(The use of a selected taxonomic method in the classification of districts of the Wielkopolskie province on the basis of selected tourism and recreation features)

*Zakład Ekonomiki i Organizacji Turystyki, AWF w Poznaniu

**Ośrodek Obliczeniowy, AWF w Poznaniu

Słowa kluczowe: turystyka, rekreacja ruchowa, metody taksonomiczne.

Key words: tourism, physical recreation, taxonomic methods.

Artykuł prezentuje wykorzystanie jednej z metod taksonomicznych, która służy do klasyfikacji obiektów wielocechowych.

The article presents the use of one of taxonomic methods for the classification of multi-feature objects.

Badania z dziedziny turystyczno-rekreacyjnej dotyczą regionów posiadających walory turystyczne. Stąd też podjęcie badań związane jest z przeprowadzeniem syntetycznej analizy badanych jednostek. Przeprowadzenie takiej analizy wspomnianego zjawiska może komplikować fakt dużej różnorodności opisywanych problemów turystyczno-rekreacyjnych.

Syntetyczna ocena jednostek turystyczno-rekreacyjnych w ujęciu przekrojowym wymaga zastosowania odpowiednich metod badawczych, które mogłyby być wykorzystane w warunkach złożoności analizowanych zjawisk. Bardzo cenne są analizy porównawcze dokonywane na podstawie metod statystyczno-matematycznych. Porównywanie bowiem stanowi podstawę oceny stanu jednostek turystyczno-rekreacyjnych, jak i relacji między tymi jednostkami [Nowak K. 1990]. Najczęściej jest to porównywanie zbioru cech analizowanego systemu między sobą lub jest to określenie relacji między cechami a stanem tej samej jednostki z przeszłości.

Porównawcze badania turystyczno-rekreacyjne dotyczą głównie jednostek administracyjnych, takich jak: gmina, powiat, województwo, kraj. Uzyskane wyniki badań mogą stanowić bardzo cenne źródło informacji dla terenowych organów administracji państwowej, gdyż mogą być wykorzystane jako podstawa racjonalnego planowania rozwoju turystyczno-rekreacyjnego w skali całego kraju lub wydzielonego obszaru.

Analizy porównawcze ww. procesów oparte są na różnorodnych metodach statystycznych, z wykorzystaniem odpowiednich metod uporządkowania. Klasyfikacja jest bowiem czynnością poznawczą, sprowadzającą się do podziału zbioru obiektów na podzbiory (grupy) jednostek podobnych do siebie z punktu widzenia cech przyjętych do opisu badanego zjawiska [Nowak K. 1990].

Klasyfikacja obiektów wielocechowych powinna stanowić wstępny etap badań związków przyczynowo-skutkowych łączących analizowane zjawiska. Badane są zjawiska turystyczno-rekreacyjne ze względu na różnorodność i złożoność cech. Klasyfikowane obiekty są opisywane przez wiele cech i pojawiają się problemy związane z oceną podobieństwa (np. dwóch obiektów), a tym samym z ich klasyfikacją. Poziom podobieństwa dwóch obiektów może być ze względu na jedną cechę inny niż podobieństwo tych samych jednostek ze względu na inną cechę. Stąd klasyfikacji obiektów turystyczno-rekreacyjnych dokonuje się za pomocą formalnych procedur, dających możliwość obiektywnego przeprowadzenia badania w warunkach złożoności zjawiska.

Celem pracy jest próba oceny i zakwalifikowania badanych powiatów do grup typologicznych, w zależności od poziomu rozwoju turystyczno-rekreacyjnego.

W badaniach wykorzystano dane statystyczne zawarte w opracowaniu Ważniejsze dane o powiatach i gminach województwa wielkopolskiego, dotyczące lat 1999, 2000, 2001.

