Dodelijke ongevallen
op rijkswegen in
Zuid-Nederland
Benchmarking verkeersveiligheid
R-2020-8

Auteurs

Dr. ir. J.P. Schepers

Ir. J.W.H. van Petegem

Dr. F.D. Bijleveld

Ir. W.J.R. Louwerse

Ongevallen voorkomen
Letsel beperken
Levens redden

Documentbeschrijving
Rapportnummer:
Titel:

R-2020-8
Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland

Ondertitel:

Benchmarking verkeersveiligheid

Auteur(s):

Dr. ir. J.P. Schepers, ir. J.W.H. Van Petegem, dr. F.D. Bijleveld & ir. W.J.R. Louwerse

Projectleider:
Projectnummer SWOV:
Projectcode opdrachtgever:

Dr. ir. J.P. Schepers
E19.34
31155749

Opdrachtgever:

Rijkswaterstaat Water Verkeer en Leefomgeving

Projectinhoud:

Het aantal dodelijke ongevallen op rijkswegen in beheer bij Rijkswaterstaat Zuid-Nederland lijkt de afgelopen jaren
hoog in verhouding tot de beheerde weglengte en de verkeersprestatie op het beheerde areaal. Voor de invulling van
proactief verkeersveiligheidsbeleid wil Rijkswaterstaat inzicht in dit soort regionale verschillen. In dit rapport doet
SWOV verslag van een onderzoek naar de omvang en aard van het vermeende hoge aantal dodelijke ongevallen op
het areaal van Rijkswaterstaat Zuid-Nederland t/m 2018. Deze worden vergeleken met overige rijkswegen buiten de
Randstad en met rijkswegen binnen de Randstad.

Aantal pagina’s:
Fotografen:
Uitgave:

74
Paul Voorham (omslag) – Peter de Graaff (portretten)
SWOV, Den Haag, 2020

De informatie in deze publicatie is openbaar.
Overname is toegestaan met bronvermelding.

SWOV – Instituut voor Wetenschappelijk Onderzoek Verkeersveiligheid
Bezuidenhoutseweg 62, 2594 AW Den Haag – Postbus 93113, 2509 AC Den Haag
070 – 317 33 33 – info@swov.nl – www.swov.nl
@swov_nl / @swov

linkedin.com/company/swov

Samenvatting
Het aantal geregistreerde dodelijke ongevallen op rijkswegen is de afgelopen vijftien jaar gedaald
van gemiddeld 106 in de periode van 2004 tot en met 2008 tot 70 tussen 2014 en 2018. De daling
deed zich vooral voor tot 2010. Sindsdien schommelt het aantal rond hetzelfde niveau. Het aantal
dodelijke ongevallen op rijkswegen in beheer bij Rijkswaterstaat Zuid-Nederland leek de afgelopen
jaren hoog in verhouding tot de beheerde weglengte en de verkeersprestatie op het areaal van
Zuid-Nederland. Voor de invulling van proactief verkeersveiligheidsbeleid wil Rijkswaterstaat
inzicht in dit soort regionale verschillen. Dat was aanleiding om SWOV opdracht te geven voor dit
onderzoek naar de omvang en aard van het vermeende hoge aantal dodelijke ongevallen op het
areaal van Zuid-Nederland t/m 2018 (eventuele veiligheidsverbeteringen vanaf 2019 blijven
buiten beschouwing). Deze samenvatting begint met een beschrijving van het areaal aan
rijkswegen van Zuid-Nederland. Daarna volgt de probleemanalyse, waarna wordt ingegaan op
mogelijke verklaringen voor het probleem.

Het areaal van Zuid-Nederland en studiegebieden voor vergelijkingen

Rijkswaterstaat Zuid-Nederland is één van de zeven regionale organisatieonderdelen van
Rijkswaterstaat. Het areaal omvat rijkswegen in de provincies Noord-Brabant en Limburg en
enkele Gelderse gemeenten. In het vervolg van dit rapport duiden we met ‘Zuid-Nederland’ op
dit organisatieonderdeel en het areaal aan rijkswegen dat het organisatieonderdeel beheert. De
rijkswegen van Zuid-Nederland beslaan ongeveer een kwart van de totale lengte aan rijkswegen
in Nederland. Daarop wordt ook ongeveer een kwart van de totale verkeersprestatie op
rijkswegen afgelegd. Van de zeven regionale organisatieonderdelen van Rijkswaterstaat heeft
Zuid-Nederland dus een fors aandeel in het beheerde areaal aan rijkswegen. Aangezien de
aantallen dodelijke ongevallen statistisch gezien klein zijn, zijn de andere organisatieonderdelen
voor vergelijkingen gegroepeerd tot twee studiegebieden:
1. Randstad (West-Nederland Zuid, West-Nederland Noord, en district Midden Nederland Zuid);
2. Overig niet-Randstad (de andere onderdelen buiten de Zuid-Nederland en de Randstad).

Probleemanalyse

Voor een verantwoorde statistische analyse zijn de jaarlijkse aantallen dodelijke ongevallen op
rijkswegen in Zuid-Nederland te klein. Daarom is het risico per vijfjaarsperiode geanalyseerd
(2004-2008; 2009-2013; 2014-2018). Op rijkswegen heeft Zuid-Nederland ongeveer evenveel
dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer als ‘Overig niet-Randstad’ en meer dan de
Randstad. Vrijwel het gehele areaal aan rijkswegen van Zuid-Nederland bestaat uit autosnelwegen
terwijl er buiten Zuid-Nederland meer N-wegen worden beheerd door Rijkswaterstaat.
Beperken we de vergelijking tot autosnelwegen, dan zien we dat het aantal dodelijke ongevallen
per miljard voertuigkilometer in de perioden 2004-2008 en 2014-2018 het hoogste was op
autosnelwegen van Zuid-Nederland, zie Afbeelding 1. Gelet op de cijfers voor de drie vijfjaarsperioden kan niet worden geconcludeerd dat het verschil tussen Zuid-Nederland en de andere
studiegebieden is toegenomen tussen 2004 en 2018. Qua ongevalsrisico – inclusief ongevallen
met uitsluitend materiële schade – is er weinig verschil tussen de drie onderzochte gebieden.
Daarom is gezocht naar factoren die mogelijk kunnen verklaren waarom ongevallen in ZuidNederland vaker dodelijk aflopen.
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
4

Risico dodelijke autosnelwegongevallen

Afbeelding 1.
Geregistreerd aantal
dodelijke ongevallen per

2

miljard voertuigkilometer op
autosnelwegen (BRON 20092018; SWOV, 2020a)

1

0

2004-2009
Zuid-Nederland

2009-2013
Randstad

2014-2018
Overig niet-Randstad

Verklarende factoren

In deze studie is op verschillende manieren gezocht naar mogelijke verklaringen voor het hoge
risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen van Zuid-Nederland in vergelijking met andere
studiegebieden. Allereerst is Zuid-Nederland vergeleken met de andere studiegebieden op
kenmerken waarvan bekend is dat ze samenhangen met de kans dat een ongeval dodelijk afloopt,
bijvoorbeeld rijsnelheid en berminrichting. Daarnaast zijn er regressieanalyses uitgevoerd om de
relatie van mogelijk relevante factoren met dodelijke ongevallen in samenhang te toetsen. Ook is
onderzocht in hoeverre het hoge aantal dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland op specifieke
wegen of locaties is geconcentreerd.
Daarnaast is er gekeken naar kenmerken van de ongevallen zelf: de dodelijke ongevallen in de
studiegebieden. Ongeveer de helft van de dodelijke ongevallen op autosnelwegen is enkelvoudig:
een botsing met een vast of los voorwerp of een eenzijdig ongeval. Meervoudige ongevallen op
autosnelwegen zijn vooral kop-staartongevallen. De verdeling naar type ongeval verschilt weinig
tussen de studiegebieden. Daarom is deze samenvatting niet per type ongeval, maar per mogelijk
verklarende factor geordend om de bevindingen samen te brengen.
Snelheidslimieten en rijsnelheden: onwaarschijnlijk als verklarende factor
Het risico op dodelijke ongevallen lijkt op autosnelwegen met een snelheidslimiet van 100
km/uur vergelijkbaar te zijn met het risico op autosnelwegen met een hogere snelheidslimiet.
Met Floating Car Data (FCD) is nagegaan of er verschillen zijn tussen de studiegebieden in het
aandeel minuutgemiddelde snelheden op of boven de snelheidslimiet op autosnelwegen. De
snelheidslimiet wordt in Zuid-Nederland op autosnelwegen volgens deze indicator niet vaker
overschreden dan in andere studiegebieden. Snelheidslimieten en overschrijdingen per
snelheidsregime zijn dan ook geen aannemelijke verklaring voor het hogere risico op dodelijke
ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland.
Aandeel vrachtverkeer: onwaarschijnlijk als verklarende factor
Zuid-Nederland heeft van de drie studiegebieden het hoogste aandeel vrachtverkeer op
autosnelwegen, maar niet het hoogste aandeel dodelijke ongevallen waarbij vrachtverkeer
betrokken is. Autosnelwegen met een hoog aandeel vrachtverkeer zoals de A67 in ZuidNederland hebben geen bovengemiddeld risico op dodelijke ongevallen. Dat we ondanks de
massaverschillen tussen vrachtauto’s en andere voertuigen geen duidelijk verband zien tussen
het aandeel vrachtverkeer en het risico op dodelijke ongevallen, zou kunnen komen doordat
vrachtauto’s zelden bij ernstige enkelvoudige ongevallen betrokken zijn (wetende dat dit het
meest voorkomende ongevalstype op autosnelwegen is) en doordat een hoog aandeel
vrachtverkeer samengaat met lagere rijsnelheden. Het is onwaarschijnlijk dat het hoge risico op
dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland kan worden verklaard door het hoge
aandeel vrachtverkeer.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
5

Verschillen in risico per dagdeel: overdag de grootste verschillen
De verkeersbelasting varieert sterk over de dag en ligt ’s nachts overal laag. Het risico op
dodelijke ongevallen is ’s nachts in alle drie de gebieden veruit het hoogst. De relatieve
verschillen in risico op dodelijke ongevallen zijn ’s nachts tussen de studiegebieden juist het
kleinste. Dat betekent dat factoren die vooral ’s nachts aan het risico op dodelijke ongevallen
bijdragen minder aannemelijk zijn als verklaring waarom Zuid-Nederland een hoger risico op
autosnelwegen heeft, bijvoorbeeld een verschil in de aanwezigheid van openbare verlichting en
rijden onder invloed van alcohol. Zowel Zuid-Nederland als Overig niet-Randstad hebben
’s middags en ’s avonds een hoger risico dan de Randstad. Zuid-Nederland heeft van de drie
studiegebieden het hoogste risico op dodelijke ongevallen in de spitsperioden.
Filestaartbeveiliging: mogelijke verklaring voor een deel van het verschil
Bijna de helft van alle dodelijke kop-staartongevallen op rijkswegen gebeurt bij de staart van een
file. Eerder onderzoek heeft laten zien dat filestaartsignalering helpt om ernstige ongevallen in de
staart van files te voorkomen. Dit sluit aan bij de constatering in dit onderzoek dat maar een
derde deel van de dodelijke fileongevallen in de Randstad gebeurt, terwijl daar 63% van de lengte
aan filegevoelige wegvakken te vinden is (afgeleid uit een Intensiteit/Capaciteit-verhouding, I/Cverhouding, boven de 0,8). Dat is mogelijk te verklaren doordat wegvakken in de Randstad
relatief vaak zijn voorzien van filestaartsignalering ten opzichte van wegvakken in de andere
studiegebieden. In Zuid-Nederland ontbreekt vaker dan bij de andere twee studiegebieden
signalering op wegvakken met een I/C-verhouding hoger dan 0,8, maar dat betreft een beperkte
rijbaanlengte. In dit onderzoek is overigens gekeken naar de theoretische I/C-verhouding onder
ideale omstandigheden die in de praktijk vaak hoger zal liggen door bijvoorbeeld ongunstige
weersomstandigheden en afvallende rijstroken. Ook bij wegvakken met een theoretische I/Cverhouding hoger dan 0,7 (waar de I/C-verhouding in werkelijkheid deels al boven de 0,8 ligt) is
er binnen Zuid-Nederland minder vaak signalering aanwezig. Mogelijk speelt dit een rol bij een
hoger risico op dodelijke ongevallen in de staart van files.
Berminrichting: waarschijnlijk geen verklaring maar nader onderzoek wenselijk
Zuid-Nederland had van 2015 t/m 2017 een relatief groot aandeel in het aantal dodelijke
ongevallen met obstakels op een afstand van minder dan 10 m en op 10 tot 13 m van de rechter
rijstrook. Bijvoorbeeld, van het totaal van 21 aanrijdingen met bomen op een afstand tot 13 m
gebeurden er 12 in Zuid-Nederland. Bij een onderzoek naar dodelijke en ernstige enkelvoudige
ongevallen in 2008 was het aandeel met bomen juist in andere studiegebieden hoger.
Met de globale beschrijving van de berminrichting volgens WEGGEG 2018, een steekproef van
gedetailleerdere inspecties van bermen in 2015 en bermkenmerken die Rijkswaterstaat voor de
ontwikkeling van risicogestuurd werken heeft laten verzamelen, kon niet worden vastgesteld dat
de bermen in Zuid-Nederland minder vergevingsgezind zijn dan in de andere twee studiegebieden.
Zuid-Nederland heeft bijvoorbeeld een bijna even groot aandeel buitenbermlengte met
geleiderails als de Randstad en meer dan Overig niet-Randstad, wat samengaat met een lager
risico op dodelijke enkelvoudige ongevallen. Om hardere conclusies over de vergevingsgezindheid
van bermen te kunnen trekken, zouden detailgegevens voor een groter deel van het
autosnelwegennetwerk beschikbaar moeten zijn.
Leeftijd van betrokkenen en rijden onder invloed van alcohol: onwaarschijnlijk als verklaring
Factoren in relatie tot betrokkenen die zouden kunnen verklaren waarom er in een bepaald
gebied vaker dodelijke ongevallen gebeuren, zijn de leeftijd (jonge en oude bestuurders) en
rijden onder invloed van alcohol. De in BRON geregistreerde leeftijden van betrokken
bestuurders verschillen evenwel weinig tussen de studiegebieden. De uitkomsten van het
monitoringsonderzoek van Rijkswaterstaat suggereren evenmin dat rijden onder invloed van
alcohol een verklaring kan zijn voor het hogere risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
6

Geografische spreiding van ongevallen: specifieke trajecten vormen geen verklaring
Dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland zijn ruimtelijk sterk verspreid. De
verschillen tussen autosnelwegen zijn niet dermate groot dat specifieke autosnelwegen of
trajecten een verklaring vormen voor het hoge risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen
in Zuid-Nederland.
Conclusie verklarende factoren
Van de meeste onderzochte factoren hebben we geconcludeerd dat het niet waarschijnlijk is dat
die het hogere risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland kunnen verklaren:
snelheidslimieten, overschrijding van de snelheidslimiet, het aandeel vrachtverkeer, de
complexiteit van het wegennet, concentraties van ongevallen op specifieke trajecten, de leeftijd
van betrokken bestuurders en rijden onder invloed van alcohol. Een deel van het verschil zou
verklaard kunnen worden uit de beperktere aanwezigheid van filestaartbeveiliging met behulp
van rijstrooksignalering op wegvakken met een hoge verkeersdruk vergeleken met de andere
studiegebieden. Op basis van deze studie hebben we geen verschil in vergevingsgezindheid van
bermen kunnen vaststellen met andere studiegebieden maar hierbij is aangetekend dat
gedetailleerdere gegevens over berminrichting nodig zijn voor eenduidige conclusies.
Samenvatting van de conclusies
Uit dit onderzoek, met als studiegebieden de Randstad, Zuid-Nederland en Overig niet-Randstad,
kunnen de volgende hoofdconclusies worden getrokken over rijkswegen:
Het aantal dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer op alle rijkswegen ligt in de
Randstad lager dan buiten de Randstad. Er is weinig verschil tussen de rijkswegen van ZuidNederland en Overig niet-Randstad.
Het aantal dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer op autosnelwegen is in ZuidNederland hoger dan op andere autosnelwegen.
Qua ongevalsrisico (inclusief ongevallen met uitsluitend materiële schade) op autosnelwegen
is er weinig verschil tussen de drie onderzochte gebieden.
Op basis van dit onderzoek hebben we geen eenduidige verklaring gevonden voor het hogere
risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland. Een deel van het verschil
zou verklaard kunnen worden uit de beperktere aanwezigheid van filestaartbeveiliging met
behulp van rijstrooksignalering.
Aanbevelingen voor de praktijk
Op basis van dit onderzoek kunnen we niet verklaren waarom het risico op dodelijke ongevallen
op autosnelwegen in Zuid-Nederland t/m 2018 hoger is dan op autosnelwegen buiten ZuidNederland. Wel kunnen we, mede op basis van de resultaten van dit onderzoek, aanbevelen om
in Zuid-Nederland in te zetten op een bredere toepassing van filestaartbeveiliging. Daarnaast is
bekend dat vergevingsgezinde bermen belangrijk zijn om een dodelijke afloop van bermongevallen
te voorkomen. Gelet op het aandeel dodelijke bermongevallen is aan te bevelen om op alle
rijkswegen te blijven inzetten op het vergevingsgezinder inrichten van bermen.
Filestaartbeveiliging en vergevingsgezinde bermen zijn door Rijkswaterstaat opgenomen in de
zogenaamde ‘VeiligheidsINDicator’, VIND. Conform maatregel 1 van het Landelijk Actieplan
Verkeersveiligheid implementeert Rijkswaterstaat de risicogestuurde aanpak om de
verkeersveiligheid op rijkswegen te verbeteren met onder meer het instrument VIND om
proactief veiligheidsrisico’s in kaart te brengen. Rijkswaterstaat rapporteert daarnaast
tweejaarlijks in de monitor Veilig over Rijkswegen over de EuroRAP-RPS (Road Protection Score)
van het rijkswegennet. Met bovengenoemde methodes worden onder meer de lopende
programma’s Meer Veilig en Veilige Bermen Rijkswegen vormgegeven. De belangrijkste
aanbeveling van dit onderzoek is dan ook de verdere implementatie en ontwikkeling van de
risicogestuurde aanpak.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
7

Voor de verdere ontwikkeling van de VIND adviseren we om risico’s in bermen specifieker in
beeld te brengen dan nu mogelijk is met gegevens uit bijvoorbeeld WEGGEG. Rijkswaterstaat is
deze verbetering al aan het verkennen. De belangrijkste uitbreiding is om alle solitaire nietbotsveilige objecten zoals bomen en portaalpoten te kunnen identificeren en deze informatie
geografisch gebruiksvriendelijk ter beschikking te stellen aan gebruikers binnen Rijkswaterstaat,
bijvoorbeeld in een GIS-format of met een viewer. Solitaire niet-botsveilige objecten veroorzaken
een groter risico dan andere gevarenzones. Zodra deze detailinformatie is toegevoegd kan ook
een betere analyse worden gemaakt van de berminrichting dan in het kader van dit onderzoek
mogelijk was.
Daarnaast bevelen we aan om in de VIND voor gebruikers informatie te geven over de
aanwezigheid van filestaartbeveiliging bij een geschatte theoretische I/C-verhouding tussen de
0,7 en 0,8 omdat deze in de praktijk in veel gevallen al boven de 0,8 zal liggen en zodat in
samenhang met lokale factoren zoals zichtomstandigheden besloten kan worden of dit systeem
wenselijk is voor de verkeersveiligheid. Daarnaast is het van groot belang om de doorwerking van
de uitkomsten van de risicoanalyses op basis van de VIND organisatorisch goed te verankeren,
zodat middelen vrijgemaakt kunnen worden voor verbeteringen en geen veiligheidsrisico’s
gemist kunnen worden bij groot onderhoud en reconstructies.
We staan voor een forse uitdaging om het doel van het Strategisch Plan Verkeersveiligheid 2030
– een slachtoffervrij verkeerssysteem in 2050 – dichtbij te brengen. Daarvoor is jaarlijks een
daling van 11% van het aantal slachtoffers nodig. Om dat te bereiken is het aan te bevelen om
naast bovengenoemde infrastructuurmaatregelen die binnen de invloedsfeer van Rijkswaterstaat
vallen, in samenwerking met andere stakeholders ook in te zetten op voertuig- en gedragsmaatregelen. Met in-carsystemen zou het bereik van waarschuwingen voor een filestaart
vergroot kunnen worden en ook toegepast kunnen worden op plekken waar slechts incidenteel
files voor komen. Ook systemen zoals Automatic Emergency Braking kunnen helpen om ernstige
fileongevallen te voorkomen of minder ernstig te laten aflopen. Gezien de rol van snelheid en
rijden onder invloed van alcohol bij verkeersveiligheid is aan te bevelen om in afstemming met de
politie en het Openbaar Ministerie in te zetten op snelheidshandhaving en handhaving op rijden
onder invloed van alcohol. 1
Aanbevelingen voor onderzoek
Om dodelijke ongevallen te kunnen verklaren is het belangrijk om te beschikken over de
gedetailleerde gegevens over het ongevalsmechanisme en oorzaken. SWOV heeft diepteonderzoek
uitgevoerd naar dodelijke ongevallen op rijkswegen van 2015 t/m 2017. Dat de gegevens over
drie jaar gebundeld konden worden, had grote meerwaarde voor dit onderzoek. Om het inzicht
in dodelijke ongevallen te vergroten en regionale verschillen in de toekomst beter te kunnen
verklaren, is het aan te bevelen om deze diepteonderzoeken voor te zetten en wellicht ook uit te
breiden. Het is te overwegen om met meetlusgegevens gedetailleerde informatie te verzamelen
over de omstandigheden ten tijde van een ongeval, bijvoorbeeld de verkeersdruk, volgafstanden,
rijsnelheden, snelheidsverschillen en dergelijke.

1. Knaap, P. van der (2018). Opties voor meer verkeersveiligheid 2018-2030. Brief PK/mho/185078, 25 mei 2018.
SWOV, Den Haag.
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
8

Inhoud
Gebruikte afkortingen

11

1

Inleiding

12

2

Aanpak onderzoek en data

14

2.1

2.2
2.3
2.4

Basis voor vergelijkingen: drie studiegebieden
2.1.1 Reden voor de gekozen drie studiegebieden
2.1.2 Toedeling van ongevallen aan studiegebieden op basis van
gemeentegrenzen
Infrastructuur- en verkeersgegevens
Ongevallengegevens
Statistische analyses

3

Dodelijke ongevallen en risico’s per studiegebied

21

4

Beschrijving wegtypen

23

5

Snelheden en verkeerskenmerken

27

6

Kenmerken van ongevallen en betrokkenen

37

3.1
3.2
3.3
3.4

4.1
4.2
4.3
4.4
4.5

5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6

6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
6.6
6.7

Titel
Rapport
Pagina

Jaarcijfers dodelijke ongevallen
Ontwikkeling van de verkeersprestatie
Risico op dodelijke ongevallen
Conclusie

Weglengte en verkeersprestatie naar wegtype
Ongevallen op autosnelwegen en niet-autosnelwegen
Het risico van dodelijke ongevallen op autosnelwegen
Het ongevalsrisico op autosnelwegen
Conclusie en discussie

Snelheidslimieten
Rijsnelheid
Aandeel vrachtverkeer
Verkeersintensiteiten en verkeersbelasting
Risico op dodelijke ongevallen naar dagdeel
Conclusie en discussie

Aard ongeval
Ongevallen met obstakels
Kop-staartongevallen en aanwezigheid van filestaartsignalering
Wegwerkzaamheden
Betrokkenheid van jongere en oudere bestuurders
Rijden onder invloed
Conclusies en discussie

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
9

14
14

15
16
19
19

21
21
22
22

23
24
24
25
26

27
30
32
32
34
35

37
38
39
40
40
41
42

7

Kenmerken van het wegennet en het wegontwerp

44

8

Modelmatige benadering

51

9

Ruimtelijke spreiding van dodelijke ongevallen in ZuidNederland

59

Discussie en conclusies

63

7.1
7.2
7.3
7.4
7.5

Aansluitingen, knooppunten, weefvakken en spitsstroken
Aantal rijstroken
Aanwezigheid van signalering en fileongevallen
Berminrichting
Conclusies en discussie

8.1
8.2
8.3
8.4

Modelbeschrijving
Resultaten van regressie op dodelijke ongevallen
Regressie op enkelvoudige ongevallen
Discussie

9.1
9.2
9.3

10

Risico’s naar wegnummer in 2014-2018
Ruimtelijke spreiding van ongevallen in 2004-2018
Conclusie

10.1
10.2
10.3
10.4
10.5

Het risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland
Verklaringen voor een hoger risico op dodelijke ongevallen
Hoofdconclusies
Aanbevelingen voor de praktijk
Onderzoeksaanbevelingen

Literatuur
Bijlage A

Titel
Rapport
Pagina

44
45
46
47
50

51
53
56
57

59
61
62

63
64
66
67
68

69
Veranderingen in het wegennet van Zuid-Nederland

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
10

73

Gebruikte afkortingen

Titel
Rapport
Pagina

Afkorting

Betekenis

BRON

Bestand geRegistreerde Ongevallen in Nederland

CPM

Crash Prediction Models

DTB

Digitaal Topografisch Bestand

FCD

Floating Car Data

GLM

Generalized Linear Modeling

INWEVA

INtensiteiten op WEgVAkken

MLE

Maximum Likelihood Estimation

NB-regressie

Negatieve Binomiale regressie

NDW

Nationale Databank Wegverkeersgegevens

NWB

Nationaal Wegenbestand

UMS

uitsluitend materiële schade

VOR

rapportage Veilig over Rijkswegen

WEGGEG

WEGGEGevens

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
11

1 Inleiding
Het aantal geregistreerde dodelijke ongevallen op rijkswegen is de afgelopen vijftien jaar gedaald
van gemiddeld 106 tussen 2004 en 2008 tot 70 tussen 2014 en 2018. De daling deed zich vooral
voor tot 2010. Sindsdien schommelt het aantal rond hetzelfde niveau. Het aantal dodelijke
ongevallen op rijkswegen in beheer bij Rijkswaterstaat Zuid-Nederland leek de afgelopen jaren
hoog in verhouding tot de door Zuid-Nederland beheerde weglengte en de verkeersprestatie op
deze rijkswegen. Dat was voor Rijkswaterstaat aanleiding om SWOV opdracht te geven tot
voorliggend onderzoek, gericht op dodelijke ongevallen op het areaal aan rijkswegen van ZuidNederland.

Achtergrond

Sinds een reorganisatie in 2013 bestaat Rijkswaterstaat uit zeven regionale organisatieonderdelen.
Rijkswaterstaat Zuid-Nederland werd gevormd uit een fusie van de regionale diensten NoordBrabant en Limburg. In het vervolg van dit rapport duiden we met ‘Zuid-Nederland’ op dit
organisatieonderdeel en op het areaal aan rijkswegen dat dit organisatieonderdeel beheert. Het
areaal omvat rijkswegen in de provincies Noord-Brabant en Limburg en enkele Gelderse
gemeenten.

Doel onderzoek

Rijkswaterstaat heeft de doelstelling om met proactief verkeersveiligheidsbeleid te komen tot
een permanente verbetering van de verkeersveiligheid en wil daarvoor inzicht in regionale
verschillen en verklarende factoren voor de verschillen. Doel van dit onderzoek is daarom, om de
omvang en aard van het vermeende hoge aantal dodelijke ongevallen op het areaal van ZuidNederland t/m 2018 te beschrijven. Eventuele veiligheidsverbeteringen vanaf 2019 blijven buiten
beschouwing.

