en Cathy Macharis (MOSI-T, Vrije Universiteit Brussel)

1. Inleiding De toenemende suburbanisatie in Vlaanderen, met zijn typische lintbebouwing, heeft geleid tot een sterk gefragmenteerd ruimtelijk landschap waar verplaatsingspatronen zeer diffuus en geïndividualiseerd zijn geworden. Vlaanderen beschikt over een zeer dicht spoornetwerk met goede tussen-stedelijke verbindingen. Daarnaast is er, in de meeste gevallen, ook een voldoende uitgewerkt lokaal transportsysteem met openbaar vervoer in de vorm van bussen of trams (op gemeente- of stadsniveau). Maar, voor verplaatsingen op deze tussenschaal, die vanaf hier verder als 'regionale' verplaatsingen zullen worden aangeduid, is geen of een te beperkt performant openbaar vervoer, als alternatief voor de wagen, beschikbaar. Omwille van een toenemende mate in suburbanisatie is er binnen deze regionale gebieden een stijgend aandeel in mobiliteitsverplaatsingen die door het ontbreken van degelijk openbaar vervoer hoofdzakelijk met de wagen worden afgelegd. Dit leidt tot een verhoogde congestie, met een groeiende negatieve impact op mens, milieu, economie en maatschappij (= leefbaarheid) als gevolg. Omwille van deze ‘beperkt geordende’ ruimtelijke structuur waarin veel verplaatsingen plaatsvinden, is het bestrijden van congestie (en de daarmee samengaande negatieve effecten), en het aanzetten tot het gebruik van andere vervoersmodi dan de wagen, een moeilijk te realiseren doelstelling. Binnen het ORDERin’F-project (Organizing Rhizomic DEvelopment along a Regional pilot network in Flanders), wordt een regionaal openbaar vervoersysteem ontworpen; een zogeheten light-railsysteem, dat een bijdrage tot de oplossing van de huidige mobiliteit- en milieuproblemen zou moeten bieden. Nieuwe afzonderlijke openbaar vervoer-'tracks' (of een opwaardering van bestaande ‘tracks’) binnen de Vlaamse suburbane regio kunnen een garantie bieden op punctueel vervoer dat als volwaardig alternatief kan dienen naast het gebruik van de wagen. Dit kan op langere termijn bijdragen tot het herstructureren van het ruimtelijke landschap langsheen deze nieuwe/opgewaardeerde verplaatsingscorridor, en zo op een actieve manier bijdragen tot verdere duurzame ruimtelijke ontwikkeling en ordening. Ook zal op die manier het verplaatsingsgedrag wijzigen door het voorzien van een hoogwaardig openbaar vervoersysteem in combinatie met een gewijzigde ruimtelijke ordening. Het is vrij waarschijnlijk dat de ontwikkeling van een (nieuw of opgewaardeerd) openbaar vervoersnetwerk niet alleen een sociale impact zal hebben en een mogelijke shift teweeg zal brengen in verplaatsingsmodi (van wagen  OV of van andere verplaatsingsmodi  OV), maar daarnaast ook economische en ecologische gevolgen zal hebben. Het evalueren van nieuwe beleidsplannen of – projecten is uitermate belangrijk bij het correct analyseren van de probleemstelling en de mogelijke oplossingen aangereikt door nieuwe beleidsplannen. Binnen deze studie werd specifiek binnen de ruime regio ‘Klein-Brabant’ onderzocht wat de mogelijke toekomstige tracés kunnen zijn voor een hoogwaardig lightrailsysteem op basis van ontwerpend onderzoek, uitgevoerd door OSA, KU Leuven.

Het gebruik van de multi-actor multicriteria-analyse (= MAMCA) als evaluatietool, is binnen deze studie een geschikte methode (Macharis, 2000). Binnen de multi-actor multicriteria-analyse worden drie toekomstige light-railscenario’s op regionale schaal, op basis van input van de betrokken actoren, met elkaar vergeleken en geëvalueerd. Het vergelijken van deze scenario’s toont niet alleen de huidige gebreken of minpunten en de sterktes van de verschillende tracés, maar ook hoe een toekomstig openbaar vervoerscenario de huidige gebreken kan wegwerken en sterktes ten volle kan benutten. Het gebruik van een MAMCA kan enerzijds helpen bij het in kaart brengen van de betrokken stakeholders bij een grootschalig openbaar vervoerproject en ook in de doelstellingen van de betrokken stakeholders. Rekening houden met de specifieke doelstellingen van de actoren kan de verdere ontwikkeling van een nieuw openbaar vervoersysteem enkel maar op een positieve manier beïnvloeden. Daarnaast kan een MAMCA een antwoord bieden op de vraag met welke aspecten men ten volle rekening dient te houden bij de uitwerking en implementatie van een light-railsysteem binnen de (ruime) regio Klein-Brabant (voor meer info over het studiegebied, zie verder).

2. Multi-Actor Multicriteria-Analyse (MAMCA) Tegenwoordig neemt het belang toe om toekomstige plannen en/of projecten grondig te evalueren vooraleer men overgaat tot effectieve investeringen. In geval van grootschalige openbaar vervoerprojecten of –plannen, zoals het ORDERin’F-project, geldt dit evenzeer. In dit geval gaat het specifiek om een ex-ante evaluatie van een infrastructuurproject met verregaande effecten op economisch, sociaal, ecologisch, ruimtelijk, etc. niveau, alsook op de volksgezondheid. Bij het nemen van beslissingen omtrent dergelijke beleidsmaatregelen of investeringen, is stakeholder-participatie van cruciaal belang. Stakeholder-input kan een verhoogd inzicht geven op bepaalde mobiliteitsproblemen hetgeen kan leiden tot een verbeterde kennis en visie van de huidige situatie. Een multi-actor multicriteria-analyse (= MAMCA) wordt uitgevoerd binnen de case Klein-Brabant om drie verschillende scenario’s te gaan toetsen aan doelstellingen of objectieven, geselecteerd door stakeholders. De regio Klein-Brabant wordt gezien als een ‘peri-urbane’ regio, een regio tussen de typisch Vlaamse suburbane regio en het platteland. De redenen om binnen deze regio een regionaal OV-systeem te gaan voorzien zijn velerlei (zie inleiding). Het doel binnen deze studie is om een kaderwerk te gaan schetsen door een light-railsysteem als een lineaire structuur binnen het landschap te implementeren zodanig dat hierop ontwikkeling kan plaatsgrijpen. Binnen deze context is het belangrijk hoe ruimtelijke ontwikkeling en ruimtelijke ordening gedefiniëerd worden en hoe hiermee binnen de drie scenario’s omgesprongen wordt. De MAMCA zal de sterktes en zwaktes aangeven van de scenario’s, op basis van de objectieven van de betrokken stakeholders. De MAMCA-methodologie heeft reeds zijn nut bewezen binnen verschillende transportgerelateerde beslissingsproblemen. De methodologie werd reeds gebruikt binnen de keuze voor de locatie van een intermodale terminal (Macharis, 2000), binnen een studie om een keuze te rechtvaardigen voor verschillende afvaltransport-alternatieven binnen het Brussels Hoofdstedelijk Gewest (Macharis & Boel, 2004), voor de keuze van de locatie van een nieuwe HST-terminal (Meeus et al., 2004), en voor nog veel andere projecten. Voor een volledig overzicht van de theorie en toepassingen van de MAMCAmethodologie verwijzen we graag naar Macharis et al. (2009). Figuur 1 geeft een overzicht van de verschillende stappen binnen een multi-actor multicriteria-analyse.

Figuur 1: Voorstelling van de multi-actor multicriteria-analyse aan de hand van verschillende stappen (Macharis, 2000; Macharis, 2004).

