1. Concentratie
9,719
Unieke sluipkentekens
43,144
Totaal overlasttrips
16,468
Unieke overlastkentekens
Wat is de Gini-coëfficiënt? De Gini-coëfficiënt is een maat voor ongelijkheid in de verdeling (0–1). Een waarde van 0 betekent dat elke gebruiker evenveel trips maakt; een waarde dicht bij 1 betekent dat bijna al het verkeer door een klein aantal kentekens wordt gegenereerd. Een lage Gini (zoals bij sluipverkeer) wijst op veel incidentele gebruikers, een hogere Gini (zoals bij overlast) op een kerngroep die vaker terugkomt.
Concentratie sluipverkeer
De top 10% meest frequente sluipkentekens (972 voertuigen) is verantwoordelijk voor 23% van alle sluiptrips. De top 20% (1,944 voertuigen) genereert 31% van de trips.
Het meest frequente sluipkenteken is 48 keer gezien in 43 dagen (mediaan: 1).
Concentratie overlastverkeer
De top 10% overlastkentekens (1,647 voertuigen) genereert 53% van de overlasttrips. De top 20% (3,294 voertuigen): 65%.
Sluipverkeer is vrij gelijk verdeeld (Gini 0.14): bijna elk kenteken sluipt even vaak. Overlast is geconcentreerder (Gini 0.54): een kleiner deel van de kentekens genereert een groter deel van de trips.
2. Routetrouw
734
Terugkerende sluipers (2+ dagen)
Van de 734 terugkerende sluipkentekens gebruikt 70% consequent dezelfde route. 29% wisselt tussen 2 routes, en 1% gebruikt 3 of meer routes.
De gemiddelde route-loyaliteit is 87%: dit percentage van de trips van een kenteken gaat via diens meest gebruikte route.
De meeste terugkerende sluipers kiezen steeds dezelfde route. Dit duidt op gewoontevorming: bestuurders die eenmaal een sluiproute ontdekken, blijven deze gebruiken.
3. Richting-consistentie
27%
Beide richtingen (totaal)
Van de 734 terugkerende sluipers rijdt 27% in beide richtingen (op dezelfde of verschillende dagen). 59% is alleen noordwaarts gezien, 14% alleen zuidwaarts.
43 kentekens (6%) maken minstens één retourrit op dezelfde dag (heen én terug via het buitengebied). In totaal gaat het om 92 retour-dagcombinaties.
Een aanzienlijk deel van de terugkerende sluipers rijdt in beide richtingen, waarvan een deel zelfs retour op dezelfde dag. Dit is een sterk signaal van woon-werkverkeer dat structureel het buitengebied gebruikt.
4. Tijdstip-consistentie
248
Kentekens met 3+ trips
2.2 uur
Gemiddelde σ aankomsttijd
57%
σ < 2 uur (consistent)
Van de terugkerende sluipers met 3 of meer trips heeft 57% een standaarddeviatie kleiner dan 2 uur — zij komen consequent op vergelijkbare tijdstippen. 17% heeft een spreiding van 2-4 uur, en 25% varieert sterk (σ ≥ 4 uur).
De eerste grafiek toont het gemiddelde tijdstip per kenteken — de concentratie in de ochtend- en avondspits is duidelijk. De tweede grafiek toont per kenteken (punt) hoe consistent dat tijdstip is: punten onder de oranje lijn (σ < 2 uur) komen op vaste tijden, punten erboven variëren sterk.
5. Overlap sluip/overlast
1,130
Kentekens in beide categorieën
11.6%
% van sluipkentekens
6.9%
% van overlastkentekens
1,130 kentekens komen zowel als sluipverkeer als overlastverkeer voor — dat is 11.6% van alle sluipkentekens en 6.9% van alle overlastkentekens.
Deze overlap-kentekens zijn gemiddeld 1.7 dagen als sluip en 3.3 dagen als overlast geregistreerd.
