किसी भी देश में घनत्व और वितरण की जनसंख्या को कैसे मापें?
हालाँकि, घनत्व और वितरण के सटीक और विशिष्ट अर्थ होते हैं, लेकिन कभी-कभी इनका उपयोग किया जाता है। जहाँ एक ओर वितरण से तात्पर्य व्यक्तियों की इकाइयों के अंतर के वास्तविक स्वरूप से है, वहीं दूसरी ओर घनत्व, जनसंख्या और भूमि क्षेत्र के बीच के अनुपात की अभिव्यक्ति है।
घनत्व के उपाय:
क्रूड घनत्व, जिसे अंकगणित घनत्व के रूप में भी जाना जाता है, जनसंख्या घनत्व का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला उपाय है। यह कुल क्षेत्र द्वारा विभाजित लोगों की संख्या के रूप में व्यक्त किया जाता है। उदाहरण के लिए, भारत में 2001 की नवीनतम जनगणना के अनुसार, प्रति वर्ग किलोमीटर में 324 व्यक्तियों की औसत घनत्व है। ग्रामीण और शहरी क्षेत्रों के लिए क्रूड या अंकगणित घनत्व अलग से काम किया जा सकता है। एक औसत आंकड़ा होने के नाते, क्रूड घनत्व एक गंभीर सीमा से ग्रस्त है।
क्रूड घनत्व एक आयामी है और लोगों और भूमि के बीच संबंधों में निहित अवसरों और बाधाओं के बारे में बहुत कम बताता है। चूंकि यह कुल सतह क्षेत्र को ध्यान में रखता है, इसलिए क्रूड घनत्व एक बहुत ही भ्रामक चित्र प्रस्तुत करता है, और विशेष रूप से जब किसी क्षेत्र के भीतर घनत्व में पर्याप्त भिन्नता होती है। मिसाल के तौर पर, मिस्र, 2003 के मध्य में 72.1 मिलियन की आबादी और 1004.9 हजार वर्ग किलोमीटर के भौगोलिक क्षेत्र के साथ, 72 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर के कच्चे घनत्व को प्रस्तुत करता है।
हालांकि, यह अनुमान लगाया गया है कि मिस्र की लगभग 98 प्रतिशत आबादी देश के कुल क्षेत्रफल के 5 प्रतिशत से कम क्षेत्र में है - नील नदी की घाटी और डेल्टा में जहाँ घनत्व 1, 000 वर्ग किलोमीटर प्रति व्यक्ति से अधिक है - जबकि शेष देश में रेगिस्तान। इसलिए, भूगोलवेत्ताओं ने अंश या हर को संशोधित करके घनत्व के अन्य उपायों को तैयार किया है या दोनों एक क्षेत्र के भीतर मानव व्यवसाय के घनत्व में वास्तविक भिन्नता को चित्रित करते हैं।
जब किसी क्षेत्र में खेती के तहत भूमि की मात्रा के संबंध में कुल जनसंख्या देखी जाती है, तो हमें शारीरिक घनत्व या पोषण घनत्व प्राप्त होता है। यह किसी भी क्षेत्र में जनसंख्या घनत्व का अधिक सार्थक सूचकांक है। मिस्र के मामले में, जबकि क्रूड घनत्व केवल 72 है, शारीरिक घनत्व लगभग 2, 500 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर खेती योग्य भूमि का काम करता है। यह उपाय ऐसी स्थिति के लिए उपयुक्त है जहाँ कृषि जनसंख्या का मुख्य आधार है। लेकिन यह भी सच है कि एक क्षेत्र या देश के सभी लोग कृषि पर निर्भर नहीं हैं।
इस प्रकार, शारीरिक घनत्व भी भूमि पर जनसंख्या के दबाव की सटीक तस्वीर प्रदान नहीं करता है। एक और शोधन के रूप में, इसलिए, कृषि घनत्व को कृषि योग्य भूमि की राशि से विभाजित करके काम किया जाता है। इस प्रकार, कृषि घनत्व इस प्रकार होता है कि भूमि पर काम करने वाले लोगों की संख्या और भूमि या खेत की कुल राशि से निर्वाह होता है। आर्थिक रूप से उन्नत देशों में, कम उन्नत देशों की तुलना में कृषि घनत्व बहुत कम है।
