A03-20250630-26-vka-odra-uitvoeringsstrategie milieu-bijlage-2-prioriteiten-algoritme

Fout! Tekstfragment niet gedefinieerd.

Prioriteiten Algoritme 2.0 Functionele beschrijving

Rapport

Ons kenmerk

Uw kenmerk

Behandeld door

Afschrift aan

Bijlage

Fout! Tekstfragment niet gedefinieerd.

Omgevingsdienst De Vallei

Inhoud

1

2

Samenstelling- en werking Risicomodel OddV.................................................... 4 1.1

I-GO ............................................................................................................. 4

1.2

Risicomodel ................................................................................................. 4

1.3

Overwegingen bij de ontwikkeling .............................................................. 4

1.3.1

Adaptatie ............................................................................................. 4

1.3.2

Gebruikersgemak ................................................................................ 4

1.3.3

Gebruikersbehoefte ............................................................................ 4

1.4

Prioriteiten Algoritme ................................................................................. 5

1.5

Dynamisch normtijden algoritme ............................................................... 5

1.6

Data Dashboard........................................................................................... 5

1.7

ViCo: Virtuele Collega .................................................................................. 5

1.8

Blinde vlekken algoritme ............................................................................. 5

1.9

Samenhang tussen de vier elementen ........................................................ 6

Functionele beschrijving van het prioriteiten algoritme 2.0............................... 7 2.1

Conceptuele basis ....................................................................................... 7

2.2

Milieurelevantie .......................................................................................... 8

2.2.1

VNG categorie of waardering van de MBA’s ....................................... 8

2.2.2

Het energieverbruik .......................................................................... 11

2.2.3

Totale stookvermogen (Scios register).............................................. 11

2.2.4

Afgegeven afval ................................................................................. 12

2.2.5

Afvalverwerking................................................................................. 14

2.2.6

Kiwa certificaten ................................................................................ 14

2.2.7

Type bedrijfslocatie (voorheen inrichting) ........................................ 14

2.2.8

Veescore (diercategorie * aantal dieren) .......................................... 15

2.2.9

Stalsystemen ..................................................................................... 16

2.2.10

Nabijheid Natura 2000 gebied .......................................................... 17

2.2.11

Subtotaalscore Milieurelevantie ....................................................... 17

2.2.12

Onderlinge samenhang variabelen ................................................... 18

2.3

Naleefgedrag ............................................................................................. 19

2.3.1

Basiswaarde....................................................................................... 19

2.3.2

Eigen controleresultaten ................................................................... 19

2.3.3

Bestuurlijke handhavingstrajecten.................................................... 21

2.3.4

Controle resultaten van andere inspectiediensten........................... 21

2.3.5

Naleefgedrag maximum aantal dieren.............................................. 22

2.3.6

Naleefgedrag SCIOS keuringen.......................................................... 23

2.3.7

Milieuklachten / ervaren overlast door de omgeving....................... 23

2.3.8

Ongewoon voorvallen / calamiteiten................................................ 24

2.3.9

Subtotaal score Naleefgedrag ........................................................... 24

Omgevingsdienst De Vallei

2.3.10 2.4

Onderlinge samenhang variabelen ................................................... 25

Tijd sinds de laatste controle .................................................................... 26

2.4.1

Nieuwe bedrijfslocaties ..................................................................... 26

2.4.2

Aspectcontroles................................................................................. 26

2.5

Berekenen Prio-Score en gebruik algoritme ............................................. 28

2.5.1

Geautomatiseerde planning van reguliere controles ....................... 28

2.5.2

Gebruik van het prioriteiten algoritme ............................................. 28

2.5.3 Beperkingen van het algoritme, de automatische planning en de mogelijkheid om af te wijken ............................................................................ 28 3

Bijlage 1 - Beknopte beschrijving ...................................................................... 29

Omgevingsdienst De Vallei

1

Samenstelling- en werking Risicomodel OddV

Sinds de oprichting in 2013, heeft de OddV een sterke focus op data gehad. Dit is o.a. terug te zien in de ontwikkeling van de Informatievoorziening Gezamenlijke Omgevingsdiensten (I-GO), de Kern Registratie Dierverblijven (KRD) en het Risicomodel. I-GO is feitelijk de motor achter het risicomodel. 1.1 I-GO I-GO is een dataplatform van- en voor omgevingsdiensten waar 9 diensten op zitten aangesloten. Alle data die de ODs aanleveren gaat door een ‘gegevenswasstraat’. De geconstateerde data issues worden automatisch teruggekoppeld zodat de betreffende dienst gericht de datakwaliteit kan verbeteren. In I-GO komen naast de eigen data meer dan 20 externe databronnen binnen via automatische koppelingen. Die externe bronnen zijn gematched aan de eigen OD data zodat per bedrijfslocatie te zien is wat er in de externe bronnen over die locatie bekend is. I-GO wordt beheerd door de OddV en heeft geen winstoogmerk. Door aan te sluiten op I-GO krijgt de aangesloten dienst direct toegang tot al deze voordelen inclusief de reeds ontwikkelde toepassingen zoals o.a. het prioriteiten algoritme. Lees meer over I-GO op www.igoview.nl/ 1.2 Risicomodel Het risicomodel van de OddV is in 2020 ontwikkeld en in 2023 aangewezen als best practise vanuit het Inter Bestuurlijk Programma (IBP). Het risicomodel bestaat uit vijf samenhangende onderdelen: • • • • •

Prioriteiten algoritme Dynamisch normtijden algoritme Data dashboard ViCo: Virtuele Collega Blinde vlekken algoritme

1.3 Overwegingen bij de ontwikkeling Bij de ontwikkeling van het risicomodel is aan de voorkant goed nagedacht over de adaptatie, gebruiksgemak en gebruikersbehoefte. 1.3.1 Adaptatie Een veel voorkomend probleem bij slimme toepassingen is dat die slecht gebruikt worden omdat het gebruik onvoldoende aansluit bij de werkpatronen van de collega’s. Vandaar dat het risicomodel ontwikkeld is vanuit de ‘vaste werkwijze’. In 95% van de gevallen werden controles vanuit een opgestelde werklijst van achter het bureau voorbereid. De werklijst was feitelijk de start van alle handelingen. In het belang van adaptatie is bedacht dat het opportuun zou zijn om die werklijst te vervangen voor een ‘digitale en interactieve werklijst’ (powerBI dashboard). 1.3.2 Gebruikersgemak Vanuit het gebruikersgemak is bedacht dat alle te ontwikkelen elementen zoveel mogelijk vanuit hetzelfde dashboard te benaderen moeten zijn. Dit maakt de drempel voor gebruik tenslotte zo laag mogelijk. 1.3.3 Gebruikersbehoefte Er is aan de voorkant onderzocht waar de toezichthouder behoefte aan hebben. Daarbij werd o.a. de volgende dingen genoemd: • Één plek waar alle relevante data te bekijken is • Een beter risicomodel waarbij meer aandacht is voor relevante controles (teveel controles werden als irrelevant ervaren) • Betere normtijden die meer recht doen aan de daadwerkelijk benodigde tijd om de controle uit te voeren

Omgevingsdienst De Vallei

1.4 Prioriteiten Algoritme In het prioriteiten algoritme wordt via real time data analyse prioriteitsscores gegeven aan controles. In het PowerBI Dashboard worden de controles automatisch onder elkaar gezet op basis van hun eigen score. Het algoritme zorgt daarmee enerzijds dat de beschikbare capaciteit wordt ingezet op de plekken waar de grootste milieurisico’s spelen (optimalisatie van milieurendement). Anderzijds levert het algoritme ook een geautomatiseerde planning/ dan wel planningsvoorstel op. Overigens is wel ingebouwd dat er handmatig controles kunnen worden ingepland. In 2024 is versie 2.0 uitgebracht. In versie 2.0 is het algoritme aangepast op de omgevingswet, is een extra databron toegevoegd, zijn een aantal variabelen toegevoegd, waaronder één specifiek gericht op afvalverwerkers en zijn alle variabelen onderling gebalanceerd. In dit document wordt versie 2.0 functioneel beschreven. 1.5 Dynamisch normtijden algoritme Het Dynamisch normtijden algoritme berekent per controle automatisch hoeveel tijd er indicatief nodig is voor het uitvoeren van de betreffende controle. 1.6 Data Dashboard Het data Dashboard is de ontsluiting van een groot aantal databronnen direct aan de toezichthouder zonder dat hij of zij hiervoor via externe portals hoeft in te loggen. Het prioriteiten algoritme zet de bedrijfslocaties onder elkaar.

