De (theoretische) opzet tot de capaciteitsberekening van een recreatieproject

NN31545.0588

NOTA 588 5 december 1970

Instituut voor Cultuurtechniek en Waterhuishouding

Wageningen

DE (THEORETISCHE) OPZET TOT DE

CAPACITEITS-BEREMNG VAN EEN RECREATIEPROJECT

ir H.N. van Lier

I

Nota's van het Instituut zijn in principe interne communicatiemidde-llen,

dus geen officiële publikaties.

Hun inhoud varieert sterk en kan zowel betrekking hebben op een

een-voudige weergave van cijferreeksen, als op een concluderende discussie

van onderzoeksresultaten. In de meeste gevallen zullen de conclusies

echter van voorlopige aard zijn omdat het onderzoek nog niet is

af-gesloten.

Bepaalde nota's komen niet voor verspreiding buiten het Instituut in

aanmerking.

BllllllllllBlWllII»»™»«! ' K ^

-\ fk •

f.

0000 0672 7313 »

\0 '•

H

*

f

d

I N H O U D

Biz.

1. INLEIDING 1 2. DE OPZET VAN DE CAPACITEITSBEREKENING 2

3. HET GEBRUIKSMODEL 2 3.1. Algemoen 2 3.2. Een Amerikaans voorbeeld 3

3.3. De situatie in Nederland 5

4. Relatie bezoek - weer 7

4.1. Algemeen. 7 4.2. Het onderzoek voor het Noordzeestrand 7

4.3. Het onderzoek naar recreatieverkeer in

bos-wachterijen en op provinciale- en rijkswegen 8

4.4. Het onderzoek voor strandbaden 11 4.5. Enkele resultaten van de toetsingen 16

5. UITWERKING VAN DE OPZET (MET NORMSTELLING) 18

1 . INLEIDING

Als een van de doelstellingen van het recreatie-onderzoek dat thans in uitvoering is moge het volgende gelden: het ontwikkelen van methoden met behulp waarvan het mogelijk is meer gefundeerde capaci-teitsberekeningen uit te voeren voor nieuw te stichten recreatiepro-jecten. Dit laatste met het oog op plattelandsgebieden en in concreto de ruilverkavelingen.

De te ontwikkelen methode hebben echter nog een ander, veel bre-der doel. Bij de investeringen die de overheid in verschiliende.aspec-ten van onze maatschappij pleegt, doet zich steeds meer de behoefte gevoelen om tot een afweging van de alternatieve bestedingen te komen. In Amerika is men sinds enkele jaren bezig met een budgetting-operating systeem. Een systeem, waar ook in Nederland de belangstelling naar uit-gaat. Voor de bepaling van zowel de urgentievolgorde van alternatieve plannen als voor het uitvoeren van baten-kosten berekeningen is het nodig te beschikken over moderne prognosetechnieken. Ook op het ge-bied van de planning zullen deze technieken onmisbaar zijn. KERSTENS

(1970) onderscheidt een drietal niveaus binnen een planningssysteem: 1 . het normatieve niveau, waarop de doelstellingen voor langere

ter-mijn, de globale beleidslijnen worden ontworpen;

2. het strategische niveau, waar voor middenlange termijn de meer al-gemene beleidslijnen worden uitgewerkt;

J. het operationele niveau, waar wordt nagegaan welke recreatievoorzie-ningen op korte termijn gerealiseerd moeten kunnen worden en hoe de inrichting van recreatie-objecten moet plaats vinden.

Het is vooral dit laatste niveau waarop het onderzoek zich thans toe-spitst .

2. DE OPZET VAN DE CAPACITEITSBEREKENINGEN

Bij de opzet van de capaciteitsberekening van een nieuw te stich-ten recreatieproject zal, zoals het hier zal worden behandeld, ervan worden uitgegaan dat de plaats (situering) van het project vast ligt. Dit houdt in dat geen rekening wordt gehouden met het probleem van een

juiste situering noch uit oogpunt van de fysisch-geografische geschikt-heid van de betreffende plaats, noch uit oogpunt van het gebruik van

het project.

Derhalve blijven ten aanzien van het nieuwe project een tweetal vragen over:

1. welk bezoekersaantal kunnen we, bij een gegeven dag van de week en het seizoen en een gegeven weersituatie, verwachten in afhankelijk-heid van de geografische kenmerken van het invloedssferengebied en de socio-economische kenmerken van de bevolking binnen dit gebied? 2. welke relatie bestaat er tussen het bezoekersaantal en de

weersitu-atie en hoe ziet de daarmee samenhangende bepaling van de kansen van voorkomen van nader gedefinieerde weersituaties eruit?

Het in elkaar passen van de relaties stelt ons in staat binnen zekere

grenzen de frequentieverdeling van bezoekersaantallen te voorspellen. Rest dan nog een normstelling in te voeren om daarop het voor het

pro-ject maatgevende bezoekersaantallen te kunnen baseren.

3. HET GEBRUIKSMODEL

3.1 . A l g e m e e n

Om de eerste relatie die tussen het bezoek en de geografische en socio-economische kenmerken van het omliggende gebied weer te geven, wordt gebruik gemaakt van zogenaamde gebruiksmodellen. Als definitie hiervan kan het volgende gelden: Onder gebruiksmodellen wordt verstaan een wiskundig model waarbij de aanwezige of verwachte vraag naar e e n b e p a a l d p r o j e c t in afhankelijkheid van een aantal socio-» economische factoren en projecteigenschappen wordt weergegeven.

V = f(d, xr...xn) (!)

waarin:

V = het te verwachten aantal bezoekers d = afstand

x1 ....x = een aantal, het bezoek beïnvloedende, socio-economische

factoren.

Bij zo'n gebruiksmodel zit de afstand er expliciet in. Meestal is dit de factor die de belangrijkste verklarende variabele blijkt te zijn. Als tweede factor treedt dan meteen op de voorgrond de bevol-king (P) die immers uiteindelijk het potentiële bezoek bepaalt. Als andere verklarende factoren worden dan vaak gevonden:

- het inkomen - de mobiliteit - de woonsituatie

- de hoeveelheid vrije tijd

3.2. E e n A m e r i k a a n s v o o r b e e l d

Een goed voorbeeld van een gebruiksmodel is in 1966 door

MEREWITZ geconstrueerd. Het betrof een model voor een merengebied in de staat Missouri, waar een aantal vormen van dagrecreatie collec-tief voorkwamen zoals : zwemmen, varen, waterskiën, enz.

