Verkeerskundige data-analyse verhoogt kwaliteit gegevens NDW

  • Data analyse
  • App bouwen
  • Adviesrapport

De Nationale Databank Wegverkeersgegevens (NDW) levert wegverkeersgegevens voor overheden en onderzoekers. Verschillende wegbeheerders en commerciële partijen winnen deze gegevens in. De NDW verzamelt, aggregeert en verspreid deze verkeersinformatie, bijvoorbeeld intensiteiten en snelheden op de meeste wegen in Nederland. Om de kwaliteit van deze informatie verder te kunnen verbeteren heeft de NDW een specialist van DTV Consultants gevraagd om verkeerskundige ondersteuning te leveren bij het analyseren van de verkeersdata.

De analyse van de data heeft als onderliggend doel om (mogelijke) fouten in de data op te sporen. En het gaat om héél veel gegevens. De bij de NDW opgeslagen data is per minuut gelogd, ook is er een categorisatie op rijstrook en voertuigtype (personenauto, vrachtauto, bus, motor etc.). Wim Kars, coördinator Beheer en Exploitatie bij NDW: “Tot nog toe gebeurde foutopsporing voornamelijk reactief. Als een gebruiker een melding maakte, dan speelden we daar op in. Als NDW willen we juist een meer proactieve rol gaan vervullen. Dit vergroot de efficiëntie en de betrouwbaarheid van onze data. In dit proces hadden we behoefte aan een verkeerskundige toets, iemand die met verstand van zaken met de data aan de slag kon.”

Voorbeeld: deze statistiek laat zien dat dit meetpunt stopt met doorgeven van (juiste) data.

Toetsen verkeerskundige data

De beschikbare datasets zijn op verschillende manieren getoetst. We zijn begonnen met inventariseren van de gestelde harde kwaliteitseisen aan de data(levering). Er zijn bijvoorbeeld afspraken over de uptime van meetpunten, en de reactietijd bij storingen daarvan. Ook hebben we een scala aan verkeerskundige onwaarschijnlijkheden opgesteld die uit de data te halen valt. Denk hierbij aan zaken als te hoge meetwaarden, verkeerde voertuig categorisering (bijvoorbeeld een te hoog percentage vrachtverkeer), of verkeerde rijstrookverdeling. Dit zijn de ‘zachtere’ aspecten. Als bijvoorbeeld een meetpunt vlak voor een afslag ligt, kan het goed zijn dat een hoog percentage van het verkeer op de linker rijstroken overeen komt met de werkelijkheid. Deze context (locatie van het meetpunt, rijrichting etc.) wordt momenteel niet in beschouwing genomen.

Nog een voorbeeld: deze grafiek laat zien dat op de meest linker rijstrook voornamelijk lange voertuigen rijden (categorie = voertuiglengte). Dat is verkeerskundig gezien heel onwaarschijnlijk.

Analyse-app helpt gericht verbeteren

Voor alle bovengenoemde aspecten heeft DTV Consultants een applicatie ontwikkeld die automatisch hele datasets kan analyseren, bijvoorbeeld de data van een bepaalde maand van een bepaalde leverancier. Deze applicatie meldt op rijstrookniveau nauwkeurig op welke meetlocaties er mogelijk fouten/defecten zijn. NDW  is tevreden met het resultaat: “Met deze applicatie kunnen wij onze dataleveranciers gerichter aansturen, zodat zij de gegevens correct  inwinnen. En daar hebben alle betrokken partijen profijt van.”

Advies en informatie

Daniel Schreinemacher

Daniel Schreinemacher

Adviseur Smart Mobility