In 2007 is het nieuwe onderzoeksprogramma van de SWOV van start gegaan. Dit bestaat uit tien deelprogramma's waarvan Wegen en Verkeer er een is. Onderzoeksdatabase is een project binnen dit deelprogramma. In dit project moeten gegevens verworven worden voor onderzoek naar de effecten van weg- en verkeerskenmerken op de verkeersveiligheid, wat het onderwerp van het project Door met Duurzaam Veilig — Vorm is (DmDV — Vorm). Kennis over deze effecten is van belang voor onderzoekers, wegbeheerders en beleidsmakers. Alhoewel veel wegbeheerders bestanden met weg- en verkeerskenmerken bijhouden, bestaat er op dit moment in Nederland nog geen geschikte onderzoeksdatabase. Er is dus behoefte aan een database met daarin weg- en verkeersgegevens die specifiek bedoeld is voor verkeersveiligheidsanalyses en -beleid en daaraan gerelateerde zaken. In het buitenland bestaan dergelijke databases al wel. In de Verenigde Staten (VS) is in de jaren tachtig het Highway Safety Information System ontwikkeld. Hierin zijn voor negen staten en twee gemeenten veel ongevallen-, weg- en verkeersgegevens vastgelegd. Ieder jaar worden de gegevens actueel gemaakt. Een ander soort bestand is MOLASSES uit het Verenigd Koninkrijk. Dit bevat informatie over maatregelen die door lokale wegbeheerders zijn genomen op lokale wegen en bedoeld zijn om een verkeersveiligheidsprobleem op te lossen. MOLASSES wordt al een aantal jaren niet meer onderhouden en is dus niet meer actueel. Het HSIS sluit goed aan bij de door de SWOV gewenste onderzoeksdatabase. Het Nederlandse gegevensbestand Wegkenmerken+, met wegkenmerken en intensiteiten, lijkt qua opzet sterk op het HSIS, maar bevat veel minder wegkenmerken en is nog lang niet volledig ingevuld. Daarom wordt Wegkenmerken+ nog niet geschikt geacht als basis voor de gewenste onderzoeksdatabase. In de VS is een lijst opgesteld van 180 weg- en verkeerskenmerken die minimaal nodig worden geacht voor verkeersveiligheidsonderzoek: het Model Minimum Inventory of Roadway Elements. De SWOV streeft naar een database met een beperkter aantal weg- en verkeerskenmerken. De database moet gegevens over de hoeveelheid en samenstelling van het verkeer bevatten. De gewenste wegkenmerken moeten de functie (bijvoorbeeld wegtype en snelheidslimiet), het lengteprofiel (bijvoorbeeld zichtafstand, bochtigheid en heuvelachtigheid) en het dwarsprofiel (bijvoorbeeld aantal rijstroken, wegbreedte, berminrichting) beschrijven. Ook moet de database gegevens over kruispunten bevatten, zoals het type (rotonde, voorrangskruispunt en dergelijke), het aantal takken en de aanwezigheid van fiets- en/of voetgangervoorzieningen. Voor alle kenmerken moeten eenduidige definities en coderingen opgesteld worden. In het project DmDV — Vorm wil de SWOV ongevallenmodellen gaan ontwikkelen. Daarbij is ervoor gekozen niet allerlei wegkenmerken als verklarende variabelen in de modellen op te nemen, maar modellen op te stellen voor homogene groepen van wegen. Zo een groep moet uit voldoende wegvakken bestaan om betrouwbare analyses uit te kunnen voeren. Daarom is het wenselijk dat de database alle wegen in Nederland bevat. Dit is zeer vooruitstrevend, en daarom worden in eerste instantie alleen ongevallenmodellen voor gebiedsontsluitingswegen buiten de bebouwde kom ontwikkeld. Voor de provincies Gelderland en Drenthe zijn deze wegen reeds geïnventariseerd. Deze inventarisatie kan beschouwd worden als een pilotstudie voor de haalbaarheid van de gewenste onderzoeksdatabase. In deze pilotstudie zijn de wegkenmerken met de hand verzameld, wat zeer arbeidsintensief is. Het is daarom aan te bevelen om de volgende keer de gegevens rechtstreeks in een GIS in te voeren. Een mogelijkheid om gegevens te verzamelen is om gegevensbestanden van wegbeheerders zelf op te vragen en samen te voegen tot een uniform geheel. Daarnaast kan ook gekeken worden naar de bruikbaarheid van nieuwe ontwikkelingen zoals Google Earth, panoramafoto's van CycloMedia en microsimulatiemodellen. Nadat gegevens verzameld zijn is het belangrijk om kwaliteitscontroles uit te voeren. Hierbij moet gecontroleerd worden of bepaalde gegevens elkaar niet tegenspreken of dat er vreemde verschillen zijn tussen weg- of verkeerskenmerken van aanliggende wegvakken. Wanneer de database jaarlijks vernieuwd wordt, kan gecontroleerd worden er vreemde verschillen zijn tussen twee opeenvolgende jaren.
