Het gebruik van Geografische Informatie Systemen in Verkeersveiligheid

Transcriptie

1 Het gebruik van Geografische Informatie Systemen in Verkeersveiligheid De ontwikkeling van een gevisualiseerde databank: Deel I F. Van Malderen, C. Macharis Prof. dr. C. Macharis Referentiedatabank VUB, UHasselt, PHL, VITO, UGent RA-MOW WETENSCHAPSPARK 5 B 3590 DIEPENBEEK T F E info@steunpuntmowverkeersveiligheid.be I

2

3 Het gebruik van Geografische Informatie Systemen in Verkeersveiligheid De ontwikkeling van een gevisualiseerde databank: Deel I RA-MOW F. Van Malderen, C. Macharis Onderzoekslijn Referentiedatabank DIEPENBEEK, STEUNPUNT MOBILITEIT & OPENBARE WERKEN SPOOR VERKEERSVEILIGHEID

4 Documentbeschrijving Rapportnummer: Titel: RA-MOW Het gebruik van Geografische Informatie Systemen in Verkeersveiligheid Ondertitel: De ontwikkeling van een gevisualiseerde databank: Deel I Auteur(s): Promotor: F. Van Malderen, C. Macharis Prof. dr. C. Macharis Onderzoekslijn: Referentiedatabank voor onderzoek naar verkeersveiligheid in Vlaanderen Partner: Aantal pagina s: 41 Vrije Universiteit Brussel MOSI T Projectnummer Steunpunt: 1.1 Projectinhoud: WP1: Referentiedatabank voor onderzoek naar verkeersveiligheid in Vlaanderen Uitgave: Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken, april Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken Wetenschapspark 5 B 3590 Diepenbeek T F E info@steunpuntmowverkeersveiligheid.be I

5 Samenvatting Om de verkeersveiligheid te monitoren en te analyseren is de beschikbaarheid van accurate data noodzakelijk. Zonder deze data kan er geen beleidsrelevant onderzoek gedaan worden over verkeersveiligheid. In Vlaanderen zijn er reeds verschillende publieke en private instanties bezig met het verzamelen van relevante data voor verkeersveiligheidsonderzoek. Deze databanken zitten echter verspreid over de verschillende instanties wat voor de nodige problemen zorgt bij het verkrijgen van data en de coherentie tussen de verschillende bronnen. Dit heeft bijgevolg een (negatieve) invloed op uit voeren van beleidsondersteunend onderzoek. Er is dus nood aan een referentiedatabank voor verkeersveiligheidsonderzoek. Met het ontwikkelen van deze databank wordt getracht om gedifferentieerde data (verkeersongevallen, verkeersintensiteiten, wegkenmerken, etc.) beschikbaar te stellen en zo het onderzoek naar verkeersveiligheid te optimaliseren door de datacollectie te vereenvoudigen. Bovendien kan men door de integratie van de verschillende databanken een completer beeld krijgen van verkeersveiligheid in Vlaanderen. Voor dit werkpakket zal geen nieuwe data ontwikkeld worden. Er zal enkel gewerkt worden met bestaande, betrouwbare en gestructureerde databanken die verzameld werden door ondermeer overheden, beroepsgroepen en private en publieke onderzoeksinstanties. Dit rapport beschrijft de aanzet tot ontwikkeling van een verkeersongevallendatabank die wordt gevisualiseerd in een Geografisch Informatie Systeem (GIS). GIS is een flexibele tool die het mogelijk maakt om data meteen op te slaan, te bewerken, op te vragen, te analyseren en vooral grafisch weer te geven. Een grote troef van GIS is dat er zowel ruimtelijke informatie als niet-ruimtelijke informatie kan opgeslagen worden in dit systeem. Het is dus mogelijk om ook geassocieerde niet-ruimtelijke data te koppelen aan bepaalde locaties. Dit systeem is zeer handig voor het beheren van data, aangezien deze zeer divers van aard zijn (ongevallendata, wegkenmerken, verkeersintensiteiten, etc.). Er kan op verschillende niveaus gewerkt worden met GIS. Van grote gebieden zoals Vlaanderen tot specifieke cases. Naast het belang van GIS wordt in dit rapport beschreven welke informatie er idealiter dient opgenomen te worden in de referentiedatabank. Er worden tevens enkele toepassingen van GIS besproken in het kader van verkeersveiligheid. Daarbij wordt de methodologie voorgesteld van de ontwikkeling van een pilootdatabank. De referentiedatabank zal onder andere gehanteerd worden als input van de Road Accident Analyzer. Deze tool wordt ontworpen om de ongevallenrisico s te monitoren op de wegsegmenten van de Vlaamse autosnelwegen en belangrijke secundaire wegen. Daarnaast zal deze tool studies uitvoeren van verkeersongevallen waarmee de dominante ongevallenoorzaken aan het licht kunnen gebracht worden op de gevaarlijkste wegsegmenten. Door dit extra inzicht kan de beslissingnemer efficiënte en effectieve verkeersveiligheidsmaatregelen selecteren om de verkeersongevallen te verhelpen. Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 3 RA-MOW

6 English summary The use of Geographic Information Systems in road safety The development of a visualized database: Part I Abstract The availability of accurate traffic data is necessary to monitor and analyse road safety policy correctly. Without this data no policy relevant research can be executed. In Flanders, there are already several public and private institutes engaged to collect relevant traffic data. The databases, however, are spread across several different agencies. This leads to problems of data collection. There is thus need for a reference database for road safety research in Flanders. By developing this database relevant traffic data on different domains will be accessible for researchers. This will facilitate the investigation of road safety. In addition, the integration of different databases gives a more complete picture of road safety in Flanders. The database will only aggregate the data, but will not develop new data. It will only be working with existing, reliable and structured databases which were collected by governments, professional groups, private companies and researchers. This report describes the first step of the development of the reference database which will be visualized by a Geographic Information System (GIS). GIS is a flexible tool which make it possible to store, edit, retrieve, analyze and visualize data. A major advantage of GIS is that both spatial and non-spatial data can be stored in this system. It is also possible to link non-spatial data with specific locations. This system is very useful for managing traffic data, since traffic data is very diverse in nature (accident data, road features, traffic counts, etc.). Besides the importance of GIS, this report describes what information should be included in the reference database. Some applications of GIS in the context of road safety are discussed in the paper. The methodology of the pilot database is then presented. The reference database will be used as input for the Road Accident Analyzer. This tool is designed to monitor the accident risks on the road segments of the Flemish motorways and important secondary ways. Furthermore, this tool will perform in-depth analyses of road accidents. This will give the researcher more insight in the dominant accident causes at a specific location and more effective and efficient road safety measures can be implemented. Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 4 RA-MOW

