Stan równowagi w modelowaniu systemów osadniczych za pomocą modeli przesunięć bilansujących

Pełen tekst

(1)

(2)

(3)

(4)

(5) :VW S

(6) *

(7) .

(8)

(9)

(10)

(11) *

(12)

(13) .

(14) . *

(15)

(16) dzy poszczególnymi

(17) *

(18) Modelami

(19) * . *

(20) stanów równowagi systemu osadniczego – takich stanów, w których rozmieszczenie.

(21)

(22) jak i do odtwarzania przebiegu procesu przemian struktur osadniczych..

(23) o !

(24) estrzennej, i to zarówno w aspekcie praktycznym, jak i teoretycznym. Jestem Mu bar-. *

(25) . Panom Profesorom Tomaszowi Partece i Januszowi " e .

(26) 1. Wprowadzenie

(27)

(28)

(29) a

(30)

(31)

(32)

(33) !eusz "

(34) a

(35)

(36) #$ %

(37) &

(38)

(39) *

(40) .

(41) o

(42) '1.

(43) (

(44) )*

(45) a* *)

(46)

(47) +

(48)

(49) )

(50) ,

(51)

(52) -

(53) *) *

(54) )

(55)

(56) -

(57) ( -* ) )

(58) )* .

(59)

(60) )

(61) )* )-

(62)

(63) /

(64) (

(65) 0 )

(66) . ) )

(67) - a)* 1$ 2 )

(68) "

(69) *

(70) * 3

(71)

(72) 4 56 + ) 7 8 )

(73) - 8 - ygotowa)* -

(74)

(75) 9 : ) ;<;

(76)

(77)

(78) *)) -

(79)

(80)

(81) )

(82)

(83) )

(84) o =

(85)

(86)

(87) - *)

(88) *

(89) - ) )* (

(90) + ) / ) )

(91) )*

(92) -

(93) )* 2 -

(94) ))

(95) ) ) oczesnych zasadach plan rozwoju [55].

(96) -

(97)

(98)

(99) . )

(100)

(101) * *

(102)

(103) )

(104) #1# / ) ( ) > * J. ,*

(105) ) 8 ) )) 8 , e1. Tak UR]XPLDQH SODQRZDQLH SU]HVWU]HQQH Z GX*\P VWRSQLX SRNU\ZD VL. R. 'RPDVNL SU]\SLVXMH SRM FLX JRVSRGDUND SU]HVWU]HQQD SRU >@ V ±

(106) . ]H ]QDF]HQLHP MDNLH.

(107) 7. :. )

(108) -

(109) ) > Malessy, czy klasyczne studium pt. Warszawa funkcjonalna autorstwa J. Chmielewskiego i S. Syrkusa, zawie y

(110) ) 4 6' !* )* *

(111) )* ) n)* - )) ) ?

(112) )* *

(113)

(114) *

(115) ) ) ' >

(116)

(117) @ ) () z planowaniem gospodarczym2. !

(118) +

(119)

(120) 8 #11 8 ). )

(121) =

(122)

(123) )

(124) = )

(125) ")

(126)

(127) ) +

(128) *

(129)

(130) * ) * w gospodarce ) * ) * )))* )

(131) )*

(132) )* ** l

(133)

(134)

(135) 2

(136)

(137) ) co w kon

(138) )

(139) y.

(140) 8

(141) - )* )

(142) o ) ) 8

(143)

(144) 8

(145)

(146) ktury funkcjonalno

(147) -

(148) * -

(149) + )* +

(150)

(151) + -

(152) +)

(153) ) a )

(154) )* $ 9 94 15 19 #6 ##$ ? )

(155) )

(156)

(157) )i- )

(158) ) )

(159) )

(160) )* - )* *)

(161)

(162) przestrzenny, jak urbanistyka [122], regionalistyka [21] i geografia [28, 29, 43]. Nie

(163) ) *(

(164) )

(165) >

(166)

(167) + 5 51 9# ## #4' ? * )

(168) - )

(169) *

(170)

(171) ) $5 > * *

(172)

(173) )

(174) )*o ,) ) ) )

(175)

(176) 8 i nieliniowe, teoria grafów, statystyka, ekonometria, taksonomia, teoria zbiorów roz) )* 8

(177) +

(178) )

(179) )* i optymalizacyjnych [75, 101, 102]. /

(180) ) )

(181)

(182) ( ) )*

(183) . )* *

(184) )

(185) * )

(186) e

(187) )* 2 )

(188)

