Wikia



Met het project Monitoring Zuidoost (MOZO) is de gemeente Amsterdam de weg ingeslagen naar structurele inwinning van verkeersgegevens. In de eerste fase van het project zijn vijftien verkeersregelinstallaties voorzien van data-inwinapparatuur. De gegevens worden in een centrale verwerkt tot verkeersinformatie. Met deze informatie wordt het netwerk in het economisch belangrijke Amsterdam-Zuidoost beheerd. De ingewonnen gegevens worden gebruikt voor beleidsinformatie, verkeersinformatie en dynamisch verkeersmanagement.


Inleiding Edit

In Amsterdam is in 2005 een pilot uitgevoerd met het inwinnen van actuele verkeersgegevens met gebruik van lussen van verkeersregelsinstallaties (VRI's). Vijftien verkeersregelsinstallaties in het gebied Amsterdam Zuidoost zijn opgewaardeerd, zodat ze elke vijf minuten gegevens naar een VRI-centrale sturen. De VRI-centrale stuurt de gegevens direct door aan de Monitoringscentrale Zuidoost. De ruwe actuele verkeersgegevens worden verrijkt met een verwachtingspatroon voor dat moment. Het verwachtingspatroon bestaat uit een set van 180 matrices en informatie over wegwerkzaamheden en evenementen. Na de succesvolle pilot is besloten het netwerk en het inwinnen van de gegevens uit te breiden.

Doel van het project Edit

De ontwikkelingen op het gebied van inwinning van actuele verkeersgegevens in stedelijke gebieden heeft de laatste jaren ook in Amsterdam een forse impuls gekregen. De reden voor deze ontwikkelingen is drieledig:

  1. De inwinning op het hoofdwegennet (HWN) is grotendeels gerealiseerd, dit is echter nog niet het geval voor het stedelijk wegennet (SWN). Gebiedsgerichte samenwerking, waarbij het SWN en het HWN als één wegennet wordt gezien, vereist inwinning van gegevens op het totale wegennet.
  2. Het HWN kan de toenemende verkeersdrukte in de regio Amsterdam niet meer opvangen. Gevolg hiervan is dat het SWN absoluut en relatief meer verkeer moet verwerken. Een betere benutting van het SWN is noodzakelijk.
  3. Het SWN is moeilijker te bemeten dan het HWN. Er zijn echter nieuwe technieken beschikbaar voor het SWN.

Het doel van het project Monitoring Zuidoost Amsterdam (MOZO) is het verkrijgen van een actueel verkeersbeeld van het wegennet in Amsterdam Zuidoost. De ingewonnen verkeersgegevens kunnen voor drie doelen worden gebruikt:

FasenEdit

De uitvoering van de verkeersmonitoring is voorbereid in een werkgroep van de Dienst Infrastructuur Verkeer en Vervoer (DIVV). De werkgroep bracht de wensen in beeld met betrekking tot verkeersmonitoring in Amsterdam, waarbij aandacht werd besteed aan:

  • de vraag aan welke inwingegevens behoefte is binnen de gemeente;
  • de vraag met welke inwinsystemen deze gegevens het 'beste' konden worden ingewonnen;
  • conclusies en aanbevelingen voor een systeemkeuze.

Het MOZO-project bestaat uit twee fasen. De eerste fase betrof de pilot uit 2005. Naar aanleiding van de successen die met deze pilot werden behaald, is in 2006 gestart met de opzet voor de tweede fase. Verwacht wordt dat in juni 2007 het systeem operationeel zal zijn. In de eerste fase zijn gegevens ingezameld voor een gebied dat een kwart van Amsterdam Zuidoost beslaat: het stedelijk wegennet binnen de ruit A2, A10-Oost, Gooiseweg en A9 (Gassperdammerweg).

In de tweede fase van het project, richt MOZO zich op:

  1. Uitbreiding van het bemeten gebied door het toevoegen van extra meetpunten; de ruit is naar het oosten toe vergroot en beslaat nu het gebied tot en met de A1. Naast het stedelijk wegennet binnen de ruit wordt in deze fase ook het rijkswegennet betrokken bij de monitoring. De meetpunten worden uitgebreid naar 25 VRI’s, MoniCa-gegevens en gegevens van parkeergarages.
  2. Uitbreiding van het aantal functionaliteiten aan de verkeersinformatie-/distributiekant. Voor de tweede fase is het ook gewenst om de in te winnen informatie uit te breiden. De belangrijkste extra informatiediensten zijn: beleidsmatige schil, filmpjes van 24 uur, verkeersdrukindicator, dagstroomdiagram, filmpjes van de dagelijkse verkeerssituatie. De informatie is voor iedereen in bewerkte of onbewerkte vorm beschikbaar.

