Woningtypering. Verschillende woningtypes We onderscheiden verschillende woningtypes, namelijk:

Transcriptie

1 Woningtypering Met Woningtypering krijgt u inzicht in het type woningen in uw adressenbestand. Inzicht in het woningtype is onmisbaar bij bijvoorbeeld het vaststellen van een verzekeringspremie of het verlenen van een hypotheek. Informatie op maat Wij kunnen uw adressenbestand aanvullen met het type van de woning. Zo beschikt u snel over het woningtype en hoeft u niet zelf het fysieke pand te bezoeken om het type vast te stellen. Eventueel kunnen wij de informatie over woningtypering combineren met informatie over de aankoopprijs van woningen en andere (vastgoed)informatie van het Kadaster, adrescoördinaten, uw gegevens of data van externe partijen. Ook bieden wij een webservice Woningtypering aan, zodat u op ieder moment informatie over woningtypes vanuit de databases van het Kadaster kunt oproepen. Dit betekent dat u gegevens over het woningtype niet meer in uw eigen systeem hoeft op te slaan om het vanuit daar te ontsluiten. U maakt zo altijd gebruik van de meest recente gegevens waarover het Kadaster beschikt. Verschillende woningtypes We onderscheiden verschillende woningtypes, namelijk: Tussen- of geschakelde woning (T), woning die met meerdere woningen is verbonden en die daarmee een niet-repeterende dakconstructie heeft. Eind- of hoekwoning (H), laatste van een serie rijtjeswoningen die aan één zijde is verbonden met een ander pand met adres. Twee-onder-één-kap (K), woning die met een andere woning (niet zijnde een geschakelde woning) is verbonden en die daarmee eenzelfde doorlopende dakconstructie heeft. Vrijstaande woning (V), woning waarvan het pand met verblijfsobject 1 niet direct met een ander pand met verblijfsobject is verbonden. Appartement (A), waar twee of meer verblijfsobjecten voorkomen binnen een pand. Niet wonen (N), het verblijfsobject wordt niet gebruikt als woning. 1 Een verblijfsobject is de kleinste binnen één of meerdere panden gelegen en voor woon-, bedrijfsmatige, of recreatieve doeleinden geschikte eenheid van gebruik die ontsloten wordt via een eigen toegang vanaf de openbare weg, een erf of een gedeelde verkeersruimte en die onderwerp kan zijn van goederenrechtelijke rechtshandelingen. 1

2 Hoe worden woningtypes bepaald? BAG Voor het bepalen van het woningtype gebruiken we de BAG (Basisregistratie Adressen en Gebouwen). De BAG is onderdeel van het overheidsstelsel van basisregistraties. Gemeenten zijn bronhouders van de BAG. Zij zijn verantwoordelijk voor het opnemen van de gegevens in de BAG en voor de kwaliteit ervan. Organisaties met een publieke taak, zoals ministeries, waterschappen, politiekorpsen, veiligheidsregio s en het Kadaster zijn verplicht de authentieke gegevens uit de registraties te gebruiken. De kwaliteit hiervan is goed en wordt steeds beter doordat fouten hierin teruggemeld worden. Methode De BAG gaat uit van panden 2 en verblijfsobjecten. Voor het bepalen van het woningtype kijken we daarnaast ook naar de status en gebruiksfunctie. Panden met de status niet gerealiseerd pand en pand gesloopt nemen we niet mee. Verblijfsobjecten met de status niet gerealiseerd verblijfsobject en verblijfsobject ingetrokken sluiten we ook uit. Het verblijfsobject moet daarnaast een woonfunctie te hebben. Als dit niet het geval is en het verblijfsobject bijvoorbeeld een bedrijfsmatige functie heeft, typeren we het verblijfsobject (alsnog) als niet wonen. Voor de volledige beschrijving van het proces verwijzen we naar Bijlage 1. Verandering methode Vóór 1 januari 2015 hanteerden we nog een andere methode bij het bepalen van de woningtypes. Dit heeft tot gevolg dat het woningtype van een bepaald adres gewijzigd kan zijn. De grootste verschuiving is te vinden in het woningtype appartement. Bij de oude methode vielen woningen boven winkels of andere bedrijfsruimtes onder het type niet wonen vanwege de bedrijfsmatigheid op de begane grond van het pand. Dit is in de methode die we nu hanteren gecorrigeerd. Hierdoor neemt het aandeel van niet wonen af. Ook zien we een verschuiving van aantallen tussen- en hoekwoningen die we nu typeren als vrijstaande woning. De reden hiervoor is dat de nieuwe methode er vanuit gaat dat aangrenzende panden een verblijfsobject moeten hebben. Een aangebouwde schuur of garage telt dus niet mee als verblijfsobject, wat in de oude situatie wel het geval was. Ook is een verschuiving te zien in het aantal tussenwoningen dat we nu als appartement typeren. Woningtype Aantal PHT (Postcode-Huisnummer-Toevoeging) Appartementen Vrijstaande woningen Tussen- of geschakelde woningen Hoekwoningen Twee-onder-één-kap-woningen Niet wonen Ongetypeerde adressen Tabel Aantallen per woningtype in Nederland (stand 1 november 2014, nieuwe methode bepaling woningtypering) 2 Een pand is de kleinste bij de totstandkoming functioneel en bouwkundig-constructief zelfstandige eenheid die direct en duurzaam met de aarde is verbonden en betreedbaar en afsluitbaar is. 2

