كيف يمكن قياس كثافة السكان والتوزيع في أي بلد؟
على الرغم من أن الكثافة والتوزيع لهما دلالات دقيقة ومتميزة ، إلا أنهما تستخدمان في بعض الأحيان بالتبادل. بينما يشير التوزيع إلى النمط الفعلي لمباعدة الوحدات من الأفراد ، فإن الكثافة ، من ناحية أخرى ، هي تعبير عن النسبة بين السكان ومساحة الأرض.
مقاييس الكثافة:
كثافة الخام ، والمعروفة أيضًا بالكثافة الحسابية ، هي المقياس الأكثر استخدامًا للكثافة السكانية. يتم التعبير عن عدد الأشخاص مقسومًا على المساحة الكلية. ﻓﺎﻟﻬﻨﺪ ، ﻋﻠﻰ ﺳﺒﻴﻞ اﻟﻤﺜﺎل ، ﺗﺤﺘﻮي ﻋﻠﻰ ﻣﺘﻮﺳﻂ آﺜﺎﻓﺔ ﻳﺒﻠﻎ 324 ﺷﺨﺺ ﻟﻜﻞ آﻴﻠﻮﻣﺘﺮ ﻣﺮﺑﻊ ، وﻓﻘﺎً ﻷﺣﺪث إﺣﺼﺎء ﺳﻨﺔ 2001. وﻳﻤﻜﻦ ﺗﺤﺪﻳﺪ اﻟﻜﺜﺎﻓﺔ اﻟﺨﺎم أو اﻟﺤﺴﺎﺑﺎت ﺑﺸﻜﻞ ﻣﻨﻔﺼﻞ ﻓﻲ اﻟﻤﻨﺎﻃﻖ اﻟﺮﻳﻔﻴﺔ واﻟﺤﻀﺮﻳﺔ. كونها متوسط الرقم ، تعاني كثافة الخام من قيود خطيرة.
كثافة النفط الخام هي ذات بعد واحد ، وتحكي القليل عن الفرص والعقبات الواردة في العلاقة بين الناس والأرض. وبما أنه يراعي المساحة الكلية للسطح ، فإن الكثافة الخام تمثل صورة مضللة للغاية ، وخاصة عندما يكون هناك اختلاف كبير في الكثافة داخل المنطقة. فمصر ، على سبيل المثال ، يبلغ عدد سكانها 72.1 مليون نسمة في منتصف عام 2003 ومنطقة جغرافية تبلغ 1004.9 ألف كيلومتر مربع ، ويبلغ كثافتها الخام 72 فردًا لكل كيلومتر مربع.
ومع ذلك ، تشير التقديرات إلى أن ما يقرب من 98 في المائة من سكان مصر يشغلون أقل من 5 في المائة من المساحة الإجمالية للبلد - في وادي النيل ودلتا حيث تبلغ الكثافة أكثر من 1000 شخص في الكيلومتر المربع - في حين أن بقية أنحاء البلد صحراء. لذلك ، وضع الجغرافيون مقاييس الكثافة الأخرى بتعديل البسط أو القاسم أو كليهما لتوضيح التغير الفعلي في كثافة المهنة البشرية داخل المنطقة.
عندما يُنظر إلى مجموع السكان فيما يتعلق بكمية الأرض المزروعة في منطقة ما ، نحصل على الكثافة الفيزيولوجية أو الكثافة التغذوية. هذا هو مؤشر أكثر دلالة للكثافة السكانية في أي منطقة. في حالة مصر ، في حين أن الكثافة البدائية تبلغ 72 فقط ، فإن الكثافة الفسيولوجية تصل إلى حوالي 2500 شخص لكل كيلومتر مربع من الأراضي الصالحة للزراعة. التدبير مناسب لحالة حيث الزراعة هي عماد السكان. ولكن من الصحيح أيضا أنه ليس كل الناس في منطقة أو بلد يعتمدون على الزراعة.
وبالتالي ، لا توفر الكثافة الفيزيولوجية أيضًا صورة دقيقة عن الضغط السكاني على اليابسة. وﻛﻤﺰﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺘﻨﻘﻴﺢ ، ﻓﺈن اﻟﻜﺜﺎﻓﺔ اﻟﺰراﻋﻴﺔ ﺗﻨﺠﻢ ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ ﺗﻘﺴﻴﻢ اﻟﺴﻜﺎن اﻟﺰراﻋﻴﻴﻦ ﺑﻜﻤﻴﺔ اﻷراﺿﻲ اﻟﻘﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺰراﻋﺔ. وبالتالي ، فإن الكثافة الزراعية هي النسبة بين عدد الأشخاص الذين يكسبون رزقهم أو معيشتهم من العمل في الأرض والمبلغ الإجمالي للأراضي الزراعية. في البلدان المتقدمة اقتصاديًا ، تكون الكميات الزراعية منخفضة جدًا مقارنة بالبلدان الأقل تقدمًا.
