METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE
INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
12 maart 2021 – Definitieve versie

1

INHOUDSOPGAVE

Managementsamenvatting

2

1 Inleiding

3

1.1 Vraagstelling

3

1.2 Doel methodiek

3

1.3 Aanpak

3

1.4 Leeswijzer

3

2 Gehanteerde gegevensbronnen

4

3 Toelichting methodiek

6

3.1 Inleiding

6

3.2 Risicocijfers

6

3.3 Prognose aantal slachtoffers in toekomst

8

3.4 Berekening maatschappelijke kosten verkeersonveiligheid

9

4 Toepassing methodiek

10

5 Aanbevelingen

12

5.1 Optimalisatie methodiek

12

5.2 Breder gebruik methodiek

12

Bijlagen

13

Bijlage 1. Kaartbeelden

13

Bijlage 2. Methodiek correlatie- & regressie-analyse

26

Bijlage 3. Rekenregels VIND A- en N-wegen

32

1

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
2

MANAGEMENTSAMENVATTING

(toekomstige) wegontwerp en (toekomstige)

In 2021 wordt de Integrale Mobiliteitsanalyse 2021

verkeersintensiteiten door middel van ‘backcasten’

(IMA-2021) gepubliceerd waarin de ontwikkeling van

(met de methodiek een prognose over het verleden

mobiliteit en bereikbaarheid op de lange termijn voor

maken) een voorspelling van het toekomstig aantal

zowel het personen- als het goederenvervoer in

ongevallen en slachtoffers kan worden gemaakt.

kaart worden gebracht. Het Ministerie van

Hiermee kan vervolgens een indeling van

Infrastructuur en Waterstaat heeft de wens om

rijkswegen worden gemaakt waarmee inzicht

hierin ook toekomstige verkeersveilig-

ontstaat in wegen die relatief veel maatschappelijke

heidsknelpunten op het hoofdwegennet (HWN) in

kosten vanuit verkeersonveiligheid met zich

mee te nemen.

meebrengen. De resultaten helpen zodoende bij de
prioritering van wegen voor een lange termijn

Hiertoe is in dit onderzoek een methodiek

aanpak om de verkeersveiligheid te verbeteren.

ontwikkeld waarbij op basis van gegevens over het

2

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
3

1 INLEIDING

en (toekomstige) verkeersintensiteiten een
voorspelling van het toekomstig aantal ongevallen

1.1 Vraagstelling
In 2021 wordt de Integrale Mobiliteitsanalyse 2021
(IMA-2021) gepubliceerd. Deze analyse brengt de
ontwikkeling van mobiliteit en bereikbaarheid op de
lange termijn in kaart voor zowel het personen- als
het goederenvervoer. Het Ministerie van
Infrastructuur en Waterstaat heeft de wens om
hierin ook toekomstige
verkeersveiligheidsknelpunten op het
hoofdwegennet (HWN) in kaart te brengen.
1.2 Doel methodiek
Het Ministerie heeft aan de combinatie SwecoArcadis gevraagd om een methodiek op te stellen
met als doel de (toekomstige) verkeersveiligheidstoestand van het hoofdwegennet (HWN) in een
aantal categorieën in de verkeersveilig-

en verkeersveiligheidsrisico wordt gedaan.
Hiervoor zijn diverse gegevens voorhanden uit
historische ongevallengegevens, verkeersintensiteiten, de verkeersveiligheidsindicator (VIND)
en de risicofactoren van wegkenmerken vanuit de
jaarlijkse monitoringsrapportage Veilig over
Rijkswegen (VoR). Door deze gegevens te
combineren in de IMA wordt duidelijk in welke mate
en waar in het Rijkswegennetwerk
verkeersveiligheid een opgave vormt.
1.4 Leeswijzer
In hoofdstuk 2 worden de in dit onderzoek
gehanteerde bronnen beschreven. Hoofdstuk 3
behandelt de opgestelde methodiek. Hoofdstuk 4
laat een toepassing van de methodiek zien.

heidsprognoses in de IMA te kunnen weergeven.

Hoofdstuk 5 sluit deze rapportage af met een aantal

1.3 Aanpak

methodiek.

aanbeveling voor doorontwikkeling van de

In deze opdracht is gezocht naar een methodiek
waarbij op basis van gegevens over het wegontwerp

3

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
4

2 GEHANTEERDE GEGEVENSBRONNEN
In dit onderzoek is gebruik gemaakt van diverse

Het VIND-bestand classificeert de rijkswegen voor

gegevensbronnen. Deze data zijn afkomstig uit

elk wegkenmerk in drie categorieën:

beschikbare bronnen, die onder andere gebruikt

▪

Goed: beschouwde combinaties van

worden voor de jaarlijke monitoringsrapportage

wegkenmerken en verkeerskenmerken zorgen

Veilig over Rijkswegen. De gegevens betreffen:

niet voor een verhoogd risico

▪

Verkeersveiligheidsindicator (VIND);

▪

Ongevalsgegevens (BRON);

wegkenmerken leiden niet rechtstreeks tot de

▪

Intensiteitsgegevens (INWEVA);

conclusie dat er sprake is van een verhoogd

▪

Wegkenmerken (WEGGEG).

risico, maar een locatiespecifieke analyse (van

▪

Beheersaandachtsgebied: combinaties van

bijvoorbeeld het wegbeeld) en/of ongevalscijfers
Verkeersveiligheidsindicator (VIND)

kunnen wel leiden tot de inschatting dat een
verhoogd risico aannemelijk is.

De VIND is een databestand in beheer bij

▪

Rijkswaterstaat waarin voor alle rijkswegen is
vastgelegd in hoeverre de wegkenmerken voldoen
aan de (ontwerp)richtlijnen die in de VIND zijn
vastgesteld. Deze richtlijnen zijn opgenomen in
bijlage 3. Tabel 1 toont alle wegkenmerken die in de
VIND zijn opgenomen.

Onvoldoende: bij een gegeven combinatie van
kenmerken is waarschijnlijk sprake van een
verhoogd risico.

De richtlijnen vormen de basis om ontwerp en
inrichting van de wegen voldoende veilig te maken.
In dit onderzoek is daarom de focus gelegd op de

VIND bevat wegkenmerken waarvan redelijkerwijs
wordt aangenomen dat deze kenmerken de
verkeersveiligheid in belangrijke mate beïnvloeden.
Tabel 1. Wegkenmerken in de VIND (VIND 2020)
Wegkenmerk

Autosnelweg

Autoweg

Berminrichting

X

X

Beginpunt geleiderail

X

X

Vluchtstrook

X

classificatie Rood, omdat hier sprake is van een
beoordeling van het wegkenmerk dat nog onder het
minimum van de vigerende richtlijn ligt.
Ongevalsgegevens en risicocijfers
Voor wat betreft de ongevallen is een aantal keuzes
gemaakt in het gebruik van ongevallengegevens.
Deze zijn hieronder toegelicht.
In de gekozen onderzoeksperiode speelt een
registratieprobleem waarbij ongevalslocaties vaak

Redresseerstrook

X

Rijstrookbreedte

X

Verhardingsbreedte

X

zijn dan ook geaggregeerde intervallen van 1

Rijrichtingscheiding

X

kilometer gehanteerd. Het nadeel van
kilometerintervallen is dat de kwaliteit van VIND

Stroefheid

X

X

Krappe bogen

X

X

Lengte invoegstrook

X

Type aansluiting

zijn afgerond op de hele kilometers (bijvoorbeeld
hectometer 17.0 in plaats van 17.6). Om deze reden

aspecten zijn bepaald per 100 meter. Voor deze
kilometerintervallen is een afgeleide waarde
gehanteerd, namelijk het gemiddelde over 10 VIND

X

wegvakken. Hiermee wordt de kwaliteit van
wegkenmerken uitgedrukt in één waarde en variatie

Filestaartbeveiliging

X

Verlichting

X

X

Rijsnelheid (S85)

X

X

van wegkenmerken in kwaliteit binnen deze
kilometer worden minder inzichtelijk gemaakt.
De risicocijfers zijn berekend door alle
slachtofferongevallen te delen door miljard

4

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
5
voertuigkilometers. Voertuigkilometers zijn de

Daarom zijn risicocijfers slechts naar wegtype en

intensiteiten gemeten op een bepaald wegvak.

niet naar aard onderscheiden.