Door een bedrijfslocatie te selecteren kan via een druk op een button worden bekeken wat er over die bedrijfslocatie bekend is in het LMA, SCIOS, etc. 1.7 ViCo: Virtuele Collega De Virtuele collega gaat een stap verder dan het data dashboard. ViCo analyseert de beschikbare data per bedrijfslocatie en spoort opvallende zaken op. Denk daarbij aan verlopen SCIOS keuringen of ontbrekende afvalafgiftes die wel zou verwachten bij de betreffende bedrijfslocatie. ViCo wordt momenteel nog verder ontwikkeld. 1.8 Blinde vlekken algoritme Het blinde vlekken algoritme vergelijkt het bedrijfslocatiebestand van de OddV met alle beschikbare externe bronnen (BAG, KvK, LMA, Scios, Kiwa, IV, etc.) om bedrijfslocaties op te sporen die nog niet bekend zijn bij de OddV. De resultaten van dit algoritme vormen input voor gerichte inventariserende controles. Dit algoritme is nog in ontwikkeling.

Omgevingsdienst De Vallei

1.9 Samenhang tussen de vier elementen In onderstaande screenshot is te zien hoe de elementen samenkomen in één PowerBI Dashboard. De bedrijfslocatie specifieke data is weggestreept vanwege privacy overwegingen. Resultaat van prioriteiten algoritme

Resultaat van dynamisch normtijden algoritme

Data Dashboard ViCo (Virtuele Collega)

Het Blinde vlekken Algoritme komt beschikbaar via een apart tabblad

Een demo van het risicomodel met fictieve data is te bekijken via deze link: Demo versie Risicomodel

Omgevingsdienst De Vallei

2

Functionele beschrijving van het prioriteiten algoritme 2.0

In dit document wordt het prioriteiten algoritme volledig beschreven inclusief de gemaakte overwegingen. Aan de hand van dit document kan elke andere Omgevingsdienst het model nabouwen. Let wel, dat er in de praktijk altijd wat maatwerk bij komt kijken. Dit heeft m.n. te maken met de manier waarop de data uit het eigen zaaksysteem geïnterpreteerd moet worden. 2.1 Conceptuele basis Het prioriteitenalgoritme is gebaseerd op de formule van risico. Deze formule is: Risico = Kans x Effect. Om deze formule toepasbaar te maken voor een model t.b.v. het milieutoezicht is die vertaald in een variant die aansluit op onze werkelijkheid. Daarbij is Effect vertaald in de Milieurelevantie van een bedrijfslocatie. Met milieurelevantie wordt bedoelt hoeveel invloed de bedrijfsactiviteiten (kunnen) hebben op de omgeving. Daarbij gaat het zowel om de invloed op het milieu en de leefomgeving in normale omstandigheden, maar ook om de mogelijk invloed op het milieu en de leefomgeving als er iets verkeerd gaat. De logica hierachter is dat hoe milieurelevanter een bedrijfslocatie is, hoe groter het potentiële effect als er iets mis gaat. De Kans dat er iets mis gaat is afhankelijk van het naleefgedrag van de ondernemer. Want hoe beter het naleefgedrag, hoe kleiner de kans dat regels worden overtreden. Hoe kleiner de kans dat regels worden overtreden hoe kleiner de kans dat er milieuschade ontstaat.

Daarbij geldt de gefundeerde aanname dat de regels dusdanig robuust zijn dat als de regels goed worden nageleefd de kans zeer klein is dat er iets mis kan gaan. Naleefgedrag moet gezien worden als de neiging van de onderneming / ondernemer om zich aan de regels te houden. Die neiging zal zich onder invloed van tijd uiten in gedrag. Slecht naleefgedrag betekent dus dat, naar mate de tijd vordert, de kans groter is dat er overtredingen worden begaan. Voor de goede vertaling van Kans moet dus zowel gekeken worden naar het Naleefgedrag als de Tijd (sinds de laatste controle). Praktisch gezien is het natuurlijk ook zo dat als we gisteren bij een bedrijf met slecht naleefgedrag hebben gezorgd dat alle overtredingen ongedaan zijn gemaakt, dat de kans dat het vandaag alweer verkeerd is gegaan vrij klein is. De conceptuele basis achter het prioriteitenalgoritme is daardoor: Milieurisico = Milieurelevantie * Naleefgedrag * Tijd sinds de laatste controle

Omgevingsdienst De Vallei

2.2 Milieurelevantie In oudere risicomodellen die over het algemeen statisch zijn wordt de milieurelevantie vaak ingevuld op basis van de VNG categorie (ook wel milieucategorie genoemd). Hoewel die categorie best een zinvolle indicator is, is die in de praktijk vaak erg grofmazig. De VNG categorie wordt namelijk bepaald op basis van de SBI code. Alle metaalverwerkers hebben bijvoorbeeld dezelfde SBI code en dus ook dezelfde VNG categorie. Maar in de praktijk zijn de verschillen in milieurelevantie erg groot. De VNG categorie is dus een goede indicator maar op zichzelf genomen te grofmazig. Vandaar dat er voor de ontwikkeling van het prioriteiten algoritme gezocht is naar een scala van indicatoren die iets zeggen over de milieurelevantie van een bedrijfslocatie. Deze indicatoren zijn onderling verschillend in de voorspellende waarde die ze hebben m.b.t. de milieurelevantie. Daar is rekening mee gehouden in de onderlinge waardering, maar daarover later meer. Voor de bepaling van de milieurelevantie zijn de volgende elementen gevonden: • • • • • • •

VNG categorie of waardering van de MBA’s Het energieverbruik Afvalafgifte Afvalverwerking Totale stookvolume Type bedrijf (A, B, C, IPPC, BEVI / REVI, PRTR) Aantal Kiwa certificaten

Voor agrarische inrichtingen bleken bovenstaande criteria onvoldoende dekkend. Daarom worden voor agrarische inrichtingen de volgende elementen meegenomen: • • •

Vee score Type stalsysteem Nabijheid natura 2000 gebied

Het toevoegen van deze branche specifieke indicatoren loste het probleem op dat de andere factoren onvoldoende zeiden over de milieurelevantie van agrarische bedrijfslocaties. Het gaf echter wel de uitdaging om de berekende milieurelevantie van agrarische bedrijfslocaties in balans te brengen met andere bedrijfslocaties. 2.2.1 VNG categorie of waardering van de MBA’s Op dit onderdeel zal elke bedrijfslocatie altijd punten scoren. Als een bedrijfslocatie door een data issue geen punten scoort op dit onderdeel dan wordt er 0.01 punten toegekend. Dit is om fouten in de berekening te voorkomen. Databron: Deze variabele is gebaseerd op informatie uit het eigen zaaksysteem. Optie 1: VNG risicocategorie op basis van de SBI code Optie 2: Risicoscore op basis van MBA weging Het prioriteiten algoritme is ontwikkeld onder de Wabo. Op dat moment is optie 1 ontwikkeld en toegepast. Inmiddels is de omgevingswet van kracht en is het algoritme daarop aangepast en is optie 1 vervangen voor optie 2.

Omgevingsdienst De Vallei

Optie 1: VNG op basis van de SBI code Databron: eigen zaaksysteem (SBI code). Mocht dit niet goed voor handen zijn zou eventueel de opgegeven SBI code uit de KvK gebruikt kunnen worden. Deze optie kan op meerdere manieren worden ingevuld. Een bedrijfslocatie kan meerdere SBI codes hebben waarvan één SBI code meestal de hoofdactiviteit betreft. Wij hebben er voor gekozen om niet te kijken naar de hoofdactiviteit maar de SBI code te nemen waar de hoogste milieucategorie bij hoort. De betreffende milieucategorie is gekoppeld aan een aantal punten volgens onderstaande tabel. Deze tabel is door de OddV gemaakt op basis van kennis van de toezichthouders. VNG risicocategorie 1 2 3.1 3.2 4.1 4.2 5.1 5.2 5.3 6

Punten 0.25 0.5 1 2 3 4 5 6 6 6

Optie 2: op basis van de MBAs Databron: het eigen zaaksysteem. De MBAs op het niveau van Hoofdstuk 4 van het BAL aangevuld met de MBAs uit de bruidsschat geven de beste indruk van de milieurelevantie van de bedrijfslocatie. Bij de OddV zijn voor ongeveer 70% van de bedrijfslocatie de MBAs op het niveau van Hoofdstuk 4 bekend. Voor de overige gevallen zijn de MBAs op het niveau van hoofdstuk 3 wel bekend. Als de MBAs op hoofdstuk 4 niet bekend zijn, dan wordt de berekening gedaan op basis van de MBAs uit hoofdstuk 3. In expertsessies zijn alle MBA’s ingedeeld in 5 risicogroepen. Aan elke van de groepen is een hoeveel punten toegekend. Voor de zwaarste MBA die hoort bij de bedrijfslocatie wordt 100% van de punten toegekend. Voor elke extra MBA (na de zwaarste) wordt 25% van de punten toegekend. H4 MBAs uit het BAL

MBAs uit de bruidsschat

4.29, 4.30, 4.48, 4.56, 4.66, 4.70, 4.72, 4.74, 4.75

22.61, 22.61a, 22.128, 22.138, 22.143, 22.146, 22.151, 22.158, 22.168, 22.171, 22.178, 22.182, 22.186, 22.189, 22.197, 22.203, 22.210, 22.225, 22.228, 22.238, 22.241, 22.247, 22.253, 22.259, 22.261, 22.262

H3 MBAs uit het BAL (alleen als er geen MBAs H4 bekend zijn) 3.2.3 3.2.4 3.4.1 3.4.2

