tot het wegennet. Beide bestanden, die moesten worden
betrokken van derden, dienden als georeferentie voor de
diverse demografische en gezondheidskundige attribuutge-
gevens. Ze konden moeiteloos via het arcexport-formaat
(het uitwisselingsformaat van Arc/Info) in SPANS worden
ingelezen.
Demografische gegevens over populaties en subpopulaties
zijn van groot belang voor beschrijvend en analytisch epi
demiologisch onderzoek. Ze dienen als noemer in de zoge-
naamde epidemilogische breuk, waarbij ziektegevallen bin
nen een (sub)populatie worden gecorrigeerd voor de grootte
van die (sub)populatie. Demografische gegevens worden
meestal verzameld op het niveau van een bepaalde adminis-
tratieve eenheid en opgeslagen in de vorm van attribuut-
tabellen. SPANS ondersteunt conversie en import van attri-
buutgegevens vanuit een groot aantal formaten (zoals
ASCII, dBase, Lotus 123). Invoer van gegevens levert dan
ook zelden problemen op. Het verkrijgen van demografi
sche gegevens op een laag aggregatieniveau, viercijferige
postcodegebieden, bleek moeilijker dan verwacht. Epide
miologisch onderzoek steh kwaliteitseisen aan gegevens.
Men is met name geinteresseerd in een onderscheid van
subpopulaties naar geslacht. en daarbinnen gedifferentieerd
naar leeftijdsklassen van vijf jaar. De getallen moeten bij
voorkeur ook nog verkregen zijn uit tellingen en liever niet
uit schattingen. Gedetailleerde demografische informatie is
op het niveau van viercijferig postcodegebied of CBS-buurt
aanwezig bij de afzonderlijke bevolkingsafdelingen van
iedere Nederlandse gemeente. Zij wordt echter nog niet op
structurele wijze op een centraal punt in Nederland verza
meld. De komst van een Gemeentelijke Basis Administratie
zou in dit verband uitkomst bieden. Acquisitie van deze
gegevens is uit pure noodzaak door het RIVM zelf ter hand
genomen en dat bleek, zoals verwacht, een zeer tijdrovend
proces. Ten behoeve van een eerste grove schatting van het
aantal blootgestelde personen in de regio Schiphol is daar-
Kosteneenheden (Ke) vormen een maat voor het optre-
den van hinder door geluidsbelasting. Bij 35 Ke ondervindt
25% van de omwonenden ernstige hinder (zie ook figuur 4).
Figuur 1. Milieu-informatie gebruikt bij de Gezondheidskundige
Evaluatie Schiphol.
om voorlopig gebruik gemaakt van een uitgebreid punten-
bestand, dat in het kader van de MER reeds door derden
was aangemaakt. Het bestand geeft per puntlocatie een
schatting van het aantal bestaande en geplande woningen.
Door nu voor elk punt het aantal wooneenheden te verme-
nigvuldigen met de gemiddelde woningbezetting is het aan
tal inwoners op die locatie geschat. Uit vergelijking met cij-
fers verkregen bij enkele gemeenten in het studiegebied
bleek dat deze schattingen op gemeenteniveau goed over-
een komen met de resulaten van tellingen.
De luchthaven Schiphol heeft een milieubelastend effect op
zijn omgeving. De milieu-informatie die gebruikt werd ten
behoeve van de Gezondheidskundige Evaluatie Schiphol
bezit dan ook een duidelijke ruimtelijke component. Alle
relevante ruimtelijke informatie over de milieufactoren
werd door het RIVM van externe bronnen betrokken. In
figuur 1 wordt een overzicht gegeven van deze informatie.
Nog niet alles is in het presentatiesysteem beschikbaar.
Enkele berekeningen moet nog worden uitgevoerd door de
externe leveranciers, en sommige modellen zijn nog in ont-
wikkeling. Gegevens over electromagnetische straling en
het risico van verkeersongevallen zijn nog niet in het over
zicht opgenomen omdat ze op körte termijn niet beschik
baar zijn. De aangeleverde geluidscontouren konden weder-
om via het arcexport-formaat in SPANS worden
opgenomen. De puntgegevens van TNO met betrekking tot
stank- en luchtverontreiniging zijn ongeclassificeerd aange-
leverd. Met een lineaire interpolatie, die standaard in
SPANS aanwezig is en die overeenkomt met de interpola-
tiemethode die TNO zelf gebruikt, zijn de puntgegevens
omgezet in vlakinformatie.
Van alle gegevens die voor een beschrijving van de huidige
gezondheidstoestand relevant worden geacht, zijn gezond-
heidsstatistieken het moeilijkst te verkrijgen. In Nederland
worden slechts een beperkt aantal relevante gezondheidsin-
dicatoren routinematig geregistreerd. Daarnaast is de ruim
telijke resolutie van wel aanwezige gezondheidsstatistieken
veelal onvoldoende om bijvoorbeeld op het niveau van de
gemeente nog enige ruimtelijke variatie te kunnen ontdek-
ken. Een en ander heeft te maken met de hoge mate van
vertrouwelijkheid van de gegevens. Gegevens over de
gezondheid worden hierdoor meestal slechts op geaggre-
geerd niveau beschikbaar gesteld. Desalniettemin zijn ten
behoeve van de GES toch enige betrouwbare ruimtelijke
gegevens uit de Landelijke Medische Registratie beschik
baar gekomen. Het betreft hier gegevens over het aantal
ziekenhuisontslagen voor enkele geselecteerde aandoenin-
gen (waaronder hartinfarct en CARA) per viercijferig post
codegebied. Deze gegevens zijn reeds geanalyseerd (staat-
SEN et al., 1993), maar de kaarten zijn nog niet opgenomen
in het presentatiesysteem.
Gegegevenspresentatie
Ter illustratie van de mogelijkheden van een GIS bij de
Gezondheidskundige Evaluatie Schiphol en ten behoeve
van het presenteren van onderzoeks- en achtergrondgege-
vens is een presentatiesysteem ontwikkeld. Zoals reeds is
KT 1994.XX.2
43
Milieufactor
Bron
Hoe aangeleverd
Methode
Ruimtelijke
Dekking
geluid
NLR
Geklassificeerde
contourlijnen van
Kosten-eenheden
Reken
model
55 x 55 km
rond
Schiphol
luchtveront
reiniging
TNO
Regelmatig grid van
10000 punten met
jaargemiddelden en
98 percentielswaarden
voor concentratie
CO, N02, NOx, S02
en Zwarte Rook
Versprei-
dings-
model
10 x 10 km
rond
Schiphol
stank
TNO
LUW
Regelmatig grid van
1000 punten met
98 percentielswaarden
in geureenheden
(gebaseerd op metingen
bij vliegtuigmotoren)
Meting
20 x 20 km
rond
Schiphol
