Univer za University v Ljubljani of Ljubljana Fakulteta Faculty of za gradbeništvo Civil and Geodetic in geodezijo Engineering Jamova cesta 2 Jamova cesta 2 1000 Ljubljana, Slovenija SI – 1000 Ljubljana, Slovenia http://www3.fgg.uni-lj.si/ http://www3.fgg.uni-lj.si/en/ DRUGG – Digitalni repozitorij UL FGG DRUGG – The Digital Repository http://drugg.fgg.uni-lj.si/ http://drugg.fgg.uni-lj.si/ V zbirki je izvirna različica izdajatelja. This is a publisher’s version PDF file. Prosimo, da se pri navajanju sklicujete na When citing, please refer to the publisher's bibliografske podatke, kot je navedeno: bibliographic information as follows: Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. = Determination of Plot Patterns and Their Changes in Slovenian Rural Areas. Doctoral dissertation. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo: 240 str. (mentorica: Lisec, A.). http://drugg.fgg.uni-lj.si/6177/ Arhivirano/Archived: 20-02-2017 Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo DOKTORSKI ŠTUDIJSKI PROGRAM III. STOPNJE GRAJENO OKOLJE Kandidatka: MOJCA FOŠKI DOLOČANJE PARCELNIH VZORCEV IN ANALIZA NJIHOVEGA SPREMINJANJA V SLOVENSKEM PODEŽELSKEM PROSTORU Doktorska disertacija štev: 47/GO DETERMINATION OF PLOT PATTERNS AND ITS CHANGES IN SLOVENIAN RURAL AREAS Doctoral thesis No.: 47/GO Komisija za doktorski študij je na 30. seji 4. julija 2012, po pooblastilu s 30. seje Senata Univerze v Ljubljani z dne 20. januarja 2009, dala soglasje k temi doktorske disertacije. Za mentorico je bila imenovana doc. dr. Anka Lisec, za somentorja pa znanstveni svetnik dr. Drago Perko, ZRC SAZU. Ljubljana, 3. januar 2017 Komisijo za oceno ustreznosti teme doktorske disertacije v sestavi: ‐ doc. dr. Alma Zavodnik Lamovšek, ‐ doc. dr. Anka Lisec, ‐ doc. dr. Alenka Fikfak, UL FA, ‐ znanstv. svet. dr. Drago Perko, ZRC SAZU, ‐ prof. dr. Andrej Pogačnik, je imenoval Senat Fakultete za gradbeništvo in geodezijo 30. seji, 25. aprila 2012. Poročevalce za oceno doktorske disertacije v sestavi: ‐ doc. dr. Alma Zavodnik Lamovšek, ‐ izr. prof. dr. Alenka Fikfak, UL FA, ‐ znan. sod. dr. Rok Ciglič, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU, je imenoval Senat Fakultete za gradbeništvo in geodezijo na 29. seji, 8. junija 2016. Komisijo za zagovor doktorske disertacije v sestavi: - prof. dr. Matjaž Mikoš, dekan UL FGG, predsednik, - izr. prof. dr. Anka Lisec, mentorica, - znan. svet. dr. Drago Perko, ZRC SAZU, somentor, - doc. dr. Alma Zavodnik Lamovšek, - izr. prof. dr. Alenka Fikfak, UL FA, - znan. sod. dr. Rok Ciglič, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU, je imenoval Senat Fakultete za gradbeništvo in geodezijo na 34. seji, 21. decembra 2016. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. I __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ STRAN ZA POPRAVKE, ERRATA Stran z napako Vrstica z napako Namesto Naj bo Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. II Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Spodaj podpisana študentka, mag. Mojca Foški, vpisna številka 26700088, avtorica pisnega zaključnega dela študija z naslovom: Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru IZJAVLJAM 1. da je pisno zaključno delo študija rezultat mojega samostojnega dela; 2. da je tiskana oblika pisnega zaključnega dela študija istovetna elektronski obliki pisnega zaključnega dela študija; 3. da sem pridobila vsa potrebna dovoljenja za uporabo podatkov in avtorskih del v pisnem zaključnem delu študija in jih v pisnem zaključnem delu študija jasno označila; 4. da sem