Zes jaar gegevens over bezoek-herkomst werden geanalyseerd per herkomstgebied, waarvoor 114 counties in Missouri werden gekozen. Per county werden vervolgens bepaald in totaal zo'n 46 variabelen, waarvan de belangrijkste zijn:

1. bezoek: periode 1950-1954 en i960 2. bevolking (P, 1950 en i960)

3. afstand over de weg 4. idem door de lucht

5. bevolkingsdichtheid (i960) 6. gemiddelde inkomens

7. autobezit

Uit deze "basis variabelen" worden alle andere afgeleid. Het ge-heel in een regressieberekening geplaatst, leverde op dat er een drie-tal variabelen significant waren:

- de bevolking

- de bevolkingsdichtheid - de afstand door de lucht

Het uiteindelijke gebruiksraodel (of "voorspellingsmodel") ziet er als volgt uit : F" In Vu = 2,4-976 - 1,8945 S + 0,0045 -!- + 0,0025 P + 0,7978 In P.D (2) o U

of na enige omwerking:

V

=

e (

2

'

4

9 7 6 - 1,8945 S + 0,0045 - ^ + 0,0025 P )

p D

: 0,7978

(

,

u S * u u waarin:

V = bezoek uit county u

u v

S = afstand van het centrum van county u tot het recreatieproject P = bevolking van county u

P.D = bevolkingsdichtheid van county u

Het model geeft een wiskundigebeschrijving, van een gemeten si-tuatie. De bedoeling is nu het model te gebruiken voor een aantal doeleinden, zoals:

a. een schatting van het toekomstig bezoek aan het recreatie-object; b. een batenberekening aan de hand van het geschatte toekomstige

be-zoek als basis voor een baten-kosten analyse;

c. de schatting van het toekomstige bezoek aan nieuwe, vergelijkbare projecten;

d. baten-kosten analysen van nieuwe projecten en op basis daarvan: urgentie volgorde bepalingen.

Voor deze twee laatste berekeningen is het nodig het model zo te maken dat het overdraagbaar geacht mag worden voor nieuwe situ-aties. Of dit in zijn algemeenheid verantwoord is, is discutabel. In het geval van het gegeven voorbeeld van MEREWITZ (1966) is het zeer waarschijnlijk uitgesloten, omdat de variabele alternatieve recrea-tiemogelijkheden niet in het model zijn ingebouwd.

Dit komt omdat de betreffende variabele in onvoldoende mate werd be-paald. Als alternatieve recreatiemogelijkheden werden namelijk in de beschouwing betrokken alleen die objecten die binnen de eigen county aanwezig waren.

Z>. 3. D e s i t u a t i e i n N e d e r l a n d

Het is niet mogelijk voor Nederland een gebruiksmodel te tonen, omdat onderzoek naar dergelijke modellen nog niet is verricht. Wel is het mogelijk met een vereenvoudigd model te komen in de vorrn van een afstandsfunctie voor bijvoorbeeld strandbadrecreatie, de vis-sport of het toerrijden. Bepaalt men met behulp van de herkomstge-gevens van bezoekers aan een strandbad het relatieve bezoek per herkomstgebied (het zogenaamde 100 v/p-getal) en zet men dit uit tegen de over de weg gereden afstand, dan is het mogelijk de relatie met behulp van een e-macht weer te geven.

In figuur 1 is een voorbeeld hiervan gegeven. 100 v/p

De

50 D(in km) De relatie tussen het relatieve bezoek per herkomstgebied

(100 /p) en de afstand (5)

Y

=

e*"«

+ b

> + c (4)

waarin:

y = het relatieve bezoek per herkomstgebied = 100 v/p

v = het aantal bezoekers per herkomstgebied

p = het aantal inwoners per herkomstgebied

x

~

de afstand

a. b en c = de te bepalen coëfficiënten.

Schrijven we de formule in de meer gebruikelijke notatie dan wordt

dit als volgt:

100 v / p .

e (

-

a D + b )

+o (5)

Uit figuur 1 blijkt duidelijk dat de spreiding rond de

gevon-den e-macht groot is. Dat wil zeggen dat er nog een aantal factoren

zijn die afwijkingen ten opzichte van het gemiddelde beeld

veroorza-ken. Ter vervolmaking van het model is het nu nodig na te gaan welke

factoren de afwijkingen veroorzaken. Dit kan geschieden door het

uit-voeren van multiple regressieberekeningen, waarbij op systematische

wijze onderzocht wordt welke variabelen of combinatie van variabelen

het best aansluiten bij het gemeten bedrag i.e. het aantal bezoekers

aan strandbaden. De variabelen die in de berekeningen betrokken

wor-den, zijn onder te verdelen in de volgende 3 hoofdgroepen:

1 . Kenmerken.

2. De te verklaren variabelen.

]5. De verklarende variabelen.

De eerste groep is alleen nodig om onderzoekdagen en

strand-baden te onderscheiden. De tweede groep is uiteraard het bezoek, dat

in verschillende eenheden is in te delen, zoals het absolute aantal

bezoekers, het procentueel aantal bezoekers, log-waarden ervan enz.

De derde groep, is nog verder in te delen in een zevental subgroepen:

1. De bevolking

2. De afstand

3. De mobiliteit

5. Het inkomen

6. Het cultuurpatroon

7. De alternatieve recreatiemogelijkheden

Elke subgroep heeft weer een aantal afgeleide variabelen, ge-baseerd op verschillende eenheden die gebruikt worden. Binnenkort kunnen de eerste resultaten van de regressieberekeningen tegemoet worden gezien.

4. RELATIE BEZOEK - WEER

4 . 1 . A l g e m e e n

Bij de relatie bezoek - weer gaat het erom een inzicht te ver-krijgen tussen de reactie van de recreant, tot uiting komend in een bepaald gedrag op de actuele óf verwachte weersituatie. Voor strand-baden wil dit zeggen: het opsporen van de relatie tussen het bezoekers-aantal aan de ene kant en een bezoekers-aantal weersfactoren (afzonderlijk dan wel in combinatie met elkaar) aan de andere kant. Op dit gebied zijn nog slechts enkele onderzoekingen uitgevoerd.

4.2. H e t o n d e r z o e k v o o r h e t n o o r d z e e -s t r a n d

Het betreft hier onderzoek van DELVER (1951-1954» K.N.M.I.). Het doel van dit onderzoek was een basis te verschaffen voor ooit

in de toekomst door de weerdienst te publiceren speciale strand-voorspellingen. Het onderzoek betrof dan ook de stranden langs de Noordzeekust en is uitgevoerd in de jaren 1951 t/m 1954.

DELVER (1951-195^) heeft echter geen gebruik gemaakt van het aan-tal bezoekers als indicatie voor de waardering van het weer, maar van beoordelingen van de aangenaamheid van het weer in de ochtend en de middag door badgasten en vast strandpersoneel (zoals pension-houders e.d.). Voor het weer werden bepaald:

- de temperatuur - de windrichting - de zonnestraling

Het onderzoek is in 1968 en 1969 voortgezet door DEN TONKELAAR, die

wat wijziging heeft aangebracht, vooral ten aanzien van de cijferwaar-deringen voor de aangenaamheid van het weer. De resultaten van de on-derzoekingen zijn weergegeven in een aantal diagrammen waarin de gevon-den relatie tussen het strandweercijfer (S) enerzijds en het weer ander-zijds is vastgelegd. Het blijkt dat voor het weer een combinatie van: - de effectieve bedekkingsgraad in achtsten, waarvoor geldt :

N1 = \ (N + Nh) (7)

waarin: N = effectieve bedekkingsgraad

N = bedekkingsgraad t.g.v. lage bewolking

Nh = " " hoge " (Cu; Cb;Sc en St) - de windsnelheid in knopen

- de temperatuur het beste voldoet.

