UDK UD C 9U.3:388/.4 (497.12) PROMETNA KRIŽIŠČA IN SMERI V SLOVENIJI (Poskusi vrednotenja) M arjan Ž a g a r * O b veliki pozornosti in v laganjih v tem eljne gradnje in k rp an je slo­ venskega prom eta, kakor so npr. posodobljanje železniškega prom eta, iz­ g radn ja slovenskega cestnega omrežja, u re jan je tem eljev zračnega p ro ­ meta, koncepti izgradnje p ristan išča Koper, v p rašan ja naftovodov in plinovodov, je bilo v zadnjem času izdelano več študij, analiz in ela­ boratov. Glede na potrebe, ki jili narekuje sodoben, vsestranski razvoj Slovenije in njen poseben m akrogeografski položaj, k i spodbuja znatne tranzitne tokove, je močno zanim iv pogled na p re tak an je in tendence prom eta in prom etnih smeri ter sprem ljanje n jih razvoja. Dejavnikov, ki izrazito vplivajo na razvoj prom eta v Sloveniji je veliko. Značilen je n jen središčni in prehodni položaj med različnim i gospodarskim i re­ gijam i in znane so stare prirodno nakazane prom etne tranzitne poti. P rav to dvoje je izoblikovalo v preteklosti t. im. slovenski prom etni križ, dve glavni arteriji, k i sta pospeševali tranzitne tokove in h k ra ti usm er­ ja li no tran ji gospodarski in u rbani razvoj. G radn ja železnic je za lep čas te smeri le še u trd ila . Šele sodobni čas s svojim h itrim tehnološkim in gospodarskim razvojem ter sprem enjenim i politično-regionalnim i raz­ m eram i in koncepti p rin aša vrsto sprememb in novih vplivov na smeri in oblike prom eta, te p a zopet vplivajo na gospodarski, populacijski in urbani razvoj Slovenije in medsebojne regionalne odnose. Na recentne notranje, m edregionalne prem ike v Sloveniji vsekakor vplivajo nekatere splošne specifične poteze razvoja in položaja, p red ­ vsem: — Pretežno brem e vsega notranjega prom eta nosita železnica in cesta. — Slovenija je brez naftovodov in plinovodov, v iri te energije p r i­ hajajo iz obrobja, p re takajo se izključno po železnici in cesti. — Načelno je razm erje m ed delitvijo dela železnica—cesta (prva: težak, razsut, cenen tovor na daljše razdalje; druga: lažji tovor, h itrejši * d r . , iz re d n i u n iv e rz i te tn i p ro fe s o r , O d d e le k za g e o g ra f i jo , F ilo z o fsk a fa k u l te ta , A šk e rč e v a 12, 61000 L ju b lja n a , Y u, g le j iz v leče k n a k o n c u zv e zk a . prevoz) spričo m ajhnosti Slovenije le delno uveljavljeno, ker gre povsod le za srednje, prehodne relacije. — V Sloveniji nasta ja veliko število raznih industrijsk ih podjetij. Za večino ni več nu jna obželezniška lega. — Policentrični koncepti Slovenije zahtevajo mnogo bolj ploskovni razvoj, ki ga zlasti omogoča cestni prom et in njegovo omrežje. —• Razen om enjenih dejavnikov, ki usm erjajo prom etne tokove in vsestranski razvoj, p a je treba še upoštevati lego Slovenije ob pom em b­ nejših m ednarodnih poteh. N a obstoječe prom etno omrežje se vsak po svoje navezujejo notran ji in zunanji tokovi hkrati. Z aradi najrazličnejših prirodnih , historičnih in često tud i političnih dejavnikov, ki so v preteklosti vp livali na prom et v Slovenji in na njen linearni razvoj prom eta in gospodarstva, predvsem ob t. im. prom etnem križu, p a danes, ob upoštevanju sodobnih potreb in usm eritev, ne mo­ remo gledati na obremenitve posam eznih prom etnih smeri kot potrebo, am pak kot nujo. To pomeni, da se prom et zgoščuje na prom etnih sme­ reh, ki so pač na razpolago, medtem ko moramo potrebne nove, dodatne smeri še iskati, h k ra ti p a tud i slediti raznim prem ikom po regijah in n jih vplivom na oblike, smeri in veličino prom eta. Ze iz teh bežno navedenih misli je razvidno, da je geografska p ro­ blem atika prom eta in prom etnih vezi zelo široka in se v Sloveniji odraža z določenimi