Stap 1 bestaat uit het definiëren van het probleem en het identificeren van de alternatieven of scenario’s. Het verschil met de klassieke MCA bestaat erin dat de stakeholders al vanaf het begin betrokken worden via een stakeholder-analyse (stap 2). De stakeholders spelen een cruciale rol in het identificeren van de criteria, die hier de doelstellingen van de betrokken actoren weerspiegelen (stap 3). Binnen dezelfde stap worden (door de betrokken stakeholders zelf) aan de verschillende criteria of doelstellingen, gewichten toegekend. Op die manier krijgt men inzicht in de mate van belangrijkheid van de afzonderlijke criteria. In stap 4, worden voor ieder criterium, één of meerdere indicatoren geselecteerd en opgesteld. Deze indicatoren laten toe om de verschillende scenario’s te laten scoren op elk van deze criteria. Dit gebeurt door elk scenario, geïdentificeerd in stap 1, te toetsen volgens haar prestatie op ieder criterium. Dit kan zowel op een direct kwantitatieve of kwalitatieve (hoog/medium/laag) manier gebeuren. Na deze vier voorgaande stappen, volgt er nu een tweede grote fase, de synthetische (exploitatie) fase, waar alle doelstellingen worden geaggregeerd. Dit gebeurt in drie stappen: er wordt een globale evaluatiematrix opgesteld en uitgerekend, die de bijdrage van ieder alternatief aan de doelstellingen van de stakeholders aggregeert (stap 5). Daarna wordt de keuze of rangschikking van de verschillende alternatieven weergegeven, door het toepassen van een multi-criteria-analyse techniek. Op die manier kunnen de sterktes en de zwaktes van de alternatieven worden geïllustreerd (stap 6). Tenslotte kan hierbij ook een sensitiviteitsanalyse worden toegepast, om de stabiliteit van het resultaat te testen. In de laatste stap (stap 7) volgt dan de effectieve implementatie of beleidskeuze. In de volgende sectie worden de verschillende stappen van de MAMCA toegepast, specifiek op de ‘Case-studie Klein-Brabant’ binnen het ORDERin’F-project.

3. Multi-actor multicriteria-analyse binnen de case KleinBrabant De MAMCA-aanpak tracht de meningen van betrokken stakeholders binnen de implementatie van een nieuw/opgewaardeerd regionaal openbaar vervoersysteem in Vlaanderen samen te brengen. Hierna volgen de verschillende stappen van de MAMCA toegepast op dit probleem. Stap 1: Het definiëren van de verschillende scenario’s In een eerste stap is het belangrijk om de verschillende scenario’s dieper te gaan bestuderen en te vergelijken. In welke punten verschillen ze in essentie van elkaar en op welke manier (aan de hand van criteria of objectieven) kan men ze gaan vergelijken. Wat volgt is een overzicht van de verschillende scenario’s/alternatieven binnen de case Klein-Brabant. In dit geval zijn de verschillende scenario’s eigenlijk drie lange termijn scenario’s voor het regionaal openbaar vervoer. Eerst en vooral is het belangrijk om voldoende inzicht te verkrijgen in de drie verschillende scenario’s. Hieronder zijn de scenario’s kort weergegeven met de voornaamste kenmerken/parameters die elk scenario specifiek vorm geven. Scenario 1 – Infrastructuurgebonden scenario – Scenario gebaseerd op huidig spooraanbod Binnen dit scenario wordt de aanleg van een light-railsysteem voornamelijk gestuurd door gebruik te maken van de aanwezige spoorlijnen in combinatie met de heropwaardering van oude/vroeger gebruikte spoorlijnen (heden ten dage braakliggend) binnen deze regio. Het betreft met name een transformatie van het ‘heavy-rail’-netwerk tot een light-railsysteem. Reeds bestaande of aanwezige infrastructuur wordt hierbij gezien als basis om het (light-rail)netwerk vorm te geven, hetgeen een groot voordeel oplevert qua investeringskosten. Een positief gegeven aan dit scenario is dat er geen of weinig nadeel of schade naar ruimtelijke of landschappelijke structuren ontstaat (de infrastructuur is namelijk al aanwezig en in de meeste gevallen goed onderhouden). Ook op het vlak van milieu-impact en gepaard gaand habitatverlies scoort dit scenario dus goed. Er zal binnen dit scenario een sterke trend naar een densifiëring en verstedelijking rond knooppunten of stations ontstaan, die voorheen minder in gebruik of minder ontwikkeld waren. Dit heeft een positief effect op de leefbaarheid in deze buurten. Bepaalde stations hebben namelijk hun aantrekking op de nabije omgeving verloren, maar tegelijkertijd zorgt dit (zij het op een beperkt aantal plaatsen) voor een groot potentieel aan (her)ontwikkeling. Bijkomend voordeel aan dit systeem is dat het zal zorgen voor een verhoogde connectiviteit en bereikbaarheid en dat dit ook een gunstig effect zal teweegbrengen op de economische activiteiten in die regio. Een mogelijk nadeel hierbij is dat de aanwezige spoorlijnen ‘heavy-railtracks’ zijn die ook voor mogelijke hinder op de nabije omgeving kunnen zorgen. Daarnaast moet blijken of er voldoende vraag is naar verplaatsingen die gemaakt kunnen worden door de aanleg van dit systeem en dient als kanttekening aangegeven te worden dat het ontwikkelingspotentieel voor bepaalde plaatsen allicht vrij gelimiteerd is. Figuur 2 geeft een visueel zicht op scenario 1.

Figuur 2: Visueel zicht van scenario 1

Kernwoorden scenario 1:  Infrastructuurgebonden  Opwaardering bestaande/minder gebruikte (braakliggende) spoorlijnen  Heropwaardering (oude) stations(buurten)  Verstedelijking en ontwikkeling rond knooppunten: beperkte nieuwe ontwikkelingsmogelijheden Scenario 2 – Vraagvolgend scenario - Scenario gebaseerd op huidige mobiliteit Het tweede scenario omvat een vraagvolgend scenario dat voornamelijk gebaseerd is op huidige verplaatsingen en verplaatsingspatronen. Het is een mobiliteitsgestuurd scenario waarbij het bestaande (snel)busaanbod als vertrekpunt genomen wordt en waarbij bestudeerd wordt wat de uitbreidingsmogelijkheden naar de aanleg van een light-railnetwerk (in termen van verhoogd reizigerspotentieel) zijn. Concreet komt het erop neer dat bepaalde buslijnen in de regio, op plaatsen waar een groot potentieel is, vertramd zullen worden (zie kaart voor een overzicht van de ‘vertramde’ buslijnen). Een groot voordeel aan dit scenario is dat het gebaseerd is op reizigerspotentieel en dat een hoge zichtbaarheid gegarandeerd wordt door stopplaatsen op historisch gegroeide en bekende plaatsen te voorzien wat het gebruik en het succes ervan garandeert. Een bedenking hierbij is dat er binnen dit scenario een verminderde mogelijkheid is om de bestaande configuratie, in termen van ruimtelijke ordening, te gaan wijzigen. Daarnaast

kan het ook zijn dat een te beperkte doorstroming van het systeem zal plaatsvinden waardoor een minder performant (in termen van snelheid) systeem zal ontstaan in vergelijking met het eerste scenario. Gezien één van de voornaamste redenen voor investeringen in het openbaar vervoer draait rond het verbeteren van reistijden, dient hier voldoende aandacht aan te worden geschonken. Enkele voordelen die kunnen ontstaan binnen de gemeenten waar de light-rail passeert: een ontwikkeling aan verhoogde snelheid (= economisch sterkere positie), verminderde congestie en aldus beter leefmilieu, etc. Figuur 3 geeft een visueel zicht op scenario 2.

Figuur 3: Visueel zicht van scenario 2

Kernwoorden scenario 2:  Mobiliteitsgestuurd  Vraagvolgend  ‘Vertrammings’-scenario  Reizigerspotentieel als basis  Beperkt ontwikkelingspotentieel naar nieuwe ontwikkeling, wel herontwikkeling mogelijk

Scenario 3 – Ruimtelijk gestuurd scenario – Scenario gebaseerd op aanwezige waterstromen Het derde scenario tenslotte, is volledig anders dan de twee voorgaande. Het is niet gebaseerd op aanwezige infrastructuur of op verplaatsingspatronen, maar wel op de ruimtelijke ontwikkeling van de aanleg van een nieuw light-railsysteem. Binnen dit scenario komt het erop neer dat een extra ‘ruimtelijke’ laag aan het landschap wordt toegevoegd in de vorm van een light-railsysteem. Dit zorgt in grote mate voor een groot ontwikkelingspotentieel. Binnen de case van Klein-Brabant kiezen we binnen dit scenario om een traject uit te werken dat sterk vervlochten is met het hydrologische landschap en de ‘polder’gemeenten in die regio. Op die manier zal de historische rol van watergebonden – en polderdorpen het ruimtelijke landschap versterken in de richting van een meer coherent systeem. Stopplaatsen zullen worden voorzien op plaatsen waar er naast een duidelijk reizigerspotentieel ook een ontwikkelingspotentieel mogelijk is. De aanwezige industrieën/bedrijven/nijverheden in die zone kunnen zowel gebruik maken van de aanwezige watergebonden ‘infrastructuur’ om transportactiviteiten te organiseren, als van het light-railsysteem als transportmodus. Dit verhoogt de mogelijkheden naar een duurzaam transportsysteem op langere termijn en gaat ongecontrolleerde dispersie verder tegen. Daarnaast kan er een belangrijke rol weggelegd worden om oude industriële sites (brownfields) te gaan opwaarderen en te herontwikkelen tot woon- en werkgebieden. Figuur 4 geeft een visueel zicht op scenario 3.