Een voorbeeld hiervan is gegeven in figuur 2.

Hieruit blijkt dat voor bijvoorbeeld ideale weersomstandigheden voor recreatie aan het Noordzeestrand de effectieve bedekkingsgraad nagenoeg gelijk aan 0 moet zijn, de windsnelheid niet hoger dan zo'n 5 à 6 knopen, terwijl de temperatuur minimaal l6,5 C. moet bedragen. In bijlage 1 is het andere voor dit onderzoek afgeleide diagram weer-gegeven. Het blijkt dat de situatie's waarvoor dit geldig is, slechts weinig van het in fig. 1 gegeven voorbeeld afwijkt.

4.3. H e t o n d e r z o e k n a a r r e c r e a t i e v e r k e e r i n b . o s w a c h t e r i j e n e . n o p p r o v i n c i a l e -e n r i j k s w -e g -e n .

BUWALDA (1970) heeft nagegaan of er correlatie bestaat tussen het recreatieverkeer in boswachterijen, op provinciale wegen en op rijkswegen en de max. temperatuur, de uren zonneschijn en de uren

neerslag. Per afzonderlijk weer-gegeven werd de rangcorrelatiecoëffi-ciënt van Spearman berekend en tevens nagegaan of de uitkomsten sig-nificant waren (sigsig-nificantiegrens 5 pet. eenzijdig). In tabel 1 zijn de resultaten hiervan weergegeven.

o LU h-U lil

rr

œ<

or

D 3 < QL ÜJ £ 0 .

D 7

O O t ü

ux-o t/>

Cvi < "O

o

o

i_

en

o

c

0)

r>

0) > O) li

z <x>

•*-» .c o 0) 0) J / / CM 00 / / / f

m

/ i •—% s \. / >/ / /

o /

E /

7/

S'

en

ü

1 I 1 (0 _{/ 1} / / / / / r i / / / / / / f / / / / / / / / / r /

r^

ü

7 TT—— • jS s S

/ x

/ x s

_{/ ' ~} S ' " s s ^* S • ^y^ ' S / S / * -/ • / ' / / / . / /. / ƒ " / ƒ / ƒ u

1 § "

«

."5i-» • 1 00 , 0 ) , o I I I 1 « 1 V ( O c <M <D

a

t o

CM

c

w

i

O « !

co£

CD

££

•o

si

il

CM

o

00 <0

- ^r

- CM « tO ID ro <M r -&0 •H Pc,

Tabel 1 . De rangcorrelatiecoëfficiënt van Spearman voor de relatie tus-sen de verkeersintensiteit en de maximum temp. (1); het aan-tal uren zon (2); het aanaan-tal uren neerslag (3) en een combi-natie van max. temp. + uren zon + neerslag (4) (x =

signifi-cante correlaties). Boswachterijen Nunspeet Mastbos 1 Mastbos 2 Haarle 1 Haarle 2 Vaals 1 Vaals 2 Prov. wegen Amersf.-Maarn Leusderheide Hilversum-Baarn Hoge Vuursche Rijkswegen A'dam-Amersf. Afdam-Sassenheim Amersf.-Zwolle Amersf,-A'doorn Utrecht-Den Bosch Gouda-Utre cht

1

0,13 0,15 0,36 0,25 0,47* 0,45* 0,71* 0,60* 0,14 0,67* 0,17 0,20 0,33 0,04 0,61* zondag

2

-0,04 0,09 0,33* 0,45* 0,28 0,49* 0,56* 0,21 -0,26 0,62* 0,06 0,12 0,15 0,15 0,07

3

-0,08 0,31 0,41* 0,19 0,44* 0,60* 0,39* 0,49* 0,06 0,90* 0,40

0,19

0,42 0,26 0,53 zaterdag

1

0,41* 0,61* 0,48* 0,68* 0,28 0,60* 0,61* 0,81* 0,77*

2

0,30 0,31 0,51* 0,53* 0,12 0,21 0,30 0,46* 0,55*

3

0,42* 0,52* 0,66* 0,34* 0,02 0,24 0,33

0,69*

0,52*

zater-zondag dag

4

0,07 0,26 0,48* 0,41* 3E 0,71 0,58* 0,71 0,59* -0,07 0,87* 0,28 0,29 0,18 0,31 0,44

4

0,31 0,57* 0,59* 0,58* 0,49* 0,17 0,51* 0,70* 0,74* 1 )

Uit de tabel blijkt dat de meeste correlaties positief zijn, echter een kleiner aantal is significant, d.w.z. de gevonden corre-latie is (bij een bepaalde zekerheid) niet uit toeval ontstaan. Bij de boswachterijen worden de meeste significante correlaties gevon-den, zowel ten aanzien van de max. temp. (l); het aantal uren zon(2); het aantal uren neerslag (3) als een combinatie van raax. temp. + uren zon + neerslag.

Voor de provinciale wegen is het aantal significante correla-ties wat minder. Merkwaardig is dat dit aantal groter is op zaterda-gen dan op zondazaterda-gen.

Voor de rijkswegen (alleen berekend voor de zondagen) is het aan-tal significante correlaties zeer laag.

4.4-. H e t o n d e r z o e k v o o r s t r a n d b a d e n

A.

Voor de relatie tussen weer en aantal bezoekers aan een

strandbad zijn door SMEDEMA (I969) een aantal diagrammen afgeleid. Hij heeft daartoe de dagbezoekcijfers van een aantal strandbaden voor een periode van 10 jaar (1959 t/m 1968) en de weercijfers van het meest nabijgelegen weerstation bestudeert. Om de bezoekcijfers onderling vergelijkbaar te maken, was het nodig een trendcorrectie via de jaarbezoekcijfers toe te passen en tevens de dagen in te

delen in werkdagen, zaterdagen en zondagen voor respectievelijk voorseizoen (js mei - \ juni), hoogseizoen (•§ juni - \ augustus) en na-seizoen (^ augustus - begin september). Later bleek dat het bovendien nog nodig was de bouwvakvakantie als een aparte periode te onderschei-den. De resultaten zijn weergegeven in een aantal diagrammen, waar-van figuur 3 een voorbeeld geeft.

Het blijkt dat de hoogste bezoekcijfers pas behaald worden bij een temp. (als gemiddelde van 10.00 en 1^.00 uur)van 28 C en ongeveer 80 tot 100 % zonneschijn.

