maart 2019

Autorijden het nieuwe roken


Deze blog is verouderd en wordt niet meer bijgehouden. Nieuwe informatie over regels, beleid en ontwikkelingen rond duurzame mobiliteit vindt u op de website https://www.crow.nl/duurzame-mobiliteit/home
Het aantal verkeersslachtoffers daalt niet meer. De hoeveelheid fijn stof daalde, maar de vraag is of deze daling doorzet. We weten niet goed hoe het met de geluidbelasting zit. En het aantal mensen met obesitas verdubbelde afgelopen 30 jaar. Is autorijden schadelijker dan roken?
De effecten van het verkeer op de gezondheid zijn groot. Brommers en auto's stoten schadelijke stoffen uit en maken lawaai. Daarnaast overleden in 2017 613 mensen in het verkeer en raakten nog eens bijna 20.500 ernstig gewond bij een verkeersongeval. Fietsen en lopen houdt mensen juist gezond.

De directe leefomgeving bepaalt in welke mate mensen worden blootgesteld aan schadelijke stoffen en geluid en ook hoeveel mensen bewegen. De leefomgeving bepaalt daarmee voor een belangrijk deel de gezondheid van mensen. Een duurzamere leefomgeving betekent dus een gezondere leefomgeving. 

DALY'S
Om de effecten van verschillende bronnen op de gezondheid te bepalen en met elkaar te kunnen vergelijken, gebruiken we het begrip DALY (Disability Adjusted Life Year). Een DALY, ook wel de ziektelast genoemd, is een maat voor het verlies van gezondheid. Gezondheidsverlies kan ontstaan door eerder overlijden (1 jaar eerder overlijden is 1 DALY) of door leven in minder goede gezondheid. Minder goede gezondheid kan het gevolg zijn van ziekte. Bijvoorbeeld 7 jaar leven met beperkingen na een hartinfarct is 1 DALY. Maar minder goede gezondheid kan ook het gevolg zijn van milieueffecten. Bijvoorbeeld door effecten van luchtverontreiniging, geluidsoverlast, radon- en UV-straling en tabaksrook of vocht in het binnenmilieu.

Mobiliteit is een belangrijke bron van deze milieuproblemen, zeker voor wat betreft luchtverontreiniging en geluidoverlast. Zo is wegverkeer verantwoordelijk voor 30% van de stedelijke achtergrondconcentratie vaPM2,5 (fijn stof). Langs wegen is dat nog veel hoger. 
Deelname aan het verkeer leidt daarnaast ook tot verkeersongelukken, ofwel verkeersonveiligheid.

Onderstaande figuur toont voor de Nederlandse situatie de bijdrage van verschillende factoren aan het gezondheidsverlies. Deze figuur maakt duidelijk dat ongezonde voeding en obesitas en roken een zeer grote bijdrage leveren aan het totale gezondheidsverlies. Van de typisch verkeersgerelateerde oorzaken scoort fijn stof (PM2,5) het hoogst, gevolgd door verkeersonveiligheid en geluidhinder.



Figuur 1 Totale ziektelast in Nederland (Bron: RIVM, 2004, Knol en Staatsen 2005, Hänninen en Knol, 2011)

De negatieve effecten van mobiliteit op gezondheid zijn in de loop der jaren (deels) afgenomen. Onderstaande figuur toont de inschattingen van het RIVM voor de ziektelast van onder andere fijnstof (PM10), geluid en verkeersongevallen in 1980, 2000 en 2020. Duidelijk is dat de ziektelast als gevolg van blootstelling aan fijnstof en als gevolg van verkeersongevallen in de tijd afneemt, terwijl de ziektelast door geluidhinder in de tijd zou toenemen. Voorspeld werd dat de schade door geluidhinder in 2020 ongeveer even groot zijn als de schade door verkeersongevallen. Vooral in de rurale gebieden leek de geluidsoverlast toe te nemen. De laatste cijfers ondersteunen deze voorspellingen echter nog niet (zie de paragraaf over verkeerslawaai). 
Figuur 2 Inschatting van de ziektelast in Nederland (in DALY’s per miljoen inwoners) als gevolg van verschillende oorzaken (bron: Knol en Staatsen, 2005)


Dit dashboard clustert de gezondheidsaspecten van mobiliteit rondom vijf thema’s:
Daarnaast besteedt dit dashboard aandacht aan de wijze waarop gezondheidseffecten van mobiliteitsbeleid in kaart worden gebracht. Voor het verkrijgen van draagvlak onder bestuurders en bevolking volstaat het immers steeds minder om effecten uit te drukken in bijvoorbeeld afname van het aantal normoverschrijdingen. Mensen willen weten wat het overheidsbeleid feitelijk betekent voor hun gezondheid.

Bij de vertaling van beleid naar gezondheidseffecten is het van belang dit in overleg te doen met de GGD, omdat deze partij veel kennis over gezondheid heeft en ervaring heeft met het in kaart brengen van de gezondheidseffecten. In dit dashboard geven we een voorbeeld van een samenwerking tussen de gemeente Den Haag en de GGD Den Haag.

Websites en literatuur

Lees verder in:

Fietsen draagt bij aan gewichtsafname

Van de Nederlanders van 18 jaar en ouder is 50% te zwaar, 14% is zelfs veel te zwaar. 
Jaarlijks stijgen deze percentages. Overgewicht is ongezond en obesitas, ernstig overgewicht, wordt zelfs gezien als een gevaar voor de volksgezondheid.  Bewegen en (dus ook) fietsen leidt aantoonbaar tot een gewichtsafname. Fietsbeleid is daarmee ook gezondheidsbeleid.


 Volgens het RIVM is in Nederland 50% van de volwassenen ‘te zwaar’ in 2017. ‘Te zwaar’ definieert het RIVM als een Body Mass Index (BMI) boven de 25. Een BMI boven de 30 geldt als extreem overgewicht, of obesitas. Veertien procent van de Nederlanders van 18 jaar en ouder heeft obesitas. In het begin van de 90-er jaren was dat 6% (zie onderstaande figuur). Oftewel, obesitas is in de afgelopen 30 jaar meer dan verdubbeld.

Meer mannen dan vrouwen blijken overgewicht te hebben, terwijl meer vrouwen dan mannen ernstig overgewicht hebben. Het percentage mensen met overgewicht neemt toe met de leeftijd. Ook blijkt dat overgewicht vaker voorkomt bij mensen met een lager opleidingsniveau. De toename van het aantal mensen met overgewicht is te wijten aan een toegenomen consumptie en afname van de conditie.

