QTRA-methode voor bepalen boomrisico’s

QTRA of “Quantified Tree Risk Assessment” is een objectieve, kwantitatieve methode voor het beoordelen van veiligheidsrisico’s van bomen. De methode helpt boombeheerders om het risico op letsel of schade door boomfalen (of delen ervan) duidelijk en onderbouwd uit te drukken. Hierdoor kunnen ze evenwichtige beslissingen nemen over boombeheer, rekening houdend met veiligheid én behoud van bomen.

Deze methode werd ontwikkeld door Mike Ellison in het Verenigd Koninkrijk en past algemeen aanvaarde principes van risicomanagement toe op boomveiligheid.

Inhoudsopgave

Het primaire doel van QTRA is om het risico op significante schade of letsel door vallende bomen of takken uit te drukken als een objectieve probabilistische waarde. In plaats van bomen simpelweg als “veilig” of “onveilig” te labelen. Dit stelt boombeheerders dus in staat om de veiligheid af te wegen tegen de waarde en voordelen van bomen. Dit binnen vooraf bepaalde grenzen van acceptabel risico.

Met andere woorden: QTRA helpt om te bepalen welke risico’s nog maatschappelijk aanvaardbaar zijn. En welke risico’s beheermaatregelen vereisen. Zodat men de balans vindt tussen boomveiligheid en het behoud van bomen.

QTRA is kwantificeren

Door risico’s te kwantificeren als een kans (probability) op schade, kan de boombeheerder het risiconiveau vergelijken met breed gehanteerde tolerantieniveaus. In de praktijk betekent dit dat je kan werken met drempelwaarden. Voor wat je als “aanvaardbaar”, “toelaatbaar” of “onaanvaardbaar” risico kan beschouwen. QTRA maakt boomveiligheid daarmee meetbaar en beheersbaar. En zorgt voor onderbouwde beslissingen over (veiligheids)snoei, monitoring of verwijdering van bomen.

Samengevat is het doel van QTRA om een uniforme, transparante beoordelingsbasis te bieden. Waarmee boombeheerders en boomeigenaars redelijke en proportionele veiligheidsmaatregelen kunnen nemen. En dit desgevraagd kunnen aantonen aan derden.

Hoe bereken je risico’s in QTRA?

QTRA berekent het risico als de combinatie van drie parameters:

Doelwitblootstelling (TARGET): de kans dat een doelwit (mensen, voertuigen, gebouwen) op het moment van falen aanwezig is binnen het risicogebied.
Impactpotentieel (SIZE): de ernst van de gevolgen als het falend deel een doelwit treft, afhankelijk van de grootte van het vallende deel.
Kans op falen (Probability of Failure – PoF): de geschatte kans dat een boom of boomdeel binnen één jaar bezwijkt of faalt.

Door deze factoren met elkaar te vermenigvuldigen ontstaat een jaarlijks risico (bijvoorbeeld een kans van 1 op 50.000 per jaar). Waardoor je het risico objectief en begrijpelijk maakt.

Meer gedetailleerde toelichting over hoe je risico bepaalt met QTRA

In QTRA definieer je het boomveiligheidsrisico als de combinatie van de kans (waarschijnlijkheid) dat een boom of tak faalt. En de verwachte ernst van de gevolgen als dit gebeurt. Concreet wordt het risico kwantitatief bepaald door drie parameters te combineren.

Drie parameters

Doelwitblootstelling (Target Exposure) – de waarschijnlijkheid dat zich een doelwit in de gevarenzone bevindt op het moment van een falen. Het doelwit omvat alle objecten, personen of infrastructuur die geraakt kunnen worden door de vallende boom of tak. Hierbij kijkt men naar de aanwezigheid, dichtheid en gebruiksintensiteit van de omgeving. Bijvoorbeeld een drukbezochte weg, een woning, een speelplek of een voetpad in de valrichting van de boom. Hoe hoger de gebruiksintensiteit en hoe langer/frequenter mensen of voertuigen aanwezig zijn, hoe groter de blootstellingskans.
Gevolg / impact (Impact Potential) – de potentiële schade of ernst van letsel als de boom of tak valt en het doelwit treft. Dit is afhankelijk van de grootte/gewicht van het vallende deel en de aard van het doelwit. Een zware stam of dikke tak kan dodelijk letsel of grote schade veroorzaken. Terwijl een klein dood takje hoogstens beperkte schade geeft. QTRA kwantificeert dit door de boom of tak in een grootteklasse in te delen (op basis van diameter of massa). Die correspondeert met de waarschijnlijkheid op ernstig letsel of schade bij een trefmoment. Grotere klassen (bv. een stam >45 cm diameter) hebben een zwaarder gevolg, kleinere (bv. twijgen van 2,5 cm) een lichter gevolg.
Kans op falen (Probability of Failure) – de geschatte waarschijnlijkheid dat de boom (of een specifiek onderdeel) binnen een bepaalde tijdspanne bezwijkt. QTRA hanteert een periode van één jaar voor deze kansinschatting. Deze kans druk je uit als een fractie (bv. 1/1000 per jaar). En deel je in, in klassen om de onzekerheid beheersbaar te houden (zie verder).

Het risicogetal of de risicowaarde

Deze drie factoren worden met elkaar vermenigvuldigd om de jaarlijkse risicowaarde te bekomen. Uitgedrukt als een kans van “1 op X per jaar” op een bepaald schade- of letselgeval.

Bijvoorbeeld: stel dat een zware tak een falingskans van 1/1.000 (0,1%) per jaar heeft. De kans dat iemand eronder staat op het kritieke moment is 1/100 (1%). En de kans op dodelijk letsel bij tref is ruwweg 1/1 (100% voor zo’n zware tak). Dan is het risico op dodelijk letsel ≈ 1/1.000 × 1/100 × 1/1 = 1/100.000 per jaar. QTRA noemt dit de Risk of Harm (RoH). Deze getalsmatige benadering maakt het mogelijk om risico’s eenduidig te interpreteren. Een uitkomst van bv. 1/50.000 betekent dat statistisch eens in de 50.000 jaar een dergelijk falen met schade te verwachten is. Hoe kleiner het getal (in de noemer), hoe hoger het risico.

Belangrijk is dat QTRA met ruime categorieën werkt voor elke parameter in plaats van schijnnauwkeurige puntwaarden. Dit komt doordat exacte voorspelling van boomfalen onmogelijk is en er altijd onzekerheid bestaat. Door te werken met orde-groottes (bijv. 1/100, 1/10.000, 1/1.000.000, …) blijft de beoordeling robuust en reproduceerbaar. Zo voorkom je dat een risico schijnbaar exact maar onbetrouwbaar zou worden berekend.

