Prognozowanie opuszczania miejsc dotychczas zajmowanych przez mieszkańców i przedsiębiorstwa

Tomasz Ossowicz

doi:10.5277/arc160303

Streszczenie

W artykule ukazano symulacje rozkładu przestrzennego procesu opuszczania miejsc dotąd zajmowanych przez mieszkańców i przedsiębiorstwa w miastach. Opisano sposób wykorzystania do tego celu modelu ORION. Przedstawione są symulacje z użyciem tego modelu dla Łodzi oraz rozważania dotyczące związku opuszczania zajmowanych miejsc z procesem kurczenia się miasta.

2016

3(47)

DOI: 10.5277/arc160303

Tomasz Ossowicz*

Prognozowanie opuszczania miejsc

dotychczas zajmowanych przez mieszkańców i przedsiębiorstwa

Forecasting of moving out inhabitants

and various activities from their spaces

Opuszczanie miejsc

W wielu miastach na świecie przebiegają procesy pole-

gające na opuszczaniu przez mieszkańców i przedsiębior-

stwa miejsc, które dotychczas były przez nich zajmowane

i użytkowane. Są rejony, które się wyludniają. I nie polega

to tylko na zmniejszaniu się liczby mieszkańców w wy-

niku podniesienia się standardu powierzchni użytkowej

liczonej na jednego domownika, które można określić

jako rozgęszczenie w wyniku wzrostu dobrobytu. Chodzi

o wyprowadzkę z terenów, których atrakcyjność dla za-

mieszkiwania z jakichś powodów się obniżyła. Nierzadko

sklepy przenoszą się w inne miejsca. Nieobcy jest widok

opuszczonych obiektów handlowych lub niewykorzysty-

wanych tak intensywnie, jak wcześniej. Niekiedy pierw-

szym zwiastunem ucieczki jest obniżenie się standardu

obiektów handlowych. Wycofują się również często za-

kłady produkcyjne. Zwłaszcza prowadzenie wytwórczo-

ści w śródmiejskich częściach miast jest kłopotliwe nie

tylko dla otoczenia, ale również dla samego prowadzące-

go tego rodzaju działalność. Bywa, że część pomieszczeń

biurowych coraz trudniej znajduje najemców.

Ucieczka z danego miejsca często wynika z pogarsza-

jącej się jakości zagospodarowania przestrzennego. Ale

degradacja otoczenia nie jest jedyną przyczyną. Atrakcyj-

ność położenia może się zmniejszać w wyniku tego, że

Movement out

In many cities in the world there are processes consist-

ing of movement out form places hitherto used and occu-

pied by inhabitants and various business activities. There

are districts being depopulated. And it does not consist

only in diminishing of the population due to increasing

of the oorspace area for one member of the household,

which may be described as density diminishment as a con-

sequence of welfare increment. This concerns relocation

from areas whose attractiveness as a living space from

certain causes has diminished. Often shops are moved to

different sites. The view of abandoned or not so inten-

sively used shops becomes more familiar. Sometimes the

rst indication of a possible escape is diminishment of

shopping standard. Also production factories often move

out. Particularly manufacturing in the inner part of the cit-

ies is inconvenient not only for the surroundings, but also

for the entrepreneur. It happens that for some ofce spaces

used hitherto it is difcult to nd occupiers.

The escape from a given place often results from dete-

rioration of the spatial arrangement of a given area. How-

ever, degradation of the neighbourhood is not the only

reason. Attractiveness of a location may diminish, because

the whole city may change its shape, proportions and, in-

ner structure. In effect an area, which hitherto was located

relatively near the municipal centre, may now beome more

distant from it. And not as a consequence of moving the

site, but as a result of changing of the centre site or other

important structural elements of the city. The zone which

* Wydział Architektury Politechniki Wrocławskiej/Faculty of Ar

chi tecture, Wrocław University of Science and Technology.

34 Tomasz Ossowicz

całe miasto zmienia kształt, proporcje i wewnętrzną struk-

turę. W rezultacie możliwe jest, że rejon, który dotąd leżał

w stosunkowo niewielkiej odległości od centrum, teraz

„oddala” się od niego. I to nie na skutek jego przesunię-

cia, lecz w wyniku zmiany położenia centrum lub innych

ważnych elementów organizmu miejskiego. Obszar, który

miał bardzo dogodną dostępność do najważniejszych ze-

społów zabudowy, do centrum, do skupisk miejsc pracy,

do szkół, po zmianie układu miasta może utracić swoją

atrakcyjność. W rezultacie mogą się obniżyć oceny lo-

kalizacji niektórych istniejących skupisk różnego typu

obiektów. Przydatność pewnych terenów do działalności

danego rodzaju może się zmniejszyć, bo w zmienionym

ukształtowaniu miasta konstelacje innych rodzajów dzia-

łalności, z którymi jest ona połączona silnymi więzami,

leżą od tych terenów dalej niż dotąd.

