INFORMATIE
fig. la: de leans op een incident per kilometer per jaar schade en gevolgschade, en tussen economische-, milieu- en
neemt af van 0.05 naar 0.045. De verwachte reductie in aan- gezondheidsschade. Bij perfecte informatie en perfecte ont-
tal incidenten is dan (0.05-0.045)xl 00.000 500 per jaar; sluiting zou de grondroerder de noodzakelijke kaarten in
fig. lb: de kosten van een 1% verhoging zijn in het begin zijn machine downloaden en vervolgens van veel kosten voor
erg groot, maar worden later kleiner. Volgens de figuur het graven van proefsleuven en andere detectie methoden af
kost, bij een compleetheid van 86%, een verhoging met zijn. Dat zou een efficiencywinst opleveren. Er zouden min-
1% naar 87% slechts 7 euro/km*jaar. De totale kosten der incidenten voorkomen, waardoor leidingbeheerders
zijn: 700.000 euro/jaar.
minder kosten zouden maken aan toezicht en aan juridische
fig. lc: bij een gemiddelde schade van 1700 euro per inci- afhandeling van schadegevallen. Ook het minder efficiënt
dent zijn de verwachte baten door reductie in het aantal werken, zou men als schade kunnen beschouwen. Grafiek la
incidenten: 500x1.700 850.000 euro per jaar;
toont het verband tussen de 'oorzaak' compleetheid en de
fig. ld: bij 86% compleetheid levert een verhoging met kans op een incident. Uit de grafiek valt af te leiden hoeveel
1% naar 87% naar verwachting als netto baten: 1,5 eu- de kans op een incident afneemt als functie van een verho-
ro/km*jaar. Het 95% betrouwbaarheidsinterval is ?±1,96*?; ging van de compleetheid. Het 'fitten' van deze grafiek op ge-
bij 0,812 is het interval [-0,092, 3,092] in euro/km*jaar. gevens uit een schaderegistratie zal zeker geen 100% correla-
Bij een netwerk van 100.000 km zijn de verwachte netto tie opleveren, aangezien de leans op een incident afhankelijk
baten 100.000x1,5 150.000 euro/jaar en liggen deze met is van vele factoren. Voor het schrijven van dit artikel werd
95% zekerheid in het interval [-136, 300,136].
Op ieder van de grafieken la-d zit een
onzekerheidsmarge, omdat de grafie
ken modellen voorstellen die zijn ge
schat uit tabellen van schaderegistra-
ties. Bijvoorbeeld fig. lc is een histo
gram dat toont dat het gros van de inci
denten een lage schade heeft (enkele
honderden euro's) en dat incidenteel
schadebedragen in de miljoenen lopen.
Voordat men start aan een risico-analy
se moet duidelij lc zij n wat men verstaat Fig. 1
onder de begrippen "schade" en "oor- Illustratie van een
zaak". Voor het begrip schade wordt risico-analyse
onderscheid gemaakt tussen directe (fictief voorbeeld).
een aantal betrokkenen gevraagd naar het aantal schades dat
werd veroorzaakt door zaken als onvoorzichtig graven, kaar
ten niet lezen of verkeerd interpreteren en haastwerk. De
schattingen liepen wijd uiteen van 35% tot 80% van alle inci
denten. Het aanwijzen van oorzaken van schade is een heike
le bezigheid. Bijvoorbeeld: wanneer er op een locatie volgens
de kaarten geen leiding ligt, waarom zou je dan niet onvoor
zichtiger te werk gaan? Immers dat is sneller en dus winstge
vender. Vervolgens trekt de machine door een leiding, waar
mee blijkt dat de kaart incompleet was. Registreert men dan
als oorzaak onvoorzichtig graven of incompleetheid?
Conclusie: zolang niet duidelijk is hoe de begrippen "oor
zaak" en "schade" zijn gedefinieerd in een schaderegistra
tie is een risico-analyse zoals voorgesteld in fig. 1 aan de
hand van die schaderegistratie onmogelijk.
<p\
ocmpIselhekJ
J10G*
0%
100%
|c|
100,000
ccmpee1he<i
schade per incident [eurcs]
(d)
J.Ov
osk]
i F
fid
ccm p eel he,
GEO-INFO 2004-12
r 4;~'
w
1
ri
Be
o%
i
3
'l
8