Figuur 4: Visueel zicht van scenario 3

Kernwoorden scenario 3:  Sterk ontwikkelingspotentieel  Nieuwe aanleg infrastructuur  Extra ruimtelijke laag  Aanwezige waterstromen als ‘guidance’

Figuur 5 vat de drie scenario’s samen en geeft een zicht op welke gemeenten specifiek betrokken zijn bij een bepaald scenario, of meerdere scenario’s.

Figuur 5: Overzicht van de drie onderzochte toekomstige openbaar vervoertracés (Grijsgroen = scenario 1, Rood = scenario 2, Blauw = scenario 3).

Deze drie scenario’s, ontworpen door OSA (KU Leuven), worden door het consortium van ‘ORDERin’F’ (meer specifiek door overleg tussen OSA - BUUR - MOSI-T) gebruikt voor de verdere multi-actor multicriteria-analyse.

Stap 2: Stakeholder analyse Het is essentieel dat de belangen en wensen van de verschillende stakeholders of actoren, binnen deze regio, worden geïdentificeerd. Stakeholders zijn personen of instanties die een bepaald belang hebben in het project, of die een gevolg ondervinden van een bepaalde beslissing genomen binnen dit project. Dit kan een financieel, sociaal of ander type van belang zijn afhankelijk van het type stakeholder. Stakeholder analyse is een belangrijk hulpmiddel om te weten met wiens meningen men rekening dient te houden voor het evalueren van bepaalde projecten. Voor het bepalen en selecteren van de stakeholders wordt voornamelijk naar de probleemsituatie binnen de context van de voorgestelde scenario’s gekeken. Hierbij komt men tot een identificatie van volgende stakeholders (Figuur 6):

Vlaamse Overheidsdiensten OV-operatoren Gemeenten regio Klein-Brabant Figuur 6: Stakeholders

Stap 3a: Het bepalen van de criteria Vanuit de input van verschillende stakeholders, bekomen tijdens de ondervraging van de actoren (juli – september 2012), werd de vertaalslag gemaakt naar een 11-tal criteria die van belang zijn binnen de context van een light-railsysteem in de regio KleinBrabant. Een dieper inzicht in deze criteria is van belang om de verschillende scenario’s correct te beoordelen. De keuze en definitie van de criteria is gebaseerd op de geïdentificeerde doelstellingen (van de stakeholders) en de doelen van de beschouwde alternatieven. Voor het opstellen van de criteria werd overleg gepleegd met verschillende projectpartners en daarnaast met externe experten. Met de gewonnen informatie van de stakeholders kan een hiërarchische beslissingsboom worden opgesteld. Binnen de MAMCA-methodologie kan gebruik gemaakt worden van gelijkaardige criteria voor verschillende stakeholdergroepen (Macharis et al., 2010) of specifieke criteria voor elke stakeholder groep (Macharis et al., 2004). Binnen deze analyse werd de laatste methode gebruikt: aan de hand van een stakeholder-enquête werd aan elke stakeholder-groep gevraagd welke verschillende criteria een belangrijke rol spelen binnen deze context.

Figuur 7: Overzicht criteria die een rol spelen bij de betrokken stakeholders.

Uit bovenstaande figuur (Figuur 7) valt af te leiden dat de implementatie van een light railsysteem binnen de Vlaamse context tal van verschillende bekommernissen geeft – zowel aspecten op een sociaal, economisch, ecologisch als op een technisch niveau komen aan bod. Een beschrijving van de criteria volgt onder stap 4. Stap 3b: Het bepalen van de gewichten Naast het bevragen en selecteren van doelstellingen of criteria belangrijk voor de stakeholders, is het ook doorslaggevend om hen te bevragen naar hun voorkeur voor de verschillende criteria, aan de hand van het geven van gewichten. Binnen deze analyse maakt men hiervoor gebruik van een paarsgewijze vergelijking, ontwikkeld door Saaty (1980). Aan de hand van een vragenlijst, werden de gewichten bekomen voor de geselecteerde criteria (juli – september 2012). Dit werd bevraagd op de manier weergegeven in figuur 8, waar elke stakeholder de mogelijkheid had om zijn/haar voorkeur te geven tussen een specifiek paar van criteria. Voorbeeld afweging criteria: Binnen de stakeholdergroep “Gemeenten” wordt de volgende vraag voorgelegd aan de betrokken stakeholders  Welke van de twee voorgestelde objectieven/criteria, “Integratie met ander OV” of “Reizigerspotentieel”, is meer belangrijk binnen uw gemeente?

Figuur 8: Aan de hand van een paarsgewijze vergelijking van een specifiek paar van criteria werd een inzicht bekomen in de relatieve belangrijkheid van alle criteria voor elke stakeholder.

Figuren 9, 10 en 11 geven de resultaten van de verdeling van de gewichten, en van de geselecteerde criteria door elke stakeholder, op gemeenteniveau.

Figuur 9: Overzicht geselecteerde criteria en gewichten (in %) per stakeholder op gemeenteniveau.

Figuur 10: Overzicht geselecteerde criteria en gewichten (in %) per stakeholder op gemeenteniveau.

Figuur 11: Overzicht geselecteerde criteria en gewichten (in %) per stakeholder op gemeenteniveau.

Uit de interviews met stakeholders, waarbij de belangen door bovenstaande figuren (Figuur 9, 10 en 11) worden weergegeven, kunnen we concluderen dat op gemeenteniveau veel belang wordt gehecht aan gelijkaardige criteria. Tabel 1 geeft een overzicht van deze ‘belangrijke’ criteria; enerzijds door het aantal keer dat het door de gemeenten werd geselecteerd weer te geven en anderzijds van het

aantal keer dat het in de top 2 van belangrijkste criteria te vinden is (volgens gegeven gewicht). Criterium

# keer geselecteerd/ 10 gemeenten

# keer in top 2 van belangrijkste criteria (max. = 10) Natuur & Landschap 8 5 Verkorten reizigerstijd 7 4 Duurzaam ontwikkelen 9 3 Integratie ander OV 10 2 Tabel 1: Selectie aantal belangrijke criteria op gemeenteniveau

Uit bovenstaande tabel (tabel 1) kunnen we concluderen dat het criterium ‘natuur & landschap’ als zijnde zeer belangrijk wordt ervaren op gemeenteniveau. Het wordt namelijk in 8 (van de 10) gevallen geselecteerd door de stakeholders, en komt bovendien 5 keer voor in de top 2 van de belangrijkste criteria. Hieruit kunnen we aannemen dat het voor de stakeholdergroep ‘gemeenten regio Klein-Brabant’ van belangrijke waarde is dat een nieuw of opgewaardeerd OV-systeem niet zorgt voor het verder aansnijden of doorsnijden van waardevolle natuurgebieden, of landschappelijk waardevolle gebieden. Omwille van dit criterium is het dus van groot belang dat een nieuw systeem zich zoveel mogelijk binnen het bestaande ruimtelijke weefsel bevindt. Dit criterium is uiteraard gelinkt met het bekend ‘Not-In-My-BackYard’-syndroom (NIMBY). Gemeenten willen vermijden dat nieuwe infrastructuur bepaalde wijken of zones binnen de gemeentegrenzen doorkruist met bijkomende negatieve impact zoals geluidshinder, visuele hinder, … als gevolg. Binnen het sterk versnipperde Vlaamse landschap blijkt dit telkens, vaak terecht, een struikelblok te worden voor nieuwe grootschalige infrastructuurwerken. Het belang van dit criterium geeft ook aanleiding tot verder onderzoek om dit aspect verder mee te nemen bij de berekening van externe effecten binnen de maatschappelijke kosten-baten analyse (MKBA) bij de waardering van ‘ecosysteemdiensten’. Daarnaast kunnen we ook vaststellen dat de ‘integratie van het nieuwe systeem met ander openbaar vervoer’ door alle gemeenten als belangrijk werd bevonden, hetgeen aangeeft dat er op huidig moment een gebrek is aan een goede integratie tussen de verschillende openbaar vervoerslagen (lokaal, regionaal en nationaal). Een systeem dat vanuit die optiek een vlotte overstap mogelijk kan maken en op die manier de wachttijden van reizigers aanzienlijk kan verminderen, scoort dan ook zeer goed voor dit criterium en zou een belangrijke ‘trigger’ kunnen zijn om het aandeel OV in de ‘modal split’ te verhogen. In tegenstelling hiermee merken we op dat ‘integratie met het autoverkeer’ als minder belangrijk wordt gezien bij de bevraagde gemeenten (slechts 4 keer op tien geselecteerd). Naast de twee reeds vermelde criteria blijkt ook dat het ‘verkorten van de reizigerstijd’ en het ‘duurzaam ontwikkelen’ ook heel belangrijk zijn. Op gemeenteniveau wordt nog vaak gefocust op een systeem waarbij een grote winst te boeken valt op het vlak van reizigerstijd, hetgeen in de realiteit niet zo evident blijkt. Door ervoor te zorgen dat meer mensen gebruik kunnen maken van het systeem (= meer haltes) kan het namelijk zijn dat ondanks een performanter (lees: sneller) OV-systeem, de winst geboekt op het vlak van reizigerstijd niet spectaculair groot zal zijn. Hierbij dient de afweging te worden gemaakt tussen extra strategisch goede haltes (met bijhorend reizigers- en/of ontwikkelingspotentieel) en het verkorten van de reizigerstijd. Extra reistijdwinst kan hier geboekt worden door een frequentieverhoging door te voeren, en op die manier het aanbod betrouwbaarder te maken. Het criterium ‘duurzaam ontwikkelen’ lijkt ook aan te geven dat er op gemeenteniveau actief wordt nagedacht om bepaalde beleidsdomeinen zoals stedenbouw, ruimtelijke planning in combinatie met mobiliteit wegens de nauwe link geïntegreerd te behandelen. Gemeenten binnen deze regio willen dus, volgens deze

