¿Cómo medir la población de densidad y distribución en cualquier país?
Aunque la densidad y la distribución tienen connotaciones precisas y distintas, a veces se usan indistintamente. Mientras que la distribución se refiere al patrón real de espaciamiento de unidades de individuos, la densidad, por otro lado, es una expresión de la relación entre la población y el área de la tierra.
Medidas de densidad:
La densidad bruta, también conocida como densidad aritmética, es la medida de densidad de población más utilizada. Se expresa como el número de personas dividido por el área total. India, por ejemplo, tiene una densidad promedio de 324 personas por kilómetro cuadrado, según el último censo de 2001. La densidad bruta o aritmética se puede calcular por separado para las áreas rurales y urbanas. Siendo una cifra promedio, la densidad del crudo sufre de una seria limitación.
La densidad bruta es unidimensional y dice poco sobre las oportunidades y obstáculos contenidos en la relación entre las personas y la tierra. Dado que tiene en cuenta el área de superficie total, la densidad bruta presenta una imagen muy engañosa, y particularmente cuando hay una variación sustancial en la densidad dentro de una región. Egipto, por ejemplo, con una población de 72.1 millones a mediados de 2003 y un área geográfica de 1004.9 mil kilómetros cuadrados, presenta una densidad bruta de 72 personas por kilómetro cuadrado.
Sin embargo, se ha estimado que casi el 98 por ciento de la población de Egipto ocupa menos del 5 por ciento del área total del país, en el valle del Nilo y el delta, donde la densidad es de más de 1.000 personas por kilómetro cuadrado, mientras que el resto del país es Desierto. Por lo tanto, los geógrafos han diseñado otras medidas de densidad modificando el numerador o denominador o ambos para ilustrar la variación real en la densidad de la ocupación humana dentro de una región.
Cuando la población total se ve en relación con la cantidad de tierra cultivada en una región, obtenemos densidad fisiológica o densidad nutricional. Este es un índice más significativo de la densidad de población en cualquier área. En el caso de Egipto, mientras que la densidad bruta es de solo 72, la densidad fisiológica es de casi 2, 500 personas por kilómetro cuadrado de tierra cultivable. La medida es apropiada para una situación en la que la agricultura es el pilar de la población. Pero también es cierto que no todas las personas en una región o país dependen de la agricultura.
Por lo tanto, la densidad fisiológica tampoco proporciona una imagen precisa de la presión de la población en la tierra. Como un refinamiento adicional, por lo tanto, la densidad agrícola se calcula dividiendo la población agrícola por la cantidad de tierra cultivable. La densidad agrícola es, por lo tanto, la proporción entre el número de personas que se ganan la vida o la subsistencia de trabajar la tierra y la cantidad total de tierras agrícolas. En los países económicamente avanzados, las densidades agrícolas son muy bajas en comparación con los países menos avanzados.
Como las áreas cultivables y cultivadas de una región o país generalmente no tienen un valor uniforme, la densidad agrícola no proporciona una explicación exacta de las relaciones hombre-tierra. Vincent, un geógrafo francés, en 1946, por lo tanto, sugirió un índice, que denominó densidad comparativa (Clarke, 1972: 30). En el cálculo de la densidad comparativa, la población total de una región se relaciona con el agregado de tierra ponderada (según su productividad) bajo cultivo. Por lo tanto, es un tipo de densidad fisiológica que tiene en cuenta los distintos niveles de productividad de las tierras cultivadas en cualquier área.
Vale la pena señalar aquí que las medidas de densidad discutidas anteriormente no tienen valor práctico para las áreas, que están más urbanizadas e industrializadas. En los países desarrollados del oeste, las expansiones verticales de complejos residenciales invalidan la relación entre la población y las áreas, y estas medidas, por lo tanto, no revelan nada sobre la concentración de personas dentro de los edificios. En tales circunstancias, la densidad de la habitación, o el número promedio de personas por habitación, proporciona un índice útil ampliamente utilizado por los planificadores y geógrafos.
Medidas de distribución:
Al igual que en el caso de la densidad, los geógrafos utilizan una serie de medidas en el análisis de la distribución de la población en cualquier país o región. Sin embargo, hay varias medidas utilizadas por los geógrafos, las relacionadas con la centralidad, la dispersión y la concentración de la población son muy importantes.
Al igual que la tendencia central en una distribución lineal, la centralidad de la población se mide en términos del centro medio, centro medio y centro modal. El cálculo de estas medidas es un ejercicio complejo y tedioso. Sin embargo, son herramientas muy útiles en los planes de desarrollo de las naciones emergentes.