7 Inhoudsopgave 1. INLEIDING GEOGRAFISCHE INFORMATIE SYSTEMEN Probleemstelling en onderzoeksvragen definiëren Dataverzameling Weergave werkelijkheid met behulp van ruimtelijke en niet-ruimtelijke gegevens Rasterdata, vectordata en attribuuttabellen Organisatie van de gegevens Belangrijke geografische instanties in Vlaanderen Dataverwerking: analyses met GIS VERKEERSVEILIGHEID IN BEELD: EEN REFERENTIEDATABANK Toepassingen in ongevallen-gis Zwarte punten identificeren Voorspellen van verkeersongevallen Ongevallenoorzaken definiëren Verkeersveiligheidsmaatregelen evalueren Andere applicaties Bestaande gevisualiseerde verkeersongevallendatabanken in Vlaanderen Referentiedatabank voor verkeersveiligheid in Vlaanderen Functie van referentiedatabank Benodigde data voor verkeersveiligheidsonderzoek Primaire data Design en structuur pilootdatabank ROAD ACCIDENT ANALYZER Identificatie van gevaarlijke segmenten op Vlaamse autosnelwegen aan de hand van ongevallenrisico s Berekening ongevallenrisico s Definiëring van de wegsegmenten Analyse van verkeersongevallen Evaluatie van verkeersveiligheidsmaatregelen Selectie van verkeersveiligheidsmaatregelen VERDER ONDERZOEK CONCLUSIE VERKLARENDE BEGRIPPENLIJST REFERENTIES Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 5 RA-MOW

8 1. I N L E I D I N G De afgelopen jaren boekte Vlaanderen reeds sterke vooruitgang in het terugdringen van het aantal verkeersslachtoffers. Ondanks deze positieve trend is dit aantal nog onacceptabel hoog. Om het aantal verkeersongevallen en slachtoffers verder te reduceren moet er voldoende inzicht zijn in de verkeersveiligheid (en meer bepaald de verkeersongevallen). Om dit te realiseren moet er een betrouwbare referentiedatabank beschikbaar zijn met data over verschillende domeinen (mens, voertuig en omgeving) en voor verscheidene jaren dat beleidsmakers, onderzoekers en andere stakeholders voldoende informatie moet geven om onderzoek te kunnen voeren naar verkeersveiligheid in Vlaanderen. Het dient dus als basis voor het verschaffen van een beter inzicht. Ondanks het feit dat er reeds verschillende databanken bestaan in Vlaanderen over verkeer en verkeersveiligheid (Verkeerscentrum, Agiv, ADSEI, etc.), bezit Vlaanderen nog geen geaggregeerde databank, waarbij verschillende bestaande databanken met elkaar worden gekoppeld. Het gebruik van meerdere databanken zorgt er nochtans voor dat er betere analyses kunnen gebeuren (Lyons et al, 2008). Als gevolg van technologische ontwikkelingen kunnen data om beleidsrelevant verkeersveiligheidsonderzoek te verrichten steeds beter beheerd en verwerkt worden. Desondanks is het analyseren ervan geen eenvoudige opdracht. De realiteit leert namelijk dat enorm veel factoren meespelen bij het ontstaan van een verkeersongeval. Er zal gebruik gemaakt worden van een Geografische Informatie Systeem (GIS) om de databank op te stellen. Dit computersysteem vervult vele taken, waaronder enerzijds een beschrijvende functie door de databanken simultaan te visualiseren en anderzijds analyses uit te voeren. In de referentiedatabank moeten dan ook de relevante databanken opgenomen worden die een verband hebben met verkeer en verkeersongevallen. De referentiedatabank zal naast de verkeersongevallendata en het wegennetwerk die gebruikt worden in de conventionele verkeersongevallendatabanken, onder andere ook informatie bevatten over gedetailleerde wegkenmerken, handhaving, verplaatsingsgedrag en verkeersintensiteiten. Er zal bij het opstellen van de databank enkel gewerkt worden met bestaande databanken. De data wordt op een gestructureerde wijze aan elkaar gekoppeld, zodat de verkeersveiligheid beter gemonitord wordt, meer gedetailleerde analyses uitgevoerd kunnen worden, de effectiviteit van verkeersveiligheidsmaatregelen kan berekend worden, etc. Het verbeterde inzicht dat men hierdoor zal verkrijgen in verkeersveiligheid zal dan leiden tot betere beleidsbeslissingen, doordat de beleidsmakers beter kunnen plannen en evalueren. Het basisdoel van het referentiebestand betreft het bevragen en visualiseren van relevante data. Naast het bevragen en visualiseren van de referentiedatabank wordt in dit werkpakket een analysetool (Road Accident Analyzer) ontwikkeld dat aan de hand van analyses meer inzicht moet verschaffen in de verkeersveiligheid van Vlaanderen. Deze analysetool zal de referentiedatabank als basisbron gebruiken. Op basis van de Road Accident Analyzer zullen de ongevallenrisico s berekend worden en dit enkel op de autosnelwegsegmenten en van belangrijke secundaire wegen, aangezien er voor het onderliggend wegennet geen verkeersintensiteiten op een continue basis worden verzameld. Hiermee worden dan de gevaarlijkste segmenten in kaart gebracht. Op de gevaarlijkste segmenten zullen dan gedetailleerde ongevallenanalyses uitgevoerd worden, zodat de dominante verkeersongevallenoorzaken aan het licht komen en op deze wijze geschikte maatregelen kunnen getroffen worden. In dit rapport wordt een eerste aanzet gegeven tot de ontwikkeling van de referentiedatabank. Hierbij zal het gebruik en functionaliteiten van Geografische Informatie Systemen besproken worden. In het tweede hoofdstuk is dit in het algemeen. Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 6 RA-MOW

9 In het derde hoofdstuk wordt dit belicht in het kader van verkeersveiligheid. Hierbij worden verschillende gisapplicaties voor verkeersveiligheid toegelicht. Daarnaast zal er ook besproken worden welke data er dient opgenomen te worden in de referentiedatabank. In dit hoofdstuk wordt ook de ontwikkeling en basismethodologie van een pilootdatabank uitgelegd op basis van primaire gegevens. Vervolgens wordt er in het vierde hoofdstuk de ontwikkeling van de road accident analyzer besproken. Het rapport wordt afgesloten met een bespreking van het toekomstig onderzoek. Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 7 RA-MOW

