NộI Dung
- TL; DR (Quá dài; Không đọc)
- Phương trình đơn giản cho phương trình dân số
- Sử dụng cho dự báo dân số
- Biến và thách thức
- Phương pháp tiếp cận tiểu thuyết cho dự đoán địa phương
Dự báo dân số là một phương trình toán học tính toán tốc độ tăng trưởng ước tính hoặc thay đổi của các quần thể trong tương lai dựa trên các quần thể hiện tại. Chính phủ sử dụng dự báo dân số để lập kế hoạch cho y tế công cộng, chuẩn bị, nhà ở, hỗ trợ, và xây dựng trường học và bệnh viện. Thông tin như vậy cũng hỗ trợ kinh doanh và tiếp thị.
TL; DR (Quá dài; Không đọc)
Bạn có thể sử dụng một công thức để tính toán dân số hiện tại và tốc độ tăng trưởng để dự đoán dân số tương lai. Thông tin như vậy được sử dụng cho kế hoạch của chính phủ, dịch vụ và doanh nghiệp. Tính toán cụ thể hơn cho dự báo dân số có thể cần thiết ở cấp địa phương và để giải quyết các sự kiện bất lợi.
Phương trình đơn giản cho phương trình dân số
Một phương trình đơn giản cho phép chiếu dân số có thể được biểu thị như sau:
Nt = Pert
Trong phương trình này, (Nt) là số người tại một ngày trong tương lai và (P) bằng với dân số hiện tại. Bên cạnh (P) là (e), là cơ sở logarit tự nhiên của 2.71828; (r) thể hiện tốc độ tăng chia cho 100 và (t) thể hiện khoảng thời gian.
Sử dụng cho dự báo dân số
Dự báo dân số có thể được sử dụng để lập kế hoạch sử dụng thực phẩm và nước, và các dịch vụ công cộng như y tế và giáo dục. Phân vùng và các ranh giới nhân khẩu học khác cũng dựa vào dự báo dân số. Các doanh nghiệp sử dụng dự báo dân số để lập kế hoạch và tiếp thị vị trí cửa hàng. Dự báo như vậy cũng ảnh hưởng đến tài trợ của liên bang và tiểu bang.
Biến và thách thức
Trong khi một phương trình như vậy có vẻ đơn giản, nhiều biến được sử dụng cho các dự báo dân số. Khi các nhà nhân khẩu học điều tra dân số thực hiện dự báo dân số, họ phải sử dụng các thành phần của mức sinh, tỷ lệ tử vong và di cư ròng, tất cả đều đóng góp vào ước tính và dự báo tăng trưởng dân số. Các nhà nhân khẩu học căn cứ tỷ lệ sinh và tỷ lệ tử vong trên thống kê sinh và tử. Dự đoán sử dụng giả định rằng xu hướng nhân khẩu học gần đây sẽ tiếp tục. Họ không dự đoán xu hướng dân số trong tương lai.
Điều này tạo ra các vấn đề, chẳng hạn như các dự báo xu hướng gần đây không có xu hướng giải thích cho các sự kiện khác có thể thay đổi hình dạng tăng trưởng dân số. Ví dụ, các kịch bản như xung đột, thảm họa dịch tễ, thiên tai và thời tiết khắc nghiệt và khan hiếm thực phẩm đang trở nên cấp bách hơn trong vấn đề biến đổi khí hậu. Những biến số tiềm năng này làm cho việc dự báo dân số trở nên khó khăn hơn, đặc biệt ở cấp địa phương (như cấp quận) hơn là toàn cầu hoặc toàn quốc.
Các yếu tố thách thức bao gồm quy mô quốc gia và khoảng thời gian. Các nước kém phát triển có xu hướng có dữ liệu tỷ lệ sinh và tử vong kém tin cậy hơn, và các nhà phân tích có xu hướng làm việc nhiều hơn với các nước lớn hơn. Dự đoán dài hạn dựa trên các giả định về tương lai và khả năng sinh sản, tỷ lệ tử vong và di cư. Một lần nữa, với sự thay đổi khí hậu, bất ổn chính trị và bất kỳ sự kiện không lường trước nào khác, mô hình di cư có thể thay đổi bất ngờ. Dịch tễ có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ sinh và tử. Về cơ bản, khó khăn hơn để dự báo quy mô dân số trong tương lai với độ chính xác cao.
Phương pháp tiếp cận tiểu thuyết cho dự đoán địa phương
Đối với các dự báo dân số địa phương nhiều hơn, các nhà nhân khẩu học có thể sử dụng một cách tiếp cận khác nhau chiếm các hiệu ứng khác nhau trong phân phối dân số địa phương. Một ví dụ là mô hình dasymetric thông minh. Mô hình dự báo không gian rõ ràng này kết hợp ảnh hưởng kinh tế xã hội và văn hóa đến tăng trưởng dân số không gian ở quy mô nhỏ hơn.
Khi dân số loài người tiếp cận gần 10 tỷ vào năm 2050, các yếu tố biến đổi khí hậu và kinh tế xã hội sẽ tiếp tục đặt ra thách thức cho các nhà nhân khẩu học. Nhu cầu về các mô hình dự báo dân số chính xác hơn trở nên quan trọng hơn và có giá trị hơn đối với mọi người.