Probabilistische benadering versus binaire methoden

QTRA gebruikt een probabilistische (waarschijnlijkheids-)benadering. In plaats van een eenvoudige veilige/onveilige (binaire) classificatie. Dit geeft een realistischer beeld van risico’s. En voorkomt dat men bomen onnodig kapt. Of dat men echte risico’s over het hoofd ziet. Hierdoor ontstaan transparantere en verdedigbare beslissingen.

Meer gedetailleerde toelichting van de probabilistische benadering

Traditioneel gebeurde boomveiligheidsbeoordeling vaak binair: een boom werd ofwel als “veilig/normaal” beschouwd, of als “risicovol” bestempeld. Waarna in het laatste geval meteen maatregelen volgden. Dit zwart-wit denken schiet tekort omdat risico in werkelijkheid een continuüm is. Een puur binaire benadering negeert nuance: een boom zonder zichtbaar gebrek kon onterecht als compleet “veilig” worden gezien. Terwijl elke boom in feite een kleine kans heeft om te bezwijken. Omgekeerd werden bomen met een zorgwekkend kenmerk soms direct als onveilig bestempeld. Zonder rekening te houden met hoe klein de faalkans eigenlijk is. Of er werd niet nagegaan of er wel een doelwit in de buurt is.

Een probabilistische benadering zoals QTRA erkent dat niet elke vastgestelde tekortkoming tot onaanvaardbaar risico leidt. Alle bomen dragen enige kans op falen in zich. Maar die kans is vaak extreem klein. En belangrijker: het risiconiveau hangt ook af van de context (doelwitten). QTRA vervangt het subjectieve “gevaarlijk / niet gevaarlijk” oordeel door een kwantitatieve inschatting van waarschijnlijkheid. Hiermee kan men duidelijker communiceren hoe groot een risico is, in plaats van enkel of er een risico is.

Realistische aanpak

Deze probabilistische aanpak is realistischer en wetenschappelijker. Omdat ze onzekerheden expliciet meeneemt en overeenstemt met methoden in andere domeinen (bv. industrie, verzekeringen). In plaats van te vervallen in persoonlijke interpretaties, “ik denk dat deze boom gevaarlijk is”, dwingt QTRA de beoordelaar om met getallen (ordes van grootte) te onderbouwen hoe gevaarlijk precies. Dit leidt tot evenwichtigere beslissingen: men accepteert dat “nul-risico” onhaalbaar is. Maar brengt het risico wel terug tot een maatschappelijk aanvaardbaar niveau. Bomen hoef je dus niet onnodig te kappen als het kwantitatieve risico verwaarloosbaar laag is. Terwijl écht problematische situaties juist duidelijker ïdentificeerbaar zijn.

Verfijnt risicobeheer met QTRA

Kortom, de probabilistische QTRA-methode verfijnt het risicobeheer. Waar boomcontroles vroeger vaak stopten na het opsommen van gebreken, gaat QTRA een stap verder. Door systematisch te berekenen wat die gebreken in context betekenen. Het resultaat is een transparanter beoordelingsproces. Dat voor alle betrokkenen (beheerder, adviserend boomdeskundige, beleidsmaker én publiek) begrijpelijk maakt waarom een bepaalde ingreep wel of niet nodig is. Deze aanpak is bovendien in lijn met internationale normen voor risicomanagement (bv. ISO 31000). En levert reproduceerbare resultaten op, wat de professionaliteit en juridische verdedigbaarheid verhoogt.

Schaal voor kans op falen

QTRA deelt de kans op falen in, in zeven klassen (1 t/m 7). Waarbij klasse 1 staat voor zeer hoge kans (1/1 tot 1/10 per jaar). En klasse 7 voor extreem lage kans (1/1.000.000 tot 1/10.000.000 per jaar). Dit maakt inschattingen eenvoudiger. Omdat men niet exact hoeft te bepalen hoe groot de kans precies is, maar een orde van grootte aangeeft.

Kans op falen (KoF) wordt in QTRA ingedeeld in onderstaande klassen en dit volgens een logaritmische schaal. Elke klasse beslaat een orde van grootte van waarschijnlijkheid per jaar:

KoF klasse 1: Kans tussen 1/1 (zeker) en 1/10 per jaar. Dit is de hoogste falingskans – typisch voor een zwaar aangetaste boom in zeer slechte conditie. Waarvan men inschat dat de kans dat hij binnen één jaar begeeft tussen 100% en 10% ligt.
KoF klasse 2: Kans tussen 1/10 en 1/100 per jaar. (10% – 1% kans op bezwijken in het komende jaar).
KoF klasse 3: Kans tussen 1/100 en 1/1.000 per jaar. (1% – 0,1% per jaar).
KoF klasse 4: Kans tussen 1/1.000 en 1/10.000 per jaar. (0,1% – 0,01% per jaar).
KoF klasse 5: Kans tussen 1/10.000 en 1/100.000 per jaar. (0,01% – 0,001% per jaar).
KoF klasse 6: Kans tussen 1/100.000 en 1/1.000.000 per jaar. (0,001% – 0,0001% per jaar).
KoF klasse 7: Kans tussen 1/1.000.000 en 1/10.000.000 per jaar. Dit is de laagste falingskans. Doorgaans toegekend aan een gezonde, mechanisch goed aangepaste boom zonder significante gebreken. Die bestand wordt geacht tegen normale jaarlijks terugkerende weersomstandigheden. Bij zo’n boom is de inschatting dat de kans op falen in een willekeurig jaar extreem klein is. In de orde van één op enkele miljoenen.

Klasse 1 en klasse 7 als de refferentiepunten

De beoordelaar schat voor de betreffende boom of tak in welke klasse de falingskans valt, op basis van visuele inspectie. Eventueel aangevuld met meetgegevens of instrumentele controle. Hierbij zijn twee referentiepunten handig: een klasse 7 boom is feitelijk een “normale” boom. Waarvan we aannemen dat die onder gebruikelijke weersomstandigheden niet zal breken. Alleen bij uitzonderlijke klimatologische omstandigheden of stormen. En een klasse 1 object is een uiterst slechte boom. Die al bij gemiddelde wind kan omwaaien of uitscheuren. De meeste bomen met lichte tot matige gebreken zullen ergens tussen klasse 3 en 6 vallen.

