Prognose VGS 2028
Definitief Eindrapport

Opdrachtgever: ProRail
Rotterdam, 28 november 2018

Prognose VGS 2028

Opdrachtgever: ProRail

Martin Kraan
Guus van den Born
Vincent van der Vlies (Berenschot)

Rotterdam, 28 november 2018

Over Ecorys

Met ons werk willen we een zinvolle bijdrage leveren aan maatschappelijke thema’s. Wij bieden
wereldwijd onderzoek, advies en projectmanagement en zijn gespecialiseerd in economische,
maatschappelijke en ruimtelijke ontwikkeling. We richten ons met name op complexe markt-,
beleids- en managementvraagstukken en bieden opdrachtgevers in de publieke, private en not-forprofitsectoren een uniek perspectief en hoogwaardige oplossingen. We zijn trots op onze 85-jarige
bedrijfsgeschiedenis. Onze belangrijkste werkgebieden zijn: economie en concurrentiekracht;
regio’s, steden en vastgoed; energie en water; transport en mobiliteit; sociaal beleid, bestuur,
onderwijs, en gezondheidszorg. Wij hechten grote waarde aan onze onafhankelijkheid, integriteit en
samenwerkingspartners. Ecorys-medewerkers zijn betrokken experts met ruime ervaring in de
academische wereld en adviespraktijk, die hun kennis en best practices binnen het bedrijf en met
internationale samenwerkingspartners delen.
Ecorys Nederland voert een actief MVO-beleid en heeft een ISO14001-certificaat, de internationale
standaard voor milieumanagementsystemen. Onze doelen op het gebied van duurzame
bedrijfsvoering zijn vertaald in ons bedrijfsbeleid en in praktische maatregelen gericht op mensen,
milieu en opbrengst. Zo gebruiken we 100% groene stroom, kopen we onze CO₂-uitstoot af,
stimuleren we het ov-gebruik onder onze medewerkers, en printen we onze documenten op FSCof PEFC-gecertificeerd papier. Door deze acties is onze CO₂-voetafdruk sinds 2007 met ca. 80%
afgenomen.

ECORYS Nederland B.V.
Watermanweg 44
3067 GG Rotterdam
Postbus 4175
3006 AD Rotterdam
Nederland
T 010 453 88 00
F 010 453 07 68
E netherlands@ecorys.com
K.v.K. nr. 24316726
W www.ecorys.nl

2

NL5400-33855

Management Samenvatting

4

1

6

2

3

4

Inleiding
1.1

Doel van dit rapport: Inzicht in vervoer gevaarlijke stoffen

6

1.2

Achtergrond en aanleiding studie

6

1.3

Deze studie

8

1.4

Dit rapport

8

Top-down prognose VGS 2028

9

2.1

Realisatiegegevens en terminologie

9

2.2

Prognoses opstellen

10

2.3

Resultaten top-down analyse

12

Resultaten interviews

15

3.1

Inleiding

15

3.2

Resultaten gesprekken marktpartijen

15

Prognose VGS 2028

19

4.1

Resultaten: Prognose VGS 2028

19

4.2

Vergelijking met voorgaande prognoses

20

Bijlage 1

Organisaties interviews

22

Bijlage 2

Prognose VGS 2028 in S3B classificatie

23

Bijlage 3

Cijfers in historisch perspectief

24

Basisnet Spoor

3

Management Samenvatting

In dit rapport worden de resultaten gepresenteerd van een studie naar de verwachtingen voor 2028
van het vervoer van gevaarlijke stoffen via het spoor en is een vervolg op een eerder door Ecorys
en Arcadis opgestelde studie, opgeleverd begin 2016. De onderhavige studie is gelijk van opzet als
de voorgaande. Gebruik wordt gemaakt van recentere cijfers omtrent de realisatie (te weten
gegevens over 2017, aangeleverd door ProRail) en de recent opgestelde Basisprognoses
Goederenvervoer (BPGV2018, opgesteld door Ecorys in opdracht van Rijkswaterstaat).
Deskundige marktpartijen zijn bevraagd om de top-down gemodelleerde groei te toetsen op het
waarschijnlijkheidsgehalte. Deze bottom-up inzichten zijn geconfronteerd met de top-down cijfers
en op basis hiervan zijn de top-down afgeleide groeicijfers voor bepaalde HB-relaties bijgesteld om
te komen tot de “Prognose VGS 2028”.
In onderstaande tabel de resultaten van de studie, te weten de bottom-up prognose, waar alle in
dit rapport opgenomen ontwikkelingen zijn meegenomen.
Tabel

Prognose VGS 2028 (in ton vervoerd gewicht)

Stofcategorie

Tonnage
2017

TD-Laag

BU-Laag

TD-Hoog

BU-Hoog

A
B2
B3
C3
D3
D4
Totaal

1.192.200
289.020
4.200
1.377.790
280.380
127.610
3.271.200

1.340.373
299.879
5.269
1.610.892
285.805
147.546
3.689.763

1.893.710
339.865
1.779.755
463.125
168.649
4.645.103

1.527.002
365.179
5.966
1.783.092
342.275
168.561
4.192.075

2.277.439
438.506
2.060.978
474.482
205.109
5.456.515

Index
Index
Index
Index
TD Laag BU Laag TD Hoog BU Hoog
112
104
125
117
102
116
113

159
118
129
165
132
142

128
126
142
129
122
132
128

191
152
150
169
161
167

Uit de tabel blijkt dat de bottom-up (BU) prognose beduidend hoger uitkomt dat de top-down (TD)
analyse. Dit is met name het geval voor stofcategorie A, met name de LPG stromen. Onderstaande
grafiek toont de verwachte hoeveelheden (uitgedrukt in het totaal aantal KWE1) van:


2014 (realisatie) en de Prognose VGS 2025



2017 (realisatie) en de Prognose VGS 2028



De verwachtingen voor 2020 volgens de marktprognoses uit 2003 en 2007 (ProRail) en
die uit 2007, uitgevoerd door de Belangenvereniging Rail Goederenvervoerders (BRG)

Figuur

VGS Prognoses in historisch perspectief (in # KWE)
180.000
168.000

160.000
140.000

137.100

120.000

100.300
100.000
80.000

68.600
62.450

59.650
60.000

53.500

85.050

56.150

40.000
20.000

45.850

0
2014

2015

2016

2017

Prorail (2003)
2025 midden

1

4

2018

2019

2020

ProRail (2007)
2025 hoog

2021

2022

2023

2024

BRG (2007)
2028 laag

2025

2026

2025 laag
2028 hoog

KWE staat voor Ketel Wagen Equivalent, een eenheid die van belang is voor de risicoberekeningen.

Basisnet Spoor

2027

2028

Hieruit blijkt duidelijk dat de prognosecijfers voor 2015-2020 uit 2007 van zowel ProRail (137.100)
als BRG (de hoogste: 168.000) ver boven de realisatiecijfers van 2014 en 2017 liggen, terwijl de
prognoses uit 2003 in lijn was met de realisatie. De realisatie van 2017 lag boven de ontwikkellijn
uit de voorgaande prognose. De Prognose VGS 2028 ligt boven het niveau van de voorgaande
prognose.
Met de resultaten van dit onderzoek zijn door ProRail toedelingen van het in 2028 verwachte
vervoersvolume aan het spoorwegwegnetwerk gemaakt, opgenomen in een aparte rapportage
(Verwerking Prognose VGS 2028).