Leeswijzer

Hoofdstuk 2 beschrijft de aanpak van het onderzoek en de gegevens die daarvoor zijn gebruikt.
Hoofdstuk 3 en Hoofdstuk 4 vormen samen de probleemanalyse om te toetsen in hoeverre het
risico op dodelijke ongevallen daadwerkelijk hoger is in Zuid-Nederland. In Hoofdstuk 3 wordt
daarvoor gekeken naar het totale aantal dodelijke ongevallen op rijkswegen. Hoofdstuk 4 breidt
de probleemanalyse uit door ook rekening te houden met wegtypen. In de daaropvolgende
hoofdstukken wordt naar verklaringen gezocht. Hoofdstuk 5 gaat in op de vraag in hoeverre
snelheidslimieten, rijsnelheden en andere verkeerskenmerken zoals de verkeersbelasting het
vermeende hoge aantal dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland kunnen verklaren. Snelheid
wordt gezien als een belangrijke verklaring voor de kans dat ongevallen dodelijk aflopen. In
Hoofdstuk 6 wordt verkend in hoeverre er uit kenmerken van ongevallen en ongevalsbetrokkenen
verklaringen af te leiden zijn. Om een aantal daarvan verder te kunnen toetsen worden in
Hoofdstuk 7 kenmerken van het wegennet en wegontwerp vergeleken tussen Zuid-Nederland en
andere delen van het rijkswegennet. In Hoofdstuk 8 worden gegevens over mogelijk verklarende
factoren en aantallen dodelijke ongevallen per wegvak aan elkaar gerelateerd in regressieanalyses.
Daarmee wordt gekeken in hoeverre deze variabelen de verschillen in risico op dodelijke
ongevallen op rijkswegen van Zuid-Nederland met die op andere rijkswegen kunnen verklaren. In
Hoofdstuk 9 komt de vraag aan bod of concentraties van dodelijke ongevallen op specifieke
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
12

wegen een verklaring vormen voor het vermeende hoge aantal dodelijke ongevallen op
rijkswegen in Zuid-Nederland. Tot slot worden de verschillende onderdelen van het onderzoek
samengebracht in Hoofdstuk 10. Daarin wordt besproken in hoeverre het risico op dodelijke
ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland hoger is dan buiten Zuid-Nederland en in hoeverre
dat met dit onderzoek verklaard kan worden. Daarnaast worden aanbevelingen gegeven voor
verbetering van de verkeersveiligheid.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
13

2 Aanpak onderzoek en data
Dit onderzoek is uitgevoerd met bestaande gegevens over rijkswegongevallen, de verkeersprestatie
en de weginrichting op rijkswegen. Rijkswegen van Zuid-Nederland zijn vergeleken met de
overige rijkswegen die zijn ingedeeld in twee referentiegebieden (Paragraaf 2.1). Daarbij is
gebruikgemaakt van gegevens over ongevallen (Paragraaf 2.2) en infrastructuur en verkeer
(Paragraaf 2.3). Bewerkingen op administratieve data en statistische analyses zijn uitgevoerd in
IBM SPSS Statistics 25. Voor geografische analyses is gebruikgemaakt van QGIS. Statistische
analyses worden beschreven in Paragraaf 2.4.

2.1 Basis voor vergelijkingen: drie studiegebieden
Van alle regionale onderdelen van Rijkswaterstaat heeft Zuid-Nederland met bijna een kwart het
grootste aandeel in de lengte aan rijkswegen en een substantieel aandeel in het aantal dodelijke
ongevallen. De andere regionale organisatieonderdelen zijn kleiner en hebben kleinere aantallen
dodelijke ongevallen die daardoor van jaar op jaar sterk schommelen. Om te kunnen fungeren als
referentie voor vergelijking met Zuid-Nederland zijn grotere vergelijkingsgebieden nodig. Het
areaal buiten Zuid-Nederland is voor dit onderzoek onderscheiden naar de Randstad en het deel
buiten de Randstad. In het vervolg van dit rapport zal verder worden gesproken van de drie
studiegebieden:
1. Zuid-Nederland
2. Randstad
3. Overig niet-Randstad
Voor deze indeling is uitgegaan van de indeling in regionale onderdelen van Rijkswaterstaat in
het Nationaal Wegenbestand (NWB) van 2018. De Randstad is gedefinieerd als optelsom van de
regionale organisatieonderdelen West-Nederland Zuid (WNZ), West-Nederland Noord (WNN) en
district Midden Nederland Zuid (MN Zuid), zie Afbeelding 2.1. Deze indeling is ook toegepast op
de absolute aantallen (dodelijke) ongevallen die zijn beschreven in Hoofdstuk 3. Kenmerken van
dodelijke ongevallen zijn bepaald met QLIK door in QLIK te selecteren op gemeenten, zie
Paragraaf 2.1.2.

2.1.1

Titel
Rapport
Pagina

Reden voor de gekozen drie studiegebieden

Bovengenoemde drie studiegebieden zijn gekozen omdat het aantal doden op rijkswegen in
dezelfde orde van grootte ligt en vanwege de bevolkingsdichtheid en ligging van economische
kerngebieden in Nederland. Het areaal van Zuid-Nederland valt voor het grootste gedeelte in de
provincies Noord-Brabant en Limburg die een bevolkingsdichtheid van respectievelijk 519 en 520
inwoners per km2 hebben, vergelijkbaar met het Nederlandse gemiddelde van 513 inwoners per
km2. De Randstedelijke provincies Noord-Holland, Zuid-Holland en Utrecht hebben met 1.178
inwoners per km2 een bovengemiddeld hoge bevolkingsdichtheid, terwijl de overige provincies
buiten de Randstad (Zeeland, Gelderland, Flevoland, Drenthe, Groningen en Friesland) met

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
14

gemiddeld 319 inwoners per km2 minder dichtbevolkt zijn (CBS, 2020). 2 De Noordvleugel (NoordHolland en Utrecht) en Zuidvleugel van de Randstad met de luchthaven Schiphol en haven van
Rotterdam worden al lange tijd als economische kerngebieden van Nederland aangemerkt (BZK,
2017; Rli, 2016). Met Brainport Eindhoven kent ook het zuidelijke deel van Nederland een
economisch kerngebied (BZK, 2017).
Afbeelding 2.1.
Indeling van de rijkswegen in
drie studiegebieden op basis
van wegbeheerder: de
regionale organisatieonderdelen van
Rijkswaterstaat (gekleurde
wegen), in NWB 2018.

Studiegebieden o.b.v. NWB 2018:
Zuid-Nederland
Overig niet-Randstad
Randstad
CBS-bevolkingskernen:
50.000 – 100.000 inwoners
100.000-200.000 inwoners
> 200.000 inwoners

2.1.2

Toedeling van ongevallen aan studiegebieden op basis van gemeentegrenzen

Voor het beschrijven van ongevalskenmerken in BRON kan gebruik worden gemaakt van QLIK
(SWOV, 2020a). De meest gedetailleerde geografische indeling in QLIK betreft gemeenten.
Daarvoor zijn gemeenten toegedeeld aan het studiegebied dat in NWB 2018 de grootste lengte
aan rijkswegen in de betreffende gemeente heeft. Afbeelding 2.2 geeft de eerder beschreven
toedeling van wegen op basis van NWB 2018 en de grenzen van de drie regio’s op basis van
gemeenten. Vervolgens is met QGIS nagegaan welke verschillen daardoor ontstaan in de
toedeling van dodelijke rijkswegongevallen aan studiegebieden. In de periode 2009-2018 worden
tien dodelijke rijkswegongevallen via selectie op gemeenten in QLIK anders toegedeeld dan via
selectie met behulp van wegbeheerder in het Nationaal Wegenbestand van 2018. 3 Voor ZuidNederland is het verschil zelfs beperkt tot 1 dodelijk ongeval. Op het totaal van 706 dodelijke
rijkswegongevallen tussen 2009 en 2018 zijn deze verschillen dermate klein dat in Hoofdstuk 4 is
gewerkt met selecties op rijkswegen op basis van QLIK. In Afbeelding 2.2 is verder te zien dat de
verschillen ten opzichte van de totale weglengte eveneens erg klein zijn en deels tegen elkaar
wegvallen. De keuze voor de gebiedsindeling heeft dan nauwelijks invloed op aandelen in de
weglengtes en verkeersprestaties per studiegebied.
2. CBS, 2020: Regionale kerncijfers Nederland: Statline:
https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/nl/dataset/70072ned/table?dl=2FD6A
3. Verschillen in toedeling in vergelijking met toedeling op basis van NWB 2018:
- Moerdijk: één ongeval in 2011 van Randstad bij selectie via QLIK aan Zuid-Nederland toegedeeld.
- Goeree-Overflakkee: zes ongevallen (2010, 2011, 2012 2013 en 2 in 2017) van Randstad via QLIK toegedeeld aan
Overig niet-Randstad.
- West Betuwe: één ongeval in 2014 van Overig niet-Randstad via QLIK toegedeeld aan Randstad.
- Hollands Kroon: twee ongevallen (2009 en 2014) van Overig niet-Randstad via QLIK toegedeeld aan Randstad.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
15

Afbeelding 2.2.
Indeling in drie
studiegebieden op basis van
gemeentegrenzen
(gekleurde vlakken) die de
indeling op basis van
regionale onderdelen van
Rijkswaterstaat in 2018

Studiegebieden o.b.v. NWB 2018:

(gekleurde wegen) zo dicht

Zuid-Nederland

mogelijk benaderen.

Overig niet-Randstad
Randstad
Studiegebieden o.b.v. gemeentegrenzen:
Zuid-Nederland
Overig niet-Randstad
Randstad

2.2 Infrastructuur- en verkeersgegevens
Over infrastructuur en verkeer zijn de volgende gegevens gebruikt:
NWB (Nationaal Wegenbestand): bestand van alle wegen in Nederland met enkele
wegkenmerken zoals de wegbeheerder, routeletter (A-, E- of N-weg) en het wegnummer.
Tenzij anders vermeld, wordt in dit rapport met een wegvak geduid op een NWB-wegvak.
INWEVA (INtensiteiten op WEgVAkken): bestand met voor rijkswegen en enkele nietrijkswegen gegevens over de verkeersintensiteit en verkeerssamenstelling met onderscheid
naar autoverkeer en vrachtverkeer. Op ca. 3.000 wegvakken wordt de verkeersintensiteit
gemeten. De overige wegvakken zijn door Rijkswaterstaat op basis van een verkeersmodel
bijgeschat.
WEGGEG (WEGGEGevens): een database van administratieve en visueel geïnventariseerde
kenmerken van rijkswegen. Met gegevens zoals de wegcategorie, het aantal rijstroken en de
snelheidslimiet kan het NWB voor rijkswegen verder worden aangevuld.
Gegevens verwerkt in opdracht van Rijkswaterstaat WVL voor ‘VOR 2017’ de rapportage
Veilig over Rijkswegen. Hierin is een aantal kenmerken uit NWB, WEGGEG, INWEVA en BRON
gecombineerd. In deze rapportage wordt naar deze cijfers verwezen als ‘VOR 2017’.
Kenmerken van buitenbermen zijn bepaald met WEGGEG (zie boven) en op basis van analyses
die Rijkswaterstaat heeft laten uitvoeren voor de ontwikkeling van risicogestuurd
verkeersveiligheidsbeleid (IenW, 2019c):
visuele inspecties door Royal HaskoningDHV van buitenbermen langs een steekproef van
100 km aan rijbaanlengte van autosnelwegen in 2015;
GIS-analyses op het Digitaal Topografisch Bestand (DTB) en Kerngis van Rijkswaterstaat in
2019.
Floating Car Data (FCD) die na een bewerking door de Nationale Databank
Wegverkeersgegevens (NDW) toegankelijk worden gemaakt voor wegbeheerders.
De eerste drie bronnen – NWB, INWEVA en WEGGEG – kunnen met behulp van de wegvak-ID aan
elkaar worden gekoppeld, mits tegelijk gepubliceerde versies worden gebruikt. De database met
FCD van NDW heeft geen gemeenschappelijke koppelsleutel (kenmerk dat in beide bestanden
voorkomt) en is met GIS gekoppeld, bijvoorbeeld om de selectie te kunnen beperken tot
autosnelwegen. Een aantal gegevensbewerkingen voor dit onderzoek is in het vervolg van deze
paragraaf beschreven.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
16

Toedeling aan studiegebieden

Voor de toedeling van de infrastructuur- en verkeersgegevens aan studiegebieden is uitgegaan
van de indeling volgens het NWB van oktober 2018 (regionale organisatieonderdelen van
Rijkswaterstaat). Om andere geografische bestanden in te kunnen delen naar studiegebieden zijn
met behulp van NWB 2018 polygonen gecreëerd waarmee andere bestanden – bijvoorbeeld de
INWEVA-bestanden voor intensiteiten – gekruist kunnen worden. Dit is een type GIS-analyse
waarmee objecten op kaart worden geselecteerd die binnen het polygoon vallen.

Intensiteit

Voor intensiteitsgegevens en verkeersprestaties, bijvoorbeeld in Paragraaf 3.2, is gebruikgemaakt
van INWEVA dat beschikbaar is voor 2012 t/m 2018. Met GIS zijn wegvaklengtes bepaald om het
aantal voertuigkilometer te berekenen. Bij rijbanen zonder fysieke rijrichtingscheiding zijn de
intensiteiten van de heen- en terugrichting gesommeerd. Voor combinaties met andere kenmerken
is INWEVA 2018 gekoppeld aan de rijkswegen in NWB 2018. Tussen 2012 en 2018 groeide de
verkeersprestatie maar bleef de verdeling over de drie studiegebieden nagenoeg constant. Om
die reden is voor periode daarvóór (tot en met 2003) de verkeersprestatie per regio geëxtrapoleerd
met behulp van de verkeersprestaties van de ‘Meerjarenreeks aantal afgelegde kilometers’ uit de
Publieksrapportage van Rijkswaterstaat (Van Veluwen & De Vries, 2013). De verkeersprestaties
van Zuid-Nederland in de jaren voor 2012 zijn verder gecorrigeerd voor in die periode opgestelde
nieuwe autosnelwegen (zie Bijlage A). Voor de verdeling van de verkeersprestatie naar
autosnelwegen en niet-autosnelwegen in Paragraaf 4.3 is gebruikgemaakt van intensiteiten
volgens VOR 2017 en INWEVA 2012 waaraan de wegcategorieën volgens WEGGEG 2013 zijn
gekoppeld (voor WEGGEG 2012 ontbrak de wegcategorie voor veel wegvakken). De periode
daarvoor is op de hierboven beschreven wijze geëxtrapoleerd. Deze aanpak is tevens gebruikt
voor risicocijfers in 2009-2013 en 2014-2018 per snelheidslimiet in Paragraaf 5.1. Voor de
periode 2009-2013 is de snelheidslimiet volgens WEGGEG 2012 gekoppeld aan INWEVA 2012.
Met het uitgebreide INWEVA 2012 is het aantal voertuigkilometers op autosnelwegen en per
snelheidslimiet bepaald.

Intensiteit/Capaciteit-verhouding

De spreiding van de verkeersprestatie en de verhouding tussen Intensiteit (I) en Capaciteit (C) is
bepaald met INWEVA 2018 waarbij het deelbestand met intensiteiten per uur is gebruikt. Voor
combinatie met andere kenmerken is dit bestand gekoppeld aan NWB 2018. Voor het bepalen
van de capaciteit is uitgegaan van de capaciteitswaarden van het Handboek Capaciteitswaarden
Infrastructuur Autosnelwegen (Goemans, Daamen & Heikoop, 2011; Rijkswaterstaat, 2015).
Daarbij is rekening gehouden met het aantal rijstroken en het aandeel vrachtverkeer. De intensiteit
van vrachtverkeer en autoverkeer is gecombineerd tot het aantal personenauto-equivalenten
(pae) waarbij conform het handboek met een pae-factor van 2,0 voor vrachtauto’s is gerekend.
Bijvoorbeeld, een intensiteit van 4.200 motorvoertuigen per uur bij een aandeel vrachtverkeer
van 15% (630 vrachtauto’s) komt overeen met 4.830 pae (3.570 + 2 x 630). Wegvakken in
INWEVA kunnen bestaan uit segmenten met een verschillend aantal rijstroken. Met WEGGEG
2018 is het gemiddelde aantal rijstroken per wegvak bepaald. Als een wegvak bestaat uit delen
met een verschillend aantal rijstroken is de capaciteit als volgt geschat. Bij een wegvak met
gemiddeld 2,4 rijstroken is de capaciteit geschat op 40% (2,4 - 2) van de capaciteit van een
wegvak met 3 rijstroken plus 60% (1 - [2,4 - 2]) van de capaciteit van een wegvak met 2 rijstroken.
Voor een deel van de analyses is uitgegaan van I/C-waarden per uur. Voor analyses en weergaven
met één I/C-waarde per wegvak is de maximale I/C-waarde bepaald die voorkomt op het wegvak.

Dichtheid van aansluitingen en knooppunten

Voor het bepalen van de dichtheid van aansluitingen van autosnelwegen in Paragraaf 7.1 is in
het NWB 2018 gebruikgemaakt van de variabele Baansubsoort. Om het aantal aansluitingen te
kunnen tellen, zijn baandelen geselecteerd die waren gekenmerkt als ‘puntstukken’. Voor de
verdere selectie is gekeken welke van de puntstukken raakten aan zowel een hoofdrijbaan of

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
17

rangeerbaan als aan een oprit of afrit. Om in te perken tot autosnelwegen zijn alleen
hoofdrijbanen geselecteerd die als routeletter A of E hadden. Bij rangeerbanen werd daarnaast
routeletter N geaccepteerd om de parallelstructuren rond de grote steden te includeren,
bijvoorbeeld bij de Randweg Eindhoven. Aansluitingen bij knooppunten en verzorgingsplaatsen
werden hiermee buiten beschouwing gelaten. Knooppunten zijn geselecteerd op basis van de
straatnamen van puntstukken die bij Knooppunten in het NWB beginnen met ‘KP’. Door de
volledige straatnamen te ontdubbelen kon voor ieder studiegebied het aantal knooppunten
worden bepaald. Volgens deze bewerking heeft NWB 2018 een totaal van 89 knooppunten op
rijkswegen. De dichtheden op autosnelwegen zijn bepaald door het aantal op- en afritten en het
aantal knooppunten per regio te delen door lengte aan hoofdrijbanen en rangeerbanen van
autosnelwegen.

Rijsnelheid

Om een beeld te geven van verschillen in rijsnelheden is gebruikgemaakt van Floating Car Data
(FCD) van de Nationale Databank Wegverkeersgegevens (NDW). FCD betreft snelheidsgegevens
van een steekproef van voertuigen die zijn uitgerust met apparatuur of apps voor bijvoorbeeld
navigatie. NDW heeft afgelopen jaren FCD ingekocht bij Be-mobile en bewerkt tot een product
voor verkeersveiligheidsanalyses. NDW krijgt per wegsegment van 50 meter een gemiddelde
snelheid van de voertuigen die deel uitmaken van de steekproef. Als er binnen een minuut
minder dan 10 voertuigen passeren wordt tot maximaal 30 minuten teruggekeken om tot een
steekproef van 10 voertuigen te komen om de waarde voor die minuut te schatten. Als er minder
dan 10 voertuigen in een half uur passeren wordt de schatting op dat kleinere aantal gebaseerd.
Individuele snelheidswaarnemingen worden afgekapt op de snelheidslimiet en daarna
meegenomen in de berekening van de gemiddelde snelheid. De details van de schattingen van
NDW zijn in meer detail beschreven door Kijk in de Vegte (2019).
De FCD-gegevens kunnen een beeld geven van verschillen in rijsnelheid binnen een netwerk.
Daarvoor is gebruikgemaakt van het door NDW aangeleverde aandeel van bemeten minuten
waarin de gemiddelde rijsnelheid op of boven de snelheidslimiet lag. Deze maat is in dit
onderzoek gebruikt als indicator om rijsnelheden in regio’s te vergelijken (zie Paragraaf 5.2). Met
GIS zijn de wegsegmenten van de hoofdrijbanen van autosnelwegen geselecteerd die als
routeletter A of E hadden. Bij rangeerbanen werd daarnaast routeletter N geaccepteerd. Bij de
kruising van het bestand met snelheidsgegevens en NWB is tevens de aan het NWB gekoppelde
schatting van de maximale I/C-verhouding en het aandeel vrachtverkeer gekoppeld aan de
wegsegmenten van NDW. Daarmee is de relatie tussen deze variabelen en het aandeel minuten
op of boven de snelheidslimiet onderzocht.

Koppeling van gegevens aan wegvakken van NWB 2018

Voor een aantal analyses zijn gegevens uit INWEVA en WEGGEG gekoppeld aan de wegvakken
van het NWB van oktober 2018. De versie van oktober 2018 is gekozen omdat het INWEVAjaarbestand van 2018 op deze NWB-versie is gebaseerd. Het gaat om etmaal- en uur-intensiteiten,
bijvoorbeeld voor het bepalen van I/C-verhoudingen. Met de WEGGEG-bestanden van oktober
2018 is bepaald over welke lengte per wegvak bepaalde kenmerken aanwezig zijn, bijvoorbeeld
aantal rijstroken, kruis-pijlsignalering, buitenbermen met geleiderails of de WEGGEG-categorie
‘berm met obstakels’. Met de verdeling van wegvaklengtes naar aantal rijstroken is het
gemiddeld aantal rijstroken per wegvak bepaald en aan het NWB gekoppeld. De wegvaklengtes
met andere kenmerken zijn aan het NWB gekoppeld om het aandeel van de wegvaklengte met
het kenmerk te bepalen.
Het verrijkte NWB-bestand is gebruikt voor regressieanalyses op het aantal dodelijke ongevallen
op hoofdrijbaanwegvakken (in Hoofdstuk 8) en om risicocijfers per wegnummer binnen ZuidNederland te kunnen berekenen (in Hoofdstuk 9). Daarnaast is een aantal beschrijvende
statistieken in Hoofdstuk 5 en 7 op dit verrijkte NWB-bestand gebaseerd.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
18

2.3 Ongevallengegevens
Voor ongevallengegevens is gebruikgemaakt van het Bestand geRegistreerde Ongevallen in
Nederland (BRON). Om rijkswegongevallen aan nauwkeurige locaties te koppelen is gebruikgemaakt van de versies van BRON die Rijkswaterstaat aanbiedt als open data (Rijkswaterstaat,
2020). Daarbij is gebruikgemaakt van de jaarbestanden. Ongevallen die als rijkswegongeval zijn
geregistreerd in de jaarbestanden zijn met QGIS toegedeeld aan de drie studiegebieden (zie
Paragraaf 2.1.1), bijvoorbeeld voor de aantallen dodelijke ongevallen die zijn beschreven in
Hoofdstuk 3. Waar nodig zijn er met QGIS wegkenmerken aan gekoppeld, bijvoorbeeld
snelheidslimieten voor Paragraaf 5.1. Voor de meeste ongevalskenmerken is gebruikgemaakt
van QLIK van SWOV, waarbij is uitgegaan van de toedeling aan studiegebieden zoals beschreven
in Paragraaf 2.1.2. Voor het bepalen van risicocijfers voor autosnelwegen in Hoofdstuk 4 is
bijvoorbeeld van QLIK gebruikgemaakt.
Om inzicht te krijgen in het risico op dodelijke ongevallen per snelheidsregime, is voor Paragraaf
5.1 met QGIS de snelheidslimiet uit het bestand VOR 2017 gekoppeld aan de in BRON
geregistreerde ongevallen van 2014 tot en met 2018. 4 De snelheidslimiet van WEGGEG 2012 is
gekoppeld aan de in BRON geregistreerde ongevallen van 2009 tot en met 2013. 5 De risico’s zijn
op wegvakniveau geanalyseerd zodat zeker is dat de ongevallen en verkeersprestaties gedurende
de gehele vijfjaarsperioden aan dezelfde wegvakken gekoppeld zijn. Er is niet gebruikgemaakt
van de snelheidslimiet die in BRON was geregistreerd. Enige uitzonder betrof drie ongevallen in
de periode 2014-2018 op een wegvak waarvoor in het VOR-bestand geen snelheidslimiet was
vastgelegd. Daar werd de snelheidslimiet volgens BRON toegevoegd.

2.4 Statistische analyses
In dit onderzoek zijn twee soorten statistische analyses toegepast en uitgevoerd met IBM SPSS
25. Om te toetsen of risicoverschillen (ongevallen gedeeld door de verkeersprestatie) statistisch
significant zijn, is gebruikgemaakt van een Chi-kwadraattoets. Daarmee is bijvoorbeeld getoetst
of de verdeling van ongevallen over studiegebieden afwijkt van de verdeling die verwacht had
mogen worden op basis van de verkeersprestatie. Als voorbeeld nemen we studiegebieden A en
B. Studiegebied A heeft 5 ongevallen en B 10 ongevallen. A heeft een verkeersprestatie van 10
mld voertuig-km en B 5 mld voertuig-km. Op basis van de verkeersprestatie is het verwachte
aantal ongevallen 10 in A en 5 in B. Met de Chi-kwadraattoets is bepaald of de verdeling van 5 en
10 ongevallen statistisch significant (bij een overschrijdingskans van 5%) afwijkt van de
verwachting van 10 en 5 ongevallen. Deze toets is bijvoorbeeld toegepast in Paragraaf 4.3 om te
bepalen of het risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen verschilt tussen studiegebieden.
In Hoofdstuk 8 worden regressieanalyses gepresenteerd. In Paragraaf 8.2 wordt een Negatieve
Binomiale (NB) regressieanalyse op dodelijke ongevallen per wegvak op autosnelwegen
beschreven. De vorm van regressieanalyse is geschikt voor ‘telgegevens’ zoals aantallen
ongevallen. In Paragraaf 8.3 wordt deze analyse ingeperkt tot regressie op enkelvoudige
ongevallen. Aangezien er alleen wegvakken waren met nul of één ongeval, is daarvoor een
logistische regressieanalyse uitgevoerd.

