1C13/ Toets Ongevaismodellering (i4a/14b) Directoraat-Generaal Rijkswaterstaat Adviesdienst Verkeer en Vervoer Postbus BA ROTTERDAM

Transcriptie

1 NAICAL SAFIY & EFFICIENCY Directoraat-Generaal Rijkswaterstaat Adviesdienst Verkeer en Vervoer Postbus BA ROTTERDAM Toets Ongevaismodellering (i4a/14b) Rapport nr.: 0V Datum : Maart 1994 MSCN nr, 0V052.00!02 Editor $ Ir. J.H. de Jong ParaafAfd. hfd. 1C13/ Paraaf Directie $ MSCN Van Uvenweg 9 P.O. Box AB WAGENINGEN THE NETHERLANDS Tel: (+31) Fax: (+31) MSCN CONSULTANCY Tocts OgcsTmklkdng (i4/i4b); 0V052.00!02

2 NAlCAL SAFY & EFFICIENCY INHOUDSOPGAVE HOOFDSTUK Blad 1 INLEIDING 1 2 DOEL VAN HET PROJECT 1 3 PROJECT FASEN 2 4 AUDITBIJDRAGE VAN DE HEER NEWBY Algemene opmerkingen Modellering Gegevens De voorspellingen Slotwoord 7 5 AUD1TB1J1RAGE VAN DE HEER C.C. GLANSDORP Opmerkingen en vragen over de opzet van het hier behandelde gedeelte van het project VVOW Algemene opmerkingen en vragen over de deelrapporten Beoordeling van de relevante aspecten Stellingen Aanbevelingen 12 6 AUDITBIJDRAGE VAN DE HEER HANEKAMP SAMENVATTING EN OVERZICHT Stellingen/Conclusies Aanbevelingen 16 8 REFERENTIE 17 ANNEX A Offerte: Toets ongevalsmodellering MSCN CONSULTANCY Tt Ongvalmlkri (i4a i4b; 0V052.00!02

3 NAUflCAL SAFY & EFFICIENCY 1 INLEIDING Door de opdrachtgever van het project Veiligheid Vervoer over Water wordt het van belang geacht het onderzoek Veiligheid Vervoer over Water (VV0W) aan een toets te onderwerpen. Zij noemt hiervoor drie redenen: is een bijzonder, uniek en dus moeilijk onderzoek; resultaat van het onderzoek is van groot belang voor het Risico Effect Model; - het - het - voor de implementatie in het totale model is dit het juiste moment voor de inbreng van externe deskundigen in de vorm van een toets. Naar aanleiding van hun bevindingen kunnen mogelijk aanpassingen en verbeteringen doorgevoerd worden. De Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Directoraat-generaal Rijkswaterstaat heeft aan het Maritiem Simulatie Centrum Nederland opdracht gegeven in opdracht nr. SRB d.d. 7 oktober 1993 deze toets uit te laten voeren overeenkomstig de in offerte 0V beschreven wijze. Dit rapport doet verslag van de bevindingen van de toetsers. 2 DOEL VAN HET PROJECT De doelstelling van het project kan als volgt worden omschreven: Het verkrijgen van een oordeel en advies over de btuikbaarheid van het ongevaismodel binnen het Risico Effect Model. Anders gezegd: is het model goed genoeg om een betrouwbare waarde voor de ongevaiskans te berekenen. Het realiseren van deze doelstelling is van belang voor de beslissing (mijlpaal) omtrent de voortgang van de ontwikkeling van het Risico Effect Model en voor de acceptatie van de methodiek van het ongevalsmodel buiten de projectgroep VVoW. MSCN CONSULTANCY 1 Tt Ongv1,mIIerh,g fi4!i3b); OVO52.2

4 NAUTICAL SAFETY & EFFICIENCY 3 PROJECT FASEN In het project zijn de volgende fasen te onderscheiden: 1. Voorbereiding; 2. Eerste toets-bijeenkomst; 3. Tweede toets-bijeenkomst; 4. Rapportage. Voor de uitvoering van de toets is op voorstel van de opdrachtgever [1] gebruik gemaakt van de deskundigheid van de volgende drie personen: - De - De - De heer M.J. Newby, Technische Universiteit Eindhoven, deskundig op het gebied van modelleringen, regressie-analyse en statistiek. heet C.C. Glansdorp, Marine Analytics B.V., deskundig op het gebied van scheepvaart, veiligheid en het DVK ongevallenbestand. heer H. Hanekamp, Gemeentelijk Havenbedrijf Rotterdam, deskundig op het gebied van scheepvaart en veiligheid en mogelijk toekomstig gebruiker van het Risico Effect Model. Aan de leden van dit toetsteam is gevraagd het onderzoek VVoW aan de hand van de volgende rapporten te beoordelen: - eindrapporten i4a en i4b [2], [3]; - het model met de handleidingen joa [4], [51; De referenties zoals in rapporten vermeld en voorzover van belang voor een goed begrip van het totale project zijn eveneens aan de toetsers toegezonden: - eindrapport hl/h2 [6]; - afstudeerverslag van D. Roeleven [7]. Alleen de heer Hanekamp heeft feitelijk gebruik gemaakt van het geprogrammeerde ongevaismodel. De toetsers is gevraagd de volgende aspecten deel te laten uitmaken van de toets: - de schematisatie van het verkeer (Glansdorp); - de opzet van het model: de wiskundige formulering en het principe van de regressie op basis van de beschikbare data (Newby); - de bruikbaarheid van de data voor de uitgevoerde regressies, mede gezien de soms subjectieve wijze van registratie van ongevallen (Newby, Glansdorp, Hanekamp); - de verwachte voorspellende waarde van de gekozen parameters op de nauwkeurigheid, gezien de omvang van de gebruikte gegevens (Newby,Glansdorp); - de invloed van de modelparameters (gevoeligheid) op de uitkomst in termen van veiligheid afgezet tegen de verwachte (kwalitatieve) invloed van maatregelen (Newby, Glansdorp, Hanekamp); - de bruikbaarheid van het model bij de voorspelling van ongevalskansen (Hanekamp). Ieder van de toetsers heeft zijn invalshoek gekozen afhankelijk van de deskundigheid. De namen van de toetsers zoals vermeld achter de aspecten geeft aan wie van de toetsers in het bijzonder aandacht heeft besteed aan dit aspect. 2 To,ts (i4/i4b; 0V