Figuur: Ontwikkeling tussen 1990 en 2017 van het aandeel van de bevolking van 18 jaar en ouder met overgewicht en ernstig overgewicht (bron: CBS i.s.m. RIVM, 2017)



De regionale verdeling van obesitas binnen Nederland in 2016 is weergegeven in onderstaande figuur. Grote gemeenten als Groningen, Amsterdam en Utrecht kennen (relatief) een laag percentage overgewicht. Het percentage volwassenen met overgewicht is het hoogst in de GGD-regio’s Zuid-Holland Zuid, Oost Groningen, Twente, Drenthe, Zuid-Limburg en Zaanstreek-Waterland.


Figuur: Percentage van de bevolking ouder dan 19 jaar met overgewicht op gemeente niveau 


Hoe beïnvloedt obesitas de gezondheid?
Overgewicht en ernstig overgewicht kunnen leiden tot verschillende ziekten en aandoeningen. Het risico stijgt naarmate de Body Mass Index (BMI) toeneemt. Overgewicht is verantwoordelijk voor meer dan twee vijfde van nieuwe gevallen van diabetes mellitus type 2. Volwassenen met een BMI hoger dan 30 hebben 5-12 keer meer kans op suikerziekte, en 2 tot 4 keer meer kans op hartziekten en een aantal vormen van kanker, dan volwassenen met een normaal gewicht. Ongeveer één op de tien gevallen van hart- en vaatziekten in Nederland is toe te schrijven valt aan overgewicht. Andere aandoeningen die in verband staan met (ernstig) overgewicht zijn: aandoeningen van het bewegingsstelsel, aandoeningen van de ademhalingswegen, depressie, angststoornissen en onvruchtbaarheid.

Het gezondheidsverlies door overgewicht en ongezonde voeding samen is vergelijkbaar met het gezondheidsverlies door roken. Het RIVM berekende dat overgewicht en roken samen verantwoordelijk zijn voor 20 tot 25% van het gezondheidsverlies als gevolg van ongezond gedrag, zoals roken, en ongezonde persoonsgebonden factoren, zoals het wonen aan een drukke weg. Als niemand in Nederland te zwaar zou zijn, dan zou de levensverwachting naar schatting een half jaar hoger zijn geweest. En als niemand zou roken, dan zou de levensverwachting in Nederland  naar schatting bijna twee jaar hoger zijn geweest.

In 2018 is 8,1% van de totale ziektelast toe te schrijven aan ongezonde voeding en 3,7% aan overgewicht. Het gezondheidsverlies door overgewicht en het eten van ongezonde voeding bedraagt naar schatting 300.000 tot 400.000 DALY’s. Ter vergelijking: het aantal DALY’s als gevolg van verkeersonveiligheid bedraagt in Nederland ongeveer 75.000.


Kritiek op BMI
De BMI lijkt een wetenschappelijk verantwoorde maat voor het al dan niet hebben van onder- of overgewicht. Niets is minder waar. De BMI is circa 200 jaar geleden bedacht door een Belgische wiskundige die geen verstand had van voeding noch gezondheid. Met trial and error heeft hij bedacht dat de formule ‘gewicht gedeeld door lengte in het kwadraat’ de beste resultaten gaf voor zijn onderzoekspopulatie. Er zijn verschillende kritiekpunten op de BMI:
-          de grenzen voor onder- en overgewicht zijn gebaseerd op een relatief inactieve onderzoeksgroep, bij actieve mensen is bij hetzelfde lichaamsgewicht minder vaak sprake van overgewicht dan bij inactieve mensen;
-          buikomvang is een belangrijke indicatie voor daadwerkelijk overgewicht, maar speelt in de formule alleen een indirecte rol;
-          de BMI maakt geen onderscheid tussen botten, spierweefsel en vet. Goed getrainde mensen of mensen met zware botten kunnen qua BMI hetzelfde scoren als mensen met veel vetweefsel.

De BMI is een goede maat voor grootschalig bevolkingsonderzoek. Voor individuele beoordeling van overgewicht is de BMI veel minder geschikt.
Om overgewicht te meten is het beter om het vetpercentage te meten. Een vetpercentage hoger dan 32% geldt bij vrouwen als overgewicht, bij mannen is dit 25%. 

Hoe houdt obesitas verband met bewegen?
Uit verschillende onderzoeken (zie Hess en Russell, 2012) blijkt er een verband te bestaan tussen de mate waarin mensen bewegen en hun Body Mass Index (BMI). 

Onduidelijkheid relatie lichaamsgewicht en activiteit

Het lastige is dat de wetenschappers het (nog) niet eens zijn over hoe sterk de verbanden zijn tussen de mate waarin mensen bewegen en hun BMI en bovendien vinden niet alle onderzoeken significante verbanden.

Het RIVM concludeert op basis van een literatuuronderzoek dat meer lichamelijke activiteit niet per definitie leidt tot minder lichaamsgewicht (Milder et al., 2010). Vaak compenseren mensen veel bewegen met meer voedselinname. Daarnaast kunnen mensen wanneer zij bijvoorbeeld van en naar het werk gaan fietsen, besluiten om ’s avonds niet meer te gaan hardlopen


Nog interessanter is dat dezelfde onderzoeken in veel gevallen ook een verband vinden tussen de inrichting van de stedelijke omgeving (o.a. hoge of lage dichtheid) en/of de toegang tot openbaar vervoer en de mate waarin de inwoners bewegen. Er lijkt dus een verband te bestaan tussen ruimtelijke ordenings- en mobiliteitsbeleid en de mate van overgewicht.

Onder andere effectief beleid, educatieprogramma’s en financiële prikkels gericht op meer bewegen en/of gezonder/minder eten kunnen leiden tot minder overgewicht in de populatie.  

Een van de manieren om meer te gaan bewegen is door in plaats van de auto de fiets te gebruiken. Onder de vlag van het Beter Benutten programma van het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat zijn meerdere projecten te vinden die het gebruik van de fiets, als vervanger van de auto, in het woon-werk verkeer stimuleren. Voorbeelden zijn Slim & Snel, Mobiliteitsbudgetten, B-riders, Spitsfietsen,    Twee werkdagen op de fiets en Trappers .