4. Van de 350 dodelijke rijkswegongevallen in deze periode konden er 347 aan het VOR-netwerk van 2017 worden
gekoppeld. Drie ongevallen bij Knooppunt Joure lagen buiten het netwerk van 2017. De selectie rijkswegongevallen
is vervolgens verder ingeperkt naar autosnelwegen en snelheidslimieten.
5. Van de 356 dodelijke rijkswegongevallen in deze periode konden er 350 aan het WEGGEG-netwerk van 2012
worden gekoppeld. Drie ongevallen gebeurden op verzorgingsplaatsen die niet in WEGGEG opgenomen waren. Drie
ongevallen lagen buiten het netwerk van 2012. De selectie rijkswegongevallen is vervolgens verder ingeperkt naar
autosnelwegen en snelheidslimieten.
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
19

Voor NB-regressie is uitgegaan van een gangbare modelformulering van Crash Prediction Models
(CPM) waarbij voor de relatie tussen de weglengte en ongevallen lineair (recht evenredig) wordt
verondersteld en de relatie tussen ongevallen en de hoeveelheid verkeer niet-lineair (log-lineair)
(AASHTO, 2010; Eenink et al., 2008). Er is uitgegaan van de volgende vergelijking:
E(y) = c L QBq e∑BiXi
waarbij:

E(Y)
c
L
Q
X
B

ongevallenfrequentie in een bepaalde periode
constante
wegvaklengte
etmaalintensiteit
wegkenmerken of risicofactoren
parameters verklarende variabelen (Bq voor etmaalintensiteit en Bi
voor wegkenmerken)

De lengte L is in de analyse als ‘offset’ meegenomen. Door beide zijden van de vergelijking door L
te delen krijgen we links de ongevallendichtheid (E(y)/L; ongevallen per weglengte). Met die
presentatie kan de analyse worden geïnterpreteerd als regressie op de ongevallendichtheid. Voor
de NB-regressie is gebruikgemaakt van Generalized Linear Modeling (GLM), waarbij de
kansverdeling is gespecificeerd door de NB-verdeling en de link-functie door de log-link. Voor het
schatten van de parameters maakt de procedure gebruik van de Maximum Likelihood Estimation
procedure (MLE).
Bij de logistische regressie is het model op dezelfde wijze gespecificeerd en is de lengte eveneens
als offset meegenomen. Een belangrijk verschil is dat de afhankelijke variabele niet het aantal
ongevallen per wegvak betreft, maar een dichotome variabele die aangeeft of er op het wegvak
wel of geen ongeval plaatsgevonden heeft. De exponent van de te schatten parameter B is bij
NB-regressie te interpreteren als relatief risico, bijvoorbeeld bij een categorische onafhankelijke
variabele x% meer of minder ongevallen voor een categorie vergeleken met een referentiecategorie. Bij logistische regressie is de exponent van de te schatten parameter B te interpreteren
als een Odds Ratio, de verhouding tussen twee kansen (ook wel ‘wedverhoudingen’ of ‘odds’). Als
we bijvoorbeeld twee soorten wegvakken nemen is de ‘odds’ voor beide soorten wegvakken de
verhouding tussen het aantal wegvakken met en zonder ongeval. Door deze twee verhoudingen
op elkaar te delen wordt de Odds Ratio verkregen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
20

3 Dodelijke ongevallen en risico’s per
studiegebied
Deze studie is gestart vanwege het hoge aantal geregistreerde dodelijke ongevallen in ZuidNederland in de afgelopen jaren in verhouding tot het aandeel in de lengte aan rijkswegen. Om
dit probleem verder te analyseren beschrijft Paragraaf 3.1 de ontwikkeling in het absolute aantal
dodelijke ongevallen op rijkswegen over een langere periode. Paragraaf 3.2 beschrijft de
verkeersprestatie waarmee in Paragraaf 3.3 de ontwikkeling van het aantal dodelijke ongevallen
per miljard voertuigkilometer wordt beschreven. Tot slot worden in Paragraaf 3.4 de conclusies
samengevat.

3.1 Jaarcijfers dodelijke ongevallen
Afbeelding 3.1 toont het jaarlijkse aantal dodelijke ongevallen op rijkswegen in de afgelopen 15
jaar tot en met 2018 per studiegebied. De aantallen fluctueren sterk van jaar op jaar. Het
gemiddelde over deze hele periode is met 25 dodelijke ongevallen nagenoeg gelijk in ZuidNederland en de Randstad en ligt met gemiddeld 32 dodelijke ongevallen hoger op de overige
rijkswegen buiten de Randstad. Door de sterke fluctuaties kunnen we niet uit deze reeks afleiden
of het aantal dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland in de laatste jaren significant
hoger was.
Afbeelding 3.1.
Geregistreerde aantallen
dodelijke ongevallen op
rijkswegen in de drie
studiegebieden
(BRON 2004-2018).

50

Aantal dodelijke rijkswegongevallen

40

Zuid-Nederland

30

Randstad

20

Overig niet-Randstad

10
0

3.2 Ontwikkeling van de verkeersprestatie
Afbeelding 3.2 toont de ontwikkeling van de verkeersprestatie op rijkswegen in de drie
studiegebieden. De verkeersprestaties van 2012 t/m 2018 zijn INWEVA-cijfers. De gegevens voor
2012 zijn geëxtrapoleerd op basis van de totale verkeersprestatie op rijkswegen en daarom als
stippellijn weergegeven. Van 2004 t/m 2018 steeg de totale verkeersprestatie op rijkswegen met
ongeveer een kwart. De schommelingen in de verkeersprestatie zijn uiterst klein vergeleken met
de grote schommelingen in aantallen dodelijke ongevallen. Oftewel onzekerheid in het risicocijfer

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
21

voor dodelijke ongevallen betreft vooral de teller (dodelijke ongevallen) en minder de noemer
(verkeersprestatie).
Verkeersprestatie (mld voertuig-km)

Afbeelding 3.2.
Verkeersprestatie in miljard

Zuid-Nederland

30

voertuigkilometer (INWEVA

Randstad

De Vries, 2013).

Mld km

2012-2018; Van Veluwen &

Overig niet-Randstad

20

extrapolatie
10
0
2004

extrapolatie
extrapolatie
2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

3.3 Risico op dodelijke ongevallen

Afbeelding 3.3.
Geregistreerde dodelijke
ongevallen per miljard
voertuigkilometer in de drie
studiegebieden voor drie
vijfjaarsperioden (BRON
2004-2018; INWEVA 20122018; Van Veluwen & De
Vries, 2013).

Doden per mld voertuig-km

De voorgaande paragrafen laten zien dat de jaarlijkse fluctuatie van het aantal dodelijke
ongevallen dermate groot is dat statistisch gezien geen conclusies over onderlinge verschillen en
veranderingen getrokken kunnen worden op basis van jaarcijfers. Daarom is in Afbeelding 3.3 het
aantal geregistreerde dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer voor vijfjaarsperioden
weergegeven. De fluctuatie tussen deze perioden is kleiner dan van jaar op jaar. Het risico op
dodelijke ongevallen is het laagste in de Randstad. Zuid-Nederland en de overige rijkswegen
buiten de Randstad hebben een vergelijkbaar risico op dodelijke ongevallen.

2,5

Risico dodelijke rijkswegongevallen

2,0
1,5
1,0
0,5
0,0

2004-2008
Zuid-Nederland

2009-2013
2014-2018
Randstad
Overig niet-Randstad

3.4 Conclusie
Het aantal dodelijke ongevallen per studiegebied fluctueert van jaar op jaar te sterk om regionale
verschillen en ontwikkelingen op korte termijn te beschouwen. Voor een verdere probleemanalyse
is gekeken naar het aantal dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer per vijfjaarsperiode
tussen 2004 en 2018. Buiten de Randstad is het risico van dodelijke ongevallen bijna twee maal
zo hoog als in de Randstad, terwijl er weinig verschil is tussen Zuid-Nederland en de overige
rijkswegen buiten de Randstad. Hierbij is echter nog geen rekening gehouden met wegtypen. In
Hoofdstuk 4 zal het onderscheid tussen relatief veilige autosnelwegen en onveiligere nietautosnelwegen in de probleemanalyse worden betrokken.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
22

4 Beschrijving wegtypen
Autosnelwegen verschillen van niet-autosnelwegen in beheer van het Rijk door de aanwezigheid
van een fysieke rijrichtingscheiding en afwezigheid van gelijkvloerse kruispunten. Daarmee
worden frontale ongevallen en kruispuntongevallen voorkomen. Autosnelwegen hebben van
oudsher een lager ongevalsrisico. Daarom beschrijft dit hoofdstuk de verdeling van het
rijkswegennet over autosnelwegen en niet-autosnelwegen (Paragraaf 4.1). Paragraaf 4.2
beschrijft de verdeling van dodelijke ongevallen naar wegtype, waarna in Paragraaf 4.3 het risico
op dodelijke ongevallen wordt beschreven. In Paragraaf 4.4 komt de vraag aan bod in hoeverre
eventuele verschillen in risico specifiek zijn voor dodelijke ongevallen of dat deze ook van
toepassing zijn op ongevallen met een minder ernstige afloop. In Paragraaf 4.5 worden de
conclusies samengevat.

4.1 Weglengte en verkeersprestatie naar wegtype
Afbeelding 4.1 beschrijft de samenstelling van het rijkswegennet naar wegtype. Het
rijkswegennet van Zuid-Nederland bestaat vrijwel geheel uit autosnelwegen. Studiegebied Overig
niet-Randstad heeft de meeste niet-autosnelwegen. Dit zijn in het algemeen N-wegen. ZuidNederland had in een verder verleden een iets groter aandeel in de lengte aan N-wegen in
beheer van Rijkswaterstaat, zie Bijlage A voor een beschrijving van veranderingen in het
wegennet van Zuid-Nederland. De N-wegen die nu nog in beheer zijn van Zuid-Nederland zijn de
N65 tussen Tilburg en Den Bosch en de N2. De N2 betreft de rangeerbanen bij de Randweg
Eindhoven en Koning Willem-Alexandertunnel bij Maastricht. Van de rijbaanlengte en
verkeersprestatie van de huidige N-wegen in beheer van Zuid-Nederland betreft ongeveer een
derde deel de N65 en het overige twee derde deel de N2.
Rijbaanlengte - wegtypen

Verkeersprestatie - wegtypen

100%

100%

80%

80%

60%

60%

40%

40%

20%

20%

0%

Zuid-Nederland
Autosnelweg

Randstad

Autoweg

Overig nietRandstad
Overig niet-Aautosnelweg

0%

Zuid-Nederland
Autosnelweg

Randstad

Autoweg

Overig nietRandstad
Overig niet-Aautosnelweg

Afbeelding 4.1. Verdeling van de rijbaanlengte (links) en verkeersprestatie (rechts) over wegtypen voor rijkswegen (VOR 2017).

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
23

4.2 Ongevallen op autosnelwegen en niet-autosnelwegen
Afbeelding 4.2 geeft de verdeling van geregisterde dodelijke rijkswegongevallen tussen
autosnelwegen en niet-autosnelwegen. Voor Zuid-Nederland verschilt de verdeling in 2009-2018
weinig van de Randstad, maar op de overige rijkswegen buiten de Randstad gebeurt meer dan
30% van de dodelijke rijkswegongevallen op niet-autosnelwegen. Daarbij moet er rekening mee
worden gehouden dat Zuid-Nederland in de periode vanaf 2009 een aantal N-wegen heeft
overgedragen aan de provincie (zie Bijlage A) waardoor het aandeel in de laatste jaren lager is
dan Afbeelding 4.2 suggereert. Uitgaande van de verkeersprestatie beschreven in Paragraaf 3.2
was het aantal dodelijke ongevallen per mld voertuig-km tussen 2009 en 2018 op autosnelwegen
ongeveer 3 keer zo laag als op niet-autosnelwegen. Gezien de relatie met dodelijke ongevallen en
verschillen tussen de studiegebieden wordt de probleemanalyse in de volgende paragrafen
verbijzonderd naar autosnelwegen.
Afbeelding 4.2.

100%

dodelijke ongevallen op
autosnelwegen en nietautosnelwegen (BRON 20092018; SWOV, 2020a)

Aandeel dodelijke
ongevallen

Aandeel geregistreerde

Autosnelwegen versus niet-autosnelwegen

80%
60%
40%
20%
0%

Zuid-Nederland
Autosnelweg

Randstad

Overig niet-Randstad

Niet-Autosnelweg

4.3 Het risico van dodelijke ongevallen op autosnelwegen
Afbeelding 4.3 beschrijft het risico op dodelijke ongevallen per mld voertuig-km. In 2004-2009 en
2014-2018 had Zuid-Nederland een hoger risico op dodelijke ongevallen op de autosnelwegen
dan de Randstad en Overig niet-Randstad. Uit een vergelijking tussen de dodelijke ongevallen in
Zuid-Nederland en Overig niet-Randstad met de verdeling die verwacht had mogen worden op
basis van de verkeersprestaties in deze twee studiegebieden blijkt dat het verschil in de periode
2004-2009 significant is (χ2(1, N=255) = 7,1; p=0,01). Het verschil voor de periode 2014-2018
wordt in Hoofdstuk 8 met een regressiemodel uitgebreider getoetst en blijkt volgens die analyse
ook voor deze periode statistisch significant te zijn (in dat hoofdstuk zijn alleen hoofdrijbaanongevallen beschouwd). In 2009-2013 lag het risico in Zuid-Nederland echter ongeveer gelijk aan
het risico op de overige autosnelwegen buiten de Randstad.
Risico dodelijke autosnelwegongevallen

Afbeelding 4.3.
Geregistreerde dodelijke
ongevallen per miljard

2

voertuigkilometer op
autosnelwegen (BRON 20092018; SWOV, 2020a)

1

0

2004-2009
Zuid-Nederland

Titel
Rapport
Pagina

2009-2013
Randstad

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
24

2014-2018
Overig niet-Randstad

4.4 Het ongevalsrisico op autosnelwegen
Een verschil in risico op dodelijke ongevallen roept de vraag op hoe de studiegebieden zich
verhouden als het gaat om het algehele ongevalsrisico op autosnelwegen. Het risico van
ongevallen inclusief ongevallen met uitsluitend materiële schade (UMS) en letselongevallen kan
minder goed worden bepaald door onderregistratie en veranderingen in de manier van
registreren in BRON. Tussen 2004 en 2011 halveerde het aantal in BRON geregistreerde
ongevallen op rijkswegen van ca. 20.000 tot 10.000 doordat de politie steeds minder ongevallen
vastlegde (SWOV, 2020a). Vanaf 2012 voegt Rijkswaterstaat in BRON voor rijkswegen een
toenemend aantal door weginspecteurs vastlegde ongevallen toe. Vanaf 2016 worden ook
registraties van bergers gebruikt (Rijkswaterstaat, 2018a). Sinds 2012 is het aantal geregistreerde
rijkswegongevallen geleidelijk gestegen tot bijna 40.000 in 2018 (SWOV, 2020a). Voor zover
bekend is er geen onderzoek naar verschillen in registratiegraad van ongevallen in BRON tussen
de regio’s. Voor de laatste vijfjaarsperiode in 2014-2018 is de kans op verschillen kleiner doordat
drie gegevensbronnen (politie, weginspecteurs en bergers) worden gecombineerd om het totaal
aantal ongevallen inclusief die met alleen materiële schade te bepalen. Letselongevallen in BRON
betreffen alleen door de politie geregistreerde ongevallen.
Om rekening houdend met de registratieveranderingen een indruk te geven van hoe het
ongevalsrisico zich verhoudt tussen de drie studiegebieden, is hun aandeel in het totaal aantal
rijkswegongevallen vergeleken met het aandeel in de verkeersprestatie op rijkswegen. Als de
risico’s in de drie gebieden gelijk zijn, heeft ieder gebied een vergelijkbaar aandeel in de
ongevallen als in de verkeersprestatie. Een groter aandeel in het aantal ongevallen dan in de
verkeersprestatie duidt erop dat het risico in dat gebied hoger ligt dan in andere gebieden.
Afbeelding 4.4 toont deze vergelijking voor de periode 2004-2008, 2009-2013 en 2014-2018.
Ondanks de veranderingen in de registratie in BRON geldt voor deze perioden en voor alle
studiegebieden dat het aandeel in het totale aantal ongevallen weinig verschilt van het aandeel
in de verkeersprestatie. Als er al iets te concluderen valt, is dat dat het aandeel in het totale
aantal ongevallen in de Randstad iets hoger ligt dan het aandeel in de verkeersprestatie. De
verhoudingen tussen de studiegebieden zijn betrekkelijk constant over de tijd, ook in de periode
2014-2018 waarin het totaal aantal ongevallen inclusief materiële schade in BRON bepaald wordt
met drie bronnen waardoor de kans op verschillen in registratiegraad wordt beperkt.
Niet alleen de registratie van het totale aantal ongevallen op rijkswegen varieerde sterk. Ook de
kwaliteit van de registratie van letselernst varieerde sterk over de tijd. Tot en met 2009 was er
nog een betrekkelijk constante manier om in BRON te registreren of er volgens de politie sprake
was van een ziekenhuisopname bij een van de slachtoffers. Vanaf 2010 is deze indicatie in BRON
erg onbetrouwbaar. Sinds 2014 worden slachtoffers naar verhouding vaker aangemerkt als
ziekenhuisgewonde. Zouden we ondanks deze veranderingen aannemen dat de verhoudingen in
kwaliteit van het geregistreerde aandeel ongevallen met ziekenhuisgewonden tussen de regio’s
vergelijkbaar is, dan kunnen we voor een grove indicatie dezelfde aanpak hanteren als voor het
totale aantal geregistreerde ongevallen. De aandelen ongevallen per studiegebied en periode
waarvoor in BRON is vastgelegd dat er vermoedelijk sprake was van opname van een slachtoffer
in het ziekenhuis zijn daarvoor toegevoegd aan Afbeelding 4.4. Deze aandelen verschillen weinig
van het aandeel van de regio’s in de verkeersprestatie en zijn betrekkelijk constant over de tijd.
Dit suggereert hooguit kleine verschillen tussen studiegebieden in risico op ongevallen met
ziekenhuisgewonden. Echter, we hebben hierbij minder zekerheid dat er tussen de studiegebieden
geen verschillen in registratiegraad van ongevallen met ziekenhuisgewonden meespelen, omdat
BRON geheel – ook in 2014-2018 – op door de politie geregistreerde letselongevallen is
gebaseerd (bij de UMS-ongevallen is voor 2014-2018 extra zekerheid doordat BRON in die
periode voor rijkswegen uit drie bronnen is opgebouwd).

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
25

2009-2013

40%
30%
20%
10%
0%

50%

2014-2018
Aandeel ongevallen en verkeersprestatie

50%

Aandeel ongevallen en verkeersprestatie

Aandeel ongevallen en verkeersprestatie

2004-2008

40%
30%
20%
10%
0%

50%
40%
30%
20%
10%
0%

Ongevallen totaal

Ongevallen totaal

Ongevallen totaal

Ongevallen ziekenhuisgewonden

Ongevallen ziekenhuisgewonden

Ongevallen ziekenhuisgewonden

Verkeersprestatie

Verkeersprestatie

Verkeersprestatie

Afbeelding 4.4. Aandeel van de studiegebieden in het totaal aantal geregistreerde autosnelwegongevallen (inclusief ongevallen met uitsluitend materiële
schade), in het aantal geregistreerde ongevallen waarbij volgens de politie een slachtoffer in het ziekenhuis opgenomen moest worden en in de
verkeersprestatie (BRON 2004-2018; INWEVA 2012-2018; SWOV, 2020a; Van Veluwen & De Vries, 2013).

4.5 Conclusie en discussie
Afgezien van de N65 en de N2 heeft Rijkswaterstaat Zuid-Nederland geen N-wegen meer in
beheer. In de andere studiegebieden bestaan de rijkswegen voor een groter deel uit nietautosnelwegen. Om die reden is in dit hoofdstuk het aantal dodelijke ongevallen per mld
voertuig-km op autosnelwegen tussen de drie regio’s vergeleken. In 2014-2018 en in 2004-2008
lag dit risico het hoogste op de autosnelwegen van Zuid-Nederland maar dit verschil is over een
langere periode niet stabiel. In 2009-2013 was er geen verschil met de overige autosnelwegen
buiten de Randstad.
De registratie van niet-dodelijke ongevallen in BRON is niet stabiel. Daarom zijn de aandelen in
het totaal aantal registreerde ongevallen per studiegebied vergeleken met het aandeel in de
verkeersprestatie. De verhoudingen tussen de studiegebieden zijn betrekkelijk constant over de
tijd inclusief de periode 2014-2018 waarin het totaal aantal ongevallen inclusief materiële schade
in BRON bepaald wordt met drie bronnen waardoor de kans op verschillen in registratiegraad
wordt beperkt. Dat geldt ook als we deze analyse beperken tot de op één na ernstigste categorie
ongevallen volgens BRON, maar die categorie is in de gehele periode gebaseerd op registratie
door de politie waardoor het mogelijk is dat registratieverschillen een rol spelen. Dit betekent
voor het vervolg van dit onderzoek dat we voor verklaringen voor het hoge risico op dodelijke
ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland vooral moeten zoeken naar factoren die
samenhangen met de kans dat een ongeval dodelijk afloopt en minder met factoren in relatie tot
het ongevalsrisico.
Gezien de probleemanalyse in dit hoofdstuk richt het vervolg van dit onderzoek zich op
autosnelwegen en ligt de nadruk bij het zoeken naar verklaringen op factoren in relatie tot de
kans dat een ongeval dodelijk afloopt.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
26

5 Snelheden en verkeerskenmerken
Zuid-Nederland heeft van de drie studiegebieden het kleinste areaal aan N-wegen en kent een
hoger risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen. Daarbij blijkt dat het hogere risico op
dodelijke ongevallen het gevolg is van een grotere kans op een dodelijke afloop als er een
ongeval plaatsvindt en niet als gevolg van een hoger ongevalsrisico. Daarom concentreert de
analyse zich vanaf dit hoofdstuk grotendeels op autosnelwegen en op factoren die kunnen
verklaren waarom ongevallen daar dodelijk aflopen.
De kans op een dodelijke afloop is groter naarmate de rijsnelheid hoger is (Aarts & Van Schagen,
2006; Elvik, 2013). Om de relatie met snelheid te analyseren gaat Paragraaf 5.1 in op snelheidslimieten en het risico op dodelijke ongevallen per limiet. Aangezien de rijsnelheid tussen regio’s
ook kan verschillen binnen hetzelfde snelheidsregime gaat Paragraaf 5.2 in op de vraag in
hoeverre rijsnelheden verschillen tussen de studiegebieden. Rijsnelheden kunnen worden
beïnvloed door het aandeel vrachtverkeer en de verkeersdruk. Het aandeel vrachtverkeer kan
daarnaast van invloed zijn op de letselernst van ongevallen vanwege het massaverschil met de
tegenpartij, zie Paragraaf 5.3. De verkeersdruk verschilt sterk tussen dagdelen en kan daardoor
leiden tot verschillen in rijsnelheid tussen dagdelen. Aansluitend op de analyse van de verkeersintensiteiten en verkeersdruk in Paragraaf 5.4 wordt daarom in Paragraaf 5.5 het risico op
dodelijke ongevallen per dagdeel beschreven.

5.1 Snelheidslimieten
Aanwezigheid van snelheidslimieten

Afbeelding 5.1 geeft een beeld van de snelheidslimieten in de drie studiegebieden in 2009 en
2017 voor alle rijkswegen die Rijkswaterstaat in die jaren beheerde. De verschillen zijn
hoofdzakelijk het gevolg van de invoering van 130 km/uur op autosnelwegen. Sinds 1 september
2012 is de standaardlimiet op autosnelwegen 130 km/uur. Het areaal met een snelheidslimiet
van 130 km/uur is sindsdien geleidelijk uitgebreid. Zowel voor als na invoering kwamen buiten de
Randstad vaker snelheidslimieten van meer dan 100 km/uur voor dan in de Randstad.
Afbeelding 5.2 geeft een gedetailleerder beeld van de verdeling naar snelheidslimiet voor de
weglengte en verkeersprestatie. Volgens de cijfers van VOR 2017 hebben autosnelwegen met
een snelheidslimiet van 120 km/uur of 130 km/uur in Zuid-Nederland en Overig niet-Randstad
een aandeel van ongeveer 90% in zowel de weglengte als de verkeersprestatie. In de Randstad
hebben autosnelwegen met een limiet tot en met 100 km/uur een aandeel van ongeveer de helft
in de weglengte en de verkeersprestatie. In Afbeelding 5.1 is binnen studiegebied Overig nietRandstad een aanzienlijke lengte aan 80 km/uur wegen te zien. Dit betreft voor het grootste
gedeelte niet-autosnelwegen die niet zijn opgenomen in Afbeelding 5.2 over autosnelwegen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
27

Snelheidslimieten in 2009

Snelheidslimieten in 2017

Snelheidslimiet:
80 km/uur
100 km/uur
100/130 km/uur
120 km/uur
120/130 km/uur
130 km/uur
Studiegebied:
Zuid-Nederland
Randstad
Overig niet-Randstad
Afbeelding 5.1. Snelheidslimieten op rijkswegen: links in 2009 (WEGGEG 2009) en rechts in 2017 (VOR 2017).

Rijbaanlengte naar snelheidslimiet

Verkeersprestatie over snelheidslimiet
100%

Aandeel vrekeersprestatie

Aandeel rijbaanlengte

100%
80%
60%
40%
20%
0%

Zuid-Nederland
80

100

Randstad

100/130

120

Overig nietRandstad
120/130

130

80%
60%
40%
20%
0%

Zuid-Nederland
80

100

100/130

Randstad
120

Overig nietRandstad
120/130

130

Afbeelding 5.2. Verdeling van de rijbaanlengte (links) en verkeersprestatie (rechts) naar snelheidslimieten voor autosnelwegen (VOR 2017).

