Transcript A városhierarchia vizsgálati módszerei

A városhierarchia vizsgálati
módszerei
dr. Jeney László
egyetemi adjunktus
[email protected]
Európa városi terei
MSc Geográfus szak
2010/2011, I. félév
ELTE Földrajz Központ
A településhierarchia
polarizáltságának mérése: a
sorrend–nagyság szabály
Sorrend–nagyság szabály (rank
size analysis)


Városok rangsora népességszámuk alapján
Szabályszerű eloszlás: F. Auerbach (német geográfus,
1913)
– Rangsorban az n-edik város népessége = a legnépesebb város
n-ed részével (Auerbach-szabály) – Zipf-eloszlás

Vizsgálati lehetőségek
– Területek összehasonlítása
– Időállapotok összehasonlítása
– Funkciók összehasonlítása

Ábrázolási lehetőségek
– Főben (időbeli) vagy a legnépesebb város értékének
százalékában (területi összehasonlításoknál)
– Normál vagy logaritmikus beosztású tengelyekkel
– Eredeti vagy kumulált értékekkel
– Népességre vagy más abszolút adatra
3
Sorrend–nagyság vizsgálat valós
tengelyekkel



Tengely beosztása
főben
Oszlopdiagram
Jelmagyarázat
– 1: Valós értékek
– 1+2: Auerbach-féle
eloszlás

Magyarország:
hiányoznak
Budapest
ellenpólusai
4
Sorrend–nagyság vizsgálat
logaritmikus beosztású
tengelyekkel



Tengely beosztása
logaritmikusan
Vonaldiagram
Jelmagyarázat
– Szabályos:
Auerbach-féle
eloszlás
5
Területek összehasonlítása:
Európa néhány országának
városhierarchiája
6
Eltérő településhierarchiák
háttere

Természeti környezet
– Domborzat (Alpok)
– Éghajlat (Skandinávia)
– Természeti erőforrások (konurbációk)

Történelmi örökség
– Birodalmi központok, határváltozások

Politikai berendezkedés, közigazgatás
– Centralizált (szoc.), föderatív

Közlekedési hálózatok
– Sugaras, rácsos

Településhálózat-fejlesztés
– Növekedési pólusok vs. vízfejek
7
A sorrend-nagyság szabály
Európa néhány országában,
2005-ben

Adatok forrása: www.gazetteer.de
A 4 ország közül Magyarország rendelkezik a
legkoncentráltabb városhierarchiával
8
Időállapotok összehasonlítása:
erősödő ellenpólusok a
népességszám tekintetében
120
1. Viszonylag kiegyenlített
városhierarchia
%, (maximális érték = 100%)
100
1951
2. Időben is egyre
kiegyenlítettebbé válik
1971
1991
80
2006
Auerbach v.Zipfeloszlás
60
Szabályszerű eloszlás: F. Auerbach (német
geográfus, 1913)
Rangsorban az n-edik város
népessége = a legnépesebb város ned részével (Auerbach-szabály)
40
20
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
sorrend
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Funkciók összehasonlítása
% (maximális érték = 100%)
100
•
A népességszámhoz képest polarizáltabb
megoszlások a többi mutatónál
•
Általában kiegyenlítettség
90
80
•
70
60
Kiv.: nemzetközi szervezetek
székhelyei
konferecia
hallgatók
szervezetek
•
50
Legkiegyenlítettebb: felsőoktatás
szállodai férőhely
kórház
államszékhely
népesség 2006
40
repülő
Auerbach- v. Zipf eloszlás
30
20
10
10
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
sorrend
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Európai városhierarchia
vizsgálatok gyakori problémája:
Európa = Fejlett Európa
11
A városhierarchia vizsgálatokhoz
alkalmas mutatók

Változókészlet eltér:
– Területi szintenként
– Időben
– Országonként

Abszolút mutatók alkalmasak
– Népességszám
– Gazdasági funkciók: vállalatok székhelyei (headquarters), azok
összprofitja
– Közlekedési funkciók: hálózati bekötöttség, irányultság,
állomáson megforduló forgalom, elérhetőség
– Intézmények: közigazgatás, oktatás, egészségügy stb.
– Nemzetközi szervezetek székhelyei
– Események, rendezvények, konferenciák
– Turizmus