specifičnim i potezam i. Nam en naslednje študije je seveda mnogo večji, predvsem je začetek konkretne struk tu rne analize in vred­ notenja prom etnega om režja glede na medsebojne odnose prom etnih središč. * P ri proučevanju prom etnega om režja in njegove prostorske razpo­ reditve zanim ajo geografa poleg agregatnih značilnosti om režja tud i s truk tu rne lastnosti, zveze med posam eznimi prom etnim i vozlišči, m ed­ sebojne razdalje, funkcija vozlišč in n jih pom en v okviru omrežja. I. T ukaj nas zanim a predvsem prostorska razvrstitev vozlišč in njih dosegljivost v omrežju. V ta nam en smo predstav ili železniško in cestno omrežje Slovenije v poenostavljenem grafikonu, da bi razne medsebojne vrednosti p rikazali s pomočjo m atrice. Najenostavneje lahko prikažem o dosegljivost posam eznih vozlišč (V) tako, da členi v m atrici izražajo povezavo (ali vrednost) med parom vozlišč v omrežju. Vodoravne vrste v m atrici predstav lja jo začetna, navpične p a nam enska vozlišča. Če se­ štejemo člene v vsaki vodoravni vrsti m atrice, dobimo serijo vredno­ sti, od katerih vsaka p redstav lja merilo za določitev boljše ali slabše dosegljivosti vozlišča v omrežju. V V 1 V2 V s v < V5 Ve V7 V8 v . % V u v18 % V15 S to p n ja doseg ­ l j iv o s ti Jesen ic e V t 0 1 2 3 3 4 2 1 2 3 3 4 4 5 5 42 5 L ju b lja n a v ; 1 0 { 2 2 3 3 4 1 2 2 3 3 4 4 35 1 P iv k a Vs 2 1 0 1 1 2 2 3 2 3 3 4 4 5 5 38 3 11. B is tr ic a V 3 2 1 0 2 3 3 4 3 4 4 5 5 6 6 51 9 D iv a č a v* 3 2 1 2 0 1 1 2 3 4 4 5 5 6 6 45 6 K o p e r V e v 7 4 3 2 3 1 0 2 3 4 5 5 6 6 7 7 58 11 S eža n a 2 3 2 3 1 2 0 1 4 5 5 6 6 7 7 54 10 N . G o rica V8 1 4 3 4 2 3 1 0 5 6 6 7 7 8 8 65 13 Z. m ost v, 2 1 2 3 3 4 4 5 0 1 1 2 2 3 3 36 2 D o b o v a V.o V u 3 2 3 4 4 5 5 6 1 0 2 3 3 4 4 49 7 C e lje 3 2 3 4 4 5 5 6 1 2 0 1 1 2 2 41 4 V elen je V 12 4 3 4 5 5 6 6 7 2 3 1 0 2 3 3 54 10 P ra g e rs k o V,3 4 3 4 5 5 6 6 7 2 3 1 2 0 1 1 50 8 O rm o ž V 14 5 4 5 6 6 7 7 8 3 4 2 3 1 0 2 63 12 M arib o r V 15 5 4 5 6 6 7 7 8 3 4 2 3 1 2 0 63 12 M a tr ic a 1 D o se g ljiv o st ž e le z n išk ih v o z lišč g le d e n a š tev ilo vezi Z m atrico 1 smo določili stopnjo dosegljivosti pom em bnejših želez­ niških vozlišč glede na število vezi med železniškimi vozlišči; npr. od Vi do V2 je bila 1 vez, od Vi do V9 sta bili dve vezi, od Vi do V12 so bile 4 vezi. N ajm anjšo vrednost v m atrici 1 je pokazalo V2 (Ljubljana) -— 35. To je pomenilo, da je b ila iz vseh drugih železniških vozlišč L jub­ ljana dosegljiva preko najm anjšega števila vezi oziroma, da je bila L jubljana do ostalih dosegljiva preko najm anjšega števila vozlišč ali vezi. P ri m erjenju dosegljivosti vozlišča z m atrico 1 smo definirali raz­ daljo po številu vezi. Takšno določanje je lahko ustrezalo, če so nas za­ nim ale zgolj struk tu rne lastnosti omrežja. V v . V2 V3 V4 V5 Ve V7 Y8 'V9 v10 Vu V.2 V1S V H v i« S to p n ja doseg ­ ljiv o s ti Jesen ice V , 0 74 165 183 193 239 149 108 147 203 176 220 232 279 252 2619 9 L ju b lja n a V 2 74 0 91 109 118 165 129 170 73 129 102 146 158 205 178 1847 1 P iv k a V3 165 91 0 18 27 74 38 79 164 oNCM 193 237 249 296 269 2120 4 11. B is tr ic a v 4 183 109 18 0 45 92 56 97 182 238 211 255 267 314 287 2354 6 D iv ač a V5 192 118 27 45 0 47 11 52 191 247 220 264 276 323 296 3209 5 K oper V„ 239 165 74 92 47 0 58 99 238 294 267 311 323 370 343 2920 13 S eža n a V7 149 129 38 56 11 58 0 41 202 258 231 275 287 334 307 2376 7 N. G o ric a V8 108 170 79 97 52 99 41 0 243 299 272 316 328 375 348 3707 15 Z. m ost V9 147 73 164 182 191 238 202 243 0 56 29 73 85 132 105 1920 2 D obova V10 203 129 220 238 247 294 258 299 56 0 85 129 141 188 161 2648 11 C elje Vu 176 102 193 211 220 267 231 272 