Een andere manier om actieve vervoerwijzen te bevorderen zijn projecten waarin lopen naar school wordt gestimuleerd, zoals de loopbus,   het schoolvervoerplan Octopusplan,  Hounslow Active Travel,  Walk to School.


Leidt meer fietsen tot minder overgewicht?
Onderstaande figuur toont in hoeverre het totaal aantal fietskilometers per inwoner in een gemeente afwijkt van het landelijk gemiddelde. Gemiddeld fietst een Nederlander 959 kilometer per jaar in de periode 2021-2017 (bron: OViN). Maar de verschillen tussen gemeenten zijn groot. In het heuvelachtige Zuid-Limburg ligt het fietsgebruik in alle gemeenten fors onder het gemiddelde, behalve in Maastricht. Opvallend is ook dat in het zuidoosten van de provincie Groningen en in de regio rond Rotterdam het fietsgebruik relatief gering is, net als in Flevoland. Van de vier grote steden scoren Utrecht en Amsterdam boven het gemiddelde. ’s-Gravenhage en vooral Rotterdam en omgeving liggen qua fietsgebruik ver onder het gemiddelde.

Figuur: Afwijking van het landelijk gemiddelde aantal fietskilometers per inwoner per jaar,
op gemeenteniveau tussen 2012 en 2017


Opmerkelijk is bovendien dat overgewicht veel meer voorkomt daar waar men weinig fietst (zie de vergelijking tussen onderstaande figuren):



Kanttekening is wel dat het aantal fietskilometers komt uit de OViN enquête en dus zeker voor minder grote gemeenten grote onnauwkeurigheden vertoont. Het OViN is bedoeld voor uitspraken op landelijk niveau. Grosso modo lijkt er echter wel een verband te bestaan.

Onderstaande tabel toont de vijf gemeenten, groter dan 50.000 inwoners, waar men het meest fietst, en de vijf gemeenten waar men het minst fietst. Inwoners van Groningen fietsen bijna een factor 4 meer dan inwoners van Heerlen. En ook in de gemeenten Katwijk, Almaar Woerden en Leiden fietsen de inwoners relatief veel: 40% meer dan de gemiddelde Nederlander.

Top 5 gemeenten > 50.000 inwoners waar het meest wordt gefietst
Top 5 gemeenten > 50.000 inwoners waar het minst wordt gefietst
Gemeente
Fietskilometers.
Gemeente
Fietskilometers
Groningen
1453
Heerlen
407
Zwolle
1332
Nissewaard
592
Katwijk
1325
Almere
594
Alkmaar
1315
Sittard-Geleen
626
Leiden
1242
Purmerend
656

Tabel: De vijf gemeenten, groter dan 50.000 inwoners, waar het meest en het minst wordt gefietst (in fietskilometers per inwoner per jaar) Bron: OViN 2012-2017


Een vergelijkbare exercitie met data voor de periode 2002-2008 en 2010-2013 laat zien dat destijds Zwolle en Groningen ook in de top 5 stonden van gemeenten waar het meest gefietst wordt. En bij de gemeenten die het minst fietsen, was Heerlen destijds ook al koploper. Ook het aantal fietskilometers per persoon per jaar verandert maar weinig door de jaren heen. Dit laat zien dat het niet eenvoudig is om in een periode van enkele jaren het fietsgebruik te veranderen.

Tenslotte zijn in onderstaande figuur het percentage overgewicht en het aantal fietskilometers per inwoner tegen elkaar afgezet. Daaruit komt naar voren dat er op gemeentelijk niveau een licht verband is tussen meer fietsen en een lager percentage overgewicht (r = -0,36). Bedacht moet worden dat naast bewegen nog andere factoren van invloed zijn op het percentage overgewicht, zoals de demografische en sociaaleconomische samenstelling.

Figuur: Gemiddeld aantal fietskilometers per persoon per dag (2012-2017) 
versus het percentage overgewicht (2016), per gemeente. 
Bron: OViN en CBS Statline, 2017

Hoewel deze grafiek geen oorzakelijk verband aantoont geeft het Fietsberaad wel de volgende indicatie:
  • Bij 10 procent meer fietsgebruik daalt het percentage inwoners met bewegingsarmoede met 1,5 procent-punten. Dit wordt bereikt als een gemiddelde inwoner per dag 1 minuut en 15 seconden langer op de fiets zit.
Fietsen en lopen leveren ook de meeste voldoening van de verschillende vervoermiddelen (zie Prestaties van vervoerwijzen).

Relevante websites en literatuur




Het aantal verkeersslachtoffers daalt niet meer

Het goede nieuws is dat sinds 1972, het jaar met de meeste dodelijke verkeersslachtoffers, het aantal verkeersslachtoffers met 80% is afgenomen tot 613 in 2017, ondanks een forse groei in het verkeer. Het slechte nieuws is dat de afgelopen jaren het aantal verkeersdoden zich stabiliseert rondom de 600 en dus niet langer afneemt. 


Ongeveer een derde van de verkeersdoden bestaat uit auto-inzittenden en ongeveer een derde is fietser. Vooral ouderen (60 jaar en ouder) zijn steeds vaker het slachtoffer, zoals te zien is in onderstaande figuur:

Figuur: Ontwikkeling verkeersdoden 1996-2017 (bron: CBS, 2018)
Veel ongevallen met voetgangers en fietsers worden veelal veroorzaakt door automobilisten en ander gemotoriseerd verkeer. Fietsers en voetgangers worden dan ook wel kwetsbare verkeersdeelnemers genoemd. Bij de fiets en voetganger valt op dat veel sterfgevallen ouderen zijn (zie onderstaande figuur).


Verkeersonveiligheid is een grote veroorzaker van ziekte en vroegtijdige sterfte. De ziektelast in Nederland als gevolg van verkeersonveiligheid is relatief groot. Gemeten in zogenoemde DALY’s is verkeersonveiligheid vergelijkbaar met hartfalen. Dit komt niet zozeer door de omvang van het aantal verkeersdoden en -zwaargewonden, maar doordat verkeersdoden en -zwaargewonden veelal jonge mensen zijn die daarmee zeer veel gezonde levensjaren verliezen.
Risicomaten
De ontwikkeling van het aantal verkeersdoden zegt iets over de veiligheid in ons land. Maar wat is de verkeersveiligheid in uw gemeente? In een grote gemeente zullen meer ongevallen gebeuren dan in een kleine gemeente; er zijn immers meer inwoners en er is meer verkeer. Maar voor afzonderlijke inwoners kan de kans op een ongeval in beide gemeenten best gelijk zijn. We hebben het dan over het risico's. In het dashboard verkeersveiligheid vindt u meer informatie over risicomaten.