3 Bijlage 1 Proces woningtypering De eerste stap in het proces om de woningtypering te bepalen, is om naar het pand te kijken. Daarna typeren we het verblijfsobject. Vervolgens koppelen we de woningtypes aan het bestand ACN (Adres Coördinaten Nederland). De reden voor deze laatste stap is dat ACN PHT s 3 bevat en de BAG niet. Veel klanten gebruiken de PHT voor het koppelen van gegevens en dat is de reden waarom we deze laatste stap uitvoeren. 1.1 Pand Bevat een bepaald pand (hier genoemd Pand P ) meer dan 1 verblijfsobject? Ja, het is een appartement (type A), selecteer het naastliggende pand met verblijfsobjecten o Meer dan 1 naastliggend pand? Pand P is een tussen- of geschakelde woning (type T) o Geen naastliggend pand? Pand P is een vrijstaande woning (type V) o 1 naastliggend pand? Selecteer dat pand (pand Q) en: Pand Q heeft geen naastliggend pand, pand P is: twee-onder-één-kap-woning (type K) Pand Q heeft ook een naastliggend pand, pand P is een hoekwoning (type H) Panden met de status niet gerealiseerd pand en pand gesloopt nemen we niet mee. 1.2 Verblijfsobject Vervolgens kijken we naar de gebruiksfunctie in de BAG. Hiervoor selecteren we eerst alle verblijfsobjecten binnen een pand en bijbehorende gebruiksdoel(en). De gebruiksdoelen sorteren we per verblijfsobject zo, dat wonen altijd vooraan staat (indien aanwezig). Is het eerstgenoemde gebruiksdoel wonen Ja, het woningtype wordt overgenomen van het pand. o Bevindt het verblijfsobject zich in meer dan 1 pand die dezelfde woningtypes hebben? Ja, de verblijfsobjecten worden ontdubbeld, het verblijfsobject bevindt zich in meerdere panden met verschillende woningtypes, waardoor het verblijfsobject uit de selectie valt. We kunnen geen woningtype vaststellen voor dit verblijfsobject., het woningtype wordt aangepast in niet wonen (type N) Verblijfsobjecten met de status niet gerealiseerd verblijfsobject en verblijfsobject ingetrokken nemen we hierbij niet mee. 1.3 Koppeling met ACN Vervolgens koppelen we de woningtypering aan ACN op basis van verblijfsobject, om zo per PHT een woningtype te krijgen. Elke PHT en elk verblijfsobject in deze ACN-tabel is uniek. Er ontstaat een Null waarde (leeg veld) als er geen koppeling tot stand gebracht kan worden als het verblijfsobject zich in meerdere panden met verschillende woningtypes bevindt. 1.4 Procesdiagram bepaling woningtype Het diagram op de volgende pagina geeft het proces van de bepaling van het woningtype, zoals hiervoor beschreven, grafisch weer. 3 Combinatie tussen Postcode, Huisnummer en Toevoeging 3

4 Stap1, Panden typeren Pand (P) Niet gerealiseerd pand Ja Niet mee Pand gesloopt Ja Niet mee > 1 verblijfsobject Ja Appartement nee selecteer naastliggend pand met verblijfsobjecten > 1 naastliggend pand ja Tussenwoning nee geen naastliggend pand Ja Vrijstaande woning nee selecteer naastliggend pand (Q) heeft (Q) naastliggend pand ja Hoekwoning 2 onder 1 kap woning Afbeelding Panden typeren 4