El centro medio, o como a veces también se denomina punto medio, es la medida más simple del centro de una distribución de la población. Es similar a la media aritmética de una distribución lineal y se calcula de la misma manera. Para la ubicación del centro medio en un mapa que muestra la distribución de puntos, es necesario disponer de alguna manera de cuantificar la ubicación de cada uno de esos puntos.
Esto se hace calculando las coordenadas de cada punto según un sistema arbitrario. Los geógrafos están familiarizados con la medición de la ubicación en términos de latitud y longitud. El primer paso, por lo tanto, consiste en superponer un sistema de cuadrícula en el mapa donde los ejes vertical y horizontal son ortogonales y se dibujan con el mismo espacio. El punto de origen se mantiene convencionalmente en la esquina inferior izquierda. En el siguiente paso, se calculan las coordenadas (ejes x e y) de cada punto. Los medios de los dos ejes representan el centro medio de los puntos.
El centro medio puede considerarse como el centro de gravedad de cualquier distribución espacial. Los geógrafos generalmente están interesados en algún centro promedio de distribución de ciudades o pueblos en una región. Estas ciudades o pueblos difieren en términos de tamaño de población entre sí.
Aquellos más grandes en tamaño, por lo tanto, tendrán una mayor influencia en la ubicación del centro medio. Por lo tanto, es necesario incorporar esta dimensión en la fórmula para calcular el centro medio. Esto se hace asignando un poco de peso (es decir, el tamaño de la población en el presente caso) a los ejes 'x' e 'y' para cada punto y luego calculando la media ponderada. Los medios ponderados de los dos ejes, por lo tanto, representan la ubicación del centro medio de la distribución. Las ecuaciones finales correspondientes a los dos ejes del centro medio son las siguientes:
Donde, 'x i ' e 'y i ' son las coordenadas de la ' i th' ciudad o pueblo, 'p' es la población de esa ciudad o pueblo y 'P' es la población total de la región. “De las diversas medidas de tendencia central en una distribución espacial, el centro medio es la herramienta más útil para estudiar los cambios aéreos en la distribución de la población a lo largo del tiempo. Sin embargo, su principal desventaja radica en el hecho de que está muy afectada por los asentamientos que tienen tamaños extremos de población ”(Clarke, 1972: 35).
La mediana del centro es otra medida de la ubicación promedio de la población en una región. Así como la mediana en una distribución lineal es un valor, que tiene la mitad de los valores por encima y la mitad por debajo de ella, la mediana del centro en una distribución espacial es la intersección de dos líneas ortogonales, cada una de las cuales tiene una población igual en cada lado . La principal ventaja del centro mediano es el hecho de que puede resolverse fácilmente sin recurrir a demasiados cálculos matemáticos.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la ubicación de la mediana del centro de una población depende de la orientación de las dos líneas. Una vez que se cambia la orientación, la ubicación del centro medio se cambia. Debido a que la ubicación del centro mediano no es fija, su uso debe restringirse únicamente a la investigación preliminar (Ebdon, 1985: 133). Sin embargo, como ha sugerido Clarke (1972), el punto medio es el mejor índice de centralidad para una distribución de la población y es el más útil para comparar diferentes distribuciones en la misma área al mismo tiempo.
De manera similar, un punto puede ubicarse en la distribución desde la cual la suma de las distancias a todos los puntos es un mínimo. Calificada como el centro de recorrido mínimo, la medida es útil para identificar la ubicación óptima de algunos servicios centralizados en una región. La ubicación del centro de recorrido mínimo se puede determinar mediante el proceso de prueba y error, es decir, midiendo las distancias de recorrido agregadas pertenecientes a varios puntos probables y luego seleccionando el que proporciona el valor más bajo.
Como en la mayoría de los casos, la media y la mediana de los centros están generalmente ubicadas cerca del centro del recorrido mínimo, cualquiera de los dos puede usarse como punto de partida. Alternativamente, el centro de recorrido mínimo también se puede determinar mediante la superposición de una máscara transparente de círculos concéntricos.
Y, finalmente, el centro modal de una población es también una medida importante del análisis espacial. Según Clarke (1972), el centro modal se refiere a la densidad de superficie máxima en un área. Como sugiere, en todas las poblaciones grandes, el centro modal coincide con el pico principal del potencial de población. Las evidencias indican que la mayoría de los países del mundo con un pico principal de potencial de población son uni-modales.