Het gebruik van deze klassen voorkomt dat de inspecteur zich verliest in onmogelijke precisie (“Is het nu 1/8.500 of 1/12.000?”). In plaats daarvan kiest men een klasse die het beste past bij de orde van grootte van de kans. Zo houdt QTRA ook rekening met de inherente onzekerheid in zulke inschattingen. Men drukt uit dat iets bijvoorbeeld “in de orde van één op honderdduizend” ligt, zonder te pretenderen het exact te weten.

Vertrek vanaf normale klimatologische omstandigheden

Bij het inschatten van KoF hanteert QTRA de aanname van normale weersomstandigheden. Men houdt dus geen rekening met uiterst zeldzame extreme stormen of natuurrampen, omdat bij dergelijke omstandigheden zelfs gezonde bomen kunnen of zullen falen. De kans op falen is een beoordeling voor de reguliere belastingen (wind, regen, sneeuw) die jaarlijks voorkomen. Extreem weer blijft buiten beschouwing om realistische en bruikbare risico-inschattingen te behouden. Bemerk hierbij de impact van het gedrag van mensen waarbij mensen van nature (risico-aversie; genetisch ingebakken overlevingsmechanisme) bij storm zullen binnenblijven en wegblijven van bomen. Waarbij het stormweer dit gedrag triggert en dus ook het rechtstreekse eindrisico.

Integratie van omgevingsinformatie

De context en het gebruik van de omgeving spelen een belangrijke rol bij QTRA. Als er geen doelwit in de buurt is, vormt zelfs een sterk aangetaste boom een laag risico. Daarom beoordeel je eerst de aanwezigheid en gebruiksintensiteit van mogelijke doelwitten, voordat je de boomtechnische toestand gedetailleerd evalueert.

Meer gedetailleerde toelichting over integratie van omgevingsinformatie en doelwitblootstelling

Een van de grootste krachten van QTRA is dat het de context rondom de boom expliciet meeneemt in de risicoanalyses. Het doelwit – oftewel de omgeving en wat/wie zich daarin bevindt – is immers zeer bepalend voor het uiteindelijke risico. Zonder een potentieel doelwit is zelfs een gevaarlijke boom geen groot risico: een zwaar aangetaste boom diep in een bos, ver van paden of bebouwing, vormt nauwelijks direct gevaar voor mensen of objecten. Daarom kijkt QTRA als eerste naar het landgebruik en de aanwezigheid van doelwitten voordat de boom zelf in detail beoordeeld wordt.

Doelwitbeoordeling

Doelwitbeoordeling houdt in dat men nagaat wat zich in de potentiële valzone van de boom bevindt en hoe vaak. Men bepaalt de zogenaamde bezettingsgraad of “occupancy”: dit is de tijdspanne dat een doelwit aanwezig is onder of nabij de boom. Enkele voorbeelden van doelwit-inschattingen in de praktijk:

Een bankje of speeltoestel onder de boom dat dagelijks door kinderen wordt gebruikt, heeft een hoge bezettingsgraad (mogelijk meerdere uren per dag mensen aanwezig).
Een woning of gebouw in de valrichting van de boom geldt als permanent doelwit; er is vrijwel continu kans dat er iemand aanwezig is of eigendom geraakt wordt (zeker als het om een woonhuis gaat).
Een drukkere weg heeft een doelwitfractieschatting op basis van verkeersintensiteit: bijvoorbeeld 5000 voertuigen per dag komen voorbij – hier kan men met gemiddelde snelheid en voertuiglengte berekenen welk fractie van de tijd er een auto onder de boom doorrijdt (bijv. enkele procenten van de totale tijd per dag). Voor voetgangers op een pad geldt iets gelijkaardigs, eventueel met aparte inschatting voor piekuren vs. nacht.
Een zelden gebruikt achterafweggetje of een weide zonder activiteit onder de boom heeft een zeer lage bezettingsfactor (mogelijk <0,1% van de tijd iemand aanwezig).

Zonegericht denken

Bij het verwerken van deze omgevingsinfo in QTRA worden vaak gestandaardiseerde klassen of richtwaarden gebruikt (zoals “weinig verkeer”, “gemiddeld verkeer”, “intensief verkeer” voor wegen, of “sporadische toegang” vs. “continue aanwezigheid” voor mensen). Cruciaal is dat men zonegericht denkt: welke delen van de omgeving zullen geraakt worden als de boom of een bepaalde tak valt, en welke activiteiten vinden daar plaats. Soms moet men meerdere doelwitten onderscheiden – bijvoorbeeld een boom langs de weg kan zowel verkeer treffen als een voetpad ernaast; dan kan je voor beide aparte berekeningen maken en wordt meestal het ergste geval aangehouden.

Daarnaast houdt QTRA rekening met de kwetsbaarheid en gedrag van het doelwit. Zo zullen voetgangers bij windstoten mogelijk wegblijven van bomen of sneller reageren als ze takken horen kraken, terwijl automobilisten onder een boom doorrijden zonder uitwijkmogelijkheid. Ook kan slecht weer de aanwezigheid van mensen doen afnemen (minder wandelaars tijdens storm), wat enigszins samenvalt met momenten van verhoogde valkans – maar hierop kan men niet blind vertrouwen. In principe baseert men de doelwitblootstelling op normaal gebruik van de plek, eventueel licht gecorrigeerd als bij stormweer de blootstelling duidelijk anders is.

QTRA verwerkt omgevingsinformatie systematisch

Eerst bepaalt men of er significante doelwitten zijn, en zo ja hoe veel/vaak deze blootgesteld zijn. Dit bepaalt mede de urgentie: zonder belangrijk doelwit is er geen hoog risico zelfs al is de boom defect. Dit principe leidt ertoe dat inspectie-inspanningen proportioneel ingezet kunnen worden: drukbezochte locaties met grote bomen verdienen meer aandacht dan vergelijkbare bomen op afgelegen plaatsen. Eenmaal de doelwitfactor (kans op treffen) is vastgesteld, vloeit deze direct in de risicoberekening (zoals in vorige sectie uitgelegd).

Praktisch gezien betekent dit ook dat bij een terreininspectie volgens QTRA de eerste stap op het terrein is: de context opnemen. Men noteert de functies rond elke boom: zijn er wegen, staan er geparkeerde auto’s, is er spelende jeugd, zitten er waardevolle objecten in de buurt? Deze contextdata vormt de basis voor alle verdere beoordeling en maakt QTRA tot een integraal risicomodel in plaats van een puur boomtechnische evaluatie.