Basisnet Spoor

5

1

Inleiding

1.1

Doel van dit rapport: Inzicht in vervoer gevaarlijke stoffen
In dit rapport worden de resultaten gepresenteerd van een studie naar de verwachtingen voor 2028
van het vervoer van gevaarlijke stoffen via het spoor. Het is een vervolg op een eerder door Ecorys
en Arcadis opgestelde studie, opgeleverd begin 2016. De onderhavige studie is gelijk van opzet als
de voorgaande. Gebruik wordt gemaakt van recentere cijfers omtrent de realisatie (te weten
gegevens over 2017, aangeleverd door ProRail) en de recent opgestelde Basisprognoses
Goederenvervoer (BPGV2018, opgesteld door Ecorys in opdracht van Rijkswaterstaat).
Met de resultaten van dit onderzoek zijn door ProRail toedelingen van het in 2028 verwachte
volume gevaarlijke stoffen aan het spoorwegnetwerk gemaakt, opgenomen in een aparte
rapportage (Verwerking Prognose VGS 2028). Als voorbereiding voor het opstellen van deze
rapportage is op 11 juni 2018 een workshop georganiseerd (door het ministerie van Infrastructuur
en Waterstaat). In deze workshop zijn verschillende scenario’s voor de toedeling, de belangrijkste
routes en de daarbij voorziene knelpunten besproken. Dit rapport is input voor een vervolg waarbij
risicoberekeningen kunnen worden uitgevoerd, al dan niet leidend tot een aanpassing van de
huidige basisnetplafonds.
De resultaten zijn bruikbaar voor analyses omtrent de kenmerken van het Basisnet Spoor en ook in
overige studies waarin de verwachtingen omtrent het vervoer van gevaarlijke stoffen een rol spelen.
Het doel van dit rapport is derhalve om inzicht te geven in de omvang en verwachte ontwikkeling
van het vervoer van gevaarlijke stoffen over het spoor.
In dit hoofdstuk wordt eerst ingegaan op de achtergrond en aanleiding van de studie en op de
opbouw van het rapport.

1.2

Achtergrond en aanleiding studie
De achtergrond: ruimtelijke spreiding chemische industrie
Economische ontwikkeling en transport zijn nauw aan elkaar verbonden. Om economische groei te
kunnen bereiken is het onder meer van belang te kunnen beschikken over een efficiënt
transportsysteem. De overheid tracht een dergelijk systeem te garanderen. Het vervoer (van
goederen) kent naast de positieve link met de economie echter ook nadelen. Een van die nadelen
betreft het risico voor de omgeving voor het geval het gevaarlijke stoffen betreft. Onder gevaarlijke
stoffen worden vloeistoffen en gassen verstaan die kunnen branden of giftig zijn. Bij incidenten
kunnen deze stoffen vrijkomen en/of ontbranden en in het ergste geval zelfs exploderen. Hoe groot
het risico is hangt in hoge mate af van de omvang van het vervoer en de inrichting van de
omgeving. Daarbij is het bijvoorbeeld van belang welke gebouwen er rondom de
transportinfrastructuur aanwezig zijn en hoeveel mensen daar zijn. Om dit risico te kunnen
beheersen heeft de overheid Basisnet ontwikkeld. Hierin is zowel geregeld waar en hoeveel
transport van gevaarlijke stoffen gefaciliteerd wordt als welke ruimtelijke ontwikkeling rondom de
infrastructuur mogelijk is.
Het vervoeren van gevaarlijke stoffen vindt voor het merendeel via pijpleidingen plaats. Daar waar
tussen vaste punten grote hoeveelheden gassen en vloeistoffen verplaatst dienen te worden, wordt

6

Basisnet Spoor

allereerst de optie van het vervoer via pijpleidingen overwogen. Nederland heeft een groot netwerk
van pijpleidingen van zowel gassen als vloeistoffen. Dit net is bovendien aangesloten op de ons
omringende landen. Zo zijn er omvangrijke pijpleidingen voor het vervoer van aardolie en
chemische producten tussen de Nederlandse havens en chemische clusters en belangrijke centra
in vooral België en Duitsland. Voor de kleinere stromen en de eindproducten worden de overige
modaliteiten (spoor, binnenvaart en wegvervoer) ingezet. Onderstaande kaart geeft de locatie van
de genoemde chemische clusters weer, de belangrijkste punten in het transportnetwerk voor het
vervoeren van gevaarlijke stoffen, en tevens de belangrijkste pijpleidingen. Binnen deze clusters
spelen vooral de raffinaderijen (waar de ruwe aardolie verwerkt wordt tot een aantal belangrijke
basisproducten voor de chemische industrie) en de krakers (waar deze basisproducten tot
specifieke eindproducten verwerkt worden) een belangrijke rol.
Figuur 1.1

Locatie belangrijkste industriële complexen en clusters in Nederland en de voor de
Nederlandse industrie relevante buitenlandse complexen

Bron: VNCI

De belangrijkste clusters/regio’s voor het vervoer van gevaarlijke stoffen zijn:
Rotterdam/Rijmond/Moerdijk(1), Chemelot (2) en Vlissingen/Terneuzen (3). Naast deze locaties is
met name voor het vervoer anders dan via de pijpleiding een tweetal overige regio’s van belang, te
weten Oost Nederland (5) en Groningen (4). Daar bevinden zich nog een aantal industrieën die
vervoer van gevaarlijke stoffen veroorzaken.
Concrete aanleiding: Wet Vervoer Gevaarlijke Stoffen
Onderdeel van de Wet die voor het Basisnet is opgesteld, is dat het vervoer van gevaarlijke stoffen
(continue) wordt gemonitord en dat (eens in de vijf jaar) prognoses worden opgesteld. Dit is erop
gericht om de toepasbaarheid van het Basisnet te kunnen beoordelen en dus om de met het
vervoer van gevaarlijke stoffen gepaard gaande risico’s ook op lange termijn te kunnen beheersen.
Als gevolg van de aanbevelingen van een aantal in de tussentijd uitgevoerde studies (o.a. het
Robuustheidsonderzoek, Berenschot/Antea) is de behoefte ontstaan om de prognoses voor het
spoorvervoer met een hogere frequentie op te stellen (eens in de 2,5 jaar i.p.v. 5 jaar).
Het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat heeft derhalve nu reeds ProRail gevraagd om t.b.v.
het Basisnet een nieuwe prognose op te stellen van het spoorvervoer van gevaarlijke stoffen.