29 85 0 44 56 103 76 2065 3 V elen je Vj2 2 2 0 146 237 255 264 311 275 316 73 129 44 0 100 147 120 2637 10 P ra g e rsk o v . i 232 158 249 267 276 323 287 328 85 141 56 100 0 47 20 2569 8 O rm o ž V14 279 205 296 314 323 370 334 375 132 188 103 147 47 0 67 3180 14 M arib o r V,5 252 178 269 287 296 343 307 348 105 161 76 120 20 67 0 2829 12 M a tr ic a 2 D o se g ljiv o st ž e le z n išk ih v o z lišč g lede n a o d d a lje n o s t M atrico 2 smo uporabili, da bi dobili natančnejšo sliko o stopnji do­ segljivosti posam eznih vozlišč, v njo smo vpisali oddaljenost med vozli­ šči v kilom etrih. V V 1 v2 V3 V4 V5 Ve V7 Ve v9 v.0 Vn V12 V1S V .4 V ,5 Stopnja doseg­ ljivosti Jesenice v t 0 79 158 178 190 239 184 124 151 216 179 225 237 292 269 2721 10 L jub ljana v 2 79 0 79 99 111 160 122 182 72 137 100 146 158 213 190 1848 1 Pivka v , 158 79 0 20 32 81 43 103 151 216 179 225 237 292 269 2085 4 11. B istrica v 4 178 99 20 0 52 101 63 123 171 236 199 245 257 312 289 2345 6 D ivača v 5 190 111 32 52 0 49 11 71 183 248 211 257 269 324 301 2309 5 K oper v6 239 160 81 101 49 0 60 120 232 297 260 306 318 373 350 2946 12 S eža n a v 7 184 122 43 63 11 60 0 60 194 259 222 268 280 335 312 2413 7 N . G o rica V8 124 182 103 123 71 120 60 0 253 319 282 328 340 395 372 3073 14 7.. m ost V9 V10 V11 V 12 151 72 151 171 183 232 194 253 0 65 28 74 86 141 118 1920 2 D o b o v a 216 137 216 236 248 297 259 319 65 0 93 139 151 206 183 2765 11 C elje 179 100 179 199 211 260 222 282 28 93 0 46 58 113 90 2060 3 V elen je 225 146 225 245 257 306 268 328 74 139 46 0 104 159 136 2658 9 P ra g e rs k o V 13 237 158 237 257 269 318 280 340 86 151 58 104 0 55 32 2582 8 O rm o ž V 14 292 213 292 312 324 373s335 395 141 206 113 159 55 0 87 3297 15 M arib o r V 1 5 269 190 269 289 301 350 312 372 118 183 90 136 32 87 0 2998 13 M atrica 3 D osegljivost železniških vozlišč glede na časovno oddaljenost M atrica 3 je bila podobna m atrici 2, le da smo v njo nanesli ča­ sovno oddaljenost v m inutah. Vrednosti seštetih členov v v rstah m atrice so predstav lja le najm an j­ šo kilometrsko (2) oziroma časovno (3) razdaljo od enega vozlišča do vseli ostalih. Tako smo predstav ili železniško omrežje kot vrednostni grafikon (sl. 1). P rim erjava rezultatov metode grafikona vrednosti z m atricam i n a j­ k ra jše poti glede na število vezi, oddaljenosti in časovno dosegljivost nam je pokazala precej s truk tu rn ih podobnosti. Č eprav se je m atrica 1. kam or smo nanašali število vezi med vozlišči, bistveno razlikovala od m atric 2 ter 3, ki sta med seboj podobni, so bili rezu lta ti vseh treh močno podobni. Predvsem so izstopali L jubljana, Zidani most, Celje, P ivka in D ivača z ugodno železniško prom etno lego. Nekoliko slabši in podoben položaj so imeli Ilirska Bistrica, Jesenice, Pragersko, Sežana, Dobova in Velenje, najbolj odročni položaj glede na slovensko železniško omrežje p a so izkazovali Koper, M aribor, Ormož in Nova Gorica.* II. Metodo grafikona vrednosti in m atric, smo uporabili tud i p ri analizi cestnega omrežja. O pravili smo razne preizkuse na cestnem križu, med drugim z upoštevanjem števila vezi med dvema parom a vozlišč v omrež- * Zaradi poenostavljanja in lažjega razumevanja smo se poslužili poeno­ stavljenega grafikona-skeleta slovenskega železniškega omrežja, kakor ga kaže slika 1, in nismo upoštevali stranskih prog. ( 5 6 ,5 8 )7L 7 9 ) ( 73 , 7 2 ) [56, 6 5 ) [91, 7 9 ) V10 (27 • V VOZLIŠČE -•V VEZ Sl. 1 Shematiziran grafikon železniškega omrežja. (V oklepaju med vozlišči: število km med dvema vozliščema in potovalne minute). ju (kakor p r i železnici) in z vnašanjem razdalje. Zaradi prevelikega poenostavljanja cestnega om režja samo s »cestnim