Punten

0.5

Omgevingsdienst De Vallei

4.15, 4.16, 4.17, 4.18, 4.19, 4.20, 4.21, 4.22, 4.23, 4.24, 4.26, 4.32, 4.39, 4.44, 4.45, 4.52, 4.58, 4.59, 4.60, 4.61, 4.62, 4.63, 4.64, 4.65, 4.67, 4.68, 4.69, 4.71, 4.73, 4.76, 4.77, 4.78, 4.79, 4.80, 4.81, 4.83, 4.84, 4.85, 4.90, 4.94, 4.95, 4.107, 4.110, 4.111 4.8,4.9, 4.10, 4.11, 4.13, 4.14, 4.25, 4.27, 4.28, 4.31, 4.34, 4.40, 4.42, 4.46, 4.54, 4.55, 4.57, 4.82, 4.86, 4.89, 4.91, 4.92, 4.93, 4.96, 4.97, 4.98, 4.99, 4.104, 4.106, 4.115, 4.126

22.260, 22.264, 22.267, 22.268, 22.269

3.2.13 3.2.6 3.2.8 3.5.2 3.6.7 3.7.3 3.9.1 3.9.2 3.9.3 3.9.4 3.9.5

1

22.265

2

4.3, 4.33, 4.35, 4.36, 4.37, 4.38, 4.41, 4.43, 4.47, 4.49, 4.50, 4.53, 4.87, 4.88, 4.100, 4.101, 4.102, 4.127

22.263, 22.266

3.2.1, 3.2.2, 3.2.7, 3.2.9 3.4.10, 3.5.3 3.5.4, 3.5.5 3.5.8, 3.6.3 3.6.4, 3.6.5 3.6.6, 3.7.1 3.7.10, 3.7.2 3.7.4, 3.7.5 3.7.7, 3.7.8 3.7.9, 3.8.1 3.8.4, 3.8.5 3.8.7, 3.8.8 3.2.10, 3.2.12 3.2.15, 3.2.17 3.2.18, 3.2.20 3.2.5, 3.4.11 3.4.12, 3.4.4 3.4.5, 3.4.7 3.4.8, 3.5.1 3.5.11, 3.5.6 3.5.7, 3.6.1 3.6.2, 3.6.8 3.7.6, 3.8.10 3.8.11, 3.8.3 3.8.6, 3.8.9 3.2.11, 3.2.14 3.2.19, 3.3.1 3.3.10, 3.3.11 3.3.12, 3.3.13 3.3.14, 3.3.2 3.3.3, 3.3.4 3.3.5. 3.3.6 3.3.7, 3.3.8 3.3.9, 3.4.6 3.4.9, 3.8.2

4.2, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.12, 4.51, 4.103, 4.105, 4.114

4

6

Dus het aantal punten = de punten horend bij zwaarste MBA + 0.25 * het totaal aantal punten horend bij alle andere MBAs

Omgevingsdienst De Vallei

2.2.2 Het energieverbruik Databron: Voor deze variabele zijn twee bronnen gebruikt die elkaar aanvullen / overlappen. De toezichthouders leggen bij elke controle al jaren het energieverbruik vast. Daarnaast geldt de energiebesparingsplicht sinds enige jaren. Via deze externe databron (RVO) is het energieverbruik van een groot aantal bedrijfslocaties ook inzichtelijk. Door beide databronnen te combineren wordt de datakwaliteit geoptimaliseerd. De logica / aanname achter deze indicator is dat het energieverbruik van een bedrijfslocatie iets zegt over de omvang van de bedrijfslocatie en daarmee ook iets over de milieurelevantie. Of anders gesteld: als twee bedrijfslocaties met dezelfde bedrijfsactiviteiten worden vergeleken dan zal de gene met het meeste energieverbruik waarschijnlijk ook het meest milieurelevant zijn. Op basis van de inhoudelijke kennis van de toezichthouders hebben we bepaald dat energieverbruik in verhouding tot andere indicatoren niet de grootste voorspellende waarde zal hebben. Aanvullend werd ingeschat dat gasverbruik een betere indicator is voor milieurelevantie dan elektraverbruik.

Kleinverbruiker (<25.000m3 gas, <50.000 kWh) Middenverbruik (25.000 t/m 75.000 m3 gas, 50.000 t/m 200.000 kWh) Grootverbruiker (>75.000m3 gas, >200.000 kWh) Zeer groot verbruiker (>170.000 m3 gas, >1.000.000 kWh)

Punten Gas 0

Punten Elektra 0

1

0.5

2

1

4

2

Uit de puntentelling blijkt dat maximaal 6 milieurelevantie punt gescoord kunnen worden op dit onderdeel. 2.2.3 Totale stookvermogen (Scios register) In het Scios register kunnen we zien welke stookinstallaties er op een bepaalde bedrijfslocatie staan en wat hun respectievelijke vermogen is. De stookinstallaties zijn (vanaf een bepaald vermogen) milieurelevante bedrijfsonderdelen. Daarnaast is een groot stookvermogen ook een indicator voor de omvang van de bedrijfsactiviteiten. Overlap met indicator energieverbruik: Er is dus een bepaalde overlap met de indicator energieverbruik. Een groot stookvermogen zal zich namelijk logischerwijs meestal uiten in veel gasverbruik. Voor de uitwerking van deze indicator tellen we het stookvermogen van alle aanwezige stookinstallaties bij elkaar op. Totale stookvermogen aanwezige stookinstallatie(s) 1 t/m 99 kw 100 t/m 399 kw 400 t/m 999 kw 1.000 t/m 4.999 kw 5.000 t/m 14.999 kw

Punten 0 0.5 1 2 3

Omgevingsdienst De Vallei

15.000 kw en meer

4

We zien het verbranden van vaste stof als een extra risico, dan wel indicator voor milieurelevantie. Verbranden van vaste brandstof Ja Nee

Punten 1 0

2.2.4 Afgegeven afval Databron: Landelijk Meldpunt Afvalstoffen (LMA) Het afgegeven afval geeft een goede indicatie van de milieurelevantie van een bedrijfslocatie. Niet alleen is het goed opslaan en afgeven van (gevaarlijk) afval belangrijk vanuit milieu oogpunt. Maar de afgifte van (gevaarlijk) afval zegt ook iets over de bedrijfsprocessen waar dit afval uit voort is gekomen. De LMA dataset is een zeer waardevolle gegevensbron waar vanuit analyse oogpunt veel mee gedaan kan worden. We hebben er in eerste instantie voor gekomen om een relatief simpele bewerking uit te voeren. Daarbij hebben we aantal uitgangspunten / aannames gebruikt: • De hoeveelheid afgegeven afval is een indicatie voor de milieurelevantie • Afgifte van gevaarlijk afval is een (veel) betere indicator voor milieurelevantie dan niet gevaarlijk afval • Het aantal verschillende afgegeven afvalstoffen (euralcodes) is een indicator voor de complexiteit van de bedrijfsprocessen en daarmee een indicator voor de milieurelevantie. We kijken, m.b.t. de onderstaande tabellen, naar de afgelopen 12 maanden van de bij ons beschikbare LMA data. Aantal kg gevaarlijk afval in de afgelopen 12 maanden 0 1 t/m 500 501 t/m 3.000 >3.000

Punten

Aantal kg niet gevaarlijk afval in de afgelopen 12 maanden 0 1 t/m 10.000 10.001 t/m 50.000 >50.000

Punten

Aantal euralcodes in de afgelopen 12 maanden 0-5 6 - 10 >10

vermenigvuldigingsfactor

0 0.5 1 2

0 0.25 0.5 1

1 1.3 1.6

Het aantal euralcodes is een vermenigvuldigingsfactor die wordt toegepast op de punten uit de onderdelen gevaarlijk afval en niet gevaarlijk afval. In totaal

Omgevingsdienst De Vallei

kan dit op hele onderdeel dus maximaal 6 punten worden gescoord ((2+1) * 2).