In de bijlagen 2 t/m 4 zijn de andere afgeleide diogrammen weerge-geven. Het blijkt dat de verschillen 'tussen de diverse strandbaden, zowel als tussen voor-, hoog- (met bouwvak als aparte periode) en na-seizoen vrij groot zijn.

100

c

o

N

5r 8 0

a

.14

16

18

2 0

22

t g ( r 1 0 . 0 0 - 1 3 . 0 0 u u r ; °C )

24 26 28 30

-, P^-,.

_1 ^

_{TV 1 V"}

\

iq

2 5

o

2 0

6 0

4 0

-2 0

X \ \ \ \ \ \ \ ^ \ \ \ \ \ \ % \ X \ \ ^

"

2 \ \ \ \

\ \ \ \ \ \ \ \

S L E U T E L

CD EENHEDEN:

N Hoeven U314bez

Soest 1 s261 „

Tynaarlo 1 s 131 „

© JAAR : 1966

(3) GROEP :

bouvakperiode

weekdagen

Fig. 3. De relatie tussen het aantal bezoekers aan een drietal strand-baden en de temp. en zonneschijn (SMEDEMA)

In verband met de relatie die er bestaat tussen het bezoek aan strandbaden en het weer, kunnen een tweetal vragen gesteld worden: 1. Zijn er ten aanzien van het optreden van voor de strandbadrecreatie

belangrijke weersomstandigheden r e g i o n a l e v e r s c h i l 1 e n binnen Nederland aanwezig?

2. Zijn er ten aanzien van het optreden van voor de strandbadrecreatie

belangrijke weersomstandigheden t i j d s v e r s c h i l l e n (in perioden van bijvoorbeeld 10 jaar) voor Nederland aanwezig?

Om een antwoord te geven op deze vragen moet men beschikken over eer zo'n algemeen mogelijk diagram dat de relatie tussen het bezoek aan strandbaden en het weer weergeeft. Het diagram moet aan een tweetal eisen voldoen:

1. Het moet geldig zijn voor strandbadrecreatie (derhalve voor een zo groot mogelijk aantal strandbaden).

2 Het moet geldig zijn voor geheel Nederland.

Het zal duidelijk zijn dat een dergelijk type diagram niet an-ders dan eenvoudig van opzet kan zijn. Op basis van de onderzoekingen van DELVER (1951 t/m 1952*), DEN TOMELAAR (1968) en Sf-EDEMA (1969) is

door BERGMAN zo'n diagram opgezet Dit is weergegeven in fig. 4.

temp .(•C; -

800^1400^

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14

uren zonneschijn

Fig. H. De relatie tussen de openluchtrecreatieweerwaarden (O.W.waarden) en de gemiddelde temp, en uren zonneschijn voor

strandbadre-creatie in Nederland.

Uit dit diagram blijkt dat voor ideale weersomstandigheden (O W. waarde 10) de temp minimaal 20 C (bij 1 uur zonneschijn) of 13 C (bij 14 uur

zonneschijn), de neerslag 1 mm. en de windsnelheid 5 knopen (= + 2,5 m/sec) moet zijn.

Met behulp van dit laatste diagram is voor een vijftal weerstations (Vlissingen, Den rielder, De Bilt, Groningen en Maastricht) het aantal .malen van voorkomen van de O.W. waarden 0 t/m 10 bepaalt voor

voorsei-zoen, hoogseizoen en naseizoen over de jaren 1927 t/m 1959 Enkele re-sultaten hiervan zijn weergegeven in fig. 5«

°/o (dagen van voorkomen )

4 0

r-8 10

OW-waarden

Fig, 5. De relatieve frequentieverdeling (in % vsca. dagen van voorkomen) van O.W. (= Openluchtrecreatie Weer) waarden voor het voorseizoen

(•§ mei - \ juni) over 3 3 jaar (1927 t/m 1959) voor drie weersta-tions (de Bilt, Vlissingen en Maastricht).

Uit de figuur blijkt dat de waarden O en 10 het meest voorkomen. Dit wordt veroorzaakt door het feit dat deze waarden slechts aan een zijde zijn begrenst, in dier voege dat de O.W. waarde O wordt verkregen indien temp. en uren zonneschijn beneden bepaalde waarden dalen terwijl de neerslag en de windkracht boven bepaalde waarden uitkomen.

De O.W.-waarde 10 wordt verkregen indien temp. en zon boven bepaalde waarden blijven (zie de vQorwaarden in het diagram van fig. 4 ) . Uit figuur 5 blijkt bovendien dat in het "midden"-gebied (O.W.-waar-den 1 t/m Q) tussen de stations verschillen aanwezig zijn. Dit

laatste komt nog sterker tot uiting indien de relatieve frequentie-verdeling cumulatief wordt uitgezet. Dit is gedaan in figuur 6.

°/o (dagen van v o o r k o m e n )

100

r-De Bilt

M a a s t r i c h t

V l i s s i n g e n

' O

Fig.

6.

1

8 9 10

O W - w a a r d e n

De cumulatieve relatieve frequentieverdeling (in % van dagen van voorkomen) van O.W. ( = Openluchtrecreatie-Weer) waarden - voor het voorseizoen (•§• mei - \ juni) over 33 jaar (1927 t/m 1959) voor drie weerstations (De Bilt, Vlissingen en Maastricht). Hierbij blijkt dat. het (aan de kust gelegen) station Vlissingen dui-delijk afwijkt van de (meer landinwaarts gelegen) stations de Bilt en Maastricht.

4.5. E n k e l e r e s u l t a t e n v a n d e t o e t s i n g e n .

Op basis van de frequentieverdeling is getoetst of er regionale 2

verschillen aanwezig zijn. (x -toets en toets met behulp van de

Kendal-coëffieiè'nt of concordance W.' Zie ook bijlage 5) • Voor het voorseizoen geldt:

1. dat er een significant verschil is in de gemiddelde waarden (=niveau) tussen de stations;

2. dat het verloop (vorm) van de reeksen, afgezien van het niveau, voor alle stations niet significant afwijkend zijn;

3- dat, indien men een rangorde aanbrengt van het meest slechte naar minder slecht weer, geldt dat:

3.1. voor de O.W.-waarden van 0 t/m 3 de volgorde van de stations is: Den Helder - Vlissingen - Groningen - De Bilt - Maastricht

(significant bij 99 %)',

3-2. voor de O.W.-waarden van 4 t/m 7 is de volgorde:

Den Helder en Vlissingen - Groningen - Maastricht - De Bilt (significant bij ongeveer 99 %)l

3«3- voor de O.W.-waarden van 10 t/m 8 (dus omgekeerd!) is de volg-orde: Maastricht - De Bilt - Groningen - Vlissingen - Den Helder

(niet significant)

Zie voor de frequentieverdeling bijlage 6. Voor het hoogseizoen geldt:

1. dat er een significant verschil is in de gemiddelde waarden (= niveau) tussen de stations;

2. dat het verloop van de reeksen nagenoeg gelijk is; 3. dat voor de rangorde geldt:

3.1. voor de O.W.-waarden O t/m 3:

Groningen - Den Helder - Vlissingen - De Bilt - Maastricht (significant bij ongeveer 95 %)i

3.2. voor de O.W.-waarden 4 t/m 7:

Den Helder - Vlissingen - Groningen - Maastricht - De Bilt (significant bij 99 %);

3.3. voor de O.W.-waarden 8 t/m 10:

nagenoeg geen rangorde aanwezig (niet significant) Zie voor de frequentieverdeling bijlage 7.

