ดัชนีการเข้าถึงพื้นที่ชนบท
ดัชนีการเข้าถึงชนบท ( RAI ) เป็นตัวชี้วัดระดับนานาชาติที่ใช้ในการวัดว่าประชากรในชนบทเชื่อมต่อกับเครือข่ายการขนส่งที่เชื่อถือได้ดีเพียงใด ซึ่งพัฒนาโดยธนาคารโลกในปี 2549 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จะแสดงเปอร์เซ็นต์ของประชากรในชนบทที่อาศัยอยู่ภายในระยะ 2 กิโลเมตรจากถนนที่ใช้งานได้ตลอดทั้งปี ซึ่งเป็นถนนที่รถยนต์สามารถสัญจรได้ตลอดทั้งปี แม้ในช่วงฤดูฝน[ 1 ]
RAI มีความสำคัญเนื่องจากถนนในชนบทเป็นเส้นชีวิตของชุมชน: ช่วยให้เข้าถึงตลาด โรงเรียน บริการด้านสุขภาพ และงานได้ โดยทั่วไปแล้ว RAI ที่สูงขึ้นจะสะท้อนถึงโอกาสที่ดีกว่าสำหรับการพัฒนาเศรษฐกิจและการลดความยากจนในพื้นที่ชนบท ในทางกลับกัน RAI ที่ต่ำบ่งชี้ถึงความโดดเดี่ยวอย่างมาก ซึ่งผู้คนอาจต้องเดินเป็นระยะทางไกล พึ่งพาสัตว์ หรือเผชิญกับการตัดขาดตามฤดูกาลที่ขัดขวางการเดินทางและการดำรงชีวิต[ 2 ]
ประวัติและพัฒนาการ
- ปี 2006: ธนาคารโลกพัฒนาตัวชี้วัดความยากจนและการเข้าถึงบริการสาธารณะ โดยเริ่มแรกอิงจากการสำรวจครัวเรือนและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ
- ปี 2016: วิธีการได้รับการปรับปรุงเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคนิคเชิงพื้นที่โดยใช้ชุดข้อมูลแบบเปิด เพื่อเพิ่มความสม่ำเสมอ ความยั่งยืน และความเกี่ยวข้องในการปฏิบัติงาน
- 2019: ห้องปฏิบัติการวิจัยด้านการขนส่ง (TRL) ภายใต้โครงการวิจัยเพื่อการเข้าถึงชุมชน (ReCAP) ได้นำแนวทางเพิ่มเติมมาใช้ โดยนำแนวทาง "ความสามารถในการผ่าน" แบบความน่าจะเป็นมาพิจารณาถนนที่ไม่ได้ลาดยางหรือมีคุณภาพแปรผัน แทนที่จะตัดถนนเหล่านั้นออกไปทั้งหมด[ 2 ]
ระเบียบวิธีวิจัย
การคำนวณดัชนีการเข้าถึงชนบทนั้นอิงตามการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ โดยการรวมข้อมูลเครือข่ายถนน การกระจายตัวของประชากร และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม โดยทั่วไปแล้วระเบียบวิธีนี้มีโครงสร้างตามขั้นตอนดังต่อไปนี้: [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]
กำหนดนิยามของพื้นที่ชนบท
ขอบเขตระหว่างชนบทและเมืองถูกกำหนดโดยใช้ข้อมูลความหนาแน่นของประชากรหรือ ข้อมูล การใช้ที่ดินแหล่งข้อมูลที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ Global Human Settlement Layer–Degree of Urbanisation (GHS-SMOD) และ Global Rural–Urban Mapping Project (GRUMP)
แผนที่เครือข่ายถนน
ข้อมูลเกี่ยวกับถนนได้มาจากหลายแหล่งเพื่อให้ข้อมูลครบถ้วนและสอดคล้องกันมากที่สุด:
- โครงการสำรวจสภาพถนนทั่วโลก (Global Roads Inventory Project - GRIP) ซึ่งให้ข้อมูลเกี่ยวกับสภาพและการจำแนกประเภทของถนน
- OpenStreetMap (OSM) สำหรับระบุประเภทพื้นผิวและการจำแนกประเภทถนน
- ภาพถ่ายดาวเทียม: เพื่อบันทึกภาพถนนที่ขาดหายไป
จำแนกประเภทถนน
ถนนแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ ดังนี้:
- ถนนที่ใช้ได้ตลอดทั้งปี : ถนนลาดยางหรือถนนคุณภาพสูงที่สามารถใช้ได้ตลอดทั้งปี โดยมีสิ่งกีดขวางเพียงเล็กน้อย ซึ่งระบุไว้ผ่าน GRIP หรือ OSM (และมีลำดับชั้นที่เพียงพอ)