križem«, smo se od­ ločili za nekoliko bolj natančen in izpopolnjen grafikon cestnega omrež­ ja in v njem upoštevali vsa m esta z nad 5.000 prebivalcev. Povezave med njim i smo p rikazali s kilom etrsko oddaljenostjo (sl. 2). M atrica 4 je b ila izdelana po istem p rincipu kot m atrica 2, k je r so posamezni členi med mesti ovrednoteni v kilom etrih, n jih seštevek p a izkazuje skupno oddaljenost vsakega mesta do vseh ostalih v omrežju. M etoda je resda enostranska, saj upošteva le en sam pomemben elem ent — razdaljo, ven­ dar pa je zelo eksaktna. Ob upoštevanju in soočenju še z drugim i de­ javn ik i bi utegnila b iti zelo uporabna, saj dejansko pom aga p ri analizi struk tu re omrežja. M atrica je pokazala izredno dosegljivost osrednjeslovenske regije, predvsem središč ožje ljub ljanske regije (Ljubljane, Domžal in K am ni­ ka) in p a srednjegorenjske regije (K ranja, Škofje Loke in T ržiča); sle­ dile so glede na upoštevana središča in n jih dosegljivost savinjsko-so- telska regija, zahodnoslovenska regija, severovzhodna Slovenija in konč­ no jugovzhodna Slovenija z le enim nizko ocenjenim središčem (ta­ bela A). III. Dobljene vrednosti dosegljivosti smo nadalje uporabili za preizkus privlačnosti teh središč. K er je p riv lačnost nekega središča pravilom a v odnosu do števila preb ivalstva in oddaljenosti od tega središča, smo ta fB d n ^ g a f r o f O B J5i aruap -̂funjsos 2!?J1 B fjO ^§ BOUJSlfl -AOIS 3UAU\1 BDl[lAOpB\£ f n » d BUfOJSOJ o jso u i BDIJOQ B jo q o g 'V i j o q u B ] ^ B n B rjq n fq a fA 350 \[ 3JIUUIB>J a o i i i o s a f B)SOIU BU|BqO B f u p i BJSJU1 B^SJIAO^J 3[B /U 10Q O l« - C> H l f \ N CD C O Min a ' t in vO • < h N n N P I N > 0 - 0 0 ^ 1 f ' 0 —• c c o i >©o ® nO sO- * o t<- o i r c- — oj co o m N m C J - C > l N « N s s - < N O N N i n O J m n n m c j 1 d © O ' t s* C J 0 0 K N ' > » ' © l s* C ' l ' - . _ . . . _N^i^ci i iN^aicoincoTf t f i co^^inoM •1 P ) l ' i s CJOl-mmoOvsOl'--**o a N N m o ^ c i * - " oj m in oj co o . . . _ , . . y „ . . . . . . . .cor j r - tNMN' Ci^iAi ' iAf jo-C' O' I - • « Ol — oo o . . . _ . „- r j h - N o o i o c o ^ r i i n i n i n i n - 00 OD O •— >C •»* >0 -J* — OJ _ „ . - _ „ ,ff> m >o « lAOicoC'iD^cowNi' inN i n in in O' o o C > • " C D O N C \ N O CD o i n o in n m 5 m N. OJ sO O' in O OJ —« — — OJ — — — — ' < t C ''+01 — O J O O O O T i C O i - m ^ ^ i n i n c o - < ' « i ' i n i n o j O ' ® i nN m N - ' t C C ' N O - - t *t *t co n h- o in m'Otri inino^OD O J ' — I O J O J « « — - H — - X — in od Is* — v - o 5 c in « *> n O in - -r I . i r O nC o j o i - I s * i n o j N — O J i n « « N c . i O c a - - - « . 5 5 - E > 5 I S k5 % a . *ž ^Z2p.CHtf£Cw ■—, — . 2 O - S , > o c £3 =2 ? w a o _c = r' ÜT ~ c M at ri ca 4 M ed se bo jn a do se gl ji vo st m es t v S lo ve ni ji gl ed e na od da lj en os t (m es ta z na d 5. 00 0 pr eb iv al ci ) odnos — med številom prebivalstva in ugotovljeno dosegljivostjo v km — izračunali z naslednjim obrazcem: P x G = gravitacijska moč — P x = število prebivalstva v mestu x dx = razdalja med mestom x in vsemi drugim i Tab. B Absolutna privlačnost mest v Tab. A D osegljivost krajev z Sloveniji glede na odnos med številom nad 5.000 prebivalci v Sloveniji prebivalstva in oddaljenostjo , , , c ,.»» Doseg- . [ , o Privlač- / ° .mec^ e'Mesto Središča liivost Mesto bredisca . bojne do- •* segljivosti 1 Domžale 1550 1 Ljubljana 134,3 46.7 2 Ljubljana 1592 2 Maribor 39.9 13,9 3 Kamnik 1653 3 Celje 16.9 5,9 4 Kranj 1865 4 Bevir. mesta 15,3 5,3 5 Škofja Loka 1900 5 Kranj 14.5 5.0 6 Revir, mesta 1923 6 Obalna mesta 8,7 3.0 7 Celje 2040 7 V elenje—Šoštanj 6,8 2,4 8 Tržič 2100 8 Jesenice 6.6 2.3 9 V elenje—Šoštanj 2264 9 Domžale 4.4 1.5 10 Postojna 