Sådan beregnes befolkningsfremskrivninger

Posted on
Forfatter: Robert Simon
Oprettelsesdato: 15 Juni 2021
Opdateringsdato: 16 November 2024
Anonim
Sådan beregnes befolkningsfremskrivninger - Videnskab
Sådan beregnes befolkningsfremskrivninger - Videnskab

Indhold

En befolkningsfremskrivning er en matematisk ligning, der beregner den estimerede vækstrate eller ændring af fremtidige populationer baseret på nuværende populationer. Regeringerne bruger befolkningsfremskrivninger til planlægning af folkesundhed, beredskab, bolig, assistance og skole- og hospitalskostruktur. Sådan information hjælper også erhvervslivet og markedsføring.


TL; DR (for lang; læste ikke)

Du kan bruge en formel til at beregne aktuelle populationer og vækstrater til at forudsige den fremtidige befolkning. Sådan information bruges til regeringens planlægning, tjenester og virksomheder. Mere specifikke beregninger for befolkningsfremskrivning kan være nødvendige på lokale niveauer og for at tackle ugunstige hændelser.

Enkel ligning til befolkningsligning

En simpel ligning til befolkningsfremskrivning kan udtrykkes som:

Nt = Pert

I denne ligning er (Nt) antallet af mennesker på en fremtidig dato, og (P) er lig med den nuværende befolkning. Ved siden af ​​(P) er (e), som er den naturlige logaritmebase af 2.71828; (r) repræsenterer stigningstakten divideret med 100, og (t) repræsenterer tidsperioden.

Anvendelser til befolkningsfremskrivninger

Befolkningsfremskrivninger kan bruges til planlægning til mad- og vandanvendelse og offentlige tjenester såsom sundhed og uddannelse. Zoning og andre demografiske grænser er også afhængige af befolkningsfremskrivninger. Virksomheder bruger befolkningsfremskrivninger til planlægning og markedsføring af butikken. Sådanne fremskrivninger påvirker også føderal og statlig finansiering.


Variabler og udfordringer

Selvom en sådan ligning synes ligetil, kommer mange variabler i spil for befolkningsfremskrivninger. Når folketællingsdemografer foretager befolkningsfremskrivninger, skal de bruge komponenterne af fertilitet, dødelighed og nettovandring, som alle bidrager til estimater og fremskrivninger af befolkningsvæksten. Demografer baserer fertilitet og dødelighed på fødsels- og dødsstatistikker. Fremskrivninger bruger antagelsen om, at de seneste demografiske tendenser fortsætter. De forudsiger ikke fremtidige tendenser i befolkningen.

Dette skaber problemer, såsom fremskrivninger af nyere tendens, som ikke har en tendens til at tage højde for andre begivenheder, der kan ændre formen for befolkningstilvækst. F.eks. Er scenarier som konflikt, en epidemiologisk katastrofe, naturkatastrofer og ekstreme vejrbegivenheder og fødevareknaphed mere presserende i forhold til klimaændringer. Disse potentielle variabler gør befolkningsfremskrivninger vanskeligere, især på lokalt niveau (såsom amtsniveau) snarere end globalt eller landsdækkende.


Udfordrende faktorer inkluderer landets størrelse og tidsperioder. Mindreudviklede lande har en tendens til at have mindre pålidelige fødsels- og dødsfrekvensdata, og analytikere har en tendens til at arbejde mere med større lande. Fremskrivninger på længere sigt er afhængige af antagelser om fremtiden og fertilitet, dødelighed og migrationstendenser. Igen med klimaforandringer, politisk uro og andre uforudsete begivenheder kunne migrationsmønstre ændre sig uventet. Epidemier kunne påvirke fødsels- og dødsraten. I det væsentlige er det vanskeligere at projicere fremtidig befolkningsstørrelse med høj nøjagtighed.

Novelle tilgange til lokale fremskrivninger

Ved flere lokalbefolkningsfremskrivninger kan demografer bruge en anden tilgang, der tegner sig for forskellige effekter på lokalbefolkningsfordeling. Et eksempel er intelligent dasymetrisk modellering. Denne rumligt eksplicitte projektionsmodellering inkorporerer socioøkonomiske og kulturelle påvirkninger på den rumlige befolkningsvækst i mindre skala.

Når den menneskelige befolkning nærmer sig næsten 10 milliarder i 2050, vil klimaændringer og socioøkonomiske faktorer fortsat udgøre en udfordring for demografer. Et behov for mere nøjagtige befolkningsprojektionsmodeller bliver mere afgørende og mere værdifulde for alle.