5 NA1lCAL SAFY & EFFICIENCY De auditbijdragen van de drie toetsers zijn inhoudelijk ongewijzigd opgenomen in respectievelijk de hoofdstukken 4, 5 en 6. Een aantal in de tekst aan de orde gestelde vragen zijn niet beantwoord doordat het antwoord niet binnen het kader van deze toets gegeven kan worden. De feitelijke consequentie van deze vragen is een aanbeveling om het antwoord op de relevant geachte vraag te vinden in nader onderzoek of gegevens verzameling. In hoofdstuk 7 wordt een samenvatting/overzicht gegeven van de auditresultaten. Dit hoofdstuk is samengesteld op basis van de respectieveljke bijdragen van de toetsers. De keuze van de opgenomen opmerkingen is volledig voor de verantwoording van de editor en is bedoeld als hu1p middel bij het lezen van het rapport. De gedetailleerde opzet van de toetsing is beschreven in de offerte welke is opgenomen in annex A. MSCN CONSULTANCY 3 Tct, OngeaIsm&Ikring (i4a 4b); OVO52.JO2

6 NAUrICAL SAFEFY & EFFICIENCY 4 CN 4 AUDITBIJURAGE VAN DE HEER NEWBY 4.1 Algemene opmerkingen Opdrachten en doelstellingen Hoewel technisch gezien de werkwijze wel te begrijpen is, is het rapport bij eerste lezing in zijn totaliteit moeilijk te volgen. In het bijzonder, de redenen voor de gekozen aanpak, bijvoorbeeld regressie-technieken versus patroonherkenning, wordt nergens uitgelegd. Indien de werkelijke toepassïngsmogelijkheden, de beperkingen en de uitbreidingsmogelijkheden in de veronderstellingen en opdrachtformulering zijn vastgesteld geworden, moeten deze duidelijk vermeld zijn. Bovendien zijn er beperkingen die voortvloeien uit de keuze om kansen met empirische modellen te schatten. Een wegwijzer, of een korte samengevatte versie van het geheel helpt het project te overzien. Daar de technische aspecten van het project door het gehele project verweven zijn, kunnen gemakkelijk de belangrijke aspecten van het verhaal gemist worden. Om deze belangrijke aspecten duidelijk te maken, zou er een voorin een leeswijzer moeten komen te staan waarin de samenhang van de verschillende delen uitgelegd wordt, of het geheel kan toegelicht worden door middel van een uitgebreid voorbeeld gebaseerd op de berekening van de gevolgen van een ongeval in een bepaald vak in een kanaal of rivier. In zo n voorbeeld kan de modellering en berekening in zijn samenhang gezien worden. Mijn doel in de volgende alinea s is de mogelijkheden en de beperkingen van de gekozen aanpak duidelijk en expliciet te maken en bepaalde punten die onderbelicht zijn te laten zien. Er is geen twijfel dat het huidige model zoals in i4b geformuleerd en in het risico-effect-model opgenomen direct bruikbaar is om kansen en risico s te berekenen. De vragen betreffen meer het bewuste gebruik van deze gereedschappen. 4.2 Modellering Het doel was de ongevalskans onder verschillende omstandigheden te schatten op basis van beschrijvingen van de betreffende situatie, te weten scheepstype, vaarweggebied, weersomstandigheden, verkeerssituatie, menselijke factoren, enz. Hoewel een aantal technische relaties gebruikt kon worden (bijvoorbeeld de verhoudingen tussen de verkeersintensiteit en het aantal schepen in een vak, de padbreedte, etc.), is er geen model gebouwd op basis van veronderstellingen betreffende de verkeerssituatie. Tegenovergesteld hieraan is gekozen om gewoon empirische modellen te gebruiken. Deze beslissingen vereisen een aantal overwegingen omtrent de daaruit volgende beperkingen en mogelijkheden. In het bijzonder, de wisselwerking tussen de gegevens en het model dienen overwogen te worden. Theoretische modellen Een theoretisch model eist dat de (onderlinge) samenhang van de verschillende beschrjvende factoren vanaf het begin in rekening gebracht wordt, en nog belangrijker, welke informatie precies noodzakelijk is. Theoretische overwegingen dienen ook om voorkennis uit te lokken. Dit punt komt later weer aan de orde. Voor dit onderzoek is het belangrijkste dat er een oordeel over de kwaliteit van de gegevens in relatie tot het gestelde doel wordt gemaakt. Een dergelijk oordeel is niet MSCN CONSULTANCY 4 Tcs Ongva1sm< lirng (i4/i4b); OVO52.XYO2

7 NAUTICAL SAFErY & EFFICIENCY A1 CN mogelijk op basis van empirische modellen alleen. Concreet betekent dit bijvoorbeeld dat het niet mogelijk is om op basis van een geschat empirisch model te weten of gecorreleerde variabelen niet bij toeval samenlopen, of dat er nog een derde ongeziene factor de samenhang verklaart. Om maatregelen te evalueren moet het model gebruikt worden om van huidige situaties naar toekomstige situaties te extrapoleren. Een Theoretisch model laat extrapoleren makkelijker toe. Met andere worden, een theoretisch model helpt: - de rol van de verklarende variabelen duidelijk te maken; - vaststellen wat voor soort gegevens nodig zijn en dus wat gemeten moet worden; - de benodigde kwaliteit van de gegevens te bepalen; - de betrouwbaarheid van de voorspellingen te verbeteren. De conclusie behoeft niet te worden getrokken dat een theoretisch model gebouwd moet worden, maar wel dat meer expliciete theoretische overwegingen vooraf noodzakelijk zijn om de aard van het empirische model, de kwaliteit en bruikbaarheid van de beschikbare gegevens, en mogelijke wijzigingen in databases te kunnen beoordelen. Empirische modellen Het empirische model voor ongevaiskansen is de kern van het systeem. De gekozen modellen zijn alle van de vorm p=f(x,3) waar X een vector is van de beschrijvende factoren enp een vector is van parameters die moeten worden geschat. Het logit model van i4b is zeker geschikter dan de eenvoudige modellen van i4a. De belangrijkste punten die hier aan de orde komen zijn: - de beperkingen die deze aanpak met zich meebrengt; - de invloed van de kwaliteit van de gegevens; - de kwaliteit van de voorspellingen; - de wisselwerking tussen het model en de kwaliteit van de gegevens. Indien de structuur van het model onbekend is, blijft het moeilijk om een zinvolle uitspraak te doen over de geschiktheid van de heschrijvende factoren. In eerste instantie zijn er geen aanwijzingen dat een bepaalde kandidaat variabele direct van invloed is of samenloopt met een nog steeds onbekende factor. Ten tweede, is het moeilijk om een uitspraak te doen over welke variabelen inbegrepen moeten zijn. Desalniettemin levert het GLM systeem (Generalized Linear Models) zowel schatters van de parameters op als een keuze van de invloedrjkste variabelen. Maar, zoals boven opgemerkt, zonder theoretische overwegingen kunnen alleen factoren in het model voorkomen, die al in de database aanwezig zijn. Er is nauwelijks aandacht geschonken aan de kwaliteit van de gegevens. Het gering aantal waarnemingen in bepaalde klassen wordt wel beschouwd, maar de kwaliteit van de waarnemingen zelf blijft buiten beschouwing. De vragen gaan om wat voor soort fouten of ruis onder de metingen zitten en welke rol deze spelen in de kwaliteit van de voorspellingen. MSCN CONSULTANCY 5 Tets Ongvabmktkring (i4ii4b); 0V052OO 02