2329 10 Novo mesto 4,3 1,5 11 Radovljica 2382 11 Kamnik 4,0 1,4 12 Idrija 2481 12 Nova Gorica 3,9 1,4 13 Sl. Bistrica 2563 13 Škofja Loka 3,9 1,4 14 Jesenice 2621 14 Tržič 3,2 1,1 15 Kočevje 2743 15 Ptuj 3.1 1,1 16 Novo mesto 2830 16 Idrija 2.8 1,0 17 Maribor 2875 17 Kočevje 2.7 0.9 18 Ptuj 3012 18 Postojna 2.7 0.9 19 Ravne na Kor. 3026 19 Murska Sobota 2,5 0,9 20 Nova Gorica 3491 20 Radovljica 2.4 0.8 21 Obalna mesta 3589 21 Ravne na Kor. 2,2 0,8 22 Murska Sobota 3895 22 Sl. Bistrica 2,2 0,8 (V treh prim erih , k jer so m esta zelo blizu, smo jih upoštevali kot eno mestno aglomeracijo, t. j. H rastn ik , Trbovlje, Zagorje kot revirska m esta, Koper, Izolo in P iran kot obalna m esta ter Velenje in Šoštanj.) Tudi ta m etoda je izpostavila L jubljano daleč na prvo mesto, kar s 46,7 % medsebojne dosegljivosti, sledi M aribor, ki ga je na to mesto povzdignilo število prebivalstva in ostala m esta (tabela B). Razum ljivo je, da je b ila velikost m esta v splošnem odločilna za privlačnost, kar se nazorno vidi v tabeli B, vendar p a je b ila zanim iva p rim erjava med odstotkom prebivalstva upoštevanih mest in odstotkom privlačnosti po tabeli B. L jubljana, Celje, revirska mesta, K ranj, Škofja Loka, Dom­ žale in K am nik so pokazali v odnosu med opazovanim i mesti višji od­ stotek privlačnosti od odstotka prebivalstva (prim .: med 22 mesti je im e­ la L jubljana odstotek prebivalstva 36,1, odstotek privlačnosti p a 46,7, medtem ko je imel M aribor 19,4% prebivalstva in 13,9% privlačnosti). Iz tega bi se dalo sklepati, da imajo navedena m esta z ugodnim pokaza- 8 G eografski vestnik J 13 MS iMB "SB. KR S.Li NG NM K KP M ESTA IN RAZDALJA MED NJIMI (v km ) Sl. 2 Shematiziran grafikon cestnega omrežja Slovenije z mesti nad 5.000 prebivalcev. teljem privlačnosti še nekoliko rezerve v prom etnem položaju za n a­ da ljn ji razvoj, za druge p a je obstoječa s tru k tu ra om režja m anj ugodna. Nedvomno izkazujejo m esta v osrednjeslovenski regiji izredno p r i­ vlačnost, saj odpade nanje kar 67,2 % privlačne sile vseh navedenih središč (mesta v ožji ljub ljansk i regiji sam a imajo preko 50%). Sledijo m esta v severovzhodni Sloveniji (16,6%), savinjsko-sotelski Sloveniji (8,3%), zahodni Sloveniji (6,3 %) in končno v jugovzhodni Sloveniji (1,5%). V vseh prim erih kaže regija jugovzhodne Slovenije z v id ika no­ tran je povezave med slovenskimi regijam i in n jih žarišča relativno n a j­ slabši položaj. Tu smo upoštevali le Novo mesto, ostala središča so m ajhna, zato ni m edsebojnih zvez, ki bi dvigovale prom etnost. Zagreba, k i zapolnjuje vrzel nismo mogli upoštevati, ker je ta že zunanja pove­ zava. Res p a je, da je s tru k tu ra om režja vzhodno in jugovzhodno od P tu ja , M aribora, C elja in Novega m esta najbolj problem atična. Zaradi bojazni, da bi upoštevanje zgolj slovenskega prom etnega om režja, pokazalo preveč izrezano podobo, brez izrazitih zunanjih vplivov, smo metodo nekoliko razširili. V naslednji grafikon smo vkl ju­ čili še vplive večjih bližnjih m est v obrobju Slovenije, ki trajno organsko vplivajo na m edsebojne prom etne razm ere. Tako smo za osnovo izdelali grafikon sl. 3, k jer smo upoštevali slovenske mestne aglom eracije od 10.000 prebivalcev navzgor, p a tud i odnose teh središč do bližnjih mest okoli Slovenije: Zagreba, Rijeke, T rsta, Gorice, Vidma, Beljaka, Celovca in G radca (2). M atrica 5 je b ila izdelana na enak način kot m atrici 2 (za želez­ niško) in 4 (za cestno omrežje), le da smo našim mestom dodali še ome­ njena okolišnja mesta. Č eprav smo z izpopolnjeno metodo hoteli p o p ra ­ viti m orebitne »krivice« nekaterim središčem, ki kažejo sicer slabšo sliko glede na no tran je medsebojne oddaljenosti, so