Voor het naseizoen geldt:

1. dat er een significant verschil is in de gemiddelde waarden tus-sen dé stations;

2. dat de reeksen gelijk verlopen; 3. dat voor de rangorden geldt: 3.1. voor de O.W.-waarden 0 t/m 3:

Groningen - De Bilt - Vlissingen - Maastricht - Den Helder (niet significant);

3.2. voor de O.W.-waarden 4 t/m 7:

Vlissingen - Groningen - Maastricht - Den Helder - De Bilt (significant bij 99 %)

3;3- voor de O.W.-waarden 8 t/m 10:

nagenoeg geen rangorde aanwezig (niet significant). Zie voor de frequentieverdeling bijlage 8.

Indien men voor-, hoog- en naseizoen bijelkaar neemt (dus het gehele seizoen van 15 mei - 1 sept, in een keer) dan geldt:

1 . dat er een significant verschil is in de gemiddelden tussen de vijf reeksen.

2. dat de reeksen nagenoeg gelijk verlopen. 3- dat voor de rangorden geldt:

3.1. voor de O.W.-waarden 0 t/m 3=

Den Helder - Groningen en Vlissingen - De Bilt - Maastricht, (significant bij 99 %)

3.2. voor de O.W.-waarden 4 t/m 7:

Vlissingen en Den Helder - Groningen - Maastricht - De Bilt (significant bij 99 %)

3.3. voor de O.W.-waarden 8 t/m 10:

Vlissingen - Den Helder - Groningen - De Bilt - Maastricht (overigens niet significant).

Zie voor de frequentieverdeling bijlage

9-Uit het geheel van deze resultaten blijkt dat de meer landin-waarts en zuidelijker gelegen stations toch een wat beter weer beeld geven dan de meer aan de kust of noordelijker gelegen stations.

Voor wat betreft de verschillen tussen tijdsperioden van bij-voorbeeld 10 jaar zijn nog geen concrete uitspraken te doen.

De resultaten van de onderzoekingen, zoals die tot thans zijn uitgevoerd, zijn in het algeneen van dien aard dat het zinvol lijkt het onderzoek voort te zetten en wel clangs de volgende wegen:

a. uitbouwen van de relatie bezoek-weersomstandigheden door middel van regressie berekening

b. doorrekenen van de gevonden relatie voor meer stations (zo gelij-kelijk mogelijk verdeeld over het land)

c. bij het uitvoeren van toetsingen de extreme waarden laten vallen zoals de 0 en 10 (waarbij men echter er voor moet waken dat niet zolang naar klasse-indelingen wordt, gezocht tot er wel significante ver-schillen worden gevonden)

d. het construeren van "iso - O.W.-waarden"-lijnen voor geheel Neder-land. Als definitie van de "iso -0.W.-waarden" lijnen moge gelden: "iso - O.W.-waarden lijnen zijn lijnen die punten met een

ge-lijk aantal dagen van voorkomen van een bepaalde O.W.-waarde met elkaar verbinden"

Op basis van deze laatsten kan dan een gemiddeld jaar worden samen-gesteld dat p e r r e g i o weergeeft de kans dat de verschillende O.W.-waarden voorkomen (in dagen) gedurende het seizoen. Dit gemid-deld jaar kan vervolgens dienen als maatgevend jaar voor de

uit-eindelijke capaciteitsberekening van een openluchtrecreatieproject.

5. UITWERKING VAN DE OPZET (MET NORMSTELLING)

Heeft men de beschikking over gebruiksmodellen voor lende dagen en weersituaties ên het aantal dagen dat de verschil-lende weersituaties voor het maatgevend jaar zullen voorkomen, dan kan de capaciteitsberekening van een nieuw recreatieproject als volgt worden uitgevoerd:

5.1 • Men berekent voor een aantal weersituaties, waarvan alleen da-gen met middelmatig tot zeer goed weer (O.W.-waarden 5 "t/m 10) van belang zijn (immers de capaciteit van het project moet wor-den gebaseerd op de betere dagen), het aantal bezoekers in af-hankelijkheid van de soort dag en de eigenschappen van het

pro-ject.

5.2. Vervolgens berekent men door gebruik te maken van de

beken-de kansverbeken-deling van O.W.-waarbeken-den, voor het maatgevend jaar het aantal dagen van voorkomen dat bepaalde dagbezoekcijfers zul-len worden gehaald.

Deze twee berekeningen leveren dan de frequentie-curve van dagbezoekcijfers voor het maatgevend jaar.

De dag waarop de capaciteit van het complex zal moeten worden af-gestemd, wordt bepaald door de keuze van de maatgevende dag. Dat kan geschieden, naar analogie van methoden die gebruikt worden bij de verkeerstechniek, door het kiezen van de x drukste dag. Hoe groot moet nu x zijn? De keuze van x kan op verschillende overwe-gingen gebaseerd worden, zoals :

1. Economische overwegingen.

Hierbij speelt de vergelijking van baten en kosten een rol. In feite gaat het er om te bepalen hoe ver men wil gaan met de kosten (voor de uitbreiding van de capaciteit) om extra baten

(i.e. additionele bezoekers) te behalen. Het probleem van het grensnut speelt hierbij een rol.

2. Sociale overwegingen.

Hierbij is men uit sociale overwegingen niet bereid meer dan (x-1) keer bezoekers te moeten wegsturen omdat het complex op topcapaciteit zit.

3« Technische overwegingen.

Hierbij kunnen zaken als bijvoorbeeld het zelfreinigend vermogen van de plas, het aansluitend verkeersnet enz. als beperking gaan optreden.

Bestudering van frequentie-curven van bestaande strandbaden laat zien dat over het algemeen deze curven vrij steil verlopen.

In figuur 7 is dit weergegeven voor een tweetal strandbaden.

dagbezoek in °/o von seizoenbezoek

8

- strandbad Loofles

• 1967

o 1968

strandbad Beekse Bergen

120

dagen

Fig. 7. De frequentiecurven (in dagen) van het bezoek (in % van seizoenbezoek) voor een tweetal strandbaden (SMEDEMA) Uit de figuur blijkt het steile verloop duidelijk. In fig. 8 is de frequentieverdeling uitgezet voor een circulatie bad dat in de bossen is gelegen (bosbad Hoeven) en een circulatie bad dat in de stedelijke sfeer ligt (openlucht Wageningen).

dagbezoek in °/o van seizoenbezoek

4

k

- openluchtbad Wageningen

+ 1965

sx

~ bosbad Hoeven

100 120

dagen

Fig. 8. De frequentiecurven (in dagen) van het bezoek (in Z van

seizoenbezoek) voor een tweetal circulatie baden (SMEDEMA)

Hieruit blijkt dat voor circulatiebaden de curven veel minder steil verlopen. Dit komt doordat de bezoekers regelmatiger komen doordat voor de meeste bezoekers het bad vrij snel te bereiken is (een en ander gaat waarschijnlijk gepaard met kortere verblijfsduur). Dat hierbij nog duidelijke verschillen optreden voor verschillende dagen moge blijken uit de bijlagen 10 en 11 .