وبما أن المناطق القابلة للزراعة والمزروعة في منطقة أو بلد ليست ذات قيمة موحدة بشكل عام ، فإن الكثافة الزراعية لا تقدم حسابًا دقيقًا للعلاقات بين الإنسان والأرض. اقترح فينسنت ، وهو عالم جغرافي فرنسي ، في عام 1946 ، فهرسًا ، سماه "الكثافة النسبية" (Clarke، 1972: 30). في حساب الكثافة النسبية ، يرتبط إجمالي عدد سكان المنطقة بإجمالي الأراضي المرجحة - وفقًا لإنتاجيتها - تحت الزراعة. وبالتالي ، فهو نوع من الكثافة الفسيولوجية مع الأخذ في الاعتبار مستويات مختلفة من إنتاجية الأراضي المزروعة في أي منطقة.
من الجدير بالذكر هنا أن مقاييس الكثافة التي نوقشت أعلاه ليست ذات قيمة عملية للمناطق ، التي هي أكثر تحضرا وتصنيعا. في البلدان المتقدمة من الغرب توسعات رأسية من المجمعات السكنية تبطل العلاقة بين السكان والمناطق ، وبالتالي ، فإن هذه التدابير لا تكشف عن أي شيء عن تركيز الناس داخل المباني. في مثل هذه الظروف ، توفر كثافة الغرف ، أو متوسط عدد الأشخاص لكل غرفة ، فهرسًا مفيدًا يستخدم على نطاق واسع من قبل المخططين والجغرافيين.
تدابير التوزيع:
وكما هو الحال في حالة الكثافة ، يستخدم الجغرافيون عددًا من التدابير في تحليل توزيع السكان في أي بلد أو منطقة. على الرغم من ذلك ، هناك العديد من التدابير التي يستخدمها الجغرافيون ، وتلك المتعلقة بالمركزية والتشتت وتركيز السكان مهمة للغاية.
مثل الاتجاه المركزي في التوزيع الخطي ، يتم قياس مركزية السكان من حيث متوسط الوسط ، ومركز الوسيط والمركز المشروط. إن حساب هذه التدابير عملية معقدة وشاقة. ومع ذلك ، فهي أدوات مفيدة للغاية في خطط التنمية للدول الناشئة.
إن متوسط المركز ، أو كما يطلق عليه أحيانًا نقطة الوسط ، هو أبسط مقياس لمركز توزيع السكان. وهو يشبه الوسط الحسابي للتوزيع الخطي ، ويخرج إلى حد كبير بنفس الطريقة. بالنسبة لموقع المركز المتوسط على خريطة توضح توزيع النقاط ، من الضروري استخدام طريقة لتحديد موقع كل نقطة من هذه النقاط.
يتم ذلك عن طريق حساب إحداثيات كل نقطة وفقًا لنظام تعسفي. الجغرافيون معتادون على قياس الموقع من حيث خطوط الطول والعرض. تتضمن الخطوة الأولى ، لذلك ، إضافة نظام شبكة على الخريطة حيث تكون المحاور الرأسية والأفقية متعامدة ويتم رسمها على مسافات متساوية. يتم الاحتفاظ عادة بنقطة الأصل في الزاوية السفلية اليسرى. في الخطوة التالية ، يتم حساب الاحداثيات (x و y axes) لكل نقطة. تمثل وسائل المحورين متوسط مركز النقاط.
يمكن اعتبار وسط المركز كمركز ثقل أي توزيع مكاني. يهتم الجغرافيون عمومًا ببعض المراكز المتوسطة لتوزيع المدن أو القرى في منطقة ما. هذه المدن أو القرى تختلف من حيث حجم السكان من بعضها البعض.
وبالتالي ، سيكون للأحجام الأكبر حجمًا تأثير أكبر على موقع مركز المتوسط. لذلك ، من الضروري دمج هذا البعد في الصيغة لحساب متوسط الوسط. ويتم ذلك عن طريق تعيين بعض الوزن (أي حجم السكان في الحالة الحالية) إلى محاور "x" و "y" لكل نقطة ثم عمل المتوسط المرجح. تمثل الوسيلة المرجحة للمحاور موقع مركز التوزيع. المعادلات النهائية المقابلة لمحاور الوسط يعني بالتالي:
حيث إن "x i " و "y i " هم من ينتمون إلى البلدة أو القرية ، فإن "p" هو سكان تلك القرية أو القرية و "P" هو مجموع سكان المنطقة. "من بين المقاييس المختلفة للميل المركزي في التوزيع المكاني ، فإن متوسط الوسط هو الأداة الأكثر فائدة لدراسة التحولات الجوية في توزيع السكان مع مرور الوقت. ومع ذلك ، يكمن عيبه الرئيسي في حقيقة أنه يتأثر بشكل كبير بالمستوطنات ذات الأحجام المتطرفة من السكان "(كلارك ، 1972: 35).