In de pilotfase (fase 1) was de weggebruiker nog niet betrokken bij het project. Deze fase was bedoeld om te kijken of de techniek werkt. In fase 2 wordt de informatie wel beschikbaar gesteld aan de weggebruiker. De monitoring uit fase 1 is opgenomen in fase 2.

Onderstaande figuren geven de locaties van de VRI’s en de MoniCa-trajecten aan voor fase 1 en fase 2.

MOZO VRI.jpg

Fase 1 Bron: Van den Berg

MOZO fase2

Fase 2 Bron: Van den Berg


OrganisatieEdit

Amsterdam zette in 2005 de eerste stappen voor het opzetten van een monitoringssysteem. Alvorens de aanvraag is gedaan voor het realiseren van een verkeersmonitoringssysteem, is in de DIVV-werkgroep een beeld gevormd van de wensen. Hiertoe zijn enkele stappen ondernomen:

  1. Informatie behoefte: aan de hand van interne beleidsstukken en informatie uit interne werkgroepen, is een beeld gevormd van de behoeften aan informatie. Hieruit kwam naar voren dat er behoefte was aan verkeersmonitoring voor beleidsinformatie, verkeersinformatie en dynamisch verkeersmanagement.
  2. Benodigde gegevens: hoe moet het monitoren van het verkeer worden geoperationaliseerd? Hoe is de gewenste informatie meetbaar, welke meetgegevens zijn er nodig en wat is de kwalificatie hiervan? Uit de sessies met de werkgroepen is duidelijk geworden dat met name behoefte is aan het meten van intensiteiten, reistijden en voertuigcategorie.
  3. Inwintechnieken: welke meetmethoden zijn er nodig voor het meten van de benodigde gegevens? Hierbij is niet gekeken naar de verschillende merken, maar naar de verschillende typen meetmethoden die beschikbaar zijn. De meetmethoden zijn met elkaar vergeleken aan de hand van zeven criteria. Aan de hand hiervan is een pakket van meetmethoden opgesteld. De VRI’s bleken het meest geschikt voor het meten van de intensiteiten en voertuigcategorie. Voor het meten van de reistijden kan het best gebruik worden gemaakt van voertuigidentificatie.

De gemeente Amsterdam koos ervoor om het monitoringssysteem in eigen beheer te houden. De hoofdreden hiervoor is dat verkeersmanagement een overheidstaak is en dat de gemeente hiervoor niet afhankelijk wil zijn van leveranciers.

Informatiebehoefte, benodigde gegevens en inwinningEdit

Informatiebehoefte en benodigde gegevensEdit

De DIVV-werkgroep bepaalde aan welke informatie en bijbehorende inwingegevens behoefte was binnen de drie toepassingsgebieden beleidsinformatie, verkeersinformatie en dynamisch verkeersmanagement.

Voor de drie toepassingsgebieden worden met behulp van meetsystemen gegevens verzameld, aan de hand waarvan informatie over het verkeer wordt verkregen. In het project zijn de eisen die worden gesteld aan de benodigde gegevenstypen opgesteld aan de hand van vier eigenschappen.

  1. Actualiteit: tijd tussen de daadwerkelijke inwinning en het gebruik; hoe 'oud' mag de informatie zijn?
  2. Frequentie: minimale tijdsperiode waarover de gegevens beschikbaar moeten zijn.
  3. Schaal: de ruimtelijke schaal (kruispunt, wegvak, route of gebied) waarvoor de gegevens beschikbaar moeten zijn.
  4. Kwaliteit: maximale afwijking van de getoonde informatie ten opzichte van de werkelijke situatie, bestaande uit de betrouwbaarheid, nauwkeurigheid en beschikbaarheid van informatie.

De benodigde gegevenstypen verschillen per toepassingsgebied. Onderstaande tabel geeft de algemene eisen voor het systeem weer per toepassingsgebied. Per toepassingsgebied is daarnaast toegelicht welke informatie gewenst is en welke gegevenstypen benodigd zijn om deze informatie te verkrijgen. Indien van een gezamenlijke inwinning van de gegevens voor de drie toepassingsgebieden wordt uitgegaan, moet het kwaliteitsniveau voor dynamisch verkeersmanagement maatgevend zijn. Vervolgens kunnen de gegevens worden geaggregeerd voor beleidsinformatie en verkeersinformatie.

