Làm thế nào để đo lường dân số mật độ và phân phối ở bất kỳ quốc gia nào?

Mặc dù mật độ và phân phối có ý nghĩa chính xác và khác biệt, đôi khi chúng được sử dụng thay thế cho nhau. Trong khi phân phối đề cập đến mô hình thực tế về khoảng cách của các đơn vị cá nhân, mặt khác, mật độ, là một biểu hiện của tỷ lệ giữa dân số và diện tích đất.

Các biện pháp về mật độ:

Mật độ thô, còn được gọi là mật độ số học, là thước đo mật độ dân số được sử dụng phổ biến nhất. Nó được thể hiện bằng số người chia cho tổng diện tích. Ví dụ, Ấn Độ có mật độ trung bình là 324 người trên một km vuông, theo điều tra dân số mới nhất năm 2001. Mật độ thô hoặc số học có thể được xử lý riêng cho khu vực nông thôn và thành thị. Là một con số trung bình, mật độ thô phải chịu một hạn chế nghiêm trọng.

Mật độ thô là một chiều và ít nói về những cơ hội và trở ngại trong mối quan hệ giữa con người và đất đai. Vì nó tính đến tổng diện tích bề mặt, mật độ thô thể hiện một bức tranh rất sai lệch, và đặc biệt khi có sự khác biệt đáng kể về mật độ trong một khu vực. Chẳng hạn, Ai Cập, với dân số 72, 1 triệu người vào giữa năm 2003 và diện tích địa lý là 1004, 9 nghìn km2, có mật độ thô là 72 người / km2.

Tuy nhiên, người ta ước tính rằng gần 98% dân số Ai Cập chiếm chưa đến 5% tổng diện tích của đất nước - trong thung lũng và đồng bằng sông Nile nơi mật độ hơn 1.000 người trên mỗi km vuông - trong khi phần còn lại của đất nước là Sa mạc. Do đó, các nhà địa lý đã nghĩ ra các biện pháp khác về mật độ bằng cách sửa đổi tử số hoặc mẫu số hoặc cả hai để minh họa sự thay đổi thực tế về mật độ chiếm đóng của con người trong một khu vực.

Khi tổng dân số được xem xét liên quan đến lượng đất canh tác trong một khu vực, chúng ta sẽ có được mật độ sinh lý hoặc mật độ dinh dưỡng. Đây là một chỉ số có ý nghĩa hơn về mật độ dân số trong bất kỳ khu vực nào. Trong trường hợp của Ai Cập, trong khi mật độ thô chỉ là 72, mật độ sinh lý có thể đạt gần 2.500 người trên mỗi km vuông đất canh tác. Biện pháp này phù hợp với tình huống nông nghiệp là nền tảng chính của dân số. Nhưng cũng đúng là không phải tất cả người dân trong một khu vực hoặc quốc gia đều phụ thuộc vào nông nghiệp.

Do đó, mật độ sinh lý cũng không cung cấp một bức tranh chính xác về áp lực dân số trên đất liền. Do đó, một sự tinh chỉnh hơn nữa, mật độ nông nghiệp được thực hiện bằng cách chia dân số nông nghiệp với diện tích đất canh tác. Do đó, mật độ nông nghiệp là tỷ lệ giữa số người kiếm sống hoặc sinh hoạt từ làm đất và tổng diện tích đất nông nghiệp. Ở các nước có nền kinh tế tiên tiến, mật độ nông nghiệp rất thấp so với các nước kém tiên tiến hơn.

Vì diện tích canh tác và canh tác của một vùng hoặc quốc gia thường không có giá trị thống nhất, mật độ nông nghiệp không cung cấp một tài khoản chính xác về quan hệ đất đai. Vincent, một nhà địa lý người Pháp, vào năm 1946, do đó, đã đề xuất một chỉ số, mà ông gọi là mật độ so sánh (Clarke, 1972: 30). Trong tính toán mật độ so sánh, tổng dân số của một vùng có liên quan đến tổng diện tích đất có trọng số - theo năng suất của nó - đang được canh tác. Vì vậy, đây là loại mật độ sinh lý có tính đến các mức năng suất khác nhau của đất canh tác ở bất kỳ khu vực nào.