Omgevingsdienst De Vallei

2.2.5 Afvalverwerking Afgegeven afval is een goede indicator voor de meeste bedrijfslocaties. Voor afvalverwerkers is het echter veel belangrijker om te kijken naar afvalverwerking. Voor het ingenomen afval kan naar 3 relevante elementen worden gekeken die in samenhang relevant zijn: De behandelmethode, het type afval en de hoeveelheid afval. De combinatie van behandelmethode en type afval zien we als belangrijkste indicator voor de milieurelevantie. Vanwege de complexiteit nemen we de hoeveelheid ingenomen afval niet mee. Let op: We kijken in de LMA dataset naar de verwerkers (niet naar de inzamelaars). Behandelmethode (afgelopen 12 maanden) Categorie A Categorie B Categorie C Categorie D Categorie E Categorie F Categorie G

Factor

Type afval (afgelopen 12 maanden) Gevaarlijk Niet gevaarlijk

Factor

0.5 1 1 1.5 1.5 1.5 2

1 0.5

We kijken voor bovenstaande naar de bij ons beschikbare LMA data van het huidige jaar en het voorgaande jaar. Punten per categorie = categorie factor * type afval factor. Totaal aantal punten = totaal van alle categorieën. Maximum aantal punten is 6 Voorkomen van dubbeltelling Om teveel dubbeltelling te voorkomen geldt dat voor bedrijfslocaties die op zowel afvalafgifte als afvalverwerking scoren alleen de hoogste score van de twee wordt gebruikt. 2.2.6 Kiwa certificaten In het Kiwa register zijn de kiwa certificaten te vinden. In principe zou het goed zijn om op basis van deze bron in beeld te brengen hoeveel kiwa certificaten er zijn. Maar om ook onderscheid te maken tussen diverse typen omdat de één waarschijnlijk milieurelevanter is dan de andere. Aanvullend zou je willen kijken of er kiwa certificaten verlopen zijn. Dit laatste kan natuurlijk op een overtreding duiden. Het is ons nog niet gelukt om op een betrouwbaar niveau meer uit deze bron te halen dan het aantal kiwa certificaten. Aantal Kiwa certificaten 1 2 t/m 5 >5

Punten 0.5 1 2

2.2.7 Type bedrijfslocatie (voorheen inrichting)

Omgevingsdienst De Vallei

Er zijn diverse type aanduidingen voor bedrijfslocaties die iets zeggen over de milieurelevantie. Aan die typen hebben we een score gehangen. Voor niet meldingsplichting, meldingsplichtig en vergunningplichtig geldt dat slechts één waar kan zijn. IPPC, Bevi / Revi en PRTR kunnen aanvullend zijn. Deze variabele heeft overlap met de MBAs. Daar hebben we rekening mee gehouden in de puntentoekenning. Vandaar dat meldingsplichtige bedrijfslocaties geen punten krijgen en dat een vergunningsplichtige bedrijfslocaties ‘slechts’ 1 punt krijgt. Type Niet meldingsplichtig (voorheen type A) Meldingsplichtig (voorheen type B) Vergunningsplichtig (voorheen type C) IPPC Bevi / Revi PRTR

Punten 0 0 1 1 1 1

2.2.8 Veescore (diercategorie * aantal dieren) De milieurelevantie van een agrarische bedrijfslocatie is o.a afhankelijk van het aantal dieren. Daarbij moet natuurlijk wel rekening worden gehouden met het type dieren. Want één varken is veel milieurelevanter dan één kip. Om de diertypen onderling te kunnen vergelijken hebben we elke diercategorie een wegingsfactor gegeven. Bij het bepalen van die wegingsfactoren hebben we aansluiting gezocht bij de wetgeving. In versie 1.0 werd de berekening gemaakt op basis van de gemelde / vergunde maximum aantallen. Vanaf versie 2.0 heeft de OddV de beschikking over de werkelijke dieraantallen zoals gemeld bij de RVO. Vandaar dat nu de werkelijke dieraantallen worden gebruikt. Let op: de levering vanuit RVO zit nog in de opstartfase, waardoor dit element nog deels in ontwikkeling is. We krijgen ook nog niet alle diergroepen aangeleverd van het RVO. Voor de dierklassen waar we nog geen data over ontvangen van het RVO wordt gebruik gemaakt van de gemelde / vergunde aantallen, maar afgewaardeerd met factor 0.9 (een gemiddeld aantal ligt altijd lager dan het piek maximum). Diercategorie RAV code (WABO) A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 B1 C1 C2 C3 D1 D1.1 D1.2 D1.3 D2 D3 E1

Diercategorie OW Code (Omgevingswet) HA1 HA4 HA2 HA3 HA5 HA6 HB1 HC1 HC2 HC3 HD1 HD2 HD3 HD4 HD5 HE1

Wegingsfactor

0.00625 0.00625 0.003625 0.001 0.125 0.001 0.001 0.000625 0.000625 0.000625 0.000625 0.001625 0.0003375 0.001625 0.001625 0.001625 0.000625 0.00003125

Omgevingsdienst De Vallei

E2 E3 E4 E5 F1 F2 F3 F4 G1 G2 H1 I1 I2 J1 K1 K2 K3 K4 L1 L2 L3

HE2 HE3 HE4 HE5 HG1 HG2 HG3 HG4 HH1 HH2 HK1 HK2 HF1 HL1 HL2 HL3 HL4 HI3 HI1 HI2

0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00003125 0.00025 0.00125 0.0002125 0.00003125 0.0125 0.0125 0.0125 0.0125 0.00125 0.00125 0.00125

Veescore = totaal van alle veescores per diercategorie Veescore per diercategorie = wegingsfactor * aantal dieren van betreffende diercategorie De totale veescore is gemaximaliseerd op 2. • Geen of weinig dieren Bij een veescore van 0.0065 of lager wordt de bedrijfslocatie uit het risicoalgoritme gehaald en op de lijst gezet voor een inventarisatie. Er worden tenslotte geen of nauwelijks dieren gehouden en daarom is een agrarische controle ook niet logisch. Een veescore van 0.0065 is ongeveer de grens van het hobbymatig houden van dieren. 2.2.9 Stalsystemen Stalsystemen hebben een emissie reducerende doelstelling die afhankelijk is van het goed gebruik. We hebben de stalsystemen onderling vergeleken en gewogen op basis van complexiteit en (theoretisch) emissie reducerende effect. Hoe complexer en hoe meer emissie reducerend effect hoe zwaarder het stalsysteem meeweegt. De logica hierachter is dat een hogere complexiteit een grotere risico geeft op slecht werken en een hoger beoogd emissie reducerend effect betekent dat als het betreffende stalsysteem niet goed werkt het werkelijk effect een grotere afwijking zal hebben van het berekende effect (in de vergunning / melding).

Stalsysteem A1.100, A2.100, A3.100, A4.100, A6.100, A7.100, B1.100, C1.100, C2.100, C3.100, E6.8, F1.100, F2.100, F3.100, G1.100, G2.1.100, G2.2, H1.1, I1.100, I2.100, J1.100, X, K1.1.00 t/m K4.100, L1.00 t/m L3.100, Z99

Punten 0

A1.1, A1.16, A4.7, D1.1.12.1, D1.1.12.2, D1.3.1 t/m D.1.3.3, D1.3.5, D1.3.9.1, D1.3.9.2, D3.3.1, E1.7, E1.14, E2.11.1, E2.12.1, E2.12.2, E4.8,

0.25

Omgevingsdienst De Vallei

A1.2 t/m A1.15, A1.18 t/m 22, A1.24 t/m A1.35, A4.8, D1.1.1, D1.1.3, D1.1.6, D1.1.11, D1.1.12.3, D1.1.13, D1.2.9, D1.2.12 t/m D.1.2.14, D1.2.16, D1.2.20, D1.3.4, D1.3.8.1, D1.3.8.2, D1.3.10, D1.3.15, D3.2.2, D3.2.4 t/m D3.2.6.2.1, D3.2.7.1.1 t/m D3.2.7.2.1, D3.2.10.1, D3.2.12, D3.2.16, E1.8.1 t/m E1.8.5, E1.11, E1.100, E2.8, E2.9.1, E2.11.2.1 t/m E2.11.4, E3.3, E3.4, E7 t/m E3.9, E4.2 t/m E4.5, E5.1 t/m E5.3, E5.5, E5.6, E5.8 t/m E59.1.1.6, E5.9.1.2.1 t/m E5.9.1.2.6, E5.10, E5.11, E5.14, E5.15, F1.3, F1.6 t/m F1.8, F2.3, F2.6, F2.7, F4.1, F4.3, F4.5, F4.8, F4.9, H1.2, I1.1, I2.1

0.5

A1.17, A1.23, A4.1 t/m A4.6, A5, C1.1 t/m C1.1.6 C2.1 t/m C2.1.6, C3.1 t/m C3.1.6, D1.1.2, D1.1.4.1 t/m D1.1.5, D1.1.7 t/m D1.1.10, D1.1.14 t/m D.1.1.17, D1.1.100, D1.2.1 t/m D1.2.8, D1.2.10, D1.2.11, D1.2.15, D1.1.17.1 t/m D1.2.19, D1.2.100, D1.3.6, D1.3.7, D.1.3.11 t/m D.1.3.14, D1.1.00, D1.1.101, D2.1 t/m D2.6, D2.100, D3.1, D3.2.1, D3.2.3, D3.2.6.2.2, D3.2.7.2.2 t/m D3.2.9, D3.2.10.2, D3.2.11, D3.2.13 t/m D3.2.15.6, D3.2.17, D3.2.18, D3.3.2, D3.100, D4.1 t/m D2.2.3, E1.1 t/m E1.6, E1.9, E1.10, E1.12, E1.13, E1.101, E2.1 t/m E2.7, E2.9.2 t/m E2.10, E2.13 t/m E3.2, E3.5, E3.6, E3.100, E4.1, E4.6, E4.7, E4.9, E4.10, E4.100, E5.4, E5.7, E5.9.1.1.100, E5.9.1.2.100, E5.12, E5.13, E5.100, E6.1 t/m E6.7, /E6.9, E6.10, E7.1 t/m E7.19, F1.1, F1.2, F1.4, F1.5, F2.1, F2.2, F2.4, F2.5, F3.1 t/m F3.4, F4.2, F4.4, F4.5, F4.6, F4.100, F6.1 t/m F6.8, G1.1 t/m G1.4, G2.1.1 t/m G2.1.4, G4.1 t/m G4.7, I1.2 t/m I1.4, I2.2 t/m I2.4,

1

Omdat er meerdere stalsystemen kunnen zijn op een bedrijfslocatie is de totaalscore op dit onderdeel een optelsom van punten per stalsysteem. De score voor dit onderdeel is gemaximeerd op 3. 2.2.10 Nabijheid Natura 2000 gebied De Wet ammoniak en veehouderij heeft specifieke regels voor bedrijven die in –of binnen 250 meter van- een zeer kwetsbaar gebied (natura 2000) gevestigd zijn. De belasting van deze bedrijven op de natuur is hoger. Daarom scoort een bedrijf 1 punt als het in of nabij een zeer kwetsbaar gebied ligt. Binnen 250 van natura 2000 gebied Ja Nee

Punten 1 0

2.2.11 Subtotaalscore Milieurelevantie De totaalscore milieurelevantie wordt berekend door de scores per onderdeel bij elkaar op te tellen.