Kurczenie się miast

Obraz porzucania dotychczasowych lokalizacji może

być szczególnie dramatyczny w miastach kurczących się,

w których spada liczba ludności i proporcjonalnie zmniej-

szają się rozmiary poszczególnych rodzajów działalności

gospodarczej. Historia i współczesność zna wiele takich

przypadków. Spośród wszystkich miast na świecie w latach

1990–2000 co czwarte się kurczyło, a w latach 1950–2000

aż 370 o liczbie ludności powyżej 100 000 mieszkańców

utraciło więcej niż 10% swoich mieszkańców. Jak podaje

Wiechmann [1], według danych przedstawionych w rapor-

cie Urban Audit, w latach 1996–2001 na 220 wielkich i śred-

nich miast europejskich aż w 157 zaludnienie się zmniejsza-

ło. W krajach należących do Unii Europejskiej położonych

w Europie Centralnej i Wschodniej aż 53 spośród 67 ba-

danych kur

czyły się. Przyczyny spadku ludności w mia-

stach na świecie były różnorodne [2]: klęski żywiołowe

(Nowy Orlean w USA), wojny, przemiany ekonomiczne,

jak na przykład dezindustrializacja (Detroit w USA, Glas-

gow [1]), globalizacja [3], demograczne (Łódź), zmiany

ustrojowe (Lipsk i Halle we wschodnich Niemczech [1]),

czynniki strukturalne związane głównie z nasileniem się

suburbanizacji. Dochodzenie do istoty procesów kurcze-

nia się miast ma coraz większe znaczenie. W tej pracy

interesuje nas, jaki jest wzór przestrzenny tego zjawiska.

Szukamy odpowiedzi na pytanie, które części struktury

miejskiej doznają największych ubytków ludności.

Kurczenie się miast można zobrazować za pomocą róż-

nego rodzaju modeli przestrzennych. Wszystkie obszary

mieszkaniowe mogą tracić mieszkańców równomiernie,

a więc proporcjonalnie do dotychczasowej liczby ludno-

ści. Ale bywa tak, że w pewnych rejonach spadek liczby

mieszkańców jest większy niż gdzie indziej, przy czym

mimo kurczenia się całego organizmu miejskiego poja-

wiają się rejony ze wzrastającym zaludnieniem. Prze-

strzenny wzorzec tego procesu prawdopodobnie uzależ-

niony jest od jego przyczyny. Trzeba również pamiętać,

że spadek liczby ludności w mieście jest powiązany ze

zjawiskiem opuszczania miejsc w jego granicach na za-

sadzie sprzężenia zwrotnego.

Rozważmy kilka sytuacji i odpowiadające im hipo-

tezy przestrzennego modelu kurczenia się. Jeżeli przy-

had a high accessibility to the most important building

complexes: to the centre, to concentrations of workplaces,

schools, after the urban structure transformation, may lose

its attractiveness. As a result of the new city arrangement

the value of locations of some existing agglomerations of

various types of objects may become lower. The attractive-

ness of some sites for a given activity may diminish, be-

cause in the transformed urban form, constellations of other

activities being connected with it are located further away.

Shrinking of cities

The process of movement out from hitherto locations

may be especially dramatic in cases of shrinking cities,

i.e. with diminishing population and proportionally di-

minishing sizes of economic activities. History and the

present times know many such cases. Among all cities in

the world in the period of 1990–2000 each fourth of them

shrank. And in the years 1950–2000 370 with a population

higher than 100 000 lost more than 10% of their inhabit-

ants. Wiechmann [1] adduces data from the Urban Audit

report in the period of 1996–2001 that for 220 large and

medium European cities the population was decreasing in

157 of them. In Central and East Europe (EU members)

53 from 67 cities became smaller. The causes of popula-

tion decline in the world were various [2]: disasters (New

Orlean in USA), wars, economic transformations as for

example deindustrialisation (Detroit in USA, Glasgow in

Great Britain [1]), globalization [3], demographic phe-

nomena (Łódź), political system transformation (Leipzig

and Halle in East Germany [1]), structural factors mainly

due to urban sprawl processes. Looking for the essence of

shrinking of cities nowadays is more and more important.

In this paper we are interested in what is the spatial pattern

of this phenomenon. We try to nd out which parts of the

cities structure lose the most population.

Urban depopulation patterns may be portrayed by vari-

ous spatial models. All housing areas may lose inhabitants

evenly, i.e. proportionally to current populations. But it

can be, that somewhere the fall of the number of inhabit-

ants may be larger than in other areas, while although

the whole city is shrinking, there are some zones with in-

creasing population. Probably the spatial model of shrink-

ing depends on the causes of the process. We should re-

member, that the lessening of the inhabitants in the city is

bound with the phenomenon of leaving the places of work

within the city boundary on the principle of feedback.

Let us consider several situations and corresponding to

them hypotheses of the spatial model of shrinking. If the

cause of population losses are demographic phenomena,

in particular a negative natality for all social groups at the

same level then a uniform level of the loss of inhabitants

may be expected in all parts of the city. As a result a certain

quantity of abandoned apartments will appear on the mar-

ket in all districts and so they will be available for other in-

habitants. Probably prices of apartments will fall down, and

purchasing them will be easier. If simultaneously peoples’