चूंकि किसी क्षेत्र या देश के कृषि योग्य और खेती योग्य क्षेत्र आम तौर पर समान मूल्य के नहीं होते हैं, कृषि घनत्व मानव-भूमि संबंधों का सटीक विवरण प्रदान नहीं करता है। 1946 में एक फ्रांसीसी भूगोलवेत्ता विन्सेंट ने एक सूचकांक का सुझाव दिया, जिसे उन्होंने तुलनात्मक घनत्व (क्लार्क, 1972: 30) कहा। तुलनात्मक घनत्व की गणना में, एक क्षेत्र की कुल जनसंख्या भारित भूमि के कुल से संबंधित है - इसकी उत्पादकता के अनुसार - खेती के तहत। इस प्रकार, यह किसी भी क्षेत्र में खेती योग्य भूमि की उत्पादकता के विभिन्न स्तरों को ध्यान में रखते हुए शारीरिक घनत्व का प्रकार है।
यहां यह ध्यान देने योग्य है कि ऊपर चर्चा किए गए घनत्व के उपाय उन क्षेत्रों के लिए कोई व्यावहारिक मूल्य नहीं हैं, जो अधिक शहरीकृत और औद्योगिक हैं। आवासीय परिसरों के पश्चिम ऊर्ध्वाधर विस्तार में विकसित देशों में आबादी और क्षेत्रों के बीच संबंध अमान्य हैं, और ये उपाय, इसलिए, इमारतों के भीतर लोगों की एकाग्रता के बारे में कुछ भी नहीं बताते हैं। ऐसी परिस्थितियों में, कमरे का घनत्व, या प्रति कमरे में व्यक्तियों की औसत संख्या, योजनाकारों और भूगोलविदों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एक उपयोगी सूचकांक प्रदान करता है।
वितरण के उपाय:
जैसे घनत्व के मामले में, भूगोलवेत्ता किसी भी देश या क्षेत्र में जनसंख्या वितरण के विश्लेषण में कई उपायों का उपयोग करते हैं। हालांकि, भूगोलविदों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कई उपाय हैं, जो केंद्रीयता, फैलाव और जनसंख्या की एकाग्रता से संबंधित हैं, बहुत महत्वपूर्ण हैं।
एक रैखिक वितरण में केंद्रीय प्रवृत्ति की तरह, जनसंख्या की केंद्रीयता को मध्य केंद्र, मध्य केंद्र और मोडल केंद्र के रूप में मापा जाता है। इन उपायों की गणना एक जटिल और थकाऊ व्यायाम है। फिर भी, वे उभरते देशों की विकास योजनाओं में बहुत उपयोगी उपकरण हैं।
माध्य केंद्र या जिसे कभी-कभी माध्य बिंदु भी कहा जाता है, जनसंख्या वितरण के केंद्र का सबसे सरल उपाय है। यह एक रैखिक वितरण के अंकगणित माध्य के समान है और उसी तरह से बहुत अधिक काम किया जाता है। अंकों के वितरण को दर्शाने वाले मानचित्र पर माध्य केंद्र के स्थान के लिए, उन बिंदुओं में से प्रत्येक के स्थान को निर्धारित करने के लिए किसी तरह से उपकरण करना आवश्यक है।
यह एक मनमाना प्रणाली के अनुसार प्रत्येक बिंदु के सह-निर्देशांक की गणना करके किया जाता है। भूगोलवेत्ता अक्षांश और देशांतर के संदर्भ में स्थान की माप से परिचित हैं। इसलिए पहला कदम, नक्शे में एक ग्रिड सिस्टम को सुपरइम्पोज़ करना शामिल है जहाँ ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज अक्ष ऑर्थोगोनल हैं और समान रिक्ति पर तैयार किए गए हैं। मूल के बिंदु को पारंपरिक रूप से नीचे बाएं हाथ के कोने पर रखा गया है। अगले चरण में, प्रत्येक बिंदु के सह-निर्देशांक (x और y कुल्हाड़ियों) की गणना की जाती है। दो अक्षों के साधन बिंदुओं के मध्य केंद्र का प्रतिनिधित्व करते हैं।