bevraging, actief een bijdrage leveren om (toekomstig) landgebruik op een duurzame manier in te plannen.

Figuur 12: Overzicht geselecteerde criteria en gewichten (in %) per stakeholder voor de OVoperatoren.

Voor de OV-operatoren, De Lijn en NMBS Mobility, is het duidelijk dat het criterium ‘reizigerspotentieel’ het belangrijkste criterium is (voor beide OV-operatoren meer dan 40%, figuur 12). Dit is een voor de hand liggende keuze binnen deze stakeholdergroep. Daarnaast is, net als bij de gemeenten, het aspect ‘integratie met ander OV’ van groot belang voor beide, ook doordat dit een verhoogd gebruik van openbaar vervoer in de hand zou moeten werken. Wegens het regionale karakter waarbinnen het lightrailsysteem wordt gepland is een vlotte overstap een belangrijke voorwaarde om succes te garanderen. Voor NMBS Mobility spelen ook de ‘investeringskosten’ een grote rol bij de uitwerking van een nieuw light-railnetwerk. Tenslotte kunnen we ook afleiden uit de selectie van criteria van beide OV-operatoren dat NMBS Mobility wél bepaalde ruimtelijke aspecten (zoals ‘duurzaam ontwikkelen’ en ‘natuur & landschap’) belangrijk acht in de uitwerking van een nieuw systeem. Dit komt misschien wegens het spoorgebonden karakter (en de grotere impact op het ruimtelijk weefsel) van dit nieuwe voorgestelde OV-systeem, iets waar De Lijn allicht minder voeling mee heeft.

Figuur 13: Overzicht geselecteerde criteria en gewichten (in %) per stakeholder voor de Vlaamse Overheidsdiensten.

Op het niveau van de Vlaamse Overheidsdiensten blijkt dat afhankelijk van welk departement bevraagd werd criteria geselecteerd werden die sterk gelinkt zijn aan het beleidsdomein van het departement in kwestie (Figuur 13). Zo werden er door het departement LNE (Leefmilieu, Natuur & Energie) enkel criteria geselecteerd met betrekking op het leefmilieu en het klimaat, met een voorkeur voor de meer lokale milieu-aspecten (zoals ‘natuur & landschap’ en ‘lokaal milieu’). Departement MOW (Mobiliteit en Openbare Werken) is voornamelijk geïnteresseerd in het ‘reizigerspotentieel’ en het departement RWO (Ruimtelijke Ordening ,Woonbeleid en Onroerend Erfgoed) in ‘duurzaam ontwikkelen’ en ‘ontsluiten van onbediende zones’. De combinatie van deze drie departementen geeft een goed beeld van wat er door de Vlaamse Overheid belangrijk wordt gevonden bij het ontwikkelen en implementeren van een nieuw OV-systeem (= light-railnetwerk) binnen de regio Klein-Brabant. Op basis van de input van de verschillende overheidsdiensten is het mogelijk om de verschillende alternatieven tegen elkaar af te wegen. Stap 4: Criteria, indicatoren en meetmethoden. In deze stap worden voor de reeds bepaalde objectieven (= criteria) uit stap 3 één of meerdere indicatoren toegekend. De verschillende scenario’s worden op die manier voor elk criterium geëvalueerd met behulp van de indicatoren, die aan de hand van een meetmethode of schatting kunnen aangeven hoe goed (of hoe slecht) een bepaald scenario scoort voor een specifiek criterium. In tabel 2 wordt een overzicht gegeven van alle criteria en indicatoren die helpen bij de verdere analyse van de drie scenario’s. Deze tabel werd opgesteld na de bevragingen met de verschillende stakeholders. Ter verduidelijking: voor elk van de drie scenario’s kan bijvoorbeeld voor het criterium ‘reizigerspotentieel’ worden nagegaan op welke manier elk scenario bijdraagt op het vlak van ‘reizigerspotentieel’ binnen een specifieke gemeente. Dit kan worden gemeten aan de hand van het aantal omwonenden nabij een OV-halte, samen met andere factoren zoals werkgelegenheid,etc. per scenario en de potentiële toekomstige groei van verplaatsingen voor elk scenario (zie tabel 2). Een indicator kan direct kwantitatief zijn (bijvoorbeeld vermeden aantal autokilometers) of kwalitatief (scores op een ordinale schaal: hoog/medium/laag) voor criteria die moeilijker uit te drukken zijn in cijfers. Het gebruik van indicatoren laat toe om de verschillende scenario’s te beoordelen op de talrijke criteria, hetgeen uiteindelijk een rangschikking geeft van de verschillende scenario’s (op basis van de onderzochte criteria). Eens men dit voor de verschillende scenario’s uitgevoerd heeft, kan men overgaan tot de algemene analyse en ordening (stap 5).

Criterium/Doelstelling Ruimtelijk ontwikkelingspotentieel: duurzaam ontwikkelen

Beschrijving/Definitie De ontwikkeling rond haltes, aansluitend op het nieuwe/opgewaardeerde OV-systeem dient volgens volgend stappenplan te gebeuren (in volgorde van belangrijkheid): 1. Activiteiten binnen de reeds bebouwde ruimte onderbrengen. 2. Maximaal hergebruik van goed gelegen ruimte (= brownfields, verlaten industrieterreinen, etc.). 3. Pas indien de eerste twee niet kunnen worden voldaan kan men open ruimte gaan aansnijden en dat op een recycleerbare manier (= status quo tussen bebouwd en onbebouwd ondersteunen).

Indicator/Meetmethode Indicator: ontwikkelingspotentieel (dynamiek van de regio) en wijze van ontwikkelen (duurzaamheid). Meetmethode adhv score op beide indicatoren.

2.

Verkorten reizigerstijd

In-Voertuig-Tijd (OV)

3.

Investeringskosten

4.

Reizigerspotentieel

5.

Ruimtelijke ordening: opwaarderen dienstverlening

Het minimaliseren van de investeringskosten noodzakelijk voor een nieuw of opgewaardeerd regionaal OV-systeem Rekening houden met een systeem geënt op het huidige reizigerspotentieel (met voldoende # bewoners nabij haltes, # functies rond haltes) Opwaarderen van de dienstverlening op plaatsen van bestaande concentraties; huidig aanbod verder optimaliseren, met blijvend effect op RO  volgend OVsysteem Ontsluiten van ontwikkelingen die vroeger niet goed bediend werden met OV, invoeren nieuwe OV-corridors/assen, met blijvend effect op RO  sturend OV-systeem

Indicator: gemiddeld aantal knelpunten (bochten of gelijkvloerse kruisingen met andere infrastructuur) per km bepaald tracé (= maatstaf voor reizigerstijd). Indicator: kostprijs investering. Meetmethode: schatting investeringskosten per scenario.

1.

Ruimtelijke ordening: ontsluiten van onbediende zones

Indicator: reizigerspotentieel in nabijheid van haltes (wonen en werken). Meetmethode: GIS. Indicator: toekomstig OVaanbod/huidig OV-aanbod. Meetmethode: berekening in %

Indicator: toekomstig OVaanbod/huidig OV-aanbod. Meetmethode: berekening in %

6.