Actualiteit Frequentie Schaal Kwaliteit
Beleidsinformatie 3 werkdagen 15 min Route 85%
Verkeersinformatie 5 min 5min Route 85%
Dynamisch verkeersmanagement 5 min 5 min Wegvak/Route 85%

BeleidsinformatieEdit

Beleidsinformatie is bedoeld voor de wegbeheerders die het beleid opstellen of evalueren. Daarnaast kan beleidsinformatie worden gebruikt om het bestuur te informeren over de recente verkeerssituatie.

Gewenste informatie:

  • Snelheid: om dit te bepalen is de reistijd over een route gewenst, de reistijd kan worden berekend met het gegevenstype voertuigidentificatie. Aan het begin en eind van een route wordt een voertuig geïdentificeerd; het verschil in tijdstip is de reistijd.
  • Betrouwbaarheid (van het wegennet): om dit te bepalen is de verhouding tussen intensiteit en capaciteit interessant. Het gegevenstype intensiteit wordt hiertoe gemeten. Ook de capaciteit wordt gemeten. De capaciteit wordt begrensd door de afwikkelingscapaciteit van (geregelde) kruispunten. Daarnaast beperken wegwerkzaamheden de capaciteit. Ook andere aspecten zoals weersinvloeden en lichtintensiteit kunnen de capaciteit beïnvloeden.
  • Toegankelijkheid: de toegankelijkheid van het netwerk wordt bekeken aan de hand van de samenstelling van het verkeer. De samenstelling van het verkeer gaat hierbij enerzijds over de indeling vracht- en autoverkeer. Dit wordt gemeten met het gegevenstype voertuigcategorisering. De categorisering gebeurt op basis van kenmerken als gewicht en lengte. Anderzijds betreft de samenstelling van het verkeer de indeling naar doorgaand- en bestemmingsverkeer, dit wordt gemeten met het gegevenstype voertuigidentificatie. Door op twee verschillende locaties dezelfde voertuigen te identificeren ontstaat een Herkomst-Bestemmingsverdeling.

VerkeersinformatieEdit

Reizigers zijn geïnteresseerd in persoonlijke informatie over de doorstroming en de files op het (stedelijke) wegennet. Verkeersinformatie moet actueel, betrouwbaar, toegankelijk en snel begrijpbaar zijn.

Gewenste informatie:

  • Afwikkelingsniveau: het afwikkelingsniveau is een berekende waarde die wordt afgeleid uit het gegevenstype snelheid, intensiteit en/of aanwezigheid file. Naarmate meer gegevenstypen beschikbaar zijn, is de informatie over het afwikkelingsniveau betrouwbaarder. Het afwikkelingsniveau is over het algemeen vrij ingewikkeld te bepalen, met name om het toegankelijk te maken voor de weggebruikers.

Dynamisch verkeersmanagementEdit

Bij dynamisch verkeersmanagement moeten de operationele stuurcomputers en/of de verkeersleiders in staat zijn om adequate verkeersmaatregelen te nemen met het doel om de stad continu bereikbaar te houden. De ingewonnen gegevens moeten hiervoor zeer actueel, nauwkeurig en frequent beschikbaar zijn over een fijnmazig wegennet.

Gewenste informatie:

  • Pro-actief dynamisch verkeersmanagement: richt zich op het zo veel mogelijk voorkomen van filevorming op het wegennet. Om dit doel te bereiken is informatie benodigd over de doorstroming, het benodigde gegevenstype is intensiteit.
  • Re-actief dynamisch verkeersmanagement: richt zich op het zo snel mogelijk oplossen van filevorming op het wegennet. Informatie over actuele reistijden op een route (inwonnen via voertuigidentificatie) geeft een indicatie van verstoringen op het wegennet. Indien de verstoringen ernstiger worden (filevorming), is reistijd-informatie niet meer voldoende. Om zicht te hebben op doorstroming zijn gegevens over de puntsnelheden benodigd. Daarnaast zijn voor een volledig beeld gegevens over de filedetectie/bezetting interessant.