(189) 8 ) 8

(190) )) 2. A. T.. .RZDOHZVNL SRGDMH ZLHOH SU]\NáDGyZ QLHXZ]JO GQLDQLD Z SODQRZDQLX F]\QQLNyZ HNRQo-. PLF]Q\FK : :DUV]DZLH Z ODWDFK ]EXGRZDQR SDUN Ä3ROH 0RNRWRZVNLH´ NWyU\ ]RVWDá ]ORNDOL]RZDQ\ QD WHUHQLH Z SHáQL X]EURMRQ\P SU]\JRWRZDQ\P MHV]F]H SU]HG ZRMQ SRG ]DEXGRZ PLHV]NDQLRZ SRdF]DV JG\ Z QLHZLHONLHM RGOHJáRFL ]QDMGRZDáR VL RGSRZLHGQLH GR WHJR FHOX PLHMVFH > V @.

(191) 8.

(192) +

(193) )

(194) *) " + )

(195) + ) * e

(196)

(197) =

(198)

(199)

(200) itacyjnych. Hä

(201) * ) )* )+ )

(202)

(203) . w czasie na danym obszarze zjawisk – od innowacji do ekspansji przestrzennej miast. 8 96 9' '$ #' 2 )

(204) ) )*

(205)

(206) * - ) )

(207) )* *)*

(208) )i

(209) )* )

(210)

(211) )

(212) * -

(213) )s - 8

(214) ) 8 *) ). -*) )

(215) )

(216) )(

(217) )

(218) ogicznymi schematami przydatnymi do badania skomplikowanych obiektów. Operuje A

(219) ) )

(220) (

(221) )

(222)

(223) . * - ( *a - )*

(224) )*

(225)

(226) nnego i gospodarki przestrzennej [7, 22, 48, 85, 119, 138].

(227) ) )

(228) *) system, któ ) +( - - )*

(229) Na

(230) )

(231)

(232)

(233) )

(234)

(235) -

(236) )* ) !

(237)

(238) )

(239)

(240)

(241) * elementów B ) +

(242) C relacje

(243) ) ) * * * )

(244) )* ) ) ) *

(245) D)

(246)

(247)

(248) ) * ) ) e 8 )*

(249) - *( ) 8 ) )( e )

(250) !

(251)

(252) -

(253)

(254)

(255)

(256) ) )

(257) ) [69, 146].. 1.1. Modelowanie numeryczne w planowaniu przestrzennym. -) ) )

(258) ) ) -

(259)

(260)

(261) 9 6 3 %)

(262)

(263) *

(264) )* B quantative revolution) [44, s. 360]. /-

(265)

(266)

(267) )*

(268)

(269) *

(270)

(271) ) #' 3. W bibliografii podanej przez F.F. 0DUWLQD Z NVL*FH SR UD] SLHUZV]\. Z\GDQHM Z URNX QD . SR]\FML GRW\F]F\FK V\PXODFML UXFKX XOLF]QHJR L WUDQVSRUWX W\ONR GZLH RSXEOLNRZDQR Z URNX SR]oVWDáH SRZVWDá\ Z SLHUZV]HM SRáRZLH ODW >@.

(272) 9. Wart przypomnienia jest nieprzestrzenny model miasta zbudowany przez J. Forrestera – Urban Dynamics / ) #9 - ) * ) -*y

(273) - ) ) )

(274) c )

(275) / ) )

(276) 8 )). ))) ) ) 8 * - -

(277) ) nisko wykwalifikowane lub bezrobotne i wreszcie trzy typy mieszkalnictwa – o wyso

(278)

(279) ! (

(280) )* )*

(281) )+i)*

(282) ) ) -

(283)

(284) zno= )

(285) " )) mode

(286) )

(287) )

(288) - )*

(289)

(290) 49 .

(291)

(292) )* )

(293) = ) )* )

(294) $14. /

(295) *

(296)

(297) )) )+ 8 8 )

(298)

(299) )

(300) -

(301) )* * * )

(302) )+ )- )*

(303)

(304) -

(305) )* agadnienia lokalizacyjne etc.. / #164

(306) )

(307)

(308) ) )

(309) ) )

(310) ) ) ! Zipser urucho

(311) )

(312) 5 - ) - ) * * #5 ) ! "

(313) .

(314) ). + .

(315) ) E

(316) 8 -(

(317)

(318) i 8 *

(319)

(320) * (the intervening opportunities C

(321) ) #16 - * * *

(322) #5 Model

(323) * -*) ) * o- -

(324) ) ) 2

(325) -*) )

(326)

(327) )

(328) ) ) ) y)* -*) ( -* * , ) -

(329)

(330) ) * * ) / ) )

(331) )

(332) ) - ) * )

(333) )+ ) )

(334) /)

(335) B

(336) C

(337) )( * o -*) * ) -*)

(338) ) o

(339)

(340) (

(341) - 2

(342)

(343) )( + 4. Podobny model stworzony przez Forrestera – World Dynamics ± ]RVWDá Z\NRU]\VWDQ\ SU]\ VSRU]G]DQLX. 5DSRUWX 5]\PVNLHJR NWyU\ E\á SUyE DQDOL]\ UR]ZRMX VSRáHF]QRHNRQRPLF]QHJR Z VNDOL ZLDWowej [86]. 5 3URJUDP ]RVWDá QDSLVDQ\ Z M ]\NX 0DUN ,, D PDV]\QD F\IURZD (OOLRW PLHFLáD VL Z .DWHGU]H 0HWRG 1XPHU\F]Q\FK 8QLZHUV\WHWX :URFáDZVNLHJR.

(344) 10.

(345) )* ) -*) ( -*) 8 erzona okazjami (celami) – b dzie krótsza. 2 * #16$

(346) 8

(347) .

(348) 8

(349) * / #$#. Obserwacje poczynione w trakcie przeprowadzonych symulacji transportowych. )*

(350)

(351) * #$4 #55 ) ))

(352)

(353) )* - ))*

(354) *)*

(355) *

(356)

(357) / - *

(358) .

(359) - )* -) *

(360)

(361)

(362) )

(363) -*) )* ! (

(364) - B

(365) C -

(366)

(367) 8

(368) )*

(369) w przestrzeni zagospodarowanej [79, 145].. )) ) )

(370)

(371) ) )* #16$ )) ) 8 ! Zipsera – najpierw w ramach

(372) #161 " F

(373) /) E * ) * /

(374) #114 o

(375) / )) )*

(376) ) i

(377) ) )*

(378) - )

(379)

(380) ) y )*

(381)

(382)

(383)

(384) )* 3-* ) )* )

(385) )* ) )

(386) ywania konkretnych problemów [6, 139]. /

(387) * * )

(388) + )

(389)

(390) *

(391) )

(392) ) +

(393) B>< C + BD<>C '6 15 ! ) ) +

(394) n B )

(395) C )

(396) ) B*) -C + ! -) ) -

(397) ) owania Przestrzennego [np. 10, 11, 12, 161].. 1.2. Temat i cel pracy ! )

(398) )*

(399) .

(400) , które

(401) kontaktów ) -*) ) &

(402) * ) ) -

(403) -* (

(404) - )( ) )

(405) o -

(406) )* F*) ( )*

(407) y)

(408)

(409) pnym podrozdziale..

(410) 11. F*) ) ) ) stan równowagi * ( o

(411) )

(412) - * )

(413) )

(414) ) -

(415) 2

(416) ) 8 e ) 8

(417) )

(418) )

(419) - ) * ) . ) 8 )

(420)

(421) ) . ) - ? *)*

(422) )

(423) * )*

(424)

(425)

(426) ( )* -

(427) .

(428) )

(429) ) @ G Bertalanffy proponuje w takich sytuacjach sto

(430) ( [7, s. 156] lub równowaga dynamiczna [7, s. 167]. ! 3

(431) *) Gospodarce przestrzennej [28, s. 62]. W modelach .

(432)

(433) -

(434)

(435) systemu osadniczego, który zapewnia UyZQRZDJ - ( )

(436) )*

(437) - *) +

(438) - *

(439) . na drodze relokacji podmiotów i przedmiotów kontaktów, czego rezultatem jest koncentracja zagospodarowania. TEORIA OPTYMALIZACJI (minimum i maksimum funkcji celu). MODELE PRZESUNI û %,/$168-&<&+ oparte na idei poUHGQLFK PR*OLZRFL (przesuni FLH FHOyZ SU]HVXQL FLH ogólne...) di+1 = F(di) i = 0, 1, 2.... F – odwzorowanie modelowe di – rozmieszczenie zagospodarowania, wynik iteracji i di+1 – rozmieszczenie zagospodarowania poprawione, wynik iteracji i+1. Metoda iteracyjna (metoda kolejnych przybli*H

(440). ANALIZA FUNKCJONALNA, TOPOLOGIA (punkt staá\ odwzorowania F). TEORIA UKà$'Ï: DYNAMICZNYCH (dynamika zmian, stabilnoü bifurkacje, samoorganizacja...). Rys. 1.1. Zastosowania metody iteracyjnej Fig. 1.1. Applications of the iteration method. >) )

(441) )

(442)

(443) -

(444) - +

(445) * – dla.

(446) 12.

(447) )

(448)

(449)

(450) ) 8 ) <*.

(451) )

(452) ) )

(453) o

(454)

(455) -

(456) *

(457)

(458) )

(459) - !

(460)

(461) -

(462) o

(463) ) ) >

(464)

(465) * ) (rys. 1.1).. & )

(466)

(467)

(468) )* ) jdywania ekstremum funkcji wielu zmiennych, czemu w modelach . n

(469)

(470) +

(471)

(472) a

(473)

(474) - )( w ramach systemu osadniczego [145, s. 117]. !

(475)

(476)

(477) . -*

(478)

(479) odwzorowania. Jest to problem z dziedziny analizy funkcjonalnej i topologii. W modelach . )

(480) + - b

(481) 8

(482) * 8 )* -*) B C "

(483) )

(484)

(485) o - ) -

(486) )

(487)

(488) ) -o* + - )

(489)

(490) ( . -* ( ) ) 2

(491) )* )

(492) - ) )*

(493) ) ) *

(494) & ) ) ) otrzymane przez I. H * ' ) *

(495) )

(496) emów, tzw. systemy )

(497) ) )

(498)

(499) * * -

(500) ) ) * - * )(

(501) . ! )

(502)

(503)

(504) -* * *

(505) = )*

(506) )*

(507) ) z)* $ * * )

(508)

(509)

(510) * )

(511) )*

(512) )

(513) - ) )* )( ) . cych , ) ) * - )*

(514) -

(515) -

(516) )

(517)

(518) .

(519) . Poszukiwano odpowiedzi na pytania: • , )

(520) ) - )* *

(521) ) *

(522) I ( )

(523) zczeniu zagospodarowania na drodze poszukiwania równowagi w systemie osadni ) , * ( * ) * danych po )*J • ? + * )

(524) *) )* * * )( na widzenie modeli . ? • ?

(525) ( ) +

(526) )* J ,zy cechy tej + )

(527) )J.

(528) 13. • , ) )

(529)

(530) )

(531)

(532) ( ) - ) )*J ? ) * (

(533) owanych zjawisk rzeczywistych?. :

(534) - ) )* )

(535) ) .

(536) )

(537) ( y

(538) )* * * *() + ) - ) )* /

(539) )*

(540)

(541) ( )

(542) ) o

(543) )

(544)

(545) /

(546) ) 8 ) )

(547) ) ) *

(548)

(549)

(550)

(551) 8

(552)

(553) + ) ) - :

(554)

(555) ) )*

(556)

(557) . n

(558) . 3 4 ) (

(559) ) ) k -

(560)

(561)

(562) grawitacyjny oraz model )

(563) * *

(564)

(565) . .. / $

(566)

(567) * )

(568) ) )* - o .

(569) -

(570)

(571) ) *

(572)

(573) 2

(574)

(575)

(576)

(577) 8 T. "

(578) 8 ) )

(579) )* - ) +

(580) * ) * ) (

(581) )

(582) ) *

(583) o-. deli. spodarowanej.. 3 5

(584) ) iteracyjnej kolejnych * -

(585)

(586) )

(587) ) )* ( ) + -

(588) - ( .

(589)

(590)

(591) ) A , ) ) B )

(592) C )

(593) )J ? (

(594) e - ) ) +

(595) o

(596)

(597)

(598)

(599) ( J / 9

(600) )) )*

(601) ) o)* - )* )

(602)

(603) -

(604) )

(605) *

(606) )*. -*)*

(607) -

(608) ) m

(609) ( - :

(610) )

(611)

(612)

(613) 8

(614) )(

(615)

(616) acyjnej oraz liczba iteracji. F -

(617) )*

(618) )*

(619) . -* * - )

(620) - + modeli . i .

(621) ) )

(622) *i-.

(623) 14. ) )* *

(624) -

(625) p

(626)

(627) *)* )

(628) )*

(629) )

(630) -

(631) iczych. ! 6

(632)

(633) -

(634) )

(635)

(636) ) u ) 2 ) . dla

(637) ) ) +

(638) . * )

(639) )*

(640) )

(641) 3 ' - ) )* ( - )a )* - )* )

(642) )* ) - )

(643) )* 8 * *

(644)

(645) ) )* ** 8

(646) )

(647) -. -* )

(648) -

(649)

(650) - + . z modelami . .

(651) .. )) ) )* ) )*

(652) a ) -

(653)

(654)

(655)

(656)

(657) + )*

(658) = = )* /

(659) ) )* -)). z modelami . i . . !

(660) -

(661) .

(662) jako )) - ) )*A równowaga * . o( bifurkacje, czyli zmiany struktury i zachowania, oraz czy modele te charakteryzuje jedna z cech modeli dysypatywnych – samoorganizacja.

(663) )

(664) . 3U]\NáDG\SUDNW\F]QHJR]DVWRVRZDQLD PRGHOLSU]HVXQL üELODQVXMcych ? *

(665) * .

(666) [155] rozmieszczenie optymalne poszukiwane jest iteracyjnie, tzn. w trakcie modelowania otrzymujemy

(667) )*

(668) :

(669)

(670)

(671) ) ) ) * -

(672) o)

(673) )

(674) * )

(675) ) ) -*)* + -

(676) #$$ #$5 #$9 !

(677)

(678)

(679) )) *) )

(680) ) )* / ) ( ))

(681)

(682) )* modeli w praktyce. 5R]PLHV]F]HQLHRURGNyZXVáXJRZ\FK ±:URFáDZ

(683) >@. @

(684) ) . - )

(685)

(686) - * )

(687) e

(688) ( -

(689) .

(690) 15. /

(691) ) ) ) dom– . Dla ustalonego rozmieszcze

(692) - / )

(693) * *A

(694) *

(695) = )

(696) -* B )

(697) # 4C 2

(698)

(699) )

(700) )* *

(701)

(702) D- 2 :

(703) D o

(704) : - )

(705) )+ ) )*

(706) * -

(707) )

(708) ) / 8 @) Brochowie i na Psim Polu.. handel. . . edukacja.

(709) * . 5\V :URFáDZ 5R]PLHV]F]HQLH XVáXJ 0RGHO.

(710) .. 'UyGáR [143]. The distribution of services. The shifting of destinations model [143]. )LJ :URFáDZ. 1.3.2. Rozmieszczenie miejsc pracy – Kraków (1972) [147] Symulacja rozmieszczenia miejsc pracy w Krakowie to rezultat modelowania kontaktu dom–praca . ..

(711) 16. " ) 6$ * -

(712) )

(713)

(714) 2 )

(715) # $ )

(716) ). ) )

(717) ). 0,00 - 0,50 0,50 - 1,00 1,00 - 2,00 2,00 - 4,00 4,00 - 6,00 6,00 - 8,00 > 8,00. Rys. 1.3. Kraków. Rozmieszczenie miejsc pracy. =PLDQ\ ZVW SQ\FK SRWHQFMDáyZ FHOowych. Model

(718) . 'UyGáR [147] Fig. 1.3. Kraków. The distribution of work places. Changes of initial destination potentials. The shifting of destinations model [147]. 1.3.3. Rozmieszczenie miejsc pracy ±']LHU*RQLyZ%LHODZDPieszyce (1972) [43] Model .

(719) ) )

(720) ) *

(721)

(722)

(723) )

(724)

(725) *- % Pieszyce. ? ( )

(726) # 5 )

(727)

(728) ) BC e * )

(729) BC.

(730) 17 a). b). '=,(521,Ï: 3,(6=<&(. '=,(521,Ï: 3,(6=<&(. %,(/$:$. %,(/$:$. 0 - 500 500 - 1000 1000 - 1500 1500 - 2000 2000 - 2500 2500 - 3500 > 3500. 0 - 500 500 - 1000 1000 - 2000 2000 - 3500 > 3500. 5\V ']LHU*RQLyZ %LHODZD. Pieszyce. Wymodelowane (a) i rzeczywiste (b) rozmieszczenie miejsc pracy. Model

(731) . 'UyGáR [43] )LJ ']LHU*RQLyZ %LHODZD Pieszyce. The modelled (a) and real (b) distribution of work places. The shifting of destinations model [43]. :VW SQHVWXGLDQDGSODQHPNLHUXQNRZ\P aglomeracji krakowskiej (1972) [149]. / ) )) &

(732) F

(733) ) )

(734)

(735)

(736) ) - )

(737) )* )(

(738)

(739) . :

(740) )

(741) ))*

(742) a

(743)

(744) - )*

(745) . ) ntakt dom–praca. E )

(746) -) ) Endrychów, Pcim i !

(747) *

(748) / * ? : / *) 64 - -

(749) ) ) (

(750) ) #16 /

(751) ( - )

(752) )* /

(753) ) )

(754) ) B

(755) C *

(756) )

(757)

(758) r-.

(759) 18.

(760) ) '9

(761) / (

(762) ) parametru modelu

(763) * . -

(764) #9 ⋅ 10–6

(765) ) ( * 11K -*) )

(766) ) $ )

(767) ) - )

(768) - * - B

(769) )(

(770) C

(771) )

(772) >) *) . , który modyfi - * - /

(773) ) -

(774) ))

(775)

(776) )

(777) &*- :

(778) ) : B )

(779) # 9C. . RozPLHV]F]HQLH ZVW SQH ± UyZQRPLHUQH 6HOHNW\ZQRü ÄQLVND´ NRQWDNWX dom–praca. 'UyGáR [149] Fig. 1.5. Kraków Urbanized Area – concentrations modelled by the general shift model. An initial distribution – uniform. „Low” selectivity of contact home–work [149]. 5\V .UDNRZVNL =HVSyá 0LHMVNL ± NRQFHQWUDFMH Z\PRGHORZDQH PRGHOHP. /

(780) ) )

(781)

(782) ( - -w )

(783) #1'

(784) ) *

(785)

(786) ) 8 #16 *

(787) (

(788) #1' ) )

(789)

(790) )( - #9 ⋅ 10–6 ) .

(791) 19. 11K -*)

(792) $' )

(793) ) - )

(794)

(795) "

(796) &jskiego. Tym razem otrzymany obraz – wynik modelu. . . – charaktery-. )

(797) ) /) )

(798) ) ? ,* - : :

(799) E )*- ) / - -* )

(800) *

(801) ) (rys. 1.6).. . RozPLHV]F]HQLH ZVW SQH ± U]HF]\ZLVWH 6HOHNW\ZQRü ÄZ\VRND´ NRQWDNWX dom–praca. 'UyGáR [149] Fig. 1.6. Kraków Urbanized Area – concentrations modelled by the general shift model. An initial distribution – real. “High” selectivity of contact home–work [149]. 5\V .UDNRZVNL =HVSyá 0LHMVNL ± NRQFHQWUDFMH Z\PRGHORZDQH PRGHOHP. ! )

(802) ) ) / *)( * )

(803)

(804) -

(805) ) *(

(806) o )* ) ) *) -* )* * - , ) *

(807) ) ) . )

(808) )

(809) /) )

(810) )

(811) ) - ).

(812) 20. 5# - *)

(813) 6 ⋅ 10–6 dla Krakowa do 194 ⋅ 10–6 dla powiatu proszowickiego. Tym razem otrzymano mniej jaskrawe koncentracje. /

(814)

(815)

(816) 8 . ( – któ ) * )

(817) )

(818) )

(819) ) : )

(820)

(821) ) )*

(822) (

(823) ) ) )

(824) / ) -w* ) )

(825) o

(826) ). 1.3.5. Rozmieszczenie placówek handlowych w Krakowie (1973) [150]. )

(827)

(828) ) ) *

(829) ) ) y ) - : -

(830)

(831) )*

(832) ) - ) ) * e - ) * * - *)*

(833) o * )

(834)

(835) ) - *

(836) * *) -

(837) )

(838)

(839) )-

(840) )* )* B. ? -

(841) -

(842) *

(843) :

(844) *

(845) . -*) - ))* /

(846) ) ) 1.3.6. Sprawdzanie wariantów rozwoju aglomeracji krakowskiej (1975) [154]. D-) ) #1'9 % o - &

(847) )

(848) d ) ( -* ) "

(849)

(850) )

(851)

(852) - o - ) )A ) dom–praca oraz wtórny praca–dom. Po wymodelowaniu ruchów dom–praca z

(853)

(854) )

(855) ) *) )+a)* *

(856) )

(857) *)) )+

(858) ! )* *

(859) ) (

(860) !

(861)

(862)

(863) )) - ) ) )

(864) - . ) ) *

(865) ) * ) e )( ) )* * - )* )* - - ) ( -

(866) ) ) - Ostatecznie dla analizowanego obszaru podzielonego na 120 rejonów, wykonano. (

(867) ) -*)*

(868)

(869) - ( - - - ) -*) *) a priori wariantom.

(870) 21.

(871) 3 ) 8 * ) ) 8

(872) )

(873) )* *