De mate van steilheid van de frequentiecurve wordt veroorzaakt door:

a. de ligging t.o.v. de bezoekers en het karakter van het bad. b. het accomodatieniveau van het complex;

c. eigenschappen van het "leverings-gebied".

Op grond van deze overwegingen lijkt het niet mogelijk om één norm in te voeren voor de maatgevende dag. Het lijkt echter

de aannemelijk deze norm, althans voor strandbaden, te stellen op de 2

de

tot de 5 drukste dag.

Het aantal bezoekers waarop tenslotte de capaciteit van het ge-hele complex, zowel als van onderdelen daarvan (parkeerterreinen, aan- en afvoerwegen, strand- en wateroppervlakten enz.), zal moe-ten worden gebaseerd, wordt moe-tenslotte bepaald door het invoeren van het maximale momentane bezoek (= m.m.b.) zijnde het maximale aan-tal bezoekers dat op een bepaald moment aanwezig is. Voor strandbaden is dit te stellen op rond 75 % van het totale dagbezoek, terwijl het tijdstip waarop het valt rond ^>.Ö0 uur s'middags is.

In figuur 9 tenslotte is weergegeven hoe het uiteindelijke maat-gevende bezoek tot stand komt (theoretische getallen).

In de theoretische opzet, zoals die is weergegeven in figuur 9, is het maatgevend bezoek ongeveer 8.000 personen terwijl het topbezoek in de buurt van de 14.000 ligt. Derhalve een vrij sterke reductie nog.

Of alle elementen van het project op dezelfde basis moeten wor-den onderworpen is discutabel. Meer studie hierover dient uitsluit-sel daarover te geven.

d a g b e z Q e k ( x i o O O )

14

12

10

8 ==•—n-îIB * maatgevend bezoek

f r e q . c u r v e m a a t g e v e n d j a a r

= b e r e k e n d m.b.v g e b r u i k s

-modellen en w e e r - r e l a t i e

« n i e t berekend g e d e e l t e

van de c u r v e

A = maatgevende dag

m m . b ( 7 5 ° / o )

I

₁

l

O

8

7 6 5 4 3

OW - w a a r d e n zondagen

1

1

10

8 7 6

O W - w a a r d e n weekdagen

I I l L

n o r m - d a g

9 11 13 15

dagen van v o o r k o m e n

Fig. 9- De berekende frequentiecurve van dagbezoekcijfers voor het maatgevende jaar; de maatgevende dag en het maatgevend be-zoek voor een openluchtrecreatie-project (theoretische op-zet).

6. SAMENVATTING EN CONCLUSIES

Bij de planning van recreatieprojecten op het operationele niveau, dit is het niveau waarop de planning en inrichting van concrete recreatievoorzieningen voor de korte termijn plaats vindt, staat de capaciteitsberekening van het nieuw te stichten project min of meer centraal.

De theoretische opzet van zo'n capaciteitsberekening is geba-seerd op een tweetal relaties, namelijk:

6.1 . de relatie tussen het aantal bezoekers en alle sociö-econo-mische factoren die dit bezoek beïnvloeden, bij gegeven weersituatie, geaardheid van het project en geografische .kenmerken van het gebied.

6.2. de relatie tussen het aantal bezoekers en de weersituatie. De eerste relatie wordt weergegeven in gebruiksmodellen. Deze modellen worden bepaald door middel van multiple regressie bereke-ningen, waarbij de gegevens bepaald worden door het zogenaamde object-onderzoek. In Amerika zijn dergelijke modellen voor diver-se, soorten objecten reeds ontwikkeld. Een enkel voorbeeld hier-van is gegeven. Voor Nederland heeft men slechts de beschikking hier-van simpele afstandsmodeHen voor enkele vormen van openluchtrecreatie zoals: de hengelsport, het toerrijden en de strandbadrecreatie. Voor deze laatste vorm van openluchtrecreatie is te voorzien dat binnen afzienbare tijd gebruiksmodellen (gebaseerd op 4 jaar onder-zoekgegevens over "\J> strandbaden verspreid over geheel Nederland) beschikbaar komen.

Voor wat betreft de tweede relatie, die tussen het bezoek en het weer, zijn voor Nederland reeds meerdere onderzoekingen uitge-voerd zoals door DELVER (1951-1954) en DEN TONKELAAR (1968) van het K.N.M.I. betreffende recreatie langs de Noordzeekusten, door SMEDEMA (1969) betreffende de strandbaden en door BUWALDA (1970) betreffende recreatieverkeer in boswachterijen en op provinciale-en rijkswegprovinciale-en. Eprovinciale-en tweetal vragprovinciale-en zijn van belang:

a. bestaan er ten aanzien van weersomstandigheden voor strandbadre-creatie regionale verschillen binnen Nederland?

b. bestaan er ten aanzien van weersomstandigheden voor strandbad-recreatie tijdsverschillen (in perioden van bijv. 10 jaar) voor Nederland?

Teneinde een antwoord te kunnen geven op bovenstaande vragen is door BERGMAN een zo'n algemeen mogelijk t h e o r e t i s c h

diagram opgezet dat de relatie tussen openluchtrecreatie-Weer-waarden (=0.W.-waarden) met een cijferwaardering voor het weer van 0 (= zeer slecht weer) tot 10(= ideaal weer) voor strandbadrecreatie en de weersomstandigheden (met temp. en uren zonneschijn als variabelen

en neerslag en wind als randvoorwaarden) weergeeft. 2

Op basis van toetsingen (x -toets en toets met behulp van de

Kendal-coëfficiënt of concordance W) blijkt dat er binnen Nederland sprake is van regionale verschillen. Of er ook tijdsverschillen aan-wezig zijn, valt nog niet te zeggen.

Met behulp van de bovenomschreven relatie's is het nu mogelijk de capaciteitsberekening van een nieuw te stichten recreatieproject uit te voeren. Dit geschiedt door het berekenen'van de frequentiecurve

(dagbezoekcijfers tegen dagen van voorkomen) voor het maatgevend jaar. Door invoering van een norm.- stelling wordt de maatgevende dag gevon-den. Invoering tenslotte van het m.m.b. (= maximale momentane bezoek) levert het maatgevend bezoek.