Điều đáng lưu ý ở đây là các biện pháp về mật độ được thảo luận ở trên không có giá trị thực tế đối với các khu vực được đô thị hóa và công nghiệp hóa hơn. Ở các nước phát triển ở phía Tây, các khu dân cư mở rộng theo chiều dọc làm mất hiệu lực mối quan hệ giữa dân số và khu vực, và các biện pháp này, do đó, không tiết lộ gì về sự tập trung của người dân trong các tòa nhà. Trong những trường hợp như vậy, mật độ phòng, hoặc số người trung bình mỗi phòng, cung cấp một chỉ số hữu ích được sử dụng rộng rãi bởi các nhà quy hoạch và nhà địa lý.

Các biện pháp phân phối:

Cũng giống như trong trường hợp mật độ, các nhà địa lý sử dụng một số biện pháp trong phân tích phân bố dân số ở bất kỳ quốc gia hoặc khu vực nào. Mặc dù, có một số biện pháp được sử dụng bởi các nhà địa lý, những biện pháp liên quan đến tính tập trung, phân tán và tập trung dân số là rất quan trọng.

Giống như xu hướng trung tâm trong phân phối tuyến tính, tính trung tâm của dân số được đo lường theo trung tâm trung bình, trung tâm trung bình và trung tâm phương thức. Việc tính toán các biện pháp này là một bài tập phức tạp và tẻ nhạt. Tuy nhiên, chúng là những công cụ rất hữu ích trong kế hoạch phát triển của các quốc gia mới nổi.

Trung tâm trung bình, hoặc đôi khi cũng được gọi là điểm trung bình, là thước đo đơn giản nhất của trung tâm phân bố dân số. Nó tương tự như trung bình số học của phân phối tuyến tính và được xử lý rất nhiều theo cùng một cách. Đối với vị trí trung tâm trung bình trên bản đồ hiển thị phân bố điểm, cần phải thiết bị một số cách định lượng vị trí của từng điểm đó.

Điều này được thực hiện bằng cách tính tọa độ của từng điểm theo một hệ thống tùy ý. Các nhà địa lý đã quen thuộc với việc đo lường vị trí theo vĩ độ và kinh độ. Do đó, bước đầu tiên liên quan đến việc áp dụng một hệ thống lưới trên bản đồ trong đó các trục dọc và trục ngang là trực giao và được vẽ ở khoảng cách bằng nhau. Điểm gốc được quy ước được giữ ở góc dưới bên trái. Trong bước tiếp theo, các tọa độ (trục x và y) của mỗi điểm được tính toán. Phương tiện của hai trục đại diện cho trung tâm trung bình của các điểm.

Trung tâm trung bình có thể được coi là trọng tâm của bất kỳ phân bố không gian. Các nhà địa lý thường quan tâm đến một số trung tâm trung bình của sự phân bố các thị trấn hoặc làng trong một khu vực. Những thị trấn hoặc làng khác nhau về quy mô dân số với nhau.

Do đó, những người có kích thước lớn hơn sẽ có ảnh hưởng lớn hơn đến vị trí của trung tâm trung bình. Do đó, cần thiết phải kết hợp kích thước này trong công thức tính trung tâm trung bình. Điều này được thực hiện bằng cách gán một số trọng số (nghĩa là kích thước dân số trong trường hợp hiện tại) cho các trục 'x' và 'y' cho mỗi điểm và sau đó tính ra giá trị trung bình có trọng số. Do đó, phương tiện có trọng số của hai trục, đại diện cho vị trí trung tâm trung bình của phân phối. Do đó, các phương trình cuối cùng tương ứng với hai trục của tâm trung bình là:

Trong đó, 'x _i ' và 'y _i ' là tọa độ của thị trấn hoặc làng, 'p' là dân số của thị trấn hoặc làng đó và 'P' là tổng dân số của khu vực. Trong số các biện pháp khác nhau của xu hướng trung tâm trong phân bố không gian, trung tâm trung bình là công cụ hữu ích nhất để nghiên cứu sự dịch chuyển trên không trong phân bố dân số theo thời gian. Tuy nhiên, nhược điểm chính của nó nằm ở chỗ nó bị ảnh hưởng rất nhiều bởi các khu định cư có quy mô dân số cực đoan (Clarke, 1972: 35).