wealthiness increases, it can be expected that some inhabit-

ants hitherto living in degraded areas and in less advanta-

geous locations will move to more attractive places. These

Prognozowanie opuszczania miejsc /Forecasting of moving out from their spaces 35

czyną utraty ludności są zjawiska demograczne, w tym

zwłaszcza ujemny przyrost naturalny, i jeżeli odnosi się

to do wszystkich zbiorowości społecznych w tym samym

stopniu, to można się spodziewać równomiernego spadku

liczby ludności we wszystkich częściach miasta. Wyni-

ka z tego, że w każdej dzielnicy pojawią się opuszczone

mieszkania, które znajdą się na rynku, a więc będą dostęp-

ne dla zainteresowanych ich zakupem. Nastąpi prawdopo-

dobnie relatywny spadek cen lokali mieszkalnych w całym

mieście, a to pozwoli na łatwiejsze ich nabywanie. Jeżeli

towarzyszy temu wzrost zamożności, można

oczekiwać,

że część mieszkańców terenów zdegradowanych i nieko-

rzystnie położonych w strukturze miejskiej przeniesie się

do atrakcyjniejszych dzielnic. To właśnie, pośrednią drogą,

może doprowadzić do nierównomiernego wzorca kurcze-

nia się. Wykrycie z wyprzedzeniem rozmieszczenia miejsc

„depresyjnych” jest ważnym celem badawczym. Jeżeli

w mieście budowane będą nowe domy, to nałoży się na

to dodatkowy proces rozgęszczania istniejących zasobów

mieszkaniowych wynikający z dążenia do podniesie nia

powierzchniowego standardu zamieszkiwania. Takie go

modelu kurczenia się miasta możemy, jak się wydaje,

oczekiwać w Polsce. Przestrzenny model depopulacji

spo wodowanej przyczynami demogracznymi z jedno-

czesnym ubożeniem jego społeczności, zgodnie z tym ro-

zumowaniem, powinien być zbliżony do równomiernego.

Inną przyczyną zmniejszania się liczby ludności może

być kryzys gospodarczy. Brak atrakcyjnych miejsc pra-

cy i bezrobocie prowadzą do migracji zarobkowych poza

obszar miasta. Jeżeli kryzys dotyka w podobnym stopniu

wszystkie warstwy społeczne, to opuszczanie miejsc za-

mieszkania obejmuje prawdopodobnie wszystkie dziel-

nice równomiernie. Skłonność do przenoszenia się do

atrakcyjniejszych miejsc w tym samym mieście prawdo-

podobnie nie jest duża. Jeżeli już ktoś decyduje się na

wyprowadzkę, to raczej do innej miejscowości, regionu

lub nawet kraju, w poszukiwaniu lepszej pracy lub pracy

w ogóle. Mamy tutaj zatem do czynienia z modelem rów-

nomiernym kurczenia się miasta. Do tej kwestii wrócimy

jeszcze w ostatnim rozdziale poświęconym perspekty-

wom prognozowania procesów opuszczania terytoriów.

Wyludnienie następujące w wyniku klęsk żywiołowych

i wojen najprawdopodobniej jest przestrzennie nierówno-

mierne. Ludność tracą dzielnice najbardziej zdewastowa-

ne, zniszczone lub postrzegane jako zagrożone. Jeżeli po

klęsce żywiołowej lub po wojnie następuje kryzys eko-

nomiczny, pozostałe niezniszczone obszary tracą ludność

równomiernie. Jeżeli następuje boom gospodarczy, ludność

na każdym z tych obszarów rośnie w podobnym stopniu.

Symulacja procesu opuszczania miejsc

Podejmowane są rozmaite próby symulacji transforma-

cji przestrzennej miast kurczących się. Wykorzystuje się

do tego między innymi modele automatów komórkowych

(ang. cellular automata) [4], a także tzw. modele agento-

we (ang. agent-based models) [5], [6].

Zjawisko opuszczania miejsc zajmowanych dotychczas

przez różne rodzaje aktywności można skutecznie progno-

zować za pomocą modelu ORION (Optative Repartition

movements may intermediately results in an uneven pattern

of shrinking. To identify such “depressive” sites in advance

is an important research objective. If in a city new housing

is developed, all described phenomena will be overlaid by

the additional process of diminishing the density in the ex-

isting housing, resulting from the tendency to increase the

standard oor space area. Such a model of city shrinking

may probably be expected in Poland. The spatial model

of urban depopulation from demographic causes with si-

multaneous pauperisation of the local society, according

to this analysis should be approximate to a uniform one.

A different cause of city shrinking may be an economic

crisis. Shortage of attractive workplaces and unemploy-

ment produce migration from the city and sometimes

from the country. If crisis touches all social layers then the

process of movement out comprises all parts of the city.

Propensity to move to more attractive sites in the same

city probably is not very big. If someone decides to move

out in order to look for a job or for a better job, he or she

chooses another locality, region or even other country as

a destination. Then we have an even model of city shrink-

ing. We shall come back to this matter in the last chapter on

perspectives for forecasting processes of movement out.

City depopulation as an effect of natural calamity or

war is most probably spatially uneven. Districts devas-

tated, ruined or perceived as threatened lose population

mostly. If disaster or war is followed by economic crisis,

the rest of the areas lose population evenly. When an eco-

nomic boom succeeds these events, the population in each

area increases similarly.

Simulation of the process of moving out

There are various attempts to simulate the spatial trans-

formation of shrinking cities. Amongst others the models

of cellular automata [4] were used for this purpose as well

as the socalled agentbased models [5], [6].

The phenomenon of movement out from places hither-

to occupied by various activities may be effectively simu-

lated by means of the model ORION (Optative Reparti-

tion in Opportunity Network) [7]. It consist in “releasing”

a priori determined parts of existing concentrations of

activities. For example in each calculative zone it is ac-

knowledged that 30% of inhabitants may move out from

a given zone. Those 30% participations are summed up in

the city area and the resulting sum is added to the planned

increment of inhabitants in the whole city population, if

such an increment is forecasted or assumed. The created

this way undetermined activity is allocated over the city

area by means of the model ORION. In places, where the

inhabitants are “released”, the terrain occupied by them

becomes open. Now all activities, being allocated in the

course of simulation, including the inhabitants, can be lo-

cate there. Areas of these “released” terrains are added to

zone capacities, i.e. areas open for each activity develop-

ment. Inhabitants moving out form their foregoing place

of residence can now inhabit existing houses in other

places or move to newly erected houses somewhere else.

