Prognosticeren met modellen ís al zo moeilijk – en dan komt daar ineens zo’n ontwrichtende coronacrisis bij. Wat voor gevolgen heeft dat voor het werken met verkeersmodellen? We vroegen het aan Peter Mijjer, directeur van 4cast. Zijn bedrijf is gespecialiseerd in de ontwikkeling en toepassing van (voorspellende) verkeersmodellen.
“Wat corona betekent voor modelvoorspellingen? Ik denk wel dat je kunt stellen dat we een uitdagende tijd tegemoet gaan. Voorspellingen hebben al een onzekerheidsmarge – niets is lastiger te voorspellen dan de toekomst – maar zo’n crisis zorgt voor een extra brok onzekerheid.
Neem het keuzemodel. Dat gaat ervanuit dat personen bij hun mobiliteitskeuzes ‘nut’ maximaliseren: ze wegen de kosten, reistijden en het gemak van verschillende modaliteiten af en bepalen op basis daarvan óf ze gaan reizen, met welk vervoermiddel en waarnaartoe. Maar nu is daar ineens de factor angst: mensen die voor de crisis onbekommerd met het ov reisden, schaffen ineens een auto aan voor hun verplaatsingen. Daar houdt geen model rekening mee.
Ook de referentiekaders staan onder druk. Veel modellen worden gevoed met gegevens uit het verplaatsingsonderzoek Onderweg in Nederland, ODiN, over herkomsten, bestemmingen, vervoerwijzen en reismotieven. Maar hoe bruikbaar zijn enquêtes van vóór corona nog? En wat als er met nieuwe enquêtes coronaoverwegingen in ODiN sluipen? Wat moet je daarmee als corona weer voorbij is? Welke trends die we nu waarnemen, zijn blijvend? Het kan zomaar jaren duren, eer we overal weer goed grip op hebben.
Voor langetermijnvoorspellingen gebruiken vrijwel alle beleidsmodellen de WLO-scenario’s, over welvaart en leefomgeving in 2030, 2040 en 2050. Scenario ‘hoog’ gaat uit van een relatief hoge economische groei en scenario ‘laag’ van een gematigde economische groei. Maar kloppen de uitgangspunten nog waarop die scenario’s zijn gebaseerd? Als corona morgen ophoudt, zal het wel loslopen. Maar wat als de crisis langer aanhoudt?
Tot we daar duidelijkheid over hebben, kun je op basis van wat je monitort hooguit ‘bijsturen’ in je model. Je zou bijvoorbeeld het ov-gebruik in de berekeningen af kunnen schalen. Maar het blijft houtje-touwtje. Onze modellen zijn niet toegerust voor corona, zo simpel is het.
Natuurlijk zijn er ook kansen voor modellen. Wij hebben als 4cast tijdens de eerste golf modelberekeningen gedaan om het effect te onderzoeken van het versoepelen van de lockdownmaatregelen. Daarmee bied je beleidsmakers houvast.
Maar je moet goed kijken naar wat je prognosticeert. Heb je het over de nog enigszins overzichtelijke periode binnen de crisis, dan kunnen we veel doorrekenen. Zodra je iets moet zeggen over post-corona wordt het lastiger. De hoofdvraag – ik zei het net al – is hoe lang de crisis aanhoudt. Dat zal bepalen hoe diep de economische crisis wordt, maar ook of er sprake is van een echte trendbreuk. Vouwt alles zich na de crisis weer terug naar hoe het was of kunnen we straks spreken van een pre- en post-coronatijdperk?
Door die grote onzekerheid zul je steeds verschillende scenario’s moeten doorrekenen om de randen van het speelveld vast te stellen.
In de tussentijd moeten we vooral blijven leren en ontwikkelen. Kunnen we de factor angst meenemen in onze berekeningen en zo ja hoe dan? Door goed te monitoren wat er gebeurt, krijgen we een beter zicht op de impact van een virus, van een lockdown, van een ‘dringend advies’ enzovoort. Hoe verandert dat het leven voor de verschillende bevolkingsgroepen? Hoe werkt dat door in de vervoerskeuzes? Welke impact heeft het op woon-werkverkeer? Zijn kantoorlocaties in de huidige omvang nog wel nodig?
Als er dan nog eens een virus voorbijkomt, kunnen we die inzichten meteen gebruiken om onze modellen bij te stellen – en zullen we de beleidsmakers van dat moment op veel meer manieren houvast bieden.”