माध्य केंद्र को किसी भी स्थानिक वितरण के गुरुत्वाकर्षण के केंद्र के रूप में माना जा सकता है। भूगोलवेत्ता आमतौर पर एक क्षेत्र में कस्बों या गांवों के वितरण के कुछ औसत केंद्र में रुचि रखते हैं। ये शहर या गाँव एक दूसरे से जनसंख्या के आकार के हिसाब से भिन्न हैं।
आकार में जो बड़े हैं, इसलिए मीन सेंटर के स्थान पर अधिक प्रभाव डालते हैं। इस प्रकार, माध्य केंद्र की गणना के लिए इस आयाम को सूत्र में शामिल करना आवश्यक है। यह प्रत्येक बिंदु के लिए 'x' और 'y' कुल्हाड़ियों को कुछ वजन (वर्तमान मामले में जनसंख्या का आकार) निर्दिष्ट करके और फिर भारित माध्य को कार्य करके किया जाता है। इस प्रकार, दो अक्षों का भारित साधन, वितरण के औसत केंद्र के स्थान का प्रतिनिधित्व करता है। मध्य केंद्र के दो अक्षों के अनुरूप अंतिम समीकरण इस प्रकार हैं:
जहाँ, 'x i ' और 'y i ' ' i th' शहर या गाँव के समन्वय हैं, 'p' उस शहर या गाँव की जनसंख्या है और 'P' इस क्षेत्र की कुल जनसंख्या है। “स्थानिक वितरण में केंद्रीय प्रवृत्ति के विभिन्न उपायों में से, समय के साथ जनसंख्या वितरण में हवाई पारियों के अध्ययन के लिए माध्य केंद्र सबसे उपयोगी उपकरण है। हालांकि, इसका मुख्य नुकसान इस तथ्य में निहित है कि यह आबादी के चरम आकार वाले बस्तियों से बहुत प्रभावित होता है ”(क्लार्क, 1972: 35)।
औसत केंद्र एक क्षेत्र में आबादी के औसत स्थान का एक और उपाय है। जिस तरह एक रेखीय वितरण में माध्य एक मान होता है, जिसमें उसके ऊपर आधे मान होते हैं और उसके नीचे आधे मान होते हैं, एक स्थानिक वितरण में माध्य केंद्र दो ऑर्थोगोनल रेखाओं का प्रतिच्छेदन होता है, जिनमें से प्रत्येक में समान जनसंख्या होती है। । मंझला केंद्र का मुख्य लाभ यह तथ्य है कि बहुत अधिक गणितीय गणनाओं का सहारा लिए बिना आसानी से काम किया जा सकता है।
हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एक आबादी के मध्य केंद्र का स्थान दो लाइनों के उन्मुखीकरण पर निर्भर करता है। एक बार ओरिएंटेशन बदलने के बाद, माध्य केंद्र का स्थान बदल जाता है। चूंकि माध्यिका केंद्र का स्थान निश्चित नहीं है, इसलिए इसका उपयोग केवल प्रारंभिक जांच तक ही सीमित होना चाहिए (एबडॉन, 1985: 133)। फिर भी, जैसा कि क्लार्क (1972) ने सुझाव दिया है, औसत बिंदु जनसंख्या वितरण के लिए केंद्रीयता का सबसे अच्छा सूचकांक है, और एक ही समय में एक ही क्षेत्र में विभिन्न वितरणों की तुलना करने के लिए सबसे उपयोगी है।
इसी तरह, एक बिंदु को वितरण में स्थित किया जा सकता है जिसमें से सभी बिंदुओं के लिए दूरी का योग न्यूनतम है। न्यूनतम यात्रा के केंद्र के रूप में कहा जाता है, यह उपाय एक क्षेत्र में कुछ केंद्रीकृत सेवाओं के लिए इष्टतम स्थान की पहचान में सहायक है। न्यूनतम यात्रा के केंद्र का स्थान परीक्षण और त्रुटि की प्रक्रिया से निर्धारित किया जा सकता है, अर्थात, कई संभावित बिंदुओं से संबंधित कुल यात्रा दूरी को मापकर और फिर सबसे कम मूल्य देने वाले का चयन करके।
