Jeden model – mnoho možností

Demografie zkoumá porodnost i úmrtnost a ptá se, čím jsou podmíněny. Zabývá se i dalšími životními událostmi, jakými jsou migrace, sňatky, rozvody či potraty. Analyzuje rovněž populační struktury (podle pohlaví, věku, rodinného stavu apod.) a jejich změny v čase.

Věk, čas a kohorta

Populační jevy se zkoumají jako hromadné, cílem je odhalit pravidelnosti i specifické vzorce chování. Počátky demografie (doslovně přeloženo „popisu lidu“) se kladou do roku 1662, kdy Angličan John Graunt sestavil tabulku úmrtnosti, ve které ukázal, jak se mění pravděpodobnost úmrtí v závislosti na věku. Demografické jevy se však nemění pouze s věkem (nebo například s délkou manželství), ale také ve sledu kalendářních let. V čase dochází ke snižování intenzity úmrtnosti nebo naopak narůstání úrovně rozvodovosti. Kromě věku a vlivu kalendářního času byl později při podrobnějším výzkumu identifikován další faktor demografického chování, který byl nazván kohorta (soubor osob, které společně prožily určitou událost; například uzavřeli sňatek ve stejném roce nebo se ve stejném období rozvedli). Tyto tři dimenze – věk (délka), kalendářní čas a kohorta – se tak staly základními osami demografického zkoumání. Studium změn podle věku (délky) a v čase se nazývá transverzální přístup a analýza podle věku (délky) a kohorty představuje longitudinální přístup.

Prostorová analýza

Dalším rozměrem studia demografických jevů je prostor. Jeho analýza je však složitější, protože na rozdíl od času, který plyne jedním směrem, je prostor vícerozměrný. To byl zřejmě (vedle omezené datové základny a nerozvinutých analytických nástrojů) jeden z důvodů, proč se prostorové rozrůzňování demografických jevů zkoumalo poměrně málo. Navíc dnes jsou již koncentrace obyvatelstva a demografické chování velmi málo vázány přímo na místo. Prostorové ukazatele závisejí spíše na charakteristikách zkoumaných osob a do určité míry také na aktivitách lidí, kteří v daném místě žijí. Rozložení osob v území a jejich atributy vytvářejí prostorovou strukturu, která se může měnit v čase i prostoru a může se lišit intenzitou i načasováním jednotlivých procesů. Charakter demografických jevů v prostoru je různorodý (na jednom místě lze pozorovat různé typy chování) a nerovnoměrný. Odhalit územní vzorce chování je proto obtížné, neboť základním paradigmatem demografie byla analýza homogenních podskupin. Z těchto důvodů je třeba při prostorové analýze respektovat strukturu osídlení, tedy proměny jevů v rámci téže prostorové dimenze. Důležité je nejen poznávat prostorové vzorce demografického chování, ale získané poznatky dále uplatňovat při územním plánování různých typů zařízení, sociální vybavenosti, bytových domů, škol apod. S tím pak souvisí plánování kapacity parkovišť, dodávek elektřiny, vody či svozu odpadu. Prostorové metody jsou v demografii dnes používané zejména při zpracování a analýze výsledků sčítání lidu, kde mohou pomoci při přepočtech demografických jevů na stejné území. Navíc přepočet na jednotnou fiktivní územní strukturu poskytuje zajímavé možnosti studia regionálních změn populačního chování v dlouhodobém pohledu.

Změny ukazatelů v prostoru a čase

Prostorové změny demografických ukazatelů v čase nemusí probíhat rovnoměrně a mohou se týkat pouze určité skupiny. Například v souvislosti s demografickým stárnutím obyvatelstva se může po roce 2010 výrazněji změnit prostorové rozmístění seniorů. Jiným příkladem jsou dříve postavené městské čtvrti, kam se zpočátku stěhovaly rodiny s dětmi (typ mladé věkové struktury) a které jsou za 30–40 let obývány převážně seniory s jinými nároky na občanskou vybavenost. Vytváření věkové struktury a její změna jsou výsledkem působení několika demografických procesů (zejména porodnosti, úmrtnosti a stěhování). Analogií tvorby věkové struktury je právě skládání a vážení vrstev v moderní prostorové analýze, kde vlastně stejným způsobem vzniká konečný obraz prostorového jevu. Prostorová vícerozměrná analýza demografických procesů tak může přispět k hlubšímu poznání faktorů demografického chování i jejich vzájemné interakce.

