LC 00728: verschil tussen versies

Geen bewerkingssamenvatting
Geen bewerkingssamenvatting
 
(12 tussenliggende versies door 2 gebruikers niet weergegeven)
Regel 35: Regel 35:
|}
|}
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|'''Toelichting'''
|'''<sub>Toelichting</sub>'''
|-
|-
|* Een verplaatsing kan plaatsvinden  met één of  meerdere transportmiddelen (uni- en  multimodal).
|<sub>* Een verplaatsing kan plaatsvinden  met één of  meerdere transportmiddelen (uni- en  multimodal).</sub>
|-
|-
|** Een deelverplaatsing vindt plaats  met één  type transportmiddel  (unimodal).
|<sub>** Een deelverplaatsing vindt plaats  met één  type transportmiddel  (unimodal).</sub>
|}
|}


==== Overzicht gebruikte transportmiddelen pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland' (mobiliteitsgedrag) ====
==== Overzicht gebruikte transportmiddelen pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland' (mobiliteitsgedrag) ====
Beschrijf hier de gezamenlijke ambitie of doelstelling van de betrokkenen in deze uitdagende situatie.
{| class="wikitable"
 
|'''Transportmiddel'''
|'''Deelverplaatsingen (in %)'''
|'''Afstand (in %)'''
|'''Tijdsduur (in %)'''
|-
|Auto
|54,91%
|87,25%
|64,95%
|-
|Te voet
|25,81%
|2,75%
|20,91%
|-
|Fiets
|16,94%
|5,07%
|11,55%
|-
|Trein
|2,29%
|3,65%
|2,49%
|-
|Overig
|0,05%
|1,27%
|0,04%
|}


==== Oplossingen, interventies, kansen etc. en (beoogd) resultaat of effect daarvan ====
==== Mobiliteitsprofielen pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland' ====
Uitgevoerde of wenselijke aanpassingen in de situatie.
Op basis van verblijfspatronen van de app-gebruikers zijn een viertal (toeristisch recreatieve) gebruikerssclusters geformuleerd, namelijk:
# Interne gebruikers (inwoners en ‘vaste gasten’);
# Eénmalige dagbezoekers;
# Eénmalige lange-verblijfsbezoekers;
# Herhaalbezoekers.


Een nader vergelijk (meer in detail) tussen de vier gebruikersclusters levert de volgende inzichten op (op basis van gemiddeld gebruik per cluster):
* Het autogebruik bij de vier clusters varieert tussen de 39% en 64%;
* Het fietsgebruik bij de vier clusters varieert tussen de 14% en 25%;
* Het wandelen bij de vier clusters varieert tussen de 19% en 36%;
* De gebruikersclusters ‘interne gebruikers’ en ‘éénmalig lange-verblijfsbezoekers’ wandelen gemiddeld meer dan de andere twee gebruikersclusters;
* Het autogebruik bij de gebruikersclusters ‘éénmalige dagbezoekers’ en ‘herhaalbezoekers’ ligt hoger dan bij de andere twee gebruikersclusters;
* De ‘éénmalige dagbezoekers’ komen na Nederland (50%), voornamelijk uit België (28%) en Duitsland (20%);
* De ‘lange-verblijfsbezoekers’ komen na Nederland (62%), voornamelijk uit Duitsland (25%) en in mindere mate België (12%).
==== Bestemmingsmatrix pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland' ====


==== Succesfactoren en lessons learned ====
===== <sub>Totaal aantal verplaatsingen (absoluut), transportmiddel onafhankelijk</sub> =====
Wanneer is deze casus of uitdagende situatie een succes? Waar aan moet worden voldaan zodat de doelstelling succesvol kan worden behaald? Omschrijf deze succesfactoren zo expliciet (concreet) of meetbaar mogelijk.
[[Bestand:Verplaatsingen absoluut.png|miniatuur|Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel onafhankelijk provincie Zeeland (bron: ‘Datasciences vervoersstromen Zeeland’)|geen]]
* Meer dan 90% van de verplaatsingen die starten (startlokatie) in de gemeente Schouwen-Duiveland of Sluis eindigen (bestemming) ook in diezelfde gemeente;
* Meer dan 40% van de verplaatsingen die starten in de gemeente Borsele, Goes, Reimerswaal of Vlissingen eindigen niet in diezelfde gemeente.