10 2. G E O G R A F I SC H E INFORMATIE SYSTEMEN In dit hoofdstuk wordt het belang van Geografische Informatie Systemen (GIS) naar voor gebracht om de data te koppelen en op een gevisualiseerde wijze weer te geven. Hierbij zal de werking en sterktes van GIS uitgelegd worden. Het hoofdstuk wordt opgedeeld in 3 fasen: het formuleren van de probleemstelling en de onderzoeksvragen, dataverzameling en tenslotte de dataverwerking aan de hand van GIS. Deze 3 fasen moet men doorlopen indien men analyses wil doen met behulp van GIS. Data kunnen op verschillende wijzen voorgesteld worden. Deze data dient gevisualiseerd te worden opdat men op een efficiënte en effectieve wijze conclusies kan trekken. Er bestaan talrijke conventionele visualisatietechnieken zoals staafdiagrammen, frequentietabellen, cirkeldiagrammen en histogrammen die de gegevens ordenen. Aan de hand van beschrijvende statistiek kunnen dan ook hypothesen getoetst worden (Despontin, 2005). Ongeveer 50 jaar geleden kenden de Geografische Informatie Systemen hun oorsprong, maar in de laatste jaren werd GIS ook bekend bij het brede publiek door de sterke groei van routeplanners en meer bepaald GPS. GIS wordt tevens gebruikt in diverse domeinen zoals ruimtelijke ordening, milieu, demografie, waterbeheer, leger, landbouw, veiligheid en transport (Goodchild, 1993; Canters, 2003). In de context van dit rapport zullen de 2 laatste domeinen gecombineerd worden om zo de verkeersveiligheid in kaart te brengen. In dit hoofdstuk zullen we ingaan op GIS in zijn algemeenheid. In het volgende hoofdstuk zal dan dieper ingegaan worden op GIS en verkeersveiligheid. Bij GIS worden de alfanumerieke data (attributen) met een geografische component uit tabellen met grote hoeveelheden topografische data omgezet in digitale vorm, waardoor deze gegevens in kaart worden gebracht (Hendriks et al, 1997; Augeri et al, 2003). GIS heeft meer mogelijkheden dan enkel ruimtelijke data visualiseren. Dit wordt geïllustreerd aan de hand van enkele definities voor Geografische Informatie Systemen. GIS is : a powerful set of tools for collecting, storing, retrieving at will, transforming and displaying spatial data from the real world. (Burrough, 1986) a database system in which most of the data are spatially indexed, and upon which a set of procedures operated in order to answer queries about spatial entities in the database (Smith et al, 1987) an information technology which stores, analyses and displays both spatial and non-spatial data (Parker, 1988) een computersysteem dat hulpmiddelen biedt om aan elkaar gekoppelde ruimtelijke en niet-ruimtelijke gegevens te structureren, op te slaan, te bewerken, te beheren, op te vragen, te analyseren en weer te geven, zodanig dat die gegevens nuttige informatie opleveren voor het beantwoorden van een gegeven beleids of onderzoeksvraag. (Hendriks et al, 1997) Uit deze definities kan er dus geconcludeerd worden dat geografische informatiesystemen probleemoplossende beleidsondersteunende informatie systemen zijn op basis van digitale technologie dat de mogelijkheid biedt om geografische informatie beter verkrijgbaar, verwerkbaar, behandelbaar en presenteerbaar te maken. GIS is dus een dynamisch computersysteem dat diverse functies vervult: het opslaan, bewerken, opvragen, analyseren en weergeven van gegevens. Het is een zeer geschikt systeem om gegevens te structureren uit verschillende databanken en zo het monitoren van de gegevens te verbeteren, waaruit dan betere beslissingen genomen kunnen worden. Geografische informatiesystemen kunnen op verschillende niveaus gebruikt worden. Men kan GIS gebruiken op zowel micro-, meso- als macrogeografisch vlak. Door de Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 8 RA-MOW

11 uitgebreide mogelijkheden van geografische informatie systemen, is het gebruik ervan sterk gegroeid bij zowel overheden als bedrijven, doordat het beleidsmakers ondersteunt bij het nemen van beslissingen. Men kan oplossingen voor problemen uittesten en vergelijken, trends nagaan, Daarenboven blijkt uit de definities dat GIS zowel ruimtelijke data als niet-ruimtelijke data kan bevatten. Niet alle gegevens dienen dus plaatsgebonden te zijn om te kunnen gebruiken binnen GIS. Het is voldoende indien minimaal één attribuut een geografische component heeft. Daarnaast kunnen er naast ruimtelijke en niet-ruimtelijke data ook afbeeldingen gekoppeld worden aan een bepaalde locatie. Op deze manier kunnen er bijvoorbeeld luchtfoto s of satellietfoto s aan de locaties gekoppeld worden. 2.1 Probleemstelling en onderzoeksvragen definiëren Voordat men data verzamelt en analyses uitvoert binnen GIS, dient men na te gaan welk probleem er zich stelt. Hiervoor dient de probleemstelling gedefinieerd te worden. Een bepaalde situatie wordt als probleem ervaren indien de huidige situatie afwijkt van de gewenste situatie (van der Vlist et al, 2007). Het is belangrijk dat de definiëring van het probleem gebaseerd is op objectieve data zoals processen verbaal, verkeerstellingen die opgeslagen zijn in lokale, regionale, nationale en/of internationale databanken of de geaggregeerde referentiedatabank. In het kader van verkeersveiligheid kunnen verschillende problemen rijzen. Deze kunnen betrekking hebben op voertuig, mens en omgeving. Daarom dat men ook voldoende data nodig heeft uit verschillende databanken die deze 3 componenten behelzen, opdat men in de verschillende regio s de trends of zwarte punten kan identificeren en op die manier passende maatregelen kan treffen. In deze fase zal tevens het probleemgebied geografisch en tijdsgebonden afgebakend worden. Daarna kan men concrete onderzoeksvragen formuleren. Met behulp van deze onderzoeksvragen kunnen de knelpunten in kaart gebracht worden en kan er op zoek gegaan worden naar een gepast beleid om deze problemen te verhelpen. Er kunnen een viertal types onderzoeksvragen gedefinieerd worden. Er wordt telkens een voorbeeld bij gegeven om de vragen concreter te maken (De Peuter, 2007): Beschrijvende vragen die meer informatie moeten verschaffen rond het beleid of ingevoerde maatregel, de werking ervan, de resultaten, etc. Waar bevinden zich de zwarte punten op de E40 autosnelweg? Causale vragen die de evalueerders meer moeten vertellen over het bestaan, sterkte, richting en randvoorwaarden van de oorzaakgevolg relaties van de maatregel. Bestaat er een verband tussen dynamische verkeersborden en verkeersongevallen op autosnelwegen? Normatieve of prescriptieve vragen moeten verwijzen naar de gewenste/optimale situatie of verandering. Hoe kan men het aantal ongevallen op een gevaarlijk wegsegment reduceren? Voorspellende vragen die informatie moeten geven over de mogelijkheid, kans en risico waarmee situaties of veranderingen in de toekomst kunnen optreden. Welke invloed heeft een trajectcontrole op het aantal verkeersongevallen? Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 9 RA-MOW