Terreininspectie volgens QTRA

Een inspectie verloopt in enkele duidelijke stappen:

Contextbepaling: doelwitten en gebruik van omgeving in kaart brengen.
Blootstellingskans bepalen: kans inschatten dat het doelwit aanwezig is bij falen.
Visuele inspectie: identificeren van zorgwekkende kenmerken, eventuele effectieve gebreken en mogelijke gevaren.
Vaststellen van falingsscenario’s: welke delen van de boom kunnen falen en welke doelwitten raken zij?
Inschatten falingskans (KoF): plaatsen van scenario’s in de zeven risicoklassen.
Impactklasse bepalen: inschatten van grootte (en bepalen gewichtsverlies bij kleinere takken) van het potentieel vallende boomdeel.
Risicoberekening en advies: berekenen van het jaarlijks risico en toetsen aan aanvaardbare normen. Hierop volgt dan advies over verdere acties, zoals snoeien, monitoren of verwijderen van bomen.

Meer gedetailleerde toelichting van het stappenplan voor terreininspectie volgens QTRA

Het toepassen van QTRA op het terrein verloopt in een aantal gestructureerde stappen. In een boomveiligheidsrapport voor bijvoorbeeld een gemeente zou de methodiek als volgt in de praktijk beschreven kunnen worden.

Context en doelwit-inventarisatie

Voor elke boom of boombestand in het te inspecteren gebied breng je eerst de context in kaart. De inspecteur kijkt naar de omgeving van de boom: welke mogelijke doelwitten bevinden zich binnen de valradius? Denk aan gebouwen, wegen, parkeerplaatsen, wandelpaden, speelruimtes, hoogspanningslijnen, enz. Daarbij noteer je hoe intensief die gebruikt worden. Bijvoorbeeld drukke doorgaande weg vs. dienstweg, permanent bewoond huis vs. schuurtje, frequent bezocht park vs. braakliggend terrein. Deze stap kan deels vooraf gebeuren via kaarten of locatiebezoeken. Zodat ter plekke duidelijk is welke bomen kritischer zijn door hun ligging.

Kwantificeren van het doelwit (blootstellingskans)

Vervolgens wordt de eerder genoteerde doelwitblootstelling gekwantificeerd voor het specifieke scenario. Hier bepaalt men de fractie van de tijd dat het gekozen doelwit aanwezig is in de valzone. Dit kan variëren van “1.0” (continu aanwezig, bv. een huis) tot een zeer klein getal (sporadisch gebruik). QTRA biedt hier handvatten voor, zoals standaardwaarden op basis van verkeersintensiteiten of gebruiksprofielen. Die men terugvindt bij de “Context en doelwit-inventarisatie”. Indien er meerdere doelwitten zijn per scenario, kan men die afzonderlijk beoordelen of het kritiekste doelwit kiezen voor de berekening.

Visuele boominspectie (conditie check en bepalen echte gebreken die kunnen leiden tot falen)

Vervolgens onderzoek je de boom visueel op gebreken, ziektesymptomen en structuurproblemen. Hierbij hanteert men de principes van VTA (Visual Tree Assessment) om eventuele gevaren (hazards) te identificeren. Dood hout, ernstige scheuren, zwammen aan de stamvoet of op hoogte, holtes, plakoksels, aantastingen, misvormingen, etc.. Men let op tekenen van verminderde mechanische weerstand. Zoals verminderde stabiliteit of breukgevoeligheid (bv. vruchtlichamen van schimmels die op houtrot duiden, spanningsscheuren, instabiliteit van de wortelvoet). Dit vormt de basis om mogelijke faalscenario’s te bepalen. Welk deel van de boom (stam of specifieke takken) zou waarschijnlijk als eerste falen en op welk doelwit?

Identificatie van relevante hazards

Op basis van stap 1 en 2 bepaalt de inspecteur welk(e) falingsscenario(’s) in rekening moeten worden gebracht. Bijvoorbeeld: “een half-afgestorven tak van 20 cm diameter boven het voetpad kan vallen” of “de aangetaste stamvoet kan bezwijken waardoor de hele boom richting de weg valt”. Voor elke boom kunnen één of meerdere dergelijke scenario’s benoemd worden. Als de boom geen zorgwekkende kenmerken heeft en geen duidelijk falingsscenario heeft, gaat men doorgaans uit van het worst-case scenario (bijv. volledige boom valt) maar dit zal dan resulteren in een zeer lage falingskans.

Inschatting van de kans op falen (KoF)

Voor elk vastgesteld scenario (hazard) wordt de falingswaarschijnlijkheid binnen 1 jaar ingeschat. De inspecteur beoordeelt in welke KoF-klasse (1 t/m 7) deze situatie valt. Rekening houdend met de ernst van het geconstateerde gebrek. En factoren als boomsoort, windbelasting en recente weersgeschiedenis. Hierbij kunnen hulpmiddelen zoals QTRA-referentietabellen, eigen ervaring en eventueel meetresultaten worden gebruikt. En bij twijfel kan bijvoorbeeld een trekproef of weestandsboring extra inzicht geven in de stabiliteit. Essentieel is eerlijk naar de orde van grootte te kijken. Als men redelijk zeker is dat de kans ergens rond 1%, dan is klasse 2 passend; is het eerder 0,01%, dan klasse 4, etc. . Bemerk dat uitgebreide kennis over boomsoorten, hun eigenschappen en uitgebreide kennis over aantastingen en gebreken door de boomdeskundige noodzakelijk is.

Bepalen van de impactgrootte (gevolgklasse)

De inspecteur bepaalt hoe groot het deel is dat zou kunnen vallen. Dit gebeurt aan de hand van stamdiameter of takdiameter van het falende deel, en schattingen van het gewichtsverlies bij de kleinste takken. QTRA hanteert klassen (bijv. tak <100 mm, tak 100 – 250 mm, stam >450 mm, etc.) die corresponderen met impactpotentieel. Een dikke stam of zware gesteltak krijgt de hoogste klasse (grootste gevolg), een kleine tak of dunne tak krijgt een lagere klasse. Deze stap is van belang om in de risicocalculator het juiste effect mee te geven: grote bomen hebben immers een hogere kans op ernstige schade bij vallen dan kleine bomen.