8 NAUriCAL SAfEfY & EFFICIENCY CN Als laatste punt: Omdat het model empirisch is, is er geen probleem om te interpoleren, maar het extrapoleren moet met de nodige bijbehorende waarschuwingen gepaard gaan. In de meeste gevallen is het om de effecten van maatregelen te kunnen beoordelen noodzakelijk te extrapoleren. Samenvattend: - er kunnen beschrijvende factoren gemist zijn; - de rol van de factoren is moeilijk te bepalen; - interpoleren is mogelijk; - extrapoleren moet zorgvuldig gebeuren. 4.3 Gegevens De meeste relevante punten zijn al gedekt. Een paar dingen blijven er over. De manier waarop de gegevens de modellen en de conclusies beïnvloeden moet duidelijk worden gemaakt. De gegevens werden verzameld met als doel conclusies te kunnen trekken omtrent veiligheid van vervoer over water, maar niet als deel van het modelbouw. De betekenis van deze opmerking is dat de gebruikte verklarende variabelen door de beschikbare gegevens zijn bepaald. De mogelijkheden tot verbetering door terugkoppeling blijven hierdoor dus beperkt. Zijn er patronen en structuren in de gegevens te zien? Kan de correlatie structuur nagegaan worden om te zien of een vereenvoudiging mogelijk is? Het laatste punt betreft de uitbreidingsmogelijkheden van de databases. Als in de toekomst blijkt dat er nieuwe factoren meegenomen moeten worden om de modellen goed te kunnen gebruiken, is dat technisch mogelijk, of zijn de kosten dan te groot? 4.4 De voorspellingen De voorspellingen worden gemaakt op basis van een beschrijving en classificering van de verkeerssituatie, en daarna het gebruik van één van de modellen om een ongevalskans te voorspellen. Alle voorspellingen zijn fout, en dus naast de voorspellingen zelf, dient men een uitspraak te doen omtrent de kwaliteit en betrouwbaarheid van de voorspelling. In de huidige opzet worden er wel schatters van de variantie van de parameterschatters aangegeven, maar geen betrouwbaarheidsinterval voor de voorspelde kans. Deze kans is de kern van het model, de sleutel voor het evalueren van risico s en de maat van de invloed van een maatregel en dus de onzekerheid in de voorspelde kans heeft tot gevolg een onzekerheid in de risico s en uiteindelijk in de rangschikking van de maatregelen. Het moet herhaald worden dat de empirische modellen die hier gebruikt worden beperkt zijn door wat al in de databases staat, het voorspellen van de invloed van maatregelen of risico s die nog niet gezien zijn treedt buiten het waarnemingsgebied en brengt dus meer onzekerheid met zich mee. Met andere woorden de modellen kunnen goed worden gebruikt om te interpoleren en moeten voorzichtig worden gebruikt als het om extrapoleren gaat. MSCN CONSULTANCY 6 Tt Ongevalsmdkring (4a1i4h); 0V

9 NAUrICAL SAFETY & FfIClENCY 244 CN Betrouwbaarheid Zonder expliciete vooronderstellingen omtrent de verdelingen van alle beschrijvende factoren en de waargenomen ongevaiskansen in de databases moet de betrouwbaarheid van de voorspellingen door algemene resultaten geschat worden. Door middel van het gebruik van aannemelijkheidstechnieken (likelihood) bestaat de mogelijkheid om asymptotische betrouwbaarheidsintervallen voor de geschatte parameters te bepalen en daarmee ook betrouwbaarheidsintervallen voor de geschatte kansen te bepalen. Deze berekeningen vinden automatisch plaats naast het berekenen van de schatters in de GLM methode (eigenlijk in alle aannemeljkheidsmethoden). Het resultaat is dat als (fi) de aannemelijkheidsfiinctie is en b de schatter van i3, dan is (fi- b)t I(fi- b) asymptotisch een chi-kwadraat stochast. Waar 1 de informatie-matrix is, de inverse van de Hessian-matrix van.se(fl). Tenminste de orde grootte van het betrouwbaarheidsinterval dient geschat te worden en ook de bijbehorende betrouwbaarheidsintervallen voor het risico of voor de invloed van een maatregel. Bovendien dient de invloed van het aantal waarnemingen op de betrouwbaarheid te worden geschat. De vergelijking van de geaggregeerde en niet-geaggregeerde modellen in i4b geeft een gedeeltelijk antwoord op deze vraag. Kennis van de betrouwbaarheid van de voorspellingen is essentieel om: - tussen de verschillende mogelijkheden van het model te kunnen onderscheiden; - de waarde en de bijbehorende kosten van meerdere verschillende gegevens, of nauwkeuriger gegevens, te verzamelen. 4.5 Slotwoord De empirische modellen voor ongevalskansen zoals in i4a en i4b ontwikkeld zijn prima bruikbaar om de ongevalskansen te berekenen en verder te gebruiken in een risico-effectmodel. Waar meer aandacht en nadruk opgelegd moet worden, is in het duidelijk maken van de wisselwerking tussen modellen en gegevens, de kwaliteit van de gegevens, en de beperking op het gebruik van de resultaten van de modellen. MSCN CONSULJANCY 7 Toets On lm<&1inring tw i4b); 0V052.00/02