Inwinning van benodigde gegevensEdit

De werkgroep van DIVV bepaalde tevens met welke meetsystemen benodigde gegevens het ‘beste’ kunnen worden ingewonnen. Gekeken is naar de volgende meetsystemen:

Bij de keuze om te komen tot het juiste meetsysteem of de juiste mix van meetsystemen is gekeken naar de volgende zeven criteria:

  1. inhoudelijke kwaliteit
  2. investeringskosten
  3. exploitatiekosten
  4. uniformiteit
  5. openbaarheid
  6. duurzaamheid
  7. onafhankelijkheid

Inhoudelijke kwaliteitEdit

De inhoudelijke kwaliteit van de meetsystemen is beoordeeld aan de hand van de al eerder toegelichte inhoudelijke criteria, oftewel de in te winnen informatiebehoeften. Bekeken is met welke kwaliteitsniveau de verschillende systemen de benodigde informatie konden inwinnen. In onderstaande tabel is de beoordeling van de kwaliteit van de gegevens, ingewonnen met de zeven systemen, opgenomen.

Informatiebehoefte Inwinsystemen
Informatie Inductielussen VRI’s Radardetectie infrarooddetectie Videodetectie Voertuig-identificatie GSM-detectie
Snelheid ++++ +++ ++++ ++++ ++++ +++++ ++++
Betrouwbaarheid (van het wegennet) +++++ +++++ +++++ ++++ +++++ +++ +
Toegankelijkheid (vracht- en autoverkeer) ++++ + +++ +++ ++ ++ +
Toegankelijkheid (doorgaand- en bestemmingsverkeer) + + + + + +++++ +++
Afwikkelingsniveau ++++ +++ ++++ +++ +++ ++ ++
Pro-actief DVM Intensiteit +++++ +++++ ++++ +++ ++++ ++ +
Re-actief DVM (reistijden) + + + + + +++++ ++
Re-actief DVM (snelheid) +++++ + +++ ++++ +++ ++ +
Re-actief DVM (filevorming) ++++ +++ ++++ +++ ++ + +

+++++ = uitstekend; ++++ = goed; +++ = redelijk; ++ = slecht; + = zeer slecht of niet van toepassing.

SysteemeisenEdit

Naast het kwaliteitsniveau van de zeven systemen gericht op de in te winnen informatie, is ook bekeken hoe de verschillende systemen scoren op basis van de andere zes (systeem)criteria. Onderstaande tabel geeft de beoordeling van de meetsystemen voor deze criteria weer.

Criteria Inwinsystemen
Inductielussen VRI’s Radardetectie infrarooddetectie Videodetectie Voertuigidentificatie GSM-detectie
Investeringskosten ++ ++++ +++ ++ +++ +++ nvt
Exploitatiekosten +++ +++++ ++ ++ + ++ +
Uniformiteit ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ ++++ +
Openbaarheid +++++ +++++ +++++ +++++ +++++ +++++ +++
Duurzaamheid +++++ +++++ +++++ ++++ +++++ +++++ ++
Onafhankelijkheid ++ +++++ ++++ ++ +++++ ++++ +

+++++ = uitstekend (lage kosten); ++++ = goed; +++ = redelijk; ++ = slecht; + = zeer slecht (hoge kosten).


Toelichting tabel

Bij de beoordeling van de meetsystemen in de twee tabellen moet het volgende als kanttekening worden meegenomen:

  • het is een quick en dirty beoordeling, waarbij het gaat om een best guess van de experts die hebben mee gewerkt;
  • de beoordeling is een moment opname geweest, sinds het onderzoek zijn er alweer veel ontwikkelingen geweest en is het zeker mogelijk dat bepaalde systemen nu veel beter scoren;
  • bij het onderzoek is niet gekeken naar de systemen van specifieke leveranciers, maar is gekeken naar de techniek opzich, er zit echter veel verschil in kwaliteit van de systemen van de verschillende leveranciers.

ConclusiesEdit

Uit de analyse is gebleken dat een combinatie van voertuigindentificatie met één van de volgende inwinsystemen een gunstige kosten baten verhouding heeft en in staat is aan alle informatiebehoeften met een goede kwaliteit te voldoen:

Op lange termijn zal floating car data een goede bijdrage kunnen leveren aan de kwaliteit van de informatie. Momenteel wordt de kwaliteit van floating car data nog niet als voldoen gezien, maar door de grote ontwikkelingen van het systeem zal dit binnen enkele jaren een goed alternatief zijn.