Berekening van het risicocijfer

Met de drie inputs – doelwitblootstelling (en doelwitfractiekans), grootte/impactklasse en KoF-klasse – wordt het Risico op Schade/Letaliteit berekend. Dit gebeurt met behulp van de QTRA-rekentool of tabellen. De uitkomst is bijvoorbeeld een kans van 1/XX per jaar op een dodelijk ongeval, of een risicoscore die daarmee samenhangt. Deze uitkomst zet je vervolgens af tegen vooraf gedefinieerde drempelwaarden voor aanvaardbaar risico. Bijvoorbeeld: men hanteert vaak dat een risico groter dan 1/10.000 per jaar voor derden als verhoogd wordt gezien. Terwijl onder 1/1.000.000 per jaar als verwaarloosbaar kan worden beschouwd. Ligt de berekende waarde tussen dergelijke grenzen, dan valt het in de “ALARP-zone” (As Low As Reasonably Practicable). Waarin gekeken moet worden of redelijke maatregelen het risico nog verder kunnen verlagen.

Advies en maatregelen

Op basis van de risicowaarde en toetsing aan de criteria formuleer je per boom een beheeradvies.

Enkele mogelijke uitkomsten:

“Risico zeer laag (≪ grenswaarde): geen ingreep nodig, reguliere hercontrole over 3 jaar”.
“Risico matig (in ALARP-zone): eventueel snoeien van dode takken om risico verder te verlagen, hercontrole 1 jaar”
“Risico verhoogd (overschrijdt drempel 1/10.000): dringend maatregelen vereist. Bijvoorbeeld kroonverlichting of verwijdering boom om risico terug te dringen tot acceptabel niveau”.

Ook kan het advies combinaties zijn, bijvoorbeeld eerst een nader onderzoek (zoals een trekproef) om de falingskans preciezer te bepalen als de uitkomst borderline is.

Belangrijk is dat de maatregelen proportioneel zijn aan het risiconiveau. Dit is het principe van redelijkheid in risicobeheer. ALARP: reduceer risico’s voor zover redelijkerwijs uitvoerbaar.

QTRA helpt precies daarbij door te kwantificeren hoeveel risicoreductie een maatregel oplevert en of dit in verhouding staat tot de kosten/baten.

Documentatie

Ten slotte worden alle bevindingen en berekeningen gedocumenteerd in het boomtechnisch verslag. Hierbij vermeldt men de uitgangswaarden (KoF-klassen, doelwitfactoren, impactklassen) en de resulterende risicopercentages of ‑fracties, inclusief de gehanteerde normwaarden voor toelaatbaar risico. Dit zorgt voor een audit trail (traceability): later is terug te zien hoe de beoordeling tot stand kwam.

Bijvoorbeeld: “Boom X: KoF klasse 3 (gescheurde stamvoet, ~0,5% kans faillissement/jaar), Doelwit: tuinpad (0,2 bezettingsfractie), Impact: stam >50cm (klasse 1). Risico = 0,005 × 0,2 × 1,0 = 0,001 (0,1% per jaar = 1/1.000); boven aanvaardbare norm → advies: kappen.” Dergelijke transparantie is nuttig richting opdrachtgever en eventueel juridisch (zie volgende sectie).

Bovenstaand stappenplan maakt duidelijk dat QTRA niet louter een rekenoefening is, maar een veldgerichte methodiek die begint bij de boom ter plaatse en eindigt bij een gefundeerd advies. Het vereist van de inspecteur zowel boomtechnische kennis (voor falingskansinschatting) als inzicht in de gebruikscontext (voor doelwitbepaling). Veelal zullen visuele beoordeling en QTRA-berekening hand in hand gaan: de visuele inspectie (zoals bij VTA) identificeert mogelijke problemen, en QTRA kwantificeert vervolgens het risico dat daaruit voortvloeit, gegeven de omgeving.

Voordelen ten opzichte van andere methoden (VTA en SIA)

QTRA onderscheidt zich van Visual Tree Assessment (VTA) en Static Integrated Assessment (SIA) door:

Integratie van kans, gevolg én blootstelling: VTA kijkt vooral naar fysieke gebreken, SIA naar mechanische sterkte, maar alleen QTRA brengt alle drie factoren samen.
Kwantitatief en reproduceerbaar: QTRA levert duidelijke cijfers waarmee risicobeoordeling transparant en consistent is.
Kosten-efficiënt en proportioneel: door expliciet risicowaardes te berekenen, helpt QTRA om beheermaatregelen kosteneffectief en proportioneel te maken.

Meer gedetailleerde toelichting over de voordelen van QTRA ten opzichte van VTA of trekproeven (SIA)

Visual Tree Assessment (VTA) en Static Integrated Assessment (SIA) zijn twee andere benaderingen voor boomveiligheid, maar QTRA onderscheidt zich van beide op belangrijke punten. Hieronder een overzicht van de verschillen en voordelen van QTRA.

Integratie van risico-componenten

VTA is primair een diagnostische methode die de fysieke gebreken van een boom identificeert (gevaar detecteren), maar hangt voor de uiteindelijke risicobeoordeling af van de inschatting van de inspecteur, vaak zonder expliciete weging van de omgeving. SIA (een trekproef-methode volgens Wessolly) focust op het berekenen van de mechanische sterkte van de boom via metingen, maar houdt geen rekening met het feit dat die boom op een drukke plek staat of niet. QTRA combineert zowel de kans (waar VTA en SIA zicht op geven) als het gevolg (waar alleen QTRA expliciet rekening mee houdt via doelwit-analyse). Dit leidt tot een vollediger beeld: een boom met gebreken én een groot doelwit vormt aantoonbaar meer risico dan een vergelijkbare boom zonder doelwit, iets wat in een puur VTA-rapport minder duidelijk zou zijn.

Probabilistisch en kwantitatief

QTRA dwingt tot kwantificering en het gebruiken van data (of aannames) in plaats van termen als “weinig risico” of “hoog risico” die bij VTA gebruikelijk zijn. Hierdoor kunnen aanbevelingen onderbouwd worden met cijfers. Dit is vooral nuttig in communicatie met niet-deskundigen (bv. een stadsbestuur of een verzekeraar) die een getal beter kunnen interpreteren dan een vage kwalificatie. SIA levert wel meetwaarden (zoals breukmoment, veiligheidsfactor), maar vertaalt deze niet automatisch naar een kans of risicopercentage zoals QTRA doet.

Focus op kostenefficiëntie en proportionaliteit

QTRA helpt om beheermaatregelen proportioneel te maken. Omdat de methode aangeeft hoeveel een risico boven of onder een norm ligt, kan men beslissen of dure ingrepen gerechtvaardigd zijn. Bijvoorbeeld: VTA zou bij een geconstateerde holte kunnen adviseren de boom te kappen uit voorzorg.