pri pripravi pisnega zaključnega dela študija ravnala v skladu z etičnimi načeli in, kjer je to potrebno, za raziskavo pridobila soglasje etične komisije; 5. soglašam, da se elektronska oblika pisnega zaključnega dela študija uporabi za preverjanje podobnosti vsebine z drugimi deli s programsko opremo za preverjanje podobnosti vsebine, ki je povezana s študijskim informacijskim sistemom članice; 6. da na UL neodplačno, neizključno, prostorsko in časovno neomejeno prenašam pravico shranitve avtorskega dela v elektronski obliki, pravico reproduciranja ter pravico dajanja pisnega zaključnega dela študija na voljo javnosti na svetovnem spletu preko Repozitorija UL; 7. da dovoljujem objavo svojih osebnih podatkov, ki so navedeni v pisnem zaključnem delu študija in tej izjavi, skupaj z objavo pisnega zaključnega dela študija. V Ljubljani, 3. januar. 2017 Podpis: Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. III __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ BIBLIOGRAFSKO-DOKUMENTACIJSKA STRAN Z IZVLEČKOM UDK: 711.1/.3:911.372.31(497.4)(043) Avtorica: viš. pred. mag. Mojca Foški Mentorica: izr. prof. dr. Anka Lisec Somentor: znanstveni svetnik dr. Drago Perko Naslov: Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru Tip dokumenta: Doktorska disertacija Obseg in oprema: 240 str., 41 pregl., 46 sl., 36 graf., 81 kartogramov, 51 en., 202 ref. Ključne besede: poljska razdelitev, oblika parcel, raba prostora, posestna razpršenost, posestna razdrobljenost, Simpsonov indeks, parcelni vzorec, spreminjanje parcelnih vzorcev, hierarhično razvrščanje, Slovenija Izvleček Polja, tj. zaokrožena območja kmetijskih obdelovalnih površin, se med seboj razlikujejo po obliki in velikosti parcel, posestni razdrobljenosti in razpršenosti ter rabi prostora. Opisovanje značilnosti prostora – tudi polja – je enoznačno z merljivimi oziroma številčnimi vrednostmi (kazalniki oziroma indeksi), kar je predmet obravnave doktorske naloge. Oblikovali smo nabor medsebojno neodvisnih indeksov, določenih na ravni enote, razreda ali območja. Vrednosti indeksov smo določili za izbranih 22 polj grud, delcev, sklenjenih prog in celkov v Sloveniji na podlagi podatkov iz leta 2015, za izbrana polja pa tudi iz časa nastanka franciscejskega katastra. Analiza dobljenih vrednosti indeksov ter statistična obdelava podatkov sta pokazali, da lahko z indeksom oblike parcel ( IOP), indeksom posestne razdrobljenosti ( K), indeksom posestne razpršenosti ( SD) in Simpsonovim indeksom pestrosti rabe ( SIDI) dobro opišemo značilnosti polja. Nizka vrednost indeksa IOP kaže na parcele nepravilnih oblik za polja v grudah in celkih. Delci in polja na vinogradniških območjih imajo visoko vrednost IOP, kar kaže na parcele pravilnejših oblik. Celki in polja na vinogradniških območjih imajo visoko vrednost indeksov K in SD, kar kaže na majhno posestno razdrobljenost in razpršenost. Na vseh ostalih poljih je posest močno razdrobljena in razpršena (nizka vrednost indeksov K in SD). Polja na vinogradniških območjih izstopajo po pestrosti rabe (indeks SIDI). Ugotovili smo, da težko razmejujemo tipe poljske razdelitve le na podlagi enega indeksa, s poznavanjem več indeksov pa je to mogoče. To smo potrdili tudi z metodo hierarhičnega razvrščanja, s katero so se testna polja, na podlagi statističnih vrednosti indeksov, razvrstila v grude, delce, sklenjene proge in celke, v svojo skupino pa so se uvrstila tudi polja na vinogradniških območjih. Zaradi odstopanja vrednosti indeksov za polja na vinogradniških območjih od ostalih tipov poljske razdelitve