12 2.2 Dataverzameling Nadat de probleemstelling en de onderzoeksvragen zijn opgesteld moet er op zoek gegaan worden naar relevante data. De dataverzameling is waarschijnlijk de moeilijkste opdracht bij het werken met GIS. Er zijn namelijk vele verschillende informatiebronnen die men kan hanteren om het verkeersveiligheidniveau in Vlaanderen in kaart te brengen. Verkeersongevallendata van politie, het ADSEI (het vroegere NIS) of gelokaliseerde data van de Vlaamse overheid, verkeersintensiteiten, wegkenmerken, databanken KMI, verzekeringsgegevens, ziekenhuisstatistieken etc. kunnen relevante data bevatten. Bovendien heeft men te maken met zowel ruimtelijke data als nietruimtelijke data. In de volgende paragrafen wordt er dieper ingegaan op ruimtelijke data en niet-ruimtelijke data en hoe deze data dient georganiseerd te worden. Vervolgens worden de verschillende instanties besproken die relevante geografische informatie ter beschikking stellen Weergave werkelijkheid met behulp van ruimtelijke en niet-ruimtelijke gegevens Ruimtelijke aspecten bevatten een bepaalde geometrie. Vandaar dat men deze ruimtelijke gegevens ook geometrische gegevens noemt. Deze data kan echter wel wijzigen in de loop der tijd. Een kruispunt kan in jaar x een ongeregeld kruispunt zijn, waarna het een jaar later een geregeld kruispunt wordt en weer een periode later kan deze verkeerssituatie alweer omgevormd zijn tot een rondpunt. De ruimtelijke aspecten kunnen gedefinieerd worden aan een welbepaalde locatie in de ruimte (geocoderen). Vaak wordt er gebruik gemaakt van 2 dimensionale x, y coördinaten, ook wel rechthoekige coördinaten genoemd, om de plaats te bepalen. Niet-ruimtelijke of thematische gegevens kunnen interessante data aanleveren voor analyses binnen GIS. Onder deze attributen kan men de niet-ruimtelijke data als het aantal ingeschreven voertuigen, het autobezit, gordeldracht, aantal overtredingen, verstaan voor een bepaalde regio. Het koppelen van geografische en niet-geografische data aan een bepaalde locatie is een zeer belangrijk kenmerk van GIS. Dit is een meerwaarde ten opzichte van de niet-ruimtelijke informatiesystemen. Aan de hand van de koppeling van deze ruimtelijke en niet-ruimtelijke gegevens tracht men de werkelijkheid weer te geven. De geografische realiteit is echter een zeer complex gegeven, vandaar dat men vaak gebruik maakt van ruimtelijke modellen die een vereenvoudiging zijn van de werkelijkheid. Hiervoor kunnen er twee methoden gehanteerd worden: de veldbenadering en de objectbenadering. Bij de eerste benadering wordt de geografische informatie behandeld als een verzameling van ruimtelijke distributies van attribuutwaardes. De objectbenadering daarentegen beschrijft de ruimte als verzameling van discrete, identificeerbare entiteiten of objecten. Deze laatste benadering zal voornamelijk gehanteerd worden in het samenstellen van de referentiedatabank. Op deze benaderingen wordt echter niet verder op ingegaan, aangezien deze ons te ver zullen leiden. Meer informatie hierover kunt u terugvinden in de literatuur (Hendriks et al, 1997; Canters, 2003; Longley, 2005). De verzamelde ruimtelijke gegevens en niet-ruimtelijke gegevens komende uit diverse domeinen (mens, voertuig en omgeving) hebben allen betrekking op een bepaald thema (verkeersveiligheid). Op deze manier kunnen er ruimtelijke interacties onderzocht worden aan de hand van synthesekartering. Hierbij worden diverse kaarten/lagen met een zelfde schaal over elkaar gelegd, waarmee dan analyses kunnen uitgevoerd worden. In de begin jaren, hanteerde men transparante slides en een lichttafel om de analyses uit te voeren. Met de huidige digitale technologie wordt deze procedure geautomatiseerd en kan men eenvoudig kaarten toevoegen, weglaten en zelf creëren met behulp van softwareprogramma s zoals ArcGIS. Hierbij wordt uitgegaan van een gelaagd Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 10 RA-MOW

13 rastermodel, waarbij elke laag de waarde van een kenmerk (attribuut) voor een regelmatig rooster van ruimtelijke eenheden (cellen) beschrijft. Door de informatie op te delen in verschillende lagen kan een beter inzicht gegeven worden van de situatie en kan een situatie in de toekomst voorgesteld worden (UHasselt, 2009). In onderstaande figuur wordt het principe van synthesekartering grafisch voorgesteld. Er dient dus verticaal doorheen de lagen gekeken te worden. Figuur 1: Synthesekartering Locale wegen Gewestwegen Snelwegen Blootstellingsdata Verkeersongevallen Bron: Eigen opmaak Rasterdata, vectordata en attribuuttabellen In GIS maakt men een onderscheid tussen 3 types informatie waaruit de lagen kunnen opgebouwd zijn, namelijk rasterdata, vectordata en de attribuuttabellen. Hieronder worden deze 3 types kort besproken: a. Rasterdata Rasterdata zijn data die geogerefereerd zijn zoals topografische kaarten of luchtfoto s. Er kunnen echter geen berekeningen met gedaan worden. Bovendien verkrijgt men wazige beelden van dit type data naarmate men verder inzoomt. Het is zoals men steeds dichter inzoomt op een foto, waarbij de pixels uitvergroot worden tot vierkante kleurenvlakken. Deze data kan echter een meerwaarde betekenen om op die manier een beter beeld te hebben van de omgeving van de desbetreffende locatie. b. Vectordata Vectordata kunnen 3 vormen aannemen: een puntenlaag, een lijnenlaag (polylijn) of een vlakkenlaag (polygoon). Elke laag representeert een bepaald thema. Een zelfde laag kan dus niet over zowel punten als lijnen als vlakken beschikken. Doordat men verschillende lagen over elkaar kan leggen kan men echter wel een combinatie hebben van punten, lijnen en vlakken, doordat men minstens 1 gemeenschappelijk element heeft, namelijk de locatie. In softwaretoepassingen zoals ArcGIS worden deze lagen shapefiles genoemd. Met vectordata kan meer gedaan worden dan met rasterdata. Hiermee kan men namelijk wel berekeningen maken, aangezien er achter elk punt, lijn of vlak een tabel zit met attributen. Bovendien bekomt men nooit wazige beelden naarmate men inzoomt. Typische voorbeelden van vectordata zijn Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 11 RA-MOW