Feasibility study for a database for research in the area of roads and traffic SWOV’s new research programme started in 2007. This research programme consists of ten sub-programmes, and Roads and Traffic is one of them. Research database is a project within this sub-programme. In this project, data needs to be acquired for study of the effects of road and traffic characteristics on road safety, which is the subject of the project Advancing Sustainable Safety — Layout (ASS — Layout). Knowledge of these effects is relevant for researchers, road authorities and policy makers. Although many road authorities maintain databases with road and traffic characteristics, there is no suitable research database in the Netherlands at this moment. Therefore, there is a need for a database with road and traffic data, which is specifically meant for road safety analyses and policy, and related applications. Internationally such databases already exist. The United States developed the Highway Safety Information System (HSIS) in the 1980s. In this system, many crashes, road and traffic data are recorded for nine states and two urban centres. Every year, the data is updated. Another kind of database is MOLASSES in the United Kingdom. This database contains information on measures taken by local road authorities for local roads which are meant to address a road safety problem. MOLASSES has not been maintained for a number of years and is therefore not up-to-date anymore. The HSIS meets SWOV's demands of a research database quite well. The structure of the Dutch database Wegkenmerken+, with road characteristics and traffic volumes, strongly resembles the HSIS, but contains far fewer road characteristics and is not complete by far. That is the reason why Wegkenmerken+ has not yet been found suitable as basis for the desired research database. In the United States, a list has been drawn up of 180 road and traffic characteristics that are considered the minimum required for road safety research: the Model Minimum Inventory of Roadway Elements. SWOV aims at a database with a more limited number of road and traffic characteristics. The database should contain data on the quantity and composition of traffic. The desired road characteristics should describe the function (for example type of road and speed limit), the alignment (for example visibility, bendiness and hilliness) and the cross section (for example number of lanes, road width, shoulder layout). The database must also contain data on intersections, such as the type (roundabout, priority intersection et cetera), the number of legs and the presence of bicycle and/or pedestrian facilities. Unambiguous definitions and encodings should be drawn up for all characteristics. In the project ASS — Layout, SWOV intends to develop accident prediction models. In the project the choice was made not to include all sorts of road characteristics in the models as explanatory variables, but to set up models for homogeneous groups of roads. Such a group should contain sufficient road sections to make reliable analyses. Therefore it is advisable that the database contains all roads in the Netherlands. This is very innovative, and therefore, initially, only accident prediction models are developed for rural distributor roads. These roads have already been inventoried for the provinces of Gelderland and Drenthe. This inventory can be considered a pilot study for the feasibility of the desired research database. In this pilot study, the road characteristics were collected manually, which is very labour-intensive. Therefore, direct data input into a GIS is recommended for following occasions. A possibility for collecting data is to request road authorities to hand over their databases and to merge them into one consistent unit. Furthermore, the usefulness of new developments, such as Google Earth, panoramic pictures of CycloMedia and micro-simulation models can also be taken into account. After data has been collected, it is important to perform quality checks. At this stage it should be checked if certain data are not inconsistent or that there are strange differences between road or traffic characteristics of adjacent road sections. When the database is updated on a yearly basis, it can be checked if there are unusual differences between two successive years.