- ถนนที่เสี่ยงต่อการพังทลาย : ถนนที่ไม่ได้ลาดยางหรือมีคุณภาพต่ำ หรือถนนที่ตรวจพบได้เฉพาะจากภาพถ่ายดาวเทียม ซึ่งอาจไม่สามารถสัญจรได้ในสภาพอากาศเลวร้าย
แอปพลิเคชันบัฟเฟอร์
มีการกำหนดเขตกันชนขนาด 2 กิโลเมตรโดยรอบถนนที่ใช้งานได้ทุกฤดูกาลและถนนที่โล่งแจ้ง จากนั้นพื้นที่กันชนจะถูกแปลงเป็นข้อมูลแรสเตอร์เพื่อให้สามารถซ้อนทับข้อมูลเชิงพื้นที่กับข้อมูลประชากรได้
คำนวณความสามารถในการสัญจรสำหรับถนนที่โล่งแจ้ง
ประเมินความน่าจะเป็นที่ถนนที่เปิดโล่งจะยังคงสามารถสัญจรได้ตลอดทั้งปี โดยใช้ดัชนีความสามารถในการสัญจร (ตั้งแต่ 0 ถึง 1) โดยพิจารณาจาก:
- ลักษณะความลาดชันและภูมิประเทศ
- ความรุนแรงและรูปแบบของปริมาณน้ำฝน
- ตัวชี้วัดแทนค่าบำรุงรักษา เช่น GDP ต่อหัว
พีชคณิตแรสเตอร์นำปัจจัยเหล่านี้มารวมกันเพื่อคำนวณคะแนนความผ่านแบบต่อเนื่อง
การซ้อนทับข้อมูลประชากร
ข้อมูลประชากรถูกนำมารวมกับข้อมูลพื้นที่กันชนริมถนน:
- ประชากรที่อาศัยอยู่ในรัศมี 2 กิโลเมตรจากถนนที่ใช้งานได้ตลอดทั้งปีจะได้รับสิทธิ์ในการเข้าถึงอย่างเต็มที่
- จำนวนประชากรที่อาศัยอยู่ภายในรัศมี 2 กิโลเมตรจากถนนที่เปิดโล่ง จะถูกถ่วงน้ำหนักด้วยดัชนีความสะดวกในการสัญจร
ในกรณีที่บัฟเฟอร์ซ้อนทับกัน จะใช้ค่าการเข้าถึงสูงสุด
หาค่าดัชนี
ดัชนีการเข้าถึงพื้นที่ชนบทคำนวณจากอัตราส่วนของประชากรในชนบทที่สามารถเข้าถึงถนนที่ใช้งานได้ตลอดทั้งปีต่อจำนวนประชากรในชนบททั้งหมด:
- : ชุดของตำแหน่งที่ตั้งประชากรในชนบท (หน่วยย่อยหรือหมู่บ้าน)
- : จำนวนประชากรในพื้นที่.
- : ปัจจัยการเข้าถึงที่กำหนดให้กับประชากร.
- ระยะห่างจากตำแหน่งไปยังถนนที่ใกล้ที่สุด
- : ความน่าจะเป็นที่ถนนที่เปิดโล่งจะสามารถสัญจรได้ อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
- : ปัจจัยด้านความลาดชันหรือภูมิประเทศที่มีผลต่อการใช้งานถนน
- ความรุนแรงของปริมาณน้ำฝนส่งผลต่อการสัญจรผ่านพื้นที่ได้ยากในช่วงฤดูกาล
- ตัวชี้วัดการบำรุงรักษา (มักเป็น GDP ต่อหัว หรือการลงทุนในท้องถิ่น)
- : ฟังก์ชันที่ใช้ประเมินความสามารถในการสัญจรของถนนที่โล่งแจ้งตลอดทั้งปี โดยผสมผสานปัจจัยด้านภูมิประเทศ สภาพภูมิอากาศ และการบำรุงรักษา
ข้อมูล
ในขั้นต้น RAI อาศัยข้อมูลจากการสำรวจครัวเรือน เช่น Living Standards Measurement Study (LSMS) และ Poverty Surveys (PS) ซึ่งมีความถี่และความเป็นตัวแทนที่แตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ส่งผลให้คุณภาพของข้อมูล ไม่สอดคล้องกัน ในปี 2559 ธนาคารโลกได้นำวิธีการใหม่มาใช้โดยใช้เทคนิคเชิงพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ โดยรวมชุดข้อมูลการกระจายตัวของประชากรทั่วโลก ข้อมูลเครือข่ายถนน และข้อมูลสภาพถนน อย่างไรก็ตาม คุณภาพและความครอบคลุมของแหล่งข้อมูลเหล่านี้แตกต่างกันไปในแต่ละภูมิภาค โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศกำลังพัฒนาที่ข้อมูลแบบเปิด เช่นOpenStreetMap (OSM) มีความครอบคลุมต่ำกว่า ซึ่งอาจนำไปสู่ความไม่แม่นยำในการคำนวณ RAI ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะได้ผลการคำนวณข้อมูลดัชนีที่เป็นหนึ่งเดียวและได้มาตรฐาน[ 3 ] [ 5 ]
ลิงก์ภายนอก
- เครื่องมือวัดดัชนีการเข้าถึงพื้นที่ชนบท
- ดัชนีการเข้าถึงบริการในชนบทแยกตามประเทศ (ปี 2022 - 2023)