Snelheidslimieten bij ongevallen

Afbeelding 5.3 toont de snelheidslimieten die bij de dodelijke ongevallen op autosnelwegen in
BRON zijn geregistreerd. De aandelen hebben betrekking op snelheidslimieten van 80 km/uur en
hoger. De grafiek laat zien dat op rijkswegen in Zuid-Nederland bij ca. 85% van de dodelijke
ongevallen een snelheidslimiet van 120 km/uur of 130 km/uur is geregistreerd. Voor de Randstad
is dat ca. 45%. Deze aandelen kunnen niet rechtstreeks met de cijfers in Afbeelding 5.2 worden
vergeleken omdat deze betrekking hebben op 2017 terwijl Afbeelding 5.3 een periode van 10 jaar
beschrijft.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
28

Dodelijke autosnelwegongevallen naar snelheidslimiet

Afbeelding 5.3.
Aandeel geregistreerde
ongevallen naar
snelheidslimiet volgens
BRON; limieten van 80
km/uur en hoger (BRON
2009-2018; SWOV, 2020a)

100%

Aandeel dodelijke ongevallen

dodelijke autosnelweg-

80%
60%
40%
20%
0%

Zuid-Nederland
80 km/uur

90 km/uur

Randstad
100 km/u

Overig niet-Randstad
120 km/uur

130 km/uur

Risico op dodelijke ongevallen in relatie tot snelheidslimieten

Risico’s voor 2009-2013 en 2014-2018 zijn bepaald met snelheidslimieten van wegvakken in het
VOR 2017- en WEGGEG 2012-bestand waaraan in BRON geregistreerde autosnelwegongevallen
zijn gekoppeld. Met deze aanpak is zeker dat de ongevallen en verkeersprestaties gedurende de
gehele vijfjaarsperioden aan dezelfde wegvakken gekoppeld zijn. Aangezien de snelheidslimiet
van een wegvak tijdens de vijfjaarsperiode kan zijn veranderd, is alleen gekeken naar wegvakken
met een snelheidslimiet van 100 km/uur en wegvakken met een snelheidslimiet hoger dan 100
km/uur. Een verhoging van de snelheidslimiet van 120 km/uur naar 130 km/uur heeft geen
invloed op de schatting. Wegvakken met een variabele snelheidslimiet zijn toegedeeld aan de
hoogste snelheidslimiet (dus een variabele 100-130km/uur-limiet aan ‘hoger dan 100 km/uur’).
Het gemiddelde risico op autosnelwegen was volgens deze analyse in beide vijfjaarsperioden 0,9
dodelijke ongevallen per mld voertuig-km. De risicoverschillen tussen de regio’s sluiten aan op de
risicoverschillen die in Paragraaf 4.3 waren beschreven voor alle autosnelwegen. Binnen de
beide studiegebieden buiten de Randstad ligt het risico op 100km/uur-autosnelwegen even hoog
als op autosnelwegen met een hogere snelheidslimiet. In de Randstad hebben autosnelwegen
met een snelheidslimiet van 100 km/uur in 2009-2013 een risico op dodelijke ongevallen dat
vergelijkbaar is met autosnelwegen met een hogere limiet. In 2014-2018 lijken in de Randstad de
autosnelwegen met een limiet van 100 km/uur veiliger, hoewel de verdeling van de ongevallen
niet significant verschilt van de verdeling die verwacht had mogen worden op basis van de
verkeersprestaties per snelheidsregime (Chi-kwadraattoets: χ2(1, N=81) = 3,6; p=0,08). In de
Randstad is het areaal aan autosnelwegen met een (variabele) snelheidslimiet boven de 100
km/uur uitgebreid (zie Afbeelding 5.1, bijvoorbeeld de A4 vanuit de richting Schiphol tot Den
Haag). Het areaal aan 100 km/uur wegen is in de periode 2014-2018 nog sterker rond de grote
steden geconcentreerd. Het verschil in de periode 2014-2018 kan het gevolg zijn van de
kenmerken van de stedelijke rondwegen zoals de hoge verkeersbelasting en meer rijstroken per
rijbaan dan op andere autosnelwegen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
29

1

0

Zuid-Nederland

Randstad

100 km/uur

Overig nietRandstad

Dodelijke ongevallen per miljard
voertuig-km

Dodelijke ongevallen per miljard
voertuig-km

Risico 2009-2013

2

Risico 2014-2018

2

1

0

>100 km/uur

Zuid-Nederland

Randstad

100 km/uur

Overig nietRandstad

>100 km/uur

Afbeelding 5.4. Geregistreerde dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer op autosnelwegen met een snelheidslimiet van 100 km/uur of hoger: links
voor 2009-2013; rechts voor 2014-2018 (BRON 2009-2018; VOR 2017; WEGGEG 2012/2013)

5.2 Rijsnelheid
Verschillen in rijsnelheid tussen de studiegebieden

Een eerste aanwijzing voor verschillen in rijsnelheid volgt uit de snelheidslimieten in de
studiegebieden. Uit snelheidsmonitoring van Rijkswaterstaat in het kader van de invoering van de
verhoging van de snelheidslimiet naar 130 km/uur blijkt dat hogere snelheidslimieten samengaan
met hogere rijsnelheden, maar dat de verschillen niet evenredig zijn. Martens en Smits (2016)
concluderen dat de rijsnelheid op 100 km/uur-wegvakken gemiddeld over een etmaal 100
km/uur bedraagt. Bij trajecten met een snelheidslimiet van 120 km/uur is dat 108 km/uur en bij
een limiet van 130 km/uur 112 km/uur. Deze bevindingen sluiten aan bij de vuistregel dat het
verhogen van de snelheidslimiet met 10 km/uur samengaat met een toename van rijsnelheden
met ca. 3 km/uur (Elvik et al., 2009).
Het grotere aandeel 100km/uur-wegen in de Randstad suggereert dat de rijsnelheden daar lager
liggen. Die conclusie zou echter niet getrokken kunnen worden als het aandeel overschrijders van
de snelheidslimiet op die wegen in de Randstad hoger ligt. Om daar zicht op te krijgen is het
aandeel minuutgemiddelde rijsnelheden op of boven de limiet uit Floating Car Data (FCD) van
NDW in 2018 gebruikt als indicator, zie Afbeelding 5.5. Dat de snelheidslimiet op autosnelwegen
minder vaak wordt overschreden naarmate de snelheidslimiet hoger is past bij de eerdergenoemde
uitkomsten van monitoringonderzoek van Rijkswaterstaat (Martens & Smits, 2016). Naarmate de
snelheidslimiet hoger is, wordt de snelheidslimiet minder vaak overschreden. Voor deze studie is
vooral het verschil tussen de studiegebieden relevant. Die verschillen zijn klein. Op autosnelwegen
met een snelheidslimiet van 120 km/uur of 130 km/uur was het aandeel minuutgemiddelde
snelheden op of boven de snelheidslimiet iets hoger in Overig niet-Randstad dan in de Randstad
en Zuid-Nederland.
In de vorige paragraaf is geconcludeerd dat er weinig verschil in risico op dodelijke ongevallen is
tussen autosnelwegen met een snelheidslimiet van 100 km/uur en hoger dan 100 km/uur. Wel
lag het risico in de laatste vijf jaar, ongeacht de snelheidslimiet, hoger op de autosnelwegen van
Zuid-Nederland. Wat de analyse van de NDW-cijfers van 2018 daaraan toevoegt is dat het niet
aannemelijk is dat dit verschil wordt verklaard door hogere rijsnelheden op de weg van ZuidNederland.
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
30

Afbeelding 5.5.

snelheidslimiet op
autosnelwegen met
verschillende
snelheidslimieten in 2018
(FCD van NDW).

Aandeel minuten met gemiddelde
snelheid > snelheidslimiet

snelheden op of boven de

Algehele overschrijding snelheidslimiet

100%

Aandeel minuutgemiddelde

80%
60%
40%
20%
0%

100 km/uur

120 km/uur

Zuid-Nederland

Randstad

130 km/uur

Overig niet-Randstad

Relatie tussen rijsnelheid en verkeerskenmerken

Om voor de verdere verkenning van verkeerskenmerken inzicht te hebben in de relatie met
rijsnelheden is een lineaire regressieanalyse uitgevoerd voor autosnelwegen met een
snelheidslimiet van 100 km/uur en hoger. Daarbij is de samenhang onderzocht tussen de door
NDW geschatte aandelen minuutgemiddelde snelheden op of boven de snelheidslimiet en de
maximale I/C-verhouding die voorkomt in de spitsperioden. Andere variabelen waren het
aandeel vrachtverkeer en de snelheidslimiet. 6 Doordat NDW etmaalmaalwaarden levert kan de
samenhang met de I/C-verhouding niet naar uur worden onderscheiden. De resultaten zijn
weergegeven in Tabel 5.1. De variabelen verklaren 50% van de variatie in het aandeel minuutgemiddelde snelheden op of boven de snelheidslimiet. Door het grote aantal 50m-segmenten
waarop de regressie is gebaseerd (ca. 105.000) zijn alle variabelen statistisch significant en is met
name de sterkte van de samenhang van belang. Welke variabelen het sterkste samenhangen met
limietoverschrijdingen kan worden beoordeel met de gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt.
Het aandeel minuutgemiddelden op of boven de snelheidslimiet is lager (lees ‘rijsnelheden liggen
lager’) naarmate de I/C-verhouding en het aandeel vrachtverkeer hoger zijn. De samenhang met
I/C-verhouding is iets sterker dan met het aandeel vrachtverkeer. Het aandeel minuutgemiddelden
op of boven de snelheidslimiet is lager naarmate de snelheidslimiet hoger is.
Tabel 5.1. Uitkomsten van
regressie op het aandeel

Variabelen

minuutgemiddelde
snelheden op of boven de
snelheidslimiet op
autosnelwegen in 2018 met
een snelheidslimiet van 100
2 = 0,50).

km/uur of hoger (R

Regressiecoëfficiënt

Gestandaardiseerde
regressiecoëfficiënt

P

Constante

0,91

<0,001

I/C-verhouding

-0,30

-0,24

<0,001

Aandeel vrachtverkeer

-0,01

-0,20

<0,001

120 km/uur (referentie)

-,31

-0,57

<0,001

130 km/uur (referentie)

-,37

-0,82

<0,001

Snelheidslimiet:
100 km/uur (referentie)

6. In de regressie opgenomen als Dummy-variabelen.
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
31

5.3 Aandeel vrachtverkeer
Het aandeel vrachtverkeer op hoofdrijbanen van autosnelwegen en rangeerbanen is het hoogste
in Zuid-Nederland, namelijk 17%. In de Randstad ligt dit percentage op 11% en op de overige
autosnelwegen buiten de Randstad op 15%. Het relatief hoge aandeel vrachtverkeer op
autosnelwegen in Zuid-Nederland is te verklaren uit de ligging van Noord-Brabant tussen de
haven van Rotterdam, de haven van Antwerpen in België en het Ruhrgebied in Duitsland.
Afbeelding 5.6 beschrijft de verdeling van dodelijke autosnelwegwegongevallen naar betrokkenheid
van vrachtauto’s. Het aandeel dodelijke ongevallen waarbij vrachtauto’s betrokken zijn, ligt in
Zuid-Nederland iets lager dan in Overig niet-Randstad en ligt het laagste in de Randstad.
Betrokkenheid vrachtauto's bij dodelijke autosnelwegongevallen

Afbeelding 5.6.
dodelijke autosnelwegongevallen waarbij één of
meer vrachtauto’s betrokken
zijn (BRON 2009-2018;
SWOV, 2020a)

Aandeel dodelijke
autosnelwegongevallen

Aandeel geregistreerde

100%
80%
60%
40%
20%
0%

Zuid-Nederland

Randstad

Geen vrachtauto betrokken

Overig niet-Randstad

Vrachtauto betrokken

In alle studiegebieden is het aandeel dodelijke ongevallen met vrachtauto’s hoger dan het
aandeel vrachtauto’s in de verkeersprestatie. Een hoger aandeel vrachtverkeer in de verkeersprestatie in Zuid-Nederland kan een van de verklaringen zijn voor het hogere risico op dodelijke
ongevallen. De relatie is echter complex omdat door een hoger aandeel vrachtverkeer een ander
verkeersbeeld ontstaat, en de snelheden gemiddeld lager kunnen liggen (zie Paragraaf 5.2 over
rijsnelheden). Daarom wordt de relatie verder onderzocht met regressieanalyses in Hoofdstuk 8.

5.4 Verkeersintensiteiten en verkeersbelasting
Ruimtelijke spreiding van de verkeersintensiteit en -belasting

Afbeelding 5.7 toont de verkeersintensiteiten en de verkeersbelasting op autosnelwegen op
kaart. De verkeersbelasting is uitgedrukt met de verhouding tussen de verkeersintensiteit (I) en
de capaciteit (C). Bij een I/C-verhouding onder de 0,8 is de kans op filevorming klein, maar
afhankelijk van de omstandigheden zal het gedwongen volgen van voertuigen en vermindering
van rijsnelheden al optreden bij een I/C-verhouding rond de 0,55 tot 0,7 (Rijkswaterstaat, 2015).
Bij het berekenen van de capaciteit is rekening gehouden met het aantal rijstroken en niet met
weeromstandigheden, zichtomstandigheden, rijstrookversmallingen en type wegdek. Het betreft
een theoretische capaciteit onder ideale omstandigheden. De I/C-verhoudingen zullen daardoor
in de praktijk wat hoger liggen dan de waarden die in deze paragraaf zijn weergegeven
(Rijkswaterstaat, 2015).
In de linker kaart in Afbeelding 5.7 is te zien dat de verkeersintensiteiten het hoogste liggen in de
Randstad. De autosnelwegen in de Randstad hebben meer rijstroken, waardoor de capaciteit van
de wegen daar ook groter is. Ondanks die grotere capaciteit blijkt uit de rechter kaart in
Afbeelding 5.7 dat ook de theoretische I/C-verhoudingen in de Randstad hoger liggen. De
autosnelwegen in Overig niet-Randstad hebben de laagste intensiteit en verkeersbelasting. De
intensiteit en belasting in Zuid-Nederland ligt tussen andere twee studiegebieden in. Het beeld
van de verhouding tussen de Randstad en Zuid-Nederland sluit aan op een analyse van het
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
32

Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid (KiM) waaruit blijkt dat het reistijdverlies in Noord-Brabant
aanzienlijk kleiner is dan in de Randstad (KiM, 2013).
Etmaalintensiteit op autosnelwegen

I/C-verhouding op autosnelwegen

Studiegebied:
Zuid-Nederland
Randstad
Overig niet-Randstad
Afbeelding 5.7. Verkeersintensiteiten (links) en verkeersbelasting (rechts) waarbij hogere waarden als bredere lijnen zijn afgebeeld: links etmaalintensiteiten;
rechts de hoogste theoretische I/C-verhouding in de spits voor wegen waarbij deze in de spits minimaal 0,55 is (Bronnen: NWB 2018; INWEVA 2018).

Verkeersbelasting naar tijd

Afbeelding 5.8 laat zien dat de theoretische I/C-verhouding sterk varieert over de dag. De getoonde
I/C-verhoudingen representeren de naar de verkeersprestaties van wegvakken gewogen I/Cverhouding op autosnelwegen. Van een wegvak waarop bijvoorbeeld twee keer zoveel voertuigkilometers worden afgelegd als op een ander wegvak, weegt de I/C-verhouding twee keer zo
zwaar. De getoonde I/C-verhoudingen geven weer met welke verkeersbelasting de gemiddelde
weggebruiker op een bepaald uur van de dag wordt geconfronteerd. ’s Nachts zijn de verschillen
klein maar overdag ligt de I/C-verhouding in de Randstad structureel hoger dan in de andere twee
studiegebieden. In Zuid-Nederland ligt de I/C-verhouding hoger dan op de overige rijkswegen buiten
de Randstad. De hogere I/C-verhoudingen gedurende de dag suggereren dat de verkeersbelasting
in de Randstad gedurende een groter deel van de dag invloed zal hebben op de rijsnelheden.
Afbeelding 5.8.

I/C-verhouding naar uur van de dag

0,70

Theoretische I/C-verhouding
naar uur van de dag op

0,60

autosnelwegen

I/C-verhouding

(INWEVA 2018).

0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00

0

2

4

6

Zuid-Nederland

Titel
Rapport
Pagina

8

10

12

Randstad

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
33

14

16

18

20

Overig niet-Randstad

22

24

5.5 Risico op dodelijke ongevallen naar dagdeel
In de vorige paragraaf is beschreven hoe de verkeersbelasting op de autosnelwegen in de
studiegebieden varieert over de dag. Die variatie is een van de factoren die de variatie van het
risico over de dag mede bepaalt. De aantallen ongevallen per uur per studiegebied zijn klein maar
op basis van een visuele inspectie van die risico’s is de dag ingedeeld in drie dagdelen:
1. Nachtelijke uren (0-7 uur)
2. Spitsuren (7-9 uur en 15-19 uur)
3. Middag (10-15 uur) en avond (19-24 uur)
Afbeelding 5.9 beschrijft de risico’s per dagdeel. Gedurende alle dagdelen is het risico het laagste
in de Randstad. De risico’s binnen Zuid-Nederland en Overig niet-Randstad zijn vergelijkbaar, met
uitzondering van de spitsperiode. In de spitsperiode is het risico op dodelijke ongevallen het
hoogste in Zuid-Nederland.
Afbeelding 5.9.

Risico dodelijke autosnelwegongevallen (2009-2018)

Geregistreerde dodelijke
ongevallen per miljard
autosnelwegen (INWEVA
2018; SWOV, 2020a).

3

Dodelijke ongevallen per mld km

voertuigkilometer op

2

1

0

0-7 uur (nacht)
Zuid-Nederland

7-10 uur / 15-19 uur (spits)
Randstad

10-15 uur / 19-24 uur
(middag/avond)

Overig niet-Randstad

Voor het interpreteren van de verhoudingen tussen de risico’s in de studiegebieden is het risico
op dodelijke ongevallen uit Afbeelding 5.9 in Zuid-Nederland en Overig niet-Randstad gedeeld
door het risico in de Randstad. Deze relatieve risico’s t.o.v. de Randstad zijn weergegeven in
Afbeelding 5.10. Het relatieve risico is gelijk aan 1 als er geen verschil is tussen het betreffende
studiegebied en de Randstad. Hoe hoger het relatief risico, hoe groter het verschil. De verschillen
zijn het kleinste in de nachtelijke uren en het grootste in de middag- en avonduren. De sterke
variatie van de verschillen tussen de regio’s naar dagdeel doen vermoeden dat de dynamiek van
het verkeer een rol speelt. Dat het risico in de middag en avond lager ligt in de Randstad is
mogelijk te verklaren doordat de verkeersbelasting daar in die uren hoger blijft, zie Afbeelding
5.8. Dat de risico’s in de nachtelijke uren weinig verschillen suggereert dat factoren in relatie tot
nachtelijke ongevallen zoals de aanwezigheid van openbare verlichting geen goede verklaring zijn
voor de verschillen met de Randstad.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
34

Relatief risico studiegebieden t.o.v. de Randstad (2009-2018)

Afbeelding 5.10.
ongevallen op
autosnelwegen in ZuidNederland en Overig nietRandstad ten opzichte van
de Randstad (INWEVA 2018;
SWOV, 2020a).

Risico per gebied / risico Randstad

Risico op dodelijke

2

1

0

Zuid-Nederland t.o.v. Randstad

0-7 uur (nacht)

Overig niet-Randstad t.o.v. Randstad

7-10 uur / 15-19 uur (spits)

10-15 uur / 19-24 uur (middag/avond)

In Zuid-Nederland is het risico niet alleen in de middag- en avonduren verhoogd t.o.v. de
Randstad maar ook in de spitsperioden. Op de overige autosnelwegen buiten de Randstad is in
de spits het relatief risico t.o.v. de Randstad kleiner. Het verschil in risico op dodelijke ongevallen
tussen Zuid-Nederland en de Randstad in de spitsperioden blijkt niet statistisch significant te zijn
(χ2(1, N=126) = 1,9; p =0,17).

5.6 Conclusie en discussie
Het risico op dodelijke ongevallen lijkt vergelijkbaar te zijn voor autosnelwegen met een
snelheidslimiet van 100 km/uur en die met een hogere snelheidslimiet. Met Floating Car Data
(FCD) van NDW over 2018 is nagegaan of er binnen de snelheidsregimes verschillen zijn in het
aandeel minuutgemiddelde snelheden op of boven de snelheidslimiet op autosnelwegen. De
uitkomsten suggereren dat er in Zuid-Nederland niet meer overschrijding van de snelheidslimiet
voorkomt dan in andere studiegebieden. Het is dan ook niet aannemelijk dat snelheidslimieten
en gemiddelde overschrijdingen per snelheidsregime een verklaring vormen voor het hogere
risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland. Uit analyse van de
snelheidsgegevens van NDW kon verder worden afgeleid dat een hoger aandeel vrachtverkeer
en een hogere verkeersbelasting (een hogere I/C-verhouding) samengaan met minder
snelheidsoverschrijdingen.
De afloop van ongevallen met vrachtauto’s is ernstiger door het verschil in massa met andere
voertuigen. Dit zou kunnen bijdragen aan het hogere risico op dodelijke ongevallen in ZuidNederland. Echter, het aandeel dodelijke ongevallen waarbij vrachtauto’s betrokken zijn, ligt in
Zuid-Nederland iets lager dan in Overig niet-Randstad. Zoals in Paragraaf 5.3 is opgemerkt, gaat
meer vrachtverkeer ook samen met lagere gemiddelde snelheden, wat gunstig zou kunnen zijn
voor de verkeersveiligheid. Om de verklarende waarde van het aandeel vrachtverkeer voor het
risico op dodelijke ongevallen verder te onderzoeken zal deze als variabele worden meegenomen
in de regressieanalyses op dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Hoofdstuk 8.
De verkeersintensiteiten en verkeersdruk op de autosnelwegen in Zuid-Nederland liggen tussen
die in de Randstad (waar deze het hoogste zijn) en Overig niet-Randstad in. De verkeersbelasting
varieert sterk over de dag en ligt ’s nachts overal laag. Uit een vergelijking van risico op dodelijke
autosnelwegongevallen per dagdeel blijkt dat de risicoverschillen tussen de drie studiegebieden
’s nachts ook klein zijn. Dat betekent dat factoren die vooral aan het risico op dodelijke
ongevallen ’s nachts bijdragen niet verklaren waarom Zuid-Nederland een hoger risico op
autosnelwegen heeft, bijvoorbeeld een verschil in de aanwezigheid van openbare verlichting of
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
35

factoren in relatie tot spookrijongevallen, die vaak ’s nachts plaatsvinden (SWOV, 2018c). De
verschillen in risico tussen de autosnelwegen in en buiten de Randstad zijn ’s middags en ‘s
avonds het grootste. Aangezien de I/C-verhouding gedurende een groter deel van de dag hoog
blijft in de Randstad is, is daar minder lang sprake van vrij rijdend verkeer. Dat kan de snelheid
remmen waardoor ongevallen minder ernstig aflopen in de middag en avond. De maximale I/Cverhouding zal dan ook als variabele worden onderzocht in de regressieanalyses in Hoofdstuk 8.
In Zuid-Nederland is het risico niet alleen in de middag- en avonduren verhoogd t.o.v. de
Randstad maar ook in de spitsperioden. Dat verschil is statistisch niet significant, maar deze
indicatie is wel aanleiding om in Paragraaf 6.3 en 7.3 te kijken naar fileongevallen en de
toepassing van filestaartbeveiliging met behulp van rijstrooksignalering in de drie
studiegebieden.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
36

6 Kenmerken van ongevallen en
betrokkenen
In dit hoofdstuk worden kenmerken van dodelijke ongevallen op autosnelwegen en de betrokken
verkeersdeelnemers geanalyseerd en vergeleken tussen de studiegebieden. Het doel daarvan is
om na te gaan of er op basis van de kenmerken van de ongevallen aanvullende hypothesen
geformuleerd kunnen worden om te verklaren waarom autosnelwegen in Zuid-Nederland een
hoger risico op dodelijke ongevallen hebben dan de andere twee studiegebieden.
In Paragraaf 6.1 worden de type dodelijke ongevallen van 2009 t/m 2018 vergeleken aan de
hand van het kenmerk ‘aard ongeval’. Er zijn weinig aanvullende details geregistreerd in de
verkeersongevallenregistratie BRON. Daarom worden in Paragraaf 6.2 en 6.3 extra kenmerken
van bermongevallen en kop-staartongevallen beschreven op basis van de dieptestudies van
dodelijke ongevallen die SWOV van 2015 t/m 2017 in opdracht van Rijkswaterstaat heeft
uitgevoerd (Davidse, Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019). In Paragraaf 6.4 wordt nagegaan of
het aandeel ongevallen bij wegwerkzaamheden verschilt tussen de studiegebieden. Paragraaf
6.5 en 6.6 richten zich op mogelijke verklaringen in relatie tot kenmerken van de betrokkenen,
namelijk leeftijd en rijden onder invloed van alcohol. Daarbij worden expositiecijfers beschreven
om te toetsen in hoeverre eventuele verschillen tussen de studiegebieden de verschillen in risico
op dodelijke ongevallen kunnen verklaren. Paragraaf 6.7 vat de conclusies samen.

6.1 Aard ongeval
Afbeelding 6.1 beschrijft het aandeel geregisterde dodelijke ongevallen op autosnelwegen naar
het geregistreerde kenmerk ‘aard ongeval’. De verdeling voor Zuid-Nederland verschilt nauwelijks
van de verdeling in de Randstad. Aangezien we autosnelwegen bekijken, gebeuren er door de
fysieke rijrichtingscheiding (of brede middenberm) nauwelijks frontale ongevallen. De meeste
ongevallen betreffen enkelvoudige ongevallen waarbij geen andere weggebruiker betrokken is,
bijvoorbeeld van de weg afraken en tegen een obstakel botsen en eenzijdige ongevallen zoals
een auto die over de kop slaat zonder daarbij tegen een obstakel te botsen. Daarnaast is het
aantal kop-staartbotsingen substantieel. Afgezien van een iets hoger aandeel enkelvoudige
ongevallen in Overig niet-Randstad, zijn de verschillen tussen de studiegebieden klein.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
37

Aard ongeval op autosnelwegen (2009-2018)

Afbeelding 6.1.
Aandeel geregistreerde
dodelijke ongevallen op

100%

autosnelwegen naar aard
ongeval exclusief de

80%

Frontaal

categorie onbekend/overig
(BRON 2009-2018;
SWOV, 2020a)

60%

Kop-staart-, kettingbotsing
Flank

40%

Enkelvoudig (eenzijdig of
vast/los voorwerp)

20%

0%

Zuid-Nederland

Randstad

Overig nietRandstad

6.2 Ongevallen met obstakels
Aangezien deze studie zich richt op dodelijke ongevallen, beginnen we met een beschrijving van
een onderzoek gericht op de kans dat op een autosnelweg een ernstig enkelvoudig ongeval
gebeurt (Hengeveld & Nägele, 2014) en een onderzoek over de kans op een dodelijke afloop als
er een ernstig enkelvoudig ongeval gebeurt (Hengeveld & Nägele, 2013). Voor het eerste
onderzoek zijn locaties van ernstige enkelvoudige ongevallen vergeleken met controlelocaties.
Voor het tweede onderzoek zijn locaties van dodelijke enkelvoudige ongevallen vergeleken met
ernstige enkelvoudige ongevallen (enkelvoudige ongevallen waarbij in BRON een ziekenhuisgewonde was geregistreerd). Hengeveld en Nägele (2013; 2014) gebruikten registratieformulieren
van de politie en CycloMedia-beelden om details van ongevallen en eventueel geraakte obstakels
vast te leggen. De studie bevestigt dat de verschillende gevarenzones die voor bermen in
ontwerprichtlijnen zijn benoemd het risico verhogen. Daarbij blijkt dat solitaire obstakels zoals
bomen, portaalpoten en pijlers het grootste risico vormen. Van objecten zoals lichtmasten kon
niet worden vastgesteld of ze conform de standaard botsveilig waren. Deze hadden eveneens
een hoger risico maar in minder sterke mate. Gevarenzones in de lengte zoals geluidswallen,
greppels en watergangen geven het minste extra risico. De kans dat een ongeval dodelijk afloopt
is het kleinste bij obstakelvrije bermen en bermen die van geleiderails zijn voorzien. Zoals
beschreven door Van Petegem, Louwerse en Commandeur (2017) is de breedte van obstakelvrije
zones een aandachtspunt, omdat voertuigen na verlies van controle de berm diep blijken te
kunnen indringen.
SWOV heeft in opdracht van Rijkswaterstaat voor de periode van 2015 tot en met 2017 de
dodelijke ongevallen op rijkswegen onderzocht (Davidse, Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019).
Aan de hand van politiegegevens en beeldmateriaal van de ongevalslocaties is voor elk ongeval
nagegaan welke factoren een rol speelden bij het ontstaan en de afloop ervan.
Obstakelongevallen vormen een belangrijk deel van de categorie ‘enkelvoudige ongevallen’
(andere enkelvoudige ongevallen zijn eenzijdige ongevallen zoals over de kop slaan). Tabel 6.1
beschrijft het aantal aanrijdingen met obstakels naar afstand tot de kantstreep. Geleiderails is
niet naar afstand onderscheiden. De cijfers suggereren dat Zuid-Nederland een relatief groot
aandeel heeft in het aantal obstakelongevallen en in het aantal ongevallen met obstakels op een
afstand van minder dan 10 m en op 10 m tot 13 m uit de kantstreep. De aantallen zijn te klein om
de verschillen statistisch te toetsen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
38

Zuid-Nederland had in de geanalyseerde periode 24 dodelijke obstakelongevallen als we
ongevallen met geleiderails buiten beschouwing laten. Daarvan betroffen 12 ongevallen een
aanrijding met een boom en 7 ongevallen een aanrijding met een pijler, portaal of paal van een
wegwijzer. Bij die 19 dodelijke ongevallen stond het obstakel in 10 gevallen op minder dan 10 m
van de kantstreep en in 9 gevallen tussen de 10 m en 13 m van de kantstreep. Andere soorten
gevarenzondes bij obstakelongevallen zijn bijvoorbeeld aanrijdingen met lichtmasten en
greppels. Met name aanrijdingen met bomen kwamen vaker voor in Zuid-Nederland dan in de
andere twee studiegebieden. Van het totaal van 21 aanrijdingen met bomen op een afstand tot
13 m gebeurden er 12 in Zuid-Nederland, 3 in de Randstad en 6 in Overig niet-Randstad.
Tabel 6.1. Betrokkenheid van
geleiderails en afstand van

Studiegebied

de kantstreep tot obstakels
bij dodelijke ongevallen met

Aantal
ongevallen

Geleiderails

< 10 m

10 m - 13 m

> 13 m

Zuid-Nederland

32

8

12

10

2

Randstad

21

7

8

1

3

2017 (Davidse, Louwerse &

Overig niet-Randstad

27

4

9

4

9

Van Duijvenvoorde, 2019).