5 Stap 2, Verblijfsobjecten typeren Selecteer VBO('s) bij pand Niet gerealiseerd VBO Ja Niet mee VBO ingetrokken Ja Niet mee Pand zonder VBO ja Geen typering Selecteer gebruiksdoel(en) bij VBO Verzamel gebruiksdoelen gebruiksdoel wonen bestaat ja m typering van pand over op VBO Niet wonen VBO > 1 pand, zelfde typering ja Ontdubbel VBO's Koppel aan ACN VBO > 1 pand, verschillende typering ja Wis VBO's Typering klaar Afbeelding Verblijfsobjecten typeren 5

6 1.5 Niet getypeerde adressen Een aantal adressen is niet getypeerd. Het gaat om 3016 adressen (stand 1/11/2014). Dit heeft verschillende redenen Elkaar overlappende pandvlakken In onderstaand voorbeeld (Lisdoddelaan 91, Amsterdam) zien we dat meerdere pandvlakken over elkaar heen vallen in de BAG. Het is dan niet mogelijk om hier een woningtype aan te koppelen. Overlappende pandvlakken foto Overlappende pandvlakken BAGviewer Panden met hetzelfde adres/verblijfsobject In de BAG blijkt dat bepaalde panden naast elkaar liggen, maar toch hetzelfde adres en verblijfsobject hebben. In onderstaand voorbeeld gaat het volgens de BAG om drie panden met hetzelfde verblijfsobject en adres (Postweg 11 in Kapelle). Om deze reden kunnen we aan dit adres geen woningtype koppelen. Panden met hetzelfde adres/verblijfsobject BAGviewer Panden met hetzelfde adres/verblijfsobject - foto 6

7 Mutatiemoment zorgt voor uitval pand foto Mutatiemoment zorgt voor uitval pand - BAGviewer 2 Vergelijk oude en nieuwe methode woningtypering Hieronder geven we het aantal PHT s weer die op een bepaalde manier getypeerd zijn volgens de nieuwe en oude methode. Om het vergelijk zuiver te houden, hebben we alleen adressen die zowel in april (oude methode) als in november (nieuwe methode) voorkomen, meegenomen. Nieuwe adressen en adressen die in de tussentijd verdwenen zijn, hebben we buiten beschouwing gelaten. Oude methode (tot 1 januari 2015) Nieuwe methode (vanaf 1 januari 2015) Bronbestand(en) LKI, AKR, ACN BAG Appartementen (aantal PHT) ,9% Vrijstaande woningen (aantal PHT) ,7% Tussen- of geschakelde woningen (aantal PHT) ,2% Hoekwoningen (aantal PHT) ,7% Twee-onder-één-kap-woningen (aantal PHT) ,2% Niet wonen (aantal PHT) ,6% Onbekend (aantal PHT) ,0% Ongetypeerde adressen (aantal PHT) Tabel woningtypering landelijk (oud-nieuw) 7

8 Als we kijken naar de verschuivingen binnen de woningtypes in de oude en nieuwe methode, komen we op de volgende vergelijking: Woningtype oude Woningtype nieuwe methode Niet gevuld A H K N T V Totaal A methode H K N O T V Totaal Tabel verschuivingen per woningtype 2.1 Niet gekoppelde PHT s Zoals gezegd zijn er PHT s die in april 2014 wel aanwezig waren en in november 2014 niet en omgekeerd. Het aantal adressen dat in april wel bekend was, maar in november niet is als volgt: Woningtype Aantal A H K 993 N O T V Totaal En het aantal adressen dat in november wel bekend was, maar in april niet is: Woningtype Aantal Niet gevuld 301 A H K 860 N T V Totaal