LITERATUUR

FOURASTIE, JEAN, 1965 - 40.000 uren. De mens is het perspectief van een verkorte werktijd. Paul Brandt Bussum.

KERSTENS, ir A.P.C., 1970 - Prognoses en planning. Openluchtrecre-atie..in de toekomst. Recreatievoorzieningen 21,3. MEREWITZ, LEONARD, 1966 - Recreational benefits of water resource

development. Water Resources Research 2, 4.

LIER, ir H.N. van, 1969/1970 - Capaciteitsberekening voor nieuw te stichten strandbaden. Recreatievoorzieningen 20, 12 en 21, 1. Verspr. overdr. I.C.W. 96.

DELVER, A., 1952 t/m 1955 - Strandweerrapporten I t/m IV. K.N.M.I. De Bilt (niet gepubliceerd).

TONKELAAR, J. den, 1968 - Strandweerdiagrammen. K.N.M.I. De Bilt (niet gepubliceerd).

BUWALDA, G., 1970 - Weer en recreatie. Recreatievoorzieningen 21, 10. SMEDEMA, 1969 Onderzoek naar de relatie bezoek weer. Ir

-scriptie L.H. Wageningen (niet gepubliceerd).

C\lO o N

E

_ < & <M

0>

œ

3 H < O ÛC Lü UJ

o: ge

CL

a 0 2

OOUJ U > l -I 1 -I ,1 -I -I -I -I t -I 1 < I CM 0> IM "O

o

o

v . O) </> O )

c

"O >

u

t-

<•-a>

Z 00 ^ ^ v ^ ^

? s ''

•c . X ' ^ O v ^ X ^**~

v ^ ^^*—

*y& ,' ^s^

/JC y ^ ^ _ - » - *

' Q>/ X ^'

~* / ' ^ * * / / / '

/ / s '

/ B / / /

/ / / / ' f / i / ' / / / / / / / / i ! j

L i i /

1*1 1 1 1

o> ƒ 'O ƒ :r» ƒ Q> 1 ir / O f ƒ> / Ui l 1 f l l

f f f Î

i i i l l • i l i ** - —-^ —-^ —-^ " • -. * ' ' >**£

7

/ /

«y

-O O

a>

-TJ • i

o

-T

«1 < 0 ^ CM c

*

9-CM o CM . £

n

8 |

""" u»

co?

*Jl

CM

O

-(O - * CM (D in CO CM a> to «s H " " S s! o. to m cvi «i o >

3

4) •Ö & O 60

II

ï

I

a> m 3 6 H O >

2 1 0 0

o

Ni <j S -OJ a

80

H

o

14

16

18

2 0

22

t g (=10.00 - 13.00 uur; °C)

24 2 6 28 3 0

1

— r v — i • IN

5

i I

TX

1

—ï!

6 0

4 0

2 0

3 0 35

\ < = 2 0

v 15 \

10 \. \

\ \ \ \ , » SL. \

SLEUTEL

EENHEDEN:

©

Soest 1 = 231 bez.

© GROEP:

na-seizoen

w e e k d a g e n

( 5 ) t"2=0.73

2 1 0 0

o

N k O L.

a>

a 8 0

it

o

IM

6 0

4 0

14

2 0

16

18

2 0

22

t g ( = 1 0 . 0 0 - 1 3 . 0 0 u u r ; ° C )

24 2 6 28 3 0

\

TT

T"T" \ \ \

X

10

\

2 0

\ \ \ \ \

3 0

\ \

4 0

\

T}—\—r

èo

6

P

T

SLEUTEL

© EENHEDEN:

Soest 1 = 8 5 bez.

Tijnaarlo 1 = 23 bez.

© GROEP:

h o o g s e i z o e n

zondagen

© r

2

= 0.77

Bijlage 2. De relatie tussen het aantal bezoekers aan enkele strandbaden en de

* - s

o

o _

3 ™

3

O

Q

T

w

o

o

d

7.*

w CM O) CM CM O CV» CO T " " (0 r -5f «— CM O

m

,t 1

„-'

C K ' f

r ^

_• • — • • • s

s-> " " s ' , ' ' \ ^ ^ - * '» ^~ ^ *•** 1 ^ . "

-1

N 0; If) Z m LU ^ - ' '

Lu

CO Lu Û LU I Z Lu LU II ••-» a» o

co

£ç

Q_ LU O or O

8££

oÇcvi >5>

t-0 © ©

« ^ ^ • " " • " ^

1 1 1

- - - " * • ^ o ' -, ^ . « -> • • • ^,** ^ ' ' - « . « * • *

1 ,

'O

o

o

co

o

_(O

o

O O cv e.» | •P cö !H a> & •p Ö

'S

43 ca ü a>

I

a> o N a> . o H

I

• p «.

5

S

a» y

ra co

5 ~

ra 0) © •H -P <D U <o o

A-( U O Z ' D J Ô C J = )0Z

U co

O . 3 3

O

q

r— I O

o

ó

o

ó

00 CM <0 CM •'CÛ ÜJ I -D LÜ -J (/» ÜJ Û Ui

I

z

LU N M N I <b 9> <b jd-O -O Tf (D CO ,COCM CM n II II

ixflz

• M -K» * i «n «n «/> a> dj <u

. o o o

C

c *

Q.f

c H

er a>

— w

c

I*

o a

JÛ c •i n

cDZ

CM O

^ 1 _ L

1

o

o

o

co

o

o

_TT

O

CM O I G)

g

o N Ö a> u !

g

0) • Q, * - N S C\ 0) vo •p o\ © •o •. ö s

1

I

0} ö a> (0 f* O N 0) $ •P H SH O) w a •H ra CO Ö (ü O N •H a> ra I bO o o Si I Sn O O > o o (Q c6 Ö •H O w

(U02 DJdd = ) ° z

Bijlage 5

ENKELE OPMERKINGEN BIJ DE. GEBRUIKTE TOETSINGSMETHODEN.

P

1 . D e

x

- t o e t s .

2

1.1. Toegepast is de •* -toets voor gemiddelden bij k aselecte

steek-proeven. Hiervoor geldt de formule:

(n - 1) S

tus.

°o =

^ r -

o

tot.

A Ï

waarbij: G = grootheid voor de

x

-toets voor gemiddelden.

10

2

1 5 10

(

,

E

\ '

X

i

}

S. - n z ( E f. .. x . )

2

- -±=2 ^ (2)

-tus. .

v

. ï.j. i' 10 .__..

v

'

j-1 i=0

E

i=0 i.

10

10

p

<

\

V

x

i>

s

tot.= .

E n f

t -

x

i

2

- -

i

T § -

i J

M

i-u i.

s

i=0

t

i .

f. . = frequentie's per station (5) en klasse (10)

x. j

f = totale frequentie over de 5 stations en 10 klassen

1. .. .

n = totaal aantal waarnemingen per station.

1.2. Deze toets is alleen gevoelig voor niveauverschillen en n i e t

voor verschillen in vorm en/of spreiding van de verdelingen.