14 bijvoorbeeld het wegennet (lijnen), ongevallenlocaties (punten) en bebouwde kommen (vlakken). Hieronder worden de 3 basisvormen van vectordata grafisch weergegeven. Figuur 2: punten, lijnen en vlakken Puntenlaag Lijnenlaag Polygoon Bron: Eigen opzet c. Attribuuttabellen Deze tabellen bevatten beschrijvende attributen over geografische objecten en kenmerken die gelinkt (kunnen) zijn met bovenstaande bestanden. Elke laag bezit bijgevolg een achterliggende attribuuttabel. Er kunnen ook losstaande tabellen toegevoegd worden aan de databank met bijvoorbeeld algemene cijfers over het aantal alcoholmisdrijven Organisatie van de gegevens De mogelijkheden voor ruimtelijke analyse zijn afhankelijk van de gebruikte software en de logische samenhang (organisatie) van de databanken. De meeste software-tools baseren zich op een traditionele tweeledige gegevensarchitectuur die gekenmerkt worden door enerzijds het apart opslaan en beheren van ruimtelijke en niet-ruimtelijke gegevens en anderzijds het groeperen van gegevens in thematische datalagen die in eenzelfde referentiesysteem gedefinieerd zijn maar verder los van elkaar staan. De niet-ruimtelijke gegevens worden beheerd in eenvoudige attribuuttabellen of in een relationele database, bestaande uit een set van objecten (tabellen, queries, formulieren, macro s en modulen) die via een gemeenschappelijk attribuut met elkaar wordt gekoppeld. Het gemeenschappelijk attribuut bevat dan unieke informatie (bvb. volgnummer verkeersongeval), ook wel primaire sleutel genoemd, zodat elke rij in een tabel uniek te identificeren is door middel van deze sleutel. Het relationeel model beschrijft hoe gegevens logisch en efficiënt 1 georganiseerd zijn in tabellen en hoe deze tabellen gekoppeld kunnen worden. De primaire sleutel wordt naast het identificeren van informatie ook gebruikt om tabellen aan elkaar te koppelen. Ruimtelijke gegevens worden beheerd aan de hand van een pakket-eigen datastructuur, die al dan niet topologische informatie bevat (Canters, 2003). Een tabel bestaat uit kolommen en rijen (records) waarin de gegevens worden opgeslagen. Onder de kolommen staat slechts 1 datatype: plaats ongeval of weggebruiker of ernst ongeval of etc. De rijen zijn heterogeen van aard. Hieronder 1 De gegevens worden slechts één keer bewaard op één bepaalde plaats. Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 12 RA-MOW

15 bevinden zich verschillende velden. In het ongevallenbestand van ADSEI bijvoorbeeld is dat: plaatsongeval, ernst ongeval, weggebruiker, etc. In een relationele database worden gegevens opgeslagen in verschillende kleinere tabellen waartussen relaties worden gelegd. Om de relaties weer te geven, wordt er vaak gewerkt met E-R modellering of entity-relationship modelling (Chen, 1976). De koppeling van de verschillende tabellen gebeurt in 95% van de gevallen aan de hand van relationele Data Base Management System (DBMS), waarbij primaire sleutels gehanteerd worden. Hiervoor kunnen softwareprogramma s als MS Acces, MS SQL server en Oracle Universal server gebruikt worden om de specifieke structuurelementen zoals tabellen, queries macro s en modulen aan elkaar te koppelen. Er kunnen verschillende relaties bestaan tussen tabellen: 1-op-1 relatie (one-to-one relation) De 1-op-1 relatie komt niet vaak voor. Elke rij in een tabel moet dan een corresponderende rij hebben in een tweede tabel. Bij individuele tabellen zijn er vele 1-op-1 relaties, bijvoorbeeld tussen de primaire sleutel en de andere gegevens op die rij is de relatie 1 op 1. Bij de verkeersongevallendatabank komt dit bijvoorbeeld voor tussen ongeval en plaats van het ongeval. Elke rij in de tabel ongeval heeft ook een corresponderende rij in de tabel plaats ongeval. 1-op-meer relatie (one-to-many relation) Bij de één-op-veel relatie is één attribuut gekoppeld aan 0, 1 of meer andere attributen. Een verkeersongeval kan 0, 1 of meer slachtoffers hebben en een slachtoffer is steeds gekoppeld aan 1 verkeersongeval. Meer-op-meer relatie (many-to-many relation) In deze relatie kunnen meerdere rijen uit een eerste tabel gekoppeld zijn aan meerdere rijen uit een andere tabel. Dit komt niet voor in de ongevallendatabank, maar indien men de betrokkenen een unieke waarde geven zou dit wel kunnen. Dan kan een betrokkene 0, 1 of meer ongevallen hebben en een ongeval 0, 1 of meer betrokkenen hebben Belangrijke geografische instanties in Vlaanderen Er zijn verschillende instanties in Vlaanderen en België die geogerefereerde data verzamelen en ter beschikking stellen van onderzoekers of overheden. Hieronder lijsten we de belangrijkste van deze organisaties op: a. Agentschap voor Geografische Informatie Vlaanderen (AGIV Dit agentschap is opgericht als uitvoerend orgaan van het in 1995 opgestarte gebruik van geografische informatie binnen de Vlaamse overheid te stimuleren en te coördineren. Men stelt de data ter beschikking via GIRAF (Geographical Information Retrieval Application for Flanders). Hieronder worden enkele interessante databronnen opgelijst in het kader van transport: NAVSTREETS (native) Vector bevat onder andere een wegennetwerk met uitgebreide verkeersattributen, netwerkknopen en vormpunten, spoorwegen, waterwegen en oppervlakten, parken, Points Of Interest (POI s), ziekenhuizen, een laag met bodemgebruik, contouren bebouwde zones. Het product Transportnetwerk (NAVTEQ GIS-Vlaanderen) bevat naast de gegevens van NAVSTREETS ook extra informatie uit het CRAB en andere voor GIS-Vlaanderen interessante gegevens. Dit product tracht tegemoet te komen Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 13 RA-MOW

