28 Konrad Dramowicz
micznych. Opracowania kompleksowe, modelujące ekonomiczne systemy regionalne, dezagregują często przestrzeń w niewielkim stopniu. Z tego też powodu trudno jest analizować w kontekście przestrzennym znane i szeroko dyskutowane (ponad 1200 prac krytycznych) dynamiczne modele świata Forrestera, Meadowsa i Mesarovica. Warto natomiast poświęcić nieco uwagi modelom symulacyjnym na poziomie regionalnym. W modelu programowania rozwoju gospodarki i formułowania polityki gospodarczej północnej Nigerii autorzy z Michigan State University (T. J. M a n e t s c h, M. L. H a y e n g a i A. H. H a 11 e r, 1971) podzielili cały kraj na 4 podregiony. Celem symulacji było rozwiązanie problemu wyżywienia, zwiększenia zysków eksportowych, rozwoju bazy surowcowej dla przemysłu oraz rozwoju rolnictwa. Zmienne objaśniające dotyczyły m. in. dochodu narodowego ogółem, dochodu per capita, nakładów na rolnictwo, modernizacji rolnitcwa, wzrostu zaludnienia, rozwoju infrastruktury, polityki inwestycyjnej itp.
Predykcyjny ciągły model symulacyjny basenu rzeki Susąuehanna, opracowany przez zespół Massachusetts Institute of Technology (H. R. Hamilton i inni, 1969), składa się z podmodeli opisujących problemy demograficzne, przemysłowe, zatrudnienie ogółem, zatrudnienie egzoge-niczne, dochód regionalny, zaopatrzenie w wodę i elektryczność. Interesującą symulację modelu ekonometrycznego prowincji Nowa Szkocja przedstawił S. Czamanski (1972), testując hipotezy wzrostu regionalnego, związanego z lokalną atrakcyjnością obszaru oraz z równowagą inwestycyjną.
Przykładami przestrzennych symulacji ekonomicznych są m. in. model predykcyjny Bostonu (D. M. H i 1 1, 1965), w którym autor modeluje takie zjawiska, jak wyludnianie się centrum miasta jako przejaw konkurencji strefy podmiejskiej oraz zmiany dostępności terytorialnej; eko-nometryczny 26-równaniowy model predykcyjny Filadelfii (N. J. G 1 i -c k m a n, 1971) czy bardziej dydaktyczny model aglomeracji Leicester (J. B. M c L o u g h 1 i n, 1969 A). Wspomnieć wreszcie można o modelowaniu cyfrowym zróżnicowania dochodu regionalnego z uwzględnieniem teorii równowagi Heckera-Ohlina, fizyki społecznej i M y r d a 1 a teorii zróżnicowania wzrostu (E. Olsen, 1968).
Zagadnienia modelowania sieci transportowej przy pomocy symulacji mają stosunkowo długą tradycję (K. K a n s k y, 1963). Wchodzą one jednak na ogół jako podmodele do przestrzennych modeli miast, modeli regionalnych itp. Spośród opracowań samodzielnych wymienić można studia nad transportem miejskim w powiązaniu z użytkowaniem ziemi w mieście i z pewnymi charakterystykami ludnościowymi, głównie dotyczącymi zatrudnienia i dojazdów do pracy czy niektóre przestrzenne prace inżynierskie na temat systemów transportowych, w których generuje się strumień ruchu, modeluje się prędkość pojazdów, sprawność systemu etc.
Jeszcze dłuższą tradycję ma modelowanie cyfrowe migracji (T. H a-gerstrand, 1953, D. P r i c e, 1959, R. L. M o r r i 1 1, 1965b). W późniejszym okresie podejmowano próby symulacji migracji w powiązaniu z modelami deterministycznymi (np. z modelem potencjału migracji). J. Lindsay i M. B. Barr (1972) wykazali na przykładzie modelowania migracji wewnątrzmiejskiej na obszarze Pic River (Alberta), że symulacja Monte Carle jest bardziej realistyczna, a jednocześnie daje gorsze wyniki niż symulacja przy użyciu łańcuchów Markowa, pomimo że stacjonarność łańcuchów usunięto konstruując dla czterech podokre-