Ποσοτική διερεύνηση οικονομικών παραγόντων σε σχέση με τις διαχρονικές μεταβολές του τοπίου στην Κρήτη
Creators: name: Σκουτέρη, Ασημίνα Σ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2005
Subjects: Οικολογία τοπίου
Μοντέλα παλινδρόμησης
Landscape ecology
Regression models

description: Σε αυτή την εργασία διερευνάται η σχέση μεταξύ των κοινωνικο-οικονομικών παραγόντων και της μεταβολής του τοπίου στην Κρήτη με την ανάπτυξη διαφόρων μεθοδολογιών. Αρχικά, επιλέχθηκε ένα λειτουργικό πρότυπο δυναμικής του τοπίου, το οποίο αποτελείται από τους κοινωνικο-οικονομικούς παράγοντες, τους φυσικούς παράγοντες και τις χρήσεις γης. Στην συνέχεια δεδομένα σχετικά με τους παραπάνω παράγοντες αναζητήθηκαν και συλλέχθηκαν σε επίπεδο Δημοτικού Διαμερίσματος. Κυριότερες πηγές των παραπάνων δεδομένων ήταν η ΕΣΥΕ και η βάση δεδομένων του προγράμματος CORINE. Το δεύτερο βήμα, ήταν η επιλογή και υπολογισμός δεικτών, οι οποίοι εκτιμώμενοι χωροχρονικά, δείχνουν την τάση μεταβολής του τοπίου και την τάση μεταβολής των κοινωνικο-οικονομικών παραγόντων. Οι δείκτες του τοπίου που επιλέχθηκαν προσδιορίζουν τη μορφή του τοπίου (χρήσεις γης, δείκτης του Shannon, δείκτης ομοιογένειας, δείκτης ομοιότητας, κ.τ.λ.). Οι κοινωνικο-οικονομικοί δείκτες, που επιλέχθηκαν αναφέρονται στην δομή του πληθυσμού, στους παραγωγικούς τομείς και γενικότερα αντιπροσωπεύουν δείκτες που σχετίζονται με την κοινωνικο-οικονομική δομή. Από τον υπολογισμό των παραπάνω δεικτών προέκυψε μία τάση ομοιογενοποίησης του τοπίου διαχρονικά. Επίσης επιβεβαιώθηκε η αντίθετη τάση - εγκατάλειψη / εντατικοποίηση - που παρουσιάζεται στα ορεινά Δημοτικά Διαμερίσματα σε σχέση με τα ημιορεινά και πεδινά. Στην συνέχεια διερευνήθηκε η σχέση μεταξύ της δομής του τοπίου και των κοινωνικο-οικονομικών δεικτών για το 1961 και το 1991 με την ανάπτυξη μιας μεθοδολογίας στηριζόμενης σε στατιστικές μεθόδους. Χρησιμοποιήθηκαν δύο ομάδες δεικτών, η ομάδα των κοινωνικο-οικονομικών και φυσικών δεικτών και η ομάδα των δεικτών τοπίου. Η εφαρμογή της ανάλυσης των κυρίων συνιστωσών για τους δείκτες τοπίου των 38 Δημοτικών Διαμερισμάτων, τοποθέτησε θεωρητικά αυτά στον χώρο, οι διαστάσεις του οποίου εξαρτώνται κυρίως από τους πιο αντι-προσωπευτικούς δείκτες τοπίου με τις υψηλότερες φορτίσεις. Αυτές οι διαστάσεις αντιπροσωπεύουν τις κυριότερες τάσεις μεταβολής για το 1961 και το 1991 και θεωρήθηκαν ως εξαρτημένες μεταβλητές στα μοντέλα παλινδρόμησης, όπου οι ανεξάρτητες μεταβλητές ήταν οι κοινωνικο-οικονομικοί δείκτες. Καθένα από τα μοντέλα πολλαπλής παλινδρόμησης που προέκυψε επέτρεψε τον προσδιορισμό ενός αριθμού κοινωνικο-οικονομικών δεικτών, που να χαρακτηρίζουν την μεταβολή του τοπίου. Τελικά, δείκτες, που αναγνωρίστηκαν ως σημαντικοί για την μεταβολή του τοπίου (19961-1991), εξετάστηκαν με μοντέλα πολλαπλής παλινδρόμησης. Οι ανεξάρτητες μεταβλητές προήρθαν από τις εξής τέσσερις ομάδες δεικτών: Αρχικοί κοινωνικο-οικονομικοί δείκτες (1961), μεταβολή κοινωνικο-οικονομικών δεικτών (1961-1991), αρχικοί δείκτες τοπίου (1961) και φυσικοί δείκτες. Η επιλογή τους έγινε με τη βοήθεια της ανάλυσης των κυρίων συνιστωσών. Δείκτες από όλες τις ομάδες δεικτών είχαν την συνεισφορά τους, στην μεταβολή του τοπίου, με σημαντικότερους τους κοινωνικο-οικονομικούς. Τα αποτελέσματα από την ανάπτυξη των παραπάνω μεθοδολογιών μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην εφαρμογή προσομοιωμένων σεναρίων και να εκτιμηθούν οι επιπτώσεις κοινωνικο-οικονομικών πολιτικών στην τυπολογία του τοπίου
description: In the present study a methodology was used in order to be found the relationship between the socio-economic factors and the landscape change of Crete. At first, a landscape dynamic model was chosen, which consists of socio-economic factors, natural factors and the land use. Then, a variety of socio-economic, natural and land use data were gathered for each municipality. The most important sources of the above mentioned data gathering were "The National Statistic Service of Greece" and the database of CORINE program. The second step of this study was the indicators choice and their calculation. These indicators were estimated spatial-temporally, in order their variation tendency to be estimated. Landscape indicators were chosen in order to determine the landscape structure (land use, diversity indices, evenness indices, similarity indices). The choice of the socio-economic indicators refers to the population structure and the production sectors and it represents indicators that relate with the socio-economic structure of these municipalities. A landscape tendency, more homogeneous was found from the above mentioned indicators estimation. Also, there was an obvious opposite tendency - abandonment / intensification - in mountainous municipalities in relation with the semi-mountainous and the flat ones. This tendency increases as the time elapses. Then a research was carried out in order to be found a relationship between the landscape structure and the socio-economic indicators during 1961 and 1991. A methodology based on two different groups of indicators - landscape indicators and socio-economic / natural indicators - and their descriptive ability was also applied. A Principal Component Analysis carried out on the landscape indicators, enabled us to order the municipalities in a plane, the dimensions of which mainly depend on the most representative landscape indicators, those of greatest loading in the analysis. These dimensions represent the main variation tendencies of the landscape during 1961 and 1991 and were considered as variables dependent on regression models. The independent variables of those models are the socio-economic and natural indicators. The procedure enables us to obtain a dependence model with a limited number of socio-economic indicators. Finally, indicators identified as important to landscape change were examined by multiple regression techniques. The independent variables of the models were derived from the following four groups of indicators, the socio-economic indicators at the beginning of the period, their temporal changes during this period, the landscape indicators at the beginning of the period and the natural indicators. By using a principal component analysis, the more closely correlated indicators were not taken into account. Socio-economic indicators had the largest contribution. The results from the above mentioned methodology enable us to convey these relationships to simulated scenarios and evaluate the implications of certain socio-economic policies for landscape typology