Totaal

80

19

29

15

14

een botsing met een object
op rijkswegen in 2015 –

De beschrijving van obstakelongevallen van Davidse, Louwerse en Van Duijvenvoorde (2019) is
betrouwbaar, maar mogelijk is het hoge aantal ongevallen met bomen een tijdelijk piek. In het
bovenbeschreven onderzoek van Hengeveld en Nägele (2013) in 2008 gebeurden 2 van de 19
dodelijke ongevallen met bomen in Zuid-Nederland, 5 in de Randstad en 12 in Overig nietRandstad. Van de door hen bestudeerde ongevallen met ziekenhuisgewonden waren er 35 een
aanrijding met een boom waarvan 8 in Zuid-Nederland, 8 in de Randstad en 19 in Overig nietRandstad (Hengeveld & Nägele, 2013).
Volgens Hengeveld en Nägele (2013) is de kans dat enkelvoudige ongevallen dodelijk aflopen
kleiner op locaties waar de bermen zijn voorzien van geleiderails. De uitkomsten in Tabel 6.1
sluiten daarbij aan. Minder dan een kwart van de obstakelbotsingen betreft aanrijdingen met
geleiderails terwijl ruim 95% van de lengte aan middenbermen (Hengeveld & Nägele, 2014) en
ongeveer de helft van de lengte aan buitenbermen langs autosnelwegen (zie Tabel 8.1) zijn
voorzien van geleiderails. De aanwezigheid van geleiderails in de middenberm is niet erg onderscheidend, maar bij de rechterberm zijn er wel verschillen tussen wegvakken en studiegebieden.
Gezien de samenhang met dodelijke enkelvoudige ongevallen wordt het aandeel van de lengte
aan bermen met rechts geleiderails meegenomen in de regressiemodellen die in Hoofdstuk 8
worden beschreven.
Een aandachtspunt bij toepassing van geleiderails zijn de beginpunten. Davidse, Louwerse en Van
Duijvenvoorde (2019) constateerden dat bij een deel van de dodelijke ongevallen bij geleiderails
een voertuig achter de geleiderails terechtkomt. Doordat het beginpunt ervan onvoldoende is
uitgebogen kwamen de voertuigen achter de geleiderails terecht, waarna ze daar tegen een
obstakel botsten of in een watergang belandden.

6.3 Kop-staartongevallen en aanwezigheid van
filestaartsignalering
In het eerder genoemde SWOV-onderzoek naar dodelijke ongevallen op rijkswegen van 2015 t/m
2017 is gekeken naar kop-staartongevallen en de aanwezigheid van filestaartsignalering (Davidse,
Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019). Voor dit onderzoek zijn de resultaten over de drie jaar
onderscheiden naar studiegebied, zie Tabel 6.2. Bijna de helft van de dodelijke kop-staartongevallen gebeurt bij de staart van een file. Ongeveer een derde deel van de locaties met
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
39

fileongevallen was voorzien van werkende signalering. Buiten de Randstad staat er minder vaak
filestaartsignalering (zie Paragraaf 7.3) en gebeuren fileongevallen vaker op locaties zonder
filestaartsignalering. De aanwezigheid van filestaartsignalering in relatie tot de verkeersdruk
wordt verder beschreven in Paragraaf 7.3.
Tabel 6.2.
Kop-staartbotsingen en
aanwezigheid van

Studiegebied

Totaal

Geen
file

File

filestaartsignalering bij
dodelijke ongevallen op
rijkswegen in 2015 – 2017
(Davidse, Louwerse & Van
Duijvenvoorde, 2019).

Verkeerssignalering bij locaties met
fileongevallen
Niet aanwezig /
nog niet in bedrijf

Geen
signaal

Wel
signaal

Signaal
onbekend

ZuidNederland

21

11

10

8

0

2

0

Randstad

20

10

10

4

0

4

2

Overig nietRandstad

23

12

11

9

0

1

1

Totaal

64

33

31

22

0

7

3

6.4 Wegwerkzaamheden
Uit een literatuurstudie van Van Gent (2007) blijkt dat het ongevalsrisico door werk in uitvoering
wordt verhoogd maar dat de ernst van de ongevallen afneemt. Wegwerkzaamheden lijken
daarom geen plausibele verklaring voor eventuele verschillen tussen de studiegebieden. Voor de
volledigheid is wel een vergelijking gemaakt op basis van cijfers in BRON. Het aandeel dodelijke
autosnelwegongevallen van 2009 t/m 2018 waarbij in BRON is geregistreerd dat er sprake was
van wegwerkzaamheden of een tijdelijke afsluiting, was 3% in Zuid-Nederland, 6% in de Randstad
en 5% op de overige rijkswegen buiten de Randstad (BRON 2009-2018; SWOV, 2020a). De
verschillen zijn klein. De aanwezigheid van wegwerkzaamheden en tijdelijke afsluitingen biedt
geen verklaring voor het hogere risico op dodelijke ongevallen op de autosnelwegen in ZuidNederland.

6.5 Betrokkenheid van jongere en oudere bestuurders
Afbeelding 6.2 beschrijft de verdeling van de leeftijd van de als eerste en eventuele tweede
geregistreerde bestuurder bij dodelijke autosnelwegongevallen. Er kan qua schuldvraag geen
betekenis worden ontleend aan wie als eerste of tweede betrokkene is geregistreerd (in een
verder verleden had dit in BRON wel een betekenis). Jonge beginnende bestuurders veroorzaken
vaker ernstige ongevallen dan oudere bestuurders (Ligtermoet & Kroeze, 2011). Een groot
aandeel beginnende bestuurders zou dan ook een verklaring kunnen zijn voor een hoger risico
van dodelijke ongevallen. Ouderen lopen door hun kwetsbaarheid een groter risico om te
overlijden als ze bij een ongeval betrokken raken (Davidse, 2007; SWOV, 2015). Een groot
aandeel oudere bestuurders zou dan ook een verklaring kunnen zijn voor een hoger risico op
dodelijke ongevallen.
Als er zowel naar de eerste als tweede betrokkene wordt gekeken, zijn er nauwelijks verschillen
qua betrokkenheid van jonge beginnende bestuurders tot 24 jaar en bestuurders van 65 jaar en
ouder tussen de studiegebieden. Er zijn geen voertuigprestaties per leeftijdsgroep beschikbaar.
Wel kan een onderscheid naar provincie en leeftijdsklasse worden gemaakt met cijfers uit het
Onderzoek Verplaatsingsgedrag in Nederland (OViN) over 2010 tot en met 2017, aangevuld met
cijfers uit het MobiliteitsOnderzoek Nederland (MON) voor 2009. Volgens deze gegevens
verschilt het aandeel kilometers onder bestuurders van 18 tot en met 24 jaar nauwelijks tussen
de drie studiegebieden (8% in de Randstedelijke provincies; 9% in Noord-Brabant en Limburg; 8%
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
40

in de overige provincies buiten de Randstad). Het aandeel autokilometers onder bestuurders van
60 jaar en ouder (65 jaar en ouder kan niet worden geselecteerd in QLIK; SWOV, 2020b) ligt iets
lager in de Randstad dan in de andere twee studiegebieden (17% in de Randstedelijke provincies,
18% in Noord-Brabant en Limburg en 19% in de overige provincies buiten de Randstad).
Geconcludeerd kan worden dat de leeftijd van bestuurders geen verklaring biedt voor het hoge
risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland.

Leeftijd tweede bestuurder (2009-2018)
Aandeel dodelijke ongevallen

Aandeel dodelijke ongevallen

Leeftijd eerste bestuurder (2009-2018)
100%
80%
60%
40%
20%
0%

100%
80%
60%
40%
20%
0%

Zuid-Nederland

Randstad

Zuid-Nederland

Randstad

tm 24

35-49

tm 24

35-49

25-34

overig nietRandstad
50-64
65+

25-34

overig nietRandstad
50-64
65+

Afbeelding 6.2. Aandeel bestuurders per leeftijdsklasse bij dodelijke autosnelwegongevallen: links de als eerste geregistreerde bestuurder; rechts de als
tweede geregistreerde bestuurder (BRON 2009-2018; SWOV, 2020a).

6.6 Rijden onder invloed
Rijden onder invloed kan bijdragen aan zowel het ontstaan van ernstige ongevallen als aan de
ernst van de afloop (Desapriya, Pike & Raina, 2006; Shyhalla, 2014; SWOV, 2018b). Om een
inschatting te maken van mogelijke verschillen tussen de studiegebieden in het aandeel
bestuurders dat onder invloed van alcohol rijdt, is gebruikgemaakt van het monitoronderzoek
van Rijkswaterstaat (2018b). Samen met de politie worden om de twee jaar op dezelfde locaties
bestuurders staande gehouden om te meten of ze onder invloed van alcohol rijden en of ze in
overtreding zijn. In Afbeelding 6.3 is het aandeel overtreders per politieregio weergegeven. De
politieregio’s Limburg en Oost-Brabant vallen geheel in studiegebied Zuid-Nederland en
politieregio Zeeland en West-Brabant deels. Deze drie politieregio’s zijn in Afbeelding 6.3
vergeleken met het gemiddelde van de overige politieregio’s in Nederland. Het aandeel
overtreders in de politieregio’s binnen Zuid-Nederland wijkt weinig af van het gemiddelde van de
andere regio’s in Nederland. De uitkomsten van het monitoringsonderzoek suggereren dat rijden
onder invloed van alcohol geen verklaring is voor het hogere risico op dodelijke ongevallen in
Zuid-Nederland.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
41

Afbeelding 6.3.

4

Aandeel overtreders per

Overtreders naar politieregio (2003-2017)

Rijden onder Invloed
(Rijkswaterstaat, 2018b).

Aandeel overtreders (%)

politieregio in het
monitoringsonderzoek

Zeeland en WestBrabant

3

Oost-Brabant
2
Limburg
1

0
2005

Gemiddelde andere
politieregio's
2007

2009

2011

2013

2015

2017

Aangezien bij ongevallen niet betrouwbaar wordt geregistreerd of bestuurders onder invloed
zijn, hebben we hier, in tegenstelling tot in de overige paragrafen, geen BRON-cijfers
gepresenteerd. Zou toch van het geregistreerde aandeel bestuurder onder invloed van alcohol
volgens BRON uitgegaan worden, dan steunt dit het eerder beschreven beeld dat alcohol bij
dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland geen grotere rol speelt dan bij de andere studiegebieden.

6.7 Conclusies en discussie
Van de ongevallen waarbij de aard van het ongeval is geregistreerd, blijkt ongeveer de helft
enkelvoudig te zijn (botsing met een vast of los voorwerp of een eenzijdig ongeval). Meervoudige
ongevallen zijn op autosnelwegen vooral kop-staartongevallen. De verdeling naar aard ongeval
van dodelijke ongevallen op autosnelwegen van 2009 t/m 2018 in BRON verschilt weinig tussen
de studiegebieden.
Dieptestudies van dodelijke ongevallen suggereren dat Zuid-Nederland van 2015 t/m 2017 een
relatief groot aandeel aanrijdingen had met obstakels op een afstand van minder dan 10 m en op
10 m tot 13 m uit de kantstreep, met name botsingen met bomen (Davidse, Louwerse & Van
Duijvenvoorde, 2019). In een studie naar dodelijke ongevallen in 2008 werden eveneens
dodelijke en ernstige ongevallen met bomen onderscheiden (Hengeveld & Nägele, 2013). In
Paragraaf 7.4 wordt de vergevingsgezindheid van bermen verder onderzocht. Wat verder opvalt
is dat ruim 95% van de lengte aan middenbermen en ongeveer de helft van de lengte aan
buitenbermen langs autosnelwegen is voorzien van geleiderails, terwijl ‘slechts’ een kwart van de
dodelijke obstakelongevallen een aanrijding met geleiderails betrof. In Hoofdstuk 8 zal met
regressieanalyses verder worden getoetst of verschillen in de toepassing van geleiderails
risicoverschillen tussen studiegebieden kunnen verklaren.
Bijna de helft van de dodelijke kop-staartongevallen gebeurt bij de staart van een file. Ongeveer
een derde deel van de ongevalslocaties bij fileongevallen was voorzien van werkende signalering.
Buiten de Randstad stond er bij ongevalslocaties minder vaak filestaartbeveiliging. In Paragraaf
7.3 wordt de aanwezigheid van dit veiligheidssysteem verder beschreven om te toetsen in
hoeverre de toepassing hiervan risicoverschillen tussen de studiegebieden kan verklaren.
In BRON is bij een klein aandeel van de dodelijke ongevallen geregistreerd dat er sprake was van
wegwerkzaamheden. Bij de ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland was het aandeel iets
kleiner dan bij de andere studiegebieden. Wegwerkzaamheden zijn dus geen verklarende factor
voor het hogere risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
42

Factoren in relatie tot de ongevalsbetrokkenen die zouden kunnen verklaren waarom er in een
bepaald gebied vaker dodelijke ongevallen gebeuren, zijn de leeftijd en rijden onder invloed van
alcohol. De in BRON geregistreerde leeftijden van betrokken bestuurders verschillen weinig
tussen de studiegebieden. De registratie van rijden onder invloed van alcohol bij dodelijke
ongevallen in BRON is onbetrouwbaar maar de uitkomsten van het monitoringsonderzoek van
Rijkswaterstaat (2018b) suggereren dat rijden onder invloed van alcohol geen verklaring is voor
het hogere risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
43

7 Kenmerken van het wegennet en het
wegontwerp
In dit hoofdstuk wordt ingegaan op de vraag of wegontwerpkenmerken een verklaring kunnen
bieden voor het hogere risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland.
Dit hoofdstuk begint met een beschrijving van kenmerken in relatie tot het wegontwerp
(Paragraaf 7.1). Paragraaf 7.2 gaat over het aantal rijstroken. Paragraaf 7.3 gaat in op de
toepassing van rijstrooksignalering en relateert die aan fileongevallen die eerder besproken zijn
in Paragraaf 6.3. Paragraaf 7.4 beschrijft de inrichting van bermen omdat deze een belangrijke
rol speelt in de ernst van de afloop van bermongevallen. Dodelijke bermongevallen zijn eerder
beschreven in Paragraaf 6.2. Tot slot vat Paragraaf 7.5 de conclusies samen.

7.1 Aansluitingen, knooppunten, weefvakken en spitsstroken
In deze paragraaf beschrijven we verschillen in kenmerken van het autosnelwegennet die van
invloed zijn op de complexiteit van de rijtaak, namelijk de dichtheid van aansluitingen en
knooppunten en de aanwezigheid van weefstroken en spitsstroken. Deze kenmerken kunnen de
complexiteit verhogen omdat er meer in- en uitvoegend en wevend verkeer is. Bij spitsstroken is
dit minder het geval. Deze zijn voor de volledigheid van het overzicht van verschillen toegevoegd.
Het netwerk van autosnelwegen (inclusief rangeerbanen) heeft de hoogste dichtheid van
aansluitingen en knooppunten in de Randstad. Het aantal af- en opritten per kilometer
rijbaanlengte is daar 0,46 (0,23 afritten en 0,23 opritten per kilometer). In Zuid-Nederland is dat
0,42 en voor de overige autosnelwegen buiten de Randstad 0,36. Dit is exclusief af- en opritten
die horen bij verzorgingsplaatsen en knooppunten. Een aansluiting heeft in het algemeen langs
een rijbaan een op- en een afrit. Als we daarmee rekening houden is de gemiddelde afstand
tussen aansluitingen in de Randstad het kleinste (4,3 km) en op de overige autosnelwegen buiten
de Randstad het grootste (5,6 km). Dezelfde verschillen zien we voor de dichtheid van
knooppunten. In vergelijking met de Randstad is deze in Zuid-Nederland ca. 15% lager en in
Overig niet-Randstad ongeveer 30% lager. Deze cijfers zijn bepaald met NWB 2018.
Met de cijfers van VOR 2017 (de aanwezigheid van spitsstroken is niet geregistreerd in WEGGEG)
is bepaald welk aandeel van de rijbaanlengte aan autosnelwegen een weefvak of spitsstrook
betreft, zie Afbeelding 7.1. De verschillen in aandeel lengte met een weefvak zijn klein. Het
aandeel is iets groter in de Randstad. De Randstad heeft volgens de cijfers van VOR 2017 met
meer dan 6% van de rijbaanlengte aan autosnelwegen de meeste spitsstroken. In Zuid-Nederland
zijn er volgens VOR 2017 geen spitsstroken. In 2011 is echter de spitsstrook van ca. 17 km op de
A2 tussen de knooppunten ’t Vonderen en Kerensheide opgesteld. Als daarmee rekening wordt
gehouden, is het aandeel spitsstroken in de lengte aan autosnelwegen lager dan in de Randstad
en vergelijkbaar met Overig niet-Randstad. Overigens is niet gecontroleerd of er ook buiten ZuidNederland spitsstrooktrajecten in VOR2017 ontbreken waardoor het aandeel ook in Overig nietRandstad hoger kan liggen. Het traject met de betreffende spitsstroken heeft binnen ZuidNederland geen bovengemiddelde hoog aantal dodelijke ongevallen (zie Afbeelding 9.2). De

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
44

toepassing van spitsstroken biedt dus geen verklaring voor het hoge risico op dodelijke
ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland.
Weefvakken en spitsstroken autosnelwegen
Aandeel rijbaanlengte autosnelweg

Afbeelding 7.1.
Aandeel lengte aan rijbanen
van autosnelwegen met een
weefvak of spitsstrook
(VOR 2017).

6%

4%

2%

0%

Aandeel weefvaklengte
Zuid-Nederland

Aandeel spitsstrooklengte

Randstad

Overig niet-Randstad

Dijkstra en Van Petegem (2013) hebben de relatie tussen verkeersveiligheid op autosnelwegen
en de aansluitingendichtheid onderzocht. Ze concludeerden dat op trajectniveau het aantal
ongevallen op de hoofdrijbaan significant toeneemt met het aantal aansluitingen per weglengte.
Knooppunten zijn daarbij niet onderzocht. Als we ervan uitgaan dat het gevonden effect
samenhangt met de turbulentie van het verkeer (rijstrookwisselingen en snelheidsaanpassingen)
zal deze relatie vermoedelijk ook gelden voor aansluitingen bij knooppunten en weefvakken. Het
onderzoek van Dijkstra en Van Petegem (2013) maakte geen onderscheid naar letselernst.

7.2 Aantal rijstroken
Afbeelding 7.2 beschrijft het aantal rijstroken op autosnelwegen in de drie studiegebieden.
Doordat verbindingswegen bij aansluitingen en in knooppunten ook tot de categorie
autosnelweg worden gerekend hebben wegvakken met één strook een aandeel van bijna 20% in
de rijbaanlengte. Het aandeel van deze categorie in de verkeersprestatie is beperkt. De wegen in
Zuid-Nederland en de overige rijkswegen buiten de Randstad bestaan voor het overgrote deel uit
rijbanen met twee rijstroken. In de Randstad komen rijbanen met 3 of meer stroken vaker voor.
Op die autosnelwegen wordt 54% van de verkeersprestatie in de Randstad afgewikkeld. Op de
autosnelwegen van Zuid-Nederland en de overige autosnelwegen buiten de Randstad is dat
percentage lager, 16% respectievelijk 10%.

100%

Rijbaanlengte - rijstroken

100%

80%

80%

60%

60%

40%

40%

20%

20%

0%

Zuid-Nederland

Randstad
1

2

3

>3

Overig nietRandstad

0%

Verkeersprestatie - rijstroken

Zuid-Nederland

Randstad
1

2

3

>3

Afbeelding 7.2. Verdeling van de rijbaanlengte (links) en verkeersprestatie (rechts) naar aantal rijstroken voor autosnelwegen (VOR 2017).

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
45

Overig nietRandstad

7.3 Aanwezigheid van signalering en fileongevallen
De aanwezigheid van kruis-pijlsignalering volgens WEGGEG 2018 is gekoppeld aan het NWBbestand van 2018 dat tevens was verrijkt met INWEVA-variabelen voor het bepalen van de
maximale I/C-verhoudingen van de wegvakken. Bij een I/C-verhouding boven de 0,8 is de verkeersbelasting zodanig dat het betreffende wegvak filegevoelig kan zijn en filestaartbeveiliging
overwogen kan worden. Dit systeem wordt het meeste toegepast met kruis-pijlsignalering
waarbij er op korte afstand portalen aanwezig zijn met boven iedere rijstrook een signaalgever.
Daarmee wordt gewaarschuwd dat weggebruikers een file naderen. Bij lokale filestaartsignalering is
er enkel op specifieke locaties een signaalgever met een signaal per rijbaan. Dit systeem laten we
in dit onderzoek buiten beschouwing.
Om verschillen in de toepassing van filestaartbeveiliging te bepalen is de lengte aan rijstroken
van autosnelwegen met een theoretische I/C-verhouding van 0,8 of hoger vergeleken met de
lengte aan rijbanen met kruis-pijlsignalering volgens WEGGEG 2018. Het aandeel in de wegvaklengte zonder deze signalering is 7% in Zuid-Nederland, 0% in de Randstad en 1% in Overig nietRandstad. Het hogere aandeel rijbaanlengte op autosnelwegen met een hoge verkeersbelasting
zonder filestaartsignalering in Zuid-Nederland kan bijdragen aan een groter risico op ernstig kopstaartongevallen. Het gewicht van deze factor in het risico op autosnelwegen van Zuid-Nederland
in totaliteit is echter beperkt omdat bovengenoemd aandeel in de totale rijbaanlengte klein is.
De I/C-verhouding ten behoeve van onze analyse is gebaseerd op een theoretische capaciteit
onder ideale omstandigheden. De I/C-verhouding zal in de praktijk hoger liggen bij ongunstige
weersomstandigheden, afvallende rijstroken, etc. Vooral bij slechte zichtomstandigheden kunnen
incidentele files ook als een groot risico worden gezien waarvoor gewaarschuwd kan worden.
Uitgaande van WEGGEG 2018 zien we in de praktijk ook toepassing van kruis-pijlsignalering bij
wegvakken waarop wij de theoretische I/C-verhouding tussen 0,7 en 0,8 schatten (en waar hij in
de praktijk dus al boven de 0,8 kan liggen). De analyse is herhaald met een I/C-verhouding van
0,7. Het aandeel in de lengte van wegvakken met een I/C-verhouding boven de 0,7 zonder
signalering is 39% in Zuid-Nederland, 2% in de Randstad en 19% in Overig niet-Randstad.
Of ongevallen bij de staart van een file hebben plaatsgevonden is niet betrouwbaar geregistreerd
in BRON. Voor de periode van 2015 t/m 2017 is er wel een betrouwbaar beeld op basis van het
diepteonderzoek dat SWOV in opdracht van Rijkswaterstaat uitvoert, zie Paragraaf 6.3 (Davidse,
Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019). Om de relatie met de aanwezigheid van filestaartbeveiliging
te onderzoeken is in Afbeelding 7.3 voor de drie studiegebieden de verdeling van fileongevallen
vergeleken met de wegvaklengtes met een hoge verkeersdruk omdat die wegvakken het meest
filegevoelig zijn. Als er verder geen verschillen zouden zijn mogen daar ook de meeste
fileongevallen worden verwacht. De linker staaf in Afbeelding 7.3 beschrijft de verdeling van
fileongevallen over de drie regio’s volgens Davidse, Louwerse en Van Duijvenvoorde (2019). Het
aandeel in de wegvaklengte met een I/C-verhouding boven de 0,8 (een hoge verkeersdruk) is
gepresenteerd met de middelste staaf. Ca. 30% van de hoofdrijbaanlengte aan autosnelwegen
ligt in de Randstad terwijl 63% van de hoofdrijbaanlengte met een I/C-verhouding boven de 0,8
daar te vinden is. Het aandeel van Zuid-Nederland is iets kleiner dan op de overige autosnelwegen
buiten de Randstad, maar zoals te zien is in de rechter staaf komt dat doordat Overig nietRandstad met 40% het grootste aandeel heeft in de totale hoofdrijbaanlengte van autosnelwegen.
De verdeling van de fileongevallen over de drie studiegebieden wijkt significant af van de
verdeling die te verwachten zou zijn op basis van de hoofdrijbaanlengte met een hoge verkeersdruk
(χ2(2, N=31) = 6,2; p=0,04). In verhouding tot het verwachte aantal ongevallen heeft ZuidNederland de meeste fileongevallen, maar de Chi-kwadraattoets is significant door het grote
verschil bij de Randstad. Dit is een indicatie dat de toepassing van filestaartsignalering daar heeft
bijdragen aan het voorkomen van dodelijke fileongevallen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
46

File-ongevallen versus I/C-verhouding en hoofdrijbaanlengte

Afbeelding 7.3.
Aandeel fileongevallen
versus aandeel

100%

wegvaklengte met een hoge
I/C-verhouding op
hoofdrijbanen van

80%

autosnelwegen en aandeel
in totale hoofrijbaanlengte
(INWEVA 2018; Davidse,

60%

Louwerse & Van
Duijvenvoorde, 2019).

40%

20%

0%

File-ongevallen
Zuid-Nederland

Lengte met I/C-verhouding Totale hoofdrijbaanlengte
> 0,8
autosnelweg
Randstad

Overig niet-Randstad

De toepassing van kruis-pijlsignalering bij wegvakken met een hoge verkeersdruk zal ook worden
geanalyseerd met de modelmatige benadering in Hoofdstuk 8, zodat gekeken kan worden naar
de effectiviteit van het systeem en of de mate van toepassing mogelijk bijdraagt aan het hogere
risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland. Voor het inschatten van de
effectiviteit van filestaartsignalering is de analyse in de huidige paragraaf betrouwbaarder omdat
deze is afgebakend tot het type ongevallen waarvoor filestaartsignalering is ontworpen. De
indicatie dat het systeem effectief is sluit aan bij eerder onderzoek. Volgens Elvik et al. (2009) kan
met signaalgevers op auto(snel)wegen een reductie van 16% van het aantal vervolgongevallen
(inrijden op voertuigen bij een ongevalslocatie) worden bereikt en een reductie van 44% van het
aantal ongevallen bij files (bijvoorbeeld inrijden op een filestaart).

