07.12.2012 Views

Hinde r - TNO

Hinde r - TNO

Hinde r - TNO

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

<strong>TNO</strong> Inro rapport 2002-53<br />

Relaties tussen geluidbelasting en hinder voor industrie- en rangeerterreinen<br />

<strong>Hinde</strong>r<br />

100<br />

80<br />

60<br />

40<br />

20<br />

0<br />

25 35 45 55 65<br />

Lden<br />

Emmen<br />

Wormerveer<br />

Breda<br />

Foxhol<br />

Martenshoek<br />

Leerdam<br />

Figuur 4.1 Lden-hinder relaties voor de verschillende onderzoekslokaties. Punten zijn<br />

alleen voor herkenning toegevoegd en zijn geen datapunten.<br />

33 / 51<br />

Random variatie tussen locaties<br />

De spreiding in hinder per type bron in figuur 4.1, dus de variatie tussen de twee<br />

rangeerterreinen en de variatie tussen de niet-seizoensgebonden industrieterreinen<br />

onderling, is verder onderzocht. Nagegaan is wat de voorkeur heeft: een model waarin<br />

deze spreiding opgevat wordt als het gevolg van een random locatie effect, of een<br />

eenvoudiger model waarin variatie tussen locaties en individuele variatie niet<br />

onderscheiden worden. Hiervoor zijn modellen gebruikt zoals beschreven in de vorige<br />

paragraaf, met en zonder locatie als random factor.<br />

In de analyses is geluidhinder de afhankelijke variabele. Naast Lden en dummies<br />

voor het type locatie, zijn predictor variabelen toegevoegd die verschil in hinder<br />

tussen locaties zouden kunnen verklaren en daarmee het resterende random locatie<br />

effect mogelijk reduceren.<br />

De uitkomsten zijn weergegeven in tabel 4.1, met in box 1 een toelichting bij de<br />

variabelen in de analyse. De tabel laat zien dat de ‘model fit’ enigszins terugloopt<br />

door geen random locatie effect in het model op te nemen. Het verschil is echter<br />

beperkt vergeleken met de invloed die het al dan niet toevoegen van een aantal van<br />

de interessanter predictor variabelen op de model fit heeft, zoals we nog zullen zien.<br />

Verder is belangrijk dat het patroon van gewichten in beide gevallen hetzelfde is.<br />

Omdat bovendien het random locatie effect niet significant is, wordt in de volgende<br />

analyses gewerkt met het eenvoudiger model zonder random locatie effect. Met<br />

Delft<br />

IJmond<br />

Sluiskil<br />

Venlo<br />

Nijmegen

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!