Regionale verschillen (beter) benutten voor verkeersveiligheidsbeleid. Dr. Letty Aarts, drs. Sjoerd Houwing & dr. M. Reurings

Regionale verschillen (beter) benutten voor verkeersveiligheidsbeleid Dr. Letty Aarts, drs. Sjoerd Houwing & dr. M. Reurings

woensdag 31 oktober 2012

Verschillen en overeenkomsten


Huidig beleid


Gaat het goed of niet? Provincie

Flevoland Zeeland Drenthe Groningen Friesland Utrecht Limburg Overijssel Nederland/12 Gelderland Zuid-Holland Noord-Brabant Noord-Holland

Gemiddeld aantal ernstige ongevallen (2000-2009; pol. registr. 116 170 242 264 279 417 490 492 536 875 996 1019 1077


Provincie

Zuid-Holland Flevoland Utrecht Noord-Brabant Nederland Friesland Limburg Overijssel Gelderland Noord-Holland Zeeland Groningen Drenthe

Gemiddeld aantal ernstige ongevallen per 10.000 inwoners 2.88 3.07 3.47 3.88 3.92 4.33 4.36 4.39 4.41 4.44 4.46 4.61 4.96

Provincie

Flevoland Friesland Drenthe Zeeland Groningen Overijssel Gelderland Nederland Noord-Holland Limburg Utrecht Zuid-Holland Noord-Brabant

Gemiddeld aantal ernstige ongevallen per 10.000 ha grondopp. 8.22 8.34 9.17 9.50 11.36 14.80 17.60 19.08 21.91 22.81 30.10 35.44 38.24

Analyses per regio • Normeren  vergelijken • Verklaringen zoeken voor afwijkingen


Maar…


Bundelen van vergelijkbare gebieden


Voorbeelden uit PVVPs


SAVE Verkeersveiligheid in gemeente  relateren aan referentiegemeenten. Kenmerken om referentiegebieden te bepalen: - Aantal inwoners - Gemeentegrootte - Urbanisatiegraad


Inbedding van verkeersveiligheid


Internationale vergelijkingen SUNflowerstudies (SafetyNet): • 1e studie: SUN-landen • 2e studie: SUN+6 • 3e studie: SUN-flower next PIN-studies (ETSC) DaCoTA (tot eind 2012)  Composite index


Doel van regionale vergelijkingen SUNflowerNext: • Rangordening  van wie valt te leren? • Begrip van samenhang van kenmerken Verkennende SWOV-studie: • Vergelijkbare gebieden verkennen • Inzicht in invloed van gebiedskenmerken op verkeersveiligheid • (Contextafhankelijke) succesfactoren vaststellen


Hoe definiëren we een (homogeen)‘gebied’? SUN-flower next: • Administratief • Morfologisch • Functioneel

Verkennende studie SWOV: • Identiek gebied (stoeptegelniveau)  heterogeen gebied (b.v. provincie) • Aansluiten bij administratieve grenzen • Bruikbare gebiedseenheid bij dataverzameling  gemeenteniveau


Welke methode? SUN-flower next: • Corrigeren voor verschillen tussen gebieden (b.v. blootstelling) • Vergelijken min of meer identieke gebieden Verkennende studie SWOV: • Vergelijking homogene gebieden • Beeldverkenningsmethode • Handmatige verkenning • Clusteranalyses


Welke gegevens gebruiken? SUN-flower next: • M.n. bevolkingsdichtheid Verkennende studie SWOV: • Diverse sets: • Beeldverkenning: ongevallen en blootstelling • Handmatige verkenning: bodemgebruik (S, I, R, A, N) + OWN • Clustermethoden: blootstelling, bodemgebruik, wagenpark, voorzieningendichtheid, wegennet


Beeldverkenning


Verkenning bodemgebruik + wegennet Hoogstedelijk Middenstedelijk Agrarisch gemengd Agrarisch ruraal Natuur


Ernstige ongevallen I: Voetgangerongevallen Zeer laag aandeel Laag aandeel Gemiddeld Hoog aandeel Zeer hoog aandeel

Hoogstedelijk


Ernstige ongevallen II: Eenzijdige ongevallen Zeer laag aandeel Laag aandeel Gemiddeld Hoog aandeel Zeer hoog aandeel

Agrarisch ruraal


Wordt vervolgd… Vervolg: • Definitievere selectie referentiekenmerken + -gebieden • Verdiepingsslag: waardoor worden verschillen verklaard? • Benchmarking mogelijk maken En verder…: • Geregistreerde ongevallen: geen info over registratieverschillen per gemeente • Gegevens nodig voor verklaringen: • blootstelling (b.v. voertuigkms per wegtype) • veiligheidsprestatie-indicatoren (b.v. snelheid, kwaliteit infra, etc.)


Regionale verschillen (beter) benutten voor verkeersveiligheidsbeleid. Dr. Letty Aarts, drs. Sjoerd Houwing & dr. M. Reurings

Recommend Documents