7.4 Berminrichting
In deze paragraaf beschrijven we verschillen in berminrichting. Er is gebruikgemaakt van drie
gegevensbronnen:
1. kenmerken van buitenbermen in WEGGEG 2018;
2. een steekproef van detailinspecties in opdracht van Rijkswaterstaat in 2015;
3. de resultaten van GIS-analyses die Rijkswaterstaat met beheersbestanden (DTB en Kerngis) in
2019 heeft laten analyseren.
Voor WEGGEG zijn bermen tot 10 m uit de rechter rijstrook in beeld gebracht. Een berm wordt
geclassificeerd als ‘berm met obstakels’ als er zich over een lengte van 100 m, binnen 10 m in de
buitenberm, meer dan 3 niet-afgeschermde objecten bevinden. Objecten zijn bijvoorbeeld
bomen met een stamdiameter van meer dan 10 cm, pijlers, portalen, masten, hekken, etc. Een
bomenrij op 10 m is vaak reden om een berm als ‘berm met obstakels’ te categoriseren. Met de
WEGGEG-indeling kan slechts deels worden getoetst of er wordt voldaan aan de richtlijn Veilige
inrichting van bermen (Rijkswaterstaat, 2017a). Bijvoorbeeld, de aanwezigheid van lichtmasten is
een reden om een berm in WEGGEG als ‘berm met obstakels’ te classificeren, terwijl lichtmasten
botsveilig uitgevoerd moeten worden. Bovendien moet een berm over 13 m in plaats van 10 m
obstakelvrij zijn als de snelheidslimiet 120 of 130 km/uur is. Het aandeel aan ‘bermen met
obstakels’ in de buitenberm is dan ook slechts een indicatie. Rijkswaterstaat werkt aan een
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
47

aanpassing van de registratie van bermen in WEGGEG zodat dit bestand beter voor verkeersveiligheidsanalyses ingezet kan worden. Het resultaat volgens WEGGEG 2018 is weergegeven in
Afbeelding 7.4. De Randstad en Zuid-Nederland hebben een groot aandeel buitenbermen met
geleiderails. In Overig niet-Randstad ligt dat aandeel lager. In de Randstad zijn er minder bermen
met obstakels. Het aandeel aan bermen met obstakels ligt iets lager in Zuid-Nederland dan in
Overig niet-Randstad maar het verschil is klein.
Inrichting buitenberm (WEGGEG 2018)

Afbeelding 7.4.

100%

volgens WEGGEG in de
hoofdrijbaanlengte van
autosnelwegen (WEGGEG
2018; NWB 2018).

Aandeel rijbaanlengte

Aandeel lengte buitenberm

80%
60%
40%
20%
0%

Zuid-Nederland

Randstad

Lengte buitenberm met geleiderails

Overig niet-Randstad

Lengte buitenberm met obstakels

Overige lengte

Om te experimenteren met het inwinnen van bermkenmerken heeft Rijkswaterstaat door Royal
HaskoningDHV in 2015 100 km aan buitenbermen van autosnelwegen laten inspecteren, waarvan
19 km in Zuid-Nederland verdeeld over trajecten van de A2, A50, A58, A59, A67 en A73. De trajectlengte zonder geleiderails (ongeveer 75 van de totale 100 km) is geanalyseerd om de berminrichting
te vergelijken. Daarbij is gekeken naar de aanwezigheid van obstakels zoals pijlers, bomen, tunnelwanden, watergangen, greppels en hekken. De uitkomsten zijn beschreven in Afbeelding 7.5. De
percentages tellen op tot meer dan 100% omdat zich op een hectometerstuk binnen meerdere
zones obstakels kunnen bevinden. Volgens deze steekproef zijn de bermen het meest vergevingsgezind ingericht in de Randstad en vergelijkbaar in Zuid-Nederland en Overig niet-Randstad.
Gezien het grote aandeel aanrijdingen met bomen bij dodelijke ongevallen van 2015 t/m 2017
(zie Paragraaf 6.2) is ook gekeken naar de aanwezigheid van bomen in de buitenbermen (een van
de soorten obstakels binnen de cijfers in Afbeelding 7.5). Het aandeel bomen tussen de 0 m en
10 m uit de rechter kantstreep en tussen 10 m en 13 m uit de rechter kantstreep zijn het laagste
in Zuid-Nederland en het hoogste in Overig niet-Randstad. De steekproef is echter nogal klein
voor het inventariseren van specifieke typen obstakels.
Buitenbermen zonder geleiderails met obstakels

Afbeelding 7.5.
Aandeel hectometers met
de weg bij buitenbermen van
autosnelwegen zonder
geleiderails in 2015.

100%

Aandeel hectometers

obstakels naar afstand tot

80%
60%
40%
20%
0%

Titel
Rapport
Pagina

Tot 10 m
Zuid Nederland

10 m tot 13 m
13 m tot 25 m
Randstad
Overig niet-Randstad

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
48

Voor de ontwikkeling van risicogestuurd verkeersveiligheidsbeleid heeft Rijkswaterstaat met
beheersbestanden (DTB en Kerngis) laten analyseren welke objecten het dichtst langs de rechter
rijstrook liggen. Er is per hectometer gekeken in hoeverre er zich binnen de zone langs de rechter
rijstrook gevarenzones (taluds, sloten, obstakels, etc.) bevinden die daar op basis van de
snelheidslimiet niet zouden mogen zijn. Als er geen afschermingsconstructie aanwezig is, moet
bij 100 km/uur een obstakelvrije zone van minimaal 10 m breed aanwezig zijn en bij 120 km/uur
en 130 km/uur een obstakelvrije zone van minimaal 13 m breed. Hectometers met bermen die
daaraan voldoen, zijn in Afbeelding 7.6 groen afgebeeld en hectometers waarbij dat niet het
geval is rood of zwart. Zwart is toegevoegd om aan te geven wanneer het gaat om bomen of
bomenrijen. Merk op dat het aandeel bomen binnen de ruimte die obstakelvrij zou moeten zijn
vermoedelijk hoger is omdat in Afbeelding 7.6 alleen is gekeken naar de dichtst bij de rechter
rijstrook gelegen objecten is gekeken en sloten, greppels en taluds vaak dichterbij liggen dan
bomenrijen. Afbeelding 7.6 suggereert dat dat de buitenbermen in de Randstad het meest
vergevingsgezind zijn en in Overig niet-Randstad het minst. Daar komen ook het vaakst bomen
voor binnen de zone die obstakelvrij zou moeten zijn.
Afbeelding 7.6.
Aandeel hectometers van
autosnelweghoofdrijbanen

Gevarenzones in buitenbermen
100%

met gevarenzones in de
buitenberm (op basis van de
dichtst langs de rechter

80%

rijstrook aanwezige objecten
in DTB en Kerngis).

60%

40%

20%

0%

Zuid-Nederland

Randstad

overig niet-Randstad

Bomen in ruimte die obstakelvrij zou moeten zijn
Gevarenzones in ruimte die obstakelvrij zou moeten zijn
Geen gevarenzones in ruimte die obstakelvrij zou moeten zijn

Voor het treffen van verkeersveiligheidsmaatregelen heeft Rijkswaterstaat recent ook beginpunten
van geleiderails in beeld gebracht. Afgelopen jaren gebeurden er ongevallen bij onvoldoende
uitgebogen beginpunten. Daardoor kan een voertuig via een niet-uitgebogen beginpunt een
ingegraven geleiderail in de buitenberm oprijden en tegen obstakels achter de geleiderails
botsen (Davidse, Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019). Om dit probleem aan te pakken worden
beginterminals toegevoegd (beginpunt van een geleideconstructie om bij aanrijding botsenergie
te absorberen). Uit analyse van de gegevens blijkt dat de aanwezigheid van voldoende
uitgebogen beginpunten en beginterminals ten tijde van de inventarisatie nog schaars was en
niet onderscheidend tussen studiegebieden. Om die reden is voor dit onderzoek geen verdere
analyse van deze gegevens gemaakt.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
49

7.5 Conclusies en discussie
Uit de analyses die zijn beschreven in Paragraaf 7.1 en 7.2 blijkt dat het wegontwerp in de
Randstad het meest complex is. De dichtheid van aansluitingen is hoger en er zijn per rijbaanlengte (hoofdrijbanen en rangeerbanen) meer knooppunten en weefvakken. Ook hebben de
autosnelwegen daar gemiddeld de meeste rijstroken. De complexiteit is het laagste in
studiegebied Overig niet-Randstad. Wellicht dragen deze kenmerken bij aan een iets hoger risico
van ongevallen in het algemeen in de Randstad: inclusief ongevallen met alleen materiële schade
(zie Paragraaf 4.4). Aangezien de Randstad het laagste risico op dodelijke ongevallen heeft is het
niet aannemelijk dat deze kenmerken helpen om te verklaren waarom het risico op dodelijke
ongevallen in Zuid-Nederland hoger is. Mogelijk verklaart het wel voor een klein deel waarom het
risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland hoger is dan in Overig niet-Randstad.
Eerder onderzoek heeft laten zien dat filestaartsignalering helpt om ernstige ongevallen in de
staart van files te voorkomen (Elvik et al., 2009). Dit sluit aan bij de constatering in Paragraaf 7.3
dat 63% van de lengte aan filegevoelige wegvakken (afgeleid uit een I/C-verhouding boven de
0,8) in de Randstad te vinden is terwijl maar een derde deel van de dodelijke fileongevallen in de
Randstad gebeurt. In Zuid-Nederland ontbreekt vaker dan bij de andere twee studiegebieden
signalering op wegvakken met een I/C-verhouding hoger dan 0,8, maar dat betreft een relatief
beperkte rijbaanlengte. Ook bij wegvakken met een theoretische I/C-verhouding hoger dan 0,7
(waar de I/C-verhouding in werkelijkheid vaak boven de 0,8 zal liggen) is er binnen Zuid-Nederland
minder vaak signalering aanwezig. Mogelijk speelt dit een rol bij een groter risico op dodelijke
ongevallen in de staart van files (zie ook Davidse, Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019).
Paragraaf 6.2 gaf een lichte indicatie dat er meer dodelijke ongevallen met obstakels binnen de
10 m en tussen de 10 tot 13 m gebeuren in Zuid-Nederland, bijvoorbeeld ongevallen tegen
bomen. Met de beschrijving van de berminrichting volgens WEGGEG 2018, een steekproef van
gedetailleerdere inspecties van bermen in 2015 en gegevens die Rijkswaterstaat voor de
ontwikkeling van risicogestuurd werken in 2019 heeft laten verzamelen, kon niet worden
vastgesteld dat de bermen in Zuid-Nederland minder vergevingsgezind zijn dan in de andere
twee studiegebieden. De buitenbermen zijn bovendien vaker voorzien van geleiderails dan in
Overig niet-Randstad, wat kan helpen bij het voorkomen van dodelijke enkelvoudige ongevallen
(zie Paragraaf 6.2). Meer gedetailleerde inspecties zoals we voor een steekproef van wegen
beschikbaar hadden zouden voor het hele areaal aan bermen langs autosnelwegen beschikbaar
moeten zijn om meer zekerheid te krijgen over de vergevingsgezindheid van de bermen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
50

8 Modelmatige benadering
In de vorige hoofdstukken zijn mogelijk verklarende variabelen los van elkaar besproken.
Daarnaast is bij een aantal variabelen, zoals het aandeel vrachtverkeer, naar dit hoofdstuk
verwezen voor de vraag of er een relatie is met het risico op dodelijke ongevallen. Dit hoofdstuk
beschrijft een regressieanalyse op het aantal geregistreerde dodelijke ongevallen op de hoofdrijbaan van autosnelwegen. De analyse is afgebakend tot hoofdrijbanen omdat de factoren die
worden besproken betrekking hebben op de hoofdrijbaan.
Paragraaf 8.1 beschrijft details van het model en de variabelen die erin opgenomen zijn.
Paragraaf 8.2 beschrijft de uitkomsten van de regressieanalyse op dodelijke ongevallen van 2014
t/m 2018. Om het inzicht in de relatie tussen de variabelen en ongevallen uit te breiden,
beschrijft Paragraaf 8.3 een regressieanalyse op enkelvoudige ongevallen. Tot slot worden in
Paragraaf 8.4 de conclusies samengevat.

8.1 Modelbeschrijving
Er is een Negatieve Binomiale (NB) regressieanalyse uitgevoerd op het aantal ongevallen per
wegvak in het NWB van 2018. Vanwege het grote aantal wegvakken zonder ongevallen zijn
wegvakken korter dan 100 m uitgesloten. Het NWB van 2018 had 4.032 hoofdrijbaanwegvakken
met een lengte van meer dan 100 m op autosnelwegen. Op 234 wegvakken was van 2014 t/m
2018 één dodelijk ongeval geregistreerd en op 14 wegvakken 2 dodelijke ongevallen (een totaal
van 262 dodelijke ongevallen). Door het relatief kleine aantal geregistreerde dodelijke ongevallen
van 2014 t/m 2018 is de ‘Power’ van de analyse beperkt en is de kans klein dat relaties in het
model statistisch significant zijn. De meeste uitspraken op basis van het model zijn daarom
slechts indicatief. Dat een bepaald verband niet statistisch significant is betekent overigens nog
niet dat het verband er in de werkelijkheid niet kan zijn. Voor verbanden waarvoor op grond van
theorie of literatuur al de verwachting bestaat dat het er is, mag verder wel worden verwacht dat
de richting van dit verband zichtbaar is in de uitkomsten.
Er worden twee modellen geschat. Beide hebben lengte als ‘offset’, wat betekent dat de uitkomst
van het model iets zegt over het aantal dodelijke ongevallen per lengte aan hoofdrijbaan. Model I
heeft naast een categorische variabele – de drie studiegebieden – alleen de natuurlijke logaritme
van de etmaalintensiteit als controlevariabele. Bij een risicocijfer (dodelijke ongevallen per mld
voertuig-km) wordt verondersteld dat het verband tussen etmaalintensiteit en ongevallen
proportioneel is, bijvoorbeeld dat een 50% hogere intensiteit samengaat met 50% meer ongevallen.
Met bovengenoemde modelbenadering met de natuurlijke logaritme van de etmaalintensiteit
hoeft de relatie niet lineair te zijn. Veelal blijkt het aantal ongevallen minder dan proportioneel
toe te nemen als de etmaalintensiteit toeneemt.
Model II betreft een uitgebreider model waarin alle variabelen zijn meegenomen waarvoor de
gegevens beschikbaar waren en waarvoor op grond van de eerdere hoofdstukken het vermoeden
bestaat dat deze een relatie kunnen hebben met dodelijke ongevallen:

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
51

De natuurlijke logaritme van de maximale I/C-verhouding. De I/C-verhouding beschrijft de
verhouding tussen de intensiteit en de theoretische capaciteit van het wegvak, oftewel de
verkeersdruk. Bij waarden boven de 0,8 is een wegvak veelal filegevoelig. Bij een hogere
verkeersdruk worden de snelheden gedurende een groter deel van de dag beperkt en is er
minder lang sprake van vrij rijdend verkeer.
Aandeel vrachtverkeer. Als vrachtverkeer betrokken is bij ongevallen, is de kans op een
dodelijke afloop groter door de massaverschillen met ander verkeersdeelnemers. Anderzijds
liggen de snelheden gemiddeld lager naarmate er meer vrachtverkeer aanwezig is. Daardoor
is niet evident of een hoger aandeel vrachtverkeer op een wegvak ook bijdraagt aan een
groter risico op dodelijke ongevallen.
Aandeel rijbaanlengte met geleiderails. In eerder onderzoek is gevonden dat de kans kleiner is
dat een enkelvoudig ongeval dodelijk afloopt als het betrokken voertuig tegen een
geleiderails botst dan wanneer dat niet het geval is (Hengeveld & Nägele, 2013). Om dit
aandeel te bepalen is lengte met rechts van de weg geleiderails volgens WEGGEG 2018
gekoppeld aan NWB 2018. Een beperkt aantal wegvakken ontbrak in WEGGEG 2018. Om die
wegvakken in de analyse te kunnen meenemen is het gemiddelde aandeel per regio
aangehouden.
De aanwezigheid van kruis-pijl-rijstrooksignalering op wegvakken met een theoretische I/Cverhouding boven de 0,7. Er is gekozen voor een I/C-verhouding boven de 0,7 in plaats van
boven de 0,8 (zoals wordt gedaan in de VeiligheidsINDicator van Rijkswaterstaat) omdat de
door ons bepaalde theoretische capaciteit in veel gevallen een overschatting is (er wordt
alleen rekening gehouden met aandeel vrachtverkeer en aantal rijstroken en niet met
factoren zoals weersgesteldheid en locaties met afvallende rijstroken die de capaciteit tijdelijk
en/of lokaal verminderen) en omdat het aantal wegvakken met een I/C-verhouding boven de
0,8 zonder signalering te klein was om in de regressieanalyse te kunnen meenemen. De
aanwezigheid van kruis-pijl-rijstrooksignalering is bepaald door in WEGGEG 2018 de
wegvaklengte met signalering vast te stellen en die aan NWB 2018 te koppelen. Wegvakken
met meer dan 50% aan lengte met signalering zijn beschouwd als ‘wegvakken met
signalering’. Bij kruis-pijlsignalering zijn er signaalgevers per rijstrook op portalen die op korte
aftand van elkaar staan (met dit systeem kunnen ook rijstroken afgesloten worden). Lokale
filestaartsignalering met signaalgevers per rijbaan op grotere onderlinge afstand zijn buiten
beschouwing gelaten in de analyse.
Het aantal rijstroken omdat deze variabele van invloed kan zijn op de dynamiek van het
verkeer en op het dwarsprofiel in verband met de afloop van ongevallen waarbij een voertuig
de controle verliest. We hebben niet op voorhand een hypothese voor een verband tussen
het aantal rijstroken en het risico op dodelijke ongevallen. Met WEGGEG 2018 is het
gemiddeld aantal rijstroken over de gehele lengte van de wegvakken bepaald. Wegvakken
met een gemiddelde tot 2,5 rijstroken werden toegedeeld aan de categorie 1 of 2 rijstroken,
wegvakken met 2,5 tot 3,5 aan de categorie 3 rijstroken en wegvakken met meer dan
gemiddeld 3,5 rijstroken aan de categorie 4 of meer rijstroken. Door de afbakening tot
hoofdrijbanen waren wegvakken met 1 rijstrook zeldzaam.
Voor de constante in de modellen en de variabelen waarvan de natuurlijke logaritme in het
model is opgenomen, wordt de regressiecoëfficiënt B weergegeven in de uitkomsten. Voor alle
andere variabelen wordt de exponent van B, exp(B), gepresenteerd omdat die als een relatief
risico kan worden geïnterpreteerd. Als deze gelijk is aan 1 is er geen verband, terwijl waarden
boven de 1 duiden op een hoger risico als de waarde van de betreffende variabele groter is. Bij
categorische variabelen drukt exp(B) het relatieve risico ten opzichte van de referentiecategorie
uit.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
52

8.2 Resultaten van regressie op dodelijke ongevallen
Verschillen tussen studiegebieden

De uitkomsten van de regressieanalyses met het beperkte Model I en het uitgebreide Model II
zijn weergegeven in Tabel 8.1. De belangrijkste uitkomst van de regressieanalyse is de vergelijking
tussen studiegebieden. Uit de resultaten van zowel Model I als Model II blijkt dat het risico voor
de Randstad en Overig niet-Randstad kleiner is dan voor Zuid-Nederland. De statistisch
significante verschillen bevestigen dat er, rekening houdend met de verkeersintensiteit van 2014
t/m 2018, meer dodelijke ongevallen gebeurden op autosnelwegen van Zuid-Nederland dan op
de autosnelwegen van de andere studiegebieden. De relatieve risico’s voor de studiegebieden
zijn vergelijkbaar voor Model I en Model II met extra controlevariabelen. Dat betekent dat deze
controlevariabelen niet verklaren waarom de kans op dodelijke ongevallen van 2014 t/m 2018
hoger lag op de autosnelwegen van Zuid-Nederland.
Eerder is al aangegeven dat de Power van de modellen beperkt is door het kleine aantal dodelijke
ongevallen. Dat is in de uitkomsten zichtbaar omdat naast de categorische variabele voor de
studiegebieden en de constante geen enkele variabele statistisch significant is. De meeste
uitkomsten zijn daarom indicatief.

Etmaalintensiteit en verkeersdruk

Voor we ingaan op de relatie met etmaalintensiteit beschrijven we eerst wat voor uitkomsten
met een vergelijkbaar model gebruikelijk zijn in onderzoek naar ongevallen op autosnelwegen. Bij
NB-regressie op niet-dodelijke ongevallen op autosnelwegen is het gebruikelijk dat de parameter
voor etmaalintensiteit tussen de 0,5 en 1 ligt. In twee regressieanalyses op geregistreerde
ongevallen op hoofdrijbanen van autosnelwegen is bijvoorbeeld 0,83 (CI=0,69 tot 0,97)
respectievelijk 0,82 (CI=0,68 tot 0,96) gevonden (Dijkstra & Van Petegem, 2013). Voor
geregistreerde ongevallen (inclusief ongevallen met materiële schade) in horizontale bogen van
autosnelwegen werd een waarde van 0,85 (CI=0,75 tot 0,96) gevonden (Schepers, 2012). Voor
hetzelfde regressiemodel op geregistreerde ongevallen met doden of ziekenhuisgewonden vond
Schepers (2012) een waarde van 0,52 (CI=0,33 tot 0,72). Als de waarde precies gelijk is aan 1 is de
relatie tussen intensiteit en ongevallen lineair, wat zou betekenen dat x% meer intensiteit
samengaat met x% meer ongevallen. In de beginjaren van de ontwikkeling van de modelvorm die
meestal voor deze regressieanalyses wordt toegepast, schreven Brüde en Larsson (1993) dat de
relatie tussen etmaalintensiteit en ongevallen dermate sterk is dat het moeilijk kan zijn om
verbanden met andere factoren te kunnen vaststellen. Er zijn dan ook weinig studies waarin een
zwakke relatie tussen etmaalintensiteit en ongevallen wordt gevonden.
Opvallend is dat in Model I de waarde van de regressiecoëfficiënt voor etmaalintensiteit maar net
boven de 0 ligt, namelijk op 0,11 (CI=-0,15 tot 0,38). Dit is niet statistisch significant verschillend
van 0 maar wel van de waarde die gebruikelijk is: zoals hierboven beschreven ligt die veelal in de
orde van grootte van 0,5 tot 1. De schatting voor etmaalintensiteit ligt vrijwel nooit zo dicht in de
buurt van 0 als hier is gevonden. Een waarde gelijk aan 0 zou suggereren dat dodelijke ongevallen
ook als dichtheid beschreven kunnen worden (aantal ongevallen per lengte). Er zou dan geen
relatie zijn met intensiteit, waardoor de toevoeging van intensiteit in het gebruikelijke risicocijfer
(aantal ongevallen per voertuig-km [lengte x intensiteit] geen toegevoegde waarde heeft ten
opzichte van de ongevallendichtheid die geen rekening houdt met intensiteit. Enige
voorzichtigheid is op zijn plaats, gezien de lage aantallen dodelijke ongevallen.
In Model II is naast de intensiteit ook de verkeersdruk meengonomen. De regressieparameter
voor etmaalintensiteit heeft hierbij met 0,37 een waarde die dichter ligt bij wat gebruikelijk is en
de uitkomsten suggereren dat een hogere maximale I/C-verhouding samengaat met een lagere
kans op dodelijke ongevallen. Een mogelijke verklaring voor de beperkte samenhang tussen
intensiteit en dodelijke ongevallen kan zijn dat hogere intensiteiten vaak samengaan met een
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
53

hogere verkeersdruk. De hogere verkeersdruk kan bijdragen aan ongevallen maar tegelijk door
lagere snelheden aan een minder ernstige afloop.
De beperkte relatie met de etmaalintensiteit in het model betekent dat feitelijk de ongevallendichtheid (aantal ongevallen per rijbaanlengte) en niet het risico (aantal ongevallen per voertuigkm) wordt gemodelleerd. Dat kan verklaren waarom de uitkomsten van het model suggereren
dat er weinig verschil is tussen de Randstad en Overig niet-Randstad, terwijl uitkomsten in
eerdere hoofdstukken lieten zien dat het aantal dodelijke ongevallen per mld voertuig-km het
laagste zijn in de Randstad. Dit risicocijfer ligt lager in de Randstad door de hoge verkeersintensiteiten in dat gebied (zie Afbeelding 4.3), maar uit de modeluitkomsten voor regio’s in
Tabel 8.1 blijkt dat de verschillen qua ongevallendichtheid beperkt zijn. Zuid-Nederland heeft
daarentegen van 2014 t/m 2018 een hogere ongevallendichtheid op de hoofdrijbanen van
autosnelwegen dan de andere twee studiegebieden.

Aandeel vrachtverkeer

Terwijl men zou kunnen verwachten dat een hoger aandeel vrachtverkeer door de massaverschillen met andere voertuigen zou samengaan met meer dodelijke ongevallen, is de relatie
volgens Model II in de tegenovergestelde richting, zij het niet-significant en beperkt qua
effectgrootte. Dodelijke ongevallen hangen volgens de uitkomsten van Model II nauwelijks
samen met het aandeel vrachtverkeer. Hoewel de massaverschillen in ongevallen waarbij een
vrachtauto betrokken is kunnen bijdragen aan een dodelijke afloop zijn er blijkbaar andere
effecten op het verkeer zoals rijsnelheden waardoor wegvakken met hoge aandelen
vrachtverkeer geen hoger ongevalsrisico hebben.