Integratie op verschillende niveaus: verknoping collectief vervoer + duurzame multimodaliteit

7.

Integratie met individueel autoverkeer

8.

Veiligheid

9.

Milieu lokaal

10.

Milieu globaal/Klimaat

Verknoping met ander (lokaal, bus en nationaal, trein) openbaar vervoer, verminderen wachttijden, vlot overstappen mogelijk maken, nodige voorzieningen voor fietsverkeer, etc. (STOPprincipe) Verknoping met autoverkeer (park & ride etc.), vlot OV-verkeer vanuit dergelijke ‘park & rides’ mogelijk maken Verhogen van de verkeerveiligheid en spoorveiligheid op kritieke punten Geluid, fijn stof, luchtverontreiniging = lokale emissies zoveel mogelijk terugdringen Klimaatemissies (CO2) zoveel mogelijk beperken

Indicator: nabijheid en aansluiting op diverse vormen van OV, en actieve modi. Meetmethode adhv ‘roos’, in combinatie met criterium 7

Indicator: nabijheid en aansluiting op diverse vormen van wegverkeer. Meetmethode adhv ‘roos’, in combinatie met criterium 6 Indicator: type OV-net (bestaand tegenover toekomstig) Indicator: # vermeden autokilometers + geluidsimpact

Indicator: klimaatkost tracé, ook in relatie met criterium duurzaam ontwikkelen 11. Natuur & Landschap Ruimtebeslag en Indicator: doorsnijden van versnippering, doorsnijden waardevolle gebieden (natuur van waardevolle gebieden & landschap). Meetmethode: en ecosystemen tegengaan GIS. Tabel 2: Overzicht gekozen criteria (met indicatoren) light rail-systeem binnen Klein-Brabant.

Figuur 14 kan het analyseren van de verschillende scenario’s per criterium aan de hand van een indicator en meetmethode wat meer verduidelijken. Op deze figuur is het reizigerspotentieel per scenario te zien voor de gemeente Willebroek (grijsgroene lijn = scenario 1, rood = scenario 2 en blauw = scenario 3). Aan de hand van het aantal omwonenden en aantal functies nabij een toekomstige OV-halte kan het ‘reizigerspotentieel’ voor de drie scenario’s binnen deze gemeente gemeten worden, met behulp van een GIS-toepassing. Binnen dit voorbeeld zien we dat scenario 1 beter scoort dan de andere twee, en dat scenario 3 beter scoort dan scenario 2. Op die manier wordt de analyse doorgevoerd voor elk criterium geselecteerd door de gemeenten op gemeenteniveau. Op het niveau van de OV-operatoren en Vlaamse Overheidsdiensten gebeurde dit aan de hand van de gemiddelde berekeningen op gemeenteniveau.

Figuur 14: Te verwachten reizigerspotentieel voor de drie toekomstige light-railscenario’s binnen de gemeente Willebroek.

Als ander voorbeeld over de manier waarop de verschillende scenario’s geanalyseerd worden kan gekeken worden naar het criterium ‘natuur en landschap’. Binnen dit aspect is het van cruciaal belang om het doorsnijden of aansnijden van waardevolle natuuren/of landschappelijk waardevolle gebieden zoveel mogelijk te beperken. Opnieuw kan men aan de hand van een GIS-toepassing onderzoeken in welke mate een bepaald OVtracé een zeker waardevol gebied doorkruist. Onderstaande figuur (figuur 15) toont hierbij de situatie voor de gemeente Kruibeke. De waardevolle gebieden binnen deze gemeente zijn in het grijsgroen aangeduid en hier zien we dat twee scenario’s (scenario 2 en scenaro 3) door deze gemeente lopen. Uit de figuur valt af te leiden dat scenario 3 (= blauw scenario) minder goed scoort dan scenario 2 (= rood scenario) omwille van een grotere ‘doorsnijding’ van waardevol gebied, en dus een grotere negatieve impact op dit criterium. Een kenmerkend aspect voor tal van gemeenten binnen deze regio is dat er specifieke polders aanwezig zijn die een zeker waardevol karakter vertonen. Dit biedt tegelijk ook de mogelijkheid om nieuwe ontwikkeling mogelijk te maken.

Figuur 15: Te verwachten ‘doorsnijding’ binnen waardevolle natuur en landschap voor twee toekomstige light-railscenario’s binnen de gemeente Kruibeke.

Stap 5: Algemene analyse en ordening In deze meer synthetiserende stap worden alle objectieven van de verschillende stakeholders aan de hand van de gekozen indicatoren (en hiervoor gebruikte meetmethoden) verder geanalyseerd in een evaluatie-matrix. Op die manier kunnen de verschillende scenario’s gerangschikt worden (door middel van het geven van scores volgens de vooropgestelde indicatoren). Voor elke stakeholder wordt er dan een specifieke MCDA (= ‘Multi-Criteria Decision Analysis’) doorgevoerd. Dit gebeurt aan de hand van de software ‘Expert Choice’. In dit pakket gebruikt men de AHP-methode (= Analytical Hierarchy Process) (Saaty, 1980). In deze methode wordt een paarsgewijze vergelijking doorgevoerd waarbij de evaluatie van de verschillende scenario’s gebeurde door het consortium OSA - BUUR - MOSI-T en waarbij op een wetenschappelijke, objectieve wijze de verschillende scenario’s vergeleken werden aan de hand van de stakeholderinput. Deze techniek heeft als voordeel dat de uitkomst gevisualiseerd kan worden. In stap 6 wordt er op het niveau van de stakeholders zelf een voorstelling gemaakt van het scoren van de scenario’s.

Stap 6: Resultaten In deze stap worden de resultaten van de analyse weergegeven. Het is reeds voldoende duidelijk dat afhankelijk van welke actor werd bevraagd, een specifiek scenario naar voren komt als meest te wensen toekomstig scenario op basis van de onderzochte criteria. In wat volgt bespreken we de resultaten per stakeholder op het niveau van de geselecteerde objectieven. Meer belangrijk dan de rangschikking van de verschillende scenario’s is het inzicht dat men bekomt uit de criteria waarmee men rekening dient te houden bij de uitwerking van een light-railsysteem, alsook met de visie van de verschillende types stakeholders. Hieronder ziet men de vergelijking van de drie verschillende scenario’s vanuit het oogpunt van de verschillende stakeholders. Achtereenvolgens worden de Vlaamse Overheidsdiensten, de OV-operatoren en de gemeenten (binnen de onderzochte regio) weergegeven. De hoogte van de verschillende balken geeft de belangrijkheid weer van een bepaald criterium ten opzichte van een ander criterium. Figuur 16 tot figuur 21 geven aldus een overzicht van de gekozen objectieven en hun bijdrage tot een bepaald scenario voor de verschillende stakeholders binnen de Vlaamse Overheidsdiensten en OV-operatoren. De linkeras van onderstaande figuren stelt de belangrijkheid, in procenten, van een bepaald objectief voor (= hoogte van de balken bij elk criterium), terwijl de rechteras de score weergeeft (in procenten) van een bepaald scenario op basis van de onderzochte criteria van de betrokken stakeholder. Nadien gaan we dieper in op de bijdrage van de geselecteerde criteria tot een bepaald scenario voor de verschillende gemeenten binnen de regio Klein-Brabant. 1. Vlaamse Overheidsdiensten

Figuur 16: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder LNE, Vlaamse Overheid.

Figuur 16 toont dat het ‘infrastructuurgebonden scenario’ het best scoort op de criteria geselecteerd door de stakeholder ‘Leefmilieu, Natuur en Energie’ (LNE). Dit komt voornamelijk omdat meer ecologische criteria geselecteerd werden, die sowieso beter scoren binnen een scenario waar geen nieuwe infrastructuur wordt aangelegd (leidend tot bijkomstige geluidshinder en CO2-uitstoot). Daarnaast worden er binnen dit scenario een beperkt aantal waardevolle gebieden (natuur en landschap) doorsneden. Als men ten volle rekening wil houden met een beperkte impact op het leefmilieu en op de

natuur en het landschap, dan is het belangrijk om een bestaand OV-netwerk te gaan modificeren tot een volwaardig light-railsysteem. Op die manier vermindert men de negatieve bijkomende impact en houdt men daarnaast de investeringskost op een aanvaardbaar niveau.

Figuur 17: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder MOW, Vlaamse Overheid.

