Oceanen spelen een cruciale rol bij het menselijk welzijn. Van het verstrekken van voedsel, levensonderhoud en recreatieve activiteiten tot de regulering van het klimaat. Een duurzaam beheer van de oceanen vraagt daarom een integrale en kwantitatieve methode voor het meten en bewaken van hun kwaliteit. De ocean health index (OHI) wordt berekend op basis van tien verschillende doelstellingen voor een gezonde koppeling tussen mens en oceaan. Hiermee kan een globale score voor elke kuststaat bepaald worden. Wereldwijd scoren de oceanen volgens deze index 59 op 100 (bereik 41 tot 87). Daarbij presteren de geïndustrialiseerde landen over het algemeen beter dan de ontwikkelingslanden, maar met enkele opvallende uitzonderingen. Slechts 5% van de landen scoort hoger dan 70, terwijl 32% van de landen een score heeft die lager is dan 50. De OHI is een krachtig instrument ter verbetering van publiek bewustzijn, oceaanbeheer en beleidsmatige beslissingen, en om prioriteiten te leggen binnen het wetenschappelijk onderzoek.

Opgave

Het bestand ohi.txt bevat voor alle kuststaten hun individuele scores voor de doelstellingen die bij de berekening van de OHI gebruikt worden. Elke regel start met een natuurlijk getal dat als code voor de kuststaat gebruikt wordt, gevolgd door de naam van de kuststaat en daarna dertien natuurlijke getallen tussen 0 en 100 die de score aangeven voor dertien verschillende (sub)doelstellingen. De verschillende velden op een regel worden telkens van elkaar gescheiden door één enkele tab. Onderstaande tabel bevat de scores voor enkele kuststaten uit het bestand.

ocean health index

Gevraagd wordt:

Voorbeeld

>>> gemiddelde([3, 7, 6, 11])
6.75
>>> gemiddelde([3, None, None, 7, None, 6, 11])
6.75
>>> gemiddelde([None, None, None, None, None])

>>> data = gegevensbank('ohi.txt')
>>> data['Belgium']
[11, 95, 75, 100, 100, 61, 56, 4, 58, 5, 71, 99, 82]
>>> data['Netherlands']
[35, 96, 71, 100, 100, 79, 53, 4, 65, 85, 67, 89, 81]
>>> data['France']
[72, 96, 75, 79, 49, 94, 67, 27, 63, 29, 60, 72, 77]
>>> data['Monaco']
[1, 95, None, None, None, 95, 71, 99, 43, 0, 69, None, 85]
>>> data['Jarvis Island']
[None, None, None, None, 98, None, None, None, 65, 100, 78, 95, 76]
>>> data['Antarctica']
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

>>> oceanHealthIndex('Belgium', data)
64
>>> oceanHealthIndex('Netherlands', data)
70
>>> oceanHealthIndex('France', data)
66
>>> oceanHealthIndex('Monaco', data)
65
>>> oceanHealthIndex('Jarvis Island', data)
86
>>> oceanHealthIndex('Antarctica', data)

Bronnen