9 2.2 Belangrijkste verschuivingen oude en nieuwe methode In Bijlage 2 (tabel 2.1) staan de aantallen PHT s per provincie en het oude en het nieuwe woningtype. De grootste verschuiving (geel gearceerd) is te zien in de categorie niet wonen en tussenwoning. Relatief veel PHT s in deze categorie typeren we via de nieuwe methode als appartement Verschuiving niet wonen naar appartement Eén van de grootste verschillen tussen de oude en nieuwe methode betreft de appartementen. Een deel van de woningen dat in het oude algoritme het label niet wonen heeft, krijgt in de nieuwe methode het label appartement. Het gaat dan om woningen boven winkels of andere bedrijfsruimten. Vanwege de bedrijvigheid op de begane grond van het pand, vielen alle verblijfsobjecten in het pand voorheen onder niet wonen. Dit is in de nieuwe methode gecorrigeerd. Een voorbeeld hiervan is Hoofdstraat 76, 76A en 76B in Apeldoorn. Alleen huisnummer 76A heeft een winkelfunctie, de overige twee verblijfsobjecten hebben een woonfunctie. In de nieuwe situatie typeren we huisnummer 76 en 76B als appartement en niet meer als niet wonen (zie ook tabel 2.1 en 2.2 in Bijlage 2). Afbeelding Hoofdstraat 76 foto Afbeelding Hoofdstraat 76 kaart Verschuiving van tussenwoning naar appartement Daarnaast valt ook op dat er een relatief groot aandeel tussenwoningen in de nieuwe methode getypeerd wordt als appartement (zie tabel 2.1 en 2.2 in Bijlage 2). Een voorbeeld hiervan is Tuinstraat 30 in Assen. Deze typeren we via de oude methode als tussenwoning en via de nieuwe methode als appartement. Via Google Street View is te zien dat dit laatste klopt. Tuinstraat 30: een appartement foto Tuinstraat 30: een appartement - BAGviewer 9

10 2.2.3 Verschuiving niet wonen naar vrijstaande woning Een aantal woningen typeerden we voorheen als niet wonen, terwijl de nieuwe methode ze typeert als vrijstaande woning. Een voorbeeld hiervan is Hoog Soeren 55 in Hoog Soeren. Dit adres heeft volgens de BAG twee gebruiksfuncties, namelijk een woonfunctie en een bijeenkomstfunctie. De woonfunctie gaat in dit geval voor, waardoor we het pand typeren als vrijstaande woning. Afbeelding Hoog Soeren 55: vrijstaand Foto Afbeelding Hoog Soeren 55: BAGViewer Verschuiving hoek-/tussenwoning naar vrijstaande woning Een deel van de tussen- of hoekwoningen die via de oude methode zo getypeerd werd, blijken vrijstaande woningen te zijn. Dit heeft te maken met het feit dat de nieuwe methode alleen verblijfsobjecten meeneemt. Garages of schuurtjes sluiten we dus uit. Voorheen zagen we die vaak wel als buren. In onderstaand voorbeeld ziet de nieuwe methode huisnummer 5 en 23 (Buiten Hofstraat in Kampen) als vrijstaande woning, terwijl de oude methode deze als hoekwoning typeerde omdat er een aangrenzend pand is. Afbeelding Buiten Hofstraat Kampen foto Afbeelding Buiten Hofstraat Kampen - kaart 10

11 2.3 Foutieve typering door onjuiste informatie BAG Een aantal adressen krijgt een foutieve typering doordat de BAG onjuiste informatie bevat. Voorbeelden hiervan zijn: - Hoge Larenseweg 64, 1221 AS Hilversum. Volgens de nieuwe woningtypering is dit een twee-onderéén-kap-woning, maar in werkelijkheid blijkt het om een tussenwoning te gaan. De reden hiervoor is dat het naastliggende pand in de BAG geen verblijfsobject bevat. Afbeeldingen Hoge Larenseweg 64 Hilversum- kaart/foto - Groenestraat 51, 8012 VK in Zwolle. Zowel in de oude als nieuwe typering zien we dit pand als hoekwoning. Dit komt door de smalle tussenruimte tussen dit pand en aangrenzend pand in de BAG. In werkelijkheid bestaat deze tussenruimte echter niet. 11

12 Afbeeldingen Groenestraat 51 Zwolle kaart/foto - W. Ontzigtstraat 1, 2461 SK Ter Aar. Volgens de nieuwe typering gaat het om een hoekwoning. In werkelijkheid kun je zeggen dat het om een twee-onder-één-kap-woning gaat. De BAG kent geen bijgebouwen en de huizen grenzen via de garages aan elkaar. Afbeeldingen W. Ontzigtstraat 1 Ter Aar kaart/foto 12