p a zato toliko na boljšem zaradi bližine velikega m esta izven Slovenije (prim er: Novo mesto — Zagreb ali M aribor — G radec, Nova G orica — Gorica, Videm in Trst), se končna podoba dosegljivosti naših mest sploh ni spremenila. Edinole K ranj je bil v prvem prim eru nekoliko p red revirskim i mesti, v drugem p a je bila vrednost dosegljivosti enaka. IV Končno so nas zanim ali še prom etni tokovi med im enovanimi mesti. Želeli smo ugotoviti prom etne silnice. Te smo izračunali po osnovnem gravitacijskem modelu za medsebojne vplive dveh mest, k jer je med- Pi • Psebojna grav itacija a = —-̂ — — (3), da bi se izognili previsokim številom di j j P i - P smo dodali še konstanto K = — ——r, tedaj je G = K^=— K = kon-100.000 dj j stanta, Pj * Pj = p roduk t prebivalstva mest i in j, dj j = razdalja med mestoma i in j (1 str. 75 ). Konstanto K smo dodali, da bi nekoliko poenostavili velika števila ob p roduktu mase prebivalstva. Razum ljivo je, da s tem računom še nismo dobili realne količine prom eta, am pak le medsebojne odnose med različnim i p a ri mest, nekake faktorje. N a­ slednja naloga, če bi hoteli doseči konkretno, vsakokratno sliko, bi bila, da bi na enem ali več prim erih poiskali dejanski obseg neke oblike prom eta in tem u prilagodili veličino konstante (K), ki je v našem prim eru le izm išljena ----- . D obljena števila bi nam prib ližala sliko 1 J 100.000 J 1 realnejših prom etnih tokov med p ari mest. Vrednosti, ki smo jih dobili s tem računom med pari dvanajstih slovenskih aglom eracij in drugim i večjim i mesti v soseščini, smo vstavili v m atrico 6. Ker je šlo v našem prim eru predvsem za začetni preizkus metode, smo svojevoljno vpisali v m atrico polno dobljene vrednosti za odnose med aglom eracijam i SR Slovenije, za odnose med temi in mesti na H rvatskem le 80-odstotne dobljene vrednosti in za odnose do mest izven države pa le 20-odstotne vrednosti. To smo storili zato, ker smo sodili, da je prom etna grav itacija med domačimi mesti vendarle nekoliko večja kakor p ri m edrepubliških odnosih; še bolj p a se obseg potovanj zm anjša preko meje. Odnosi 100, 80 in 20 odstotkov so le bili za preizkus. Ob soočenju s konkretnim i razm eram i pa bo potrebno na osnovi p re ­ verjanj ugotoviti dejanske odnose in vstaviti vsakokratni realni faktor. M atrica 6 nam je pom agala ovrednotiti gravitacijsko moč dvanajstih slovenskih središč. K akor je pokazala n jena zak ljučna kolona, je spet močno izstopil izredno ugoden položaj L jubljane in v nekoliko m anjši meri lega M aribora, K ranja, C elja in revirskih mest. Jugovzhodni Slove­ niji, tj. Novemu mestu, tudi vključitev bližnjega Zagreba ni izboljšala položaja, nasprotno, celo pom aknila ga je nazaj za Novo Gorico, ki ji je GRAZ •M.S. LJUBLJANA* ZAGREB N.M. -O CESTE TRST' ŽELEZNICE RAZDALJA (km) OBMORSKA MESTA Sl. 3 Shematiziran grafikon železniškega in cestnega omrežja Slovenije z mestnimi aglomeracijami preko 10.000 prebivalcev, razdaljami med njimi in večjimi mesti izven republike. bližina T rsta in Vidma omogočila močnejše gravitacijske zveze. Ko smo prim erja li moč gravitacijsk ih silnic šestih središč v Zahodni Sloveniji s šestimi središči v vzhodni polovici Slovenije, je bilo razm erje približno 5 : 3 v korist zahodu. Zanimivo je, da smo podobno sliko dobili tud i iz analize dejanskih prom etnih razm er, prom etnih sredstev in osebnega ter tovornega železniškega prom eta, ki smo jo opravili kot posebno raziskavo glede na slovenske regije (2, k arte in zaključki). Vsekakor bo naslednja naloga p rim erja ti oblike dejanskega prom eta z dobljenimi pokazatelji (npr. s številom telefonskih pozivov, rezultati šte tja motornih vozil na cestah, p rodanim i vozovnicami