De overlap toont dat sommige voertuigen een wisselend patroon hebben: op sommige dagen rijden ze de volledige A↔C-route (sluip), op andere dagen alleen een deeltraject (overlast). Dit kan duiden op bestuurders die hun route aanpassen aan de omstandigheden.
6. Weekdagpatronen
Van de terugkerende sluipers rijdt 83% uitsluitend op werkdagen en 84% voor minstens 80% op werkdagen. Het gemiddelde werkdagaandeel is 90%.
De eerste grafiek toont het verschil in sluipverkeer per dag genormaliseerd naar het aantal beschikbare dagen van dat type. De tweede grafiek toont het patroon per individuele weekdag — werkdagen hebben beduidend meer sluipverkeer dan weekenddagen.
7. Relatie met A27-vertraging
Opmerking: Dit onderdeel gaat over de relatie tussen sluipverkeer en A27-congestie. Het is breder dan de herhalingsanalyse en hoort thematisch bij de A27-correlatie-analyse (zie het dashboard, tab Correlatie). Het is hier opgenomen als aanvulling op de herhalingsverkeer-context.
0.68
Correlatie sluip ~ A27-vertraging
1.9×
Meer sluip bij hoge vertraging
Op representatieve werkdagen (zonder meetproblemen, vakantie of data-issues) is de correlatie tussen dagelijks sluipverkeer en gemiddelde A27-vertraging r = 0.68. Op dagen met bovengemiddelde vertraging (≥1.8 min) zijn er gemiddeld 340 sluiptrips, versus 177 op rustigere dagen.
Blauwe punten zijn representatieve werkdagen, grijze ruiten overige dagen. De oranje stippellijn toont de lineaire trend op werkdagen. Het dagelijkse sluipverkeer hangt positief samen met de A27-vertraging.
8. Conclusies en beleidsrelevantie
De herhalingsverkeer-analyse levert een helder beeld van de structuur van het sluipverkeer rond Meerkerk.
De bevindingen kunnen als volgt worden samengevat:
Overwegend incidenteel, maar met structurele kern
Het overgrote deel van het sluipverkeer (>90% van de kentekens) is incidenteel:
voertuigen die slechts op 1 dag in de meetperiode als sluiper worden geregistreerd.
Dit grote aantal incidentele sluipers verklaart het relatief lage concentratieniveau (Gini ≈ 0,14).
Zij maken hun routekeuze waarschijnlijk ad hoc op basis van actuele verkeersinformatie of navigatie-apps.
Tegelijkertijd is er een kleine maar herkenbare structurele kern van terugkerende sluipers.
Deze groep kenmerkt zich door routetrouw (steeds dezelfde route), richtingconsistentie (retourritten),
tijdstip-consistentie (vaste tijden) en een sterk werkdag-patroon.
Dit profiel past bij woon-werkverkeer dat structureel het buitengebied als alternatief voor de A27 gebruikt.
A27-congestie als drijvende factor
Het dagelijkse volume sluipverkeer correleert positief met de A27-vertraging.
Op dagen met hoge congestie op de A27 neemt het sluipverkeer meetbaar toe.
Dit bevestigt dat de A27-situatie de belangrijkste push-factor is voor sluipverkeer.
Beleidsimplicaties
De tweedeling incidenteel/structureel heeft gevolgen voor de effectiviteit van maatregelen:
- Infrastructurele maatregelen (snelheidsremmers, afslagen beperken) werken voor beide groepen
maar zijn ingrijpend voor lokaal verkeer.
- Informatiemaatregelen (navigatie-apps beïnvloeden, dynamische routeinfo) kunnen het
grote volume incidentele sluipers het meest effectief verminderen.
- Handhaving (kentekenselectie, doorrijverboden) is effectiever tegen de
structurele kern dan tegen incidentele sluipers.
- Bronmaatregelen (A27-capaciteit, verkeersmanagement) pakken de onderliggende oorzaak aan
en reduceren beide groepen.