Onderstaande kaarten tonen op verschillende manieren het aantal verkeersdoden per gemeente op niet-Rijkswegen:

  • het aantal dodelijke verkeersslachtoffers per miljard voertuigkilometer
  • het aantal verkeersdoden per 100.000 inwoners per gemeente
  • het aantal doden per miljard wegkilometer
Verkeersdoden op Rijkswegen (A-wegen) zijn niet in de resultaten verwerkt, aangezien er niet in elke gemeente een Rijksweg aanwezig is en vergelijkingen tussen gemeenten dus lastig te maken zijn indien Rijkswegen worden meegenomen in de data.

Verkeersdoden per miljard voertuigkilometer
Onderstaande figuur toont het gemiddeld aantal verkeersdoden op niet Rijkwegen per miljard voertuigkilometer per dag in de periode 2008-2017. Deze voertuigkilometers zijn gebaseerd op het totaal aantal afgelegde kilometers door auto’s en (middel)zwaar vrachtverkeer in gemeenten. 

Figuur: Gemiddeld aantal dodelijke verkeersslachtoffers per miljard voertuigkilometer
per dag op niet-Rijkswegen in de periode 2008-2017 (bron: SWOV, RIVM)

Wat opvalt, is dat in de Randstad het ongevalsrisico per miljard voertuigkilometer relatief laag is en in de dunner bevolkte gebieden relatief hoog. Dit komt doordat gemeentelijke wegen onveiliger zijn dan provinciale wegen en gemeentelijke wegen vaker gebruikt worden dan provinciale wegen in landelijke delen van het land vergeleken met stedelijke gebieden. 


Verkeersdoden per 100.000 inwoners
Onderstaande figuur toont per gemeente het gemiddelde aantal verkeersdoden op niet Rijkswegen per 100.000 inwoners per jaar in de periode 2008-2017. Dat wil zeggen: het aantal verkeersdoden op niet Rijkswegen per jaar per gemeente gedeeld door het aantal inwoners per gemeente * 100.000.
Figuur: gemiddeld aantal verkeersdoden per 100.000 inwoners
per jaar in de periode 2008-2017, per gemeente (bron: SWOV, RIVM)

Vooral in gemeenten met een (redelijk) hoog inwoneraantal - zoals Amsterdam en Groningen – is het aantal verkeersongelukken per 100.000 inwoners laag. Zo kent de gemeente Amsterdam het meeste aantal verkeersdoden per jaar in de periode 2008-2014, namelijk 16,4 verkeersdoden, maar scoort laag op het aantal verkeersdoden per inwoner. Hier behoort Amsterdam tot de beste 60 gemeenten.

Het aantal verkeersdoden per 100.000 inwoners houdt geen rekening met het aantal verplaatsingen in gemeenten.

Verkeersdoden per miljard wegkilometer
Onderstaande figuur toont per gemeente het gemiddelde aantal verkeersdoden per miljard wegkilometer (exclusief Rijkswegen) per dag in de periode 2008-2017.
Figuur: Gemiddeld aantal verkeersdoden 2008-2017
per miljard wegkilometer per dag, per gemeente  (bron: SWOV, RIVM)

Vooral in de Randstad, de regio Utrecht en aan de grens bij Brabant met België is het aantal verkeersdoden per miljard wegkilometer (excl. Rijkswegen) hoog.

Het aantal verkeersdoden per wegkilometer houdt geen rekening met het daadwerkelijk gebruik van de wegen.

Hoe kun je de verschillende risicomaten te interpreteren?
Als we bijvoorbeeld kijken naar het noordoosten van Flevoland en de Noordoostpolder, dan zien we dat deze regio slechter scoort per inwoner dan per afgelegde afstand. Zijn er in deze gemeente relatief veel bezoekers? Of doorgaand verkeer? Of gebruiken mensen relatief veel de auto? De score op de verschillende indicatoren geven apart en in combinatie een indicatie van het risico in een gemeente ten opzichte van andere gemeenten. Voor het vinden van oorzaken zal altijd verder onderzoek nodig zijn.

Meeste gemeenten werden veiliger dan in 2001-2010
Als de risicocijfers worden vergeleken met de periode 2001-2010 dan valt het op dat er nu veel minder gemeentes rood kleuren (zie onderstaande figuren). Dit hangt grotendeels samen met de landelijke daling van het aantal verkeersdoden vanaf 2001. De gemeenten die nu rood kleuren, ofwel waar een relatief hoog ongevalsrisico is, kenden ook al een hoog risico in de periode 2001-2010.
















Figuur: Gemiddeld aantal dodelijke verkeersslachtoffers per miljard voertuigkilometer per dag op niet-Rijkswegen;  
links 2001-2010, rechts periode 2008-2017 (bron: SWOV, RIVM)


Wegen van waterschap en gemeenten kennen het hoogste risico
Onderstaande figuur laat zien hoe de verdeling van slachtoffers en voertuigkilometers is naar wegbeheerder. De meeste voertuigkilometers worden gemaakt op Rijkswegen en op gemeentewegen. Gerelateerd aan de afgelegde afstand zijn Rijkswegen zeer veilig. Er wordt veel op gereden en er vinden relatief weinig dodelijke ongelukken plaats. Provinciale en Gemeentelijke wegen zijn veel onveiliger. Rijkswegen zijn zo’n vier keer zo veilig per gereden kilometer als gemeentelijke wegen, en 3,5 keer zo veilig als provinciale wegen. Op de wegen van het Waterschap vallen per gereden kilometer het meeste slachtoffers. Het gaat hierbij echter om enkele procenten van het totaal aantal slachtoffers.


Sturen op snelheid
Snelheid speelt een rol bij 30% van de verkeersongevallen. Snelheidslimieten in Nederland worden massaal overtreden. Op de meeste typen wegen varieert het percentage snelheidsovertreders van 20% tot 40% en op een aantal wegen leiden hoge snelheden tot hogere verkeersrisico’s. Verschillende methoden van snelheidstoezicht zijn succesvol gebleken in het terugdringen van snelheid en ongevallen. Wetenschappelijk onderzoek heeft eerder aangetoond dat het gebruik van snelheidscamera’s het aantal ongevallen met ongeveer 20% doet afnemen. Maar ook goede wegontwerpen beperken de snelheid. Bijvoorbeeld de introductie van een duurzaam veilige wegcategorisering en rotondes hebben een belangrijke rol gespeeld in de daling van het aantal slachtoffers. Een kindvriendelijke inrichting van straten (zie ook de alinea "Kindvriendelijke straten stimuleert bewegen") zorgt voor minder nadruk op het autoverkeer en lagere snelheden.