In Figuur 17 zien we de score van de verschillende scenario’s bij de stakeholder ‘Mobiliteit en Openbare Werken’ (MOW). Vooral bij het criterium ‘reizigerspotentieel’ zien we dat het vraagvolgend scenario opmerkelijk beter scoort dan de andere twee scenario’s. Gezien het belang van dit criterium binnen deze stakeholder (= groot gewicht; weergegeven door de grootte van het balkje), zorgt dit voor een relatief grote bijdrage van dit scenario op de ‘OVERALL’-as, ten opzichte van de andere twee. Toch is het infrastructuurgebonden scenario nog steeds het te prefereren scenario op basis van de onderzochte criteria binnen deze stakeholdergroep, hoewel het verschil met het vraagvolgend scenario niet bijster groot is. Het ruimtelijk gestuurd scenario scoort eerder matig, deels te verklaren door het beperkt meenemen van ruimtelijke aspecten door deze stakeholder.

Figuur 18: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder RWO, Vlaamse Overheid.

Figuur 18 geeft weer dat het ‘ruimtelijk gestuurd scenario’ als meest aannemelijk naar voren komt voor de stakeholdergroep ‘Ruimtelijke Ordening, Woonbeleid en Onroerend Erfgoed’ (RWO). Op basis van de geselecteerde criteria door deze actor, voornamelijk criteria met een ruimtelijke component, kwam dit scenario naar voren als meest geschikt binnen deze onderzochte regio. Wanneer we de geaggregeerde figuur zien (figuur 19) voor alle Vlaamse Overheidsdiensten samen (= multi-actor view), dan zien we dat het infrastructuurgebonden scenario naar voren komt als meest geschikt voor alle drie de stakeholders binnen deze groep samen, gevolgd door een gelijke score voor de andere twee scenario’s. Op deze figuur zien we dat alle drie de Vlaamse Overheidsdiensten een gelijke mate van belangrijkheid genieten (gelijk gewicht, weergegeven door de grootte van de balkjes). Belangrijker dan het weergeven van deze ‘OVERALL’-score is om voldoende rekening te houden met de sterktes en zwaktes van alle scenario’s naar verder onderzoek en verdere beleidsplanning.

Figuur 19: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholdergroep ‘Vlaamse Overheidsdiensten’, multi-actor view.

2. OV-operatoren

Figuur 20: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder De Lijn, Vlaamse openbaar vervoersmaatschappij.

Bovenstaande figuur (figuur 20) geeft de scores van de drie alternatieve tracés weer voor de Vlaamse Openbaar Vervoersmaatschappij De Lijn. Op basis van de geselecteerde criteria van deze stakeholder zien we dat het infrastructuurgebonden scenario lichtjes verkozen wordt boven het vraagvolgend scenario en ruim boven het ruimtelijk gestuurd scenario. Ondanks de zeer hoge score, en het hoge gewicht, van het criterium ‘reizigerspotentieel’, is de uiteindelijke balans nog in het voordeel van het infrastructuurgebonden scenario. We zien ook dat het ruimtelijk gestuurd scenario uiteindelijk een behoorlijke score bekomt door op een aantal criteria (‘veiligheid’, ‘verkorten reizigerstijd’ en ‘investeringskosten’) beter te scoren dan het vraagvolgend scenario. Doordat deze criteria eerder lage gewichten toegekend kregen, is de eindbalans voor het ruimtelijk gestuurd scenario eerder matig.

Figuur 21: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder NMBS Mobility, Nationale Spoorwegenmaatschappij.

Daarnaast krijgen we in figuur 21 de geselecteerde criteria en hun score op de scenario’s te zien voor de Nationale Spoorwegenmaatschappij ‘NMBS Mobility’. ‘OVERALL’ gezien zijn het infrastructuurgebonden scenario en het vraagvolgend scenario aan elkaar gewaagd qua uiteindelijke score, terwijl het ruimtelijk gestuurd scenario eerder matig scoort. 3. Gemeenten regio Klein-Brabant Hier werd specifiek op het niveau van de gemeenten gekeken hoe de drie verschillende scenario’s scoorden op het vlak van de geselecteerde criteria. Volgende figuren tonen hierbij achtereenvolgens het inzicht in de verschillende scenario’s binnen 10 geselecteerde gemeenten (Figuur 22 – 31), gevolgd door de ‘multi-actor view’ van alle gemeenten samen (Figuur 32). Een specifiek criterium kan dus binnen een bepaald scenario goed scoren voor de ene gemeente terwijl hetzelfde criterium binnen datzelfde scenario in een andere gemeente zwak kan scoren.

a. Aartselaar

Figuur 22: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Aartselaar’.

In Figuur 22 zien we de score van de verschillende criteria, die eerder werden geselecteerd, op de verschillende scenario’s voor de gemeente Aartselaar. Hierbij dient te worden vermeld dat het infrastructuurgebonden scenario en het ruimtelijk gestuurd scenario binnen deze gemeente niet aanwezig zijn waardoor ze op veel zaken een lage score toegekend kregen. We zien dat er voor een aantal criteria een gelijke score is voor het vraagvolgend scenario en de andere scenario’s (= afwezigheid scenario). Dit komt omdat het vraagvolgend scenario op die criteria niet specifiek beter scoort dan in het geval wanneer er niets zou gedaan worden. Dit is bijvoorbeeld het geval bij ‘integratie met ander OV’ en ‘integratie met autoverkeer’. Op het criterium ‘natuur & landschap’ is het zo dat het vaak beter is om geen nieuw OV-tracé te implementeren, hoewel het vraagvolgend scenario binnen deze gemeente een beperkte schade toebrengt. b. Boom

Figuur 23: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Boom’.

Figuur 23 geeft de geselecteerde criteria weer voor de gemeente Boom, alsook hoe deze criteria scoren op de verschillende scenario’s. Als ‘eindresultaat’ zien we bij de OVERALL-as dat het infrastructuurgebonden scenario duidelijk beter scoort, gevolgd door het vraagvolgend scenario en het ruimtelijk gestuurd scenario. Dit heeft voornamelijk te maken met de hoge score die het infrastructuurgebonden scenario toegekend kreeg voor alle geselecteerde criteria, behalve ‘verkorten reizigerstijd’ (waar de verschillende scenario’s een gelijkaardige score toegekend kregen). c. Bornem

Figuur 24: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Bornem’.

In Figuur 24 zien we dat er een aantal criteria zijn die voor alle drie de scenario’s goed scoren. Hoewel er binnen de gemeentegrenzen van Bornem geen sprake is van een vraagvolgend scenario zien we dat deze dan wel goed scoort op criteria zoals ‘investeringskosten’ en ‘natuur & landschap’. Beide criteria scoren immers beter op géén actie ondernemen in vergelijking met wél actie ondernemen. Het uiteindelijke resultaat is dat er binnen deze gemeente toch een hogere preferentie is voor het infrastructuurgebonden scenario in vergelijking tot het ruimtelijk gestuurd scenario. Dit heeft veel te maken met welke criteria door deze gemeente geselecteerd werden, alsook met hun gewichten. Het wordt stilaan duidelijk dat het infrastructuurgebonden scenario een te prefereren scenario is op tal van factoren, waarbij een goede opwaardering van verschillende aspecten binnen het huidige OV-aanbod kan worden gegarandeerd.

d. Kruibeke

Figuur 25: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Kruibeke’.

Binnen de gemeente Kruibeke, waar er enkel een vraagvolgend - en een ruimtelijk gestuurd scenario aan bod komen, blijkt dat beide scenario’s op tal van criteria aan elkaar gewaagd zijn. Uiteindelijk komt het ruimtelijk gestuurd scenario naar voren als het meest aannemelijke scenario (figuur 25), grotendeels doordat dit scenario een beter antwoord kan geven op het ‘ontsluiten van onbediende zones’ en het ‘verkorten van de reizigerstijd’. Voor de analyse op het criterium ‘natuur en landschap’ verwijzen we graag terug naar Figuur 15, eerder in de analyse. e. Niel

Figuur 26: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Niel’.

In Figuur 26 wordt al snel duidelijk dat het vraagvolgend scenario goed scoort op het criterium ‘natuur en landschap’ omdat dit scenario niet binnen de gemeentegrenzen van Niel loopt. Gelijkaardige scores worden bekomen voor de andere twee scenario’s, met als eindresultaat opnieuw een voorkeur voor het infrastructuurgebonden scenario.