16 aan de noden van de gebruikers van wegenbestanden (wegbeheerders, openbaar vervoer, mobiliteit). De dataset bevat de gegevens uit Vlaanderen en het Brussels Hoofdstedelijk Gewest en geeft aanleiding tot één product, met 4 geografische entiteiten: Wegsegmenten (Wgs), Wegknooppunten (Wkp), Brunnels (Bru) en Spoorwegen (Spw). Routesysteem van de Vlaamse gewestwegen: Het routesysteem bevat de Vlaamse Gewestwegen (inclusief op- en afritten van de autowegen). Het systeem is opgebouwd in Arc/Info op basis van het thema straten uit het skeletbestand streetnet97 van TeleAtlas. CRAB stratenlijst: Het bestand bevat de straatnamen in België. De straatnamen kregen een volgnummer, de zgn. CRAB-straatcode. Ook de codes van het Rijksregister zitten in het bestand. De geografische ligging van de straatnamen staan niet in het bestand. b. Nationaal Geografisch Instituut (NGI Het Nationaal Geografisch Instituut werd opgericht in Het houdt de topogeografische inventaris van België bij en produceert topografische (raster)kaarten zoals administratieve kaarten van de gewesten, provincies, gemeentegrenzen, etc.; wegenkaarten; verkeersverbindingen. Het is tevens het centrum dat luchtfoto s en satellietbeelden inricht en beheert. c. FLAGIS ( Dit is een onafhankelijk discussieforum voor de gebruikers van GIS. FLAGIS tracht de doorstroming van informatie tussen alle GIS gebruikers in Vlaanderen te verbeteren en een open discussie rond belangrijke GIS thema's tot stand te brengen. Ze leveren echter zelf geen gegevens aan. d. TeleAtlas ( & NAVTEQ ( Dit zijn 2 grote spelers die digitale kaarten aanbieden voor ondermeer GIStoepassingen en navigatiesystemen. Men verzamelt, actualiseert nauwkeurig de gedetailleerde geografische gegevens. Deze worden vastgelegd in databanken. Daarmee worden dan digitale (wegen)kaarten opgebouwd. Beide ondernemingen beschikken over gedetailleerde kaarten van honderden landen over de hele wereld. AGIV werkt vaak samen met TeleAtlas om geografische informatie te verzamelen. e. ESRI Belux ( ESRI BeLux is de leverancier van het softwarepakket ArcGIS. Het bedrijf biedt tevens een waaier aan professionele dienstverlening zoals consultancy, behoeftestudies en GIS-analyse, ontwikkeling van GIS toepassingen, geografische dataconversie en - integratie, projectmanagement, GIS- implementatie, software trainingen, opleidingen op maat. ESRI Belux ontwikkelt geen eigen data, maar heeft wel relaties met Eurosense, het NGI en TeleAtlas. f. Andere overheidsinstanties Daarnaast zijn er echter ook nog initiatieven komende uit overheidsinstanties. Zo wordt in het kader van verkeersveiligheid bij het Verkeerscentrum de verkeersintensiteiten gekoppeld aan een geografisch informatie systeem, wordt er een verkeersbordendatabank opgesteld, worden de wegkenmerken bijgehouden in de ADA-databank en lokaliseren de Vlaamse provincies in opdracht van de Vlaamse Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 14 RA-MOW

17 overheid de ongevallen voor hun provincie in het ongevallen-gis Vlaanderen (MOBGIS). Hierover zal in het volgende hoofdstuk dieper op ingegaan worden. Vele politiezones houden ook hun statistieken bij in een GIS-omgeving, zodat er op lokaal vlak doordachte beleidsbeslissingen kunnen gemaakt worden. 2.3 Dataverwerking: analyses met GIS De data die werd verzameld bij de dataverzameling wordt nu gegroepeerd en verwerkt tot bruikbare informatie. Uitgaande de hybride gegevensarchitectuur (zie paragraaf Organisatie van de gegevens) kan een onderscheid gemaakt worden tussen functies voor het analyseren van niet-ruimtelijke gegevens, voor het analyseren van ruimtelijke gegevens en functies voor het geïntegreerd analyseren van ruimtelijke en niet-ruimtelijke data. Indien de data thematisch samengenomen worden in verschillende datalagen, kan men analyses doen binnen een datalaag of functies uitvoeren over verschillende datalagen tegelijkertijd. Er is tevens een onderscheid tussen een bevraging en een bewerking. Bij een bevraging zal enkel bestaande data opgevraagd worden die expliciet aanwezig is in de databank, zonder dat de inhoud van de databank dient gewijzigd te worden. Bewerkingen leiden nieuwe informatie af uit bestaande gegevens door het combineren van data of door het uitvoeren van berekeningen. GIS is een zeer goed instrument om ruimtelijke analyses op een geautomatiseerde wijze uit te voeren (Hendriks et al, 1997). Er kunnen dus verschillende types van functies uitgevoerd worden met behulp van GIS (Uhasselt, 2009): Gegevens uit een database visualiseren Statistische en geografische analyses maken Verschillende kaarten digitaal vergelijken Gebeurtenissen verklaren Toekomstige patronen, trends, veranderingen, voorspellen Verschillende scenario s en mogelijke oplossingen visueel voorstellen en vergelijken Wijzigingen aanbrengen op kaarten Deze bovenvermelde functies kunnen gegroepeerd worden in 5 soorten analyses, namelijk identificatie, lokalisatie, spatio-temporele analyse, overlay-analyse en ruimtelijke modellering. Er wordt steeds ook vermeld hoe deze functie kan gebruikt worden op vlak van verkeersveiligheid (Canters, 2003; Uhasselt, 2009): Identificatie: hierbij stelt men zich de vraag welke kenmerken een gegeven locatie of object heeft. In het kader van verkeersveiligheid is deze tool interessant om controle locaties te identificeren voor een bepaalde test locatie. Op deze manier kunnen de externe effecten deels geneutraliseerd worden. Lokalisatie: hier wordt op zoek gegaan naar de plaats waar zich een bepaald fenomeen voordoet. Op deze manier kan GIS meehelpen bij de lokalisatie van verkeersongevallen of zwarte punten en helpen zo mee aan de verbetering van de verkeersveiligheid. Men kan zo werkpunten blootleggen van het wegennetwerk. Spatio-temporele analyse: indien men over cijfers voor verschillende jaren beschikt, kan men de ruimtelijke veranderingen gaan monitoren over een bepaalde periode. In de verkeersveiligheidcontext kan de evolutie van de Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 15 RA-MOW