QTRA kan echter aantonen dat het jaarlijkse risico misschien 1/50.000 is – ruim binnen aanvaardbare grenzen – waardoor kap onnodig is en de boom met beperkte snoei behouden kan blijven. Omgekeerd kan QTRA prioriteit geven aan een ogenschijnlijk gezonde boom op een zeer risicovolle locatie (bv. oude boom bij druk kruispunt) waar VTA weinig alarm zou slaan omdat de boom zelf geen duidelijke gebreken heeft.

Zo kan je middelen optimaal inzetten: “bomen langs een drukke weg nauwkeuriger inspecteren dan kleine bomen langs een rustig pad”. SIA-trekproeven zijn duur en zet je alleen in bij twijfelgevallen; QTRA kan helpen identificeren wanneer zo’n verder onderzoek zinvol is (bij borderline gevallen), in plaats van op elke boom een trekproef uit te voeren.

Gestandaardiseerd en reproduceerbaar

QTRA is licentie-gebaseerd en komt met duidelijke handleidingen, klassen en calculators, wat zorgt voor uniformiteit in de beoordeling. VTA daarentegen kan sterk verschillen per inspecteur, vooral in de laatste risicoschatting stap die vaak arbitrair is.

SIA vereist gespecialiseerde apparatuur en kennis, en de resultaten kunnen variëren afhankelijk van meetomstandigheden.

QTRA’s gestandaardiseerde probabilistische aanpak zorgt ervoor dat twee verschillende beoordeelaars met dezelfde input waarschijnlijk tot vergelijkbare risicocijfers komen, hetgeen consistentie bevordert – een belangrijk voordeel als men honderden of duizenden bomen moet beoordelen in een beheerplan.

Communicatie en besluitvorming

De uitkomst van QTRA (bijv. “risico 1 op 20.000, tolerabel als ALARP”) kan je direct bruiken in beleidskaders en besproken worden met bijvoorbeeld bestuur of bewoners. Het biedt een objectief kader (“onder grens X = acceptabel, boven grens Y = ingrijpen”) dat discussies depersonaliseert.

Bij enkel VTA-advies (“deze boom is gevaarlijk volgens inspecteur”) kunnen stakeholders eerder geneigd zijn dit te betwisten of zien als mening. SIA-resultaten (getallen over sterkte) zijn voor leken lastiger te duiden (“veiligheidsfactor 1,5” zegt een leek minder dan “risico 1/5.000 per jaar”).

Beheer van bomenpopulaties

QTRA is schaalbaar van individuele bomen tot hele populaties. Men kan op hoofdlijnen een risicoscan doen van een park of laan door eerst de doelwitfactoren te bekijken en alleen suspecte bomen in detail te analyseren. Dit is efficiënt bij gemeentelijk beheer met duizenden bomen.

VTA moet normaliter boom-voor-boom alles nalopen, en SIA is zeker onhaalbaar op grote schaal. QTRA laat toe om prioriteiten te stellen: eerst de zones met veel publiek en potentieel zwakke bomen, terwijl lage-risico zones minder intensief geïnspecteerd hoeven worden.

Holistische, data-gedreven aanpak

Concluderend biedt QTRA een holistische, data-gedreven aanpak die aansluit bij moderne risicobenaderingen. Terwijl VTA vooral een kwalitatieve inspectiemethode is en SIA een specialistische test voor individuele probleemgevallen. In de praktijk worden deze methoden vaak complementair ingezet. VTA om gebreken te vinden. QTRA om risico’s te berekenen. En SIA in uitzonderingsgevallen om de inschatting van de falingskans te verfijnen als het risico hoog blijkt en de boom waardevol is.

QTRA onderscheidt zich door zijn bruikbaarheid in de dagelijkse boombeheerpraktijk waar je keuzes moet maken over onderhoud en verwijdering op basis van eerder beperkte budgetten en aanvaardbaar risiconiveau.

Juridische bruikbaarheid van QTRA

QTRA is juridisch sterk omdat het objectief aantoont of een boomeigenaar voldoende zorgplicht heeft betracht. Door kwantitatieve bewijsvoering kan men aantonen dat er verantwoord en systematisch risicobeheer is uitgevoerd. Dit helpt aansprakelijkheid te beperken bij incidenten en ondersteunt beslissingen voor onderhoud en ingrepen richting overheden en verzekeraars. De methodiek is tevens PEER-reviewed.

Meer gedetailleerde toelichting over de juridische bruikbaarheid van QTRA

In aansprakelijkheidsdiscussies rond schade door omvallende bomen of afbrekende takken kan een QTRA-analyse van grote waarde zijn. Wanneer er schade of letsel ontstaat, zal vaak de vraag gesteld worden of de boombeheerder of eigenaar voldoende zorgplicht heeft betracht om gevaar te voorkomen.

In Belgisch en Nederlands aansprakelijkheidsrecht verwacht men van een boomeigenaar dat hij zich “als een redelijk en voorzichtig persoon” gedraagt. En zijn bomen regelmatig laat controleren en onderhouden om gebreken tijdig op te sporen. Het niet onderkennen van een duidelijk risico kan gezien worden als nalatigheid. Zeker als er al gebreken aanwezig waren.

Onderbouwd bewijs van risicobeheer

Een QTRA-rapportage vormt in zo’n context een objectief onderbouwd bewijs van risicobeheer.

Ten eerste toont het aan dat de eigenaar/professioneel structureel risicoanalyses uitvoert en dus zijn verantwoordelijkheid serieus neemt. Dit alleen al is een sterk signaal: het laat zien dat men niet willekeurig handelde, maar volgens een erkende methode.

In geval van schade kan de eigenaar met het QTRA-verslag staven dat hij de boom heeft laten beoordelen door een deskundige en dat de risico-inschatting binnen maatschappelijk aanvaardbare grenzen viel op het moment van inspectie.

Dit kan helpen aantonen dat er geen sprake was van een “gebrekkige zaak” in de zin der wet, omdat het risico redelijk beheerst en gemonitord werd. Zo’n boom gold dan niet als een verwaarloosd gevaarlijk object, maar als een beheerde boom binnen acceptabel risico.

ALARP-integratie in QTRA

Daarnaast maakt QTRA het mogelijk om te laten zien dat men handelde volgens het ALARP-principe (As Low As Reasonably Practicable).

Juridisch komt dit neer op het aantonen dat alle redelijke maatregelen zijn getroffen om het risico te minimaliseren. Zonder onredelijke opofferingen (bv. het nodeloos kappen van alle bomen is niet redelijk, maar het periodiek snoeien van dode takken wel).

Een QTRA-analyse kwantificeert of een risico al dan niet ALARP is.

Als uit het rapport blijkt dat het risiconiveau onder de algemeen gehanteerde tolerantiegrens lag (bijvoorbeeld <1/10.000 per jaar voor derden) en verdere risicoreductie onevenredig zou zijn geweest, dan ondersteunt dat een verdediging dat men niet tekortgeschoten is in zorgplicht.

In tegenspraak, als QTRA een verhoogd risico had aangegeven en er was geen actie ondernomen, zal de tegenpartij dat kunnen gebruiken als bewijs van nalatigheid. Het werkt dus twee kanten op – maar in beide gevallen biedt QTRA een gestandaardiseerd referentiekader in plaats van losse meningen van experts.

Bruikbaar bij discussies

Ook bij discussies met verzekeraars of overheid (bv. omgevingsvergunning voor kappen) is QTRA nuttig.

Steeds meer gemeenten verlangen bij een kapaanvraag, wegens slechte boomconditie, een onderbouwd verslag van een gecertificeerd boomdeskundige. Een QTRA-hoofdstuk in zo’n verslag geeft harde argumenten waarom een boom een onaanvaardbaar risico vormt en verwijdering of ingrijpende snoei nodig is.

Of omgekeerd, waarom een boom nog prima behouden kan worden omdat het risico beheersbaar is.

Verzekeraars kunnen bij schadeclaims vragen om bewijs van onderhoud en inspectie – een historiek van QTRA-inspecties kan dan aantonen dat de eigenaar proactief aan risicobeheer deed en niet laakbaar handelde. In geval van een rechtszaak kan een deskundige-getuige met QTRA-gegevens duidelijk maken hoe groot het risico objectief was en of dat al dan niet boven gangbare normen lag. Dit is overtuigender dan enkel te stellen dat men “dacht dat de boom oké was”.

Juridische slagkracht van QTRA

Samengevat biedt QTRA juridische slagkracht doordat het: (a) naleving van de zorgplicht documenteert, (b) gebruik maakt van internationaal erkende risiconormen (zoals de HSE-criteria van 1/10.000 per jaar voor publiek risico, in lijn met ISO 31000 risicomanagement), en © besluiten traceerbaar maakt.

Dit komt zowel van pas bij het voorkomen van incidenten (aantoonbaar goed beheer) als bij de nasleep ervan (aantonen of een incident binnen de resterende tolerantie viel of niet).

Gebrekkig beheer

In discussies over “gebrekkig beheer” kan de beheerder met QTRA-studies laten zien dat hij systematisch heeft geëvalueerd welke risico’s (niet) acceptabel zijn en hoe daarmee omgegaan is. Dit reduceert de ruimte voor willekeurige aansprakelijkstelling en helpt om eventuele aansprakelijkheid scherp te omlijnen. Een QTRA-analyse zal bijvoorbeeld duidelijk aangeven als het risico ondanks maatregelen nog steeds hoog was – in zo’n geval is ingrijpen vereist om niet aansprakelijk te worden.

Als laatste kan opgemerkt worden dat een QTRA-gebaseerd beheerplan de eigenaar ook helpt intern te verantwoorden waarom bepaalde budgetten besteed worden aan boomzorg. Het rechtvaardigt investeringen in onderhoud of juist het achterwege laten daarvan met oog op risico. Dit is relevant richting gemeentebesturen en verzekeraars die kosten/baten overwegingen maken.

QTRA sluit aan bij het principe dat men niet alle risico’s tot elke prijs hoeft uit te bannen, maar wel weloverwogen binnen wettelijke zorgvuldigheidsnormen moet blijven handelen.

Beleidsaanbevelingen vanuit QTRA-analyses

QTRA levert beleidsrelevante inzichten zoals:

Risicogestuurde inspecties: meer controle bij hoog-risico bomen, minder bij laag risico.
Proportioneel beheer: alleen noodzakelijke ingrepen uitvoeren gebaseerd op concrete risicoanalyses.
Preventief beleid: op basis van QTRA kunnen risicovolle situaties vroeg worden opgespoord, waardoor tijdig preventieve maatregelen genomen worden.
Efficiënte inzet middelen: risicoanalyse ondersteunt gerichte budgettering en beheerplanning.
Balans veiligheid en waarde: QTRA helpt om bomen maximaal te behouden binnen maatschappelijk aanvaardbare veiligheidsnormen.

De beleidsaanbevelingen vanuit QTRA-analyses meer gedetailleerd toegelicht

Wanneer een QTRA-evaluatie is uitgevoerd over (een deel van) het bomenbestand, kunnen daaruit verscheidene beleidsmatige aanbevelingen voortvloeien. Het kwantificeren van risico’s biedt immers inzicht op strategisch niveau. Waar moet het beheer op inzetten om de risico’s binnen acceptabele grenzen te houden. En hoe kan dit met behoud van boomwaarde? Enkele concrete aanbevelingen die vaak uit QTRA-analyses naar voren komen.

Differentiëren van inspectie-intervallen

Bomen met een zeer laag risicoprofiel hoeven niet jaarlijks gecontroleerd te worden, terwijl hogere risico-bomen frequenter toezicht vergen.

QTRA biedt de gegevens om periodieke opvolging risicogestuurd in te richten.

Bijvoorbeeld: een jonge gezonde boom in een park (risico ≈ 1/1.000.000) kan met een interval van 3 – 5 jaar volstaan. Terwijl een oude populier langs een drukke weg (risico bij laatste check 1/5.000) jaarlijks of tweejaarlijks moet worden bekeken. Zo worden controle-inspanningen en budgetten efficiënt besteed waar de risico’s het grootst zijn.

Proportioneel snoeien en onderhoud

In plaats van standaard ingrepen uit te voeren, kan onderhoud worden afgestemd op het benodigde risiconiveau. QTRA kan aantonen hoeveel risicoreductie een bepaalde ingreep oplevert. Dit leidt tot proportioneel snoeien: alleen datgene wegnemen of aanpassen wat nodig is om onder de aanvaardbare drempel te komen. Bijvoorbeeld, uit de analyse blijkt dat het verwijderen van één zware dode tak het risico al voldoende verlaagt. Dan volstaat dit en hoeft niet de hele kroon geïntensiveerd gesnoeid te worden.

Te ver terugsnoeien van kronen kan namelijk onnodig zijn (en zelfs contraproductief voor boomgezondheid en massademping). QTRA-aanbevelingen zullen vaak maatregelen bevatten als “verwijder dode takken >5cm”, “neem kroon in door enkele zware takken in te korten” wanneer dat significant risicowinst oplevert, maar geen drastischer ingrepen dan nodig.