13 Bijlage 2 PROVINCIE WT nieuw WT oud <> <> A A % H H % K K % N N % T T % V V % Drenthe A 1 0,00% ,40% 120 0,00% 26 0,00% 863 0,30% 271 0,10% 28 0,00% Drenthe H 6 0,00% ,50% ,50% 179 0,10% 319 0,10% 964 0,40% 61 0,00% Drenthe K 7 0,00% ,50% 210 0,10% ,30% 643 0,30% 209 0,10% ,40% Drenthe N 30 0,00% ,20% 239 0,10% 494 0,20% ,20% 319 0,10% ,70% Drenthe O 0,00% 385 0,20% 155 0,10% 294 0,10% ,70% 209 0,10% 612 0,20% Drenthe T 5 0,00% ,90% 332 0,10% 272 0,10% 647 0,30% ,20% 48 0,00% Drenthe V 0,00% 132 0,10% 101 0,00% 167 0,10% ,50% 13 0,00% ,60% Flevoland A 0,00% ,10% 223 0,10% 61 0,00% 689 0,40% ,60% 80 0,00% Flevoland H 8 0,00% ,60% ,80% 51 0,00% 281 0,20% ,00% 35 0,00% Flevoland K 0,00% 117 0,10% 149 0,10% ,50% 164 0,10% 228 0,10% 249 0,10% Flevoland N 2 0,00% ,60% 324 0,20% 501 0,30% ,20% 923 0,50% ,80% Flevoland O 0,00% 219 0,10% 249 0,10% 200 0,10% 463 0,30% 642 0,40% 227 0,10% Flevoland T 2 0,00% ,00% 373 0,20% 64 0,00% 394 0,20% ,40% 25 0,00% Flevoland V 2 0,00% 7 0,00% 50 0,00% 40 0,00% 294 0,20% 39 0,00% ,10% Friesland A 11 0,00% ,00% 329 0,10% 67 0,00% ,50% 798 0,20% 63 0,00% Friesland H 32 0,00% ,60% ,20% 568 0,20% 542 0,20% ,50% 295 0,10% Friesland K 18 0,00% ,30% 438 0,10% ,60% ,30% 370 0,10% ,70% Friesland N 83 0,00% ,00% 658 0,20% 963 0,30% ,70% ,30% ,30% Friesland O 2 0,00% 735 0,20% 257 0,10% 376 0,10% ,70% 352 0,10% 906 0,30% Friesland T 42 0,00% ,70% ,40% 769 0,20% ,40% ,80% 217 0,10% Friesland V 8 0,00% 91 0,00% 276 0,10% 501 0,10% ,60% 79 0,00% ,50% Gelderland A 16 0,00% ,80% 695 0,10% 200 0,00% ,80% ,20% 468 0,00% Gelderland H 48 0,00% ,70% ,80% ,10% ,20% ,90% 533 0,10% Gelderland K 63 0,00% ,90% ,40% ,50% ,20% ,60% ,60% Gelderland N 123 0,00% ,90% ,20% ,30% ,00% ,30% ,30% Gelderland O 8 0,00% ,20% ,10% 663 0,10% ,70% ,20% ,30% Gelderland T 55 0,00% ,00% ,70% ,40% ,30% ,40% 498 0,10% Gelderland V 8 0,00% 679 0,10% 969 0,10% ,20% ,30% 322 0,00% ,00% Groningen A 5 0,00% ,60% 208 0,10% 41 0,00% ,70% 992 0,30% 38 0,00% Groningen H 9 0,00% ,80% ,50% 241 0,10% 397 0,10% ,40% 90 0,00% Groningen K 4 0,00% 778 0,30% 181 0,10% ,40% 501 0,20% 158 0,10% ,50% Groningen N 15 0,00% ,60% 420 0,10% 513 0,20% ,50% 886 0,30% ,10% Groningen O 0,00% 517 0,20% 155 0,10% 203 0,10% ,40% 211 0,10% 864 0,30% Groningen T 14 0,00% ,70% 514 0,20% 375 0,10% ,30% ,90% 52 0,00% Groningen V 4 0,00% 45 0,00% 82 0,00% 197 0,10% 748 0,20% 21 0,00% ,50% Limburg A 12 0,00% ,10% ,20% 253 0,00% ,60% ,50% 85 0,00% Limburg H 20 0,00% ,80% ,60% ,40% ,20% ,00% 517 0,10% Limburg K 19 0,00% ,30% ,30% ,10% ,20% ,30% ,60% Limburg N 81 0,00% ,90% ,30% ,30% ,20% ,60% ,70% Limburg O 5 0,00% ,40% 726 0,10% 431 0,10% ,60% ,20% ,20% Limburg T 45 0,00% ,60% ,80% ,50% ,40% ,80% 422 0,10% Limburg V 3 0,00% 198 0,00% 600 0,10% 691 0,10% 985 0,20% 224 0,00% ,30% Brabant A 10 0,00% ,80% ,10% 332 0,00% ,50% ,40% 170 0,00% Brabant H 67 0,00% ,70% ,90% ,30% ,20% ,00% 986 0,10% Brabant K 46 0,00% ,30% ,10% ,90% ,20% ,20% ,60% Brabant N 165 0,00% ,90% ,30% ,30% ,20% ,50% ,90% 13