Do klasyfikacji obiektów opisywanych przez wiele cech zastosowano metody taksonomiczne. Umożliwiają one tworzenie z danych elementów zespołów podobnych pod określonymi względami. Zadaniem metod taksonomicznych jest podział zbioru elementów niejednolitego z punktu widzenia określonych i wymiernych cech diagnostycznych na zespoły wewnętrznie bardziej jednolite [Zając K. 1988].

Metody te można podzielić na dwie grupy: wzorcowe i bezwzorcowe. Metody wzorcowe prowadzą do rozgraniczenia badanego materiału na grupy, na podstawie znanych charakterystyk. W metodach bezwzorcowych zbiór pewnych elementów zostaje uporządkowany pod względem dobranych cech i podzielony na grupy, które zawierają elementy w danych warunkach najbardziej do siebie podobne.

Najczęściej stosowanymi metodami taksonomicznymi są:

Autorki niniejszego artykułu zajęły się jedną wybraną metodą z grupy metod taksonomicznych, gdzie grupowanie cech odbywa się na podstawie tablic dystansów. Metodą tą jest metoda Czekanowskiego, najczęściej stosowana w badaniach ekonomiczno-przestrzennych.

Metodę tę używamy do łączenia jednostek terytorialnych w jednorodne rejony. Zaletą diagramu jest to, że uwypukla on najważniejsze związki i podobieństwa badanych obiektów, a równocześnie ujmuje wszystkie szczegółowe powiązania między jednostkami obszarowymi [Bywalec Cz., Rudnicki L. 2002].

Punktem wyjścia dla sporządzenia diagramu Czekanowskiego jest macierz odległości Euklidesowych między klasyfikowanymi obiektami. Odległości te są dzielone na klasy, które stanowią przedziały podobieństwa obiektów. Po ustaleniu skali podobieństwa, poszczególnym klasom przyporządkowuje się odpowiednie symbole graficzne odpowiadające poziomowi odległości między obiektami. Następnie macierz tę przekształca się w ten sposób, że poszczególne odległości zastępuje się symbolami, w wyniku czego otrzymujemy nieuporządkowany diagram Czekanowskiego. Wyjściowy diagram należy przekształcić tak, aby znaki graficzne oznaczające najmniejsze odległości skupiały się wzdłuż głównej przekątnej, wyznaczając w ten sposób grupę typologiczną, obejmującą jednostki najmniej zróżnicowane co do wartości opisujących je cech. Polega to na jednoczesnym przestawieniu wierszy i kolumn odpowiadających klasyfikowanym obiektom. W wyniku takich posunięć uzyskujemy uporządkowany diagram Czekanowskiego.

Głównym przeznaczeniem metody Czekanowskiego jest wyodrębnienie podzbiorów jednorodnych obiektów. Na grupy obiektów podobnych wskazują w uporządkowanym diagramie Czekanowskiego zespoły symboli obrazujących najmniejszą odległość między obiektami. Każdy zespół takich symboli, skupionych wzdłuż głównej przekątnej diagramu, wyznacza grupę typologiczną, obejmującą jednostki najmniej zróżnicowane co do wartości opisujących je cech. Ogromną zaletą metody Czekanowskiego jest fakt, że podczas klasyfikacji rozpatruje się całą macierz odległości.

Na podanym przykładzie opisu 31 powiatów województwa wielkopolskiego zaprezentowano metodę Czekanowskiego. Powiatom badanego województwa przypisano odpowiednie numery:

Każdy powiat został opisany takimi samymi 10 cechami diagnostycznymi X1-X10:

Tabela 1 przedstawia wartości cech poszczególnych powiatów. Wartości te sprowadzono do porównywalności za pomocą standaryzacji, następnie na podstawie tych danych obliczono macierz odległości, a kolejnym etapem było ustalenie klas. Określono trzy klasy podobieństwa badanych obiektów:

Uporządkowane diagramy Czekanowskiego pozwolą wyodrębnić obiekty o podobnej strukturze. Diagramy dla badanych lat 1999-2001 zostały przedstawione na rysunkach 1, 2, 3.