10 NAUrICAL SAFErY & FFHCIENCY 5 AUDITBIJDRAGE VAN DE HEER C.C. GLANSDORP 5.1 Opmerkingen en vragen over de opzet van het hier behandelde gedeelte van het project VVOW Opzet en samenhang van de verschillende ter toetsing aangeboden rapporten Het is niet altijd duidelijk op welke wijze de rapporten samenhangen. Iedere inleiding van een rapport legt uit welke onderwerpen in het rapport worden behandeld, maar legt niet uit waarom het onderwerp dat behandelt wordt, zo belangrijk is in de ontwikkeling van het totale model. Het kost bijvoorbeeld nog al wat moeite in te zien waarom er een rapport Ongevalsmodellering, een rapport Modefling the Probability of Accidents for Inland Waterway Transport en een rapport Ongevalsmodellering met behulp van een GLM naast elkaar bestaan. Oppervlakkig gezien zou er maar één rapport over dit onderwerp kunnen zijn. Als er dus meer zijn, is het van belang aan te geven wat de samenhang is en de verschillen in opzet van het model. Relatie van het verkeersmodel en ongevatsmodel Het is duidelijk hoe er in de voorliggende rapporten tegen de relatie verkeersmodel en ongevalsmodel wordt aangekeken. Ergens wordt gezegd dat het om het ongevalsmodel met het onderliggende verkeersmodel gaat. Als men echter naar alle aspecten van het vervoer over water kijkt, hetgeen tegenwoordig gebruikelijk is (namelijk de aspecten, veiligheid, efficiency van het verkeer en milieu aspecten) zou het verkeersmodel wat meer in het middelpunt liggen dan nu het geval is en niet onderliggend zijn. Uit zo n model zouden dan al interessante effecten op vervoers economie en milieu te bepalen zijn geweest zonder nog een moment ongevallen te beschouwen. Bij de huidige gang van zaken lijkt het er op dat men pas aan het verkeersmodel gedacht heeft toen men de relatie effecten van ongevallen moest koppelen aan frequenties van voorkomen. Dit kan het gevolg zijn van een bepaalde gedachtengang aan het begin van het project, die gericht was op het oplossen van een bepaalde vraag die de veiligheid beïnvloedt. Het lijkt er niet op dat men de totale veiligheid in al zijn aspecten wilde behandelen. 5.2 Algemene opmerkingen en vragen over de deelrapporten Opzet ongevaismodel in relatie tot de berekening van het risico Men concentreert zich hij het project VVOW nogal op de individuele en groeps-risico s en minder op andere aspecten van risico. Daarbij doet de vraag zich voor of de ongevalsmodellering zich niet zou moeten beperken tot die ongevallen met ongevalskansen die samenhangen met de bovenstaande risico s. In het rapport Inventarisatie ongevalsscenario s is echter een uitvoerige definitie gegeven van het risico. Daaruit kan blijken dat het ongevalsmodel zich ook op de berekening van andere dan de genoemde risico s richt. Het wordt niet duidelijk waarom de keuzes over de ongevalsmodellering gemaakt zijn zoals ze zijn gemaakt. Opzet ongevatsmodet in relatie tot de maatregelen die het risico kunnen beperken Een ongevalsmodel zou verklarende factoren moeten bevatten, die met bepaalde maatregelen zouden kunnen worden beïnvloed. Als dat het geval is zou men het toetsteam een lijst van voorziene maatregelen hebben moeten geven waaruit mede zou blijken hoe men de risico s wil verminderen. Nu is niet duidelijk hoe een evaluatie van maatregelen samenhangt met het ongevalsmodel. MSCN CONSULTANCY 8 Tt OrgevI,mkllri,,g (i4 4b); OVO52.XO2