De risicocijfers zijn gebaseerd op alle aard van

Tot slot zijn de risicocijfers gebaseerd op gegevens

ongevallen. Uit de analyses blijkt dat er wel relaties

van de wegen waar in de onderzoeksperiode geen

zijn tussen de aard van ongevallen en bepaalde

grootschalige veranderingen hebben

wegkenmerken. Hierbij zijn met name een hoger

plaatsgevonden. Dit met als doel om de relatie

aandeel frontale ongevallen op enkelstrooks

tussen ongevalskenmerken en wegkenmerken zo

autowegen te benoemen. Ook hier speelt echter dat

zuiver mogelijk te houden. Dit betekent dat van

er onvoldoende onderzoeksmassa is om

ongeveer 80% van de rijkswegen de historische

betrouwbare risicocijfers per aard te benoemen.

gegevens zijn gebruikt in dit onderzoek.

5

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
6

3 TOELICHTING METHODIEK
3.1 Inleiding

wordt doorgaands uitgedrukt in het aantal

In dit hoofdstuk wordt de opbouw en werking van de

slachtofferongevallen per miljard voertuigkilometers.

IMA-verkeersveiligheidsmethodiek toegelicht. Het

Voor deze methodiek zijn de risicocijfers

doel van de methodiek is om een voorspelling te

gedifferentieerd naar verschillende wegtypes, aantal

kunnen doen van de maatschappelijke kosten van

rijstroken en een aantal wegkenmerken.

verkeersonveiligheid als gevolg van slachtoffers die
bij toekomstige ongevallen vallen. Hiermee kan

Om risicocijfers op te kunnen stellen is inzicht nodig

vervolgens een indeling van rijkswegen worden

in welke wegkenmerken onderscheidend zijn

gemaakt waarmee inzicht ontstaat in wegen die

geweest voor het verkeersveiligheidsniveau van een

relatief veel maatschappelijke kosten vanuit

weg. Hiervoor is een correlatie-analyse en een

verkeersonveiligheid met zich meebrengen.

regressie-analyse uitgevoerd. Deze analyses
worden uitgebreid beschreven in bijlage 2. Tabel 2

Met de resultaten van deze methodiek kan bepaald

toont voor autosnelwegen en tabel 3 voor

worden welke wegen prioriteit kunnen krijgen in de

autowegen en overige wegen een overzicht van de

verkeersveiligheidsaanpak op de lange termijn.

risicocijfers die uiteindelijk zijn onderscheiden.

Gevonden (deel)resultaten of onderdelen zijn echter
niet geschikt om uitspraken te doen over de meest

Ter illustratie: voor autosnelwegen met 2 rijstroken

veilige oplossing of over welke wegkenmerken op

waarbij het aandeel rustig tussen de 0 en 25% ligt

een specifieke weg relevant zijn. Het bepalen van

en de categorie/score ‘rood’ van de berminrichting

de benodigde maatregelen en aanpassingen moet

40 tot 100% is, wordt een risicocijfer geschat van

voor elke weg afzonderlijk bepaald worden in een

18,1. Dit betekent dat er per miljard gereden

traject specifieke studie.

voertuigkilometer 18,1 slachtofferongeval te
verwachten is.

Door historische ongevalsgegevens en
wegkenmerken te combineren kan door
'backcasten' (met de methodiek een prognose over
het verleden maken) de belangrijkste
verkeersveiligheidsopgaven worden voorspeld voor
2040. De methodiek bestaat zodoende uit een
aantal hoofdonderdelen die in de volgende
paragrafen afzonderlijk zijn toegelicht. Het gaat om:
▪

Risicocijfers voor verschillende wegtypen met
verschillende wegkenmerken gebaseerd op
historische gegevens.

▪

Voorspelling van aantal ongevallen op basis van
de historische risicocijfers en gegevens over de
toekomstige situatie van de wegen en het
verkeer.

▪

Berekening van maatschappelijke kosten
verkeersonveiligheid.

3.2 Risicocijfers
De basis van de methodiek is een set van
risicocijfers. Het risicocijfer zegt iets over het risico
dat een individuele weggebruiker loopt om
betrokken te raken bij een ongeval; het risicocijfer

In de tabellen is te zien dat er bij elk wegkenmerk
sprake is van een grenswaarde. Zo heeft de
berminrichting bij autosnelwegen met 2 rijstroken
een grenswaarde van 40%. Dit wil zeggen dat bij
minder dan 40% van de lengte van een wegvak met
score rood het ene risicocijfer wordt gehanteerd en
bij méér dan 40% het andere risicocijfer. Bij het
bepalen van de exacte waarde van de grenswaarde
is specifiek gelet op voldoende massa voor het
bepalen van het risicocijfer.
Er is een toets uitgevoerd op de voorspellende
waarde van deze set aan risicocijfers. Dit is gedaan
door met deze risicocijfers een ‘voorspelling’
(backcasten) te doen van het aantal
slachtofferongevallen voor de periode 2016-2019 en
deze te vergelijken met de werkelijk geregistreerde
aantallen. Hieruit wordt geconcludeerd dat de
resultaten goed met elkaar overeenkomen. Het
verschil is landelijk minder dan 2% (5.239 gemeten
versus 5.349 geprognotiseerd aantal
slachtofferongevallen voor vier jaar).

6

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
7
Tabel 2 Meest verklarende wegkenmerken op autosnelwegen resulterend uit de risicocijfer analyse
Wegtype

Aandeel
Rustig
(vkm)

VIND
Berminrichting_1km_aandeelRood

VIND
Risicocijfer
Vluchtstrook_1km_aandeelRood

Autosnelweg
1 rijstrook

X

X

X

55,6

0-25%

0-30%

X

17,1

0-25%

40-100%

X

18,1

25-100%

0-30%

X

18,5

25-100%

40-100%

X

22,9

0-25%

X

0%

18,7

0-25%

X

10-100%

21,3

25-100%

X

0%

21,0

25-100%

X

10-100%

22,2

Autosnelweg
2 rijstroken

Autosnelweg
3 of meer
rijstroken

Tabel 3. Meest verklarende wegkenmerken op autowegen en overige wegen resulterend uit de risicocijfer
analyse
Wegtype

Autoweg
1 rijstrook

Autoweg
2 rijstroken

Overige weg
1 rijstrook

Overige weg
2 rijstroken

VIND Type
aansluiting_1km_
aandeelOranjeRood

VIND Rijstrookbreedte EN
redresseerstrook_1km_
aandeelOranjeRood

VIND
Rijrichtingscheiding_1km_
aandeelRood

Risicocijfer

0%

0-10%

0%

15,9

0%

0-10%

10-100%

26,5

0%

20-100%

0%

24,8

0%

20-100%

10-100%

43,3

10-100%

0-10%

0%

52,5

10-100%

0-10%

10-100%

52,5

10-100%

20-100%

0%

52,5

10-100%

20-100%

10-100%

52,5

X

0-10%

X

24,6

X

20-100%

X

26,4

0%

X

X

40,4

10-100%

X

X

67,3

X

X

X

55,1

7

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
8

3.3 Prognose aantal slachtoffers in toekomst

Voor de toekomstige netwerk- en wegkenmerken

In de methodiek wordt een voorspelling gedaan over

zijn de volgende uitgangspunten gehanteerd:

het verwachte aantal ongevallen op een weg in de

▪

Geen geplande infrastructurele wijziging:

toekomst. Voor deze voorspelling zijn drie

hiervoor worden de huidige wegkenmerken

componenten gehanteerd:

overgenomen.

▪

De set aan gedifferentieerde risicocijfers (zie

▪

Verandering rijstroken: hier wordt het wegtype

paragraaf 3.2).

aangepast aan het nieuwe aantal rijstroken en

▪

Toekomstige intensiteitsgegevens.

de overige wegkenmerken worden gelijk

▪

Toekomstige wegkenmerken.

verondersteld.
▪

aangenomen dat de nieuwe weg geheel

Toekomstige intensiteitgegevens

volgens het minimum van de ontwerprichtlijnen

De intensiteitsgegevens zijn een bepalende factor

is aangelegd.

voor de voorspelling van het aantal ongevallen. De
toekomstige intensiteitsgegevens zijn verkregen uit
door Rijkswaterstaat aangeleverde modelcijfers uit
het Landelijk Model Systeem (LMS) voor 2019 en
de situatie in 2040. Deze gegevens zijn ook de
basis voor de analyses voor doorstroming en
verkeersafwikkeling in de IMA. Bij de toekomstige
intensiteiten is onderscheid gemaakt in een laag en
een hoog economisch scenario (WLO-laag en WLOhoog). De toekomstige intensiteiten zijn in
combinatie met de weglengte omgerekend naar
voertuigkilometers.
Toekomstige wegkenmerken

Nieuwe weg of aangepast tracé: hierbij wordt

Opmerking bij bovenstaande uitgangspunten is dat
Rijkswaterstaat een aantal programma’s kent om de
verkeersveiligheid te verbeteren. Deze programma's
dragen bij aan de verbetering van de
verkeersveiligheid doordat specifieke
wegkenmerken op specifieke locaties worden
aangepakt. Niet alle locaties zijn nu al bekend,
waardoor het totale effect per kilometer wegvak niet
goed ingeschat kan worden. In deze methodiek is er
daarom geen rekening mee gehouden.
Het resultaat van de berekeningen op basis van
risicocijfers, intensiteiten en wegkenmerken is een

Verder is een aantal uitgangspunten gehanteerd

voorspelling van het toekomstig aantal

over de toekomstige wegkenmerken van de wegen

slachtofferongevallen op een wegvak (zie hoofdstuk

zoals is opgenomen in het LMS. De wegkenmerken

4).

bepalen welk cijfer uit de set van gedifferentieerde
risicocijfers wordt gehanteerd.

8

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
9

3.4 Berekening maatschappelijke kosten

aandeel dodelijke ongevallen en letselongevallen de

verkeersonveiligheid

gemiddelde maatschappelijke kosten voor één

Het Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid (KiM) heeft

slachtofferongeval berekend, zie tabel 4.

een berekening gemaakt van de maatschappelijke
kosten van verkeersslachtoffers met onderscheid

Tabel 4. Berekende maatschappelijke kosten per
slachtofferongeval per wegtype

naar slachtofferernst (KiM, Mobiliteitsbeeld 2019,
paragraaf 4.5.1), deze zijn als uitgangspunt

Wegtype

Maatschappelijke kosten

gehanteerd. De maatschappelijke kosten van

slachtofferongeval

ongevallen bestaan onder andere uit materiële

Autosnelweg 1 rijstrook

€ 295.000

Autosnelweg 2 rijstroken

€ 290.000

verkeersongevallen blijkt dat filekosten 2% van de

Autosnelweg 3 of meer rijstroken

€ 190.000

totale maatschappelijke kosten van ongevallen zijn.

Autoweg 1 rijstrook

€ 570.000

Autoweg 2 rijstroken

€ 340.000

Overige wegen

€ 450.000

kosten, productieverlies en filekosten. Uit een
SWOV-factsheet over de kosten van

De gegevens van het KiM zijn op slachtofferniveau
bekend en om deze gegevens in dit onderzoek te
kunnen toepassen is een omrekening van het aantal
ongevallen naar het aantal slachtoffers naar ernst

Om aansluiting te vinden met de door SWOV
berekende maatschappelijke kosten op het totale

gemaakt, dit is per wegtype afzonderlijk gedaan.

hoofdwegennet HWN die berekend zijn op basis van

Hierbij is rekening gehouden met twee factoren:

werkelijke aantallen verkeersslachtoffers uit

▪

Gemiddeld aantal slachtoffers per ongeval.

▪

De verhouding naar ernst met onderscheid in

ziekenhuisgegevens, is een correctiefactor
toegepast (zie tabel 5). Hiermee wordt dus

dodelijke slachtoffers en gewonden.

corrigereerd voor de onderregistratie in BRON. In
het prognosejaar 2040 is de correctiefactor lager

Voor de periode 2016-2019 is één categorie
letselongevallen geregistreerd. Om de kosten van
een verkeersgewonde te bepalen is de verhouding
naar de vijf slachtofferniveaus in de periode 20042008 gehanteerd. Door het aandeel van

dan in het basisjaar, dit betreft het door SWOV
berekende effect dat het risico voor gemotoriseerd
verkeer in 2040 lager is dan nu (hierin is dus een
toekomstige verandering in bijvoorbeeld
verkeersgedrag en voertuigveiligheid ten opzichte

letselongevallen onder overige gewonden, eerste

van de huidige situatie meegenomen). De

hulp gewonden en ziekenhuisgewonden te
vermenigvuldigen met de gemiddelde kosten voor
ieder type letselernst, wordt er een gewogen waarde
berekend per letselongeval. Van alle

correctiefactoren zijn generiek, dus op alle trajecten
dezelfde correctiefactoren, toegepast. Zo blijven de
verschillen tussen trajecten, zoals door toepassing
van de risicocijfers is berekend, intact.

slachtofferongevallen wordt op basis van het

Tabel 5. Correctiefactoren maatschappelijke verkeersonveiligheid HWN voor 2019, 2040 Laag en 2040 Hoog
Toelichting

Maatschappelijke kosten

Ophoogfactoren

verkeersonveiligheid HWN
2019

Berekening op basis van werkelijke aantallen

2040

2040

Laag

Hoog

€ 585 mln

€ 410 mln

€ 595 mln

€ 361 mln

€ 333 mln

€ 463 mln

2019

2040

2040

Laag

Hoog

1,00

1,00

1,00

1,62

1,23

1,29

doden en EVG (SWOV)
Berekening op basis van in BRON
geregistreerde aantallen doden en EVG
(Sweco en Arcadis)

9

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
10

4 TOEPASSING METHODIEK

maatschappelijke kosten te verwachten, dan op

In bijlage 1 zijn een aantal kaartbeelden als

wegen waar lagere intensiteiten worden verwacht.

uiteindelijk resultaat van de methodiek opgeleverd,
dat zijn de volgende criteria:
•

Figuur 1. Kosten verkeersonveiligheid 2040 Hoog

Slachtofferongevallendichtheid (aantal
slachtofferongevallen per 10 km weglengte);

•

Slachtofferongevallenrisico (aantal
slachtofferongevallen per miljard
voertuigkilometer);

•

Gemonetariseerd slachtofferrisico (miljoen euro
per miljard voertuigkilometer);

•

Kosten van verkeersonveiligheid (miljoen euro
per 10 km weglengte).

Al deze vier criteria zijn voor drie perioden in kaart
gebracht: de geschatte periode 2019 en de
prognosejaren 2040 Laag en 2040 Hoog.
Ter illustratie is het kaartbeeld van de kosten van
verkeersonveiligheid voor 2040 Hoog in figuur 1
weergegeven. Hierbij zijn de in totaal 176
wegverbindingen in 5 klassen ingedeeld. Er zijn 37
wegverbindingen (de zwarte lijnen) waarbij de
jaarlijkse maatschappelijke kosten door
verkeersongevallen met slachtoffers meer dan 2,5
miljoen euro per 10 km weglengte is.
Tabel 6 laat de top-15 wegverbindingen zien op de

Het slachtofferrisico, het aantal slachtoffers per

vier onderwerpen voor het prognosejaar 2040 Hoog,

gereden voertuigkilometer, is echter niet op alle

geordend van hoog naar laag.

wegen gelijk. Weggebruikers op niet-autosnelwegen
hebben een hoger risico op een slachtofferongeval.

In absolute zin worden de meeste

Dit betreffen voornamelijk de huidige N-wegen,

verkeersongevallen met slachtoffers op het

veelal uitgerust met één rijstrook per richting zonder

hoofdwegennet verwacht op de wegen met de

rijrichtingscheiding. Deze wegen zijn onveiliger voor

hoogste intensiteiten. Dit zijn voornamelijk

weggebruikers dan autosnelwegen, met hogere

autosnelwegen in de Randstad en Midden-

verkeersintensiteiten, meerdere rijstroken en

Nederland, namelijk (delen van) de A1, A2, A4, A9,

rijrichtingscheiding. Daarnaast geldt voor beide type

A10, A12. Ook de autowegen N44 en N65 komen in

wegen dat berminrichting een belangrijke factor voor

de top-15 voor. Door het aantal

het slachtofferrisico is. De meest risicovolle

slachtofferongevallen zijn hier ook meer

wegverbindingen zijn de N3, N9, N14, N18, N35,
N44, N57, N59, N65, N99, N200 en de N915.

10

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
11
Tabel 6. Geschat aantal slachtofferongevallen en daarmee samenhangende maatschappelijke kosten geordend
van hoog naar laag; Top 15-wegverbindingen op de 4 verschillende criteria voor scenario 2040-Hoog
Maatschappelijke kosten
slachtofferongevallen

Positie

Per miljard
voertuigkilometer

1

2

3

4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

Per 10 km weglengte

Slachtofferongevallen*
Per miljard
voertuigkilometer

Per 10 km weglengte

N65 tussen Vught en Berkel-

N65 tussen Vught en Berkel-

N65 tussen Vught en Berkel-

A4 tussen De Nieuwe Meer

Enschot

Enschot

Enschot

en Badhoevedorp

N44 tussen Wassenaar en

N44 tussen Wassenaar en

Den Haag

Den Haag

N14 tussen noordkant van

N14 tussen noordkant van

Den Haag en de A4 bij

Den Haag en de A4 bij

Leidschendam

Leidschendam

N59 tussen N57 en N257

A4 tussen De Nieuwe Meer
en Badhoevedorp

N14 tussen noordkant van
Den Haag en de A4 bij
Leidschendam

A2 tussen Holendrecht en
Oudenrijn

N44 tussen Wassenaar en

A4 tussen Badhoevedorp en

Den Haag

Burgerveen

N59 tussen N57 en N257

A1 tussen Watergraafsmeer
en Naarden-West

N915 tussen Ridderkerk en

A2 tussen Holendrecht en

N915 tussen Ridderkerk en

A12 tussen Bodegraven en

Alblasserdam

Oudenrijn

Alblasserdam

Oudenrijn

N35 tussen Zwolle en

A4 tussen Badhoevedorp en

N35 tussen Zwolle en

A2 tussen Oudenrijn en

Wierden

Burgerveen

Wierden

Everdingen

N18 tussen Varsseveld en

A1 tussen Watergraafsmeer

N18 tussen Varsseveld en

A10 tussen

Groenlo

en Naarden-West

Groenlo

Watergraafsmeer en Amstel

N99 tussen De Kooy en Den

A12 tussen Bodegraven en

N9 tussen Alkmaar en Den

A4 tussen Zoeterwoude-

Oever

Oudenrijn

Helder

Rijndijk en Ypenburg

N35 tussen Enschede en

N3 tussen A15 Papendrecht

N99 tussen De Kooy en Den

Duitse grens

en A16 Dordrecht

Oever

N9 tussen Alkmaar en Den

A2 tussen Oudenrijn en

N57 tussen N215 en

A12 tussen Gouwe en

Helder

Everdingen

Scharrendijke

Bodegraven

N57 tussen N215 en

A10 tussen

N35 tussen Enschede en

A2 tussen Everdingen en

Scharrendijke

Watergraafsmeer en Amstel

Duitse grens

Deil

N57 tussen Scharrendijke en

A4 tussen Zoeterwoude-

N57 tussen Scharrendijke en

A4 tussen Burgerveen en

A58 Middelburg

Rijndijk en Ypenburg

A58 Middelburg

Zoeterwoude-Rijndijk

N48 tussen N36 en

A1 tussen Naarden-West en

N3 tussen A15 Papendrecht

N65 tussen Vught en Berkel-

Hoogeveen

Eemnes

en A16 Dordrecht

Enschot

N36 tussen A35 (Almelo) en

A9 tussen Raasdorp en

N48

IJmuiden

N59 tussen N257 en

A12 tussen Gouwe en

Hellegatsplein

Bodegraven

N57 tussen A15 en N215

N200 tussen A10 en Halfweg

A2 tussen Deil en Empel

A10 tussen Coenplein en
Watergraafsmeer
N44 tussen Wassenaar en
Den Haag

* Verschillen in de resultaten tussen slachtofferongevallen en maatschappelijke kosten hangen samen met het gegeven dat het aandeel
ongevallen met dodelijke afloop en ernstige verkeersgewonden binnen het totaal aantal slachtofferongevallen verschilt tussen wegen

11

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
12

5 AANBEVELINGEN

niet leidt tot grote wijzigingen in de resultaten. Wel

De methodiek is opgesteld in het kader van de IMA-

zouden deze resultaten kunnen worden gebruikt

2021. Hierbij is vanwege de beschikbare tijd een

voor nadere studie op trajectniveau voor het

aantal pragmatische keuzes gemaakt. Op basis van

beoordelen of er en welke maatregelen nodig zijn.

de ervaringen en keuzes tijdens het proces is een
aantal kansen te formuleren voor optimalisatie en
toekomstig gebruik van de methodiek.

5.2 Breder gebruik methodiek
Op Europees niveau is de EU-richtlijn 2019/1936
vastgesteld (ook wel RISM-II genoemd). Deze wordt

5.1 Optimalisatie methodiek

in Nederland uitgewerkt in het Besluit

Met de ontwikkeling van de IMA-methodiek voor

verkeersveiligheid weginfrastructuur en wordt eind

verkeersveiligheid is een toepasbare werkwijze

2021 geïmplementeerd. De richtlijn en besluit

ontwikkeld om een toekomstige mate van

schrijven de verplichte toepassing van diverse

verkeersonveiligheid te voorspellen. Er is hierbij een

verkeersveiligheidsinstrumenten voor, gericht op

aantal pragmatische keuzes gemaakt vanwege het

zowel autosnelwegen als autowegen. Een van de

verkennende karakter en de beperkte doorlooptijd

verplichte instrumenten is de

van dit onderzoek. Verdere kansen voor

verkeersveiligheidsbeoordeling (VVB). Dit is een

optimalisatie van de methodiek zitten vooral in het

periodieke monitoringsrapportage waarin het

fijnslijpen van de onderdelen. In het bijzonder zijn

veiligheidsniveau van de wegen in kaart moet

hierbij twee aspecten te noemen:

worden gebracht. Hierbij moeten zowel de veiligheid

▪

De set aan risicocijfers kan verder

van de wegkenmerken als ongevallen onderdeel zijn

gedifferentieerd worden door meer

van de rapportage. Het resultaat (met een indeling

wegkenmerken te onderscheiden. Om dit te

van het wegennet in minimaal drie categorieën)

doen is het wel nodig om beter inzicht te krijgen

moet naar de EU gerapporteerd worden.

in de (statistische) relevantie van de
verschillende wegkenmerken op rijkswegen, die