18 verkeersongevallen gevisualiseerd worden. Hiervoor is het zeer interessant om de ongevallenmigratie 2 in kaart te brengen. Overlay-analyse: bij deze analyse worden ruimtelijke verbanden gelegd tussen bepaalde fenomenen. Op deze manier kan er bijvoorbeeld gekeken worden naar het aantal verkeersongevallen die zich voordoen in een bepaalde zone (schoolomgeving, binnen of buiten de bebouwde kom, industriezone, etc.). Ruimtelijke modellering: hierbij worden alternatieve scenario s met elkaar afgewogen of worden er simulaties uitgevoerd. Op deze manier kan gekeken worden welke verkeersimpact een nieuwe verkeerssituatie heeft. Bij de ruimtelijke modellering kan ook op zoek gegaan worden naar de meest geschikte locatie voor het inplanten van bijvoorbeeld flitspalen op autosnelwegen op basis van het aantal verkeersongevallen. 2 Ongevallenmigratie zorgt ervoor dat de verkeersongevallen op een herwerkte locatie verminderen, maar door deze aanpassing ontwikkelen zich nieuwe ongevallen op aanliggende kruispunten, waardoor het algemene verkeersveiligheidsniveau amper verbetert (Maher, 1990). Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 16 RA-MOW

19 3. V E R K E E R SVEILIGHEID I N B E E L D: E E N R E F E R E N T I E D AT ABANK Om meer inzicht te krijgen in de factoren die de verkeersveiligheid beïnvloeden, verkeersveiligheidsmaatregelen te evalueren, trends te monitoren en strategische beleidsbeslissingen te ondersteunen in Vlaanderen dient er een veelomvattende referentiedatabank opgesteld te worden die betrouwbare, accurate en up-to-date data omvat over verschillende jaren (Lyons et al, 2008; Hizal et al, 2009; Van Malderen et al, 2009). De referentiedatabank wordt opgesteld in een GIS, zodat de uitgebreide tabellen van de geogecodeerde 3 verkeers(ongevallen)databanken geïntegreerd en gevisualiseerd kunnen worden. Op deze manier wordt de data overzichtelijk weergegeven. Er zal voor de ontwikkeling van het referentiebestand gebruik gemaakt worden van het softwareprogramma ArcGIS van ESRI (Environmental Systems Research Institute). De keuze van GIS is vanzelfsprekend aangezien dit systeem eenvoudig overweg kan met databanken die zowel over ruimtelijke als niet ruimtelijke data beschikken zoals in het vorige hoofdstuk werd aangehaald. Op deze manier kunnen ook niet-conventionele databanken opgenomen worden zoals wegkenmerken en verkeersintensiteiten. Het is daarbij mogelijk om extra links te leggen en zo een diepgaander inzicht te verkrijgen over de verkeersongevallen en hun patronen. Met de referentiedatabank willen we dus een ongevallendatabank samenstellen die het mogelijk maakt om gegevens zo te structureren, zodat er eenvoudig op een geautomatiseerde wijze gedetailleerde verkeersveiligheidsanalyses kunnen uitgevoerd worden. Om deze analyses uit te voeren zal er binnen dit werkpakket ook een analysetool ontwikkeld worden om de data uit de referentiedatabank te verwerken. Over deze analysetool, de Road Accident Analyzer, wordt dieper ingegaan in het volgende hoofdstuk. In dit hoofdstuk wordt de samenstelling van de databank besproken. Er zal echter eerst gestart worden met enkele toepassingen weer te geven van GIS in het kader van verkeersveiligheid. 3.1 Toepassingen in ongevallen-gis Aangezien verkeersongevallen een geografische component hebben, wordt er in het kader van verkeersveiligheid vaak gebruik gemaakt van GIS. Dit werd al gehanteerd voor verscheidene toepassingen. Het identificeren van zwarte punten is de meest voorkomende applicatie van GIS. Daarnaast kan GIS ongevallenoorzaken blootleggen, verkeersongevallen voorspellen, verkeersveiligheidsmaatregelen evalueren, budgetten toewijzen, veilige routes plannen, verkeersongevallenprocedure te verbeteren, etc. Hall et al (2000) bewezen tevens dat het gebruik van GIS een sociale opbrengst opleverde voor de maatschappij, aangezien er hoge baten-kostratio s werden gevonden voor verkeersongevallenanalyses en beleidsplanning. Deze verschillende toepassingen worden hieronder kort besproken. Voor meer informatie over de desbetreffende applicaties wordt verwezen naar de bijhorende literatuur Zwarte punten identificeren Een veel gekende toepassing van GIS in het kader van verkeersveiligheid is de aanduiding van zwarte punten (Geurts et al, 2003; Mandloi et al, 2003; Sorensen et al, 2007; Kowtanapanich, 2007). Hiervoor bestaan verschillende definities om de zwarte 3 In termen van x,y coördinaten Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 17 RA-MOW

20 punten te bepalen (Hauer, 1996; Elvik, 2006; Elvik, 2007; Sorensen et al, 2007). Algemeen kan er gesteld worden dat een zwart punt een locatie is waarbij het geobserveerde aantal ongevallen hoger is dan verwacht in verhouding tot vergelijkbare locaties ten gevolge van lokale risicofactoren (Sorensen et al, 2007). In Vlaanderen worden de zwarte punten aangegeven in de verkeersongevallen-gis. Men berekent zo eenvoudig de zwarte punten op basis van de definitie, waarbij rekening wordt gehouden met de ernst van het ongeval. Een lichtgewonde krijgt een gewicht van 1, een zwaargewonde 3 en een dodelijk verkeersslachtoffer 5. Men bekomt een zwart punt indien er op 3 jaar tijd op dezelfde plaats minimum 3 ongevallen gebeurd zijn en waarbij het totale gewicht 15 of meer bedraagt. Dit kan samengevat worden in volgende functie (Moons, 2009): 1 L + 3 Z + 5 D 15 L = Lichtgewond; Z = Zwaargewond; D = Dodelijk gewond Voorspellen van verkeersongevallen Aan de hand van een Geografisch Informatie Systeem kan men tevens trends nagaan. Daarbij tracht men het aantal die in de toekomst zullen plaatsvinden te voorspellen. Het verwachte aantal ongevallen wordt traditioneel uitgedrukt als het product van de blootstelling en de ongevallenratio, waarbij de ongevallenratio algemeen gedefinieerd wordt als het aantal verkeersongevallen op de blootstellingeenheid zoals de AADT 4. Elvik (2007) bespreekt in zijn rapport welke methodologie men dient te hanteren om een model op te stellen om verkeersongevallen te voorspellen. Onder andere Saccomanno et al (2001), Van Geirt et al (2006) en Bindra et al (2009) maakten reeds succesvol gebruik van een model op basis van GIS om verkeersongevallen te voorspellen. Daarbij waren verkeersstromen bijvoorbeeld een zeer belangrijke verklarende variabele voor het ontstaan van verkeersongevallen. Verwacht aantal ongevallen = Blootstelling x Ongevallenratio Ongevallenoorzaken definiëren Daarnaast kan GIS ook ongevallenpatronen definiëren. In verschillende studies werden verkeersongevallenanalyses uitgevoerd op basis van GIS, opdat interessante en significante ongevallenpatronen aan het licht zouden komen (Peled et al, 1996; Saccomanno et al, 1997; Kim et al, 1999; Saccomanno et al, 2001). Hiervoor worden verkeersongevallen geanalyseerd aan de hand van verschillende thematische lagen. Daarbij worden vaak statistische analyses uitgevoerd zoals regressieanalyses en clusteranalyses om de dominante verkeersongevallen eruit te filteren (Liang et al, 2005; Depaire et al, 2008). Door de ongevallenoorzaken na te gaan, kan men, in tegenstelling tot het bepalen van zwarte punten, op zoek gaan naar de onderliggende factoren van de verkeersongevallen. Op deze manier krijgt men meer inzicht in de situatie en kan men effectiever en efficiënter beleid voeren om de verkeersongevallen te reduceren. 4 Average Anual Daily Traffic Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 18 RA-MOW