يعتبر المركز الوسيط مقياسًا آخر لمتوسط عدد السكان في المنطقة. وكما أن الوسيط في التوزيع الخطي هو قيمة ، تحتوي على نصف القيم فوقها ونصف القيم تحتها ، فإن الوسط الوسيط في التوزيع المكاني هو تقاطع خطين متعامدين ، لكل منهما عدد متساوٍ من السكان على كلا الجانبين . الميزة الرئيسية للمركز الوسطي هي حقيقة أنه يمكن بسهولة العمل دون اللجوء إلى الكثير من الحسابات الرياضية.
ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن موقع الوسط الوسيط للسكان يعتمد على اتجاه الخطين. بمجرد تغيير الاتجاه ، يتم تغيير موقع المركز الوسيط. نظرًا لعدم تحديد موقع المركز الوسيط ، يجب أن يقتصر استخدامه على الفحص الأولي فقط (Ebdon، 1985: 133). ومع ذلك ، وكما اقترح كلارك (1972) ، فإن النقطة المتوسطة هي أفضل مؤشر لمركزية التوزيع السكاني ، وهي الأكثر فائدة لمقارنة التوزيعات المختلفة في نفس المنطقة في نفس الوقت.
وبالمثل ، يمكن تحديد نقطة في التوزيع الذي يكون مجموع المسافات فيه إلى جميع النقاط هو الحد الأدنى. يُعد هذا المقياس بمثابة مركز الحد الأدنى من السفر ، وهو مفيد في تحديد الموقع الأمثل لبعض الخدمات المركزية في المنطقة. يمكن تحديد موقع مركز الحد الأدنى للسفر عن طريق عملية التجربة والخطأ ، أي عن طريق قياس مسافات السفر الإجمالية المتعلقة بالعديد من النقاط المحتملة ، ثم تحديد المنطقة التي تعطي أدنى قيمة.
وكما هو الحال في معظم الحالات ، فإن المراكز المتوسطة والمتوسطة تقع عمومًا بالقرب من مركز الحد الأدنى من السفر ، إما يمكن استخدام الاثنين كنقطة انطلاق. بالتناوب ، يمكن أيضًا تحديد مركز الحد الأدنى للسفر عن طريق وضع قناع شفاف لدوائر متحدة المركز.
وأخيرًا ، فإن المركز النموذجي للسكان يعتبر أيضًا مقياسًا مهمًا للتحليل المكاني. وفقًا لكلارك (Clarke) (1972) ، يشير المركز النموذجي إلى الحد الأقصى لكثافة السطح في منطقة ما. كما يقترح ، في جميع المجموعات السكانية الكبيرة ، يتزامن المركز النموذجي مع الذروة الرئيسية لإمكانات السكان. وتشير الأدلة إلى أن معظم بلدان العالم ذات الذروة الرئيسية الوحيدة لإمكانات السكان هي أحادية الشكل.
تعد لندن وباريس وبوينس آيرس أمثلة رائعة على مراكز الوسائط الموحدة في المملكة المتحدة وفرنسا والأرجنتين على التوالي. بعض البلدان هي ثنائية الوسائط مع ذروتين من الإمكانات ، على سبيل المثال ، سيدني وملبورن في أستراليا. الهند ، مع المدن الكبرى كولكاتا ومومباي ودلهي وتشيناي ، يقدم مثالا للتوزيع متعدد الوسائط.
وبمجرد وضع المراكز المتوسطة والمتوسطة والمشروطة ، يمكن تطبيق تقنيات إحصائية مختلفة لفحص مدى انتشار السكان في المنطقة حولهم. حساب هذه التدابير هو ممارسة معقدة إلى حد ما. من بين العديد من مقاييس التشتت هذه ، فإن الانحراف المعياري للمسافة هو الأكثر شيوعاً ، وهو بسيط جداً لفهمه.