Fajlagos mutatók (pl. egy főre jutó GDP) kevésbé
alkalmasak
12
A nagyvárosrangsor a legnagyobb
vállalatok alapján: székhely és
összprofit
 Forrás: Fortune, Global 500
Összprofit
(millió $)
Népességszám (fő)
750 ezer alatt
750 ezer–1
millió
1–2 millió
2 millió
felett
A20Föld
ezer500 legnagyobb vállalatának székhelyei között
London,
felett
Párizs
nem találunk kelet-közép-európai nagyvárost
6–20 ezer
Amszterdam, Hága
1–6 ezer
Stockholm,
Koppenhága, Essen,
Stuttgart, Düsseldorf
Frankfurt, Helsinki,
Ezer alatt Duisburg, Hannover,
Göteborg
München
Brüsszel
Milánó
Köln,
Torino
Hamburg
Madrid,
Róma
Berlin
13
Európai rangsor a nemzetközi
szervezetek találkozói alapján
(2001, világ=100%)

Kelet-Közép-Európa nagyvárosai közül
Budapesten rendezték a legtöbb nemzetközi
találkozót
14
Európa legfontosabb repülőjáratai,
2001-ben
Forrás: Association of European Airlines (AEA) 2002
utasok száma, fő
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
London-Dublin
London-Párizs
London-Amszterdam
London-Frankfurt
London-Róma
London-Madrid
London-Milánó
Párizs-Róma
Koppenhága-Oslo
Párizs-Milánó
Párizs-Amszterdam
London-Zürich
Párizs-Barcelona
Koppenhága-Stockholm
Párizs-Frankfurt
London-Stockholm
Párizs-Madrid
London-Barcelona
London-Brüsszel
London-Koppenhága
15
Európa legfontosabb repülőjáratai,
2001-ben
Forrás: Association of European Airlines (AEA) 2002
 A legtöbb utas London és Dublin
között utazott
 Tényezők
– szoros kapcsolatok
– Földrajzi fekvés (szigetjelleg)
– Nemzetközi gazdasági bekötöttség



A 20 legforgalmasabb járat
többnyire vagy Londont vagy
Párizst érintette
Néha megjelennek nem
fővárosok is
Kelet-Közép-Európa hiányzik
16
Az európai nagyvárosok
csoportosítása a repülőjárataik
célirányaik szerint
Forrás: OAG Flight Guide Worldguide, 2001
17
Az európai nagyvárosok komplex
hierarchiája (Jeney–Keresztély)
750 ezer alatt
Népességszám (fő)
750 ezer–1
millió
1–2 millió
4
3
München,
Milánó
Amszterdam, Frankfurt
Krakkó, Riga, Manchester, Stockholm,
Hága, Hannover, Málaga, Lisszabon,
2
Düsseldorf, Helsinki, Koppenhága,
Duisburg, Essen, Stuttgart, Lyon
Leeds, Liverpool, Bréma, Dortmund,
Genova, Vilnius, Zaragoza, Glasgow,
1 Lipcse, Rotterdam, Göteborg, Sevilla,
Drezda, Sheffield, Poznan, Palermo,
2 millió
felett
London,
Párizs
Berlin,
Róma,
Madrid
Athén, Dublin,
Barcelona,
Brüsszel, Köln,
Budapest,
Torino,
Szófia, Prága,
Birmingham,
Hamburg,
Marseille,
Bécs, Varsó
Nápoly
Lodz
Bukarest
18
A különböző jellegű adatok
összeegyeztetése




Eltérő
Eltérő
Eltérő
Eltérő
mérési skálák
volumenek, mértékegységek
szórásúak
fontosságúak
19
A mérési skálák rendszere
Mérési skálák Tulajdonság
Sajátosságok
Jellemző példák
Arány
Megkülönböztetés, Van elméleti
sorrend,
minimum,
különbség, arány
azonos előjelű
Népességszám,
jövedelem,
utasforgalom
Intervallum
Megkülönböztetés, Pozitív és
sorrend,
negatív értékek
különbség
Vándorlási
különbözet
Ordinális
Megkülönböztetés, Nehezen
sorrend
mérhető, csak
sorrendbe
állítható
Helyi, regionális,
országos,
globális funkciók
Nominális
Megkülönböztetés
Oktatási, eü.
20 stb.
funkciók
Nem számszerű
Komplex mutatók