Trung tâm trung bình là một thước đo khác về vị trí trung bình của dân số trong một khu vực. Giống như trung tuyến trong phân bố tuyến tính là một giá trị, có một nửa giá trị bên trên và một nửa giá trị bên dưới, trung tâm trong phân bố không gian là giao điểm của hai đường thẳng, mỗi đường có dân số bằng nhau ở hai bên . Ưu điểm chính của trung tâm trung bình là thực tế có thể dễ dàng được giải quyết mà không cần dùng đến quá nhiều phép tính toán học.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là vị trí trung tâm trung bình của dân số phụ thuộc vào sự định hướng của hai đường. Khi định hướng được thay đổi, vị trí của trung tâm sẽ được thay đổi. Do vị trí của trung tâm trung bình không cố định, nên chỉ sử dụng hạn chế điều tra sơ bộ (Ebdon, 1985: 133). Tuy nhiên, như Clarke (1972) đã đề xuất, điểm trung vị là chỉ số trung tâm tốt nhất cho phân bố dân số và là hữu ích nhất để so sánh các phân phối khác nhau trong cùng một khu vực cùng một lúc.

Tương tự, một điểm có thể được định vị trong phân phối mà từ đó tổng khoảng cách đến tất cả các điểm là tối thiểu. Được gọi là trung tâm của du lịch tối thiểu, biện pháp này rất hữu ích trong việc xác định vị trí tối ưu cho một số dịch vụ tập trung trong một khu vực. Vị trí của trung tâm du lịch tối thiểu có thể được xác định bởi quá trình thử và sai, nghĩa là bằng cách đo khoảng cách di chuyển tổng hợp liên quan đến một số điểm có thể xảy ra và sau đó chọn điểm có giá trị thấp nhất.

Như trong hầu hết các trường hợp, trung tâm trung bình và trung bình thường nằm gần trung tâm du lịch tối thiểu, một trong hai có thể được sử dụng làm điểm bắt đầu. Thay phiên, trung tâm của du lịch tối thiểu cũng có thể được xác định bằng cách đặt một mặt nạ trong suốt của các vòng tròn đồng tâm.

Và cuối cùng, trung tâm phương thức của dân số cũng là một thước đo quan trọng của phân tích không gian. Theo Clarke (1972), trung tâm phương thức đề cập đến mật độ bề mặt tối đa trong một khu vực. Như ông gợi ý, trong tất cả các quần thể lớn, trung tâm phương thức trùng khớp với đỉnh cao chính của tiềm năng dân số. Bằng chứng chỉ ra rằng hầu hết các quốc gia trên thế giới có tiềm năng dân số cao nhất là không theo phương thức.

London, Paris và Buenos Aires là những ví dụ nổi bật của các trung tâm đơn phương ở Anh, Pháp và Argentina. Một số quốc gia có hai phương thức với hai đỉnh tiềm năng, ví dụ, Sydney và Melbourne ở Úc. Ấn Độ, với các thành phố lớn của Kolkata, Mumbai, Delhi và Chennai, trình bày ví dụ về phân phối đa phương thức.

Khi trung bình, các trung tâm trung bình và phương thức được thực hiện, các kỹ thuật thống kê khác nhau có thể được áp dụng để kiểm tra mức độ dân số trong khu vực được phân tán xung quanh chúng. Việc tính toán các biện pháp này là một bài tập khá phức tạp. Trong một số biện pháp phân tán như vậy, độ lệch khoảng cách tiêu chuẩn là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất và rất đơn giản để hiểu.

Độ lệch khoảng cách tiêu chuẩn tương tự như độ lệch chuẩn của phân phối tuyến tính. Nó mô tả sự lan rộng của các điểm xung quanh trung tâm. Nó được xác định theo cách tương tự như trong trường hợp dữ liệu tuyến tính và thu được bằng cách chia tổng của bình phương khoảng cách giữa mỗi điểm và tâm trung bình cho số điểm, sau đó lấy căn bậc hai của nó. Phương trình là:

Trong đó, Sr là độ lệch khoảng cách tiêu chuẩn, d là khoảng cách của mỗi điểm từ tâm trung bình và n là số điểm. Việc tính toán khoảng cách tiêu chuẩn cho các điểm tương ứng với các khu định cư có quy mô dân số khác nhau đòi hỏi phải sửa đổi trong phương trình tương ứng. Trong phương trình sửa đổi, khoảng cách giữa mỗi độ lún và tâm trung bình được nhân với dân số của nó và sau đó được tổng hợp lại. Tổng sau đó được chia cho tổng dân số trong khu vực, và cuối cùng căn bậc hai được lấy (Ebdon, 1985).