الانحراف المعياري للمسافة يشبه الانحراف المعياري للتوزيعات الخطية. فهو يصف انتشار النقاط في جميع أنحاء المركز. يتم تحديدها بنفس الطريقة كما في حالة البيانات الخطية ويتم الحصول عليها عن طريق تقسيم مجمل مربع المسافة بين كل نقطة ومركز الوسط بعدد النقاط ، ثم أخذ الجذر التربيعي لها. المعادلة هي:
حيث ، Sr هو الانحراف المعياري للمسافة ، و d هي المسافة لكل نقطة من الوسط ، و n هي عدد النقاط. يتطلب حساب المسافة القياسية للنقاط المقابلة للمستوطنات ذات الأحجام المختلفة للسكان تعديل في المعادلة وفقا لذلك. في المعادلة المعدلة يتم ضرب المسافة بين كل مستوطنة ووسط الوسط من خلال عدد السكان ثم يتم تجميعها. ثم يقسم المجموع على مجموع السكان في المنطقة ، وأخيراً يتم أخذ الجذر التربيعي (Ebdon، 1985).
وكما سبق ذكره ، فإن علماء الجغرافيا السكانية لطالما اهتموا بالتوزيع غير المتكافئ للسكان فوق سطح الأرض في وقت معين وكعملية تطورية. ويبلغ تركيز السكان في منطقة الحد الأقصى في حالة افتراضية حيث يتركز جميع السكان عند نقطة واحدة ، ويكون الحد الأدنى من الأفراد حيث يقع الأفراد على مسافة متساوية من بعضهم البعض. يمكن قياس ميل التوزيع السكاني في أي منطقة باتجاه أي من الحالتين الافتراضيتين المتطرفتين عن طريق جهاز رسومي يعرف باسم منحنى لورينز.
تم تطوير منحنى لورينز من قبل MO Lorenz في عام 1905 ، وقد استخدم في الأصل لقياس عدم المساواة في توزيع الثروة والدخل بين السكان. يستخدم الجغرافيون الجغرافيون بشكل متكرر هذا المقياس البياني لرسم حالة تركيز السكان ، والتغييرات فيها ، في أي منطقة.
ينطوي منحنى لورينز على رسم نسب تراكمية لمتغير واحد مقابل النسب المئوية التراكمية للمتغير الآخر على الرسم البياني. في حالة التركيز السكاني ، يتم ترتيب الوحدات الجوية أولاً بترتيب تصاعدي أو تنازلي من حيث كثافتها ، ثم يتم وضع النسبة المئوية للمساحة والسكان لكل وحدة من الوحدات.
بعد ذلك ، يتم الحصول على النسب المئوية التراكمية بشكل منفصل للمنطقة والسكان. يتم رسم هذه النسب المئوية التراكمية على الرسم البياني - على سبيل المثال ، المنطقة على محور "y" والسكان على محور "x". ثم يتم ضم النقاط التي تم الحصول عليها من خلال منحنى سلس سهل. للمقارنة ، يتم رسم خط قطري ، يظهر خط التوزيع المتساوى ، لينضم إلى نقاط المنشأ والنهاية (الشكل 3.1). إن انحراف أي منحنى من هذا الخط القطري يتناسب مع مستوى عدم المساواة في توزيع السكان فيما يتعلق بالمنطقة في المنطقة.
يمكن أيضًا قياس التركيز الكلي الموجود في أي منحنى من حيث نسبة المساحة بين المنحنى والخط القطري ، من ناحية ، والمساحة الكلية للمثلث الذي يتكون من محورين والخط القطري ، على آخر. يُعرف هذا باسم معامل جيني ويمكن التعبير عنه عدديًا على النحو التالي:
حيث تمثل X i و Y i النسب المئوية التراكمية للسكان والمساحة في الوحدة i . في حالة التوزيع التوافقي للسكان ، فإن المنحنى يتطابق مع الخط القطري ، وتكون النسبة 0. مقابل هذا ، إذا تم تركيز كل السكان في نقطة واحدة ، يتحرك المنحنى على طول المحورين مما يجعل المنطقة بين المنحنى والخط القطري يساوي مساحة المثلث. وهكذا ، تعمل النسبة لتكون وحدة كاملة. وبالتالي ، فإن النسبة تتراوح بين 0 و 1 (محمود ، 1998). المسافة العمودية القصوى من منحنى لورينز إلى الخط القطري هي مؤشر التركيز.
ومن المثير للاهتمام أن بعض العلماء حددوا مؤشرًا للتركيز بطريقة مختلفة تمامًا. وقد حدد Chandna (2002) ، في تحليله لتوزيع السكان في الهند ، على سبيل المثال ، مؤشر التركيز على أنه النسبة بين السكان الفعليين لوحدة جوية ومتوسط حجم السكان في الوحدات في المنطقة.