11 NAIJTICAL SAFtY & EFFICLENCY Opzet ongevatsmodel en de effecten van ongevallen op de vervoerseconomie Een ongevalsmodel kan soms een rol spelen op sommige aspecten van de vervoerseconomie. Hierbij kan gedacht worden op effecten van vertraging op de ongestoorde doorgang van schepen, de kosten van ongevallen etc. Het is niet duidelijk of en zo ja op welke wijze deze effecten zijn meege nomen. Nog niet opgetreden ongevalsscenario s Het ligt voor de hand te veronderstellen dat die ongevallen die het individueel risico en groepsrisico kunnen beïnvloeden niet erg frequent zullen optreden. Het is zelfs waarschijnlijk dat zulke scenario s tot op heden nog nooit zijn opgetreden. Op welke wijze zijn die scenario s nu in beeld gebracht en op welke wijze wordt daar, hij gebrek aan ongevalsgegevens nu rekening mee gehouden? Verkeersmodet Het verkeersmodel is opgezet met de vraag in het achterhoofd welke expositie maten het best samenhangen met het voorkomen van ongevallen. Deze expositie maten zijn voldoende duidelijk geworden en voldoende uitgewerkt. Het bleek echter dat er nog al wat werk gedaan moest worden om de intensiteiten te vinden van het verkeer op de verschillende waterwegen. Hierbij zijn zowel tellingen met radartellers als tellingen bij sluizen gebruikt. Niettemin is deze informatie nauwelijks voldoende om de intensiteiten per jaar en de intensiteitswisselingen over de tijd te bepalen. Zijn de beschikbare gegevens om een verkeersmodel op te zetten voldoende nauwkeurig en als ze dat niet zijn welke effecten heeft dat op de ongevaismodellering? Groeperen van EVS (Elementaire VerkeersSituatIe,) van verschillende verkeerssituaties In een aantal gevallen zijn er verkeerssituaties samengevoegd om grotere groepen evs en te krijgen in relatie tot de opgetreden ongevallen in die situaties. Op welke wijze zijn die groepen gekozen? Ongevaismodeïlering door regressie analyse Het aantal ongevallen van een gegeven type is gerelateerd aan het aantal opgetreden evs en in een gegeven periode. Vervolgens is een evenredigheidsconstante bepaald die afhankelijk is van een aantal geometrische en omstandigheden parameters (wind, zicht). Hoe zijn deze parameters nu tot stand gekomen? De indruk die bestaat is dat men naar het ongevals bestand heeft gekeken en op basis van voorkomen van een bepaalde geometrische configuratie en meteo parameters gekozen heeft. Hierbij is blijkbaar geen model gebruikt dat de informatie verwerking van een navigator beschrijft. Zo n model bestaat misschien niet in uitgebreide zin, maar veel van de nuttige principes zijn uit de literatuur beschikbaar. Het is bekend dat de complexiteit van de vaarsituatie en het door de navigator opgebrachte attentie niveau voor een (groot) gedeelte ongevallen een beschrijving geeft. Een complexe situatie wordt dan weergegeven door enige combinaties van vaarwegparameters gerelateerd aan een karakteristiek kenmerk van het schip en aan het aantal schepen dat zich in de omgeving bevindt en waarmee hij de veilige navigatie van het schip rekening gehouden moet worden. Deze wordt niet weergegeven door de eigen evs. Het attentie-niveau wordt weergegeven door een combinatie van moeilijkheidsgraad van de relatieve positiebepaling en de verkeersdrukte. Bij de huidige parameters zijn complexiteitsparameters meegenomen met uitzondering van de verkeersdrukte om het schip heen. Deze parameters zijn echter niet gerelateerd aan een karakteristieke grootheid van het schip en daarmee dimensieloos gemaakt. Meteo omstandigheden Uit de zeevaart is de invloed van zicht- en weersomstandigheden op ongevalsverhoudingen bekend. Op welke wijze is deze a priori kennis bij het huidige project in aanmerking genomen? Als dit niet het geval is, waarom niet? MSCN CONSULTANCY 9 Toets Orgcva[smo&lIring (i3fi3b); OVO52.OO2

12 NAIJTICAL SAFEtY & EFFICIENCY De invloedsbreedte In een aantal gevallen is een parameter gebruikt van de som der breedten van een aantal schepen die in een vaarweg doorsnede varen aan de plaatselijke breedte te relateren. Dit lijkt niet goed te zijn voor alle evs en. De hydrodynamische interactie bij oplopende schepen en elkaar ontmoetende schepen is anders van vorm en tijdsduur. Dit heeft gevolgen voor de aftstand die een schipper moet vrjhouden tussen de twee schepen die deze manoeuvres uitvoeren. Hiermee kan men dan niet meer de breedtes optellen voor alle situaties, daar de invloedsbreedten voor de besproken situaties verschillend zijn. Nauwkeurigheid van het ongevatsbestand Het DVK bestand zou twee feilen kunnen vertonen: de eerste is de compleetheid van het bestand en de andere is de nauwkeurigheid van het boekstaven van de ongevalsparameters. Met betrekking tot het eerste punt zullen alleen die ongevallen tussen schepen of strandingen van schepen die geen ernstige gevolgen hebben en waarbij het schip (de schepen) kan (kunnen) doorvaren voordat er een melding is gedaan, aan het DVK bestand ontbreken. Het is in ons druk bevolkte en druk bevaren land redelijk te veronderstellen dat een zeer hoog percentage van de ernstige en zeer ernstige ongevallen gemeld worden. Ten aanzien van het tweede punt is het verhaal exemplarisch dat bakens op de Nieuwe Waterweg soms ondersteboven gevaren worden, zonder dat iemand dat heeft gezien. Met andere woorden: er zullen ongevallen zijn die niet te grote schade geven aan het schip, doch grote schade aan de vaarwegstoffering die niet direct worden gemeld maar later pas (onvolledig) in het DVK bestand worden opgenomen. Een tweede aspect is de vraag hoe nauwkeurig formulieren (Uniforme Meldings Formulieren) worden ingevuld. Men zou er van uit mogen gaan dat naarmate de ernst van het ongeval kleiner is men onzorgvuldiger de UMf zal invullen. Voor de belangrijkste zaken zoals frequenties heeft deze onnauwkeurige invulling geen gevolgen, voor een goed beeld van de omstandigheden kan er waarschijnlijk wel een invloed worden vastgesteld. Voor de gegevens die in het bestand zijn opgenomen, die geïnterpreteerd moeten worden uit omschrijvingen ligt het anders. Dit hangt in sterke mate af van de bekwaamheid van degenen die de omschrijving moeten interpreteren. Ten laatste is er een mogelijkheid dat men voor de ongevaismodellering gegevens behoeft die niet in de database staan, maar die als essentieel betiteld kunnen worden. Er is geen analyse gehouden hoe deze eventuele mankementen in de database de ongevalsmodellering kunnen beïnvloeden. Ernst van het ongeval De modellering van de ernst van het ongeval lijkt van groot belang te zijn voor die gevallen waarbij het individueel en groepsrisico een rol speelt. Deze modellering kan nog verbeteren door de introductie van fysische schade modellen en in feite is daar weinig aandacht aan besteed. Dit is op zich vreemd als men conclusies wil trekken over het groepsrisico dat ontstaat bij het vervoer van vloeibare gassen over water. Gebruik nomenclatuur Een aantal van de voor de toetsing verstrekte rapporten gebruiken uitdrukkingen die in de binnenvaart niet erg gebruikelijk zijn. De professionele indruk van de rapporten zou zeer verbeteren als men de nomenclatuur zou screenen door materie deskundigen. Men denkt hierbij aan het gebruik van: traffic Post (!?), driven out, course stahility, stop way, backward, voorpunt, ketsen(!?) etc. MSCN C0N5ULTANCY 10 Toets OngevIsmrdeI1ering G4/i4b); OVO52 O2

