System osadniczy województwa lubelskiego Settlement system in Lubelskie Voivodship
REGUŁA WIELKOŚCI-KOLEJNOŚCI K. ZIPFA
System osadniczy jest pewnego rodzaju dynamicznym układem, który podlega zmianom w czasie. Dzia-łają na niego przeciwstawne siły rozproszenia i koncentracji. Jeżeli dominują te pierwsze, mamy do czy-nienia z nadwyżką miast małych, natomiast gdy przeważają tendencje do koncentracji, układ osadniczy cechuje się przewagą miast dużych. W długim okresie czasu wspomniane siły powinny dążyć do równo-wagi i osiągnięcia stanu optymalnego z punktu widzenia rozwoju całego regionu.
Syntetycznym obrazem stanu struktury osadniczej jest reguła wielkości-kolejności Zipfa, która opisuje stopień regularności sieci osadniczej. Zasada ta opisuje zależność pomiędzy rangą miasta rozumianą naj-częściej jako lokata miasta pod względem liczby ludności, a jego wielkością wyrażoną liczbą mieszkań-ców. Reguła wielkości-kolejności dana jest wzorem:
SyStemoSadniczywojewództwalubelSkiego
Pj = P1j-a (2)
gdzie:
Pj – liczba ludności j-tego miasta, P1 – liczba ludności miasta największego, j – ranga j-tego miasta,
a – wykładnik kontrastu.
Jeżeli a=1, system osadniczy jest w równowadze w rozumieniu reguły wielkości-kolejności; wielkość miasta dokładnie odpowiada jego randze. Gdy a<1, to nadwyżkę znaczenia posiadają miasta średnie, a zmniejsza się znaczenie miast największych. Jeżeli a>1, wtedy dominują miasta największe. (Konecka--Szydłowska B. , 2009)
Jeżeli na osi pionowej zaznaczymy liczbę mieszkańców miasta, a na osi poziomej jego rangę wtedy otrzy-mamy pewną krzywą w kształcie zbliżonym do litery „L”. Zlogarytmowanie wartości na obydwu osiach pozwala otrzymać linię zbliżoną do prostej. Dzięki takiemu zabiegowi łatwiejsza staje się interpretacja zjawiska. Ponadto po logarytmowaniu stronami równania (2) możliwe jest zastosowanie regresji liniowej oraz oszacowanie współczynnika kierunkowego prostej.
Oszacowany parametr a dla województwa lubelskiego w 2018 r. wyniósł 1,412 natomiast w 2010 r. był niższy i wyniósł 1,344. Dla obydwu badanych lat współczynniki R2 wyniosły ponad 90%, co oznacza, że w ponad 90% ranga miasta wyjaśnia liczbę jego mieszkańców.
Oszacowany parametr modelu Zipfa wskazuje, że system osadniczy województwa lubelskiego charakte-ryzuje się dominacją największego miasta – Lublina, ponadto w stosunku do 2010 r. dominacja ta ulega pogłębieniu. Można zatem stwierdzić, że w skali regionalnej dochodzi do dalszego umacniania się stolicy województwa jako głównego ośrodka administracyjnego i gospodarczego, przy jednoczesnym stopnio-wym zmniejszaniu się roli pozostałych miast, w szczególności tych o znaczeniu subregionalnym.
Wykres 3. przedstawia rzeczywisty (pojedyncze punkty na wykresie) i teoretyczny (ciągła linia) rozkład wielkości i kolejności miast województwa lubelskiego. Analiza odchyleń od linii trendu wskazuje, że w strukturze osadniczej brakuje silnych miast o znaczeniu regionalnym o liczbie mieszkańców 100–160 tys. Dla spójności systemu osadniczego rozwiązaniem korzystnym byłby rozwój miast na pra-wach powiatu (Chełm, Zamość, Biała Podlaska), które wraz ze swoimi obszarami funkcjonalnymi byłyby silnymi ośrodkami o znaczeniu regionalnym aktywizującymi otaczające je tereny. Wykres 3. oraz tablica 2.
wskazują również, że miasta najmniejsze posiadają zbyt małą liczbę mieszkańców, żeby stać się lokalny-mi ośrodkalokalny-mi aktywizującylokalny-mi swoje najbliższe otoczenie. Należy w tym lokalny-miejscu jednak dodać, że obok jednostek posiadających prawa miejskie, występują również liczne, relatywnie silne ośrodki wiejskie, któ-re w powyższej analizie nie zostały wzięte pod uwagę. Jednostki te na swoim obszarze mogą efektyw-nie pełnić funkcje małych miasteczek, tworząc miejsca pracy efektyw-nie tylko w samym rolnictwie, ale rówefektyw-nież w jego otoczeniu oraz poza rolnictwem.
SettlementSySteminlubelSkievoivodShip
Wykres 3. Rozkład wielkości i kolejności miast w województwie lubelskim w 2018 r.
Chart 3. Distribution of the size and order of towns and cities in Lubelskie Voivodship in 2018
y = -1,4117x + 5,6793 R² = 0,9295
2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 5,500 6,000
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800
Do zbadania potencjalnego, wzajemnego wpływu miast i możliwości wchodzenia w różnego rodzaju in-terakcje zastosowano model grawitacji wykorzystujący prawo powszechnego ciążenia Newtona. Analiza wskazuje na potencjalne kierunki dalszego rozwoju i współpracy gospodarczej pomiędzy miastami lub układami miast. Model ten opiera się na założeniu, że obiekty oddziaływują na siebie, przy czym siła tego oddziaływania jest proporcjonalna do iloczynu mas dwóch obiektów i odwrotnie proporcjonalna do kwa-dratu odległości między nimi.