Relevante websites en literatuur



Lees verder in:

Door fijnstof in de lucht leven we gemiddeld een jaar korter

Als de lucht die wij Nederlanders inademen schoon zou zijn, zouden we gemiddeld 1 jaar langer leven. Dit gezondheidsverlies is vooral te wijten aan langdurige blootstelling aan fijnstof in de lucht. Naast langdurige blootstelling, leidt ook kortdurende blootstelling aan hoge piekniveau’s van fijnstof tot vroegtijdige sterfte.


Verschillende stoffen in de lucht zijn schadelijk voor de volksgezondheid, zoals koolmonoxide, stikstofdioxide, fijnstof, ozon en vluchtige organische stoffen zoals PAK’s. Van deze stoffen is fijnstof veruit de belangrijkste ‘verdachte’. Fijnstof, afgekort als PM, zijn feitelijk alle deeltjes in de lucht met een diameter kleiner dan 10 µm ( 0,01 millimeter). Hieronder vallen PM10, PM2,5 en PM0,1 (utltrafijnstof zie ook het Dashboard Luchtkwaliteit).
De deeltjes binnen PM10, PM2,5 en PM0,1 kunnen sterk van elkaar verschillen. De kleinere deeltjes kunnen dieper in de haarvaten van de longen binnendringen dan de grovere deeltjes. PM10  bevat zeezout en zanddeeltjes maar ook roetdeeltjes afkomstig van verbrandingsprocessen.

Verkeer en vervoer produceren veel fijnstof
De transportsector blijkt een substantiële bijdrage te leveren aan de productie van fijnstof. Fijnstof kan leiden tot een verhoogd risico op hart- en vaatziekten en luchtwegaandoeningen en een verhoogde kans om aan een van deze aandoeningen te sterven. In de EU kwamen in 2015 als gevolg van PM2,5  310.000 mensen voortijdig om het leven; hiervan waren 42.000 slachtoffers  gerelateerd aan de transportsector.
Het gebruik van niet duurzame motorvoertuigen (benzine en dieselmotoren) zorgt voor het merendeel van de uitstoot van stikstofdioxide (NO2) en ozon (O3) in Nederland. Het aantal vroegtijdige sterftegevallen door NO2 en is O3 is echter veel lager dan door PM2,5; in Nederland zijn er in 2015 circa 9.800 personen door de effecten van PM2,5 om het leven gekomen, versus 290 door O3 en 1.900 door NO2

Binnen de container fijnstof richten roetdeeltjes waarschijnlijk het grootste kwaad aan. Dit betekent dat mensen die langs drukke wegen wonen meer gezondheidsverlies ondervinden dan tot nu toe werd aangenomen. Mogelijk is het gezondheidsverlies door uitlaatgassen daar een factor 5 tot 10 hoger dan gemiddeld in Nederland. Het betekent ook dat schone(re) brandstoffen en minder motorvoertuigen op de weg veel meer gezondheidswinst zullen opleveren dan eerder werd gedacht.


Ook bij concentraties lager dan de normen treden gezondheidseffecten op
Om de volksgezondheid te verbeteren zijn in de Europese Unie normen van kracht die ervoor moeten zorgen dat de concentraties overal onder een bepaalde norm uit gaan komen. Voor fijnstof (PM10) is vanaf 2011 een jaargemiddelde norm van 40 µg/m3 van kracht. Bovendien mag niet meer dan 35 dagen in het jaar de daggemiddelde PM10-concentratie hoger zijn dan 50 µg/m3. Voor PM2,5  geldt vanaf het jaar 2015 een jaargemiddelde norm van 25 µg/m3. Voor NO2 geldt een jaargemiddelde norm van 40 µg/m3 vanaf het jaar 2015. 

Het is echter niet zo dat wanneer de concentraties onder de norm liggen, er geen schadelijke gezondheidseffecten optreden. Voor fijnstof is geen ondergrens, dat is altijd schadelijk. Zelfs zeer lage concentraties leiden tot negatieve effecten op de gezondheid. Uit de gecombineerde resultaten van 17 onderzoeken blijkt dat bij elke stijging van 5 microgram per kubieke meter aan deeltjes kleiner dan 2,5 micrometer, de kans op longkanker toeneemt met 18%.

Hoe hoog zijn de fijn-stofconcentraties op leefniveau?
Onderstaande figuur toont de gemiddelde PM10- en NO2-concentratie waaraan inwoners van Nederlandse gemeenten in 2017 werden blootgesteld.

Hieruit valt af te leiden dat nergens de jaargemiddelde norm van 40 µg/m3 voor PM10  wordt overschreden. De World Health Organization adviseert echter een lagere grenswaarde voor de jaargemiddelde concentratie van PM10, namelijk 20,5µg/m3. Ruim een miljoen mensen in Nederland zijn in 2016, net als in 2015, blootgesteld aan concentraties boven deze WHO-advieswaarde. In 2017 bedroeg dit 700.000 mensen. Als niet wordt afgerond en wordt uitgegaan van 20,0 µg/m3 gaat het echter om 1,3 miljoen mensen. Het RIVM verwacht een stijging van het aantal berekende blootgestelden aan waarden boven de WHO-adviesnorm van 20,0 µg/m3 voor fijnstof tot ruim 2,2 miljoen blootgestelden in 2020. 


Bevolkingsgewogen jaargemiddelde blootstelling aan PM10 en NO2 in 2017
exclusief intensieve veehouderij (bron: Monitoringsrapportage NSL, RIVM 2018)

Onderstaande figuur en tabel laat zien dat de hoogste blootstellingniveaus door de jaren heen zijn afgenomen. En dat de hoogste concentraties zijn te vinden in de provincies Noord-Brabant, Limburg en Utrecht. Tussen 2010 en 2017 zijn de berekende gemiddelde bevolkingsgewogen fijnstofconcentraties met ruim 7 μg/m3 gedaald. De gemiddelde concentratie fijnstof is in 2017 gedaald ten opzichte van 2015, maar het is onzeker of deze daling door zal zetten.