13 NAUJYCAL SAFErY & EFFICIENCY iil CN 5.3 Beoordeling van de relevante aspecten Schematisatie van verkeer Er kunnen vraagtekens gezet worden bij de ingangsgegevens voor de schematisatie van het verkeer op basis van de beschikbare verkeersgegevens: intensiteiten als functie van de tijd en gegevens over de verkeerscompositie. Het model op zich lijkt zeer bruikbaar (niet alleen voor ongevalsmodellering maar ook voor andere aspecten van het binnenverkeer, zoals, efficiency en doorstroming als mede milieu-aspecten. Dit hangt samen met de mogelijkheden die een traffic image oplevert De wijze van clusteren van verschillende verkeerssituaties dient nog eens bezien te worden. De bruikbaarheid van DVK ongevaïsdata voor regressie-anaïyse In het algemeen lijkt de database wel gebruikt te kunnen worden alhoewel een verificatie van de objectiviteit van de gegevens wellicht nader gecontroleerd dient te worden door voor een steekproef de gehele sequence van ongeval tot verwerking tot gegevens in de ongevals-database onderzocht moet worden. De verwachte voorspellende waarde van de gekozen parameters op de nauwkeurigheid De keuze van het model bepaalt de bruikbaarheid meer dan de nauwkeurigheid van de ingangsgegevens. De huidige modellen hebben te weinig relatie met de werkelijkheid dat er een navigator is die een fout maakt, die aanleiding is tot een ongeval. Het huidige (beschrijvende) model had pas gebruikt mogen worden als een ander meer verklarend model niet had gewerkt.zo n verklarend model had een verband kunnen leggen tussen de complexiteit van de vaar- en vaarweg situatie, het attentie niveau van de navigator en de (on)zekerheid van de reaches van andere vaarweggebruikers bij verkeerssituaties. De vraag is echter of dit ook gold ten tijde van het opstellen van het onderhavige model. De invloed van de modeïparameters op de uitkomst in termen van veiligheid, afgezet tegen de verwachte kwalitatieve invloed van maatregelen Het ongevalsmodel bevat slechts een klein aantal parameters die met maatregelen kan worden beïnvloed. Een groot gedeelte van de beïnvloeding zit in de waarde van de coëfficiënten. Dit maakt het niet gemakkelijk met het huidige model kwantitatieve uitspraken over maatregelen te doen- Een oorzaak is dat de maatregelen die van belang zijn in een eerder stadium niet bij de modelvorming zijn betrokken. De bruikbaarheid van het model bij de voorspelling van ongevaiskansen Indien binnen de parameterruimte waarvoor de regressie geldig is, wordt gebleven, is het model zeer goed bruikbaar. 5.4 Stellingen Het project heeft te leiden gehad van een te grote sturing van de management groep waardoor sommige onderdelen minder goed tot hun recht komen. Daardoor is de vrijheid van het projectteam te veel beperkt. Het project had meer input moeten hebben van materie deskundigen om praktische zaken beter tot hun recht te laten komen. Het verkeersmodel is het hart van de veiligheidsstudies. De ingangsgegevens voor het verkeer zijn in feite niet voldoende. CONSULTANCY 11 Toets Ongcvalmkktir (i4ii4b); OVO52.fO2

14 NAUrJCAL SAFErY & EFFICIENCY A1 CIl De DVK ongevaisdatabase is ongetwijfeld een belangrijk hulpmiddel in de ontwikkeling van theorie van de veiligheid in de binnenvaart. Verdergaande modellen zullen meer ingangsgegevens vragen, die niet meer in de DVK ongevaisdatabase zijn te vinden. Het is tijd deze database aan te passen door gegevens op te nemen die relevantie hebben met betrekking tot (te nemen) maatregelen als men meer diepgang in de modellen wil hebben. Het project had meer gebruik moeten maken van de resultaten soortgelijke studies in de zeevaart. Het projectteam dat de studie heeft uitgevoerd, behoort waarschijnlijk tot de beste die op dit gebied in Nederland aanwezig zijn. 5.5 Aanbevelingen Ter verhoging van de bruikbaarheid van het verkeersmodel en het ongevaismodel verdient het aanbeveling de volgende verbeteringen op korte termijn in te voeren: - een verbetering van de verkeersgegevens op meerdere telpunten en een verbetering van de kennis over de samenstelling van het verkeer. Hierbij valt met name te denken aan een verbetering of aanpassing van de radartellers op meer lokaties dan nu wellicht gebruikelijk is. - een verbetering van het ongevalsmodel naar meer generieke situaties zodat speciale te construeren situaties met het model door te rekenen zijn. Als toetssteen zou men bijvoorbeeld zich kunnen afvragen of de volgende projecten met succes met het aanwezige instrumentarium kunnen worden uitgevoerd: - alle - alle effecten van het blauwe bord varen nu met het verkeersmodel en ongevalsmodel te berekenen zouden kunnen zijn. (studie naar veiligheid en efficiency van blauwe bord varen op de Waal) effecten van het projecteren van een grote brug over een rivier met verschillende opties te beschrijven zouden zijn (het construeren van een hypothetische Erasmus brug over de Nieuwe Maas). Ter verhoging van de bruikbaarheid van het ongevalsmodel verdient het aanbeveling de volgende verbeteringen op de langere termijn in te voeren: - een - een - een verbetering van het regressie model voor ongevallen op basis van een keuze van parameters, die samenhangen met een beschouwing van de human operator als functie van zijn voornaamste onderdelen: informatie inwinning, verwerken van gegevens, implementatie van de navigatie beslissing. Hierbij zouden de complexiteit van de vaar- en vaarwegsituatie, onzekerheid over het handelen van anderen, dus interactiviteit en regelgeving als verklarende variabelen misschien beter voldoen dan de huidige meteo- en vaarweg parameters alleen. Als bijkomend doch niet te miskennen voordeel zou er dan ook een beter evaluatie van maatregelen kunnen plaatsvinden. verbetering van het fysieke schade model. Hier voor staan een aantal wegen open waarvan het meest voor de hand liggend is een (indien mogelijk eenvoudige) methode afgeleid van de botsproeven. voortgaande verbetering van assessment methoden die zoveel mogelijk gebaseerd moeten zijn op kwantitatieve analyses van de effecten die met veiligheid, milieu en efficiency van de vervoerstromen samenhangen. De wetenschap dat dit (voor een lange tijd althans) niet mogelijk is, roept de vraag op of Multi Criteria Analyse methoden niet in een evaluatie pakket moeten worden ingepast. MSCN CONSULTANCY 12 Tc OnvaInv&TIering (i4a/14b); OVO52.XH32