De ontwikkelde methodiek voor de IMA-

nu niet zijn opgenomen. Het advies hiervoor is

verkeersveiligheid kan wellicht invulling geven aan

om een vervolg te geven op de regressie-

de VVB. De relevantie van deze methodiek is dat

analyses. Andere (statistische)

wegkenmerken als ongevalsgegevens worden

onderzoeksmethodieken kunnen hier mogelijk

gecombineerd en geprojecteerd kunnen worden in

meer inzicht in geven. Aandachtspunt hierbij

een aantal categorieën.

blijft dat de rijkswegen een relatief kleine

▪

onderzoeksmassa aan ongevallen heeft,

Verder is een mogelijke bredere toepassing van de

waardoor het vinden van juiste statistische

IMA-methodiek het opnemen van de resultaten in de

verbanden een uitdaging zal blijven zijn.

monitoringsrapportage Veilig over Rijkswegen van

De maatschappelijke kosten per wegtype

Rijkswaterstaat.

kunnen nauwkeuriger bepaald worden. Dit door
per wegtype nader onderscheid te maken in de
aard van de ongevallen. De verschillende
wegtypen kennen een andere verdeling in aard
ongevallen. Daarnaast heeft elke aard ongeval
een eigen verdeling naar ernst. Naar
verwachting kan er binnen de autowegen nog
meer verschil worden aangebracht.
Bovenstaande aspecten leiden tot een meer
gedetailleerde methodiek, met nauwkeuriger
resultaten op trajectniveau. De verwachting is dat dit

12

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
13

BIJLAGEN
Bijlage 1. Kaartbeelden

13

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
14

14

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
15

15

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
16

16

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
17

17

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
18

18

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
19

19

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
20

20

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
21

21

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
22

22

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
23

23

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
24

24

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
25

25

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
26

Bijlage 2. Methodiek correlatie- & regressie-analyse
In dit onderzoek is allereerst bekeken in hoeverre

•

een methodiek gebaseerd op een voorspellende
rekenformule meerwaarde biedt. Hierbij kan gedacht

Hectomerintervallen: intervallen geaggregeerd
naar lengte

•

Reguliere bakjes: opsplitsing van bakjes per

worden aan zogenoemde Accident Prediction

wegtype en aantal rijstroken o.b.v.

Models, zoals die onder andere in de Amerikaanse

voertuigkilometers.

Highway Safety Manual zijn opgenomen (The

•

Nanobakjes: homogene groepen ingedeeld naar

American Association of State and Highway

een aantal overeenkomende eigenschappen

Transportation Officials (AASHTO), 2010). Uit ons

o.b.v. een vast aantal voertuigkilometers. Deze

onderzoek blijkt dat er onvoldoende

selectie van wegvakken binnen een homogene

onderzoeksmassa (aantal ongevallen in combinatie

groep hoeven dus niet op elkaar aan te sluiten.

met verschillende wegkenmerken) aanwezig is om
hiermee tot betrouwbare risico inschattingen te

Resultaten

komen voor de rijkswegen.

In Tabel 7 staan de resultaten opgenomen.
Algemene conclusie uit deze analyse is dat veel

De gekozen methodiek met gedifferentieerde

onderzochte wegkenmerken daadwerkelijk een

risicocijfers biedt meer zekerheid, waarbij de

significante relatie hebben met het aantal

methodiek en toepassing eenvoudiger mogelijk zijn.

slachtofferongevallen. Overigens toont dit niet aan

Om tot gedifferentieerde risicocijfers te komen is

dat een wegkenmerk de enige oorzaak is of

een correlatie- en regressie-analyse uitgevoerd,

gedeeltelijk de oorzaak is van een

deze worden in deze bijlage beschreven.

slachtofferongeval. Bovendien kan een wegkenmerk

1. Correlatie-analyse
Methodiek
Gestart is met de wegkenmerken die onderdeel zijn
van de VIND omdat uit internationaal onderzoek
blijkt dat deze relevant zijn voor
verkeersonveiligheid (Arcadis, 2015). Hierbij is
onbekend in hoeverre dit precies van belang is voor
de Nederlandse rijkswegen, vanwege vaak andere
eigenschappen van de geologische en geografische
omgeving. Daarom is er een correlatie-analyse
uitgevoerd om te toetsen of deze wegkenmerken
daadwerkelijk ook voor de Nederlandse rijkswegen
een relevante rol spelen. Hierbij is de correlatie
bekeken tussen het aantal slachtofferongevallen en
de wegkenmerken waarbij voor de VIND aspecten
het aandeel rood is genomen. Vanwege het kleine

bijdragen aan de ernst van het ongeval.
Daarnaast is de conclusie dat de verklarende
waarde van alle wegkenmerken klein is. De aan- of
afwezigheid van een wegkenmerk voorspelt in
geringe mate het uiteindelijk aantal ongevallen op
een weg. Dit betekent dat er altijd een samenloop
van omstandigheden is en er altijd meerdere
factoren zijn die de aanwezigheid van ongevallen
verklaren. Dit maakt het lastiger om aan de hand
van de wegkenmerken een voorspelling te doen
over toekomstige ongevalsniveau. Met de regressieanalyse is onderzocht of deze verbanden terug te
vinden zijn.
Tabel 7. Correlatiecoëfficiënt van wegkenmerken
met slachtofferongevallen en P < 0,05 (2016-2019)

aandeel rood voor filestaartbeveiliging en

Correlatie-coëfficiënt

invoegstrook op autosnelwegen en vluchtstrook op

0,00 – 0,30

Nauwelijks of geen correlatie

0,30 – 0,50

Lage of zwakke correlatie

0,50 – 0,70

Middelmatige correlatie

0,70 – 0,90

Hoge of sterke correlatie

0,90 – 1,00

Zeer hoge of zeer sterke correlatie

autowegen en overige wegen is het aandeel oranjerood gehanteerd.

Verschillende databestanden die gebruikt zijn voor
de correlatieanalyse zijn:

26

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
27
Autosnel-

Autoweg en

op een bepaald wegvak). Uiteindelijk is gekozen

weg

overige weg

voor de indeling op basis van weglengte, dat beter

Aandeel rustig

-0,21

-0,20

Aandeel middeldruk

0,16

0,21

Prediction Model hanteert de natuurlijke log van

Aandeel vracht

-0,21

-0,23

AADT (Average Annual Daily Traffic), ookwel

Berminrichting

NS

NS

gemiddelde etmaalintensiteit als basisvariabele en

Beginpunt geleiderail

NS

NS

Vluchtstrook

0,04

Wegkenmerk

aansluit op het Accident Prediction Model dat als
basis dient voor de regressie-analyse. Het Accident

de verschillende wegkenmerken als onafhankelijke
variabelen.

Redresseerstrook

NS

Verder is in de regressie-analyse gezocht naar

Rijstrookbreedte

NS

combinaties van wegkenmerken die een sterk

Verhardingsbreedte

NS

Rijrichtingscheiding

NS

verklarende waarde hebben voor het aantal
ongevallen. Hiervoor is geëxperimenteerd met het
doorvoeren van analyses in SPSS met alle

Stroefheid

0,05

0,19

variabelen en het opnemen van specifieke

Krappe bogen

NS

NS

variabelen. Dit heeft geleid tot een aantal keuzes.

Lengte invoegstr.

-0,04

Type aansluiting

Ten eerste is ervoor gekozen om de verschillende
NS

Filestaartbeveiliging

-0,04

Verlichting

NS

NS

Rijsnelheid (S85)

-0,03

-0,16

Turbulentiegebied

NS

NS

wegtypes en aantal rijstroken te onderscheiden,
omdat ieder wegtype andere wegkenmerken heeft
die relevant zijn voor de verkeersveiligheid.

