“Op welke plek vang je de laatste zonnestralen? Of je nu in je achtertuin zit, op een balkon in de stad of neerstrijkt op een terras aan de gracht, we zijn allemaal nieuwsgierig naar de plekken waar de zon het langst blijft hangen. Met behulp van openbare data en een beetje geokennis kun je dat verrassend nauwkeurig in kaart brengen.”
Welke openbare data heb je nodig?
- Gebouwen en hoogtes: Basisregistratie Adressen en Gebouwen 3D voor de footprint en hoogte van woningen en flats, AHN (Actueel Hoogtebestand Nederland) voor nauwkeurige hoogtes van gebouwen én bomen. https://3dbag.nl/en/viewer
- Groenobjecten: BGT (Basisregistratie Grootschalige Topografie) voor bomen en struiken die schaduw veroorzaken. https://app.pdok.nl/viewer/#x=176715.28&y=466807.76&z=12.2014&background=Geen%20achtergrond&layers=2891cc29-0a79-46d1-8649-287046d621c7;achtergrondvisualisatie;_;1
- Percelen en locaties: Kadastrale kaart van het Kadaster voor tuinen, balkons, pleinen en terrassen. https://kadastralekaart.com/?gad_source=1&gad_campaignid=20698218416&gclid=CjwKCAjwiNXFBhBKEiwAPSaPCSpTx6GhD_YkvPLXtqltBw8vfEUr68DUCuesWQXM4SBvQWcAijZAQBoCRbsQAvD_BwE
- Zonnestand: geen dataset, maar een berekening met astronomische modellen.
In de praktijk begint de analyse met het bepalen van de locatie en de oriëntatie van de plek die je wilt onderzoeken. Vervolgens worden obstakels, zoals gebouwen en bomen, toegevoegd aan het model. Daarna wordt de stand van de zon berekend, niet alleen per dag, maar ook per seizoen. Met behulp van een 3D-model kan vervolgens de schaduwval worden gesimuleerd. Door het aantal zonuren bij elkaar op te tellen, ontstaat uiteindelijk een zonurenkaart die de verdeling van zon en schaduw inzichtelijk maakt.
- Voor het uitvoeren van deze analyse zijn verschillende Python-packages beschikbaar. Zo gebruik je geopandas voor het verwerken van geodata en shapely voor geometrische berekeningen. Met rasterio kun je zonurenkaarten in rastervorm genereren, terwijl pvlib of pysolar geschikt zijn voor het berekenen van de zonstand. Voor de visualisatie van de resultaten zijn matplotlib en folium handige hulpmiddelen.
- Deze aanpak is om meerdere redenen interessant. Voor bewoners biedt het inzicht in welke tuin of welk balkon de meeste zon vangt. Horecaondernemers kunnen bepalen welk terras het langst aantrekkelijk blijft in de zon. En voor gemeenten levert de analyse waardevolle informatie op over hoe zon en schaduw de beleving van pleinen en parken beïnvloeden.
Dus als je een beetje kennis hebt van Python en je wilt een goed plekje in de zon uitzoeken: dan weet je nu wat je te doen staat!