===== <sub>Totaal aantal verplaatsingen (absoluut), met <u>de auto</u> als transportmiddel</sub> =====
[[Bestand:Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel auto.png|geen|miniatuur|Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel auto provincie Zeeland (bron: ‘Datasciences vervoersstromen Zeeland’)]]
* De meeste verplaatsingen per auto zijn (in absolute zin) gemaakt in de gemeente Schouwen-Duiveland en Veere;
* In de gemeente Borsele, Goes, Kapelle en Vlissingen wordt de auto met name ingezet voor regionale verplaatsingen (tussen gemeenten) en nauwelijks binnen de gemeente;
* Ca. 40% van de verplaatsingen met de auto die starten in de gemeente Kapelle, eindigen in de gemeente Goes;
* Ca. 60% van de verplaatsingen met de auto die starten in de gemeente Vlissingen, eindigen in de gemeente Middelburg of Veere (Walcheren).


==== Theoretische onderbouwing ====
===== <sub>Totaal aantal verplaatsingen (absoluut), met <u>de fiets</u> als transportmiddel</sub> =====
Schrijf hier over relevante resultaten en inzichten uit jouw eigen of andermans projecten en verdiepend onderzoek. Voeg bijbehorende bronnen toe.
[[Bestand:Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel fiets.png|geen|miniatuur|Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel fiets provincie Zeeland (bron: ‘Datasciences vervoersstromen Zeeland’)]]
* De meeste verplaatsingen per fiets zijn (in absolute zin) gemaakt in de gemeente Schouwen-Duiveland en Veere (lokaal);
* De meeste niet lokale verplaatsingen per fiets zijn (in absolute zin) gemaakt tussen de gemeente Middelburg en Veere (in beide richtingen) en tussen Veere en Vlissingen;
* Ca. 20% van de verplaatsingen met de fiets die starten in de gemeente Borsele, Noord-Beveland, Reimerswaal of Vlissingen, hebben ‘intergemeentelijke karakteristieken’.


=== Succesfactoren en lessons learned ===
Met de pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland' is een unieke dataset verzameld. De combinatie van een toeristische mobiele applicatie ('Zeeland-app') en dataverzameling (context-technologie) bereikt op een eenvoudige manier een unieke doelgroep die zich bereid toont om gegevens te delen. De data geeft inzicht in multimodale mobiliteitsstromen van bezoekers, nuttig voor mobiliteitsmanagement van de regio. Daarnaast toont de data verblijfspatronen en laat het toe om de gebruikers te segmenteren volgens consumentsegmenten. Dit geeft naast mobiliteit inzicht in de toeristische activiteit van de gebruikers tijdens hun verblijven. De informatie op deze manier verzameld kan in de toekomst ongetwijfeld een substantiële bijdrage leveren aan het verbeteren van het management van 'toeristische mobiliteit' de verdere ontwikkeling van het toeristisch recreatieve aanbod.


=== Onderliggende documenten ===
{{Cite|resource=Bestand:2018-09-18 Rapportage Kenniscentrum Kusttoerisme verplaatsingsbehoeften toerist (prestatiebewijs a).pdf|name=Rapportage Kenniscentrum Kusttoerisme verplaatsingsbehoeften toerist|dialog=process-file-dialog}}


{{Cite|resource=Bestand:28-01-18 Rapport Onderzoeksresultaten datasciences vervoersstromen Zeeland (prestatiebewijs a 1).pdf|name=Rapport Onderzoeksresultaten datasciences vervoersstromen Zeeland|dialog=process-file-dialog}}




Regel 70: Regel 128:
|Sequence number=2
|Sequence number=2
|Context type=Situation
|Context type=Situation
|Heading=Data sciences vervoersstromen Zeeland - resultaten
|Heading=Pilot - resultaten
|Show referred by=Nee
|Show referred by=Nee
}}
}}

Huidige versie van 8 feb 2019 om 14:53

Metadata app-gebruikers pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland'

Attribuut Waarde (aantal)
App-gebruikers 1.505
Verplaatsingen * 124.725
Deelverplaatsingen (onderdeel verplaatsing) ** 151.612
Afstand (in kilometers) 2.201.957
Tijdsduur (in minuten) 3.149.152
Gemiddeld aantal verplaatsingen per app-gebruiker 82,9
Gemiddeld aantal deelverplaatsingen per verplaatsing 1,2
Gemiddelde afstand per verplaatsing 17,7
Gemiddelde tijdsduur per verplaatsing 25,3
Toelichting
* Een verplaatsing kan plaatsvinden met één of meerdere transportmiddelen (uni- en multimodal).
** Een deelverplaatsing vindt plaats met één type transportmiddel (unimodal).

Overzicht gebruikte transportmiddelen pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland' (mobiliteitsgedrag)

Transportmiddel Deelverplaatsingen (in %) Afstand (in %) Tijdsduur (in %)
Auto 54,91% 87,25% 64,95%
Te voet 25,81% 2,75% 20,91%
Fiets 16,94% 5,07% 11,55%
Trein 2,29% 3,65% 2,49%
Overig 0,05% 1,27% 0,04%

Mobiliteitsprofielen pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland'

Op basis van verblijfspatronen van de app-gebruikers zijn een viertal (toeristisch recreatieve) gebruikerssclusters geformuleerd, namelijk:

  1. Interne gebruikers (inwoners en ‘vaste gasten’);
  2. Eénmalige dagbezoekers;
  3. Eénmalige lange-verblijfsbezoekers;
  4. Herhaalbezoekers.