Belangrijk om weer te geven is dat een nieuw aan te leggen tracé (= ruimtelijk gestuurd scenario) een betere score kan geven op de ‘integratie met autoverkeer’ in vergelijking tot het infrastructuurgebonden scenario. Het ruimtelijk gestuurd scenario scoort dan eerder slecht op de twee belangrijkste criteria binnen deze gemeente: ‘RO: opwaarderen dienstverlening’ en ‘natuur & landschap’. Vandaar de uiteindelijke voorkeur voor het infrastructuurgebonden scenario. f.

Puurs

Figuur 27: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Puurs’.

In de gemeente Puurs komen alle drie de scenario’s aan bod. Uiteindelijk wordt het infrastructuurgebonden scenario licht geprefereerd ten opzichte van het vraagvolgend scenario. Het derde scenario scoort over de ganse lijn matig tot slecht en valt dus moeilijk te verantwoorden op basis van de geselecteerde criteria door de gemeente in kwestie (Figuur 27). Het combineren van de sterktes van de ‘best scorende’ scenario’s’ zou kunnen helpen bij het ontwerpen van een nieuw ‘optimaal’ scenario’. g. Schelle

Figuur 28: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Schelle’.

In Figuur 28 zien we de evaluatie van de scenario’s voor de gemeente Schelle. Hierbij valt meteen op dat het vraagvolgend scenario dus gelijk staat met ‘geen scenario’ (goeie score voor ‘natuur en landschap’). Voor alle andere criteria, behalve ‘duurzaam ontwikkelen’ en ‘verkorten reizigerstijd’, scoort het infrastructuurgebonden scenario matig tot veel beter in verhouding tot het ruimtelijk gestuurd scenario, hetgeen resulteert in bovenstaande ‘OVERALL’-score. Doordat het criterium ‘natuur en landschap’ zo’n groot gewicht kreeg toegekend van de gemeente Schelle blijkt het vraagvolgend scenario bizar genoeg een beter eindresultaat te krijgen dan het ruimtelijk gestuurd scenario. Hieruit kunnen we concluderen dat het van primordiaal belang is dat er bij de aanleg of opwaardering van een light-railsysteem ten volle rekening gehouden wordt met het vrijwaren van waardevolle landschappelijke gebieden. h. Sint-Amands

Figuur 29: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Sint-Amands’.

Net als in Figuur 28 is er binnen Figuur 29 een gelijkaardige verhouding van de drie scenario’s, behalve de eindvolgorde. Het ruimtelijk gestuurd scenario kan, op basis van de onderzochte criteria, beter wedijveren met het infrastructuurgebonden scenario en is op bepaalde aspecten de evenknie. Binnen de gemeente Sint-Amands wordt het duidelijk dat een zeker belang gehecht wordt aan bepaalde ruimtelijke componenten (zoals ‘duurzaam ontwikkelen’ en ‘integratie met andere modi’), ondanks de beperkte omvang van de gemeente.

i.

Temse

Figuur 30: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Temse’.

Binnen de gemeente Temse is het meteen duidelijk welk scenario te prefereren valt. Het infrastructuurgebonden scenario scoort namelijk op alle criteria beter in vergelijking met de andere twee scenario’s (Figuur 30). Toch kunnen bepaalde aspecten uit de andere twee scenario’s nuttig zijn om verder mee te nemen bij verder onderzoek en beleidsondersteunend werk. j.

Willebroek

Figuur 31: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholder ‘Willebroek’.

Binnen de gemeente Willebroek (Figuur 31) is een meer ‘conflicterende situatie’ te zien waarbij uiteindelijk het ruimtelijk gestuurd scenario licht geprefereerd wordt ten opzichte van de andere twee. Binnen deze gemeente kan het onderzoek rond een toekomstig OV-tracé verder uitgebreid worden en kunnen bovenstaande resultaten aanleiding geven om een extra tracé toe te voegen dat mogelijks beter scoort op verschillende criteria samen en kan leiden tot verhoogd succes. Figuur 14 toonde reeds

aan dat scenario 1 gevolgd wordt door scenario 3 en scenario 2, op het criterium ‘reizigerspotentieel’. k. Multi-actor view gemeenten

Figuur 32: Inzicht in de verschillende scenario’s en criteria van de stakeholdergroep ‘Gemeenten regio Klein-Brabant’, multi-actor view.

Uiteindelijk, als we de ‘OVERALL’-resultaten op gemeenteniveau aggregeren tot op multi-actor niveau, kunnen we besluiten dat het infrastructuurgebonden scenario beter scoort dan de andere twee, met een iets betere score voor het ruimtelijk gestuurd scenario ten opzichte van het vraagvolgend scenario. Op basis hiervan is de discussie rond een toekomstig light-railnetwerk met een sterke focus op ruimtelijke ontwikkeling en een herstructurering van het ruimtelijk landschap zeker nog niet ten einde. In elk scenario zitten namelijk goede als minder goede aspecten. Het ontwerp van een nieuw scenario (het ruimtelijk gestuurd scenario) is dus op basis van bovenstaande analyse een waardevol idee om toekomstig openbaar vervoer, in combinatie met ruimtelijke planning, beter aan te pakken. Vaak volstaat het dus niet om enkel rekening te houden met tracés die historisch gegroeid zijn, maar kan het nuttig zijn om na te denken over alternatieven die nieuwe ontwikkelingen stimuleren. Stap 7: Implementatie & input naar onderzoek ORDERin’F In deze laatste stap van de MAMCA kunnen, op basis van de onderzochte criteria, aanbevelingen naar beleidsmakers en betrokkenen worden gemaakt. Binnen deze stap kunnen ook nieuwe scenario’s voorgesteld worden die dan opnieuw geëvalueerd worden op basis van stakeholder-input. Deze mogelijkheid maakt gebruik van een ‘feedback loop’ in de analyse en leidt dikwijls tot nieuwe inzichten van het aanwezige probleem. In deze studie is het belangrijkste dat een inzicht werd bekomen in de verschillende criteria van de betrokken stakeholders zodat in de toekomst hiermee rekening kan worden gehouden. Daarnaast blijkt uit de analyse dat een infrastructuurgebonden scenario voor de verschillende stakeholdergroepen naar voren komt als het meest aannemelijke uit te werken tracé naar een toekomstig lightrailsysteem binnen de regio Klein-Brabant en waar mogelijks ook een herstructurering van het Vlaamse landschap aan gekoppeld kan worden. Voldoende rekening houden met de doelstellingen geselecteerd door de verschillende stakeholders is alvast een stap in de goede richting wanneer men een nieuw OV-tracé ontwerp en voorstelt.

Specifiek voor het ORDERin’F-project merken we dat, rekening houdend met de wensen en noden van betrokken stakeholders, er een grote ‘added-value’ ontstaat in hoe men een visie kan creëren rond toekomstig regionaal openbaar vervoer. Op deze manier kan de geleverde analyse een grote meerwaarde betekenen in de verdere uitwerking van een regionaal OV-pilootproject binnen de regio Klein-Brabant. Hieronder worden tenslotte de voornaamste conclusies en bedenkingen uit de MAMCA, voor input naar verder ontwerp en beleid, weergegeven.