F = GM1M2
d2 (3)
gdzie:
F – siła przyciągania dwóch obiektów, G – współczynnik grawitacji,
M1, M2 – masy obiektów, d – odległość między obiektami.
W niniejszym modelu przyjęto, że masą obiektów jest liczba ludności miast województwa lubelskiego, natomiast odległością jest najkrótsza droga łącząca dwa miasta. Wykres 3. przedstawia najważniejsze kie-runki oddziaływania miast oraz ich siłę. Najwięcej powiązań i o największej sile generowała stolica woje-wództwa – Lublin, co związane było z jednej strony z dużą liczbą mieszkańców, z drugiej zaś strony z usytu-owaniem w centralnej części regionu i względnie niewielką odległością od większości innych miast. Lublin, w ramach województwa, najsilniej oddziaływał ze Świdnikiem, Puławami, Lubartowem i Łęczną. Odnoto-wano też istotne powiązanie z Warszawą i Radomiem. Analiza grawitacji wykazała również, że wzajemne powiązania pozostałych miast nie cechowały się tak dużą siłą. Jednym z bardziej znaczących układów powiązań poza Lublinem były miasta Chełm, Zamość i Krasnystaw.
SyStemoSadniczywojewództwalubelSkiego
Tablica 2. Miasta w województwie lubelskim w 2018 r.
Table 2. Towns and cities in Lubelskie Voivodship in 2018
1 Lublin 339682 339682
-2 Zamość 63813 127676 -63863
3 Chełm 62670 72031 -9361
4 Biała Podlaska 57352 47989 9363
5 Puławy 47774 35022 12752
6 Świdnik 39312 27074 12238
7 Kraśnik 34539 21779 12760
8 Łuków 30025 18038 11987
9 Biłgoraj 26391 15275 11116
10 Lubartów 21995 13164 8831
11 Tomaszów Lubelski 19198 11506 7692
12 Łęczna 19006 10176 8830
13 Krasnystaw 18778 9089 9689
14 Hrubieszów 17735 8186 9549
15 Międzyrzec Podlaski 16796 7427 9369
16 Dęblin 16149 6780 9369
17 Radzyń Podlaski 15731 6224 9507
18 Włodawa 13220 5741 7479
19 Janów Lubelski 11940 5319 6621
20 Parczew 10650 4948 5702
21 Ryki 9667 4618 5049
22 Poniatowa 9195 4325 4870
23 Opole Lubelskie 8470 4062 4408
24 Bełżyce 6551 3825 2726
25 Terespol 5557 3611 1946
26 Szczebrzeszyn 5040 3416 1624
27 Bychawa 4942 3239 1703
28 Rejowiec Fabryczny 4417 3077 1340
29 Nałęczów 3768 2928 840
30 Tarnogród 3351 2791 560
31 Kock 3315 2665 650
32 Zwierzyniec 3194 2548 646
33 Krasnobród 3094 2440 654
34 Kazimierz Dolny 2579 2339 240
35 Piaski 2556 2245 311
36 Stoczek Łukowski 2536 2158 378
37 Annopol 2528 2076 452
38 Józefów 2492 1999 493
39 Lubycza Królewska 2443 1927 516
40 Łaszczów 2154 1860 294
41 Tyszowce 2132 1796 336
42 Ostrów Lubelski 2092 1736 356
43 Rejowiec 2070 1679 391
44 Urzędów 1709 1626 83
45 Modliborzyce 1460 1575 -115
46 Frampol 1437 1527 -90
47 Siedliszcze 1412 1481 -69
48 Józefów nad Wisłą 923 1438 -515
Znaczące efekty grawitacyjne obserwowano w relacjach z dużymi miastami spoza granic województwa.
Poza wspomnianym wyżej powiązaniem Warszawy z Lublinem, zidentyfikowano kilka ciekawych oddzia-ływań, np. Warszawy z Puławami, Białej Podlaskiej z Białymstokiem i Zamościa z Rzeszowem.
SettlementSySteminlubelSkievoivodShip
Najsłabszy poziom powiązań odnotowano w przypadku obszarów wschodniej części województwa, któ-re są któ-relatywnie słabiej zaludnione i posiadają mniejszą liczbę miast.
Mapa 4. Model grawitacji miast województwa lubelskiego w 2018 r.
Map 4. Gravity model of towns and cities in Lubelskie Voivodship in 2018
TOMASZÓW LUBELSKI
HRUBIESZÓW ŁĘCZNA
BIŁGORAJ JANÓW LUBELSKI
ŚWIDNIK
KRAŚNIK OPOLE
LUBELSKIE PUŁAWY
RYKI
ŁUKÓW RADZYŃ PODLASKI
LUBARTÓW
PARCZEW
WŁODAWA
CHEŁM
ZAMOŚĆ BIAŁA
PODLASKA
LUBLIN
Siła ciążenia Gravity
1000001 – 5000000 powyżej 5000000 more than
400001 – 1000000 200000 – 400000
BIAŁYSTOK
WARSZAWA
RADOM
KIELCE
RZESZÓW
KRASNYSTAW
M1M2
d2