ipd.), saj bomo tako natančneje spoznali vrednost predložene metode, višino konstante (K) ter bolj na­ tančno določili odstotek gravitacije med mesti, k i leže izven republike in države. Metoda grafikona in m atrice je izpričala svojo porabnost, opozorila je na nekatere struk tu rne posebnosti in slabosti om režja in nakazala težnje v prom etu. Zanimive so tud i medsebojne prim erjave m atric, ki pokažejo, kako vpliva vsak posamezen dejavnik na strukturo omrežja, prom et in na hierarhično lestvico mest (npr. razdalja , število p reb iva l­ stva itd.). Zaradi eksaktnosti je metodo vredno upoštevati in je geografu vsekakor v pomoč, zlasti ko je v analizi izkoristil tudi vse ostale vire in dejavnike. V m atrice smo vpisali samo določene podatke, ki p a smo jih s to metodo lahko uredili. Izsledki so nas opozorili na problem atiko ijsoATfjSasop p o J T U J S I ^ l U > j A jsoAifjSasoQ o a p B i Q D 3 A O J 3 3 5lHfl98 raapiA B D IIO Q »sil q o a S i ? 2 B j o q o g b j j s j h j y o jsa ra oao ĵ B D U O Q BAOfy] afu o p A f l lB J S O y ao iuosaf fU B J } ] B J S O U J B T J S J I A 3y B JS 3 0 J B U ] B q Q •»fra J o q i J B j \ B u B f j q n f ' ] > C x O l t r C J N 00 — O' in ca m •rt CM CM ! s £ g n ■ c\i a s —< o ■ rt m o sO -t in —< in *H M N ' t c m o\ OK' K' o K' »C, O O in O ' ~+ cm m x ni p ■— CM CM 00 O ̂ » r CM CM 00 NOa- -* c m m sfi> CM O ■** — i n r_: ~ x £ x ^ v o- n- X ^ O O 00 CM CM O s O — m O' j-j -© in O' i*' O' <•o 00 oo o in CM — i * ' CM ni m sO o O S <*> c3 = « I •= 5 «•? i 1 ,1! s s g ■= .2, J5 w d? ^ *- š; o w ° ° *- j ^ U C K ^ Z ^ i . ojsajY > > \ ! > X X X) o o m B5JsfpB}IABJ([) o a p c j Q D9A0P3 r a o p i A B D IJ O Q »Sil qojSB2 f n M Bjoqog Bjjsjnĵ ô sata OAOjy] B D IJ 0 9 BAO{^ OfUOp̂ riiB̂ og 9DIU3S0£ faBî J BJS3UI B̂ SaiA3y BJSOUI BU[BqQ »fP3 ioquBĵ O N m in N- o O ' » O " C O P l P O ' i O ' I A O ' O 1 ^ > co O' N T> ■». N IA N- O ' M h [ f\ ■** O tO O' sO to»n 00 — 00 o v 'ß 20 00 O O ' - O a I f i o O ' I fO ' O 1 0 t'1' v O K' sO o -H 8 S J S 5 2 IN O i"i vO -1 ^ i p t--* o j •-< N ITi CO l ' ' H O l N O ' '_l O O O 1̂* 00 i f ' o o 01 o j 10 r - n. lO -m CM sO o 00r-~ 10 tv. s© to h-. O'—> ao oj in 10 t - 10N* to r t rt co >■«< oj 00 -+O tO 00 o »o N N |A M1 m m o « cd .o co vO iri £* ro co O O' oj tv*o O' N -H rt H o in rt to 00 ts* 00 N* 00 rt OJ O' ro rt«O rt 01 w ■— > w y j - T T I Oo\ o 1̂1 ^ m a 00 »O CO O r t „ OJ O ' O ' >o O X "-O O' lf\ N r t IO ^ O O --O co >a n co BU Bfiqnfq ,0 ^oS aT 00 oOJ O' m 10 - f l OJ N ('< t-- Onm 01 m CJ o -O •r* Oj c/3.. 0 0 - v, ‘c-Si, ^ S a 3 •— ° *”j C ® ® Ö O ^ .s £ 'J2 * ► S S £.2 ► ► S 3• rt ® 2; z; S c* M a tr ic a 6 P ro ra e tn o -g ra v it a c ij s k e si ln ic e m ed v e č ji m i m e st n im i n a se lj i S lo v e n ij e in v e č ji m i m es ti v b li ž in i p restru k tu riran ja prom etnega omrežja, katero smo sicer samo slutili. Prom et in prom etni tokovi so močno dinam ičen in konkreten pojav, zato jih je potrebno obravnavati z m atem atičnim i metodami. Navedeni prim eri so le skromen poskus. Literatura — Bibliography 1. Taaffe E. J., Gauthier H. L., Geography of Transportation, London, 1973. 2. Žagar M., Regionalni aspekti prometa v Sloveniji, Raziskovalna naloga pri Raziskovalni skupnosti Slovenije, Inštitut za geografijo pri Univerzi v Ljubljani, 1975. 3. Zipf G. K., The Intercity Movement, American Sociological Review, 1946, 11, str. 677—686. 4. Osnovni podatki so iz naslednjih virov: Vozni red JZ, Beograd, 1974; cestne razdalje so izračunane iz prometnih kart; število mestnega prebival­ stva je povzeto po Statističnem koledarju Jugoslavije za leto 1973, Zvezni za­ vod za statistiko, Beograd, 1973, ter po Calendario de Agostini. 