8008420090

Modelowanie cy rowe przestrzennych procesów.. 27

występowania określonej infrastruktury społecznej, efekt sąsiedztwa^u, faza dyfuzji migracji (opisana krzywą logistyczną lub S-kształtną) itp. Wpływ każdego czynnika na zasięg i tempo ekspansji opisany jest przy pomocy macierzy MIF, konstruowanej na podstawie empirycznych zależności statystycznych.

Stosunkowo mniej prac dotyczy modelowania cyfrowego sieci osadniczej oraz systemu osadniczego. Do klasycznych przykładów należą dziś opracowania R. L. Morrilla (1962, 1965b), w których autor symuluje kompleksowy rozwój sieci osadniczej południowej Szwecji w oparciu

0    znajomość takich elementów, jak procesy migracyjne, lokalizacja sieci transportowej, przemysłu, usług centralnych i niecentralnych, teoria podejmowania decyzji, zmiany technologiczne i społeczno-kulturalne itp. Pomimo krytycznie ocenianej części dotyczącej symulacji sieci transportowej, model ten wykazał wysoką zgodność w okresie postdykcyjnym 1860—1960, co stanowiło warunek zastosowania go do predykcji.

Warta odnotowania jest także praca O. Warneryda (1968), w której autor prezentując podejście systemowe bada relacje między pewnymi charakterystykami (wektor lokalizacji, wektor rozprzestrzeniania

1    dodatnie lub ujemne macierze efektów), tworzącymi trzy modele współzależności w systemie miast Szwecji w okresie pięcioletnim 1961—1966. Model I symuluje jedynie wzrost w niektórych regionach kraju, model II symuluje w tychże regionach oprócz wzrostu również regres, model III jest uogólnionym przestrzennie modelem II dla każdego kraju.

W literaturze polskiej problem symulacji cyfrowej przestrzeni miejskiej reprezentowany jest jedynie przez modele wzrostu miast, oparte na modelu intewening opportunities (T. Z i p s e r, 1972).

Literatura na temat przestrzennego modelowania cyfrowego osadnictwa wiejskiego ograniczona jest w zasadzie do kilku prac.

Dyfuzyjne modele symulacyjne Hagerstranda i Morrilla opisują w większości swych realizacji problemy dyfuzji innowacji, migracji, chorób itp. w małych społecznościach na stosunkowo niewielkich obszarach ¹².

Względny brak literatury na temat przestrzennej symulacji produkcji rolniczej (P. R. Gould, 1963, D. Massey, 1968) spowodowany jest podejściem ekonomiczno-operacyjnym do omawianego zagadnienia, czego rezultatem są opracowania nieprzestrzenne na temat planowania w warunkach niepewności, modelowania rozwoju farm, analizy systemów rolniczych, produkcji rolniczej i jej specjalizacji, a przede wszystkim prace dotyczące zagadnienia zarządzania. Liczba tych opracowań stawia rolnictwo wraz z jego problemami organizacyjno-technicznymi jako jeden z najczęściej modelowanych cyfrowo rodzajów działalności ekonomicznej. Symulacja przestrzenna problemów rolnictwa jest zagadnieniem niemal nietkniętym. Należy oczekiwać, że wskutek wdrażania metod ilościowych i elektronicznej techniki obliczeniowej w naukach geograficznych liczba tych opracowań znacznie wzrośnie.

Podobna dysproporcja pomiędzy liczbą studiów z zakresu symulacji przestrzennej i nieprzestrzennej występuje w całości zagadnień ekono-

¹¹    Efekt sąsiedztwa w procesie dyfuzji opisał po raz pierwszy T. Hagers-trand (1953), choć jak w 1968 r. stwierdził A. C1 i f f, efekt ten nie występował na obszarze badanym przez Hagerstranda.

¹²    Przykładem takich opracowań dla Ameryki Południowej są studia Michigan State University, publikowane w latach 1965—1970 (np. modele SINDI I, SINDI II).