Omgevingsdienst De Vallei

2.2.12 Onderlinge samenhang variabelen In de eerdere paragraven is beschreven hoe de beschikbare data per variabele via een formule wordt omgezet in een puntentoekenning. Om een goed beeld te krijgen wat het resultaat van die formules is, hebben we dat in beeld gebracht voor ons bedrijfslocatie bestand. Deze analyse heeft in de tot de nodige bijstelling van de formules geleid om de variabelen op de juiste manier tot elkaar in verhouding te brengen. Variabele

MBAs Energieverbruik Afval afgifte Afval verwerking Stookvolume KIWA Type bedrijfslocatie Veescore Stalsystemen Nabijheid natura 2000

Percentage van de bedrijfslocaties dat hier op scoort 100% 16% Nog aanvullen Nog aanvullen 7% 9% 11%

Gemiddelde score per bedrijfslocatie die hierop scoort

16% (100% van veehouderijen) 8% (51% van veehouderijen) 1% (4% van veehouderijen)

0,57

1,46 0,72 Nog aanvullen Nog aanvullen 0,92 0,8 1,19

1,77 1

Omgevingsdienst De Vallei

2.3 Naleefgedrag Met betrekking tot het naleefgedrag hebben we twee doelstellingen gedefinieerd: Zo objectief mogelijk Op basis van verschillende bronnen om een ruimer beeld te krijgen dan alleen onze eigen ervaring Voor het bepalen van het naleefgedrag kijken we naar de volgende elementen: • • • • • • • •

Basiswaarde Eigen controleresultaten Bestuurlijke handhavingstrajecten Controle resultaten van andere inspectiediensten Naleefgedrag Scios keuringen Naleefgedrag maximum aantal dieren Milieuklachten / ervaren overlast door de omgeving Ongewoon voorvallen / calamiteiten

2.3.1 Basiswaarde Elke bedrijfslocatie krijgt een basiswaarde van 0.5 toegekend. De bedoeling van het prioriteiten algoritme is dat bedrijfslocaties met goed naleefgedrag minder frequent worden gecontroleerd dan bedrijfslocaties met slechter naleefgedrag. Het is echter niet de bedoeling om milieurelevante bedrijfslocaties met goed naleefgedrag helemaal nooit meer te controleren. Met de hoogte van deze basiswaarde, die in relatie tot de andere variabelen moet worden gezien, kan die dynamische ondergrens worden gesteld. Dit werkt als volgt. Het totaal aantal toegekende punten voor de basiswaarde is 40% van het totaal aan toegekende naleefgedrag punten. Bij perfect naleefgedrag scoort een bedrijfslocatie dus 40% t.o.v. het gemiddelde. Dit resulteert in een 2,5 maal (1/0.4) lagere controlefrequentie t.o.v. het gemiddelde. Deze logica is het beste te begrijpen als uit wordt gegaan van een groep bedrijven die allemaal exact dezelfde milieurelevantie hebben. In de praktijk is dit natuurlijk niet zo. In paragraaf 2.3.10 wordt bovenstaande verder toegelicht.

2.3.2 Eigen controleresultaten Voor deze variabele wordt gekeken naar de integrale preventieve controles. Hercontroles, klachtcontroles etc. worden hierin niet meegenomen. Sinds 2023 worden alle overtredingen individueel vastgelegd en ingeschaald in de LHS. In de periode van 2019 t/m 2022 werd alleen de zwaarste overtreding per controle vastgelegd en ingeschaald conform LHS. Voor 2019 werden overtreding nog niet vastgelegd en ingeschaald. Voor deze variabele wordt gekeken naar de controle resultaten van controles uit het verleden. Er wordt dus niet alleen gekeken naar de laatste controle maar ook de controles daarvoor. De controleresultaten van de laatste controle tellen echter wel zwaarder mee dan ‘oudere’ controles. • Controleresultaten vanaf 2023 Sinds 2023 worden alle overtredingen vastgelegd en individueel ingeschaald conform LHS. Elke overtreding wordt via de LHS inschaling en onderstaande tabel vertaald in punten.

Omgevingsdienst De Vallei

LHS inschaling vanaf 2023 Geen overtredingen (n.v.t.) A1 A2, B1 A3, B2, C1 A4, B3, C2, D1 B4, C3, D2 C4, D3 D4

Punten 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.4 3.6 4.8

Als er tijdens een controle meerdere overtredingen zijn geconstateerd worden de respectievelijke punten bij elkaar opgeteld. • Controleresultaten van voor 2023 Omdat we voor 2023 alleen de zwaarste overtreding hebben vastgelegd gebruiken we voor die periode een andere weging: LHS inschaling voor 2023 Geen overtredingen (n.v.t.) A1 A2, B1 A3, B2, C1 A4, B3, C2, D1 B4, C3, D2 C4, D3 D4

Punten 0 0.5 1 1.5 2 3 4.5 6

De logica achter de zwaardere weging is omdat we niet weten of er 1 of meerdere overtredingen waren. Dus om de jaren wel enigszins in balans te houden waarderen we hier wat zwaarder. • Geen controle resultaat beschikbaar In principe kijken we bij deze variabele alleen naar controles waarvan het controle resultaat bekend is. Dit kan een LHS codering zijn of het resultaat ‘geen overtredingen’. M.n. in de periode voor 2020 is het controleresultaat met enige regelmaat echter niet goed ingevuld. Als er geen controles met controle resultaten beschikbaar zijn over de betreffende bedrijfslocatie dan wordt er gekeken of er naar aanleiding van de periodieke controle een hercontrole is uitgevoerd. Omdat een her controle alleen wordt uitgevoerd in het geval van één of meerdere overtredingen weten we door de aanwezigheid van een her controle dat er minstens één overtreding was geconstateerd. Hercontrole indien geen controle resultaat beschikbaar Geen hercontrole 1 hercontrole Meer dan 1 hercontrole

Punten 0 1 1.5

Omgevingsdienst De Vallei

• Terugkijken voorbij de laatste controle De laatste controle telt voor 100% mee, maar eerdere controles worden afgewaardeerd. Er wordt maximaal 5 controles en 10 jaar teruggekeken. Controle Laatste 1 voor laatste 2 voor laatste 3 voor laatste 4 voor laatste 5 voor laatste

factor 1 0.75 0.5 0.25 0.25 0

De totale waarde van deze variabele is gemaximeerd op 10. Daarbij gaat het om de totale optelsom van alles dat hierboven is beschreven. 2.3.3 Bestuurlijke handhavingstrajecten In principe wordt er alleen een bestuurlijke handhavingszaak opgestart indien er sprake is van een hoge mate van urgentie of als aanwijzingen van de toezichthouder niet (tijdig) worden opgevolgd. De laatste reden is het meest voorkomend. De noodzaak om bestuurlijk te handhaven zegt in negatieve zin dus iets over het naleefgedrag van de onderneming. Recente handhavingszaken laten we zwaarder meewegen dan oudere zaken. Bestuurlijke handhavingszaak Minder dan 5 jaar geleden Meer dan 5 maar minder dan 10 jaar geleden Meer dan 10 jaar geleden

Punten 2.5 1.25 0

Voor deze variabele kunnen maximaal 4 punten gescoord worden. 2.3.4 Controle resultaten van andere inspectiediensten In InspectieView (IW) delen alle aangesloten inspectiediensten hun controleresultaten (op abstract niveau). We kijken naar de controleresultaten van alle inspectiediensten minus de OddV zelf. Overtredingen zijn in Inspectie View gerangschikt in Licht, Middel en Zwaar. Type overtreding Licht Middel Zwaar

Punten 1 2 4

Als uit de data in inspectieview niet blijkt hoe de overtreding is ingeschaald dan wordt aangenomen dat het om een lichte overtreding gaat (en dus wordt 1 punten toegekend). We moeten echter ook rekening houden met de controle dichtheid en hoe recent de bevindingen zijn.