Bevolkingsgewogen concentratie PM10 gemiddeld per provincie in µg/m(Bron: Monitoringsrapportage NSL  RIVM 2018) 

Roet (EC) betere indicator dan fijnstof
PM10 is waarschijnlijk niet de meest geschikte indicator voor het meten van de effecten van verkeer op de volksgezondheid. Vanuit de wetenschap neemt de onderbouwing toe, om een andere indicator te gaan gebruiken. Een kansrijke kandidaat is roet (EC). Roet ontstaat als ultrafijnstof samenklontert. Het maakt deel uit van PM2,5. Er zijn geen normen voor roet, maar de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) hanteert wel een jaargemiddelde grenswaarde van 25 µg/m3 voor PM2,5. In Nederland wordt daar al aan voldaan. Overigens adviseert het WHO te streven naar een waarde van 10 µg/m3  voor PM2,5.

Gezondheidsexperts beschouwen roet als één van de meest schadelijke fracties van fijnstof, zowel voor effecten voor de korte als de lange termijn. Dat komt omdat roet, net als ultrafijnstof PM0,1 bestaat uit zeer kleine deeltjes die diep in de longen en in vaten kunnen doordringen. Mensen leven gemiddeld drie maanden korter bij een langdurige blootstelling aan 0,5 µg/m3 extra roet.
Roet komt vrij bij verbrandingsprocessen zoals in motoren, kachels en open haarden. Roetconcentraties geven een betere indicatie geven van de lokale effecten van verkeer op de gezondheid dan stikstofdioxiden en fijnstof. TNO en DCMR ramen dat de gezondheidseffecten van roet vijf keer hoger zijn. Ofwel een kleine wijziging in PM10 als gevolg van bijvoorbeeld een milieuzone vrachtverkeer zou dan een vijf keer hoger effect hebben op de gezondheid dan geraamd op basis van PM10 .

Voor een betere inschatting van de effecten van mobiliteit op de gezondheid, zou de bevolkingsgewogen blootstelling aan roet moeten worden berekend. Het RIVM publiceert al een landsdekkende roetkaart van Nederland. Het is duidelijk te zien dat roet zich concentreert rond de drukke wegen; met name bij Rijkswegen:


In de Atlas voor de leefomgeving kun je in- en uitzoomen op deze kaart.
Bron: Atlas voor de Leefomgeving Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) voor de situatie in 2016.  


Vooral vlak langs een weg veel roet
Onderstaande figuur geeft de invloed weer van de afstand tot een drukke verkeersweg (A13) op de concentratie PM10, NO2 en roet (ZR, Zware Roet). Hieruit blijkt dat roet veel sterker afhankelijk is van de afstand tot de wegrand dan NO2 of PM10 . Zwarte Rook concentraties nemen sterk af met een toenemende afstand tot de weg. De NO2 en PM10 concentraties worden daarentegen minder beïnvloed door de nabijheid van een snelweg aangezien de bijdrage van de weg relatief klein is. NO2 en PM10 zijn daarmee minder goede voorspellers van gezondheidseffecten rond wegen.
BG: gemeten achtergrondconcentratie ZR: Zwarte Rook

Figuur 11              Concentratie van PM10en NO2 op 50 m en 200 m van de snelweg; BG is de gemeten achtergrondconcentratie (Bron: Fischer et al, 2007)


Relevante websites en literatuur




Lees verder in:

Rust is in urbane gebieden ver te zoeken

Na blootstelling aan fijnstof en verkeersonveiligheid, is blootstelling aan geluid het belangrijkste verkeersgerelateerde probleem voor de volksgezondheid in Nederland. Zowel de Gezondheidsraad in Nederland als de Wereldgezondheidsorganisatie stellen vast dat een te hoge geluidbelasting in de woon- en werkomgeving tot gezondheidsproblemen leidt. De huidige geluidsniveaus in onze woonomgeving veroorzaken vooral hinder en slaapverstoring. Daarnaast kan blootstelling aan geluid via lichamelijke stressreacties leiden tot een verhoogde kans op hoge bloeddruk en hart- en vaatziekten en de klachten doen verergeren bij mensen die al lijden aan een hart- en vaataandoening. Blootstelling aan geluid kan ook leiden tot een verminderd prestatievermogen bij kinderen. De belangrijkste bron van geluidhinder in de woonomgeving zijn personen- en vrachtauto’s en brom- en snorfietsen.

Wegverkeer is in Nederland de belangrijkste bron van geluidshinder in de woonomgeving. De gevolgen variëren van hinder en slaapverstoring tot klinische gezondheidseffecten zoals een hartinfarct. Naar schatting 600.000 tot 800.000 volwassenen ondervinden ernstige hinder door geluid en 300.000 tot 400.000 volwassenen ondervinden ernstige slaapverstoring door geluid van wegverkeer. Ongeveer 84 hartinfarcten (met dodelijke afloop) per jaar zijn gerelateerd aan blootstelling aan geluid van wegverkeer. Dit is 0,3% van het totaal aantal acute hartinfarcten dat jaarlijks in Nederland optreedt (bron: VanKempen & Houthuijs, 2008, AgentschapNL/CROW, 2012).

Ongeveer 65 tot 80% van de ernstige hinder en slaapverstoring door geluid van verkeer op alle wegen is toe te schrijven aan verkeer op provinciale en gemeentelijke wegen. Lokale en provinciale overheden zijn hiervoor verantwoordelijk. De rest wordt veroorzaakt door rijkswegen en railverkeer.

Hoe verandert de geluidhinder in de tijd?
Ernstige hinder door het geluid van wegverkeer neemt sinds 1993 toe. De ernstige hinder door railverkeer en vliegverkeer blijft sinds 1993 ongeveer gelijk. Voor hinder door geluid van industrie en recreatie is geen duidelijke trend waar te nemen (zie Figuur 12). Het wegverkeer is dus de uitzondering op de regel.



Figuur 12 Trends in geluidhinder (bron: RIVM en TNO, 2004)

Eén van de meest onderzochte effecten van geluid is hinder. Hinder is een gevoel van afkeer, boosheid, onbehagen, onvoldaanheid of gekwetstheid dat optreedt wanneer geluid iemands gedachten, gevoelens of activiteiten beïnvloedt. Hinder wordt meestal gemeten met behulp van een gestandaardiseerde vraag (ISO, 2002) naar hinder per bron in de afgelopen 12 maanden als onderdeel van een vragenlijst of interview. Naast de blootstelling aan geluid spelen individuele eigenschappen zoals geluidgevoeligheid en angst, en aspecten zoals de houding ten opzichte van de geluidbron en de verwachtingen die mensen hebben ten aanzien van de toekomstige geluidsituatie een rol bij de mate waarin iemand zich gehinderd voelt.