Basisnet Spoor

7

1.3

Deze studie
Voorliggende studie analyseert het vervoer van gevaarlijke stoffen over het spoor in 2017 en stelt
prognoses op tot 2028, met behulp van de vigerende prognoses die met Basgoed zijn opgesteld en
met behulp van specifiek uitgevoerde interviews. Onderstaand schema geeft dit aan (in blauw
kader de onderhavige studie):
Schema

Aanpak Prognoses VGS 2028
Basisjaar 2017 (ProRail)
Basgoed Hoog/Laag
2028
Top-down prognose
2028
Interviews

Prognose VGS 2028
Verwerking Prognose
VGS 2028 (ProRail)
Risicoberekeningen

De uitvoering van de studie is, op basis van deze aanpak, in drie onderdelen gesplitst:
1. De ‘top-down’ prognoses. Met behulp van het Basis Goederenvervoermodel (BasGoed) en de
meest recente lange termijn economische verwachtingen van het Centraal Planbureau2 zijn
een hoog en een laag scenario opgesteld (Zie Basisprognose Goederenvervoer 2018;
Rijkswaterstaat 2018). Hierbij geldt 2017 als basisjaar. Deze prognoses vormen de basis die
voorgelegd worden aan marktpartijen.
2. De Prognose VGS 2028, met behulp van interviews. Deskundige marktpartijen zijn bevraagd
om de top-down gemodelleerde groei te toetsen op het waarschijnlijkheidsgehalte. Deze
bottom-up inzichten zijn geconfronteerd met de top-down cijfers en op basis hiervan zijn de topdown afgeleide groeicijfers voor bepaalde HB-relaties bijgesteld om te komen tot de “Prognose
VGS 2028. Een van de voorwaarden is dat de ontwikkeling additioneel is ten opzichte van de
onder 1 opgestelde top-down prognoses.
3. VGS in historisch perspectief. Realisatiecijfers en vorige prognoses worden gespiegeld aan
het VGS in 2017 en de geprognosticeerde groeicijfers uit dit rapport. Op basis hiervan vindt een
evaluatie plaats.

1.4

Dit rapport
Dit rapport is het eindrapport van de studie met daarin opgenomen de resultaten van de drie
hierboven vermelde onderdelen. In hoofdstuk 2 worden de aanpak en resultaten van de top down
analyse besproken, waarna in hoofdstuk 3 de resultaten van de interviews weergegeven worden.
Hoofdstuk 4 beschrijft de Prognose VGS 2028 en vergelijkt deze prognose met de voorgaande
prognoses en realisatiecijfers.

2

8

CPB/PBL (2015), Nederland in 2030 en 2050: twee referentiescenario’s

Basisnet Spoor

2

Top-down prognose VGS 2028

2.1

Realisatiegegevens en terminologie
Voor het VGS-spoor zijn zes categorieën van gevaarlijke stoffen relevant voor risicoberekeningen
voor het Basisnet Spoor. Deze stofcategorieën staan vermeld in Tabel 2.1.
Tabel 2.1

Stofcategorieën en voorbeeldstoffen op grond van GEVI-nummers

Stofcategorie

GEVI-nummer

Voorbeeldstof

A

Brandbare gassen

23, 263, 239

Propaan

B2

Giftige gassen

26, 265, 268 (excl. Chloor)

Ammoniak

B3

Zeer giftige gassen

268 (enkel chloor UN 1017)

Chloor

C3

Zeer brandbare

33, 336 (excl. Acrylnitril), 338, 339, X323,

Hexaan

vloeistoffen

X333, X338

D3

Giftige vloeistoffen

336 (enkel acrylnitril UN 1093)

Acrylnitril

D4

Zeer giftige vloeistoffen

66, 663, 668, 886, (X88, X886)

Waterstoffluoride

Bron: AVIV (1999)

ProRail houdt het vervoer van deze gevaarlijke stoffen bij en heeft de realisatiegegevens 2017
beschikbaar gesteld. De VGS-realisatiegegevens 2017 dienen als basisjaar voor de prognoses. De
realisatiegegevens tonen per stroom de herkomst- en bestemmingslocatie. Daarnaast worden de
vervoerde gevaarlijke stoffen omschreven en de daarbij horende stofcategorie genoemd, zowel de
hierboven voor het Basisnet Spoor relevante categorisering als de categorisering die toegepast
wordt bij de Basisnetten voor wegvervoer en binnenvaart (S3B, zie bijlage 2). Het bestand richt zich
op de netto tonnages (dus exclusief gewicht locs en wagens, maar inclusief het gewicht van
eventuele containers).
Voor het basisjaar is voor 2017 gekozen omdat dat het meest recente jaar is waarvoor bovendien
een voor deze studie geschikte HB-matrix beschikbaar is. Alhoewel wel jaarlijks meetgegevens
beschikbaar zijn, is er niet voor elk jaar een HB-matrix. In onderstaande figuur staan een aantal
meetgegevens (uitgedrukt in KWE’s3) op de grens Nederland- Duitsland en op de grens NederlandBelgië.
Figuur 2.1

Meetgegevens op de grens Nederland Duitsland en Nederland België
50.000
45.000
40.000
35.000
30.000
25.000
20.000

# KWE VGS

15.000
10.000
5.000
2007

2008

2009

2010

2011

Grens NL ↔ D

3

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Grens NL ↔ B

KWE staat voor Ketel Wagen Equivalent, een eenheid die van belang is voor de risicoberekeningen.

9

Elke keuze voor een specifiek basisjaar heeft zo zijn voor- en nadelen, qua niveau lijkt 2017 niet
sterk afwijkend van de voorgaande jaren. Duidelijk is dat er een daling ten opzichte van 2016 heeft
plaatsgevonden, en ook dat het niveau boven dat van 2014 (het basisjaar van de voorgaande
studie) is. Een andere methode van het opstellen van de matrix zou kunnen zijn om een meerjarig
voortschrijdend basisjaar op te stellen. Ook deze methode heeft voor- en nadelen en is niet per
definitie “beter”. In het kader van dit onderzoek is daarom gekozen voor het meest recente jaar
waarvoor de relevante informatie beschikbaar is.

2.2

Prognoses opstellen
Basis Goederenvervoermodel
De realisatiegegevens 2017 dienen als basisjaar voor de prognoses tot 2028. De prognoses zijn
opgesteld met het Basis Goederenvervoermodel (BasGoed). BasGoed is het
goederenprognosemodel van het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat. Het prognosticeert
toekomstige goederenstromen voor 77 COROP-gebieden4 per NSTR-hoofdstuk5 en voor elke
modaliteit. Het gebruik van BasGoed voor de spoor prognoses vergemakkelijkt de vergelijking met
de VGS-prognoses voor het wegvervoer en de binnenvaart.
Deze studie maakt gebruik van BasGoed en de meest recente WLO-scenario’s. Deze WLOscenario’s omvatten één scenario met een lage en één met een hoge groeiverwachting.
De resultaten voor het scenario Hoog en Laag zijn gebaseerd op verschillende aannames omtrent
demografie, macro-economie, mobiliteit, en regionale ontwikkelingen, zoals hieronder aangegeven.
Uitgangspunt is dat de scenario’s beleidsvrij zijn, in de zin dat geplande investeringen (bijvoorbeeld
in infrastructuur) meegenomen worden, maar verdere beleidsvoornemens niet. Vooral op het
gebied van Klimaat en Energie is er een brede marge.
Figuur 2.2

Belangrijkste modules in opstellen lange termijn verwachtingen WLO

In onderstaand schema een overzicht van de basisaannames van de referentie-scenario’s.