After allocation of inhabitants, it is possible to verify in

the zones where parts of the inhabitants were “released”,

36 Tomasz Ossowicz

in Opportunity Network) [7]. Polega to na „uwolnieniu”

ustalonych części skupisk aktywności w stanie istnie-

jącym. Na przykład w każdym rejonie obliczeniowym

dopuszcza się, że 30% mieszkańców może opuścić dany

rejon. Te 30procentowe udziały w liczbie mieszkańców

poszczególnych rejonów sumuje się i dodaje do przewidy-

wanego przyrostu liczby mieszkańców w całym mieście,

o ile taki się zakłada. Utworzoną w ten sposób aktywność

niezdeterminowaną rozmieszcza się przy wykorzystaniu

modelu ORION na obszarze całego miasta. W miejscach,

gdzie „uwolniono” mieszkańców, „otwiera” się również

teren, który dotąd zajmowali. Mogą na nim lokować się

rozmieszczani w trakcie symulacji mieszkańcy lub inne

rodzaje aktywności. O powierzchnię „uwolnionego” tere-

nu zwiększa się chłonność poszczególnych rejonów, czyli

obszar na nowe inwestycje. Osoby opuszczające swoje

dotychczasowe miejsca zamieszkania mogą zatem prze-

nieść się do istniejących domów w innych miejscach lub

do nowo wznoszonych domów jeszcze gdzie indziej.

Po zakończeniu rozmieszczania mieszkańców można

stwierdzić, czy w rejonach, w których „uwolniono” część

mieszkańców, wrócili oni do tych rejonów i czy w pełnej

liczbie, czy tylko w części. W ten sposób identykuje-

my rejony, w których można się spodziewać „ucieczki”

mieszkańców do innych miejsc w mieście. Można rów-

nież zobaczyć, czy w miejsce mieszkańców, którzy opu-

ścili swoje tereny, ulokowały się inne rodzaje aktywno-

ści. Oznaczałoby to, że zabudowa mieszkaniowa została

„wypchnięta” przez inne aktywności. Jeżeli nie wszyscy

„uwolnieni” mieszkańcy „powrócili” do danego rejonu,

a całość jego chłonności jest wypełniona, to oznacza, że

prawdopodobne część zabudowy mieszkaniowej zosta-

nie wyparta z jego granic przez inne rodzaje aktywności.

„Uwolnieni” mieszkańcy mogą się przenieść do innych

rejonów, co będzie oznaczało, że prawdopodobnie po-

wstanie tam nowa zabudowa.

W podobny sposób można prognozować opuszczanie

terenów przez inne rodzaje aktywności, jak na przykład

handel detaliczny, biura czy produkcję.

Symulacja dla miasta Łódź

Łódź jest miastem kurczącym się z powodu ujemnego

przyrostu naturalnego przy jednoczesnym stopniowym

wzroście zamożności mieszkańców. Miasto w latach 1988–

2014 utraciło 145 tys. mieszkańców, czyli około 17% całej

ludności i nadal traci około 6 tys. mieszkańców średnio-

rocznie. W 2015 r. liczba ludności spadła do 703 186 [7].

W roku 2015 przeprowadzono dla miasta Łodzi symu-

lacje rozwoju zagospodarowania przestrzennego na okres

2013–2025 uwzględniające proces opuszczania przez

różnego rodzaju aktywności miejsc dotychczas przez nie

zajmowanych [7, s. 16–113]. Symulacje objęły rozmiesz-

czenie 10 rodzajów aktywności, każdy w podziale na

aktywność zdeterminowaną i niezdeterminowaną. Były

to: zabudowa mieszkaniowa wielorodzinna, zabudowa

mieszkaniowa jednorodzinna, handel wielkopowierzch-

niowy, handel osiedlowy, biura, uczelnie wyższe, produk-

cja, zabudowa przemysłowousługowa, logistyka i zieleń

rekreacyjna.

if they have come back to these zones and if so how many:

all or only a part of them. In this way we can identify

zones, were the “escape” of inhabitants to other parts of

the city may be expected. It is also visible, if in the sites

abandoned by inhabitants, other activities have moved in.

This would mean that housing was “forced out” by other

activities. If not all “released” inhabitants have “came

back” to a given zone, and its capacity is fully used, this

means that probably some housing will be “forced out”

from the zone by other activities. The “released” inhabit-

ants can move to other zones, and this likely results in the

development of new housing there.

In the same way it is possible to forecast the moving

out of other activities, as for example: retail, ofces or

production.

Simulations for the city of Łódź

Łódź is a shrinking city which is caused by a long time

negative natality, while wealthiness increases moderately.

In the period of 1988–2014 the city lost 145 thousand

inhabitants, i.e. about 17% of the population. Each year it

loses about on average of 6 thousand inhabitants. In 2015

the city population fell to 703 186 [7].

In 2015 a series of simulations for urban development

was carried out for Łódź for the period of 2013–2025, tak-

ing into account the process of movement out of various

activities from their foregoing locations [7, pp. 16–113].

10 kinds of activities were allocated, each divided into

two parts: determined and undetermined. They were: mul-

tifamily housing, singlefamily housing, large scale retail,

local retail, ofces, universities, production, manufactur-

ing, logistics and, recreation in greenery.

Forecasting of the process of movement out comprised:

multifamily housing, local retail, ofces, production, man-

ufacturing. 30% of each existing concentration of these ac-

tivities were “released” and added to undetermined activi-

ties. Although population each year is diminished, it was

assumed that each quantity of activity will be increased.