Geluid leidt ook tot slaapverstoring
Geluid kan de slaap op verschillende manieren beïnvloeden. Voor en tijdens de slaap leidt het tot verlenging van de inslaaptijd, verandering in slaappatronen, tussentijds wakker worden en vervroegd ontwaken. Maar ook de volgende dag, na een verstoorde slaap worden effecten waargenomen. Dit zijn bijvoorbeeld een slecht humeur, vermoeidheid en een verminderd prestatievermogen. Slaapverstoring is een specifieke vorm van hinder en wordt, net als hinder, vaak gemeten met behulp van een directe vraag in een vragenlijst. Uit onderzoek in de regio Eindhoven is gebleken dat respondenten met een berekende nachtelijke blootstelling (Lnight) hoger dan 35 dB vaker aangeven niet uitgerust op te staan en/of last te hebben van ochtendmoeheid (de Kluizenaar et al., 2009).

Geluid leidt tot hart- en vaatziekten
Lange termijn blootstelling aan geluid kan volgens de Wereldgezondheidsorganisatie leiden tot hart- en vaatziekten. Ondanks het toenemend bewijs voor een dergelijk verband, zijn de gevonden relaties zwak en ook is het nog niet duidelijk of er sprake is van een direct effect of een effect via hinder. Doordat er op dit moment nog veel onzekerheden zijn met betrekking tot de blootstelling-effectrelaties en de toepassing daarvan, kunnen op dit moment geen schattingen worden gemaakt van het aantal mensen in Nederland dat lijdt aan hart- en vaatziekten als gevolg van geluid. Voor meer informatie over hart- en vaatziekten en de omvang ervan in de Nederlandse bevolking: zie het Nationaal Kompas Volksgezondheid.

Geluid heeft effect op de leerprestaties
Er zijn aanwijzingen dat langdurige blootstelling aan transportgeluid een negatief effect kan hebben op de leerprestaties van kinderen. Het gaat dan vooral om cognitieve effecten van geluid op begrijpend lezen, aandacht, lange termijn geheugen en probleem oplossend vermogen.

Hoeveel mensen hebben last van een te hoog geluidniveau?
De mate waarin mensen hinder ervaren door geluidhinder, hangt voor een groot deel samen met de mate waarin mensen blootgesteld worden aan geluid. En de blootstelling aan geluid wordt sterk bepaald door de geluidbelasting op de gevel van de woning waarin mensen wonen. En voor woningen in de buurt van wegen heeft het verkeer veruit het grootste aandeel in die geluidbelasting.

De eenheid waarin geluid wordt uitgedrukt is de deciBell(A) of wel dB(A). Hoe hoger het aantal dB(A), hoe lawaaiiger. Een verhoging van de geluidbelasting met 3 dB(A) betekent ongeveer een verdubbeling van het geluid. Ofwel, wanneer de hoeveelheid verkeer langs een woning verdubbelt, neemt de geluidbelasting op de gevel met 3 dB(A) toe.

Geluidhinder, door meer bepaald dan alleen blootstelling aan geluid
Maar geluidhinder, en daarmee de effecten van geluid op gezondheid, worden niet alleen bepaald door het geluidniveau dat mensen gemiddeld moeten verdragen. Van belang is wanneer het geluid optreedt, op de dag in de avond of de nacht en daarnaast zijn er psychologische verklaringen voor waarom mensen geluid als hinderlijk ervaren. Denk bijvoorbeeld aan mensen die op Schiphol werken en er in de buurt ook wonen. Zij ervaren in het algemeen minder hinder van overvliegende vliegtuigen dan mensen die niet financieel afhankelijk zijn van de luchthaven. Een ander voorbeeld zijn bromfietsen of scooters. Mensen die in enquêtes aangeven geluidhinder te ervaren betrekken daar mogelijk deels het rijgedrag van de veelal jonge bestuurders in. Het is niet ondenkbaar dat zelfs wanneer bromfietsen weinig tot geen geluid zouden produceren, bromfietsen nog steeds hoog in de hinderenquêtes zouden voorkomen.


Geluidbelasting 

Het RIVM brengt de geluidbelasting in woongebieden in kaart. Deze worden door de Atlas van de Leefomgeving ontsloten. Onderstaande kaart toont de geluidsbelasting, afkomstig van alle wegen. Via de deze link kun je in- en uitzoomen naar je eigen gemeente.






     

Figuur: De geluidbelasting in Lden (Lday-evening-night), berekend voor 
rijkswegen (gegevens uit 2016) en gemeentelijke en provinciale wegen (gegevens uit 2011). 





Om te bepalen hoe erg de belasting in een gemeente is, is deze kaart geaggreerd. Onderstaande figuur toont per gemeente het percentage inwoners met een geluidbelasting groter dan 60 dB(A). In de Randstad heeft een relatief groot deel van de woningen een hoge geluidbelasting, maar ook Brabant, Gelderland en Limburg vallen op door het relatieve hoge aandeel geluidbelaste woningen. Gemeentes met relatief hoge percentages zijn Weesp (37%, Amsterdam (30%) en Haarlem (29%). In de meer rurale gebieden, met lage bevolkingsdichtheden, ondervindt een klein deel van de bevolking geluidshinder. Voorbeelden van gemeenten met zeer lage percentages zijn zijn Vlieland (0,0%), Bellingwedde (1,2%) en Noord-Beveland (1,3%).

Figuur: Percentage inwoners in een gemeente met een geluidsbelasting > 60 dB,
per gemeente in 2016. Bron: RIVM

Berekening geluidbelasting
Voor het geven van een indicatie van het percentage inwoners met een geluidsbelasting groter dan 60 dB per gemeente is gebruik gemaakt van de volgende bronbestanden:
  • De rekenresultaten van het geluidsmodel van het RIVM waarin alle relevante geluidsbronnen zijn meegenomen. De resultaten zijn opgeslagen in de vorm van een gridstructuur van (10*10 meter) over geheel Nederland.
  • De verblijfsobjecten uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG) van november 2016.
  • Het gemiddelde huishoudensgrootte per 1 januari 2017 op postcode-6 niveau aangeleverd door het CBS.