14 Brabant O 18 0,00% ,30% ,10% 867 0,10% ,50% ,30% ,30% Brabant T 89 0,00% ,30% ,00% ,60% ,30% ,40% ,10% Brabant V 24 0,00% 303 0,00% 736 0,10% 898 0,10% ,30% 312 0,00% ,00% Holland A 54 0,00% ,50% ,10% 289 0,00% ,20% ,40% 193 0,00% Holland H 83 0,00% ,60% ,20% ,10% ,20% ,60% 696 0,00% Holland K 40 0,00% ,20% ,10% ,80% ,10% ,10% ,20% Holland N 237 0,00% ,80% ,30% ,10% ,20% ,90% ,50% Holland O 12 0,00% ,40% ,10% 504 0,00% ,40% ,20% ,10% Holland T 117 0,00% ,40% ,50% ,20% ,60% ,50% 570 0,00% Holland V 5 0,00% 199 0,00% 633 0,00% 736 0,10% ,20% 214 0,00% ,20% Overijssel A 2 0,00% ,60% 576 0,10% 153 0,00% ,70% ,30% 71 0,00% Overijssel H 22 0,00% ,60% ,00% ,20% 821 0,10% ,80% 325 0,10% Overijssel K 20 0,00% ,00% 927 0,20% ,40% 950 0,20% 882 0,20% ,60% Overijssel N 64 0,00% ,50% ,20% ,30% ,80% ,40% ,00% Overijssel O 7 0,00% ,30% 628 0,10% 621 0,10% ,50% ,20% ,30% Overijssel T 45 0,00% ,20% ,40% ,30% ,30% ,90% 233 0,00% Overijssel V 4 0,00% 286 0,10% 496 0,10% 521 0,10% ,40% 111 0,00% ,60% Utrecht A 9 0,00% ,50% 480 0,10% 99 0,00% ,70% ,30% 90 0,00% Utrecht H 41 0,00% ,70% ,60% 767 0,10% ,20% ,70% 322 0,10% Utrecht K 21 0,00% ,20% 386 0,10% ,90% 787 0,10% 301 0,00% ,30% Utrecht N 47 0,00% ,60% ,20% ,20% ,40% ,50% ,50% Utrecht O 6 0,00% ,20% 462 0,10% 249 0,00% ,40% ,20% 760 0,10% Utrecht T 37 0,00% ,60% ,80% ,30% ,40% ,00% 360 0,10% Utrecht V 4 0,00% 84 0,00% 188 0,00% 255 0,00% ,20% 33 0,00% ,50% Zeeland A 1 0,00% ,60% 117 0,10% 17 0,00% ,10% 388 0,20% 43 0,00% Zeeland H 29 0,00% ,50% ,20% 390 0,20% 611 0,30% ,00% 270 0,10% Zeeland K 9 0,00% 489 0,20% 296 0,10% ,70% 712 0,30% 250 0,10% ,50% Zeeland N 23 0,00% ,90% ,50% 839 0,40% ,50% ,90% ,10% Zeeland O 0,00% 238 0,10% 171 0,10% 156 0,10% ,10% 287 0,10% 472 0,20% Zeeland T 44 0,00% ,40% ,60% 706 0,30% ,70% ,90% 172 0,10% Zeeland V 7 0,00% 65 0,00% 218 0,10% 294 0,10% ,20% 168 0,10% ,20% Zuid- Holland A 97 0,00% ,00% ,10% 217 0,00% ,10% ,40% 191 0,00% Zuid- Holland H 80 0,00% ,50% ,80% 967 0,10% ,20% ,60% 766 0,00% Zuid- Holland K 24 0,00% ,10% 587 0,00% ,80% ,10% 553 0,00% ,20% Zuid- Holland N 148 0,00% ,00% ,10% ,10% ,40% ,40% ,40% Zuid- Holland O 17 0,00% ,30% ,10% 489 0,00% ,30% ,20% ,10% Zuid- Holland T 111 0,00% ,90% ,30% ,10% ,50% ,60% 542 0,00% Zuid- Holland V 13 0,00% 146 0,00% 379 0,00% 370 0,00% ,20% 145 0,00% ,80% Tabel 2.1 verschillen nieuwe en oude methode per provincie, telling gebaseerd op proefdata, beeld stemt overeen met de levering. 14