4
5

10

Coördinatie Commissie Regionaal OnderzoeksProgramma
Nomenclature uniforme des marchandises pour les Statistiques de Transport, Revisée

Tabel 2.2

Belangrijkste basisaannames referentiescenario’s

Bron: PBL/CPB

Het gebruik van BasGoed heeft een aantal consequenties voor de verdere analyse. Ten eerste zijn
de realisatiegegevens van ProRail en de BasGoed prognoses niet compatibel omdat er andere
geografische indelingen zijn gebruikt. De realisatiegegevens 2017 geven HB-informatie over het
station en gemeente in Nederland en NUTS-26 regio in het buitenland. De BasGoed prognoses
gebruiken 40 Nederlandse (COROP) en 37 buitenlandse gebieden. Om de groeicijfers toe te
kunnen passen op de realisatiecijfers zijn de BasGoed gebieden daarom geaggregeerd op NUTS-2
niveau. Voor Nederland is dat op provincieniveau. Daarnaast zijn er zeven buitenlandse regio’s
gedefinieerd, te weten: Zuid-Duitsland, Oost-Duitsland, Noord-Duitsland, West-Duitsland, België,
Frankrijk, en Overig Europa. Aan elke regio zijn een aantal NUTS-2 gebieden toegewezen en de
geaggregeerde groeicijfers (gemiddelde groeicijfers per jaar uit BasGoed) zijn vervolgens
toegepast op de geaggregeerde realisatiecijfers van deze zeven regio’s.
Een tweede aandachtspunt is dat BasGoed prognoses opstelt per NSTR-hoofdstuk. Om de
BasGoed groeicijfers te kunnen toepassen op de stofcategorieën is daarom voor elke
geobserveerde stof gekeken onder welk NSTR-hoofdstuk hij valt. Op hoofdlijnen kunnen de
koppelingen gemaakt worden zoals vermeld in Tabel 2.3.

Tabel 2.3

6

Koppeling stofcategorie en NSTR-hoofdstukken

Stofcategorie

Omschrijving

NSTR

Omschrijving

A

Brandbare gassen

3

Aardoliën en aardolieproducten

B2

Giftige gassen

7

Meststoffen

B3

Zeer giftig gas

8

Chemische producten

C3

Zeer brandbare vloeistoffen

8

Chemische producten

D3

Giftige vloeistoffen

8

Chemische producten

D4

Zeer giftige vloeistoffen

8

Chemische producten

De NUTS indeling is een internationale standaard indeling van regio’s op verschillende schaalniveaus. In Nederland is de
NUTS-2 indeling gelijk aan het provinciale niveau.

11

2.3

Resultaten top-down analyse
Tabel 2.4 toont het gerealiseerde vervoer van gevaarlijke stoffen over het spoor in 2017 per
stofcategorie. De cijfers tonen dat stofcategorieën A en C3 de grootste aandeel hebben in het VGS
over het spoor. Stofcategorie B3 is het kleinste in omvang.
Tabel 2.4

VGS spoor 2017 per stofcategorie (in tonnen)

Stofcategorie

Omschrijving

A

Brandbare gassen

2017

B2

Giftige gassen

B3

Zeer giftig gas

C3

Zeer brandbare vloeistoffen

D3

Giftige vloeistoffen

280.380

D4

Zeer giftige vloeistoffen

127.610

1.192.200
289.020
4.200

Totaal

1.377.790

3.271.200

De realisatiecijfers 2017 dienen als uitgangspunt voor de ‘top-down’ prognoses. Per HB-relatie en
NSTR-groep is een groeicijfer berekend voor een laag en hoog scenario.
In onderstaande grafieken is het herkomst/bestemmingspatroon weergegeven, per stofcategorie.
Figuur 2.3

Realisaties 2017: herkomsten per stofcategorie

Basisjaar 2017, herkomst
1.200.000

Tonnage

1.000.000
800.000
D4

600.000

D3

400.000

C3

200.000

B3

-

B2
A

Regio

Figuur 2.4

Realisaties 2017: bestemmingen per stofcategorie

Basisjaar 2017, bestemming
1.400.000

1.200.000

Tonnage

1.000.000
800.000

D4

600.000

D3

400.000

C3

200.000

B3

-

B2
A

Regio

12

De figuren laten een duidelijk patroon zien. Zuid Holland (waaronder Rotterdam), Limburg
(Chemelot) en Zeeland (waaronder Vlissingen) zijn de voornaamste herkomsten en het vervoer
gaat met name naar Duitsland. Overige belangrijke bestemmingen zijn de aanvoer naar Zuid
Holland (Rotterdam), Limburg (Chemelot) en, in mindere mate, België.
Door de realisatiecijfers van 2017 op te hogen met de groeicijfers is de bij deze scenario’s te
verwachten omvang van het VGS spoor in 2028 berekend. De verschillen in groei in de Basgoed
prognoses ontstaan door verschillen in economische ontwikkeling per sector en per regio. Een
aantal groeicijfers zijn nog eens goed bekeken. Gekeken is naar uitschieters in de groeicijfers,
maar ook naar de groeicijfers bij de dikste stromen. Bij geen van de stromen is besloten een
aanpassing te doen.
Tabel 2.5 geeft de uitkomsten van de top-down analyse weer per stofcategorie.
‘Top-down’ prognoses VGS spoor in twee scenario’s (in tonnen en index 2017 = 100)

Tabel 2.5
Stofcategorie

Omschrijving

2017

2028

Index

Laag

2028

Index

Hoog

A

Brandbare gassen

1.192.200

1.340.373

112

1.527.002

128

B2

Giftige gassen

289.020

299.879

104

365.179

126

B3

Zeer giftig gas

4.200

5.269

125

5.966

142

C3

Zeer brandbare vloeistoffen

1.377.790

1.610.892

117

1.783.092

129

D3

Giftige vloeistoffen

280.380

285.805

102

342.275

122

D4

Zeer giftige vloeistoffen

127.610

147.546

116

168.561

132

3.271.200

3.689.763

113

4.192.075

128

Totaal

De top-down prognose leidt tot een groei van 13% in het lage scenario, tot 3,7 miljoen toen en van
28% in het hoge scenario, tot 4,2 miljoen ton. De groeiverwachtingen verschillen per stofcategorie,
met name vanwege de verschillende verwachtingen voor sectoren en regio’s in de lange
termijnscenario’s.

13

3

Resultaten interviews

3.1

Inleiding
In dit hoofdstuk wordt de aanpak en de resultaten van de bottom-up prognoses gepresenteerd.
Uitgangspunt voor deze analyse waren de top-down prognoses die aan diverse marktpartijen zijn
voorgelegd. In de nu komende paragraaf wordt uiteengezet wat er uit de gesprekken met
marktpartijen is gekomen, daarna worden de resultaten gepresenteerd.