Three simulations were performed in which the city

was divided into 325 calculative zones. In the rst one

only contacts between various activities were taken into

account, in the second one – only predispositions, and in

the third one – both contacts and predispositions, while the

importance of contacts was assumed at 0.30 and predis-

positions – 1.00. Analyses showed, that these values give

an equilibrium between these factors. The last simulation,

taking into account the most number of factors for alloca-

tion, was considered as a basis for conclusions and plan-

ning, while the rst and second ones – as a support to better

explain the third one. Figures 1 and 2 present results of the

simulation in which merely contacts were location factors;

Figures 3 and 4 – results from simulations where both con-

tacts and predispositions were taken into account. 15 types

of contacts (positive connections) between various kinds

of activities were also taken into account. The values of

predispositions expressing the attractiveness of zones in

relation to their usefulness in various activities regarding

their specic terrain features, separately for each activity,

were aggregated into a diversity of 27 partial appraisals.

Prognozowanie opuszczania miejsc /Forecasting of moving out from their spaces 37

Prognozowaniem opuszczania dotychczas zajmowa-

nych miejsc objęto: zabudowę mieszkaniową wieloro-

dzinną, handel osiedlowy, biura, produkcję i zabudowę

przemysłowousługową. „Uwolniono” 30% każdego

z dotychczasowych skupisk tych rodzajów aktywności

i odpowiadające im wielkości dodano do odpowiednich

aktywności niezdeterminowanych. Mimo postępującego

spadku ludności miasta do celów badawczych przyjęto

przyrosty wszystkich aktywności.

Przeprowadzono trzy symulacje, w których miasto było

podzielone na 325 rejonów obliczeniowych. W pierw-

szym uwzględniono wyłącznie kontakty pomiędzy różny-

mi rodzajami aktywności, w drugim – tylko predyspozy-

cje, a w trzecim – zarówno kontakty, jak i predyspozycje,

przy czym przyjęto wagę kontaktów 0,30, a predyspozycji

1,0. Analizy wykazały, że takie wartości wag odpowiadają

równowadze pomiędzy tymi dwoma czynnikami wybo-

ru lokalizacji. Ostatni wariant, jako uwzględniający naj-

więcej czynników lokalizacyjnych, uznano za podstawę

do wnioskowania, a pozostałe za istotną pomoc w wy-

jaśnieniu trzeciego. Na ilustracji 1 i 2 przedstawione są

wyniki symulacji, w której czynnikiem lokalizacyjnym

były tylko kontakty, na ilustracji 3 i 4 – symulacji biorą-

cych pod uwagę zarówno predyspozycje, jak i kontakty.

Uwzględniono 15 rodzajów kontaktów (czyli pozytyw-

nych powiązań) między różnymi rodzajami aktywności.

Przy ustalaniu wartości predyspozycji, czyli oceny przy-

datności rejonów do poszczególnych rodzajów aktywno-

ści ze względu na ich cechy własne terenu, włączono do

rachunku 27 różnorodnych cząstkowych ocen.

Na rysunkach jaśniejsze barwy odpowiadają rozmia-

rom istniejących skupisk aktywności pomniejszonych

o ich część „uwolnioną”. Kwadraty w barwach ciem-

niejszych przedstawiają wymodelowane przyrosty tych

skupisk. „Uwolnione” części aktywności pokazane są

w for mie cienkoliniowych ramek. Jeżeli ramka w danym

rejonie nie w została całkowicie wypełniona ciemniej-

szym kolorem, to oznacza to, że w trakcie symulacji część

aktywności oznaczonej tym kolorem opuściła ten rejon.

Przyrost aktywności odnotowano tylko tam, gdzie kwa-

drat ciemnego koloru wykracza poza obrys ramki.

Opisywane trzy symulacje zostały poprzedzone mode-

lowaniem przy tych samych założeniach i parametrach,

lecz wielkości istniejących skupisk aktywności przyjęto

za przesądzone, zatem żadna część aktywności w stanie

istniejącym nie została „uwolniona”.

Zarówno symulacje uwzględniające opuszczanie róż-

nych rodzajów aktywności z miejsc dotychczas przez nie

zajętych, jak i nieuwzględniające tego zjawiska wskazu-

ją na rozwój zabudowy mieszkaniowej oraz aktywności

obejmujących miejsca pracy, w szerokim pasie wschód–

zachód na linii Olechów–Retkinia „ocierającym się” od

strony południowej o centralną część miasta, a także po

wschodniej stronie obszaru centralnego oraz w mniejszym

stopniu na obszarze po północnej stronie tego obszaru.

Taki model rozwoju miasta wynika z wysokich wartości

predyspozycji terenów do zabudowy mieszkaniowej wie-

lorodzinnej na południowym obrzeżu centralnego korpusu

miasta oraz do produkcji i przemysłu produkcyjnousługo-

wego w południowowschodniej części miasta. Rosnące

In the gures lighter colours correspond to the size of

the existing activity concentrations diminished by its “re-

leased” parts. The darker colour squares show increases

of these concentrations resulted from simulations. “Re-

leased” parts of the activities are represented by black

thin line frameworks. If a framework in a given zone is

not fully lled with a darker colour, it means that in the

course of simulation a part of the activity marked by this

colour moved out of this zone. An increase of the activity

is noted only if a darker colour square goes beyond the

framework outlines.

The three simulations described were preceded by

modelling with the same assumptions and parameters,

however, the proportions of the existing concentration of

activities were accepted as prejudged, and so no part of

the existing activities was “realised”.