15 GEMEENTE WT nieuw WT oud <> <> A A % H H % K K % N N % T T % V V % Amsterdam A 39 0,01% ,48% 601 0,13% 117 0,03% ,70% ,50% 23 0,00% Amsterdam H 16 0,00% ,42% ,59% 43 0,01% 392 0,08% 844 0,18% 28 0,01% Amsterdam K 3 0,00% 225 0,05% 35 0,01% ,40% 109 0,02% 20 0,00% 93 0,02% Amsterdam N 179 0,04% ,94% 366 0,08% 91 0,02% ,51% ,46% 273 0,06% Amsterdam O 5 0,00% ,73% 73 0,02% 26 0,01% 868 0,19% 402 0,09% 59 0,01% Amsterdam T 15 0,00% ,30% 382 0,08% 79 0,02% ,61% ,71% 6 0,00% Amsterdam V 1 0,00% 12 0,00% 42 0,01% 28 0,01% 261 0,06% 35 0,01% ,39% Rotterdam A 24 0,01% ,43% 259 0,08% 46 0,01% ,67% ,40% 8 0,00% Rotterdam H 16 0,00% ,39% ,63% 27 0,01% 606 0,18% ,43% 24 0,01% Rotterdam K 1 0,00% 111 0,03% 52 0,02% ,91% 136 0,04% 60 0,02% 95 0,03% Rotterdam N 18 0,01% ,79% 170 0,05% 62 0,02% ,90% 646 0,19% ,31% Rotterdam O 3 0,00% ,49% 103 0,03% 46 0,01% 731 0,21% 342 0,10% 63 0,02% Rotterdam T 14 0,00% ,53% 447 0,13% 50 0,01% ,72% ,25% 15 0,00% Rotterdam V 6 0,00% 19 0,01% 45 0,01% 23 0,01% 260 0,08% 11 0,00% ,81% 's- Gravenhage A 4 0,00% ,35% 253 0,09% 20 0,01% ,49% ,74% 7 0,00% 's- Gravenhage H 1 0,00% ,45% ,84% 18 0,01% 525 0,19% 907 0,33% 5 0,00% 's- Gravenhage K 0,00% 70 0,03% 25 0,01% ,93% 111 0,04% 35 0,01% 94 0,03% 's- Gravenhage N 5 0,00% ,03% 162 0,06% 38 0,01% ,88% 920 0,33% 138 0,05% 's- Gravenhage O 0,00% ,55% 128 0,05% 32 0,01% 490 0,18% 506 0,18% 115 0,04% 's- Gravenhage T 4 0,00% ,73% 370 0,13% 27 0,01% ,74% ,81% 4 0,00% 's- Gravenhage V 0,00% 3 0,00% 23 0,01% 5 0,00% 213 0,08% 18 0,01% ,56% Utrecht A 3 0,00% ,40% 208 0,13% 21 0,01% ,17% ,81% 10 0,01% Utrecht H 5 0,00% 989 0,62% ,92% 34 0,02% 232 0,14% 933 0,58% 53 0,03% Utrecht K 1 0,00% 47 0,03% 15 0,01% ,81% 53 0,03% 12 0,01% 79 0,05% Utrecht N 7 0,00% ,10% 299 0,19% 79 0,05% ,09% ,93% 183 0,11% Utrecht O 0,00% 425 0,27% 76 0,05% 34 0,02% 169 0,11% 432 0,27% 63 0,04% Utrecht T 3 0,00% ,43% ,47% 817 0,51% ,63% ,65% 141 0,09% Utrecht V 0,00% 6 0,00% 12 0,01% 11 0,01% 133 0,08% 5 0,00% ,12% Tabel 2.2 verschillen nieuwe en oude methode 4 grote steden, telling gebaseerd op proefdata, beeld stemt overeen met de levering. 15