3.2

Resultaten gesprekken marktpartijen
Ten behoeve van het onderzoek is met een groot aantal partijen gesproken en zijn ontwikkelingen
geïdentificeerd die een eventuele aanpassing van de top-down analyse zouden betekenen. In de
bijlage is een lijst met organisaties opgenomen waarmee direct contact is geweest.
In tabel 3.1 is de weerslag van de gesprekken weergegeven, waarbij de aangegeven ontwikkeling
allen volgens een vaststaand stramien zijn beoordeeld. Daarbij dient opgemerkt te worden dat een
groot aantal in de gesprekken genoemde ontwikkelingen samengenomen zijn, zoals ook zal blijken
uit de meer gedetailleerde beschrijving onder de tabel. De beoordelingscriteria zijn:


Autonoom: de ontwikkeling dient additioneel te zijn ten opzichte van de top-down
prognose;



Significant: het moet gaan om een substantieel vervoervolume (niet elke kleine stroom);



Zekerheid: de ontwikkeling moet gebaseerd zijn op reeds gedane investeringen of
plannen met commitment.



Lange termijn: de ontwikkeling dient van structurele aard te zijn;



Kwantificeerbaar: de ontwikkeling dient uitgedrukt te kunnen worden absolute termen of
duidelijke veranderingen in groeipercentages.

Verder is per stroom gekeken welke van de ontwikkelingen “dominant” is, zodat er geen
dubbeltellingen in de ontwikkelingen ontstaan.
In de tabel betekent een vinkje een positief oordeel, een nul betekent dat het criterium niet volledig
kan worden onderschreven, maar dat het nog geen “knockout” is. Een minnetje of meer dan één
nul betekent wel een “knockout”, waarmee de desbetreffende ontwikkeling niet tot een aanpassing
van de prognose heeft geleid.

15

Nr

Omschrijving

Significant

Zekerheid

Lange termijn

Kwantificeerbaar

Beoordelingstabel ontwikkelingen prognoses 2028

Autonoom

Tabel 3.1

1

Chloortransport

√

0

√

√

√

2

Hogere groei containertransport

√

√

√

√

0

3

Ontwikkeling LPG Vlissingen

√

√

√

√

√

4

Nieuwe terminal Vlissingen

√

√

0

√

√

5

LPG ontwikkeling Antwerpen

√

√

√

√

√

6

Ontwikkeling Chemelot

√

√

√

√

√

7

Ontwikkeling Amsterdam Ethanol

√

√

√

√

√

8

Modal shift Amsterdam

√

√

-

√

√

9

Stromen naar Oost Europa

√

√

√

√

0

10

Nieuwe krakercapaciteit

0

√

0

√

0

Omschrijving per ontwikkeling
Chloortransport (1)
De afspraken die gemaakt zijn in een convenant tussen de overheid (ministerie IenW) en
AkzoNobel maken het onwaarschijnlijk dat er in 2028 nog chloortransporten plaats vinden. Tot
2021 kunnen er nog wel incidentele transporten plaatsvinden, tussen Rotterdam en Duitsland.
Vandaar dat de stroom chloor in de uiteindelijk prognose op nul gesteld is.
Hogere groei containertransport (2)
Vanuit diverse partijen, met name de havens, de terminals en de vervoerders is aangegeven dat de
containergroei zoals voorspeld in de top-down prognoses te laag is. Gezien deze breed gedragen
verwachting is een hogere groei van het vervoer van gevaarlijke stoffen in containers aangenomen.
Er is voor gekozen om de groeicijfers in het lage scenario met 1,2 te vermenigvuldigen en in het
hoge scenario met 1,3.
Ontwikkeling LPG Vlissingen (3)
De bestaande terminal in Vlissingen zal nog groeien in capaciteit en bovendien is de verwachting
dat überhaupt de stromen van LPG nog sterk zullen groeien. De achterliggende reden is dat er een
verschuiving van de feedstock van (de grondstoffen voor) krakers meer richting LPG gaat (minder
nafta). Dit is zonder twijfel een van de meest ingrijpende ontwikkelingen die in de bottom-up
prognose meegenomen wordt. De markt is ook in beweging omdat handelaren verschillende
contracten kunnen afsluiten. Zo werden de krakers op Chemelot in 2017 bediend vanuit Antwerpen,
maar vanaf 2018 vanuit Vlissingen. De mogelijke groei voor LPG is 58% in Laag en 89% in Hoog.

16

Nieuwe LPG terminal Vlissingen (4)
Er zijn ver gevorderde plannen voor een andere terminal in Vlissingen. Deze zal naar verwachting
een omvang van 2500 extra KWE voor het spoor betekenen. Deze groei is meegenomen in het bij
de voorgaande ontwikkeling genoemde percentage voor het Hoge scenario.
Ontwikkeling LPG Antwerpen (5)
Recent is er een aanzienlijke capaciteitsverruiming geweest van de terminal in Antwerpen, tot wel
het zesvoudige van de eerdere capaciteit. Het merendeel van deze capaciteit zal voor de “lokale”
markt zijn. Besloten is om Antwerpen dezelfde groei te geven als Vlissingen, waarbij in het Hoge
scenario de bestemmingen veranderd zijn van Chemelot naar Duitsland (via Nederland).
Ontwikkeling Chemelot (6)
Chemelot is een belangrijke locatie voor het vervoer van gevaarlijke stoffen per spoor. Recent is er
voor Chemelot een studie uitgevoerd waarbij er voor alle bedrijven op Chemelot een verwachting
voor het vervoer van gevaarlijke stoffen per spoor is opgenomen (hoofdrichtingen opgenomen in de
Publieksversie van dit rapport). Ook Chemelot geeft aan dat met name de verandering van de
feedstock naar LPG de belangrijkste verandering is ten opzichte van eerdere prognoses. De
verwachtingen van Chemelot zijn opgenomen in de Prognose VGS 20287. De studie van Chemelot
heeft 2025 als zichtjaar. In overleg met Chemelot is aangenomen dat dit beeld toegepast wordt op
2028. Onderstaande tabel geeft de groeicijfers voor de verschillende stofcategorieën.
Tabel 3.2

Groei van het vervoer van en naar Chemelot
LAAG
HOOG

A

1,60

1,68

B2

1,46

2,05

C3

1,17

1,75

D3

1,77

1,77

Bron: Niet-publieke versie rapportage Chemelot/interview

Ontwikkeling Amsterdam Ethanol (7)
De terminal voor Ethanol in Amsterdam zal nog verder uitbreiden hetgeen een hogere
groeiverwachting met zich meebrengt. De groei is de afgelopen jaren al aanzienlijk geweest en in
overleg met de terminal is een additionele groei tot aan 2028 verondersteld van 30%.
Modal Shift Amsterdam (8)
Naast de bovengenoemde terminal is er nog een andere terminal die aangegeven heeft om over
het spoor te willen gaan vervoeren. Alhoewel dit een serieuze stroom zou kunnen zijn in omvang is
de hardheid van de plannen, nu nog, onvoldoende om deze stromen mee te nemen. Zo heeft het
bedrijf nog geen spooraansluiting. In overleg met ook de Haven van Amsterdam is besloten om
deze stroom nu niet mee te nemen. Met de aanbeveling om de ontwikkelingen bij dit bedrijf goed in
de gaten te houden.
Stromen van en naar Centraal en Oost-Europa (9)
Veel partijen, vooral de havens en de vervoerders, hebben aangegeven dat vooral de stromen van
en naar Centraal en Oost-Europa (met name Polen en Tsjechië) veel sterker zullen groeien dan uit
de top-down analyse bleek. Dit was ook bij de vorige prognose het geval. Besloten is om deze
7

Voor het vervoer van en naar Chemelot moet vermeld worden dat vanwege deze verwachte groei een MKBA wordt
uitgevoerd voor een modal-shift van het gasvervoer tussen Chemelot en Vlissingen (zie brief aan de Tweede Kamer over
Basisnet van juni 2018). Met een eventuele modal-shift van deze vervoersstroom is hier nog geen rekening gehouden, net
als met een specifieke maar op dit moment nog niet in te schatten eventuele uitbreiding van de capaciteit op Chemelot.