जैसा कि ज्यादातर मामलों में, औसत और औसत केंद्र आमतौर पर न्यूनतम यात्रा के केंद्र के करीब स्थित होते हैं, दोनों में से किसी एक को प्रारंभिक बिंदु के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। वैकल्पिक रूप से, न्यूनतम यात्रा का केंद्र भी संकेंद्रित हलकों के एक पारदर्शी मास्क को सुपरइम्पोज़ करके निर्धारित किया जा सकता है।
और अंत में, जनसंख्या का आधुनिक केंद्र भी स्थानिक विश्लेषण का एक महत्वपूर्ण उपाय है। क्लार्क (1972) के अनुसार, मोडल केंद्र एक क्षेत्र में अधिकतम सतह घनत्व को संदर्भित करता है। जैसा कि वह सुझाव देते हैं, सभी बड़ी आबादी में, मॉडल केंद्र जनसंख्या क्षमता के प्रमुख शिखर के साथ मेल खाता है। साक्ष्य संकेत करते हैं कि दुनिया के अधिकांश देश जनसंख्या क्षमता के एक प्रमुख शिखर यूनि-मोडल हैं।
लंदन, पेरिस और ब्यूनस आयर्स क्रमशः यूनाइटेड किंगडम, फ्रांस और अर्जेंटीना में यूनी-मोडल केंद्रों के उदाहरण हैं। कुछ देश क्षमता के दो शिखर के साथ द्वि-मोडल हैं, उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में सिडनी और मेलबर्न। भारत, कोलकाता, मुंबई, दिल्ली और चेन्नई के मेगा शहरों के साथ, एक बहु-मोडल वितरण का उदाहरण प्रस्तुत करता है।
एक बार जब माध्य, माध्य और मोडल केंद्रों पर काम किया जाता है, तो इस क्षेत्र में आबादी किस हद तक फैली है, इसकी जांच करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय तकनीकों को लागू किया जा सकता है। इन उपायों की गणना एक काफी जटिल अभ्यास है। फैलाव के कई ऐसे उपायों में से, मानक दूरी विचलन सबसे अधिक उपयोग किया जाता है और समझने में बहुत सरल है।
मानक दूरी का विचलन रैखिक वितरण के मानक विचलन के समान है। यह केंद्र के चारों ओर बिंदुओं के क्षेत्र प्रसार का वर्णन करता है। यह उसी तरह से निर्धारित किया जाता है जैसे कि एक रैखिक डेटा के मामले में और प्रत्येक बिंदु और मध्य बिंदु के बीच की दूरी के वर्ग के कुल को विभाजित करके प्राप्त किया जाता है, और फिर इसके वर्गमूल को लेते हैं। समीकरण है:
जहाँ, Sr मानक दूरी विचलन है, मतलब केंद्र से प्रत्येक बिंदु की दूरी d है, और n बिंदुओं की संख्या है। जनसंख्या के अलग-अलग आकार की बस्तियों के अनुरूप बिंदुओं के लिए मानक दूरी की गणना के अनुसार समीकरण में संशोधन की आवश्यकता होती है। संशोधित समीकरण में प्रत्येक बस्ती और मध्य केंद्र के बीच की दूरी इसकी आबादी से गुणा की जाती है और फिर एकत्र की जाती है। योग को तब क्षेत्र में कुल जनसंख्या से विभाजित किया जाता है, और अंत में वर्गमूल लिया जाता है (एबडॉन, 1985)।