Omgevingsdienst De Vallei

•

Leeftijd van geconstateerde overtredingen

Recente overtredingen tellen zwaarder mee dan overtredingen die langer geleden zijn begaan. Geconstateerde overtreding Minder dan 3 jaar geleden Meer dan 3 jaar geleden

Factor 1 0.7

In Inspectieview kan maximaal 5 jaar plus het lopende jaar worden teruggekeken. M.a.w. overtredingen van 6 jaar geleden zijn niet meer te zien. • Controle dichtheid De controle dichtheid is belangrijk omdat een bedrijfslocatie die veel gecontroleerd nou eenmaal een grotere kans heeft dat er overtredingen zijn geconstateerd. Om te voorkomen dat een bedrijfslocatie waar vaker is gecontroleerd automatisch een slechter naleefgedrag krijgt hebben we een correctiefactor opgesteld: Correctiefactor = Aantal overtredingen / Totaal aantal inspecties De correctiefactor is gemaximaliseerd op 1. De score op het onderdeel controle resultaten andere inspectiediensten is gemaximeerd op 6. 2.3.5 Naleefgedrag maximum aantal dieren Doordat we de beschikking hebben over de gemiddelde dieraantallen zoals gemeld bij het RVO, kunnen we die vergelijken met de maximum dieren zoals bekend volgens de melding dan wel vergunning. Als het jaargemiddelde zoals gemeld bij het RVO hoger is dan het maximum conform melding / vergunning dat duidt dit op een (mogelijke) overtreding. We zetten geen handhaving in op basis van deze vergelijking omdat we altijd een eigen observatie willen hebben voordat we overgaan tot handhaving. In het kader van dit prioriteiten algoritme zegt bovenstaande echter wel iets over het naleefgedrag.

Zelfs indien het gemiddeld aantal dieren maar 1 dier hoger ligt dan het maximum moet dit serieus worden genomen. Het is namelijk onaannemelijk dat er geen fluctuaties zijn in het aantal dieren. Dus een gemiddelde dat 1 dier hoger ligt dan een maximum betekent in de praktijk dat er piekmomenten moeten zijn waarbij een aantal aanwezige dieren veel hoger boven het maximum ligt. Deze vergelijking maken we per diergroep. Dus dat wil zeggen dat we A1 t/m A7 samen nemen etc. Meer dan dieren dan gemeld / vergund Minstens 1 meer dan vergund, maar minder dan 2% meer dan vergund Meer dan 2% dan vergund maar minder dan 5% 5% of meer dan vergund, maar minder dan 10% 10% of meer dan vergund

Punten 1.5 3 4.5 6

De procentuele overschrijding in aantallen dieren moet echter wel gezien worden in de context van de absolute overschrijding. Dus bijvoorbeeld een bedrijf met een melding voor 20 koeien bij 2 koeien teveel 8 punten krijgt toegewezen terwijl een bedrijf met een melding voor 200 koeien met 249 koeien 6 punten krijgt toegewezen.

Omgevingsdienst De Vallei

Daarom vermenigvuldigen we het aantal punten met de veescore van de betreffende diergroep. Het resultaat van deze berekening heeft een minimum van 0.5. Gezien de veescore per diergroep tussen de 0 en 2 ligt, zal het aantal punten omhoog of omlaag worden bijgesteld. Ter illustratie: bij zo’n 32.000 kippen hoort een veescore van 1. Bovenstaande vergelijking en toekenning van punten doen voor de afgelopen drie jaar waarvan we data hebben. Het meeste recente jaar telt voor 100% mee en de jaren daarvoor voor respectievelijk 50% en 25%. Jaar Meest recente jaar waar we data van hebben Het jaar voorafgaand aan het meest recente jaar waar we data van hebben Het jaar dat twee jaar vooraf ging aan het meest recente jaar waarvan we data hebben

Factor 1 0.5 0.25

Let op: op dit moment wordt alleen het meest recente jaar nog door de RVO geleverd, maar op korte termijn wordt er meer geleverd. Op dit onderdeel kunnen maximaal 8 punten worden gescoord. Bij een overschrijding van het aantal dieren is de minimum score 0.5. 2.3.6 Naleefgedrag SCIOS keuringen Uit het SCIOS register kunnen we ook zien of SCIOS keuringen zijn verlopen. Omdat we de SCIOS data eens per maand binnenhalen, hanteren we een marge van 40 dagen. M.a.w. we zien een einddatum van een SCIOS keuring als ‘vervallen’ indien die 40 dagen of meer in het verleden ligt. Het niet op tijd laten keuren van SCIOS toestellen zegt iets over het naleefgedrag van de onderneming. Meerdere verlopen keuringen zegt dan meer dan één verlopen keuring. Dit moet dan echter ook weer worden gezien in de context van het aantal SCIOS toestellen binnen de bedrijfslocatie. Bovenstaande overwegingen hebben we op de volgende manier verwerkt in een formule: • Per verlopen keuring 1 punt. • Resultaat = Aantal punten * correctiefactor • Correctiefactor = Aantal verlopen keuringen binnen de bedrijfslocatie / Totaal aantal SCIOS toestellen binnen de bedrijfslocatie.

• Resultaat groter dan 0 en kleiner dan 0.75 altijd gelijkstellen aan 0.75 (feitelijk een minimum score bij minsten 1 verlopen keuring) • Maximum voor dit onderdeel is 3 2.3.7 Milieuklachten / ervaren overlast door de omgeving Milieuklachten wil zeggen dat de omgeving overlast ervaart van de onderneming. Als een onderneming zich aan de regels houdt kan de omgeving nog steeds overlast ervaren. De kans is wel groter dat als de onderneming zich niet goed aan de regels houdt, de omgeving hier sneller en vaker last van zal hebben. Hoewel overlast op een overtreding kan duiden, wil dat niet zeggen dat die overtreding geconstateerd kan worden tijdens een reguliere controle. Dit uit zich als een overtreding m.n. een gevolg is van gedrag op het moment van de overtreding. Een geluidsoverlast een horeca onderneming komt vaak doordat er te luide muziek wordt gedraaid of dat ramen en of deuren niet goed worden gesloten. Maar als we een reguliere controle uitvoeren zal de muziek niet zo hard staan. Dit neemt niet weg dat

Omgevingsdienst De Vallei

de klachten nog steeds wel iets zeggen over het naleefgedrag in algemene zin. Vanwege die overweging gebruiken we klachten als een voorspellende waarde, maar dichten we deze variabele een beperkte waarde toe. Om een eerlijke weging te hebben werken we met klachtvoorvallen. Dit wil zeggen dat als er naar aanleiding van 1 voorval 10 klachten binnenkomen we nog steeds spreken over 1 klachtvoorval. Aanvullend houden we er rekening mee dat een recent klachtvoorval meer zegt dan een ouder klachtvoorval. Leeftijd klachtvoorval Minder dan 1 jaar geleden Meer dan 1 jaar maar minder dan 2 jaar geleden Meer dan 2 jaar geleden maar minder dan 3 jaar Meer dan 3 jaar geleden maar minder dan 5 jaar. Meer dan 5 jaar geleden

Punten 0.8 0.6 0.4 0.2 0

Het maximum aantal punten op dit onderdeel is 1.5. 2.3.8 Ongewoon voorvallen / calamiteiten In de Omgevingswet wordt een ongewoon voorval gedefinieerd als: “gebeurtenis, ongeacht de oorzaak daarvan, die afwijkt van het normale verloop van een activiteit, zoals een storing, ongeluk of calamiteit, waardoor significante nadelige gevolgen voor de fysieke leefomgeving ontstaan of dreigen te ontstaan”. M.n. als ongewoon voorvallen vaker voorkomen zegt dit iets over het naleefgedrag. Aantal ongewoon voorvallen / calamiteiten Punten 1 0.5 2 1 3 of meer 2 Alleen ongewoon voorvallen / calamiteiten uit de afgelopen 7 jaar worden meegenomen. 2.3.9 Subtotaal score Naleefgedrag De totaal score op het onderdeel naleefgedrag wordt berekend door de scores per onderdeel bij elkaar op te tellen.