In eerste instantie is het gemiddelde huishoudensgrootte vanuit de postcodes gekoppeld aan de verblijfobjecten uit de BAG met een woonfunctie. Hiermee ontstaat het aantal inwoners per adres. Vervolgens is een geografische koppeling gemaakt tussen de verblijfsobjecten en de grid met hierin de geluidsbelasting. Op deze manier kan de geluidsbelasting voor alle individuele verblijfsobjecten worden bepaald. Tenslotte is per gemeente het totaal aantal inwoners met een geluidsbelasting groter dan 60 dB bepaald en deze is afgezet tegen de totale hoeveelheid inwoners in een gemeente.

Kanttekening:
Tussen 2011 en 2016 is de geluidsbelasting om een onverklaarbare reden in alle gemeenten afgenomen, op 2 gemeenten na. Ook bij gemeenten waar geen Rijkswegen zijn. Het RIVM geeft aan de verschillen tussen 2011 en 2016 in de geluidsbelasting niet te kunnen verklaren.


Ontwikkeling
Er is sprake van een onverklaarbare ontwikkeling, waardoor deze niet wordt getoond (zie kader).

Welke regelgeving is er voor geluid?
Sinds 2002 is de EU richtlijn Omgevingslawaai (European Noise Directive: END) van kracht. Deze richtlijn schrijft voor dat elke vijf jaar geluid door weg, rail en luchtvaartverkeer en industrie in kaart gebracht moet worden voor de gebieden rond alle belangrijke infrastructuur (Rijkswegen, Spoorwegen en luchthavens) en voor aangewezen gemeenten in een agglomeratie met meer dan 100.000 inwoners. Daarnaast moeten actieplannen worden geformuleerd om het geluid en de negatieve effecten ervan terug te dringen. Het formuleren van doelstellingen in termen van limiet‐ of streefwaarden wordt aan de lidstaten overgelaten. In Nederland is deze ronde (de EU Geluidskaarten) na de zomer van 2012 afgerond.

Saneringwoningen
Eind jaren 90 heeft de Nederlandse overheid in kaart gebracht hoeveel en welke woningen een te hoge geluidbelasting op de gevel hadden. Het betrof destijds in totaal bijna 300.000 woningen dat moest worden gesaneerd (saneringsopgave). Tot 1 januari 2007 kregen gemeenten de kans geluidbelaste woningen aan te melden, die nog niet op de lijst stonden. Het aantal te saneren woningen steeg daarmee tot 445.000. Inmiddels is ongeveer 1/3 van deze woningen gesaneerd (139.500 woningen). 

Uitgaven sanering en onderbouwing in de periode 2005 t/m 2014 

De saneringsaanpak is de laatste 10 jaar op 2 manieren gefinancierd:

1. De eerste financieringsstroom betreft de sanering die valt onder artikel 20 van de begroting van het ministerie van IenM. Bureau Wet geluidhinder Voorkomen of beperken geluidhinder bronaanpak preventie sanering Operationeel doel: Uitvoeren en afronden  saneringsopgave   (z.s.m.) RIVM Rapport 2015-0096 Pagina 11 van 103 Sanering Verkeersgeluid (BSV) begeleidt de uitvoering door gemeenten en provincies in opdracht van IenM, zoals vastgelegd in de Subsidieregeling Sanering Verkeerslawaai (Ssv).

2. De tweede financieringsstroom was opgenomen in het Investeringsbudget Stedelijke Vernieuwing (ISV) dat op de begroting van het ministerie van Binnenlandse zaken stond. Dit betrof de ‘urgente sanering’. De uitvoering hiervan lag conform de regelgeving van het ISV direct bij de gemeenten. Voor het 3e ISV tijdvak 2010-2015 heeft verhoging van het geluidbudget plaatsgevonden op grond waarvan afronding in 2020 mogelijk moest zijn. Per 2015 is het ISV echter gestopt en lopen alle uitgaven voor de sanering via de begroting van IenM. Hierdoor is er sprake van een trendbreuk in de financiering. Het ministerie heeft in het kader van deze doorlichting aan het RIVM doorgegeven dat de doelstelling nog steeds ongewijzigd geldt.

Beschouwing saneringsopgave
BSV heeft de website ‘Sanering in kaart’ opgezet. Dit betreft de (visuele) weergave van de database van BSV via internet, bedoeld voor gemeenten. Zo is er bijvoorbeeld een overzicht weergegeven van het percentage gesaneerd per gemeente. Daarnaast is er een weergave van de adressen van woningen van de lijsten op de kaart. 


















Gemeenten hebben op deze manier inzicht gekregen in de database van BSV; de data zijn overigens afkomstig van de gemeenten zelf.

Probleem bij het vaststellen van de mate van doelbereik van de Urgente sanering is dat het onbekend is welke (aantallen) woningen onder het ISV zijn gesaneerd. De informatie is mogelijk beschikbaar bij de afzonderlijke gemeenten, maar in het kader van de ISV bestond geen verantwoordingsplicht. Aan het eind van de ISV-3 periode zou de geluidsanering worden geëvalueerd (RIGO 2012), maar deze evaluatie is met het vervallen van de ISV-regeling niet meer uitgevoerd. Hierdoor is de resterende voorraad momenteel niet goed gedefinieerd. Uit de cijfers van hoofdstuk 3 blijkt dat de operationele doelstelling voor minder dan de helft is behaald. Uitgedrukt als percentage van de hele saneringsopgave is 39 procent van het hele bestand van 594.000 woningen gesaneerd. Het ging daarbij om het treffen van verkeersmaatregelen, stille wegdekken, geluidschermen of gevelisolatie.


De nog te saneren woningen (272.000) betreft waarschijnlijk een overschatting. Dit komt omdat niet alle saneringen gemeld zijn, sommige woningen gesloopt zijn en woningen van bestemming gewijzigd kunnen zijn. Daarom dat het Bureau Sanering Verkeerslawaai momenteel (voorjaar 2017) een onderzoek laat verrichten om de precieze hoeveelheid te saneren woningen vast te stellen. Ondanks deze overschatting, resteert er nog een enorme opgave zoals onderstaande figuur toont:

Globale raming nog te saneren woningen (s.v.z. voorjaar 2017) bron: Bureau Sanering Verkeerslawaai, 2017


Relevante websites en literatuur
Lees verder in: