‘Voor gemeenten is het lastig om te bepalen wat het beste inzamelingsbeleid is,’ zegt Eveline van Leeuwen, prof. stedelijke economie van WUR. ‘Dat hangt namelijk af van verschillende aspecten. Denk aan de bereidheid en mogelijkheid van burgers om het afval apart weg te gooien. In grote steden hebben mensen bijvoorbeeld weinig ruimte voor hun vuilnisbakken en zijn mensen vaak wat minder betrokken. Ook de milieueffecten van verschillende manieren om plastic afval in te zamelen en te sorteren en de regionale beschikbaarheid van infrastructuur hiervoor spelen een rol.’
Michel Handgraaf, Universitair Hoofddocent gedragseconomie en Research Fellow bij AMS., vult aan: ‘Helaas is het huidige beleid verre van optimaal. Hierdoor wordt slechts dertig procent van het Nederlandse consumenten-afvalplastic gerecycled.
Het project MUNITION moet hier verandering in brengen. Onderzoekers ontwikkelen een digitale tool die gemeenten helpt bij het bepalen van het beste inzamelingsbeleid. Het gaat om een digital twin, een virtuele kopie van de hele inzamelingsketen, van het sorteren tot het recyclen. Hiermee kunnen de onderzoekers de economische en maatschappelijke waarde van verschillende manieren van afval inzamelen en sorteren met elkaar vergelijken. Daarnaast kunnen ze er de effecten van nieuwe maatregelen mee voorspellen. Handgraaf geeft als voorbeeld het scheiden van lege pakken melk. ‘Op steeds meer plekken moeten mensen deze pakken bij het plasticafval weggooien. De tool laat zien welke invloed dat heeft op de rest van het inzamelingsproces, wat het doet met de afvalkwaliteit, winstgevendheid en duurzaamheid en hoe het zit met het welzijn van de burger. We evalueren met de tool dus brede welvaart.’
Het MUNITION-simulatiemodel dat WUR bouwt bestaat uit verschillende huishoudens. Zij wonen in verschillende woningen, zoals een rijtjeshuis of een appartement, in verschillende buurten of regio’s en hebben andere voorkeuren en motivaties. Deze huishoudens hebben interactie met inzamelaars en sorteerders,’ schetst van Leeuwen het zogenoemde agent-based model. ‘We bootsen de huidige inzamelingssituatie na door het model te voeden met data van bijvoorbeeld Midwaste, het CBS, het kadaster en uit interviews met afvalverwerkers. Vervolgens voegen we data van onze collega’s van de Radboud Universiteit toe. Hun data over milieu geven ons de mogelijkheid een breed scala aan milieu-effecten na te bootsen. En hun inzichten over de inzamelingstechnieken helpen om de hoeveelheid en kwaliteit van het afval van huishoudens te simuleren.’
Het team van Handgraaf levert de inzichten over het menselijk gedrag voor de digital twin. Volgens hem draait de keuze tussen voor- en nasortering van huishoudelijk afval namelijk sterk om de bereidheid en het vermogen van burgers om afval in verschillende stromen te scheiden. ‘De belangrijkste vraag is hoeveel moeite het mensen kost om afval te scheiden. Wellicht is het beter voor het milieu als mensen lege pakken melk bij het plastic in een aparte bak weggooien. Maar zijn mensen bereid om hiervoor naar een afvalcontainer te lopen verderop in de straat? We brengen in kaart welk gedrag nodig is bij welke sorteertechnologie. En via gedragsexperimenten testen we interventies die mensen motiveren. Misschien kan een beloning mensen bewegen om de pakken melk ook echt bij het plastic weg te gooien. De inspanningen die burgers doen moeten ervoor zorgen dat de kwaliteit van het plastic afval beter wordt.’
Van Leeuwen: ‘Uiteindelijk kunnen gemeenten en afvalverwerkers de digitale tool straks gebruiken om samen de voor- en nadelen van bepaald inzamelingsbeleid te voorspellen en af te wegen. Hierdoor kan meer plastic worden gerecycled.’
Dit is een artikel van Wageningen University & Research. Klik hier om dit artikel te lezen op wur.nl.