NS betekent niet significant waarbij P >= 0,05
2. Regressie-analyse
Methodiek

Tabel 8. Onderscheiden wegtypes
Wegtype

Toelichting

ASW-1

Autosnelweg met één rijstrook per richting

ASW-2

Autosnelweg met twee rijstroken per
richting

ASW=>3

Opvolgend aan de correlatie-analyse is een
regressie-analyse uitgevoerd. Dit heeft als doel om
op basis van de correlatie van meerdere
onafhankelijke variabelen met de afhankelijke
variabelen, een (voorspellend) verband te vinden.

richting
AW-1

Autoweg met één rijstrook per richting

AW-2

Autoweg met twee rijstroken per richting

OV-1

Overige weg met één rijstrook per richting
(veelal 80km/u)

Op basis van verschillende uitvoeringen van
regressie-analyses (trial en error) is hierin een
aantal keuzes gemaakt. Hierin zijn twee hoofdzaken

Autosnelweg met drie of meer rijstroken per

OV-2

Overige weg met twee rijstroken per
richting (veelal 70 en 80km/u)

verkend:
•

Opbouw van het gegevensbestand;

Ten tweede is handmatig een selectie gemaakt van

•

Wegkenmerken in of buiten beschouwing.

wegkenmerken. Het doel hiervan is om variabelen
die een beperkte impact hebben buiten

Er is geëxperimenteerd met verschillende typen

beschouwing te laten, zodat de resterende

bestanden om de onderzoeksgegevens te ordenen.

variabelen een sterkere statistische verband waarde

Hierbij is grofweg onderscheid te maken in indeling

krijgen. Deze voorselectie voorkomt ruis in het

naar wegvakken (met verschillende lengtes),

Accident Prediction Model waardoor de kans op het

indeling naar wegvakken (per kilometer) en indeling

vinden van relevante resultaten toeneemt. Na deze

naar voertuigkilometers (intensiteit van het verkeer
27

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
28
selectie is met de resterende wegkenmerken de

Krappe bogen *

regressie-analyse uitgevoerd.

Lokaal relevant voor verkeersveiligheid
maar afwijking komt weinig voor (geen
goede cijfers beschikaar). Bovendien te

Deze handmatige selectie van wegkenmerken is
gebaseerd op twee gronden. Ten eerste blijkt uit de
(tussen)resultaten van de verschillende correlatieen regressie-analyses dat deze wegkenmerken in
algemene zin gezien een beperkte rol spelen in het
voorspellen van de verkeersonveiligheid. Denk
hierbij aan variabelen die niet significant zijn of een
kleine invloed hebben op aantal ongevallen (kleine
B-waarde). Ten tweede is daarbij o.b.v. expert

gedetailleerd voor IMA-scope.
Filestaart-

Compenserende maatregel voor

beveiliging *

onveilige situaties waardoor het effect

Verlichting *

van dit wegkenmerk op
verkeersveiligheid een vertekend beeld
oplevert.

*Relevante variabelen voor verkeersveiligheid, maar
er is besloten deze niet mee te nemen in de analyse

judgement gekeken welke impact alle VIND
kenmerken hebben op de verkeersveiligheid. In
onderstaande tabel is toegelicht welke
wegkenmerken zijn afgevallen aan de hand van
verkeerskundige onderbouwing.
Opmerking bij de selectie van de wegkenmerken is
dat de afgevallen variabelen wel degelijk van
invloed kunnen zijn op de verkeersveiligheid op
specifieke locaties of omstandigheden. Dit is in
diverse onderzoeken en literatuur terug te vinden. In
dit onderzoek zijn deze wegkenmerken buiten
beschouwing gelaten, omdat deze weinig
voorspellende waarde hebben voor het doel en
abstractere detailniveau van de IMA.

Tabel 9. Toelichting afgevallen wegkenmerken
Wegkenmerk

Toelichting

Aandeel vracht *

Directe relatie met aandeel rustig en
intensiteit. Voor directe relaties tussen
variabelen geldt dat het de analyse ten
goede komt om één van deze variabelen
niet mee te nemen.

Beginpunt

Beginpunt geleiderail is te gedetailleerd

geleiderail *

voor de IMA-scope. Samen met de
berminrichting wordt deze wel als
combinatievariabele opgenomen.

Stroefheid *

Relevant voor verkeersveiligheid maar
afwijking komt weinig voor (geen goede
cijfers beschikbaar). Bovendien te
gedetailleerd voor IMA-scope.

28

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
29
In tabel 10 is de selectie van wegkenmerken voor
de regressie-analyse opgenomen. Voor twee paar

Er zijn verschillende redenen om bepaalde

samenhangende wegkenmerken (berminrichting-

wegkenmerken niet mee te nemen (in de

beginpunt geleiderail en rijstrookbreedte-

gedifferentieerde risicocijfers) die resulteren uit de

redresseerstrook) combinatiescores berekend. Van

regressie-analyse en/of juist andere wegkenmerken

de grijs en geel gemarkeerde variabelen is één

mee te nemen:

variabele van elke kleur opgenomen tijdens de

•

Als het risicocijfer per wegtype gebaseerd is op

uitvoering van de regressie-analyse in SPSS. Deze

weinig ongevallen of een laag aantal

gekleurde variabelen zijn omstebeurt meegenomen

voertuigkilometers.
•

in verschillende regressie-analyses, omdat de
relatie tussen beide variabelen sterk is en er dus

Effecten zijn niet aannemelijk of te
onderbouwen vanuit verkeerskundig inzicht.

ruis in de resultaten zal optreden als beiden worden

•

meegenomen.

Als een ander wegkenmerk een verklaarbaarder
effect heeft op het risicocijfer. Dit wordt bepaald
op basis van het verschil tussen verwachte

Tabel 10. Regressie-analyse selectie

effecten en werkelijke effecten.
•

wegkenmerken
Wegkenmerken
AADT Log
Turbulentiegebied
Aandeel rustig
Aandeel middeldruk
VIND Berminrichting_1km_aandeelRood
VIND Berminrichting EN beginpunt
geleiderail_1km_aandeelRood
VIND Berminrichting OF beginpunt
geleiderail_1km_aandeelRood
VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood
VIND Vluchtstrook_1km_aandeelRood
VIND
Invoegstrook_1km_aandeelOranjeRood

ASW_2 ASW>=3
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X

Wegkenmerken
AADT Log
Turbulentiegebied
Aandeel rustig
Aandeel middeldruk
VIND Berminrichting_1km_aandeelRood
VIND Berminrichting EN beginpunt
geleiderail_1km_aandeelRood
VIND Berminrichting OF beginpunt
geleiderail_1km_aandeelRood
VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood
VIND Rijstrookbreedte EN
redresseerstrook_1km_aandeelOranjeRood
VIND Rijstrookbreedte OF
redresseerstrook_1km_aandeelOranjeRood
VIND Verhardingsbreedte_1km_aandeelRood
VIND Rijrichtingscheiding_1km_aandeelRood
VIND Rijrichtingscheiding_1km_aandeelOranjeRood
VIND Type aansluiting_1km_aandeelOranjeRood

AW_1 AW_2 Overig
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X

X

X

X

X

X
X

X
X

Als een variabele dat niet opgenomen is in de
VIND een dominant effect heeft op
verkeersveiligheid waardoor VIND aspecten
minder of niet naar voren komen als kenmerken
die verkeersveiligheid beïnvloeden. Daarnaast
is zo’n variabele onmisbaar in het wegennet en
moeilijk om infrastructureel aan te passen, zoals
een turbulentiegebied dat een essentiële functie

X

heeft in het wegennet.
Met de resterende wegkenmerken is een nieuwe
ronde van regressie-analyses uitgevoerd (voor elk
wegtype afzonderlijk). Hierbij is het bestand
opgebouwd naar kilometerintervallen voor de
periode 2016-2019. Deze periode is gekozen,
omdat er een wisselende en lagere registratiegraad
is voor wat betreft het aantal slachtofferongevallen
tussen 2010 en 2014. Daarentegen kan met de

X

X

X
X

X
X

X

X

X

X

beleidsdoelen m.b.t. MAIS2-gewonden. De VIND

X
X
X

X
X

X
X

aspecten zijn beoordeeld op basis van de kwaliteit

X

dan ook de kwaliteit van de VIND aspecten actueel.