2 . D e K e n d a l l c o ë f f i c i e ' n t o f c o n c o r -d a n c e W.

2 . 1 . T o e g e p a s t i s de formule:

W = . • » , (4) y | k2 (N5 - N)

waarbij: s = som van de kwadraten van de waargenomen afwij-kingen van het gemiddelde van R ., dus :

5 n

s = E (R. - - ^ ) 2 (5)

j=1 J

k = aantal sets met rangschikkingen n = aantal waarnemingen.

1 2 3

Y* k (N - N) = maximaal mogelijke som van de kwa-draten van afwijkingen. 2.2. Vergeleken zijn:

a. de rangorden voor de verschillende klassen: dit geeft een aanwijzing over het al of niet overeenkomen van de vorm van de verdelingen.

b. de rangorden voor de verschillende stations: dit geeft een aanwijzing over het al of niet systematisch voorkomen van hogere frequenties bij een bepaald station.

LITERATUUR.

JONGE, H. de, 1964. Inleiding tot de Medische Statistiek. Deel II Ned. Inst, voor praeventieve geneeskunde. Pag. 634 - 636:

2 •* -toets.

SIEGEL, SIDNEY, 1956. Nonparametric Statistics for the behavioral sciences. Mc-Graw-Hill Book Company. Pag. 229-239: The Kendall coëfficiënt of concordance W.

aantallen per 1000

4 0 0

3 0 0

200

100

De Bilt

— Maastricht

Groningen

Vlissingen

Den Helder

o L

- - - , 0

score

Bijlage 6. De relatieve frequentieverdeling van O.W.-waarden voor het voor-seizoen (|- mei - •§ Juni) over j5j5 jaar voor vijf weerstations.

aantallen per 1000

4 0 0 r

-3 0 0

2 0 0

100

De Bilt

Maastricht

Groningen

Vlissfngen

Den Helder

10

score

Bijlage 7. De relatieve frequentieverdeling van O.W.-waarden voor het hoog-seizoen (-§• juni - § aug.) over 55 jaar voor vijf weerstations.

aantallen! per 1000

4 0 0

3 0 0

2 0 0

100

De Bilt

— Maastricht

— Groningen

— Vlissingen

Den Helder

O L I

score

Bijlage 8. De relatieve frequentieverdeling van O.W.-waarden voor het na-seizoen (•§• aug. - 1 sept.) over 35 jaar voor vijf weerstations.

aantallen per 1000

4 0 0 r

4 1

3 0 0

2 0 0

100

0

1

-De Bilt

Maastricht

Groningen

Vlissingen

Den Helder

:y' .•• I — . •ii.-v-, — I T - * — .t

I I I

8

10

score

Bijlage 9» De relatieve frequentieverdeling van O.W.-waarden voor het gehele seizoen (•§ juni - 1 sept.) over 35 jaar voor vijf weer-stations.

I

f

% -SC

o

<v

n

(A

o

o

c

o

>

o*

9f O NI <b

r>

O)

o

"O

z

Ld Z O LU M CO

RSE

I

KDA

»

O oc

o£

> 5 i i

z

L J Z Q L Ü

'OORSEI

Z

ATERDA

G

J>rsi 1 1 Z LU

O z

NJLU ÜJO t o <

cco

O z

O O

> N •,-1 . » - ^ 1

1

f

! f

f-1

| i— / /

-1

1

1

1 ~

1

! ~ / / / • ! 1 1 . - K ' 1

t

/ / -« / -/ / -/ /

1 ~

/ / / / / . / / / /. \ 1 . - - < 1 1

1

1

/ / -/ / "H / /

A

1

y

-/ / /• • / * . x " ^

-1 i i i i

z

u

z

os

INJ r~ 1-TO Ü J < COQ

Oct

OW

l i

z

Ü J Z O Ü J

OOGSEI

Z

ATERDA

G

I N

1 i

z

u

92

Ü Ü J L ü O %<

(Da

O z

0 0

I N •

1 I

r

i_

• / / */ y s s * i _ . — r " 1 1 1

1

!

1

L

1

/

h

1

J-l

1

1

-l

1 _ • / / / . / / • — • /

1 \ .A ! 1

r

•t I "™ / •/ / / / i / / . / * y V y

• - T 1 1 1 1

co

c

o

0

(D O <*

O

CM O) 1 N 1 N O O > X _d> O N CD

S

o\ • 1

1

co •*—' ri <D > _U) O ÎC

O

00

o

(O

o

o

CM

O

00

o

<0

o

o

CVJ ra l-l u - p CD •H ^4 0) O N <D •Q -P' cö ö a> &o

ê

o CD •H -P

g

O* © CD M «J H ""3 •H PQ

'S

ra o ,Q -p a> X! o o > O) r CO m 0 o •H (P <u •d u o o > ö o N •H (D ra &0 o o ö a> 1 o o > ö cd CD (O CM <0 CM O

?

I

I

/ / _ / / / -1 ÜJ /

z ./

< /

-< z /

>w /

5S /

% /

-o£ /

• / /

s

y 1 1 . 1 _ . ^ i ^ 1 1 1

1

1

1 1 ƒ

ë f

Z

^ ƒ

| g /

^ Ü J / -Z > H /

o< /

i

/ / 1 , 1 i i Lx" 1 1 ƒ / / -• / /

-Z /

< / < ' * : Ü J / - I

3<9 /

^ < /

£ o /

-2

Z

/

9o /

CÛNI / * y y . . --' ^ 1 Ir - • 1 1 1 1 1

z

2

2<

Ü J *

Tn<*

1 1

z

Z Lü ÜJ O

S3

eg

C/l 1 Z NJ t 1

z z

ÜJ ÜJ

0 0

IM < ÜJ O

</> z

< O

Z M

1 1

--1

1 1

J

1

1

"f

_I 1

L

j / / / -/ / y y* 1 1 _ L — 1 1 -1 | 1 f 1 1

f

1

L

1

1

/ / / / -/ /. y — ^ • 1 . U - - T i 1 « 1

J

1 r 1

4

I

/

r

/ / / « / f

1

1 _

/

f

1 / / / • — *y' *s

1 1 . - K ! 1

i—J

2I

00

o

4*

0 ^ 0 C\J 1 0 N u 0 0 > Jd 0) 0 N <l> .Q

co

o

(O

o

o

CM ra I ra o . Q U O o > 0 0 V£> ON O)

'S

0 00 0 (O 0 <<3-O Csl cd "-3 •P

ü

> \R d •H AJ 0) O N X I •P

°i

,Ü > ö (1) bO -Ö JU (1) a (i> 'O u O 0 > fï © O N (I) m $ - p <I) XI n a> 0) •H -P ö

J3

al

â

_(Ö Ö at > ö • H 0) O O"

a

•H fQ O X3 "Ö ON Ö a> &0 ca

S

I

ö a> 1 !U ai N <0 CM <0 CvJ O

w-

_-m

f :

I