Hodnocení městských oblastí

W. Alonsa bylo použita překryvná analýza postavená na datech o ceně pozemků, LC a dopravní infrastruktuře. Na základě výsledků z překryvné analýzy bylo kriticky posouzeno, zda teorie splňuje předpoklady definované v kapitole 4. Na základě výsledků analýzy jsem vyhotovil sadu deseti map.

U teorie lokalizace průmyslových aktivit firem Hyundai Nošovice a SSI Schäffer byly vytvořeny mapové výstupy LC, dopravní infrastruktury, trhu a polohy zdrojů surovin pro jednotlivé firmy a sídla za účelem objasnění umístění fabriky do dané lokality. U firmy TON a.s. bylo zkoumány historické mapy z doby založení firmy s cílem zjištění důvodů lokalizace do zvoleného místa. Na základě výsledků byl poté vytvořil soupis všech faktorů při rozhodování firem o umístění továrny.

Třetí analyzovanou teorií bylo vzájemné působení firem s ohledem na lokalizaci na základě dostupných bodových dat supermarketů. Analýzy je postavena na hledání nejbližšího bodu podle zvolené vzdálenosti ve vybraných městech za pomoci nástroje „Near“ v programu ArcGIS Pro. Nástrojem jsem zvolil bodovou zájmovou vrstvu a vzdálenost, do které se by se měly nacházet nalezeny nejbližší body zájmu. Nejnižší vzdáleností bylo 50 m, jelikož se jedná o bodovou vrstvu a rozměry supermarketu mohou dosahovat až desítek metrů, tedy není možné, aby byla vzdálenost mezi supermarkety 0 m. Další vzdálenosti byly 100, 150, 200 m, které jsem vybral z důvodu polohy v nákupních centrech, kdy supermarkety neleží hned vedle sebe, ale patří do obchodního centra, jako například v Olomouci OC Haná a supermarket Terno a Tesco. Celkově bylo tedy měřeno procentuální zastoupení v zájmových vzdálenostech 50, 100, 150, 200, 300, 400, 500, 600, 800, 1000 m a následně největší a nejnižší vzdálenost nutnou ke konkurenci. Dále byl vypočítán průměr, medián, směrodatnou odchylku a rozsah vzdálenosti u supermarketů Česka. Výsledkem byla tabulka s procentuálním podílem, která může být připojena k polygonové nebo bodové vrstvě na základě ID oblasti zájmu. Tato statistická data byla následně vyhodnocena v programu Microsoft Excel a na jejich základě vytvořeny diagramy, tabulky a grafy. U světových měst se zájmové vzdálenosti pohybovaly za výše uvedené vzdálenosti Následně jsem zjistil průběh za jednotlivé vzdálenosti, který jsem ve výsledku vizualizoval formou grafu.

Čtvrtou teorií, která vstoupila do analýzy, byla teorie W. Christallera nazvaná Teorie centrálních míst. Na základě dostupných dat byly analyzovány principy Christallerovy metody. Následně bylo vše vizualizováno do mapových výstupů a webové aplikace. Pro analýzu složeného principu bylo využito nástroje „Thiessen polygons“ v programu ArcGIS Pro, který nám vytvoří obslužné oblasti. Obslužné oblasti vytváří trh pro jednotlivá sídla a zároveň vytváří nejbližší trh pro sídla nižších tříd. Druhou metodou byla metoda nejbližšího sídla vyšší úrovně, pro kterou byl použit nástroj “Generate Near Table” v programu ArcGIS Pro. Testován byl K-7 nebo také Administrativní princip, jež určuje příslušnost sídel nižšího řádů k sídlům řádu vyššího. Následně byla vytvořena sada map zobrazujících K-3/K-4 (složený) princip a K-7 princip v rámci vybraného území, které bylo vybráno na základě charakteristických vlastností území.

Lokalizační teorie A. Lösche byla testována na základě překryvné analýzy. Byla určena hierarchie sídel založené na dostupných datech o službách. V druhé části bylo expertním posouzením zvolena oblast (vzdálenost od sídla) trhu pro námi zvolené město. Následně bylo využito script „Create sectors“ z nástroje „Calculate Area Indexes From Circular Sectors“ od Matěje Janouška (2017) k vytvoření sektorů ve zvolené vzdálenosti. Posledním krokem bylo expertní posouzení službami „chudých a bohatých“ sektorů a jejich následná vizualizace.

Teorii růstových pólů byla analyzována ze dvou pohledů. Prvním z nich byl pohled celoevropský, kdy byly na základě vybraných ekonomických dat z Eurostatu za regiony NUTS 3 vytvořeny mapové výstupy a následně posuzovány čtyři základní typy polarizace, které jsou detailně vysvětleny v kapitole 4. Druhým pohledem byly obce České republiky, kdy jsem kvůli nedostupnosti dat musel hodnotit pouze „geografickou“ polarizaci. Poté byly vytvořeny tři mapy zobrazující koncentraci ekonomických aktivit ve zvoleném území.