जैसा कि पहले ही कहा जा चुका है, जनसंख्या भूगोलवेत्ता लंबे समय से एक निश्चित समय पर और एक विकासवादी प्रक्रिया के रूप में पृथ्वी की सतह पर आबादी के असमान वितरण से चिंतित हैं। किसी क्षेत्र में जनसंख्या की एकाग्रता एक काल्पनिक स्थिति में अधिकतम होती है जहां पूरी आबादी एक बिंदु पर केंद्रित होती है और न्यूनतम जहां व्यक्ति एक दूसरे से समान दूरी पर स्थित होते हैं। दोनों काल्पनिक चरम सीमाओं में से किसी की ओर किसी भी क्षेत्र में जनसंख्या वितरण की प्रवृत्ति को लॉरेंज वक्र के रूप में जाना जाने वाले चित्रमय उपकरण के माध्यम से मापा जा सकता है।
1905 में एमओ लोरेंज द्वारा विकसित, लोरेंज वक्र का उपयोग मूल रूप से एक जनसंख्या में धन और आय के वितरण में असमानता को मापने के लिए किया गया है। जनसंख्या के भूगोलवेत्ता इस ग्राफिकल माप का लगातार उपयोग करते हुए जनसंख्या की स्थिति, और किसी भी क्षेत्र में परिवर्तन को दर्शाते हैं।
लॉरेंज वक्र में एक ग्राफ पर दूसरे चर के संचयी प्रतिशत के खिलाफ एक चर के संचयी प्रतिशत की साजिश रचने शामिल है। जनसंख्या की सघनता के मामले में, हवाई इकाइयों को पहले उसके घनत्व के संदर्भ में आरोही या अवरोही क्रम में व्यवस्थित किया जाता है, और प्रत्येक क्षेत्र के प्रतिशत और क्षेत्रफल की आबादी, फिर काम किया जाता है।
इसके बाद, क्षेत्र और आबादी के लिए संचयी प्रतिशत अलग-अलग प्राप्त होते हैं। इन संचयी प्रतिशत को ग्राफ पर प्लॉट किया जाता है - उदाहरण के लिए, 'y' अक्ष पर क्षेत्रफल और 'x' अक्ष पर जनसंख्या। इसके बाद प्राप्त अंक एक चिकनी मुक्त हाथ वक्र द्वारा शामिल हो गए हैं। तुलना के लिए, एक विकर्ण रेखा, समान वितरण की रेखा दिखाती है, जो मूल और अंत के बिंदुओं से जुड़ती है (चित्र 3.1)। इस विकर्ण रेखा से किसी भी वक्र का विचलन क्षेत्र में क्षेत्र के संबंध में जनसंख्या के वितरण में असमानता के स्तर के अनुपात में है।
किसी भी वक्र में पाई जाने वाली समग्र सांद्रता को वक्र और विकर्ण रेखा के बीच के क्षेत्र के अनुपात में भी मापा जा सकता है, और त्रिकोण के कुल क्षेत्रफल का दो अक्षों और विकर्ण रेखा से मिलकर बनता है, अन्य। इसे गिनी के गुणांक के रूप में जाना जाता है और इसे संख्यात्मक रूप से व्यक्त किया जा सकता है:
जहां, X i और Y i, i वें इकाई में जनसंख्या और क्षेत्र के संचयी प्रतिशत हैं। जनसंख्या के समान वितरण के मामले में, वक्र तिरछी रेखा के अनुरूप होगा, और अनुपात 0. होगा। इसके विपरीत, यदि पूरी आबादी एक बिंदु पर केंद्रित है, तो वक्र दो अक्षों के साथ क्षेत्र के बीच चलता है त्रिकोण के क्षेत्र के बराबर वक्र और विकर्ण रेखा। इस प्रकार, अनुपात एक परिपूर्ण एकता बनने के लिए काम करता है। इसलिए, अनुपात 0 और 1 (महमूद, 1998) के बीच भिन्न होता है। लोरेंज वक्र से विकर्ण रेखा तक अधिकतम ऊर्ध्वाधर दूरी एकाग्रता का सूचकांक है।
दिलचस्प है, कुछ विद्वानों ने एकाग्रता के सूचकांक को पूरी तरह से अलग तरीके से परिभाषित किया है। चंदना (2002), उदाहरण के लिए, भारत में जनसंख्या वितरण के अपने विश्लेषण में, एक हवाई इकाई की वास्तविक आबादी और क्षेत्र में इकाइयों की आबादी के औसत आकार के बीच अनुपात के रूप में एकाग्रता के सूचकांक को परिभाषित किया है।