Dřívější prostorové znázorňování demografických jevů obvykle vycházelo z tradičního administrativního dělení. Vytvářely se klasické kartogramy a předpokládalo se, že ukazatel má stejné hodnoty v rámci celé administrativní jednotky. Ani tečkové mapy či další tradiční kartografické nástroje neumožňovaly postihnout koncentraci a diferenciaci v prostoru bez ohledu na administrativní hranice. Tento přístup, který do určité míry souvisel s dostupnou datovou základnou a technickými možnostmi, způsobil, že prostorová analýza demografických jevů byla donedávna okrajovou záležitostí. Dnes se do popředí dostávají nové moderní postupy, které umožňují analýzu bez ohledu na měnící se administrativní hranice, ale zejména přinášejí do demografické analýzy čtvrtou osu zkoumání (vedle věku, času a kohorty), a tou je prostor. Tento komplexnější přístup může přesněji postihnout zákonitosti demografických struktur a procesů, a to bez rizika takzvané ekologické chyby (asociace mezi jevy měřenými na agregované úrovni nemusí být stejná jako při výpočtu z lokalizovaných individuálních měření).

Postupy vedoucí k mapám

Jednotlivé typy map jsou zaměřeny na zobrazení a vyhodnocení určitého demografického jevu. První z nich (obr. 1) využívá grafickou symboliku v kombinaci s barvou. Zobrazuje průměrný počet dětí narozených jedné ženě v obcích s 2000 a více obyvateli. Patrná je homogenita jevu ve větších obcích (například ve městech se 100 000 a více obyvateli), určité rozrůznění se projevuje v obcích od 2000 do 19 999 obyvatel. Taková situace je východiskem pro modelové řešení, které je založeno na rozdělení prostoru do pravidelné sítě buněk (mozaiky) a přepočtu výsledků pro síť. V praxi připadají v úvahu sítě čtvercová a hexagonální (obr. 2).

Výhodou čtvercové sítě je slučitelnost se strukturami datových posloupností používaných ve výpočetní technice a s karteziánskými souřadnicovými systémy, výhodou hexagonální sítě zejména skutečnost, že středy všech sousedních buněk jsou od středu dané buňky stejně vzdáleny. Tato symetrie činí hexagonální síť pro potřeby prostorové analýzy výhodnější.

Volba metody a povaha jevu

Mapa s hexagonální sítí tedy vytváří předpoklady k tomu, aby mohl být pro určitý jev zpracován prostorový model. Prostorová analýza dat využívá měření daného jevu v určitých bodech prostoru, a poté jev odhaduje v místech, z nichž žádná data neexistují. Toho se dosáhne prostřednictvím interpolace. Každé místo má pak hodnotu, která je dána buď měřením, nebo odhadem. Interpolační metody můžeme rozdělit na deterministické a stochastické, dohromady se jim ale říká metody geostatistické a obě jsou založeny na podobnosti zkoumaného jevu mezi blízko ležícími místy (v ploše jde o místa, která mají souřadnice x, y, a jim odpovídající hodnoty měření nebo odhadu z). V deterministických metodách je odhad dán funkčním předpisem, ve stochastických je do odhadu zabudován prvek náhodnosti. Volba metody souvisí s povahou zkoumaného jevu. Obecně se přírodní procesy prostorově analyzují a modelují spíše metodami deterministickými, zatímco sociální procesy spíše metodami stochastickými. Je tomu tak proto, že míra komplexní složitosti systémů je u přírodních procesů jednodušší než u procesů společenských (nemusí to ale platit vždy). Při modelování lze vyjít z předpokladu, že hodnota průměrného počtu dětí je ovlivněna především hodnotou v nejbližším okolí a s rostoucí vzdáleností postupně zaniká. Jestliže tento předpoklad uplatníme pro celé území republiky, dostaneme model průměrného počtu dětí (obr. 3).

„Dobývání“ dalších území

Nejnižší hodnoty intervalového odhadu průměrného počtu dětí (1,86–2,07) se týkají Prahy, vnitřní části Středočeského kraje a Plzně. Hodnoty (2,07–2,13) se v těchto regionech dále šíří a k nim se přidružuje část kraje Jihomoravského (Brno) a Olomouckého (Olomouc). Oblast průměrných hodnot (2,13–2,23) se týká částí krajů Karlovarského, Ústeckého, Libereckého, Jihočeského, Olomouckého, Zlínského a Moravskoslezského. O něco vyšší hodnoty (2,23–2,37) pokrývají další části uvedených krajů a převážnou část Vysočiny. Nejvyšší hodnoty byly modelem vypočteny pro jednotlivá místa v kraji Zlínském a Olomouckém. Uvedený příklad je jednou z řady možností geografického informačního systému, které lze v demografii využít. Uplatnit se mohou také v přípravě a realizaci terénních šetření nebo jako mapové portály těchto projektů. Aplikace geografického informačního systému tak začínají „dobývat“ další území.