Như đã nêu, các nhà địa lý dân số từ lâu đã quan tâm đến sự phân bố dân cư không đồng đều trên bề mặt trái đất tại một thời điểm nhất định và như một quá trình tiến hóa. Nồng độ dân số trong một khu vực là tối đa trong một tình huống giả định trong đó toàn bộ dân số tập trung tại một điểm và tối thiểu nơi các cá thể nằm ở một khoảng cách bằng nhau. Xu hướng phân bố dân số ở bất kỳ khu vực nào đối với một trong hai thái cực giả định có thể được đo lường bằng phương tiện của một thiết bị đồ họa được gọi là đường cong Lorenz.

Được phát triển bởi MO Lorenz vào năm 1905, đường cong Lorenz ban đầu được sử dụng để đo lường sự bất bình đẳng trong phân phối của cải và thu nhập trong dân số. Các nhà địa lý dân số sử dụng thường xuyên biện pháp đồ họa này để mô tả trạng thái tập trung dân số và những thay đổi trong đó, ở bất kỳ khu vực nào.

Đường cong Lorenz bao gồm âm mưu tỷ lệ phần trăm tích lũy của một biến so với tỷ lệ phần trăm tích lũy của biến khác trên biểu đồ. Trong trường hợp tập trung dân số, các đơn vị trên không trước tiên được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần về mật độ của nó, và phần trăm diện tích và dân số của mỗi đơn vị, sau đó, đã được xử lý.

Sau đó, tỷ lệ tích lũy được lấy riêng cho khu vực và dân số. Các tỷ lệ phần trăm tích lũy này được vẽ trên biểu đồ - ví dụ: khu vực trên trục 'y' và dân số trên trục 'x'. Các điểm thu được sau đó được nối bằng một đường cong tự do trơn tru. Để so sánh, một đường chéo, hiển thị đường phân phối bằng nhau, được vẽ nối với các điểm gốc và điểm cuối (Hình 3.1). Độ lệch của bất kỳ đường cong nào từ đường chéo này tỷ lệ thuận với mức độ bất bình đẳng trong phân bố dân cư so với khu vực trong khu vực.

Nồng độ tổng thể tìm thấy trong bất kỳ đường cong nào cũng có thể được đo theo tỷ lệ giữa diện tích giữa đường cong và đường chéo, một mặt và tổng diện tích của tam giác được hình thành bởi hai trục và đường chéo, trên khác Đây được gọi là hệ số của Gini và có thể được biểu thị bằng số:

Trong đó, X _i và Y _i là tỷ lệ phần trăm tích lũy của dân số và diện tích trong đơn vị thứ _i . Trong trường hợp phân bố dân cư đồng đều, đường cong sẽ tương ứng với đường chéo và tỷ lệ sẽ là 0. Đối với điều này, nếu toàn bộ dân số tập trung tại một điểm, đường cong di chuyển dọc theo hai trục làm cho khu vực giữa đường cong và đường chéo bằng diện tích của tam giác. Do đó, tỷ lệ làm việc là một sự thống nhất hoàn hảo. Do đó, tỷ lệ thay đổi trong khoảng từ 0 đến 1 (Mahmood, 1998). Khoảng cách dọc tối đa từ đường cong Lorenz đến đường chéo là chỉ số nồng độ.

Thật thú vị, một số học giả đã xác định chỉ số tập trung theo một cách hoàn toàn khác. Chẳng hạn, Chandna (2002), trong phân tích phân bố dân số ở Ấn Độ, đã xác định chỉ số nồng độ là tỷ lệ giữa dân số thực tế của một đơn vị trên không và quy mô dân số trung bình của các đơn vị trong khu vực.