15 NAUrICAL SAFflY & EFFICIENCY 6 AUDITBIJIRAGE VAN DE HEER HANEKAMP Gebruik van het model Het model beoogt uitkomsten te geven, die bruikbaar moeten zijn, in de vorm van ongevalsfrequenties als input voor een QRA. In het totaal zou het instrument QRA dienst moeten doen om uitgedrukt in de dimensie risico (individueel risico of groepsrisico) een vergelijking c.q. beoordeling mogelijk te maken van de effectiviteit van maatregel. Deze input voor QRA s wordt nu veelal direct afgeleid uit ongevalsbestanden: casuïstiek leidt tot verwachtingsvoorwaarden. Gezien de geringe frequentie van optreden, zeker van zware ongevallen levert een statistische benadering op zijn minst resultaten die met voorzichtigheid gehanteerd moeten worden. Uiteraard geldt hierbij dat de waarde van de resultaten sterk afbangt van de kwaliteit van het gehanteerde databestand. Kijkend naar de toepassing van de QRA door een GHR-bril (Gemeentelijk havenbedrijf Rotterdam) dan blijkt dat met verstand uit ongevalsbestanden verkregen input tot een goed resultaat leidt ten einde uitspraken te doen over de aanvaardbaarheid van een industriële of in dit geval transportaktiviteit welke wordt getoetst aan de VROM-normen (ministerie van Volkshuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieu). Gezien de aard van de ongevalsbestanden zijn de resultaten globaal van aard. Binnen een vastgesteld kader van aanvaardbaarheid van een activiteit in relatie tot zijn omgeving, kan vervolgens bezien worden welke maatregelen effectief getroffen kunnen worden. Het voorliggende model geeft aan de hand van elementaire situaties, met in totaal een groot aantal parameters, de mogelijkheid de werking van een maatregel op een oorzaakgevoig-relatie te onderzoeken. De vraag daarbij is in hoeverre het nodig is de hieruit verkregen resultaten als input te laten dienen van een QRA. Als vergelijking heeft het weinig zin van de dimensie ongevalsfrequentie over te stappen op de dimensie risico (kans op overlijden). Zeker wanneer een kosten/baten-analyse van de maatregel gemaakt wordt waarbij de kosten voor het treffen van de maatregel vergeleken worden met de afname van de schadeposten als gevolg van ongevallen. Het model bevat waardevolle elementen die voor het bekijken van specifieke situaties mijn inziens goed bruikbaar zijn. In een beperkte omgeving loont het waarschijnlijk de moeite om alle benodigde invoergegevens te verzamelen in een voor een significante uitkomst benodigde nauwkeurigheid. MSCN CONSULTANCY 1 3 Tt Onga]smc&flcring ti4afi4b); 0V

16 NAIIHCAL SAfflY & EFICIENCY 7 SAMENVAUING EN OVERZICHT In dit hoofdstuk zijn de belangrijkste stellingen/conclusies en aanbevelingen uit de diverse bijdragen samengevat. 7,1 Stellingen/Conclusies Verkeersmodel Het verkeersmodel is het hart van veiligheidstudies. De huidige inganggegevens voor het verkeer zijn in feite niet voldoende. Daarnaast kan een goed verkeersmodel ook bijdragen aan een evaluatie van de effecten op efficiency van het verkeer en milieu. Het effect van het niet voldoende bekend zijn van de verkeersgegevens op de nauwkeurigheid van het ongevalsmodel is niet te geven. Het gekozen verkeersmodel op zich lijkt zeer goed bruikbaar. De wijze van clusteren van verschillende verkeerssituaties dient nog eens bezien te worden. Gegevens De DVK ongevallen database is een belangrijk hulpmiddel in de ontwikkeling van de theorie van de veiligheid in de binnenvaart. Modellen met een grotere diepgang en grotere relevantie voor een scala van maatregelen vragen om een uitbreiding van de database. Het model is gebouwd op basis van de beschikbare gegevens (variabelen) binnen de database of uit gegevens die afgeleid kunnen worden uit de beschrijvingen binnen de database. Aan de compleetheid van het ongevalsbestand, zeker waar het de belangrijke ongevallen betreft, wordt niet getwijfeld. De mogelijke onnauwkeurigheid waarmee ongevalsformulieren worden ingevuld heeft geen invloed op de frequenties wel op de beschrijvingen van de omstandigheden en de interpretatie hiervan naderhand. Er is geen analyse uitgevoerd hoe deze mogelijke gebreken in de database de modellering beïnvloeden. In het algemeen blijkt de database echter goed bruikbaar. Modellering op basis van regressie-analyse Het inbrengen van a priori kennis in een model waardoor een theoretisch model ontstaat is om een aantal redenen zinvol. Een theoretisch model is nuttig omdat: - de rol van de verklarende variabelen duidelijk wordt gemaakt, - duidelijk is wat voor soort gegevens nodig zijn en dus wat gemeten moet worden, - de benodigde kwaliteit van de gegevens te bepalen is, - de betrouwbaarheid van de voorspellingen verbeterd kan worden. Hiermee is niet gezegd dat een volledig theoretisch model gemaakt had moeten worden, maar het inbrengen van theoretische kennis kan wel de kwaliteit verhogen. Er bestaan diverse gebieden waarop deze theoretische kennis nu aanwezig is (meteo-invloed zeevaart, rol van de navigator in een complexe situatie, definitie van invloedsbreedte) en ook zinvol ingezet had kunnen worden. Ten tijde van het opstellen van het onderhavige model was dit mogelijk nog niet het geval. Het gekozen empirische logit model is zeker beter dan de eenvoudige modellen uit i4a [2] en zijn prima bruikbaar om ongevalskansen te berekenen. De beperkingen in de toepassing van een empirisch model zijn gelegen in de wisselwerking tussen de kwaliteit van de gegevens (in de zin van verklarend en mogelijk niet uitputtend) en de kwaliteit van de voorspellingen. Er is nauwelijks aandacht besteed aan de kwaliteit van de gegevens of aan de kwaliteit van het hiermee bepaalde model. MSCN CONSULTANCY 14 Tt Onvalsmcddkring (i4!i4b); OVO52.OO/2