Wegontwerp: geleiderails, signalering en rijstroken

In Model II zijn drie ontwerpvariabelen meegenomen. Voor het aantal rijstroken zijn de relatieve
risico’s erg klein en is de overschrijdingskans hoog wat betekent dat deze variabele volgens dit
model irrelevant is. De relatie met de aanwezigheid van rijstrooksignalering is duidelijk niet
statistisch significant, maar wijst wel in de verwachte richting. De enige ontwerpvariabele die in
de richting van statistisch significant gaat (p = 0,14), betreft het aandeel rijbaanlengte met
geleiderails in de rechterberm. Deze variabele wordt verder onderzocht in de volgende paragraaf.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
54

Tabel 8.1. Resultaat van NBregressie op het aantal

Model

Beschrijvende
statistiek

Modelparameters

Gemiddelde
(standaarddeviatie)

B (95%
betrouwbaarheidsinterval

P

-10,6 (-13,4 tot -7,8)

< 0,001

10,3 (0,56)

0,11 (-0,15 tot 0,38)

0,45

Aantal (aandeel %)

Exp(B), relatief risico (95%
betrouwbaarheidsinterval

P

Overig niet-Randstad

1414 (35%)

0,55 (0,41 tot 0,74)

< 0,001

Randstad

1430 (35%)

0,59 (0,43 tot 0,81)

< 0,001

Zuid-Nederland (referentie)

1186 (29%)

1

Gemiddelde
(standaarddeviatie)

B (95%
betrouwbaarheidsinterval

P

-13,8 (-25,2 tot -3,1)

0,02

geregistreerde dodelijke
ongevallen per wegvak op
hoofdrijbanen van
autosnelwegen in 2014-2018
met wegvaklengte als offset
(BRON 2014-2018; NWB 2018;

Model I met intensiteit en
studiegebieden
Constante
Ln etmaalintensiteit

INWEVA 2018)

Studiegebied:

Model II met extra
controlevariabelen
Constante
Ln etmaalintensiteit

10,3 (0,6)

0,42 (-0,57 tot 1,46)

0,45

Ln I/C-verhouding maximaal

-0,7 (0,4)

-0,53 (-1,69 tot 0,59)

0,37

Gemiddelde
(standaarddeviatie)

Exp(B), relatief risico (95%
betrouwbaarheidsinterval

P

Aandeel vrachtverkeer

14 (6)

0,989 (0,963 tot 1,014)

0,36

Aandeel lengte met geleiderails

45 (36)

0,997 (0,994 tot 1,001)

0,14

Aantal (aandeel %)

Exp(B), relatief risico (95%
betrouwbaarheidsinterval

P

Studiegebied:

1

Overig niet-Randstad

1408 (35%)

0,51 (0,37 tot 0,69)

< 0,001

Randstad

1430 (36%)

0,51 (0,35 tot 0,74)

< 0,001

Zuid-Nederland (referentie)

1186 (29%)

1

I/C-verhouding maximaal < 0,7

3419 (85%)

0,87 (0,57 tot 1,38)

0,53

I/C-verhouding maximaal > 0,7
zonder signalering

89 (2%)

1,08 (0,43 tot 2,38)

0,85

I/C-verhouding maximaal > 0,7
met signalering (referentie)

516 (13%)

1

4 of meer stroken

229 (6%)

1,02 (0,35 tot 2,81)

0,97

3 stroken

691 (17%)

0,99 (0,54 tot 1,81)

0,99

1 of 2 stroken (referentie)

3104 (77%)

1

Aanwezigheid kruis-pijlsignalering:

Aantal rijstroken:

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
55

8.3 Regressie op enkelvoudige ongevallen
Om de uitkomsten beter te begrijpen is aanvullend een regressieanalyse uitgevoerd op dodelijke
enkelvoudige ongevallen. Daarbij is gekeken naar variabelen waarvan de verwachting is dat ze
specifiek van belang zijn voor enkelvoudige ongevallen. Dit is in de eerste plaats de aanwezigheid
van geleiderails. Verder is het aandeel vrachtverkeer relevant omdat vrachtauto’s volgens Kuiken,
Bolle en Nägele (2008) minder vaak betrokken zijn bij ernstige enkelvoudige ongevallen
(ongevallen waarbij in BRON een dode of ziekenhuisgewonde was geregistreerd) dan andere
vervoerswijzen. De andere variabelen die in de vorige paragraaf zijn besproken, zijn vooral van
belang voor meervoudige ongevallen (zie voor het risico van ernstige enkelvoudige ongevallen en
aantal rijstroken bijvoorbeeld Hengeveld & Nägele, 2014) en volgens eerder onderzoek is ook de
verkeersintensiteit een minder belangrijke variabele voor ernstige enkelvoudige ongevallen
(Hengeveld & Nägele, 2013; Van Petegem, Louwerse & Commandeur, 2017). Voor de analyse is
geselecteerd op dodelijke ongevallen die van 2014 t/m 2018 in BRON waren geregistreerd met
als aard ongeval ‘vast voorwerp’, ‘los voorwerp’, of ‘eenzijdig’ ongeval. Op 105 wegvakken was
een enkelvoudig ongeval geregistreerd en geen enkel wegvak had twee enkelvoudige ongevallen.
Om die reden is geen NB-regressie uitgevoerd maar een logistische regressie waarbij de
uitkomstvariabele dichotoom is (wel of geen enkelvoudig ongeval). Voor de overzichtelijkheid is
de constante (die overigens statistisch significant was) niet in Tabel 8.2 opgenomen.
Volgens de uitkomsten van dit model zijn de verschillen tussen de studiegebieden voor dodelijke
enkelvoudige ongevallen vergelijkbaar met de verschillen die in Paragraaf 8.2 zijn beschreven
voor het totaal aantal dodelijke ongevallen. Wegvakken hebben minder dodelijke enkelvoudige
ongevallen naarmate het aandeel vrachtverkeer hoger is, maar deze relatie is niet statistisch
significant. Een grotere lengte geleiderails in de buitenberm gaat samen met minder dodelijke
enkelvoudige ongevallen. Dit sluit aan op de conclusies van eerder onderzoek naar dodelijke
enkelvoudige ongevallen (Hengeveld & Nägele, 2013) en de verwachting op basis van de
uitkomsten van Paragraaf 6.2.
Tabel 8.2. Logistische regressie
op het wel of niet hebben van
een dodelijk enkelvoudig
ongeval op een wegvak van
een autosnelweg in 2014-2018
met wegvaklengte als offset
(BRON 2014-2018; NWB 2018;
INWEVA 2018)

Variabele

Odds Ratio

P

Aandeel vrachtverkeer

0,970 (0,930 tot 1,009)

0,17

Aandeel lengte met geleiderails

0,992 (0,996 tot 0,998)

< 0,01

Overig niet-Randstad

0,42 (0,25 tot 0,68)

< 0,01

Randstad

0,60 (0,35 tot 1,01)

0,07

Studiegebied:

Zuid-Nederland (referentie)

1

De uitkomsten van de regressieanalyse op enkelvoudige ongevallen helpen ook om de uitkomsten
ten aanzien van meervoudige ongevallen te interpreteren. Dat er in de vorige paragraaf
nauwelijks een relatie tussen het aandeel vrachtverkeer en het totaal aantal dodelijke ongevallen
kon worden gevonden kan deels worden verklaard doordat vrachtauto’s zelden bij ernstige
enkelvoudige ongevallen betrokken zijn (Kuiken, Bolle & Nägele, 2008). Het is aannemelijk dat
betrokkenheid van vrachtauto’s wel bijdraagt aan de ernst van de afloop van meervoudige
ongevallen. De regressieanalyse in de vorige paragraaf combineerde enkelvoudige en
meervoudige ongevallen in één model, waardoor deze effecten tegen elkaar kunnen wegvallen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
56

8.4 Discussie
Door het relatief kleine aantal geregistreerde dodelijke ongevallen van 2014 t/m 2018 is de
‘Power’ van de regressieanalyse in dit hoofdstuk beperkt en is de kans klein dat relaties in het
model statistisch significant zijn. De meeste uitspraken op basis van deze modelmatige
benadering zijn daarom slechts indicatief.

Risicoverschillen tussen studiegebieden

De eerste analyse op dodelijke ongevallen bevatte naast studiegebieden alleen de etmaalintensiteit
als controlevariabele. In een tweede model werden extra variabelen toegevoegd om het verkeer
en het wegontwerp te beschrijven. Daarna werd de analyse beperkt tot dodelijke enkelvoudige
ongevallen. In alle drie de analyses werd voor de categorische variabele voor studiegebieden
gevonden dat de regio Zuid-Nederland van 2014 t/m 2018 significant meer dodelijke autosnelwegongevallen had dan de andere twee studiegebieden. In andere woorden, het toevoegen van
extra controlevariabelen zoals aandeel vrachtverkeer en aandeel rijbaanlengte met geleiderails
heeft weinig invloed op de uitkomst voor de categorische variabele voor studiegebieden. De
extra controlevariabelen geven volgens de modeluitkomsten dus geen verklaring voor de
verschillen. Als een factor zoals een hoger aandeel vrachtverkeer in Zuid-Nederland wel een
verklaring zou vormen voor een groter aantal dodelijke ongevallen, dan zou in de uitkomsten van
het model met die controlevariabele het verschil tussen Zuid-Nederland en de andere
studiegebieden moeten verdwijnen. In de uitkomsten van Paragraaf 8.2 werd het verschil juist
iets groter in plaats van kleiner (zie uitkomsten van Model I en II in Tabel 8.1).

Relatie tussen verkeersintensiteit en dodelijke ongevallen

Volgens de uitkomsten van de modellen lijkt de kans dat op een autosnelweg een dodelijk
ongeval gebeurt niet sterk gerelateerd te zijn aan de etmaalintensiteit. Als dat inderdaad zo zou
zijn is een mogelijke verklaring dat autosnelwegen met een hoge etmaalintensiteit vaak ook een
hogere verkeersbelasting hebben, waardoor de snelheid daar over een groter deel van de dag
wordt geremd door de drukte (zie Paragraaf 5.2 over rijsnelheid). De conclusie in Paragraaf 5.5
dat de risico’s in de Randstad met name overdag lager liggen dan buiten de Randstad sluit daarop
aan. Een andere verklaring is dat ongeveer de helft van de dodelijke ongevallen enkelvoudige
ongevallen zijn (zie Paragraaf 6.1). Eerder constateerden Hengeveld en Nägele (2013) in een
onderzoek naar dodelijke enkelvoudige ongevallen op rijkswegen dat de gemiddelde verkeersintensiteit lager ligt bij enkelvoudige ongevallen met een dodelijke afloop dan bij niet-dodelijke
enkelvoudige ongevallen. Van Petegem, Louwerse en Commandeur (2017) beschrijven in een
literatuurstudie nog een aantal studies waarin is gevonden dat het risico op een ernstig
bermongeval kan dalen bij een toename van de etmaalintensiteit. De zwakke relatie tussen de
etmaalintensiteit en dodelijke ongevallen impliceert dat het aantal dodelijke ongevallen per
lengte wellicht een betere maat is om verschillen tussen autosnelwegen te beschrijven dan
aantal dodelijke ongevallen per voertuig-km dat in eerdere hoofdstukken als risicomaat werd
gebruikt.

Relatie tussen aandeel vrachtverkeer en dodelijke ongevallen

Het aandeel vrachtverkeer lijkt nauwelijks samen te hangen met het aantal dodelijke autosnelwegongevallen per wegvak. Volgens de uitkomsten van de regressieanalyse in Paragraaf 8.2 gaat
meer vrachtverkeer samen met minder dodelijke ongevallen, maar dat verband is niet statistisch
significant. Een mogelijke verklaring kan zijn dat vrachtauto’s minder vaak betrokken zijn bij
dodelijke enkelvoudige ongevallen (Kuiken, Bolle & Nägele, 2008) en bijdragen aan lagere
rijsnelheden. Een toename in dodelijke meervoudige ongevallen door de grote massaverschillen
met andere voertuigen kan teniet worden gedaan door een afname in het aantal dodelijke
enkelvoudige ongevallen. Per saldo heeft het aandeel vrachtverkeer daardoor nauwelijks een
relatie het totaal aantal dodelijke ongevallen op autosnelwegen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
57

Ontwerpvariabelen

Van de ontwerpvariabelen die onderdeel waren van de regressieanalyses werd geen enkele
relatie gevonden voor het aantal rijstroken. Voor de aanwezigheid van kruis-pijlsignalering werd
wel een effect gevonden in de richting die verwacht mocht worden op basis van de analyse in
Paragraaf 7.3 maar dit was niet significant. In Hoofdstuk 7 is al opgemerkt dat de analyse van dat
hoofdstuk meer geschikt is om het effect van deze maatregel in te schatten omdat die in
Paragraaf 6.3 en 7.3 kon worden gebaseerd op fileongevallen waarop de maatregel is gericht. De
enige ontwerpvariabele waarvoor een statistisch significant verband met dodelijke enkelvoudige
ongevallen werd gevonden, was het aandeel van de lengte van de rechterberm met geleiderails.
Zoals verwacht mocht worden op basis van eerder onderzoek (Hengeveld & Nägele, 2013) en
uitkomsten van de analyses in Paragraaf 6.2, gebeuren er minder dodelijke enkelvoudige
ongevallen als de rechterberm is voorzien van geleiderails.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
58

9 Ruimtelijke spreiding van dodelijke
ongevallen in Zuid-Nederland
Een hoger risico op autosnelwegen in Zuid-Nederland zou veroorzaakt kunnen worden door
specifieke (delen van) autosnelwegen. Dat zou aanleiding kunnen zijn om te onderzoeken waarin
die wegen afwijken van andere wegen. In dit hoofdstuk wordt om die reden de spreiding van
ongevallen over het netwerk van autosnelwegen van Zuid-Nederland beschreven.
In Paragraaf 9.1 wordt de verdeling beschreven op basis van de wegnummers van autosnelwegen
en dodelijke ongevallen van 2014 t/m 2018. In Paragraaf 9.2 wordt een GIS-analyse ingezet om
te onderzoeken of er over een langere periode van 2004 t/m 2018 sprake is van clusters van
dodelijke ongevallen op het autosnelwegennet van Zuid-Nederland.

9.1 Risico’s naar wegnummer in 2014-2018
Beschrijving van de risico’s

Afbeelding 9.1 beschrijft het aantal dodelijke ongevallen per mld voertuig-km op hoofdrijbanen
van autosnelwegen in Zuid-Nederland in de periode 2014-2018. De risico’s zijn weergegeven per
wegnummer voor wegen waar 6 of meer dodelijke ongevallen zijn geregistreerd. Aangezien in
het vorige hoofdstuk bleek dat de spreiding van dodelijke ongevallen beter als dichtheid (aantal
ongevallen per lengte-km) beschreven kan worden dan als risico (aantal ongevallen per voertuigkm), zijn in het diagram naast staven voor het risico ook staven voor dichtheid weergegeven. De
wegen zijn van links naar rechts geordend naar afnemend aantal geregistreerde dodelijke
ongevallen, dat tevens met een lijn is weergegeven en is af te lezen op de rechter verticale as. De
hoogte van het risico is af te lezen aan de hoogte van de staven en aan de linker verticale as.

Verschillen

De verschillen in risico tussen de wegen zijn over het algemeen beperkt. Wegen die in deze
periode een hoog risico hadden zijn de A4, de A50 en de A16. Deze hadden respectievelijk 10, 11
en 8 geregistreerde dodelijke ongevallen, en een risico dat op de A4 ca. 3 en op de A50 en A16
bijna 2 keer zo hoog was als het gemiddelde van de andere autosnelwegen van Zuid-Nederland.
Deze wegen zijn gemarkeerd in Afbeelding 9.2. De overige wegen (A27, A76, A17, A79, A77, A65,
A74) hadden te weinig geregistreerde dodelijke ongevallen om een betrouwbaar risicocijfer te
berekenen. De variatie in ongevallendichtheid is nog kleiner dan de variatie in risico. De A4 had
het hoogste risico wat mede wordt verklaard doordat deze autosnelweg een van de laagste
gemiddelde etmaalintensiteiten had van de autosnelwegen in Zuid-Nederland.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
59

hoofdrijbaanlengte op
autosnelwegen naar
wegnummer (BRON 20142018; INWEVA 2018)

Risico: dodelijke ongevallen per mld km;
Dichtheid: dodelijke ongevallen in 5 jaar per 10 km rijbaanlengte

per miljard voertuigkilometer en per 10 km

3,0

30

2,0

20

1,0

10

0,0

002

058

050

004

073

059

016

Risico: dodelijke ongevallen per mld voertuig km

067

overige
wegen

Aantal dodelijke ongevallen 2014-2018

Risico en ongevallendichtheid autosnelwegen in Zuid-Nederland
(2014-2018)

Afbeelding 9.1.
Aantal dodelijke ongevallen

0

Dichtheid: dodelijke ongevallen per 10 km rijbaanlengte in 5 j.
Aantal dodelijke ongevallen in 5 jaar

Verklaringen voor verschillen

De A4 en A50 met bovengemiddelde risico’s en dichtheden binnen Zuid-Nederland zijn redelijk
nieuwe autosnelwegen. De A4 bij Steenbergen is eind 2014 in gebruik genomen. De A50 tussen
Eindhoven en Uden is in 2003 en 2004 opengesteld. Het gedeelte tussen Uden en Oss is eind
2005 als autosnelweg opengesteld. Mogelijk is het hoge risico op de A4 en A50 het gevolg van
toevalsfluctuatie als gevolg van kleine aantallen. Als het huidige bovengemiddelde risico in de
toekomst blijft bestaan is er aanvullend onderzoek nodig om verklarende factoren te
identificeren.

De A67 en het aandeel vrachtverkeer op de wegen

De A67 (zie Afbeelding 9.2) kreeg afgelopen jaren veel aandacht in de media en in de Tweede
Kamer, waarbij werd gesuggereerd dat er veel ongevallen zouden gebeuren (IenW, 2018; 2019a).
De A67 is een belangrijke verbinding voor vrachtverkeer tussen de havens van Antwerpen en
Rotterdam en het Ruhrgebied. Van alle autosnelwegen in Zuid-Nederland kent de A67 het
hoogste aandeel vrachtverkeer, volgens IenW (2018) een derde deel van het verkeer op deze
weg. In een onderzoek naar colonnevorming van vrachtauto’s op autosnelwegen in Nederland
wordt geconcludeerd dat dit met name op de A67 veel optreedt (Rijkswaterstaat, 2019). Het
aantal dodelijke ongevallen per mld voertuig-km lag op de A67 van 2014 t/m 2018 iets lager dan
gemiddeld in Zuid-Nederland. De signalen dat er veel ernstige ongevallen gebeuren op de A67
zien we niet terug in de cijfers over dodelijke ongevallen in dit onderzoek.
Het gemiddelde aandeel vrachtverkeer op autosnelwegen in Zuid-Nederland is 17%. Op de
autosnelwegen met de hoogste risico’s, de A4, A50 en A16, ligt het aandeel iets onder dit
gemiddelde op 16%. We zien dus binnen Zuid-Nederland geen duidelijke samenhang tussen het
risico op dodelijke ongevallen en het aandeel vrachtverkeer in de verkeersprestatie.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
60

9.2 Ruimtelijke spreiding van ongevallen in 2004-2018
Om de ruimtelijke spreiding van ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland te onderzoeken
zijn 15 jaar aan geregistreerde ongevallen samengenomen. Afbeelding 9.2 toont de
geregistreerde dodelijke ongevallen op de hoofdrijbaan van autosnelwegen in Zuid-Nederland. In
tegenstelling tot bij de analyse in Paragraaf 9.1 en Hoofdstuk 8 worden in deze Paragraaf ook de
ongevallen op rangeerbanen meegenomen. Ongevallen die bij de weergegeven kaartschaal
binnen een staal van een halve cm zijn geregistreerd, zijn weergegeven als clusters. Op de
achtergrond zijn de autosnelwegen afgebeeld met een lijn die dikker is naarmate de
verkeersintensiteit hoger is. Afgezien van enige concentratie rond grote steden zoals Eindhoven
en rond knooppunten, 7 kan op basis van de kaart worden geconcludeerd dat de ongevallen
ruimtelijk sterk gespreid zijn. De clusters bij Eindhoven en Maastricht bevatten ook enkele
ongevallen op de rangeerbanen van de Randweg Eindhoven en Koning Willem-Alexandertunnel
(N2).

Spreiding dodelijke autosnelwegongevallen
A16

n ongevallen binnen 0,5 cm op kaart

A4

één ongeval binnen 0,5 cm op kaart
A50
A67

Afbeelding 9.2. Ruimtelijke spreiding van dodelijke ongevallen op een hoofdrijbaan van een autosnelweg of rangeerbaan en de verkeersintensiteit waarbij
dikkere lijnen duiden op hogere verkeersintensiteiten en de wegdelen met een hoog risico zijn gemarkeerd (BRON 2004-2018).

7. Dit is een artefact van het GIS-algoritme dat bij knooppunten ongevallen op de beide wegen kan clusteren.
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
61

9.3 Conclusie
Op basis van de analyses van dit hoofdstuk kan worden geconcludeerd dat dodelijke ongevallen
op autosnelwegen in Zuid-Nederland ruimtelijk sterk zijn verspreid. Als autosnelwegen naar
wegnummer worden onderscheiden, varieert de dichtheid per rijbaanlengte minder sterk dan
het risico per mld voertuig-km. Het hoge risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen van
Zuid-Nederland van 2014 t/m 2018 kan niet worden verklaard door concentraties van dodelijke
ongevallen op specifieke autosnelwegen. Wel valt op dat de relatief jonge A4 en A50 van 2014
t/m 2018 binnen Zuid-Nederland een bovengemiddelde dichtheid en risico hadden.
We zien geen duidelijke samenhang tussen verschillen in risico’s op dodelijke ongevallen en het
aandeel vrachtverkeer in de verkeersprestatie. Bijvoorbeeld, de A67 heeft het hoogste aandeel
vrachtverkeer van alle autosnelwegen in Zuid-Nederland en een risico dat iets onder het
gemiddelde van Zuid-Nederland ligt. De autosnelwegen met het hoogste risico hebben een
aandeel vrachtverkeer dat iets onder het gemiddelde van Zuid-Nederland ligt.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
62

10 Discussie en conclusies
Deze studie is uitgevoerd naar aanleiding van het vermoeden dat het risico op dodelijke
ongevallen op rijkswegen in beheer bij Rijkswaterstaat Zuid-Nederland hoger is dan op
rijkswegen van andere regionale organisatieonderdelen van Rijkswaterstaat. Op basis van de
probleemanalyse in Hoofdstuk 3 en 4 behandelen we in Paragraaf 10.1 de vraag in hoeverre er
sprake is van een hoger risico op rijkswegen in Zuid-Nederland. In Paragraaf 10.2 beschrijven we
verklaringen voor dit mogelijk hogere risico. In Paragraaf 10.4 zijn aanbevelingen geformuleerd
voor een reductie van het aantal verkeersdoden op rijkswegen. Paragraaf 10.5 beschrijft
mogelijkheden voor nader onderzoek naar dodelijke ongevallen op rijkswegen.

10.1 Het risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland
Voor een verantwoorde statistische analyse zijn de jaarlijkse aantallen dodelijke ongevallen op
rijkswegen in Zuid-Nederland te klein. Daarom is het risico per vijfjaarsperiode geanalyseerd en
zijn voor vergelijkingen de rijkswegen buiten Zuid-Nederland gegroepeerd in de wegen in de
Randstad en ‘Overig niet-Randstad’. Studiegebied ‘Randstad’ is gedefinieerd als de optelsom van
de regionale organisatieonderdelen West-Nederland Zuid, West-Nederland Noord, en district
Midden Nederland Zuid. De overige rijkswegen buiten de Randstad en buiten Zuid-Nederland
vormen studiegebied ‘Overig niet-Randstad’.
Zuid-Nederland heeft ongeveer evenveel dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer op
rijkswegen als Overig niet-Randstad. De Randstad heeft het laagste risico. Vrijwel het gehele
areaal aan rijkswegen van Zuid-Nederland bestaat uit autosnelwegen, terwijl er buiten ZuidNederland meer N-wegen worden beheerd door Rijkswaterstaat. Beperken we de vergelijking tot
autosnelwegen, dan zien we dat het aantal dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer in
2004-2008 en 2014-2018 het hoogste was op autosnelwegen van Zuid-Nederland. Alleen in 20092013 was er geen verschil met Overig niet-Randstad.
Het aandeel per studiegebied in het totaal aantal registreerde ongevallen op autosnelwegen
(inclusief ongevallen met uitsluitend materiële schade) is in alle drie de vijfjaarsperioden
ongeveer vergelijkbaar met het aandeel in de verkeersprestatie. Dat geldt ook voor de periode
2014-2018, waarin de verkeersongevallenregistratie op rijkswegen wordt gevuld met ongevallen
die zijn geregistreerd door de politie, weginspecteur en bergers. Door de combinatie van drie
verschillende bronnen is het niet aannemelijk dat de registratiegraad sterk verschilt tussen de
studiegebieden. Met name het risico op een dodelijke afloop lijkt dus hoger in Zuid Nederland.
Uit deze probleemanalyse concluderen we dat het risico op dodelijke ongevallen op
autosnelwegen in Zuid-Nederland van 2004 t/m 2018 structureel hoger ligt dan in de andere
studiegebieden. Het verschil tussen de studiegebieden varieert in deze periode. Gelet op de drie
vijfjaarsperioden kan niet worden geconcludeerd dat het verschil tussen Zuid-Nederland en de
andere studiegebieden is toegenomen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
63

10.2 Verklaringen voor een hoger risico op dodelijke ongevallen
Gezien de uitkomsten van de probleemanalyse in Paragraaf 10.1 is gezocht naar verklaringen
voor een hoger risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland vergeleken
met de andere gebieden. In Hoofdstuk 5 t/m 9 is op verschillende manieren gezocht naar
verklaringen. In Hoofdstuk 6 is gezocht naar verklaringen op basis van kenmerken van ongevallen.
Ongeveer de helft betreft enkelvoudige ongevallen (botsing met een vast of los voorwerp of een
eenzijdig ongeval). Meervoudige ongevallen op autosnelwegen zijn vooral kop-staartongevallen.
De verdeling naar type ongeval verschilt weinig tussen de studiegebieden. Aangezien het hoge
risico van Zuid-Nederland zich niet manifesteert in een specifiek type ongeval, is deze paragraaf
geordend per mogelijk verklarende factor om de bevindingen samen te brengen.

Snelheidslimieten en rijsnelheden: onwaarschijnlijk als verklarende factor

De kans dat een ongeval dodelijk afloopt is verhoogd bij hoge rijsnelheden (Elvik, 2013; SWOV,
2016). In de analyse gericht op snelheid is eerst gekeken naar snelheidslimieten. Het risico op
dodelijke ongevallen lijkt op autosnelwegen met een snelheidslimiet van 100 km/uur vergelijkbaar
met het risico op autosnelwegen met een hogere snelheidslimiet. Vervolgens is met Floating Car
Data (FCD) nagegaan of er verschillen zijn tussen de studiegebieden in het aandeel minuutgemiddelde snelheden op of boven de snelheidslimiet op autosnelwegen. De snelheidslimiet
wordt in Zuid-Nederland op autosnelwegen volgens deze indicator niet vaker overschreden dan
in andere studiegebieden. Het is dan ook niet aannemelijk dat snelheidslimieten en
overschrijdingen per snelheidsregime een verklaring vormen voor het hogere risico op dodelijke
ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland.

Aandeel vrachtverkeer: onwaarschijnlijk als verklarende factor

De afloop van ongevallen met vrachtauto’s is ernstiger dan andere ongevallen door het verschil in
massa met andere voertuigen. Zuid-Nederland heeft met 17% het hoogste aandeel vrachtverkeer in
de verkeersprestatie op autosnelwegen. Het aandeel ligt bijvoorbeeld op 15% in Overig nietRandstad, maar dit studiegebied heeft wel een iets hoger aandeel dodelijke ongevallen waarbij
vrachtauto’s betrokken zijn dan Zuid-Nederland (zie Paragraaf 5.3). De uitkomsten van de
regressieanalyses in Hoofdstuk 8 zijn indicatief, maar het is opvallend dat volgens die uitkomsten
de wegvakken met hogere aandelen vrachtverkeer juist minder dodelijke ongevallen hebben. In
het onderzoek naar de ruimtelijke spreiding van dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland in
Hoofdstuk 9 zien we dat de A67, de autosnelweg met het hoogste aandeel vrachtverkeer van dit
studiegebied, een gemiddeld risico op dodelijke ongevallen kent. De autosnelwegen met de
hoogste risico’s in Zuid-Nederland hebben een aandeel vrachtverkeer dat iets onder het
gemiddelde van Zuid-Nederland ligt. Dat we ondanks de massaverschillen tussen vrachtauto’s en
andere voertuigen geen duidelijk verband zien tussen het aandeel vrachtverkeer en het risico op
dodelijke ongevallen zou kunnen komen doordat vrachtauto’s zelden bij ernstige enkelvoudige
ongevallen betrokken zijn (Kuiken, Bolle & Nägele, 2008) en doordat een hoog aandeel
vrachtverkeer samengaat met lagere rijsnelheden (zie Paragraaf 5.2). Alle resultaten samen
nemend is het niet waarschijnlijk dat het hoge risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen
in Zuid-Nederland kan worden verklaard door het hoge aandeel vrachtverkeer.

Verschillen in risico per dagdeel: overdag grootste verschillen

De verkeersbelasting varieert sterk over de dag en ligt ’s nachts overal laag. Het risico op dodelijke
ongevallen is ’s nachts in alle drie de gebieden veruit het hoogst. De relatieve verschillen in risico
op dodelijke ongevallen zijn ’s nachts tussen de studiegebieden juist het kleinst. Dat betekent dat
factoren die vooral aan het risico op dodelijke ongevallen ’s nachts bijdragen minder aannemelijk
zijn als verklaring waarom Zuid-Nederland een hoger risico op autosnelwegen heeft, bijvoorbeeld
een verschil in de aanwezigheid van openbare verlichting, rijden onder invloed van alcohol of
factoren in relatie tot spookrijongevallen, die vaak ’s nachts plaatsvinden (SWOV, 2018c). De
risicoverschillen zijn overdag het grootste. Zowel Zuid-Nederland als Overig niet-Randstad

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
64

hebben ’s middags en ’s avonds een hoger risico dan de Randstad. Zuid-Nederland heeft van de
drie studiegebieden het hoogste risico op dodelijke ongevallen in de spitsperioden.