Om alle ingewonnen gegevens van de verschillende meetsystemen te combineren zullen datafusie modellen worden gebruikt.

In Amsterdam wordt voertuigidentificatie gecombineerd met data uit verkeersregelinstallaties en een vleugje data uit radardetectoren. In Rotterdam daarintegen worden de gegevens voornamelijk ingewonnen via inductielussen. Ook in het buitenland wordt veel gebruik gemaakt van monitoringsgegevens uit de verkeersregelinstallaties.

RealisatieEdit

Fase 1Edit

In fase 1 zijn intensiteiten ingewonnen; met behulp van het rekenmodel wordt inzicht gegeven in:

De algemene kenmerken/onderdelen van deze gegevens zijn:

  • Beschrijft vijf minuten;
  • Is gemiddeld niet ouder dan vijf minuten;
  • Wegvak/knooppuntaanduiding
  • Richtingaanduiding
  • Heeft een gesynchroniseerd tijdstempel;

Fase 2Edit

Bij de uitbreiding van het MOZO project bestaat de behoefte om extra informatie ten opzichte van fase 1 te genereren. Deze informatie betreft:

  • De beleidsmatige schil. De opgeslagen historische informatie moet goed toegankelijk zijn voor beleidsmedewerkers.
  • Filmpjes van 24 uur. De verkeerssituatie van de afgelopen dertig dagen moet beschikbaar zijn in de vorm van filmpjes. Deze filmpjes moeten voor de weggebruiker beschikbaar zijn op internet.
  • Dagstroomdiagram. Dit betreft een statisch plaatje van de hoeveelheid verkeer verdeeld over een gemiddelde dag. In het plotje wordt met een lijn de huidige situatie aangegeven.

Verwerking gegevensEdit

Alle ruwe gegevens komen centraal binnen op de monitoringscentrale Zuidoost (MOZO Centrale). Daar vindt de bewerking van de ruwe gegevens plaats. De MOZO Centrale is eigendom van de gemeente Amsterdam en het technisch beheerd is uitbesteed. De centrale werkt met de methode van data-completion, een macroscopisch statisch model dat online gegevens doorrekent. Overwogen wordt om gebruik te maken van een dynamisch model. Nadeel is dat de dynamiek die hiermee wordt verkregen, verwerkingstijd kost en daardoor de actualiteit verslechtert. In het model wordt gebruik gemaakt van 180 matrices (voor elk half uur van elke dag en voor een aantal evenementen) om het verwachtingspatroon te voorspellen. Met behulp van de modellen en algoritmes zijn de ruwe gegevens bewerkt, uiteindelijk zijn de volgende gegevens beschikbaar:

  • intensiteit
  • capaciteit
    • restcapaciteit
    • verzadigingsgraad
  • reistijden
  • snelheid
  • afwikkelingsniveau

Om vanuit deze gegevens de informatie te verkrijgen die benodigd is voor de verschillende doelen, moet nog een extra slag worden gemaakt. Hoe deze tweede verwerkingsslag eruit ziet is hieronder per toepassinggebied besproken.

BeleidsinformatieEdit

De 5-minuten gegevens die uit de eerste bewerkingsslag komen, worden in de monitoringscentrale geaggregeerd tot 15 minuten en vervolgens opgeslagen in een database. Om de zes maanden worden de ongecomprimeerde gegevens op een DVD gebrand. De gegevens uit de database zijn door beleidsmedewerkers af te lezen in een excel-bestand.

VerkeersinformatieEdit

Voor de toepassing verkeersinformatie worden de gegevens uit de eerste bewerkingsslag door de monitoringscentrale verder bewerkt en geaggregeerd. De gegevens worden per vijf minuten in de vorm van plaatjes aan een internetprovider aangeboden, die ze vervolgens op een internetsite plaatst. Op deze internetsite zijn kaartjes te zien van:

  • openbaar afwikkelingsniveau
  • professioneel afwikkelingsniveau
  • capaciteit
  • intensiteit
  • reistijden P-routes
  • reistijden S111
  • reistijden uitrijroutes (zie figuur)
  • restcapaciteit
  • snelheid
  • verzadigingsgraad

Dynamisch verkeersmanagementEdit

In de eerste fase van het MOZO-project zijn de gegevens nog niet gebruikt voor DVM-activiteiten. De systemen zijn echter wel in staat de gegevens te migreren naar de toekomstige DVM-centrale.