1971, Novara 1971, in Statistisches Handbuch für die Republik Oesterreich 1972, Wien. NODAL ACCESSIBILITY AND TRANSPORT LINKAGES IN SLOVENIA (SOME ATTEMPTS OF VALORISATION) Marjan Ž a g a r (Summary) The author deals with the structural caracteristics of the transportation network in Slovenia, with the relations among the transportation nodes, with the significance of reciprocal distances and with the amount of distances of one node from all the others, with the gravitational relations among some bigger centers. It is above all a m ethodological experim ent on the case of the sim plified graph of the transportation network in Slovenia. First of all he determines the stage of accessibility some more impor­ tant railway nodes regarding the amount of relations among the nodes. Map 1 shows the graph of a railway network; e. g. V, to V2 is one relation, Vt to V9 — two relations, V, to V12 four relations etc. To the matrix 1 he accu­ mulates one by one the amount of the relations from V1; V2, V3, V4 etc., the same from V2 to V1( V3, V4 . . . etc. In such a way he gets one after another the stages of accessibility for 15 towns. To the m atrix 2 he accumulates by the same method the distance among the nodes in kilometres, to the matrix 3 the time distance (min.) among the nodes. In this way he gets on each matrix in the last two columns the nume­ rical value of each node from all the others (km and min.) and one after another the stages of accessibility. He uses the similar method of graphs and matrix also for road network. To the matrix 4 he accumulates for all the towns the distances from all the others. In such a w ay he gets one after another the stages of accessibility for each town (Map 4). To get the value for the attractive force of those centers he calculates for each center the relation among its amount of inhabitants (P) and the got common distance in kilometres from all the others 1 + 2 + 3 + 4 . . . In such a w ay he gets an attractive force of every town (Map B) and the relation among all the 22 considered towns. Because of the fear, that only internal reciprocal comparisons of towns would not show a real picture of the traffic value of a town, he inscribes in the next experim ent into matrix 5 the distances among the towns of abowe 10.000 inhabitants in Slovenia and also of some neighbouring towns. In such a way he wants to make higger the traffic picture to some bordering towns that have may be a worse accessibility in the internal traffic of Slovenia, but next to them, accros the border, in situated another bigger town, that increases their traffic importance (graph map 3 and one after another those in the last column on the right side of the m atrix 5). At last in the matrix 6, he tries to calculate the forseen traffic streams among the domestic towns and some other neighbouring towns by a gravi­ tational model, where a reciprocal power of the atractive force between each ^ Pi • Pi (inhabitants i • j) pair of towns is G = -------------------------------------- r or the relations among the do- d[j (distance i to j) mestic towns he considers the full value (100%), for the relations between a domestic town and a town in another Yugoslav republic he considers the value of 80% and for the relations between a domestic town and foreign town he considers only 20 % of the got value (matrix 6 and the order of gravitational force of Slovene towns in the last column on the right). The author is aware that the trying of evaluating the traffic centers and reciprocal relaions must be confronted and compared to the concrete traffic situation, so that so got factors could be changed into concrete values of the sphere of transportation.