17

stromen op een soortgelijke wijze te behandelen. In het lage scenario worden deze stromen met 2
vermenigvuldigd, in het hoge scenario met 3.
Nieuwe krakercapaciteit (10)
Vanuit verschillende kanten wordt aangegeven dat er nieuwe krakercapaciteit gepland wordt, in de
regio Antwerpen/Rotterdam/Vlissingen. Niet duidelijk is echter hoe hard deze plannen zullen blijken
te zijn, hoe groot de capaciteit is, welke feedstock gebruikt zal worden en waar de feedstock
vandaan gaat komen. Alhoewel deze ontwikkeling een structureel effect zal hebben, is het lastig
om te kwantificeren. Vanwege de onzekerheden is afgezien van het meenemen van deze
ontwikkeling in de bottom-up prognose. Met de aanbeveling om deze ontwikkelingen goed in de
gaten te houden.

18

4

Prognose VGS 2028

4.1

Resultaten: Prognose VGS 2028
In onderstaande tabel zijn de resultaten van de bottom-up prognose, waar alle in de vorige
hoofdstuk opgenomen ontwikkelingen zijn meegenomen.
Tabel 4.1

Prognose VGS 2028 (in ton vervoerd gewicht)

Stofcategorie

Tonnage
2017

TD-Laag

BU-Laag

TD-Hoog

BU-Hoog

A
B2
B3
C3
D3
D4
Totaal

1.192.200
289.020
4.200
1.377.790
280.380
127.610
3.271.200

1.340.373
299.879
5.269
1.610.892
285.805
147.546
3.689.763

1.893.710
339.865
1.779.755
463.125
168.649
4.645.103

1.527.002
365.179
5.966
1.783.092
342.275
168.561
4.192.075

2.277.439
438.506
2.060.978
474.482
205.109
5.456.515

Index
Index
Index
Index
TD Laag BU Laag TD Hoog BU Hoog
112
104
125
117
102
116
113

159
118
129
165
132
142

128
126
142
129
122
132
128

191
152
150
169
161
167

Uit de tabel blijkt dat de bottom-up (BU) prognose beduidend hoger uitkomt dat de top-down (TD)
analyse. Dit is met name het geval voor stofcategorie A, met name de LPG stromen. In bijlage 2 is
een tabel opgenomen met de resultaten, maar dan voor dezelfde categorie indeling als gebruikt bij
de weg en binnenvaart prognoses.
Onderstaande grafieken laten het herkomst/bestemmingspatroon zien van de prognoses (per
stofcategorie)
Figuur 4.1

Prognose VGS 2028: herkomsten per stofcategorie

Tonnage

Voorspelling BU-Hoog, herkomst
1.800.000
1.600.000
1.400.000
1.200.000
1.000.000
800.000
600.000
400.000
200.000
-

D4

D3
C3
B3
B2
A

Regio

19

Figuur 4.2

Prognose VGS 2028: bestemmingen per stofcategorie

Voorspelling BU-Hoog, bestemming
2.500.000

Tonnage

2.000.000
1.500.000

D4

D3

1.000.000

C3

500.000

B3
-

B2
A

Regio

4.2

Vergelijking met voorgaande prognoses
Deze paragraaf legt de verschillende voorgaande prognoses naast elkaar en geeft duiding bij de
gerealiseerde en verwachte VGS-markt voor het spoorvervoer8. Onderstaande grafiek toont de
verwachte hoeveelheden (uitgedrukt in het totaal aantal KWE) van:


2014 (realisatie) en de Prognose VGS 2025



2017 (realisatie) en de Prognose VGS 2028



De verwachtingen voor 2020 volgens de marktprognoses uit 2003 en 2007 (ProRail) en
die uit 2007, uitgevoerd door de Belangenvereniging Rail Goederenvervoerders (BRG)

Figuur 4.3

VGS Prognoses in historisch perspectief (in # KWE)

180.000
168.000

160.000
140.000

137.100

120.000

100.300
100.000
80.000

68.600
62.450

59.650
60.000

53.500

85.050

56.150

40.000
20.000

45.850

0
2014

2015

2016

2017

Prorail (2003)
2025 midden

2018

2019

2020

ProRail (2007)
2025 hoog

2021

2022

2023

2024

BRG (2007)
2028 laag

2025

2026

2027

2028

2025 laag
2028 hoog

Hieruit blijkt duidelijk dat de prognosecijfers voor 2015-2020 uit 2007 van zowel ProRail (137.100)
als BRG (de hoogste: 168.000) ver boven de realisatiecijfers van 2014 en 2017 liggen, terwijl de
prognoses uit 2003 in lijn was met de realisatie. De realisatie van 2017 lag boven de ontwikkellijn
uit de voorgaande prognose. De Prognose VGS 2028 ligt boven het niveau van de voorgaande
prognose.
8

20

In bijlage 3 is een uitgebreidere beschouwing met name over de ontwikkelingen in het verleden opgenomen, tekst afkomstig
uit het rapport uit 2016.

De volgende figuur visualiseert daarnaast de verdeling tussen de stoffen. Hieruit blijkt dat de
prognoses uit 2007 voor elke stofcategorie een veel grotere groei optekenen. In vergelijking met de
prognose uit 2003 valt op dat er een lagere groei werd verwacht voor stofcategorieën A en C3,
terwijl een sterkere groei voor stofcategorieën B2 en D4 was verwacht. Wel ligt de prognose uit
2003 veel duidelijker in lijn met de resultaten van deze studie in vergelijking met de prognoses uit
2007.
Figuur 4.4

Gerealiseerd en verwacht VGS spoor per stofcategorie (in # KWE)

80.000
70.000
60.000
50.000
40.000

30.000
20.000

10.000
0

A
2014

2017

B2
ProRail (2003)

B3
ProRail (2007)

C3
BRG (2007)

D3
2025 hoog

2028 laag

D4
2028 hoog

Vanwege de sterke variaties tussen de prognoses en om de hardheid van deze prognoses te
verbeteren, is het van belang om de oorzaken van de verschillen te onderzoeken. Een eerste
opmerking die gemaakt dient te worden is dat de prognoses uit 2003 en 2007 maar één
groeiscenario presenteerden. Voor de prognoses uit 2007 werd dan ook beargumenteerd dat deze
aan de bovenkant liggen van de mogelijke toekomsten9. Dit werd geacht passend te zijn vanwege
het beleidsdoel van de prognoses: het in kaart brengen van veiligheidsrisico’s.