Omgevingsdienst De Vallei

2.3.10 Onderlinge samenhang variabelen In de eerdere paragraven is beschreven hoe de beschikbare data per variabele via een formule wordt omgezet in een puntentoekenning. Om een goed beeld te krijgen wat het resultaat van die formules is, hebben we dat in beeld gebracht voor ons bedrijfslocatie bestand. Deze analyse heeft tot de nodige bijstelling van de formules geleid om de variabelen op de juiste manier tot elkaar in verhouding te brengen. Variabele

Percentage van bedrijfslocatie dat hier op scoort

Basiswaarde Eigen controle resultaten Bestuurlijke handhaving Controle resultaten andere diensten Klachten Ongewoon voorvallen / Calamiteiten Verlopen SCIOS keuringen Teveel Vee

100% 31%

Gemiddelde score per bedrijfslocatie die hier op scoort 0.5 1.2

1%

2.3

7%

Nog aanvullen

7% 2%

0.53 0.67

4%

0.85

3% (18% van veehouderijen)

4.13

Totaal In paragraaf 2.3.1 is beschreven dat we het uitgangspunt hebben gekozen om een bedrijfslocatie met perfect naleefgedrag met een 2.5 maal lagere frequentie te controleren dan een gemiddelde bedrijfslocatie (uitgaande van dezelfde milieurelevantie). We hebben de basiswaarde zo ook zo gekozen dat de totaal aantal toegekende punten vanuit de basiswaarde 40% is van het totaal aantal toegekende punten. Opvallend in het overzicht is wellicht het gemiddeld aantal toegekende punten bij meer vee dan vergund / gemeld. Deze variabele heeft bewust een sterke invloed omdat het een duidelijke indicatie is van een serieuze overtreding. Dit is bij verlopen SCIOS keuring minder het geval. Dit komt omdat het ook regelmatig voorkomt dan SCIOS toestellen niet worden afgemeld. Sommige verlopen keuringen hebben daardoor betrekking op toestellen die al weg zijn.

Omgevingsdienst De Vallei

2.4 Tijd sinds de laatste controle Bij relatief slecht naleefgedrag is de kans groter dat er door de tijd heen overtredingen ontstaan. Het naleefgedrag moet dan ook in samenhang worden gezien met de factor tijd. Het effect van een controletraject (inclusief eventuele hercontroles handhaving) is ook dat bestaande overtreding worden geconstateerd en beëindigd. En aanvullend heeft een controle ook een preventief effect voor het ontstaan van nieuwe overtredingen. Want door de controle komen de regels en het belang van die naleven weer onder de aandacht van de onderneming. Het is dan ook logisch dat het uitvoeren van een controle kort nadat een controletraject heeft plaatsgevonden weinig op zal leveren. Vandaar dat we in het algoritme werken met de tijd sinds de laatste reguliere integrale controle. Andere controles zoals een uitgevoerde klachtcontrole wordt hierin niet meegenomen. Ook hercontroles worden hier niet in meegenomen. De logica hiervan is dat als er bij een bedrijfslocatie een geluidsmeting heeft plaatsgevonden dat je er niet is gekeken naar alle andere aspecten. Eventueel bestaande overtredingen buiten dat wat gerelateerd is aan de klacht is dus niet gezien en niet beëindigd. Bij een hercontrole wordt ook alleen gekeken of de eerder geconstateerde overtreding is beëindigd. We kijken specifiek naar de startdatum van de integrale controle.

Dit is ook een praktische overweging. Want door de startdatum te nemen heeft het oppakken van een controle door een toezichthouder per direct het effect dat deze variabele wordt ‘gereset naar 0’ waardoor de controle niet meer in de top van de resultaten (lees prioriteiten) staat. Dit is vooral belangrijk om te voorkomen dat meerdere toezichthouders dezelfde controle proberen op te pakken. Voor de tijd sinds de laatste controle wordt in beginsel 1 punt per jaar toegekend dat is verstreken sinds de startdatum. Om te voorkomen dat bepaalde bedrijfslocaties te snel na elkaar kunnen voorkomen waarderen we de waarde in het eerste jaar af. Dit heeft er ook mee te maken dat collega’s controles alvast administratief opstarten maar pas over een aantal weken uitvoeren. Bij het administratief opstarten wordt de tijd gereset. Startdatum laatste integrale controle 0 t/m 12 maanden Meer dan 12 maanden

Punten (Aantal maanden / 12) * 0.25 Aantal maanden / 12

De score op dit onderdeel is gemaximaliseerd op 8.5. Het toekennen van een maximale waarde is een overweging. Het niet toekennen van een maximale waarde zorgt er voor dat elke bedrijfslocatie altijd aan de beurt zal komen voor een controle. Bij een niet zo milieurelevante bedrijfslocatie met relatief goed naleefgedrag zou dit bijvoorbeeld eens per 15 of 20 jaar kunnen zijn. Het toekennen van een maximumwaarde zal het effect hebben dat bedrijfslocaties met een lage milieurelevantie nooit aan de beurt kunnen komen. Wij hebben de keuze gemaakt om geen capaciteit aan dergelijke bedrijfslocaties te besteden. Vandaar de keuze voor een maximumwaarde. 2.4.1 Nieuwe bedrijfslocaties Nieuwe bedrijfslocaties krijgen direct een waarde van 8.5 toegewezen. Dit komt voort uit ons beleid om nieuwe bedrijfslocaties snel naar de start te controleren. 2.4.2 Aspectcontroles Als je als omgevingsdienst ook aspectcontroles i.p.v. integrale controles uitvoert dan is een iets andere overweging wellicht passend. Bij een aspectcontrole wordt niet de hele bedrijfslocatie gecontroleerd. Er is dus geen

Omgevingsdienst De Vallei

sprake van een volledig beeld en er ook geen zekerheid dat alle overtredingen na afloop van het inspectietraject zijn beëindigd. Het resetten van de volledige tijd sinds de laatste controle is dan ook wellicht niet passend. In dit geval zou overwogen kunnen worden om de opgebouwde punten niet volledig terug te brengen naar nul (zoals bij een integrale controle) maar een kleine waarde te laten bestaan. Dus bijvoorbeeld als de tijd sinds de laatste controle de waarde 5 had, die terug te brengen naar 1 i.p.v. naar 0.

Omgevingsdienst De Vallei

2.5 Berekenen Prio-Score en gebruik algoritme De Prio-score wordt als volgt berekend: Prio-score = Subtotaal score Milieurelevantie * Subtotaal score Naleefgedrag * Score tijd sinds laatste integrale controle 2.5.1 Geautomatiseerde planning van reguliere controles Op basis van bovenstaande formule krijgen alle bedrijfslocaties een individuele prio-score. In Power-BI worden de bedrijfslocaties op basis van prio-score geordend gepresenteerd. De hoogste prio-score staat bovenaan. Het prioriteiten algoritme is daarmee tevens de geautomatiseerde planning voor reguliere controles. 2.5.2 Gebruik van het prioriteiten algoritme De toezichthouders hebben een grote mate van vrijheid in het selecteren van ‘hun controles’ uit de prioriteitenweergave van de controles. Zo kan gefilterd worden op branche en type bedrijfslocaties om te zorgen dat toezichthouders controles kunnen kiezen die passen bij hun kennis en expertise. 2.5.3 Beperkingen van het algoritme, de automatische planning en de mogelijkheid om af te wijken Omdat het prioriteitenalgoritme meer bronnen kan analyseren en overzien dat een mens, zijn wij er van overtuigd dat het algoritme betere prioriteiten kan stellen dan de mens dat zou kunnen. Daarnaast is de planningstijd door het algoritme geminimaliseerd. Dat neemt echter niet weg dat het algoritme niet kan zien wat een toezichthouder soms wel ziet.

Als een toezichthouder onderweg zwarte rook uit een schoorsteen ziet komen kan dat een hele goede aanleiding zijn om een controle uit te voeren. Die ruimte is er en is naar ons idee ook essentieel. Aanvullend kunnen enkele collega’s (o.a. de coördinatoren) bedrijfslocaties geforceerd bovenaan de prio-lijst zetten. Dit zou bijvoorbeeld kunnen n.a.v. een verzoek van een gemeente om een controle bij een specifieke bedrijfslocatie uit te voeren. Aanvullend is het algoritme nog niet in staat rekening te houden met het moment waarop een controle moet worden uitgevoerd. Het zou bijvoorbeeld onlogisch zijn een vuurwerkcontrole (opslag consumentenvuurwerk) uit te voeren in juni. Deze controles worden dus buiten het algoritme om gepland. Daarnaast is het algoritme gericht op het totaal van de milieuaspecten vanuit het oogpunt van preventieve integrale controles. Het is dus niet geschikt om klachtcontroles te prioriteren of om aspectcontroles zoals energiebesparingscontroles te prioriteren. Logischerwijs zou voor dergelijke toepassingen een eigen algoritme kunnen worden ontwikkeld.

Fout! Tekstfragment niet gedefinieerd.

3

Bijlage 1 - Beknopte beschrijving

De totaalscore van een bedrijf wordt als volgt berekend: score naleefgedrag

NALEEFGEDRAG 1 Eigen controle resultaten Voor deze variabele wordt gekeken naar de integrale preventieve controles. Hercontroles, klachtcontroles etc. worden hierin niet meegenomen. Per controle worden krijgen alle overtredingen o.b.v. de LHS punten toegekend. Punten LHS-score n.v.t. A1 B1 & A2 C1, B2, A3 D1, C2, B3, A4 D2, C3, B4 D3, C4 D4

0 0,4 0.8 1.2 1.6 2.4 3.6 4.8

In de periode voor 2023 is alleen de zwaarste overtreding vastgelegd. Voor resultaten geldt de volgende weging:

Fout! Tekstfragment niet gedefinieerd.