4. Conclusies & beleidsaanbevelingen Binnen deze MAMCA werd onderzoek verricht naar hoe verschillende stakeholders, die een belang hebben binnen een toekomstig light-railnetwerk in de regio Klein-Brabant, zich kunnen vinden in drie voorgestelde scenario’s (een infrastructuurgebonden scenario, een vraagvolgend scenario en een ruimtelijk gestuurd scenario). Deze analyse bracht aan het licht dat tal van stakeholders betrokken zijn bij een nieuw regionaal OVsysteem en dat ze tal van (vaak verschillende) doelstellingen hebben bij de uitwerking ervan. Om deze drie scenario’s grondig te kunnen evalueren maakt men gebruik van stakeholder-input als basis binnen de analyse met als voordeel dat de sterktes en zwaktes van elk scenario duidelijk worden. Op die manier kan men, indien nodig, na het bekomen van de analyse, een extra scenario ontwerpen dat hiermee voldoende rekening houdt. Eerst en vooral werd het duidelijk dat veel stakeholders belang hechten aan doelstellingen zoals ‘duurzaam ontwikkelen’, ‘integratie met ander OV’, ‘natuur en landschap’ en ‘verkorten reizigerstijd’. Andere criteria werden ook als belangrijk ervaren, afhankelijk van de stakeholder in kwestie. Hiervoor verwijzen we graag terug naar stap 3b in bovenstaande analyse. Op basis van de geïdentificeerde stakeholders en criteria kan men de evaluatie uitvoeren. Hieruit blijkt dat het infrastructuurgebonden scenario voor alle grote stakeholdergroepen (= Vlaamse Overheidsdiensten, OV-operatoren, Gemeenten regio Klein-Brabant) naar voren komt als het meest aannemelijke scenario op basis van de geselecteerde criteria. Dit wordt dan, afhankelijk van de stakeholder(groep), gevolgd door ofwel het ruimtelijk gestuurd scenario, ofwel door het vraagvolgend scenario. Belangrijker dan de volgorde van de verschillende scenario’s is om te ontdekken waar de mogelijke sterktes en zwaktes zitten binnen elk scenario. Volgende oplijsting geeft hierover een inzicht:  Infrastructuurgebonden scenario: scoort algemeen goed op de criteria ‘verkorten reizigerstijd’, ‘integratie met ander OV’, ‘klimaat’, ‘lokaal milieu’, ‘veiligheid’ en ‘investeringskosten’. Dit scenario scoort eerder matig op criteria zoals ‘natuur en landschap’, ‘reizigerspotentieel’. Het voordeel aan dit scenario is dat het niet echt slecht scoort op een specifiek criterium waardoor het voor vele stakeholders dan ook naar voren komt als te prefereren.  Vraagvolgend scenario: scoort algemeen goed op criteria zoals ‘reizigerspotentieel’ en ‘natuur en landschap’. Het scoort echter slecht op het vlak van ‘verkorten reizigerstijd’, ‘investeringskosten’ en ‘veiligheid’. Doordat bepaalde van deze criteria vaak werden geselecteerd, resulteert dit in het eerder ‘matig’ scoren van dit scenario binnen de stakeholdergroepen.  Ruimtelijk gestuurd scenario: scoort algemeen goed op de criteria ‘duurzaam ontwikkelen’, ‘ruimtelijke ordening: ontsluiten van onbediende zones’, alsook op het criterium ‘verkorten reizigerstijd’. Wegens de vaak beperkte ‘integratie met ander OV’ of ‘autoverkeer’ en doordat vaak bepaalde waardevolle gebieden worden doorsneden door dit tracé, komt het niet als meest aannemelijk naar

voren op basis van de uitgevoerde analyse. Het is echter wel een waardevol tracé op een aantal punten en dient dus verder te worden geanalyseerd. Uiteraard is het van groot belang om specifiek binnen de gemeentegrenzen de drie scenario’s te evalueren: het kan namelijk zijn dat het ene criterium voor een bepaald scenario in gemeente 1 enorm goed scoort, terwijl het in gemeente 2 slecht scoort. Deze analyse werd dan ook (voor de stakeholdergroep ‘Gemeenten regio Klein-Brabant’) uitgevoerd op het niveau van 10 verschillende gemeenten. Als eindresultaat werd ook hier het infrastructuurgebonden scenario als meest aannemelijk gekozen, maar dit verschilde echter sterk binnen bepaalde gemeenten. Het bekomen inzicht in de verschillende scenario’s levert een grote hulp bij toekomstige planning rond OVsystemen in de regio. Het dient te worden beklemtoond dat deze analyse uiteraard regiogebonden is en niet zomaar veralgemeend kan worden naar de rest van Vlaanderen. Binnen grote infrastructuurprojecten is het dus altijd belangrijk om op het lokale niveau te kijken (= visie, criteria, etc. van de betrokken actoren). Uit deze analyse blijkt duidelijk dat het belangrijk is om de visie van de verschillende betrokken stakeholders mee te nemen wanneer belangrijke beleidsbeslissingen of andere worden genomen. Er is namelijk een grote nood aan interdisciplinair overleg bij dergelijke projecten. Toekomstige (en huidige) OV-projecten spelen een zeer grote rol op het ruimtelijk weefsel en het succes hiervan kan alleen maar toenemen als de aandacht hierop gevestigd blijft. Bovenstaande analyse geeft ook meer inzicht in hoe bepaalde ‘typisch’ Vlaamse gemeenten de toekomst zien evolueren. Gezien het grote belang aan het bewaren van natuur en landschap en het vrijwaren van bepaalde ecosystemen (tegen doorsnijding van bepaalde OV-tracés), binnen deze regio, kan dit een cruciaal aspect zijn naar verder ruimtelijk beleid. Tegelijkertijd is er vanuit de gemeenten een zeker bewustzijn om op een duurzame manier te ontwikkelen. Op basis van de MAMCA-analyse voor de regio Klein-Brabant, rond de toekomst van een light-railnetwerk met sterke focus op ruimtelijk beleid, is de discussie nog niet ten einde. Deze analyse geeft namelijk aanleiding tot verder onderzoek en overleg en kan waar nodig verder bijdragen tot het voorstellen van een toekomst-tracé dat nog sterker voldoet aan de criteria van de betrokken actoren. Het ontwerp van een nieuw scenario (= scenario 3 in de analyse, het ruimtelijk gestuurd scenario) is zeker een waardevol idee om anders te gaan denken over toekomstige ruimtelijke planning. Het volstaat dus niet altijd om rekening te houden met tracés die historisch gegroeid zijn. Het kan daarnaast zeer nuttig blijken om na denken over mogelijke andere opties die duurzame ontwikkeling stimuleren.

Referenties:   

     

Macharis, C., 2000. Strategische modellering voor intermodale terminals. Socioeconomische evaluatie van de locatie van binnenvaart/weg terminals in Vlaanderen, PhD dissertation, Vrije Universiteit Brussel. Macharis, C., Boel, B., 2004. BRUGARWAT: Brussels Garbage by Water, in: Ruijgrok, C., Rodenburg, R. (Eds.), Bijdragen vervoerslogistieke werkdagen, Delft. Macharis, C., Verbeke, A., De Brucker, K., 2004. The strategic evaluation of new technologies through multi-criteria analysis: the advisors case, in: Bekiaris, E., Nakanishi,Y. (Eds.), Economic impacts of intelligent transportation systems: Innovations and case studies, Amsterdam, Elsevier. Macharis, C., De Witte, A., Ampe, J., 2009. The Multi-Actor, Multi-Criteria Analysis methodology (MAMCA) for the evaluation of transport projects: Theory and Practice. Journal of Advanced transportation 43 (2), 183-202. Macharis, C., De Witte, A., Turcksin, L., 2010. The Multi-Actor Multi-Criteria Analysis (MAMCA): Application in the Flemish long term decision making process on mobility and logistics. Transport Policy 17 (5), 303-311. Meeus, T., Macharis, C., Dooms, M., 2004. Inplanting van tweede HST-terminal te Brussel: scenario Brussel-Nationaal moet verder worden onderzocht, De Lloyd. Saaty, T., 1980. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. London, McGraw-Hill. Saaty, T., 1995. Decision making for leaders: The analytic hierarchy process for decisions in a complex world, Pittsburgh, RWS Publications. Stakeholderenquête ingevuld door betrokken stakeholders, opgesteld door MOSITransport & Logistiek, Vrije Universiteit Brussel.

Annex: Stakeholdergroep Vlaamse Overheidsdiensten

Vlaamse Overheidsdiensten

Vlaamse Overheidsdiensten Gemeenten Klein-Brabant Gemeenten Klein-Brabant Gemeenten Klein-Brabant Gemeenten Klein-Brabant Gemeenten Klein-Brabant

Stakeholder Departement Ruimtelijke Ordening ,Woonbeleid en Onroerend Erfgoed (RWO) – Ruimtelijke Planning Departement Leefmilieu, Natuur en Energie (LNE), Afdeling Lucht, Hinder, Risicobeheer, Milieu&Gezondheid Departement Mobiliteit en Openbare Werken (MOW) Gemeente Aartselaar Gemeente Boom Gemeente Bornem Gemeente Kruibeke Gemeente Niel

Contactpersoon Wiet Vandaele & Anke Van Caudenberg Tania Van Mierlo & Lieslotte Wackenier

Paul Van Heesvelde

Kris Wils Bart Desmet & Heidi Nuyts Dirk Hoofd Dirk De Ketelaere Bart Van der Velde & Bart Leemans Gemeenten Klein-Brabant Gemeente Puurs Erwin Spiessens Gemeenten Klein-Brabant Gemeente Schelle Geert Rottiers & Tomas Verreth Gemeenten Klein-Brabant Gemeente Sint-Amands Eddy Ceurstemont Gemeenten Klein-Brabant Gemeente Temse Debby Vermeiren Gemeenten Klein-Brabant Gemeente Willebroek Fons Moortgat OV-operatoren NMBS Mobility Lieve Van Eeckhout & Anita Rombauts OV-operatoren De Lijn Koen De Broeck & Bart Seghers Tabel 3: Overzicht van de bevraagde stakeholders binnen de uitgevoerde MAMCA.