Rangsorolás
– Ordinális skálára transzformálás

Pontozásos módszer
– Pontok összege vagy átlaga


Jellegadó értékekhez viszonyítás
n
Mértani átlag
xn
x
i
 n x1  x2  ...  xi  ...  xn
i 1

Klaszteranalízis
21
Jellegadó értékekhez viszonyítás

Átlaghoz viszonyítás
– Eltérhet az adatsorok szórása

xi
zi 
x
Maximumhoz viszonyítás
xi
z 
– Ilyen a Bennett-féle komlex-mutató i x
max
– Maximum = 1

Normalizálás
– Például a HDI-nél
– Minimum = 0, maximum = 1

Standardizálás
– Átlag =0, szórás = 1
xi  xmin
zi 
xmax  xmin
xi  x
zi 
xs
22
Egy indiai városhierarchia
vizsgálat eredményei
A legtöbb egyetemi hallgatóval
rendelkező indiai városok
24
A legnagyobb hotelférőhellyel
rendelkező indiai városok
25
A legtöbb konferenciát rendező
indiai városok
26
A legtöbb kórházzal rendelkező
indiai városok
27
A legtöbb légiforgalmi kapcsolattal
rendelkező indiai városok
28
Komplex (összesített)
városhierarchia
Városhierarchia az első 20-ban
történő előfordulások száma
alapján
város
Előfordulások
száma
Mumbai, Új-Delhi
9
Bangalore, Calcutta, Chennay, Hyderabad
8
Ahmedabad, Jaipur
7
Coibatore
6
Cochi, Bubaneswar, Lucknow, Pune
5
Thiruvananthapuram
4
Vishakapatnam, Patna, Bhopal, Gurgaon
3
30
A különböző jellegű adatok
összeegyeztetésének nehézségei

9 adatsor, de:
– Eltérő volumenek, mértékegységek

Megoldás: maximumhoz viszonyítás
– Ilyen a Bennett-féle komlex-mutató
– Maximum = 100 %
– Százalékos részadatok összegzése
xi
zi 
xmax
31
Városhierarchia a Bennett-féle
komplex mutató alapján
Város
Összesítet %
Új-Delhi, Mumbai
700 felett
Chennai, Bangalore, Calcutta, Hyderabad
200-700
Jaipur, Ahmedabad, Darphanga, Bhubaneswar
90-200
Thiruvananthapuram, Lucknow, Patna, Dehradum,
Bhopal, Pune, Ranchi, Kochi
60-90
32
Főbb konklúziók







India városhierarchiája átalakulóban van
Korábban kikötővárosok
Mára a súlypont ÉK-re tolódott
India városhierarchiája relatíve kiegyenlített
Időben egyre kiegyenlítettebbé válik
A komplex városhierarchia erősen követi a
népességnagyságot
Az indiai városhierarchia bipoláris
33
Vonzáskörzetek



Egy település rangját, a
településhálózatban
elfoglalt helyzetét központi
funkciói határozzák meg
A központi funkciók
vonzást gyakorolnak a
környék lakosságára,
általuk jönnek létre a
vonzáskörzetek
A vonzáskörzetek
nagyságának tényezői
– A központ mérete
– A közlekedéshálózat
fejlettsége
– A környék településhálózata
34
– A jövedelemszint
Központi települések
vonzáskörzetei (Beluszky P.
nyomán)

Agglomerációs övezet:
– központ vonzása abszolút, más központok „átvonzása” nem
mutatható ki

Hegemón vonzásöv:
– központ vonzása az uralkodó, de esetenként (pl.
kiskereskedelem) már más központok vonzóhatása is
kimutatható

Domináns vonzásöv:
– központ mellett más központ(ok) erőteljes vonzóhatása is
érvényesül, az egyes központi funkciók esetében más-más
mértékben, de a kapcsolatteremtések relatív többsége még az
adott központra esik

Átmeneti vonzásöv:
– egyszerre több egyenrangú központ vonzása érvényesül, a
terület „szétvonzódik”
35