Filestaartbeveiliging: mogelijke verklaring voor een deel van het verschil

Bijna de helft van alle dodelijke kop-staartongevallen gebeurt bij de staart van een file. Buiten de
Randstad stond er bij ongevalslocaties minder vaak filestaartbeveiliging. Eerder onderzoek heeft
laten zien dat filestaartsignalering helpt om ernstige ongevallen in de staart van files te voorkomen
(Elvik et al., 2009). Dit sluit aan bij de constatering dat 63% van de lengte aan filegevoelige
wegvakken (afgeleid uit een Intensiteit/Capaciteit-verhouding, I/C-verhouding, boven de 0,8) in
de Randstad te vinden is, terwijl maar een derde deel van de dodelijke fileongevallen in de
Randstad gebeurt. Dat is mogelijk te verklaren doordat wegvakken in de Randstad relatief vaak
zijn voorzien van filestaartsignalering ten opzichte van wegvakken in de andere studiegebieden.
In Zuid-Nederland ontbreekt vaker dan bij de andere twee studiegebieden signalering op
wegvakken met een theoretische I/C-verhouding hoger dan 0,8, maar dat betreft een relatief
beperkte rijbaanlengte. Ook bij wegvakken met een theoretische I/C-verhouding hoger dan 0,7
(waar de I/C-verhouding in werkelijkheid deels al boven de 0,8 ligt) is er binnen Zuid-Nederland
minder vaak signalering aanwezig. Mogelijk speelt dit een rol bij een groter risico op dodelijke
ongevallen in de staart van files (zie ook Davidse, Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019).

Berminrichting: waarschijnlijk geen verklaring maar nader onderzoek wenselijk

Zuid-Nederland had van 2015 t/m 2017 een relatief groot aandeel in het aantal dodelijke
ongevallen met obstakels op een afstand van minder dan 10 m en op 10 m tot 13 m uit de
kantstreep. Bijvoorbeeld, van het totaal van 21 aanrijdingen met bomen op een afstand tot 13 m
gebeurden er 12 in Zuid-Nederland (Davidse, Louwerse & Van Duijvenvoorde, 2019). Bij een
onderzoek naar dodelijke en ernstige enkelvoudige ongevallen in 2008 was het aandeel met
bomen juist in andere studiegebieden hoger (Hengeveld & Nägele, 2013). Met de globale
beschrijving van de berminrichting volgens WEGGEG 2018, een steekproef van gedetailleerdere
inspecties van bermen in 2015 en bermkenmerken die Rijkswaterstaat voor de ontwikkeling van
risicogestuurd werken heeft laten verzamelen, kon niet worden vastgesteld dat de bermen in
Zuid-Nederland minder vergevingsgezind zijn dan in de andere twee studiegebieden. Om hardere
conclusies over de vergevingsgezindheid van bermen te kunnen trekken zouden detailgegevens
voor een groter deel van het autosnelwegennetwerk beschikbaar moeten zijn.
Ruim 95% van de lengte aan middenbermen en ongeveer de helft van de lengte aan buitenbermen
langs autosnelwegen is voorzien van geleiderails terwijl ‘slechts’ een kwart van de dodelijke
obstakelongevallen een aanrijding met geleiderails betrof. Een grotere wegvaklengte met
geleiderails gaat samen met minder dodelijke enkelvoudige ongevallen. Dit biedt geen verklaring
voor het hogere risico op dodelijke enkelvoudige ongevallen in Zuid-Nederland. Zuid-Nederland
heeft een bijna even groot aandeel buitenbermlengte met geleiderails als de Randstad en meer
dan Overig niet-Randstad.

Complexiteit van het wegennet: onwaarschijnlijk als verklarende factor

Uitgedrukt in de dichtheid van aansluitingen, knooppunten en aansluitingen is het autosnelwegennetwerk het meest complex in de Randstad. Het autosnelwegennetwerk van Zuid-Nederland zit
qua complexiteit tussen de Randstand en Overig niet-Randstad in. Wellicht draagt complexiteit
bij aan een iets hoger risico op ongevallen (inclusief ongevallen met alleen materiële schade) in
de Randstad. Het is geen aannemelijke verklaring voor het hoge risico op dodelijke ongevallen in
Zuid-Nederland. Mogelijk verklaart het wel voor een klein deel waarom het risico op dodelijke
ongevallen in Zuid-Nederland hoger is dan in Overig niet-Randstad.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
65

Leeftijd van betrokkenen en rijden onder invloed van alcohol: onwaarschijnlijk
als verklaring

Factoren in relatie tot betrokkenen die zouden kunnen verklaren waarom er in een bepaald
gebied vaker dodelijke ongevallen gebeuren zijn de leeftijd en rijden onder invloed van alcohol.
De in BRON geregistreerde leeftijden van betrokken bestuurders verschillen evenwel weinig
tussen de studiegebieden. De registratie van rijden onder invloed van alcohol bij dodelijke
ongevallen in BRON is onbetrouwbaar maar de uitkomsten van het monitoringsonderzoek van
Rijkswaterstaat (2018b) suggereren evenmin dat rijden onder invloed van alcohol een verklaring
zou kunnen vormen voor het hogere risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland.

Geografische spreiding ongevallen: specifieke trajecten vormen geen verklaring

Dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland zijn ruimtelijk sterk verspreid. De
relatief jonge autosnelwegen A4 en A50 in Zuid-Nederland hadden van 2014 t/m 2018 binnen
Zuid-Nederland een bovengemiddeld risico op dodelijke ongevallen, maar de verschillen met
andere wegen zijn niet dermate groot dat dit een verklaring vormt voor het hoge risico op
dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland in het algemeen. Concentraties van
dodelijke ongevallen op specifieke autosnelwegen of locaties vormen geen verklaring.

Conclusie verklarende factoren

Van de meeste onderzochte factoren hebben we geconcludeerd dat het niet aannemelijk is dat
die het hogere risico op dodelijke ongevallen in Zuid-Nederland kunnen verklaren: snelheidslimieten, overschrijding van de snelheidslimiet, het aandeel vrachtverkeer, de complexiteit van
het wegennet, concentraties van ongevallen op specifieke trajecten, de leeftijd van betrokken
bestuurders en rijden onder invloed van alcohol. Een deel van het verschil zou verklaard kunnen
worden uit de beperktere aanwezigheid van filestaartbeveiliging met behulp van rijstrooksignalering op wegvakken met een hoge verkeersdruk vergeleken bij de andere studiegebieden.
Op basis van deze studie hebben we geen verschil in vergevingsgezindheid van bermen kunnen
vaststellen met andere studiegebieden maar hierbij is aangetekend dat gedetailleerdere
gegevens over berminrichting nodig zijn voor hardere conclusies.

10.3 Hoofdconclusies
Uit dit onderzoek, met als studiegebieden de Randstad, Zuid-Nederland en Overig niet-Randstad,
kunnen de volgende hoofdconclusies worden getrokken over rijkswegen:
Het aantal dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer op alle rijkswegen ligt in de
Randstad lager dan buiten de Randstad. Er is weinig verschil tussen de rijkswegen van ZuidNederland en Overig niet-Randstad.
Het aantal dodelijke ongevallen per miljard voertuigkilometer op autosnelwegen is in ZuidNederland hoger dan op andere autosnelwegen.
Qua ongevalsrisico (inclusief ongevallen met uitsluitend materiële schade) op autosnelwegen
is er weinig verschil tussen de drie onderzochte gebieden.
Op basis van dit onderzoek hebben we geen eenduidige verklaring gevonden voor het hogere
risico op dodelijke ongevallen op autosnelwegen in Zuid-Nederland. Een deel van het verschil
zou verklaard kunnen worden uit de beperktere aanwezigheid van filestaartbeveiliging met
behulp van rijstrooksignalering. Er zijn gedetailleerdere gegevens over berminrichting nodig
om hardere conclusies te trekken over de eventuele rol van berminrichting bij de dodelijke
ongevallen.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
66

10.4 Aanbevelingen voor de praktijk
Op basis van dit onderzoek kunnen we niet verklaren waarom het risico op dodelijke ongevallen
op autosnelwegen in Zuid-Nederland hoger is dan op autosnelwegen buiten Zuid-Nederland. Wel
kunnen we, mede op basis van de resultaten van dit onderzoek, aanbevelen om in ZuidNederland in te zetten op een bredere toepassing van filestaartbeveiliging. Daarnaast is bekend
dat vergevingsgezinde bermen belangrijk zijn om een dodelijke afloop van bermongevallen te
voorkomen. Gelet op het aandeel dodelijke bermongevallen is aan te bevelen om op alle
rijkswegen te blijven inzetten op het vergevingsgezinder inrichten van bermen. Filestaartbeveiliging
en vergevingsgezinde bermen zijn door Rijkswaterstaat opgenomen in de zogenaamde
‘VeiligheidsINDicator’, VIND. Conform maatregel 1 van het Landelijk Actieplan Verkeersveiligheid
implementeert Rijkswaterstaat de risicogestuurde aanpak om de verkeersveiligheid op rijkswegen
te verbeteren met onder meer het instrument VIND om proactief veiligheidsrisico’s in kaart te
brengen (IenW, 2019b; 2019c). Rijkswaterstaat rapporteert daarnaast tweejaarlijks in de monitor
Veilig over Rijkswegen over de EuroRAP-RPS (Road Protection Score) van het rijkswegennet
(EuroRAP, 2020; IenW, 2019d; Rijkswaterstaat, 2017b) en past instrumenten zoals audits en
inspecties toe zoals voorgeschreven in richtlijn 2008/96/EG betreffende het beheer van de
verkeersveiligheid van weginfrastructuur. Met bovengenoemde methodes worden onder meer
de lopende programma’s Meer Veilig en Veilige Bermen Rijkswegen vormgegeven (Rijksoverheid,
2020). De belangrijkste aanbeveling van dit onderzoek is dan ook de verdere implementatie en
ontwikkeling van de risicogestuurde aanpak.
Voor de verdere ontwikkeling van de VIND adviseren we om risico’s in bermen specifieker in
beeld te brengen dan nu mogelijk is met gegevens uit bijvoorbeeld WEGGEG. Rijkswaterstaat is
deze verbetering al aan het verkennen. De belangrijkste uitbreiding is om alle solitaire nietbotsveilige objecten zoals bomen en portaalpoten te kunnen identificeren en deze informatie
gebruiksvriendelijk ter beschikking te stellen aan gebruikers binnen Rijkswaterstaat, bijvoorbeeld
in een GIS-format of met een viewer. Solitaire niet-botsveilige objecten veroorzaken een groter
risico dan andere gevarenzones. Zodra deze detailinformatie is toegevoegd kan ook een betere
analyse worden gemaakt van de berminrichting dan in het kader van dit onderzoek mogelijk was
(zie Paragraaf 7.3). Daarnaast bevelen we aan om in de VIND informatie te geven over de
aanwezigheid van filestaartbeveiliging bij een geschatte I/C-verhouding tussen de 0,7 en 0,8
zodat in samenhang met lokale factoren zoals zichtomstandigheden besloten kan worden of dit
systeem wenselijk is voor de verkeersveiligheid. Daarnaast is het van groot belang om de
doorwerking van de uitkomsten van de risicoanalyses op basis van de VIND organisatorisch goed
te verankeren zodat middelen vrijgemaakt kunnen worden voor verbeteringen en geen
veiligheidsrisico’s gemist kunnen worden bij groot onderhoud en reconstructies.
We staan voor een forse uitdaging om het doel van het Strategisch Plan Verkeersveiligheid 2030
van een slachtoffervrij verkeerssysteem in 2050 dichtbij te brengen. Daarvoor is jaarlijks een
daling van 11% van het aantal slachtoffers nodig. Om dat te bereiken is het aan te bevelen om
naast bovengenoemde infrastructuurmaatregelen die binnen de invloedsfeer van Rijkswaterstaat
vallen in samenwerking met andere stakeholders ook in te zetten op voertuig- en gedragsmaatregelen. Met in-carsystemen zou het bereik van waarschuwingen voor een filestaart
vergroot kunnen worden en ook toegepast kunnen worden op plekken waar slechts incidenteel
files voorkomen. Ook systemen zoals Automatic Emergency Braking kunnen helpen om ernstige
fileongevallen te voorkomen of minder ernstig te laten aflopen (SWOV, 2019). Gezien de rol van
snelheid en rijden onder invloed van alcohol is aan te bevelen om in afstemming met de politie
en het Openbaar Ministerie in te zetten op snelheidshandhaving en handhaving op rijden onder
invloed van alcohol (SWOV, 2018a; Van der Knaap, 2018).

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
67

10.5 Onderzoeksaanbevelingen
Een van de grootste problemen bij dit onderzoek naar dodelijke ongevallen is dat deze relatief
zeldzaam zijn. Er gebeuren veel ongevallen met uitsluitend materiele schade. Slechts een kleine
fractie van alle ongevallen heeft een dodelijke afloop. Om dodelijke ongevallen te kunnen
verklaren is het in de eerste plaats belangrijk om te beschikken over de gedetailleerde gegevens
over het ongevalsmechanisme en oorzaken (zie ook Van der Knaap, 2018). SWOV heeft
diepteonderzoek uitgevoerd naar dodelijke ongevallen op rijkswegen van 2015 t/m 2017.
Hoewel de aantallen nog klein zijn, had het meerwaarde voor dit onderzoek dat de gegevens
over drie jaar gebundeld konden worden. Om het inzicht in dodelijke ongevallen te vergroten en
regionale verschillen te kunnen verklaren, is het aan te bevelen om deze diepteonderzoeken
voort te zetten.
Om de inzichten verder te verdiepen is te overwegen om aanvullende informatie over dodelijke,
en eventueel ernstige ongevallen te verzamelen. In dit onderzoek hebben we het aantal dodelijke
ongevallen gerelateerd aan verkeerskenmerken die gemiddeld over een langere periode op de
wegvakken voorkomen, bijvoorbeeld het gemiddelde snelheidsgedrag, gemiddelde etmaalintensiteiten, de maximale verkeersdruk die gemiddeld per dag op het wegvak voorkomt, etc.
Aangezien een dodelijk ongeval een uitzonderlijk verschijnsel is, is het de vraag in hoeverre deze
gemiddelden voldoende verklarende waarde hebben. Een groot deel van het autosnelwegennet
is voorzien van meetlussen. Het is te overwegen om met meetlusgegevens gedetailleerde
informatie te verzamelen over de omstandigheden ten tijde van een ongeval, bijvoorbeeld de
verkeersdruk, volgafstanden, rijsnelheden, snelheidsverschillen, en dergelijke.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
68

Literatuur
Aarts, L. & Schagen, I. van (2006). Driving speed and the risk of road crashes: A review. In:
Accident Analysis and Prevention, vol. 38, nr. 2, p. 215-224.
AASHTO (2010). Highway Safety Manual. American Association of State Highway and
Transportation Officials, Washington D.C.
Brüde, U. & Larsson, J. (1993). Models for predicting accidents at junctions where pedestrians and
cyclists are involved. How well do they fit? In: Accident Analysis and Prevention, vol. 25, nr. 5,
p. 499-509.
BZK (2017). Ruimtelijk-Economische Ontwikkelstrategie Noordelijke Randstad, Zuidelijke
Randstad en Brainport Eindhoven; Uitvoeringsprogramma 2017-2018. Ministerie van
Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties, Den Haag.
CBS (2020). Statline: Regionale kerncijfers Nederland. Centraal Bureau voor de Statistiek, Den
Haag. Geraadpleegd 10 maart op
https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/nl/dataset/70072NED/table?fromstatweb.
Davidse, R.J. (2007). Assisting the older driver; Intersection design and in-car devices to improve
the safety of the older driver. Proefschrift Rijksuniversiteit Groningen. SWOV-Dissertatiereeks,
SWOV, Leidschendam
Davidse, R.J., Louwerse, W.J.R. & Duijvenvoorde, K. van (2019). Dodelijke verkeersongevallen op
rijkswegen in 2017; Analyse van ongevals- en letselfactoren en daaruit volgende
aanknopingspunten voor maatregelen. R-2019-8. SWOV, Den Haag.
Desapriya, E., Pike, I. & Raina, P. (2006). Severity of alcohol-related motor vehicle crashes in
British Columbia: case–control study. In: International Journal of Injury Control and Safety
Promotion, vol. 13, nr. 2, p. 89-94.
Dijkstra, A. & Petegem, J.H. van (2013). Verkeersveiligheidseffecten van aansluitingen op autosnelwegen. Rijkswaterstaat Water Verkeer en Leefomgeving, Delft. [Intern document]
Eenink, R., Reurings, M., Elvik, R., Cardoso, J., et al. (2008). Accident prediction models and road
safety impact assessment: Recommendation for using these tools. Deliverable D2 of the RIPCoRDISEREST project. European Commission, Brussels.
Elvik, R. (2013). A re-parameterisation of the Power Model of the relationship between the speed
of traffic and the number of accidents and accident victims. In: Accident Analysis and Prevention,
vol. 50, p. 854-860.
Elvik, R., Høye, A., Vaa, T. & Sørensen, M. (2009). The Handbook of Road Safety Measures.
Emerald, Bingley.
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
69

EuroRAP (2020). EuroRAP; The European Road Assessment Programme, Brussel. Geraadpleegd 10
maart op https://www.eurorap.org/.
Gent, A.L. van (2007). Verkeersonveiligheid bij werk in uitvoering. R-2007-5. SWOV,
Leidschendam.
Goemans, J.W., Daamen, W. & Heikoop, H. (2011). Handboek Capaciteitswaarden Infrastructuur
Autosnelwegen (CIA); Volledig Vernieuwd. Paper gepresenteerd op Nationaal
Verkeerskundecongres 2011, 2 November 2011, Nieuwegein.
Hengeveld, J. & Nägele, R. (2013). Kwantificering letselrisico door berminrichting; Enkelvoudige
ongevallen op Rijkswegen. Royal HaskoningDHV, Amersfoort.
Hengeveld, J. & Nägele, R. (2014). De risico’s van bermongevallen in samenhang met de
berminrichting. Royal HaskoningDHV, Amersfoort.
IenW (2018). Brief voor Beantwoording Kamervragen van de leden Von Martels en Amhaouch
(beiden CDA) over de zware ongelukken op de A67; RWS-2018/21273 (24 juli 2018). Ministerie
van Infrastructuur en Waterstaat, Den Haag.
IenW (2019a). Brief voor Beantwoording Kamervragen van de leden Von Martels en Amhaouch
(beiden CDA) over de ongelukken op de A67; RWS-2019/7513 (6 maart 2019). Ministerie van
Infrastructuur en Waterstaat, Den Haag.
IenW (2019b). Brief Voortgang uitvoering Strategisch Plan Verkeersveiligheid 2030; Bijlage II:
stand van zaken Landelijk Actieplan Verkeersveiligheid 2019-2021 (7 juni 2019; KST29398717).
Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat, Den Haag.
IenW (2019c). Landelijk Actieplan Verkeersveiligheid 2019-2021. Ministerie van Infrastructuur en
Waterstaat, Den Haag.
IenW (2019d). Verschillen tussen EuroRAP en VIND methode; Brief 17 maart 2017 (RWS2017/10483/159767). Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat, Den Haag.
Kijk in de Vegte, N. (2019). V85 Schatten met FCD; Model voor het schatten van de V85 uit
Floating Car Data. Nationale Databank Wegverkeersgegevens, Utrecht.
KiM (2013). Mobiliteitsbalans 2013. Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid, Den Haag.
Knaap, P. van der (2018). Opties voor meer verkeersveiligheid 2018-2030; brief 25 mei 2018
(PK/mho/185078). SWOV, Den Haag.
Kuiken, M., Bolle, M. & Nägele, R. (2008). Analyse Enkelvoudige Ongevallen. Rijkswaterstaat
Dienst Verkeer en Scheepvaart, Delft.
Ligtermoet, D. & Kroeze, P. (2011). Ernstige verkeersongevallen met jonge beginnende
bestuurders. Rijkswaterstaat DVS, Delft.
Martens, G.J. & Smits, E.S. (2016). Monitoring snelheden Autosnelwegen; Ontwikkeling
snelhedenbeeld na invoering 130 km/uur. Rijkswaterstaat Water Verkeer en Leefomgeving,
Rijswijk.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
70

Petegem, J.W.H. van, Louwerse, W.J.R. & Commandeur, J.J.F. (2017). Berminrichting langs
autosnelwegen; Literatuurstudie en advies voor vergevingsgezinde bermen. R-2017-16A. SWOV,
Den Haag.
Rijksoverheid (2020). Rijksbegroting Artikel 12 Hoofdwegennet; kst264849. Rijksoverheid, Den
Haag.
Rijkswaterstaat (2015). Capaciteitswaarden Infrastructuur Autosnelwegen. Rijkswaterstaat Water
Verkeer en Leefomgeving, Rijswijk.
Rijkswaterstaat (2017a). Richtlijn Ontwerp Autosnelwegen; Veilige Inrichting van Bermen.
Rijkswaterstaat Grote Projecten en Onderhoud, Utrecht.
Rijkswaterstaat (2017b). Veilig over Rijkswegen 2015; Deel A: Verkeersveiligheid landelijk beeld.
Rijkswaterstaat Water Verkeer en Leefomgeving, Delft.
Rijkswaterstaat (2018a). Eindrapport kwaliteitsverbetering informatieketen
verkeersongevallenregistratie. Rijkswaterstaat Water Verkeer en Leefomgeving, Utrecht.
Rijkswaterstaat (2018b). Rijden onder invloed in Nederland in 2002-2017; Ontwikkeling van het
alcoholgebruik van automobilisten in weekendnachten. Rijkswaterstaat Water Verkeer en
Leefomgeving, Utrecht.
Rijkswaterstaat (2019). Update Inhaalverbod Vrachtverkeer (IVV) 2019. Rijkswaterstaat Water
Verkeer en Leefomgeving, Utrecht.
Rijkswaterstaat (2020). Bestand geRegistreerde Ongevallen in Nederland (BRON). Rijkswaterstaat
Centrale Informatievoorziening, Maastricht. Geraadpleegd 20 Januari op
https://www.rijkswaterstaat.nl/apps/geoservices/geodata/dmc/bron/.
Rli (2016). Mainports Voorbij. Raad voor de leefomgeving en infrastructuur, Den Haag.
Schepers, P. (2012). Een Accident Prediction Model voor horizontale bogen van autosnelwegen.
Rijkswaterstaat Dienst Verkeer en Scheepvaart, Delft.
Shyhalla, K. (2014). Alcohol involvement and other risky driver behaviors: effects on crash
initiation and crash severity. In: Traffic Injury Prevention, vol. 15, nr. 4, p. 325-334.
SWOV (2015). Factsheet Ouderen in het verkeer. SWOV-factsheet, augustus 2015. SWOV, Den
Haag.
SWOV (2016). Snelheid en snelheidsmanagement. SWOV-factsheet, november 2016. SWOV, Den
Haag.
SWOV (2018a). DV3 – Visie Duurzaam Veilig Wegverkeer 2018-2030; Principes voor ontwerp en
organisatie van een slachtoffervrij verkeerssysteem. SWOV, Den Haag.
SWOV (2018b). Rijden onder invloed van alcohol. SWOV-factsheet, juni 2018. SWOV, Den Haag.
SWOV (2018c). Spookrijden. SWOV-factsheet, april 2018. SWOV, Den Haag.
SWOV (2019). Intelligent transport- en rijhulpsystemen (ITS en ADAS). SWOV-factsheet, april
2019. SWOV, Den Haag.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
71

SWOV (2020a). QLIK: BRON (Bestand geRegistreerde Ongevallen in Nederland). SWOV, Den Haag.
Geraadpleegd op https://www.swov.nl/feitenencijfers/verkeersveiligheidscijfersverkeersongevallen.
SWOV (2020b). QLIK: Mobiliteit - reizigerskilometers. SWOV, Den Haag. Geraadpleegd op
https://www.swov.nl/feitenencijfers/verkeersveiligheidscijfers-verkeersongevallen.
Veluwen, A. van & Vries, Y. de (2013). Publieksrapportage Rijkswegennet. Rijkswaterstaat Dienst
Verkeer en Scheepvaart, Delft.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
72

Bijlage A Veranderingen in het wegennet van
Zuid-Nederland
In de periode vanaf 2009 t/m 2018 die in deze studies voor de meeste analyses is gebruikt zijn er
veranderingen in het wegennet doorgevoerd. Het areaal aan N-wegen heeft bijvoorbeeld een
kleiner aandeel gekregen terwijl er nieuwe autosnelwegen zijn opgesteld. Deze bijlage beschrijft
welke wegen zijn opgesteld of overgedragen. Aangezien voor enkele analyses gegevens vanaf
2003 zijn gebruikt, staan de veranderingen vanaf dat jaar beschreven. Wegverbredingen en
opstellingen van spitsstroken komen in deze bijlage niet aan bod.
De volgende veranderingen zijn sinds 2003 doorgevoerd:
De A50 tussen Eindhoven en Uden is in 2003 en 2004 opengesteld. Het gedeelte tussen Uden
en Oss is eind 2005 als autosnelweg opengesteld.
In 2008 is de A73 tussen Venlo (bij aansluiting Venlo-Zuid) en Maasbracht opengesteld.
Begin 2009 is de N69 van Eindhoven via Valkenswaard naar de Belgische grens aan de
provincie Noord-Brabant overgedragen.
Een deel van de N259 bij Halsteren werd al voor 2009 overgedragen aan de provincie NoordBrabant. Na de opening van de A4 bij Steenbergen eind 2014 is de N259 geheel
overgedragen.
De N273 vanaf de Belgische grens bij Ittervoort naar Venlo, ook wel bekend als de
‘Napoleonsweg’, en delen van de N271 en N280 tussen Venlo en Roermond waren in 2009
nog in beheer bij Rijkswaterstaat en zijn kort daarna overgedragen aan de Provincie Limburg.
In 2010 is de A2 rond Den Bosch van een parallelrijbaansysteem voorzien. De rangeerbanen
zijn hierbij autosnelwegen.
Tussen 2004 en 2010 werd de autoweg N2 tussen Knooppunt Batadorp en Knooppunt
Leenderheide, ook wel bekend als ‘Randweg Eindhoven’, uitgebreid van 2 naar 4 rijbanen. Er
werd een parallelrijbaansysteem aangelegd om het doorgaande en lokale verkeer te
scheiden. Het doorgaande verkeer gebruikt de hoofdrijbaan A2 terwijl af- en opritten
aansluiten op de rangeerbaan N2, een autoweg.
In 2012 is de A73 tussen ten zuiden van Venlo opgesteld om de A74 te verbinden met het
Duitse autosnelwegennet. Dit betreft een relatief korte verbinding van ca. 1,5 km.
In 2016 is bij Maastricht de Koning Willem-Alexandertunnel geopend die de oude N2 met
gelijkvloerse kruispunten vervangt door een dubbellaagse tunnel. Het lokale verkeer op de
autoweg N2 gebruikt de bovenste 2 tunnelbuizen terwijl het doorgaande verkeer op de A2
door de onderste 2 tunnelbuizen rijdt.

Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
73

Ongevallen voorkomen
Letsel beperken
Levens redden

SWOV
Instituut voor Wetenschappelijk Onderzoek Verkeersveiligheid
Postbus 93113
2509 AC Den Haag
Bezuidenhoutseweg 62
070 – 317 33 33
info@swov.nl
www.swov.nl
@swov_nl / @swov
linkedin.com/company/swov
Titel
Rapport
Pagina

Dodelijke ongevallen op rijkswegen in Zuid-Nederland
R-2020-8
74