Both the simulations taking into account the move-

ment out of all sorts of activities from the sites of their

hitherto existence as well as the ones which do not regard

this phenomenon, indicate the development of housing

and economic activities (concentrations of workplaces),

in a wide band of the direction east–west in the line of

Olechów–Retkinia “touching” the central city district

from the south, and also on the east side of the central

area and also, on a smaller scale, from the north side of

this area. Such a model of the city development results

from a high predispositions of the region for multifamily

housing on the south fringe of the central city district and

for manufacturing and production in the southeast part of

the city. There the rising concentrations of housing, and

of workplaces have become strongly connected by a posi-

tive feedback between the development of housing and

concentration of workplaces within the semi crescent sur-

rounding the city centre from the south. It can be stated,

that the centre of gravity of the city as a result of simula-

tions has moved to the south.

In simulations taking into account the “releasing” of

some activities the phenomenon of moving out of inhab-

itants from the existing multifamily housing appeared

mainly in two types of zones. The rst type comprised the

block type of housing estates located a long distance from

the city centre in the north (Radogoszcz), in the north

west (Teolów), and on the southwest fringes (West

Retkinia). The second zone is in the north part of the city

centre. This is the area of degraded XIX century tenement

houses. The results indicate that in the process of dimin-

ishing population of the city the shrinking touches not

only areas on the city fringes, but also in the city centre. It

is possible to foresee that Łódź will be shrinking not only

on the fringes, but also in the centre. The data indicate that

this process has began.

We can observe some similarities to several other

shrinking cities which are described as “perforated” ones

[8]. Two parallel processes occurring simultaneously is

characteristic of them: spatial development in some areas,

including ones distant from the city centre and depopula-

tion in other areas, particularly in the central part of the

city. A clear example is Leipzig in East Germany. Results

of the simulation for Łódź indicate that this process is

rather likely to happen also in this city.

38 Tomasz Ossowicz

tam skupiska miejsc zamieszkania i miejsc pracy weszły

w silne sprzężenie zwrotne o kierunku dodatnim pomiędzy

rozwojem zabudowy mieszkaniowej i koncentrowaniem

się miejsc pracy w półpierścieniu rejonów obejmują-

cych centrum od południa. Można powiedzieć, że środek

ciężkości miasta przesunął się w wynikach symulacji na

południe.

Such a “perforation” can also be seen as a result of

simulation for ofces. In a simulation when both contacts

and predispositions were taken into account an area of the

escape of ofces appears in the southern part of city cen-

tre near the crossroads of Piotrkowska Street and Mickie-

wicza Street. Instead in the same area we can see the con-

centration of large scale retail as well as local one retail.

Il. 1. Wyniki symulacji rozwoju

przestrzennego miasta Łodzi

i opuszczania terenów na okres

2013–2025 z uwzględnieniem

tylko kontaktów pomiędzy

różnymi rodzajami aktywności

– zgodnie ze wskazówkami

zegara od lewego górnego

narożnika: zabudowa miesz-

kaniowa wielorodzinna, zabu-

dowa mieszkaniowa jednoro-

dzinna, handel osiedlowy,

handel wielkopowierzchniowy

Fig. 1. Results of simulation for

spatial development the city of

Łódź and movement out

from areas for the period of

2013–2025 while only contacts

between various activities are

taken into account – clockwise

from the left upper corner:

multifamily housing,

singlefamily housing,

local retail, large scale retail

Il. 2. Wyniki symulacji rozwoju

przestrzennego miasta Łodzi

i opuszczania terenów na okres

2013–2025 z uwzględnieniem

tylko kontaktów pomiędzy

różnymi rodzajami aktywności

– zgodnie ze wskazówkami

zegara od lewego górnego

narożnika: produkcja, zabudowa

przemysłowousługowa, biura,

logistyka

Fig. 2. Results of simulation of

spatial development of the city

of Łódź and movement out

from areas for the period of

2013–2025 while only contacts

between various activities are

taken into account – clockwise

from the left upper corner:

production, manufacturing,

offices, logistics

Prognozowanie opuszczania miejsc /Forecasting of moving out from their spaces 39

Przy takim kierunku rozwoju w symulacjach z uwzględ-

nieniem „ucieczki” zjawisko opuszczania zajmowanych

miejsc w odniesieniu do zabudowy mieszkaniowej wielo-

rodzinnej pojawiło się głównie w dwóch strefach. Pierw-

sza z nich objęła osiedla zabudowy blokowej położone

z daleka od centrum na północy (Radogoszcz), północnym

zachodzie (Teolów) oraz na krańcach południowoza-

Prospects for forecasting of movement out

The technique of simulation used in the ORION model

has much to offer in relation to the processes of leaving

the places occupied. It is possible to perform dynamic

simulations which means the factor of time is taken into

account [9, pp. 208–210]. This may consist in performing

Il. 3. Wyniki symulacji rozwoju

przestrzennego miasta Łodzi

i opuszczania terenów na okres

2013–2025 z uwzględnieniem

kontaktów pomiędzy różnymi

rodzajami aktywności z wagą

0,3 i predyspozycji terenów

z wagą 1,0 – zgodnie ze wska-

zówkami zegara od lewego

górnego narożnika: zabudowa

mieszkaniowa wielorodzinna,

zabudowa mieszkaniowa jedno

rodzinna, handel osiedlowy,

handel wielko po wierzchniowy

Fig. 3. Results of simulation of

spatial development of the city

of Łódź and movement out from

areas for the period 2013–2025

while contacts between activities

with importance of 0.3 and

predispositions with importance

of 1.0 are taken into account

– clockwise from the left upper

corner: multifamily housing,

singlefamily housing,

local retail, large scale retail

Il. 4. Wyniki symulacji rozwoju

przestrzennego miasta Łodzi

i opuszczania terenów na okres

2013–2025 z uwzględnieniem

kontaktów pomiędzy różnymi

rodzajami aktywności z wagą

0,3 i predyspozycji terenów

z wagą 1,0 – zgodnie ze wska-

zówkami zegara od lewego

górnego narożnika: produkcja,

zabudowa przemysłowo

usługowa, biura, logistyka

Fig. 4. Results of simulation for

the spatial development of

the city of Łódź and movement

out from areas for the period of

2013–2025 while contacts

between various activities with

importance 0.3 and

predispositions with importance

1.0 are taken into account

– clockwise from the left upper

corner: production,

manufacturing, offices, logistics

40 Tomasz Ossowicz

a series of subsequent simulations for subsequent periods

(for example 5 years long). This way a forecast for the se-

quence of moving out from various areas can be obtained.