Een nader vergelijk (meer in detail) tussen de vier gebruikersclusters levert de volgende inzichten op (op basis van gemiddeld gebruik per cluster):

  • Het autogebruik bij de vier clusters varieert tussen de 39% en 64%;
  • Het fietsgebruik bij de vier clusters varieert tussen de 14% en 25%;
  • Het wandelen bij de vier clusters varieert tussen de 19% en 36%;
  • De gebruikersclusters ‘interne gebruikers’ en ‘éénmalig lange-verblijfsbezoekers’ wandelen gemiddeld meer dan de andere twee gebruikersclusters;
  • Het autogebruik bij de gebruikersclusters ‘éénmalige dagbezoekers’ en ‘herhaalbezoekers’ ligt hoger dan bij de andere twee gebruikersclusters;
  • De ‘éénmalige dagbezoekers’ komen na Nederland (50%), voornamelijk uit België (28%) en Duitsland (20%);
  • De ‘lange-verblijfsbezoekers’ komen na Nederland (62%), voornamelijk uit Duitsland (25%) en in mindere mate België (12%).

Bestemmingsmatrix pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland'

Totaal aantal verplaatsingen (absoluut), transportmiddel onafhankelijk
Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel onafhankelijk provincie Zeeland (bron: ‘Datasciences vervoersstromen Zeeland’)
  • Meer dan 90% van de verplaatsingen die starten (startlokatie) in de gemeente Schouwen-Duiveland of Sluis eindigen (bestemming) ook in diezelfde gemeente;
  • Meer dan 40% van de verplaatsingen die starten in de gemeente Borsele, Goes, Reimerswaal of Vlissingen eindigen niet in diezelfde gemeente.
Totaal aantal verplaatsingen (absoluut), met de auto als transportmiddel
Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel auto provincie Zeeland (bron: ‘Datasciences vervoersstromen Zeeland’)
  • De meeste verplaatsingen per auto zijn (in absolute zin) gemaakt in de gemeente Schouwen-Duiveland en Veere;
  • In de gemeente Borsele, Goes, Kapelle en Vlissingen wordt de auto met name ingezet voor regionale verplaatsingen (tussen gemeenten) en nauwelijks binnen de gemeente;
  • Ca. 40% van de verplaatsingen met de auto die starten in de gemeente Kapelle, eindigen in de gemeente Goes;
  • Ca. 60% van de verplaatsingen met de auto die starten in de gemeente Vlissingen, eindigen in de gemeente Middelburg of Veere (Walcheren).
Totaal aantal verplaatsingen (absoluut), met de fiets als transportmiddel
Bestemmingsmatrix (absoluut) transportmiddel fiets provincie Zeeland (bron: ‘Datasciences vervoersstromen Zeeland’)
  • De meeste verplaatsingen per fiets zijn (in absolute zin) gemaakt in de gemeente Schouwen-Duiveland en Veere (lokaal);
  • De meeste niet lokale verplaatsingen per fiets zijn (in absolute zin) gemaakt tussen de gemeente Middelburg en Veere (in beide richtingen) en tussen Veere en Vlissingen;
  • Ca. 20% van de verplaatsingen met de fiets die starten in de gemeente Borsele, Noord-Beveland, Reimerswaal of Vlissingen, hebben ‘intergemeentelijke karakteristieken’.

Succesfactoren en lessons learned

Met de pilot 'Datasciences Vervoersstromen Zeeland' is een unieke dataset verzameld. De combinatie van een toeristische mobiele applicatie ('Zeeland-app') en dataverzameling (context-technologie) bereikt op een eenvoudige manier een unieke doelgroep die zich bereid toont om gegevens te delen. De data geeft inzicht in multimodale mobiliteitsstromen van bezoekers, nuttig voor mobiliteitsmanagement van de regio. Daarnaast toont de data verblijfspatronen en laat het toe om de gebruikers te segmenteren volgens consumentsegmenten. Dit geeft naast mobiliteit inzicht in de toeristische activiteit van de gebruikers tijdens hun verblijven. De informatie op deze manier verzameld kan in de toekomst ongetwijfeld een substantiële bijdrage leveren aan het verbeteren van het management van 'toeristische mobiliteit' de verdere ontwikkeling van het toeristisch recreatieve aanbod.

Onderliggende documenten

Rapportage Kenniscentrum Kusttoerisme verplaatsingsbehoeften toerist

Rapport Onderzoeksresultaten datasciences vervoersstromen Zeeland

























Referenties