X

score milieurelevantie

score laatste controle

X

MILIEURELEVANTIE

LAATSTE CONTROLE

1 VNG of weging MBAs

1. Tijdsverloop na laatste controle

Optie 1: VNG o.b.v. SBI VNG risicocategorie Punten 1 0.25 2 0.5 3.1 1 3.2 2 4.1 3 4.2 4 5.1 5 5.2 6 5.3 6 6 6

Startdatum laatste controle

Vermenigvuldigingsfactor

0 tm 12 mnd > 12 mnd

(aantal mnd/12) *0,25 aantal maanden / 12

Van de geregistreerde sbi-codes, telt de activiteit die in de zwaarste VNG-categorie valt.

Maximale score is 8,5 Indien nog nooit is de score 8.5

Er wordt gekeken naar de laatste integrale controle.

Omgevingsdienst De Vallei

Punten LHS-score n.v.t. A1 B1 & A2 C1, B2, A3 D1, C2, B3, A4 D2, C3, B4 D3, C4 D4

MBA H4

0 0,5 1 1,5 2 3 4,5 6

4.29, 4.30, 4.48, 4.56, 4.66, 4.70, 4.72, 4.74, 4.75

Indien er geen LHS resultaat is ingevuld (dit is bij oudere controles van voor 2020 zo nu en dan het geval), dan wordt er gekeken naar hercontroles als indicatie voor overtredingen Aantal hercontroles 1 2 of meer

Punten 1 1.5

Afwaarderen oudere controles De laatste controle telt voor 100% mee, maar eerdere controles worden afgewaardeerd. Er wordt maximaal 5 controles teruggekeken. Voor elke controle geldt dat we maximaal 10 jaar terugkijken. Controle Laatste Voorlaatste 2 voorlaatste 3 en 4 voorlaatste 5 voorlaatste

Optie 2: o.b.v. MBAs

Factor 1 0.75 0.5 0.25 0

Er kunnen maximaal 10 punten gescoord worden.

4.15, 4.16, 4.17, 4.18, 4.19, 4.20, 4.21, 4.22, 4.23, 4.24, 4.26, 4.32, 4.39, 4.44, 4.45, 4.52, 4.58, 4.59, 4.60, 4.61, 4.62, 4.63, 4.64, 4.65, 4.67, 4.68, 4.69, 4.71, 4.73, 4.76, 4.77, 4.78, 4.79, 4.80, 4.81, 4.83, 4.84, 4.85, 4.90, 4.94, 4.95, 4.107, 4.110, 4.111 4.8, 4.9, 4.10, 4.11, 4.13, 4.14, 4.25, 4.27, 4.28, 4.31, 4.34, 4.40, 4.42, 4.46, 4.54, 4.55, 4.57, 4.82, 4.86, 4.89, 4.91, 4.92, 4.93, 4.96, 4.97, 4.98, 4.99, 4.104, 4.106, 4.115, 4.126 4.3, 4.33, 4.35, 4.36, 4.37, 4.38, 4.41, 4.43, 4.47, 4.49, 4.50, 4.53, 4.87, 4.88, 4.100, 4.101, 4.102, 4.127

4.2, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.12, 4.51, 4.103, 4.105, 4.114

MBA Bruidsschat

MBA H3

Punten

0.5

22.61, 22.61a,22.128, 22.138, 22.143, 22.146, 22.151, 22.158, 22.168, 22.171, 22.178, 22.182, 22.186, 22.189, 22.197, 22.203, 22.210, 22.225, 22.228, 22.238, 22.241, 22.247, 22.253, 22.259, 22.261, 22.262 22.260, 22.264, 22.267, 22.268, 22.269

3.2.3, 3.2.4 3.4.1, 3.4.2

3.2.13, 3.2.6 3.2.8, 3.5.2, 3.6.7, 3.7.3, 3.9.1, 3.9.2 3.9.3, 3.9.4, 3.9.5

1

22.265

3.2.1, 3.2.2, 3.2.7, 3.2.9,3.4.10, 3.5.3 3.5.4, 3.5.5,3.5.8, 3.6.3, 3.6.4, 3.6.5 3.6.6, 3.7.1, 3.7.10 3.7.2, 3.7.4, 3.7.5 3.7.7, 3.7.8, 3.7.9, 3.8.1, 3.8.4, 3.8.5 3.8.7, 3.8.8

2

3.2.10, 3.2.12, 3.2.15, 3.2.17, 3.2.18, 3.2.20 3.2.5, 3.4.11, 3.4.12, 3.4.4, 3.4.5, 3.4.7, 3.4.8, 3.5.1, 3.5.11,3.5.6, 3.5.7, 3.6.1, 3.6.2, 3.6.8, 3.7.6,3.8.10, 3.8.11, 3.8.3, 3.8.6, 3.8.9 3.2.11, 3.2.14, 3.2.19, 3.3.1, 3.3.10, 3.3.11 3.3.12, 3.3.13, 3.3.14, 3.3.2,3.3.3, 3.3.4, 3.3.5. 3.3.6, 3.3.7, 3.3.8, 3.3.9, 3.4.6, 3.4.9, 3.8.2

4

6

Zwaarste MBA telt 100% elke volgende MBA 25%. In principe wordt niet gekeken naar de MBA H3, tenzij er geen MBA H4 bekend is.

Omgevingsdienst De Vallei

2. Bestuurlijke handhavingstrajecten Elke handhavingszaak telt mee voor 2.5 punten. Het hoeft niet te gaan om afgeronde zaken. Er wordt gekeken naar de startdatum. Was het handhavingstraject in de laatste 5 jaar, dan telt deze 100% mee. Was die tussen de 5 en 10 jaar geleden dan 50%. Handhavingstrajecten ouder dan 10 jaar tellen niet meer mee. Er kunnen maximaal 4 punten gescoord worden.

2 Energieverbruik Punten Gas Kleinverbruiker (<25.000m3 gas, <50.000 kWh)

0

Punten Elektra 0

Middenverbruik (25.000-75.000 m3 gas, 50.000 - 200.000 kWh)

1

0.5

Grootverbruiker (>75.000m3 gas, >200.000 kWh)

2

1

3. Controle resultaten andere diensten

3. Stookvermogen

Vanuit Inspectie View. Per overtreding:

Totale vermogen stookinstallatie(s) 20 - 99 kW 100 - 399 kW 400 - 999 kW 1.000 - 4.999 kW 5.000 - 14.999 kW 15.000 kW en meer

Classificatie Licht Middel Zwaar

Punten 1.5 3 6

Overtredingen in de afgelopen 3 jaar tellen voor 100% mee en oudere overtredingen tellen voor 70% mee. Overtredingen staan maar 5 tot max 6 jaar in inspectieview. Dus oudere overtredingen tellen niet meer mee. Het puntentotaal wordt als volgt berekend: Totaal punten overtredingen * correctie factor Correctiefactor = Aantal overtredingen / Totaal aantal inspecties De correctiefactor is gemaximaliseerd op 1.

Punten 0 0.5 1 2 3 4

Blijkt uit de dataset dat er vaste brandstoffen worden verstookt (hout, pallets, etc.) dan + 1 punt. Geen extra punten voor aantal SCIOS-aansluitingen.

Omgevingsdienst De Vallei

4. Teveel Dieren

4a Afval afgifte

Per diergroep geldt het volgende:

Aantal kg gevaarlijk afval 0 1 - 500 501 - 3.000 3.001 en meer

Punten 0 0.4 0.8 1.6

Aantal kg niet gevaarlijk afval 0 1 - 10.000 10.001 - 50.000 50.001 en meer

Punten 0 0.2 0.4 0.8

Teveel dieren Minstens 1 meer dan vergund, maar minder dan 2% meer dan vergund Minstens 2% meer dan vergund, maar minder dan 5% meer dan vergund Minstens 5% meer dan vergund, maar minder dan 10% meer dan vergund 10% of meer dan vergund

Punten 1.5 3

4.5 6

De punten worden vermenigvuldigd met de veescore (zie nummer 7 milieurelevantie)van de betreffende diergroep. De veescore per diercategorie ligt tussen de 0 en 2. De totale score per jaar is de optelsom van de punten per diercategorie.

Aantal euralcodes 0-5 6 - 10 11 of meer

Score vermenigvuldigd met *1 * 1.3 * 1.6

Totaalscore = (score gevaarlijk afval + score niet gevaarlijk afval) * score euralcode.

De totaalscore is die score per jaar voor de laatste 3 jaren bij elkaar opgeteld. Daarbij geldt dat het afgelopen jaar voor 100% meetelt, het jaar daarvoor voor 50% en het jaar daarvoor voor 25%. 5. Naleefgedrag SCIOS keuringen

4b afval verwerking

Per verlopen keuring 1 punt. Resultaat = Aantal punten * correctiefactor Correctiefactor = Aantal verlopen keuringen binnen de bedrijfslocatie / Totaal aantal SCIOS toestellen binnen de bedrijfslocatie. Resultaat groter dan 0 en kleiner dan 0.75 altijd gelijkstellen aan 0.75 (feitelijk een minimum score bij minsten 1 verlopen keuring) Maximum voor dit onderdeel is 3