It is also possible to introduce the factor of inertia in the

simulated process. This means that for example an inhab-

itant who is going to move out, will really do it after same

years and not at once after the decision has been made.

One of the theories explaining the mechanism of city

shrinking nds that its main cause is globalization [6].

Its attribute are quick and easy ows of capital, and as

a consequence, relatively fast movement of activities of

companies to other countries or other continents. These

movements sometimes comprise whole economic branch-

es. If other companies and branches do not take over the

sites abandoned by the ones moving out of the city, the

number of workplaces in the city falls. It may also involve

eventual outmigration of inhabitants. The disappearance

of economic activities in some sites, not compensated by

the location of new ones instead, results in a sharp change

in allocation of workplaces in the city. This phenomenon

on the other hand may lead, with some delay, to changes

in allocation of housing as well as movements out from

the existing housing areas. The described process can be

simulated basing on various scenarios of local results from

globalization in the given city. Alternatively these results

can be simulated by a generator for random phenomena.

Facing the forecasts of diminishing populations of Pol-

ish cities elaborated by the Central Statistical Ofce, it is

clear that further development of the methods of simulat-

ing the spatial transformation of shrinking cities becomes

very important. It is necessary to implement a series of

actions in order to prevent the introduction of various ac-

tivities. One of them with the most complex character is

the revitalization of urban building complexes with pur-

pose of increasing the attractiveness of living as well as

to keep economic activities on sites abandoned by moving

out companies.

Translated by

Tomasz Ossowicz

chodnich (zachodnia Retkinia). Druga strefa to północna

część centralnego obszaru miasta obejmująca zdegrado-

waną zabudowę XIXwieczną. Uzyskane wyniki wskazu-

ją, że w procesie ewentualnego ubywania ludności kur-

czenie się miasta może nastąpić nie tylko na odległych

od centrum osiedlach blokowych, ale również w śród-

mieściu. Można zatem przewidywać, że Łódź będzie się

kurczyć nie tylko na peryferiach, ale również od środka.

Dane wskazują, że zjawisko to już się rozpoczęło.

Zwracają tutaj uwagę podobieństwa do niektórych

innych kurczących się miast, które zwane są „perforo-

wanymi” [8]. Dla tych miast charakterystyczne jest jed-

noczesne występowanie dwóch procesów: rozwój miasta

na pewnych obszarach, w tym odległych od centrum,

oraz wyludnianie się obszarów w innych rejonach, w tym

szczególnie w centralnej części miasta. Przykładem jest

Lipsk w Niemczech. Symulacje przeprowadzone dla Ło-

dzi wskazują na prawdopodobieństwo występowania ta-

kiego zjawiska w tym mieście.

Taka „perforacja” pojawia się w wynikach symulacji

również dla biur. W symulacji z uwzględnieniem zarów-

no kontaktów, jak i predyspozycji zarysowuje się strefa

ucieczki biur w południowej części centrum w rejonie

skrzyżowania ulic: Piotrkowskiej i Mickiewicza. Ich

miejsce zajęła koncentracja handlu detalicznego zarówno

wielkopowierzchniowego, jak i osiedlowego.

Perspektywy prognozowania

opuszczania terytoriów

Technika symulacyjna stosowana w modelu ORION

ma jeszcze wiele do zaoferowania w odniesieniu do pro-

cesów opuszczania zajmowanych miejsc. Można pro-

wadzić symulacje w ujęciu dynamicznym, co oznacza

uwzględnienie czynnika czasu [9, s. 208–210]. Polegać

to może na przeprowadzeniu ciągu symulacji na kolejne

następujące po sobie okresy (na przykład pięcioletnie).

Uzyskać tą dro gą można prognozę kolejności opuszcza-

nia poszczegól nych obszarów. Można wprowadzić czyn-

nik inercji w symulowanym procesie. Oznacza to, że na

przykład miesz ka niec, który zamierza opuścić swój teren,

uczyni to nie od razu, lecz po kilku latach od podjęcia

takiego zamiaru.

Jedna z teorii wyjaśniających mechanizm kurczenia się

miast uznaje za główną jego przyczynę globalizację [6]. Jej

atrybutem są szybkie i łatwe przepływy kapitału i, co za

tym idzie, relatywnie szybkie przenoszenie się działalno-

ści przedsiębiorstw do innych krajów lub do innych części

świata. To przenoszenie obejmuje czasem całe branże go-

spodarcze. Jeżeli na miejscu wyprowadzających się z da-

nego miasta przedsiębiorstw nie ulokują się rmy z innych

branż, to następuje spadek liczby miejsc pracy i ewentualna

emigracja mieszkańców. Zniknięcie działalności gospodar-

czej w niektórych miejscach w mieście, niezrekompenso-

wane pojawieniem się w tych miejscach innych, powoduje

gwałtowną zmianę rozmieszczenia miejsc pracy w mieście.