Londres, París y Buenos Aires son ejemplos notables de centros uni-modales en el Reino Unido, Francia y Argentina respectivamente. Algunos países son bimodales con dos picos de potencial, por ejemplo, Sydney y Melbourne en Australia. India, con las mega ciudades de Calcuta, Mumbai, Delhi y Chennai, presenta el ejemplo de una distribución multimodal.
Una vez que se calculan los centros medios, medianos y modales, se pueden aplicar varias técnicas estadísticas para examinar hasta qué punto la población de la región está dispersa alrededor de ellos. El cálculo de estas medidas es un ejercicio bastante complicado. De las diversas medidas de dispersión, la desviación estándar de la distancia es la más utilizada y es muy fácil de entender.
La desviación estándar de la distancia es similar a la desviación estándar de las distribuciones lineales. Describe la extensión del área de puntos alrededor del centro. Se determina de la misma manera que en el caso de un dato lineal y se obtiene al dividir el agregado del cuadrado de distancia entre cada punto y el centro medio por el número de puntos, y luego tomar su raíz cuadrada. La ecuación es:
Donde, Sr es la desviación de distancia estándar, d es la distancia de cada punto desde el centro medio y n es el número de puntos. El cálculo de la distancia estándar para los puntos correspondientes a asentamientos de diferentes tamaños de población requiere una modificación en la ecuación correspondiente. En la ecuación modificada, la distancia entre cada asentamiento y el centro medio se multiplica por su población y luego se agrega. Luego, la suma se divide por la población total en la región y finalmente se toma la raíz cuadrada (Ebdon, 1985).
Como ya se dijo, los geógrafos de la población han estado preocupados durante mucho tiempo por la distribución desigual de la población sobre la superficie de la tierra en un momento dado y como un proceso evolutivo. La concentración de la población en un área es máxima en una situación hipotética en la que toda la población se concentra en un punto y el mínimo donde las personas se encuentran a una distancia igual entre sí. La tendencia de una distribución de la población en cualquier región hacia cualquiera de los dos extremos hipotéticos se puede medir por medio de un dispositivo gráfico conocido como curva de Lorenz.
Desarrollada por MO Lorenz en 1905, la curva de Lorenz se utilizó originalmente para medir la desigualdad en la distribución de la riqueza y el ingreso en una población. Los geógrafos de la población hacen un uso frecuente de esta medida gráfica para representar el estado de concentración de la población y los cambios en ella en cualquier región.
La curva de Lorenz implica trazar porcentajes acumulativos de una variable contra porcentajes acumulativos de la otra variable en una gráfica. En el caso de la concentración de la población, las unidades aéreas se organizan primero en orden ascendente o descendente en términos de su densidad, y luego se calculan los porcentajes de área y poblaciones de cada una de las unidades.
A partir de entonces, los porcentajes acumulados se obtienen por separado para el área y la población. Estos porcentajes acumulativos se representan en el gráfico, por ejemplo, área en el eje 'y' y población en el eje 'x'. Los puntos así obtenidos se unen luego mediante una suave curva de mano libre. Para comparación, se dibuja una línea diagonal, que muestra la línea de igual distribución, uniendo los puntos de origen y final (Fig. 3.1). La desviación de cualquier curva de esta línea diagonal es proporcional al nivel de desigualdad en la distribución de la población en relación con el área en la región.
La concentración global encontrada en cualquier curva también se puede medir en términos de una relación del área entre la curva y la línea diagonal, por un lado, y el área total del triángulo formado por dos ejes y la línea diagonal, en el otro. Esto se conoce como coeficiente de Gini y se puede expresar numéricamente como:
Donde, X i e Y i son los porcentajes acumulativos de población y área en la unidad i th. En el caso de una distribución uniforme de la población, la curva correspondería a la línea diagonal y la relación será 0. En contra de esto, si toda la población se concentra en un punto, la curva se mueve a lo largo de los dos ejes que forman el área entre La curva y la línea diagonal son iguales al área del triángulo. Por lo tanto, la relación se convierte en una unidad perfecta. Por lo tanto, la proporción varía entre 0 y 1 (Mahmood, 1998). La distancia vertical máxima desde la curva de Lorenz hasta la línea diagonal es el índice de concentración.
Curiosamente, algunos estudiosos han definido el índice de concentración de una manera totalmente diferente. Chandna (2002), en su análisis de la distribución de la población en India, por ejemplo, ha definido el índice de concentración como la relación entre la población real de una unidad aérea y el tamaño promedio de la población de las unidades en la región.