W przedstawionym przykładzie uporządkowane diagramy Czekanowskiego pozwolą wyodrębnić 6 grup typologicznych, złożonych z powiatów o podobnej strukturze cech turystyczno-rekreacyjnych.

Rys. 1. Uporządkowany diagram Czekanowskiego 1999 rok

Fig. 1. Czekanowski’s ordered diagram 1999

Rys. 2. Uporządkowany diagram Czekanowskiego 2000 rok

Fig. 2. Czekanowski’s ordered diagram 2000

Rys. 3. Uporządkowany diagram Czekanowskiego 2001 rok

Fig. 3. Czekanowski’s ordered diagram 2001

1999 rok

A₁ = {4, 6, 7, 9, 11, 12, 16, 18, 23, 24, 27, 28, 30}

A₂ = {1, 5, 8, 15, 20, 22, 25, 26}

A₃ = {10, 13, 14, 29}

A₄ = {2, 31}

A₅ = {3, 17, 19}

A₆ = {21}

2000 rok

A₁ = {1, 4, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20, 22, 24, 25, 26, 28, 30}

A₂ = {5, 7, 8, 18, 23, 31}

A₃ = {3, 10, 13, 14, 29}

A₄ = {2, 17, 19}

A₅ = {27}

A₆ = {21}

2001 rok

A₁ = {4, 5, 6, 9, 12, 15, 16, 20, 22, 25, 26, 27, 28, 30}

A₂ = {1, 7, 8, 18, 23, 24}

A₃ = {10, 13, 14, 29}

A₄ = {2, 31}

A₅ = {3, 11, 17, 19}

A₆ = {21}

W latach 1999-2001 rozkład powiatów w poszczególnych grupach kształtował się następująco:

Tabela 1

Objaśnienia (Explanations):

Powiaty województwa wielkopolskiego (Districts of the Wielkopolskie province): 1 – chodzieski (Chodzież); 2 – czarnkowsko-trzcianecki (Czarnków and Trzcianka); 3 – gnieźnieński (Gniezno); 4 – gostyński (Gostyń); 5 – grodziski (Grodzisk); 6 – jarociński (Jarocin); 7 – kaliski (Kalisz); 8 – kępiński (Kępno); 9 – kolski (Koło); 10 – koniński (Konin); 11 – kościański (Kościan); 12 – krotoszyński (Krotoszyn); 13 – leszczyński (Leszno); 14 – międzychodzki (Międzychód); 15 – nowotomyski (Nowy Tomyśl); 16 – obornicki (Oborniki); 17 – ostrowski (Ostrów Wielkopolski); 18 – ostrzeszowski (Ostrzeszów); 19 – pilski (Piła); 20 – pleszewski (Pleszew); 21 – poznański (Poznań); 22 – rawicki (Rawicz); 23 – słupecki (Słupca); 24 – szamotulski (Szamotuły); 25 – średzki (Środa); 26 – śremski (Śrem); 27 – turecki (Turek); 28 – wągrowiecki (Wągrowiec); 29 – wolsztyński (Wolsztyn); 30 – wrzesiński (Września); 31 – złotowski (Złotów).

cd. tabeli 1

Cechy diagnostyczne (Diagnostic features):

X1 – powierzchnia [w km²] (area [in sq. km]); X2 – ludność - ogółem (population - in total); X3 – drogi powiatowe - ogółem (district roads - in total); X4 – powierzchnia obszarów prawnie chronionych [w km²] (area of land protected by law [in sq. km]); X5 – obiekty noclegowe turystyki (tourist accommodation facilities); X6 – dochody budżetów powiatów [w tys. zł] (district budget income [in PLN thousand]); X7 – nakłady inwestycyjne na ochronę środowiska [w tys. zł] (investment expenditure on environmental protection [in PLN thousand]); X8 – miejsca noclegowe turystyki (tourist accommodation places); X9 – udzielone noclegi (overnight stays by tourists); X10 – tereny rekreacji i wypoczynku [w km²] (recreation areas [in sq. km]).