9

Second opinion ProRail studie ‘Marktverwachting vervoer gevaarlijke stoffen per spoor’

21

Bijlage 1

Organisaties interviews

EVO
Essenscia
Railgood (en onderliggende vervoerders)
Captrain
Lineas
LTE Netherlands
RRF
RTB Cargo
DB Cargo
VNCI
Votob
RSC Waalhaven
GPS
Groningen Seaports
Haven Amsterdam
Haven Antwerpen
Haven Moerdijk
Haven Rotterdam
North Sea Port
Chemelot (en onderliggende bedrijven)
Chemelot Sabic
Chemelot DSM
Chemelot OCI
Chemelot Fibrant
DOW
Shell Moerdijk
Alpha Terminals
NWB
Vopak

22

Bijlage 2

Stofcategorie
0
GF*
GF*/GT*
GF0
GF0/GT0
GF1/GT2
GF1/GT3
GF2
GF2/GT3
GF2/GT4
GF3
GT*
GT0
GT3
GT4
GT5
LF*/LT*
LF1/LT*
LF1/LT1
LF2
LF2/LT*
LF2/LT1
LF2/LT2
LF2/LT3
LT*
LT2
LT3
LTW
STW
Totaal

Prognose VGS 2028 in S3B
classificatie

Tonnage
2017

TD-Laag

BU-Laag

TD-Hoog

BU-Hoog

1.270
510
10
210
100
70
91.420
438.580
13.440
770
647.090
30
50
287.350
1.480
4.310
7.750
960
8.790
1.342.520
2.350
305.480
8.370
3.230
38.250
31.240
23.750
220
11.600
3.271.200

1.483
560
12
327
113
79
99.537
520.126
15.000
874
703.744
34
58
297.989
1.674
5.393
9.723
1.084
10.141
1.570.785
2.826
314.227
9.481
3.539
43.228
35.270
29.112
250
13.095
3.689.763

1.770
726
15
393
135
95
129.835
713.210
19.288
1.066
1.028.948
41
69
337.746
2.008
9.723
1.300
12.170
1.733.793
3.290
494.724
11.821
3.569
50.937
42.324
30.094
300
15.714
4.645.103

1.730
589
13
292
129
91
115.132
577.757
17.546
1.008
814.444
39
66
363.014
1.919
6.108
11.009
1.241
11.834
1.736.607
2.965
375.522
10.988
4.292
49.964
40.402
32.089
288
14.998
4.192.075

2.233
799
17
380
168
118
154.162
792.991
23.594
1.315
1.303.895
50
85
435.876
2.494
11.009
1.614
15.384
2.004.102
3.833
513.311
15.143
4.344
63.415
52.540
33.771
374
19.497
5.456.515

Index
Index
Index
Index
TD Laag BU Laag TD Hoog BU Hoog
117
110
121
156
113
113
109
119
112
114
109
113
115
104
113
125
125
113
115
117
120
103
113
110
113
113
123
114
113
113

139
142
145
187
135
135
142
163
144
138
159
135
139
118
136
125
135
138
129
140
162
141
110
133
135
127
136
135
142

136
115
132
139
129
129
126
132
131
131
126
129
131
126
130
142
142
129
135
129
126
123
131
133
131
129
135
131
129
128

176
157
172
181
168
168
169
181
176
171
202
168
171
152
169
142
168
175
149
163
168
181
134
166
168
142
170
168
167

23

Bijlage 3

Cijfers in historisch perspectief

NB: Deze bijlage is overgenomen uit de rapportage van de prognoses voor het vervoer van
gevaarlijke stoffen voor het jaar 2025, met als basisjaar 2014 (opgesteld in 2016). De
informatie is deels overlappend met de hoofdtekst van dit rapport, vanwege de vergelijking
met voorgaande prognoses.

Rapport Prognoses Vervoer Gevaarlijke Stoffen 2025
Realisatiecijfers in historisch perspectief
Voor de prognose is uitgegaan van de realisatie-cijfers voor 2014. Een dergelijk uitgangspunt (HBmatrix) kan pas sinds kort op deze wijze gebruikt worden. Wel is er informatie op baanvakniveau
waarvoor voor een langere periode terug gekeken kan worden. Wanneer nader ingezoomd wordt
op specifieke baanvakken sinds 1998, wordt geconcludeerd dat de identiteit en omvang van het
vervoer van gevaarlijke stoffen duidelijk vatbaar is voor veranderingen, leidend tot (zeer)
aanzienlijke toenames of afnames op de deeltrajecten die men beschouwt. Niet elke sprong kan als
trend worden gezien. Soms is een sprong immers een onregelmatigheid (bijvoorbeeld vanwege
registratie), een eenmalige uitschieter of een bevestiging van een grillige vervoersstroom. We
zoeken vooral naar verklaringen die aantoonbaar met een duidelijke reden zijn te rechtvaardigen.
Hieronder zijn de oorzaken met de grootste impact opgenomen.


Opening Betuweroute



De aanleg en ingebruikname Maasvlakte 1 en Maasvlakte 2



Sluiting of opening van fabriek, mijnbouwbron of terminal



Het afsluiten of openen van routes



Convenant chloor en het Chloorregime



Convenant ammoniak



Milieuvergunningen voor emplacementen

Overige oorzaken kunnen samenhangen met logistieke keuzes, politieke ontwikkelingen,
aangepaste regelgeving, klant-leverancier relaties en/of de afspraken in milieuvergunningen. Het is
van belang om deze trends van veelvuldige verschuivingen te onderkennen, wil men een
verantwoorde kijk in de toekomst doen en daarbij de kracht van bepaalde invloedsfactoren op
waarde schatten. Deze constateringen zijn belangrijk bij de discussie van de historische prognoses
in relatie tot de realisatiecijfers.
De belangrijkste conclusie is dat het niveau van het vervoer van gevaarlijke stoffen in 2014 niet
extreem naar boven of naar beneden afwijkt in vergelijking met de voorgaande jaren. De keuze
voor 2014 als basisjaar is dus valide. Dit neemt niet weg dat ook geconcludeerd is dat er voor de
specifieke stoffen grotere fluctuaties zijn dan voor het totaal. Hoe kleiner de stroom in omvang, hoe
groter de invloed van deze fluctuatie. Het maken van prognoses in bandbreedtes komt grotendeels
tegemoet aan deze situatie.
Deze bijlage legt de verschillende prognoses naast elkaar en geeft duiding bij de gerealiseerde en
verwachte VGS-markt voor het spoorvervoer. Onderstaande tabel toont de verwachte
hoeveelheden conform dit rapport naast de verwachtingen voor 2020 volgens de marktprognoses
van 2003 en 2007 door ProRail en Belangenvereniging Rail Goederenvervoerders (BRG).