To z kolei może doprowadzić z pewnym opóźnieniem do

zmian w rozłożeniu zabudowy mieszkaniowej i opusz-

czania niektórych dzielnic. Tak opisany proces można sy-

mulować, przy różnych scenariuszach lokalnych skutków

Prognozowanie opuszczania miejsc /Forecasting of moving out from their spaces 41

Bibliografia /References

[1] Wiechmann Th., Conversion Strategies under Uncertainty in Post-

Socialist Shrinking Cities: The Example of Dresden in Eastern

Germany, [w:] T. Wu, J. Rich (red.), The Future of Shrinking Cit-

ies: Problems, Patterns and Strategies of Urban Transformation

in a Global Context, Monograph 200901, Center for Global Met-

ropolitan Studies, Institute of Urban and Regional Development,

and the Shrinking Cities International Research Network, Berkeley

2009, 5–16.

[2] Reckien D., MartinezFernandez C., Why Do Cities Shrink?, „Euro-

pean Planning Studies” 2011, Vol. 19, No. 8, 1376–1397.

[3] MartinezFernandez C., Audirac I., Fol S., CunninghamSabot E.,

Shrinking Cities: Urban Challenges of Globalization International,

„Journal of Urban and Regional Research” 2012, Vol. 36.2, 213–225.

[4] Jianping G., Yasushi A., Monitoring and modeling for city shrink-

age in Japan: phenomena, managing and reviving strategies, [w:]

J. Gensel, D. Josselin, D. Vandenbroucke (red.), Multidisciplinary

Research on Geographical Information in Europe and Beyond

Proceedings of the AGILE’2012, International Conference on Geo-

graphic Information Science, Avignon, April, 24–27, 2012, AGILE,

216–221.

[5] Haase D., Haase A., Kabisch N., Kabisch S., Rink D., Actors and

factors in land-use simulation: The challenge of urban shrinkage,

„Environmental Modelling & Software” 2012, Vol. 35, 92–103.

[6] Haase A., Haase D., Kabisch N., Rink D., Kabisch S., Modelling

trajectories of urban shrinkage – involvement and role of local

stakeholders, [w:] D.A. Swayne, W. Yang, A.A. Voinov, A. Riz-

zoli, T. Filatova (red.), International Environmental Modelling and

Software Society (iEMSs), 2010 International Congress on Envi-

ronmental Modelling and Software Modelling for Environment’s

Sake, Fifth Biennial Meeting, Ottawa, Canada, International Envi-

ronmental Modelling and Software Society (IEMSS), http://www.

iemss.org/iemss2010/index.php?n=Main.Proceedings [accessed:

25.05.2016].

[7] Zipser T., Ossowicz T., Sławski J., Zipser W., Brzuchowska J., Kry-

gier M., Modelowanie rozwoju przestrzennego Łodzi przy pomocy

modelu ORION wspomagającego sporządzanie studium uwarunko

wań i kierunków zagospodarowania przestrzennego, praca badaw-

cza na zamówienie Miejskiej Pracowni Urbanistycznej w Łodzi,

Wrocław 2015.

[8] Florentine D., The „Perforated City”, Leipzig’s Model of Urban

Shrinkage Management, „Berkeley Planning Journal” 2010, Vol.

23, Iss. 1, 83–101.

[9] Ossowicz T., Metoda ustalania kolejności przedsięwzięć polityki

przestrzennej miasta wielkiego, Ocyna Wydawnicza PWr, Wro-

cław 2003.

Streszczenie

W artykule ukazano symulacje rozkładu przestrzennego procesu opuszczania miejsc dotąd zajmowanych przez mieszkańców i przedsiębiorstwa

w miastach. Opisano sposób wykorzystania do tego celu modelu ORION. Przedstawione są symulacje z użyciem tego modelu dla Łodzi oraz roz-

ważania dotyczące związku opuszczania zajmowanych miejsc z procesem kurczenia się miasta.

Słowa kluczowe: kurczenie się miast, symulacje komputerowe, opuszczanie terenów w miastach, model ORION

Abstract

Simulations of the spatial model of the distribution process of moving out of inhabitants and various activities from their spaces in the cities by

means of the ORION model are presented. Also presented are simulations for city of Łódź and are delineated, also presented are deliberations on

the relation between movement out of inhabitants from their places and the process of the city shrinking.

Key words: shrinking cities, computer simulations, moving out from areas in cities, ORION model

globalizacji w danym mieście. Do prognozowania tych

skutków można alternatywnie użyć generatora zjawisk

losowych.

W Polsce, w obliczu sporządzanych przez Główny

Urząd Statystyczny prognoz zmniejszania się ludności

miast, rozbudowa modeli symulujących model przestrzen-

ny kurczenia się miast staje się bardzo potrzebna. Chodzi

o wdrożenie wyprzedzających działań, które mają zapo-

biec wyprowadzaniu się różnych rodzajów aktywności.

Jednym z takich działań, o najbardziej kompleksowym

charakterze, jest rewitalizacja zespołów zabudowy miej-

skiej mająca na celu zarówno podwyższenie atrakcyjności

zamieszkiwania, jak i utrzymania działalności gospodar-

czej w miejscach, skąd uciekają przedsiębiorstwa.

Plan selekcyjnowiązkowy przebiegu ruchów

trans europejskich, sektor kierunkowy północny

wschód–południowy zachód

Bundle projection of trans European trip relations,

directional sector northeast–southwest

Źródło/Source: Zipser T., Litwińska E., Brzuchowska J.,

Sław ski J., Sroka H., Rola i miejsce Polski w trans euro-

pejs kich sieciach infrastruktury komunikacyjnej, cz. 1, 2,

raport serii SPR, 1992