17 NAUrTCAL SAFETY & EFFICIENCY 41 CN Ongevaismodet In de huidige opzet en rapportage van het model worden wel schatters van de varïantie van de parameterschatters gegeven maar geen betrouwbaarheidsinterval voor de voorspelde kans. Deze kans met het bijbehorende interval is belangrijk voor de uiteindelijke evaluatie van maatregelen ten behoeve van een rangschikking van deze maatregelen. Binnen de GLM methode kunnen deze intervallen berekend worden. De kennis van de betrouwbaarheid van voorspellingen is essentieel om de verschillende mogelijkheden van het model te kunnen onderscheiden en daarnaast om de relevantie van het verzamelen van extra database gegevens te wegen. Indien binnen de parameterruimte, waarvoor de regressie geldig is, wordt gebleven is het model goed bruikbaar. Dit betekent dat in specifieke situaties (of aspecten van situaties) waarop de invoergegevens betrekking hebben het model goed bruikbaar is. In specifieke afwijkende omgevingen loont het de moeite de dan relevante invoergegevens te verzamelen teneinde een voldoende nauwkeurig antwoord te verkrijgen. Extrapoleren moet voorzichtig gebeuren. Het is niet duidelijk waarom van de oorspronkelijke opzet om te komen tot een breed ongevalsmodel is afgeweken en men zich uiteindelijk meer heeft beperkt tot de ongevalskansen die behoren bij de individuele en groepsrisico s. In het geval van ernstige ongevallen zal men zich niet kunnen beperken tot de huidige modellering. De introductie van fysische schade modellen is vereist indien men conclusies wil trekken over het groepsrisico dat ontstaat hij het vervoer van vloeibare gassen over water. Evaluatie maatregelen De onderliggende database beperking betekent dat de bepaling van de invloed welke maatregelen hebben, die buiten het parameter gebied liggen, onzekerheden met zich meebrengt. De samenhang tussen het ongevalsmodel en de daarin vigerende parameters en de mogelijk te nemen maatregelen, die daarop inwerken zijn niet in en vroeg stadium op elkaar afgestemd. Hierdoor bevat het ongevalsmodel een klein aantal parameters die direct door maatregelen kunnen worden beïnvloed. De overige beïnvloeding door maatregelen van de ongevalskans zit in de waarde van verschillende coëfflciënten en is derhalve niet gemakkelijk te bepalen. Projectsturing en uitvoering Het project heeft te leiden gehad van een te grote sturing van de managementgroep waardoor sommige onderdelen minder goed tot hun recht komen. Daardoor is de vrijheid van het projectteam teveel beperkt. De samenhang van het gerapporteerde met de rest van het project en het belang van het behandelde is niet altijd geheel duidelijk. De juiste nomenclatuur zou een professionelere indruk geven. Het project had meer input moeten hebben van materie deskundigen om praktische zaken beter tot hun recht te laten komen. Het project team dat de studie heeft uitgevoerd, behoort waarschijnlijk tot de beste die op dit gebied in Nederland beschikbaar zijn. 15 Tt Ongekmc&lkring (i4a/i4h); 0V052.cXVO2

18 NALrnCAL SAFY & EFFICIENCY 7.2 Aanbevelingen Gegevens - Verbetering van de verkeersgegevens is gewenst; Aantal telpunten en samenstelling van het verkeer. - Selectieve gegevens verzameling uitvoeren voor een beperkte omgeving teneinde voldoende nauwkeurige uitkomsten te verkrijgen. - Gegevens verzameling aan te sturen door een onderzoek naar de betrouwbaarheid van de huidige voorspellingen. Modeltering - Een onderzoek naar de betrouwbaarheid van de voorspellingen is essentieel en verdient derhalve aanbeveling tot uitvoering. - Een verbetering van het ongevaismodel naar meer generieke situaties zodat speciale te constmeren situaties met het model door te rekenen zijn. - Een verbetering van het ongevalsmodel op basis van gekozen parameters die het mogelijk maken a-priorï kennis in te brengen. Hierdoor zou tevens een verbetering in de beoordeling van de effecten van maatregelen mogelijk zijn. - Een verbetering van het fysieke schade model. MSCN CONSULTANCY 1 6 Tts Ongvalsmlkrin (i4al4h); OVO52.O2

19 NAICAL SAFY & EFHCIENCY $ REFERENTIES [1] J. Wessels en C. van der Kraaij, Opdrachtomschrijving toets ongevaismodellering (i4a en i4b), Project Veiligheid Vervoer over Water, Directoraat-Generaal Rijkswaterstaat, Rotterdam, 10 september ] W.A. de Vries, M. Kok, L.A.M. Janssen, C. van der Tak en D. Roeleven, Veiligheid Vervoer over Water ongevalsmodeil ering, Marine Analytics, Waterloopkund ig Laboratorium en Marin, december 1991 [3] M. Kok, D.P. Lans en J.H. de Jong, Veiligheid Vervoer over Water; Deelproject i4b: ongevaismodellering m.b.v GLM, rapport nr.: 0V005, MSCN, september 1993 [4] M. Kok en C. van der Tak, Gebruikershandleidïng van het verkeers- en ongevaismodel, project nr.: OVO1$ - 1, versie 1.0, MSCN, september 1993 [5] M. Kok en C. van der Tak, Systeembeschrijving van het verkeers- en ongevaismodel, project nr.: 0V018-2, versie 1.0, MSCN, september 1993 [61 W.A. de Vries, M. Kok, L.A.M. Janssen en C.C. Glansdorp, Veiligheid vervoer over Water; inventarisatie ongevalsscenario s en opzet kwalitatief risico/effect model, project hl/h2, Marine Analytics, Waterloopkundig Laboratorium en MARIN, november 1990 [7] D. Roeleven, Modelling the prohability of Accident for Inland Waterway Transport, University of Technology Delft, 14 februari 1992 MSCN CONSULTANCY 1 7 (i4!i4b); 0V052.00/02

20 NAICAL SAFY & EFFICIENCY ANNEX A Offerte: Toets Ongevaismodellering (i4a/i4b) MSCN CONSULTANCY Tt Ongvakmdkring (4 i4b); OVO52. Üt; Arvx A