Succesfactoren en leerpuntenEdit

Uit observaties ter plaatse bleek in fase 1 dat binnen het MOZO-project het filebeeld niet altijd op een juiste manier werd weergegeven. Oorzaken/constateringen hiervan en andere factoren die aandacht verdienen zijn:

  • Gebieden en belangrijke voorzieningen binnen het beeldplaatje moeten ook daadwerkelijk binnen het meetgebied vallen;
  • Het bemeten gebied moet niet te klein worden gekozen, want dan kan het zijn dat er te weinig gegevens beschikbaar zijn in verhouding tot de hoeveelheid verkeer en het fluctuerende karakter ervan;
  • De filecondities moeten niet te soft worden ingesteld;
  • Let goed op de details binnen het ontwerp en de implementatie;
  • Naast de spits- en daluren matrix is het verstandig om ook een evenementen-matrix op te stellen, zodat evenementen, incidenten en wegwerkzaamheden niet door de meetmethoden herkend moeten worden;
  • Er is gebleken dat het belangrijk is om de bewerkingscapaciteit van de monitoringsserver (MOZO Centrale) in de gaten te houden. Er moet in de gaten worden gehouden of de centrale alles kan verwerken en niet over de kop gaat.
  • Het gebied waarvoor de gegevens worden gemeten moet gesloten zijn.
  • Van te voren moet niet alleen over de inwinning van gegevens worden nagedacht, maar ook over de verwerking. Welke modellen worden gebruikt en zijn deze goed gekalibreerd?
  • Je moet niet alles willen tonen aan de weggebruiker. Het model lijkt de werkelijkheid, maar is dat zeker niet. Voor het tonen van de verkeersinformatie is het van belang dat zoveel mogelijk de precieze situatie wordt weergegeven. Indien er namelijk te vaak onwaarheden worden getoond, verliest het systeem vertrouwen bij de weggebruiker. Dit is met name belangrijk bij de gebruikte vorm van aanbieden van verkeersinformatie, omdat de weggebruiker de werkelijke situatie en het model naast elkaar ziet.
  • Bij weinig verkeer is de H/B-matrix die in het model wordt gebruikt dominant. Aan de rand van het gebied zijn de gegevens daardoor niet nauwkeurig genoeg.
  • Bij het opstellen van het systeem moet ook rekening worden gehouden met andere mogelijkheden van monitoring, zoals milieu, luchtkwaliteit, controle maatschappelijke situatie via camera’s, rekeningrijden, handhaving.
  • In verband met de kosten is het verstandig om, indien mogelijk, gebruik te maken van bestaande portalen voor het bevestigen van de apparatuur.
  • Bij de inpassing van het systeem moet ook rekening worden gehouden met de weefstroken.
  • De kwaliteit van de gegevens is als hoog ervaren. Aandachtspunt is wel dat die kwaliteit onder druk wordt gezet door de beschikbaarheid van het systeem. De gegevens moeten namelijk door verschillende systemen worden verwerkt, waardoor er steeds kans op falen is.
  • De kosten voor de implementatie en onderhoud zijn relatief laag, omdat bestaande systemen worden uitgenut.

Bronnen Edit

van den Berg, Actuele verkeersgegevens Amsterdam, Gemeente Amsterdam Dienst Infrastructuur Verkeer en Vervoer, oktober 2005

Gemeente Amsterdam, Projectplan Monitoring Amsterdam Zuidoost, Dienst Infrastructuur Verkeer en Vervoer, juli 2004

van den Berg, Uitbreiding Monitoring Zuidoost – MOZO 2, Gemeente Amsterdam, Dienst Infrastructuur Verkeer en Vervoer, september 2006

NM Magazine, Betrouwbare informatie: kritische succesfactoren voor netwerkmanagement, pagina 7 – 11, nummer 1 2006

Harms, Interview Van den Berg, Gemeente Amsterdam, december 2006

Openstaande vragen Edit

Voorlopig geen specifieke openstaande vragen. Aanvullingen zijn welkom.

Ad blocker interference detected!


Wikia is a free-to-use site that makes money from advertising. We have a modified experience for viewers using ad blockers

Wikia is not accessible if you’ve made further modifications. Remove the custom ad blocker rule(s) and the page will load as expected.

Around Wikia's network

Random Wiki