X

X

ongevalsdata in de periode 2010-2014 waarbij
onderscheid is gemaakt naar lichte gewonden en
zwaarder letsel wel beter worden aangesloten op de

in 2018. Door de periode 2016-2019 te hanteren is
Bijkomend voordeel hierbij is dat door een kleinere
periode te hanteren er meer wegvakken kunnen
worden meegenomen waarbij geen grootschalige
infrastructurele wijzigingen hebben plaatsgevonden.
Het nadeel van deze periode is wel dat er voor
sommige selecties naar wegtype en onderverdeling
naar aard en/of kwaliteit van wegkenmerken
29

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
30
mogelijk te weinig slachtofferongevallen overblijven

gehanteerd om de verschillen in intervallengte

om uitspraken te kunnen doen.

te corrigeren. Door dit filter toe te passen hoeft

In de gekozen onderzoeksperiode speelt wel het

in de regressie-analyse de onafhankelijke

registratieprobleem waarbij ongevalslocaties vaak

variabele lengte niet te worden meegenomen.

zijn afgerond op de hele kilometer. Om deze reden
zijn dan ook geaggregeerde intervallen van 1

De regressie-analyse heeft geleid tot inzicht in de

kilometer gehanteerd. Het nadeel van

meest relevante wegkenmerken per wegtype. In

kilometerintervallen is dat de kwaliteit van VIND

tabel 11 zijn de resultaten opgenomen. Om gevoel

aspecten zijn bepaald per 100 meter. Voor deze

te krijgen bij de relevantie van de wegkenmerken is

kilometerintervallen is een afgeleide waarde

de regressie-analyse niet alleen met

gehanteerd, namelijk het gemiddelde over 10 VIND

slachtofferongevallen uitgevoerd, maar ook voor

wegvakken. Hiermee wordt de kwaliteit van

dodelijke ongevallen en alle ongevallen gezamenlijk.

wegkenmerken uitgedrukt in één waarde en variatie

Voor dodelijke ongevallen is de periode 2010-2019

van wegkenmerken in kwaliteit binnen deze

gehanteerd om met meer onderzoeksmassa te

kilometer worden minder inzichtelijk gemaakt.

kunnen rekenen. De periode 2016-2019 is gebruikt
voor slachtofferongevallen en alle ongevallen.

Kilometerintervallen zijn alleen meegenomen als er
aan de volgende voorwaarden wordt voldaan:

Hierbij vormt AADT log, de natuurlijke log van de

1. Voor iedere kilometerinterval is (het meest

gemiddelde etmaalintensiteit de basis voor de

voorkomende) wegtype en aantal rijstroken

regressie-analyse. De verwachting is dat de bèta,

gehanteerd. De voorwaarde hierbij is dat het

ookwel parameter van de AADT log rond de 1 ligt

wegtype en aantal rijstroken voor minstens 50%

waarbij een toe- of afname van etmaalintensiteit een

van de kilometer geldt.

zelfde verandering tot gevolg heeft voor het aantal

2. De weglengte van de kilometerintervallen

ongevallen. Hierbij is de bandbreedte van 0,7 tot 1,3

verschillen soms bij het einde van wegen,

gehanteerd. Als het model waarschuwingen afgeeft

hectosprongen en ‘gaten’ die veroorzaakt zijn

of de AADT log niet significant is (P >=0,05) dan is

door het wegfilteren van wegvakken waar in de

het nodig om het basisbestand of het model aan te

onderzoeksperiode grootschalige

passen. Hierdoor zijn het model en de bijbehorende

infrastructurele wijzigingen plaatsvonden.

resultaten niet bruikbaar.

Daarom wordt een minimum van 700 meter

30

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
31
Tabel 11 Weergave resultaten regressie-analyse op ingeperkte selectie wegkenmerken
Significante resultaten en AADT log bèta tussen 0,7 en 1,3
Significante resultaten en AADT log bèta kleiner dan 0,7 of groter dan 1,3
Wegtype Dodelijke ongevallen Slachtofferongevallen

Alle ongevallen
AADT Log
Turbulentiegebied (versimpeld)

ASW_2

Geen valide model

Geen valide model

Aandeel Rustig (vkm)
Aandeel Middeldruk (vkm)
VIND Berminrichting_1km_aandeelRood
VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood
AADT Log

Geen valide model en
ASW>=3 AADT log is niet
significant

Turbulentiegebied (versimpeld)
AADT log

Aandeel Middeldruk (vkm)
VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood
VIND Vluchtstrook_1km_aandeelRood

AADT Log
AW_2

AW_1

Geen valide model en
AADT log is niet
significant

Aandeel Rustig (vkm)
VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood

AADT Log
VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood
VIND Rijstrookbreedte EN redresseerstrook_1km_aandeelOranjeRood

AADT Log

AADT Log

Turbulentiegebied (versimpeld)

Turbulentiegebied (versimpeld)

VIND Rijrichtingscheiding_1km_aandeelRood

Aandeel Rustig (vkm)
Aandeel Middeldruk (vkm)

Geen valide model

VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood
VIND Rijstrookbreedte EN redresseerstrook_1km_aandeelOranjeRood
VIND Rijrichtingscheiding_1km_aandeelRood
VIND Type aansluiting_1km_aandeelOranjeRood

Overig

AADT log is niet
significant

AADT Log

AADT Log

VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood

Turbulentiegebied (versimpeld)
VIND Rijsnelheid_1km_aandeelRood

Resultaten
Op basis van de regressie-analyse en expert
judgement zijn conclusies getrokken over welke
wegkenmerken per wegtype het meest relevant zijn
om het aantal ongevallen in de toekomst te
voorspellen. Tabel 12 toont per wegtype de
wegkenmerken die het sterkst samenhangen met
het aantal slachtofferongevallen en alle ongevallen
waarbij alleen de meest verklaarbare
wegkenmerken vanuit verkeerskundig opzicht zijn
opgenomen.
Tabel 12. Meest verklarende wegkenmerken naar
wegtype
Wegtype

Verklarende wegkenmerken

ASW-2

Intensiteit, Turbulentiegebied, Aandeel rustig,
Berminrichting

ASW>=3

Intensiteit, Turbulentiegebied, Aandeel rustig,
Vluchtstrook

AW-2

Intensiteit, Aandeel rustig, Rijstrookbreedte en
redresseerstrook

AW-1

Intensiteit, Turbulentiegebied,
Rijrichtingscheiding, Type aansluiting

OV-2

Intensiteit, Turbulentiegebied

OV-1

Intensiteit, Turbulentiegebied

31

METHODIEK VERKEERSVEILIGHEID IN DE INTEGRALE MOBILITEITSANALYSE
Onderzoek en afweging methodiek
32

Bijlage 3. Rekenregels VIND A- en N-wegen

Rekenregels VIND A-wegen

d.d. 09-05-2019
Kolom

Aspect

Variabelen

H

Berminrichting

Obstakelvrije
zone

I

Filestaartbeveiliging

Aanwezigheid
AID

J
K

Verlichting
Stroefheid

Aanwezigheid
Intensiteit
verlichting
(spitsuur)
Stroefheidsindex

L

Rijsnelheid

M

Vluchtstrook

N

Invoegstrook

O

Maximum
snelheid
Intensiteit
(spitsuur)

Voorwaarde Groen

Capaciteit

Maximum
Gereden snelheid snelheid
Aanwezigheid
vluchtstrook
Invoegstrooklengte
Aanwezigheid
krappe
horizontale
bogen

Krappe bogen

Maximum
snelheid

Aspect

Voorwaarde Rood

Bronbestand

Opmerking

> 0,02

Tussen 0,02 en -0,03

< -0,03

Bestand Stroefheid (NIS)

Overig

V85 > Vmax

V85 > V-verbalisatiegrens

Analyse v85 2020 d.d. 24
juli 202

Vluchtstrook aanwezig

Vluchtstrook ontbreekt over
300 meter of korter

Vluchtstrook ontbreekt over
meer dan 300m

WEGGEG

Lengte invoegstrook voldoet
aan ROA

Lengte invoegstrook voldoet
niet aan ROA

Niet van toepassing

WEGGEG

ROA (ontwerpsnelheid en invoegstrooklengte):
V0 110 km/u = 350 meter, 90 km/u = 265 meter
en 70 km/u is 210 meter.