24

Tabel

Huidige en voorgaande prognoses VGS spoor

Stof-

ProRail

Prorail markt-

BRG

marktprognose

prognose10

marktprognose(

2025

2025

2025

LAAG

MIDDEN

HOOG

categorie

(2003)

(2007)

2007)

2010-2020

2015-2020

2015-2020

A

17.700

40.400

50.400

22.600

25.350

28.000

B2

10.800

14.800

16.800

6.300

6.900

7.500

B3

0

250

0

0

0

0

C3

17.800

67.800

75.600

20.950

23.350

25.800

D3

4.800

10.650

16.800

4.850

5.200

5.550

D4

2.400

3.200

8.400

1.450

1.650

1.800

Totaal

53.500

137.100

168.000

56.150

62.450

68.600

Onderstaande figuur plaatst de prognosecijfers uit de verschillende studies naast het gerealiseerde
vervoer in 2014. Hieruit blijkt duidelijk dat de prognosecijfers voor 2015-2020 uit 2007 van zowel
ProRail als BRG ver boven de realisatiecijfers van 2014 liggen, terwijl de prognoses uit 2003 in lijn
zijn met de realisatie. Deze vaststelling ligt in lijn met de ‘Toets plausibiliteit prognoses
Spoorgoederenvervoer’ van 2014, waarin wordt aanbevolen om van de set van toekomstscenario’s
uit de ‘Herijking 2012’ het midden scenario en het lage scenario als het meest plausibel te
beschouwen. Daarnaast is door TNO geconcludeerd dat het hoge scenario voor het zichtjaar 2020
niet plausibel is en voor de jaren 2030 en 2040 minder plausibel lijkt.
Figuur

VGS Prognoses in historisch perspectief (in # wagens)

180.000

168.000

160.000

137.100

140.000

in # wagens

120.000
100.000
80.000

68.600

60.000

62.450

40.000

56.150

53.500

45.850

20.000
0

ProRail (2003)

ProRail (2007)

BRG (2007)

Laag

Midden

Hoog

De volgende figuur visualiseert daarnaast de verdeling tussen de stoffen op basis van
bovenstaande tabel. Hieruit blijkt dat de prognoses uit 2007 voor elke stofcategorie een veel
grotere groei optekenen. In vergelijking met de prognose uit 2003 valt op dat er een lagere groei
werd verwacht voor stofcategorieën A en C3, terwijl een sterkere groei voor stofcategorieën B2 en
D4 was verwacht. Wel ligt de prognose uit 2003 veel duidelijker in lijn met de resultaten van deze
studie in vergelijking met de prognoses uit 2007.

10

Deze prognose is gebruikt als input voor het Basisnet (2007)

25

Figuur

Gerealiseerd en verwacht VGS spoor per stofcategorie (in # wagens)

80.000
70.000

in # wagens

60.000
50.000

40.000
30.000
20.000
10.000

0
A
2014

B2

ProRail (2003)

B3
ProRail (2007)

C3
BRG (2007)

D3
Laag

Midden

D4
Hoog

Vanwege de sterke variaties tussen de prognoses en om de hardheid van deze prognoses te
verbeteren, is het van belang om de oorzaken van de verschillen te onderzoeken. Een eerste
opmerking die gemaakt dient te worden is dat de prognoses uit 2003 en 2007 maar één
groeiscenario presenteerden. Voor de prognoses uit 2007 werd dan ook beargumenteerd dat deze
aan de bovenkant liggen van de mogelijke toekomsten11. Dit werd geacht passend te zijn vanwege
het beleidsdoel van de prognoses: het in kaart brengen van veiligheidsrisico’s.
Een andere constatering is dat de prognoses uit 2007 gebruik hebben gemaakt van het door de
markt aangeleverde cijfer van 75.000 wagens met gevaarlijke stoffen in 2006. Betere
dataverzameling methodes, waardoor stromen niet dubbel worden geteld, leiden tot een
nauwkeuriger beeld betreffende de feitelijke realisaties. Zoals eerder zijn in 2014 er 45.850 wagens
vervoerd, wat duidelijk onder de uitgangssituatie van 2006 ligt. Vanuit dat oogpunt waren de
toekomstverwachtingen in 2007 bij voorbaat hoger.
Ook zijn er een aantal veronderstelling gemaakt die een aantal jaar na dato kunnen worden
getoetst. Onderstaande teksten komen uit de ‘Marktverwachting vervoer gevaarlijke stoffen 2007’
en geven de belangrijkste veronderstelling weer die zijn gebruikt om de prognoses van 2003 bij te
stellen.
ProRail (2007, p13-14) uitleg bijstelling prognosecijfers 2003:
-

De markt verwacht in totaliteit aan gevaarlijke stoffen meer dan het dubbele ten opzichte van de
marktprognose uit 2003.

-

De komst van de Tweede Maasvlakte is een belangrijke verklaring voor de verschillen van de
verwachte hoeveelheden vervoer in de stofcategorieën A en met name C3. In de prognose uit
2003 werd nog geen rekening gehouden met de Tweede Maasvlakte.

-

Im-/exportstromen van tankcontainers zonder tussenkomst van de producerende industrie in
Nederland zijn nieuwe stromen die in 2003 nog niet voorzien waren. Deze stromen hebben met
name betrekking op de stofcategorieën A en C3.

-

In de prognose uit 2003 werd een omvang van 200.000 ton ammoniakvervoer over het traject
Rotterdam-België verwacht. Sindsdien heeft het chemisch bedrijf Microchemie in Europoort zich
ten opzichte van het Ministerie van VROM verplicht om jaarlijks niet meer dan 60.000 ton
ammoniak/1.200 wagens (stofcategorie B2) per spoor te vervoeren op het traject RotterdamBelgië. Deze waarde is in de actualisatie van de marktverwachting gehanteerd omdat verder
geen groei van dergelijk vervoer door andere marktpartijen wordt voorzien.

11

26

Second opinion ProRail studie ‘Marktverwachting vervoer gevaarlijke stoffen per spoor’

-

Tot slot speelt ook het verschil in aanduiding van de middellange termijn een rol. Voor de
marktprognose uit 2003 kon die niet precies worden aangeduid en is de periode 2010-2020
aangegeven. De geactualiseerde marktverwachting periode heeft betrekking op de periode
2015–2020.

BRG (2007, p21) uitleg bijstelling prognosecijfers 2003
Boven de groeicijfers van ProRail zag BRG de volgende ontwikkelingen en verklaringen voor
een hogere groei:
-

BRG ziet een markt van 10.000 wagens naar een nog te bouwen Vopak-terminal in de
Amsterdamse haven. In de plannen van Vopak is vooralsnog geen aanvoer per spoor voorzien,
daarnaast ontbreekt een spooraansluiting. Om die redenen heeft ProRail deze stroom niet
opgenomen.

-

Het verschil in een hoger volume van de totale goederenmarkt per spoor leidt naar schatting tot
een verschil van 14.000 wagens. Dit is als volgt beredeneerd. Door BRG is de groei van het
vervoer van gevaarlijke stoffen gekoppeld aan een 8% hoger volume van de totale
goederenvervoermarkt in 2020, waarin het aandeel gevaarlijke stoffen niet verandert.

-

Het verschil in onderzoeksmethodiek leidt naar schatting tot een verschil van 7.000 wagens en
tevens tot een verschillende verdeling van het vervoer over de stofcategorieën.

-

De BRG-marktverwachting heeft betrekking op het jaar 2020, de geactualiseerde
marktverwachting op de periode 2015-2020. Mogelijk is de omvang van de geactualiseerde
marktverwachting in het jaar 2020 hoger, wat het gepresenteerde verschil kleiner maakt.

27

Sound analysis, inspiring ideas

BELGIË – BULGARIJE – HONGARIJE – INDIA – KROATIË - NEDERLAND – POLEN – RUSSISCHE FEDERATIE – SPANJE – TURKIJE - VERENIGD KONINKRIJK