21 Er kunnen verschillende analyses uitgevoerd worden. Zo kan men de meest voorkomende ongevallenoorzaken checken bij dodelijk/zwaar/licht gewonden (severity analysis); een analyse uitvoeren afhankelijk van de tijd van de dag / dag in de week / (tijdsanalyse); een verkeersongevallenanalyse per voertuigtype of per weertype; enzovoort. Het is bijvoorbeeld mogelijk dat er op een bepaalde weg op het eerste zicht niet abnormaal veel ongevallen gebeuren. Indien er echter gekeken wordt naar de dagen wanneer het geregend heeft, kan blijken dat er ten opzichte van soortgelijke wegen op een regenachtige dag significant meer ongevallen gebeuren. Een onderliggende oorzaak kan dan bijvoorbeeld een slechte afwatering zijn, waardoor er aquaplaning ontstaat met verkeersongevallen als gevolg Verkeersveiligheidsmaatregelen evalueren Geografische Informatie Systemen werden ook al talrijke keren toegepast om effecten van verkeersveiligheidsmaatregelen te bepalen en te evalueren (zoals Augeri et al, 2003; Fuller et al, 2003; Augeri et al, 2005; RIPCORD-ISEREST, 2008). GIS maakt het namelijk eenvoudig om de wijziging in het aantal ongevallen voor en na implementatie van een verkeersveiligheidsmaatregel weer te geven. Sommige auteurs combineren GIS zelfs met socio-economische evaluatiemethoden zoals Multi-Criteria Analyse (MCA) en Sociale Kosten-Baten Analyse (SKBA) om de meest geschikte maatregelen te selecteren of om het ongevallenrisico te evalueren (Fuller et al, 2003; Augeri et al, 2005; Levine, 2007) Andere applicaties GIS werd tevens gebruikt voor allerlei andere toepassingen in het kader van verkeersveiligheid. Augeri et al (2005) hanteerden GIS om de financiële middelen optimaal te alloceren. Onder andere Miller (1997) en Loo (2006) pasten GIS toe om de ruimtelijke variabelen in de verkeersongevallenregistratie te valideren. Vervolgens hanteerden Smith et al (2005) GIS om effectief en efficiënt aan handhaving te kunnen doen. Austin et al (1997) beschrijven in hun artikel nog talrijke andere toepassingen van GIS om het verkeer veiliger te maken waaronder veilig traject bepalen voor het woonschool verkeer. 3.2 Bestaande gevisualiseerde verkeersongevallendatabanken in Vlaanderen In Vlaanderen bestaan er verschillende gevisualiseerde databanken die de verkeersongevallen in kaart brengen. Overheidsinstanties, politiekorpsen, onderzoeksgroepen, hanteren GIS om analyses te doen op de verkeersveiligheid in Vlaanderen en om daaruit dan conclusies te trekken die dan leiden tot gepaste beleidsaanbevelingen. De meest gekende ongevallendatabank is waarschijnlijk de ongevallen-gis van de Vlaamse overheid, die door bepaalde provincies online wordt aangereikt. Deze is gebaseerd op de geaggregeerde ongevallenstatistieken van het ADSEI. In deze tool worden naast de ongevallenstatistieken ook lagen zoals straatnamen, gemeentenamen en grenzen, gevaarlijke punten weergegeven. De functie dat deze databank heeft is het voorstellen van ongevallendata. Andere functies, zoals bewerkingen, kunnen hiermee echter niet uitgevoerd worden. Daarnaast kampen sommige applicaties kleine online probleempjes. De programma s lopen soms vast, knoppen zoals legende zijn niet in alle gevallen operationeel, etc. Er zal dus rekening Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 19 RA-MOW

22 moeten gehouden worden met deze mogelijke problemen om de database online te krijgen. Het is dan ook belangrijk dat er geen dubbelwerk wordt gedaan en dat de databank van het steunpunt zich duidelijk differentieert van deze van MOBGIS, dat het ongevallen-gis van de Vlaamse overheid omvat. In onderstaande figuur werd een screenshot genomen van de ongevallen-gis van West-Vlaanderen. Hierbij worden de verschillende ongevallen aangeduid met rode stippen, de zwarte punten werden aangeduid met een gele stip. Figuur 3: screenshot verkeersongevallen GIS-West: Diksmuide Bron: GIS-Vlaanderen In de volgende paragrafen wordt er besproken welke data er dient opgenomen te worden in de databank. Het is namelijk zo dat ongevallendata op zich een noodzakelijke, maar onvoldoende bron van informatie is in het onderzoek naar verkeersveiligheid. Daarvoor zijn namelijk extra databanken nodig, ondermeer deze die besproken werden onder paragraaf Referentiedatabank voor verkeersveiligheid in Vlaanderen Het analyseren van verkeersveiligheidsmaatregelen op het wegennetwerk is een complex gebeuren, aangezien het gedetailleerde kennis noodzaakt over de verschillende factoren die de ongevallenrisico s beïnvloeden op de weg. Deze kennis omvat complete en betrouwbare data over verkeersveiligheid. Om verkeersongevallenanalyses te kunnen uitvoeren moet men dus kunnen beschikken over een complete, betrouwbare en gestructureerde referentiedatabank voor verkeersveiligheid. Dit is echter geen sinecure omwille van verscheidene redenen: De veelzijdige factoren die het ontstaan van verkeersongevallen beïnvloeden De talrijke databanken die worden beheerd door verschillende (overheids)instanties. Deze hebben niet allemaal dezelfde codes, formaten en behandelen niet altijd dezelfde periodes Steunpunt Mobiliteit & Openbare Werken 20 RA-MOW