R > 750m

R < 750m, alle compenserende R < 750m, niet alle
maatregelen
compenserende maatregelen

Bestand Inventarisatie
krappe bogen

De compenserende maatregelen bij krappe
bogen zijn in 2017 handmatig door Arcadis
geïnventariseerd, dit bestand is seperaat
opgeleverd.

Nog niet opgenomen
De gereden snelheid geldt vanaf en tot de
dichtstbijzijnde aansluiting/knooppunt vanaf
het meetpunt. Verbalisatiegrens: 86, 107, 127
en 135.

Rekenregels VIND N-wegen

d.d. 03-05-2019
Kolom

Voorwaarde Oranje

Op meer dan 13 (120 km/u)/ 10 Op minder dan 13 (120 km/u)/ DTB
(100/80 km/u) meter een niet 10 (100/80 km/u) meter een
Geen of afgeschermd obstakel afgeschermd obstakel
niet afgeschermd obstakel
AID = WEGGEG
Intensiteit = INWEVA 2019
Wel AID of geen AID & I/C
Geen AID & I/C verhouding
Capaciteit = Handboek CIA
verhouding lager dan 0,8
hoger dan 0,8
Niet van toepassing
Geen verlichting & de rijbaan
Wel verlichting of een
heeft een intensiteit van > 3000 Verlichting = WEGGEG
intensiteit van < 3000 mvt/uur Niet van toepassing
mvt/uur.
Intensiteit = INWEVA 2019

Variabelen
(bronbestand)

Voorwaarde Groen

Voorwaarde Oranje

Voorwaarde Rood

Opmerking

Alle wegvakken met een snelheid lager dan 70 km/u worden aangeduid met de kleur blauw
Berminrichting
WEGGEG
Dit kenmerk geldt alleen (snelheidslimiet),
voor wegvakken met
Bermenbestand
R =/> 500 (90/100 km/u) (objectgegevens)&
of R =/> 300 (70/80
Bestand Boogstralen
km/u)

90 of 100 km/u

70 of 80 km/u

Redresseerstrook

WEGGEG
(snelheidslimiet),
Bermenbestand
(redresseerstrookbre 90 of 100 km/u
edte)
70 of 80 km/u

Verlichting

WEGGEG (Verlichting,
aansluitingtype)

Stroefheid

Stroefheidsindex

Rijsnelheid

Op minder dan
8 meter een star object of
een diepe watergang / talud
die niet goed is
afgeschermd
Op minder dan 4,5 meter
een star object of een diepe
watergang / talud die niet
goed is afgeschermd

Tussen 60–110 cm aan
Aan minimaal één kant
beide kanten
meer dan 110 cm
Tussen 30–60 cm aan beide Aan minimaal één kant
kanten
meer dan 60 cm

Minder dan 60 cm aan
beide kanten
Minder dan 30 cm aan
beide kanten

Bij een fysieke rijbaanscheiding is de
redresseerstrook aan beide zijden gecontroleerd,
bij één rijbaan is er geen redresseerstrook links
van de rijrichting.

Op kruispunt, aansluiting of
krappe boog geen
verlichting aanwezig

100 km/u
90 km/u
80 km/u
70 km/u
90 of 100 km/u
(1 rijstrook)
90 of 100 km/u
(2 rijstroken)

Rijstrookbreedte

WEGGEG
(snelheidslimiet),
Bermenbestand
(rijstrookbreedte,
aantal rijstroken)

Fysieke
rijbaanscheiding

WEGGEG
(rijstrookbreedte,
snelheidslimiet),
Bermenbestand
(breedte
rijbaanscheiding) &

Verhardingsbreedte

90 of 100 km/u
WEGGEG (aantal
(1 rijstrook)
rijstroken,
90 of 100 km/u
snelheidslimiet).
(2 rijstroken)
Bermenbestand
(verhardingsbreedte)
70 of 80 km/u

Type aansluiting

WEGGEG (type
kruispunt &
voorziening VRI)

70 of 80 km/u
90 of 100 km/u
(1 rijstrook)
90 of 100 km/u
(2 rijstroken)
70 of 80 km/u

90 of 100 km/u
70 of 80 km/u

> 0,02

Tussen 0,02 en -0,03

< -0,03

V85 is 100 km/u of lager

V85 is 101 t/m 106 km/u

V85 is 107 km/u of hoger

V85 is 90 km/u of lager

V85 is 91 t/m 96 km/u

V85 is 97 km/u of hoger

V85 is 80 km/u of lager

V85 is 81 t/m 86 km/u

V85 is 87 km/u of hoger

V85 is 70 km/u of lager

V85 is 71 t/m 76 km/u

V85 is 77 km/u of hoger

Rijstrookbreedte tussen
3,00 m en 3,25 m

Rijstrookbreedte > 3,25 m

Rijstrookbreedte < 3,00 m

Rijstrookbreedte > 3,50 m

Rijstrookbreedte < 3,25 m

Rijstrookbreedte > 3,00 m

Rijstrookbreedte < 2,75 m

Rijstrookbreedte tussen
3,25 m en 3,50 m
Rijstrookbreedte tussen
2,75 m en 3,00 m
Fysieke rijbaanscheiding

De rijstrookbreedte van alle rijstroken moet
voldoen aan de voorwaarde (worst-case).
De rijstrookbreedte van alle rijstroken moet
voldoen aan de voorwaarde (worst-case).
De rijstrookbreedte van alle rijstroken moet
voldoen aan de voorwaarde (worst-case).

Dubbele as >=80cm volgens Geen dubbele as OF <80cm
EHK
OF geen EHK
Met EHK wordt groene opvulling bedoeld

Fysieke rijbaanscheiding
Dubbele as >=80cm volgens enkele as OF < 80cm OF
EHK
geen EHK

Geen fysieke
rijbaanscheiding

Verhardingsbreedte totaal <
4,60
Verhardingsbreedte totaal <
8,25
Verhardingsbreedte totaal <
7,50

Ongelijkvloers
Ongelijkvloers, rotonde of
VRI

Rotonde of VRI (400 meter
aan beide zijde krijgen
dezelfde score)

Voorrangsregeling

Voorrangsregeling

90 of 100 km/u

Krappe boog in doorgaande
Krappe boog in doorgaande rijbaan (R<500) waar niet
rijbaan (R<500) waar alle alle compenserende
compenserende
maatregelen zijn genomen
maatregelen zijn genomen (aanvullende analyse)
Zie apart overzicht krappe bogen

70 of 80 km/u

Krappe boog in doorgaande
Krappe boog in doorgaande rijbaan (R<300) waar niet
rijbaan (R<300) waar alle alle compenserende
compenserende
maatregelen zijn genomen
maatregelen zijn genomen (aanvullende analyse)
Zie apart overzicht krappe bogen

Horizontaal alignement
& weginrichting

Boogstralen +
Verkanting betand +
Categorie geldt alleen
handmatige
voor wegvakken met
inventarisatie
R < 500 (90/100 km/u) of
R < 300 (70/80 km/u).

Op 8-10 meter
een star object of een diepe
Obstakelvrije zone van min. watergang / talud die niet
10 meter
goed is afgeschermd
Op 4,5-6 meter een star
object of een diepe
Obstakelvrije zone van min. watergang / talud die niet
6 meter
goed is afgeschermd

32