Preventieve beheeringrepen of verwijdering

ls een boom een onaanvaardbaar hoog risico vertegenwoordigt dat niet op acceptabele wijze verlaagd kan worden (bijvoorbeeld door snoei of afzetting van de omgeving), dan is vellen/kappen soms de enige optie. QTRA onderbouwt zo’n aanbeveling met cijfers. Waardoor een besluit tot verwijdering verdedigbaar is richting beleid en publiek.

Dit kan je dan zien als preventieve velling ter voorkoming van schade. Duidelijk is dat dit pas aan de orde is als de risicoscore boven de tolerantiegrenzen zit en mitigatie niet effectief of disproportioneel zou zijn. Beleidsmatig kan men stellen: “Bomen met risico >=1/10.000 worden preventief verwijderd tenzij er zeer zwaarwegende redenen zijn om te behouden en alternatieve maatregelen bieden voldoende compensatie.” Dit geeft een transparant kader.

Doelgericht afbakenen of beperken van toegang

Een andere mogelijke maatregel uit QTRA-analyse is het beheer van het doelwit in plaats van de boom. Als een waardevolle boom een iets verhoogd risico heeft, kan de aanbeveling zijn om de blootstelling te verlagen. Bijvoorbeeld een zitbankje onder de boom verplaatsen, een pad (tijdelijk) afsluiten bij storm, of parkeerplaatsen onder de kroon opheffen.

Dit soort maatregelen kan het risico drastisch verlagen zonder aan de boom te komen. QTRA maakt dit effect kwantificeerbaar. Als de bezettingsfractie naar nul gaat, verdwijnt het risico bijna volledig. Beleidsmatig kan dit betekenen dat men bij bepaalde monumentale bomen afsluitingen bij extreem weer invoert of signalisatie plaatst als risicobeperkende maatregel.

Prioriteren van interventies en budgetallocatie

Met een totaaloverzicht van QTRA-risicoscores over alle onderzochte bomen kan men een prioriteitenmatrix opstellen. Bomen (of locaties) met de hoogste risicoscore krijgen prioriteit in aanpak en middelen. Terwijl bomen met zeer lage scores wellicht kunnen wachten of slechts basisonderhoud krijgen. Dit helpt bij het opstellen van een boombeheerplan. Dat rekening houdt met veiligheid: een gemeente kan bijvoorbeeld besluiten jaarlijks de top 5% hoogste risicobomen aan te pakken.

Bovendien kan men het benodigde jaarbudget voor boomveiligheid beter onderbouwen. Zoals een voorbeeld in een QTRA-publicatie aangeeft. Bij een risico van 1/10.000 en een statistische waarde van een mensenleven kan men uitrekenen wat een redelijke uitgave is om dat risico te mitigeren. Hoewel dergelijke berekeningen niet exact worden gebruikt in beleid, illustreren ze wel dat onbeperkt geld uitgeven om minieme risico’s te reduceren niet rationeel is. QTRA leidt zo tot kosten-batenafwegingen in beleidsvorm: zeer hoge kosten zijn alleen te rechtvaardigen bij navenant hoog risico.

Balans tussen veiligheid en boomwaarden bewaken

QTRA-analyse dwingt tot het expliciet maken van de evenwichtsoefening tussen risico en baten van bomen. Beleidsmatig kan je daarom adviseren om niet blind alle risico’s uit te willen bannen. Maar om een acceptabel risiconiveau te definiëren dat strookt met andere sectoren.

Bijvoorbeeld kan een gemeente stellen: “We hanteren dat boomrisico’s verlaagd worden tot het niveau van algemeen aanvaardbaar risico van 1/100.000 per jaar of lager. Vergelijkbaar met het risico dat mensen misschien lopen in het dagelijks verkeer.” Hiermee communiceert men dat men risico’s serieus neemt. Maar ook dat men beseft dat bomen belangrijk zijn. En een gering restrisico niet betekent dat je alle bomen moeten kappen.

Dit beleid vindt steun in QTRA’s uitgangspunten dat het niet de bedoeling is om elk risico nul te maken. Maar om risico’s beheersbaar en verantwoord te houden.

Verantwoording en verslaglegging standaardiseren

Ten slotte kan uit de implementatie van QTRA de aanbeveling komen om de boomveiligheidsverslaglegging binnen de organisatie te standaardiseren.

Bijvoorbeeld: altijd melding maken van de QTRA-waarde of klasse in inspectierapporten. En werken met kleurcodes (rood/geel/groen) voor respectievelijk bovendrempel, ALARP-zone, onder-drempel risico’s. Dit zorgt intern voor uniform begrip en opvolging.

Het kan ook als beleidslijn opgenomen worden dat bij alle nieuwe aanplanten of ruimtelijke plannen rekening gehouden wordt met toekomstige boomrisico’s. Bijvoorbeeld geen speelplek direct onder een boom die later erg groot en zwaar wordt), wat een preventief beleid is om later geen hoge risico’s te creëren.

QTRA is evidence-based

In essentie geeft QTRA de data en logica om evidence-based (bewijs-gebaseerd) boombeheerbeleid te voeren. Beslissingen over ingrepen neem je dus niet louter op emotie of esthetiek. Maar op basis van geobjectiveerd risico.

Voor gemeentebesturen betekent dit veiligheid aantoonbaar borgen. Terwijl toch zoveel mogelijk bomen behouden blijven.

Voor verzekeraars betekent het dat risico’s gemonitord en gereduceerd worden binnen redelijke grenzen. Wat schadeclaims voorkomt.

En voor juridische actoren betekent het dat er een duidelijk kader is waarbinnen men verantwoordelijkheden en maatregelen kan beoordelen.

Algemeen besluit QTRA

Kortom, QTRA levert niet alleen een momentopname van boomveiligheid. Maar vormt een doorlopend hulpmiddel. Om het boombeheer beleidsmatig te sturen richting veilig én duurzaam groen.

Concluderend biedt QTRA een transparant, juridisch verdedigbaar en beleidsmatig inzetbaar kader voor effectief boomveiligheidsbeheer. Wat de methode temeer zeer bruikbaar maakt in het correct kunnen beoordelen van de verantwaardelijkheden. En aansprakelijkheden in bijvoorbeeld schadedossiers.

Boomveiligheidsrisico’s van jouw bomen kennen? Krijg nu antwoorden