predlagamo, da se ta polja razvrstijo v svoj tip poljske razdelitve. Primerjava indeksov v dveh časovnih obdobjih je potrdila uporabno vrednost indeksov za ugotavljanje sprememb v prostoru, kar bi bilo smiselno uporabiti pri stalnem spremljanju stanja prostora. Indeks SIDI pokaže na večje spremembe rabe prostora v dveh časovnih obdobjih, medtem ko se oblike parcel niso bistveno spreminjale, prav tako pa tudi ne posestna razdrobljenost in razpršenost. Indekse smo oblikovali za opisovanje značilnosti polja, vendar jih lahko uporabimo za opisovanje različnih prostorskih pojavov, kar smo nakazali v zaključnih poglavjih naloge. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. IV Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ BIBLIOGRAPHIC – DOCUMENTALISTIC INFORMATION AND ABSTRACT UDC: 711.1/.3:911.372.31(497.4)(043) Author: Sen. Lect. Mojca Foški MSc Supervisor: Asoc. Prof. Anka Lisec, PhD Cosupervisor: Research Advisor Drago Perko, PhD Title: Determination of Plot Patterns and Their Changes in Slovenian Rural Areas Document type: Doctoral Dissertation Scope and tools: 240 p., 41 tab., 46 fig., 36 graph., 81 cartograms, 51 eq., 201. ref. Keywords: field pattern, parcel shape, land use, real property dispersion, real property fragmentation, Simpson's diversity index, monitoring of field patterns, cluster analysis, Slovenia Abstract Fields, i.e. enclosed areas of arable land, are distinguished according to parcel shape and size, land fragmentation, land dispersion, and land use. The description of characteristics of a space, including a field, is unique when expressed in measurable, i.e. quantifiable values (indicators or indices), and this was the subject dealt with in this doctoral thesis. We designed a set of mutually independent indices determined either at the level of a unit, a class, or an area. The values of the indices were determined for the selected 22 fields as irregular blocks, furlongs, continuous strips, and enclosures based on the 2015 data and for selected fields also the data from the Franciscan Cadastre. The analysis of the obtained index values and statistical data processing showed that field characteristics are well described by the parcel shape index ( IOP), index of land fragmentation ( K), index of land dispersion ( SD), and the Simpson’s Diversity Index ( SIDI). The low IOP index points to irregularly shaped parcels as fields in irregular blocks and enclosures. Furlongs and fields in winegrowing areas have a high IOP, which points to parcels of more regular shapes. Enclosures and fields in winegrowing areas have high K and SD indices , which points to small land fragmentation and land dispersion. In all other types of fields, land fragmentation and land dispersion are strong (low K and SD indices). Fields in winegrowing areas particularly stand out in terms of land use diversity ( SIDI index). We also found that using only one index it is difficult to distinguish between the types of arable land division, while this is possible if we use more indices. This was confirmed using the hierarchical clustering method to classify the test fields, based on the statistical values of the indices, into irregular blocks, furlongs, continuous strips, and enclosures and, as a separate group, fields in winegrowing areas. Notably, due to the deviation of the indices for the fields in winegrowing areas from other types of arable land division, we propose that these fields are classified as a separate type of arable land division. The comparison of indices in two time periods confirmed the practical application of the indices for identifying the changes in space, which could be reasonably used in continuous monitoring of land use. The SIDI index points to significant changes in land use in two periods, while the parcel shapes as well as land fragmentation and dispersion did not change significantly. Even though the indices were formed to describe field characteristics, they can be also used for describing various spatial phenomena, as proposed in the final chapters of this thesis. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. V __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ZAHVALA Hvala vsem, ki ste mi strokovno in osebno nudili podporo, mi pomagali in me vzpodbujali. Z besedami ne znam izraziti hvaležnosti, ki jo čutim. Hvala, mama in ata. Hvala, družina. Mojca Ljubljana, 3.januar.2017 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. VI Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. VII __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ KAZALO VSEBINE STRAN ZA POPRAVKE, ERRATA I BIBLIOGRAFSKO-DOKUMENTACIJSKA STRAN Z IZVLEČKOM III BIBLIOGRAPHIC – DOCUMENTALISTIC INFORMATION AND ABSTRACT IV KAZALO VSEBINE VI KAZALO PREGLEDNIC X LIST OF TABLES XIII KAZALO SLIK XV LIST OF FIGURES XVII KAZALO GRAFIKONOV XX LIST OF GRAPHS XXIII KAZALO KARTOGRAMOV XXV LIST OF CARTOGRAMS XXVII SEZNAM KRATIC XXX LIST OF ABBREVIATIONS XXXII 1 UVOD 1 1.1 Predstavitev delovnih hipotez 4 1.2 Cilji raziskovanja in pričakovani rezultati 4 1.3 Uporabljene raziskovalne metode 5 1.4 Struktura naloge 5 2 TIPI POLJSKE RAZDELITVE V SLOVENIJI KOT IZHODIŠČE RAZISKOVANJA 7 3 METODOLOGIJA DELA IN PODATKI 17 3.1 Opredelitev ravni opazovanja 17 3.2 Uporabljeni statistični kazalniki in metode 23 3.3 Izbor testnih območij 25 3.4 Viri podatkov 28 4 DOLOČANJE INDEKSA OBLIKE IN INDEKSA VELIKOSTI PARCEL 30 4.1 Oblika in vzorec 31 4.2 Pregled področja 32 4.3 Indeksi oblike parcele 34 4.4 Indeksi kompaktnosti 35 4.4.1 Indeksi razmerja med obsegom in površino 36 4.4.2 Indeksi razmerja površine do referenčne oblike 37 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. VIII Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 4.5 Indeksi robov 39 4.6 Indeksi geometrije elementa 40 4.7 Kombinacije enoparametričnih indeksov v različnih študijah 40 4.8 Izračun indeksa oblike parcel za značilnosti vzorca za Gorenje 43 4.8.1 Priprava in ureditev podatkov 43 4.8.2 Izračun indeksa oblike parcel ( IOP) za Gorenje 44 4.8.3 Izračun indeksa velikosti parcele ( IVP) za Gorenje 53 5 POSESTNA RAZDROBLJENOST IN RAZPRŠENOST 59 5.1 Določanje razdrobljenosti in razpršenosti 60 5.2 Indeks posestne razdrobljenosti 63 5.3 Indeks povezanosti polja z naseljem 65 5.4 Indeks velikosti posestnih listov in posestnih kosov 66 5.5 Indeks posestne razpršenosti 67 5.6 Izračun posestne razdrobljenosti in razpršenosti za Gorenje 70 5.6.1 Priprava in ureditev podatkov 70 5.6.2 Izračun indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za Gorenje 71 5.6.3 Izračun indeksa povezanosti polja z naseljem ( P) za Gorenje 74 5.6.4 Izračun indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) in indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK) za Gorenje 74 5.6.5 Izračun indeksa posestne razpršenosti ( SD) za Gorenje 79 6 DOLOČANJE ZNAČILNOSTI RABE POLJA 83 6.1 Indeks pestrosti rabe prostora in prerarzporeditev površin raznolikih rab 87 6.2 Izračun pestrosti rabe za Gorenje 89 6.2.1 Izračun indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) 90 6.2.2 Izračun razdrobljenosti rabe in polja ( Kr, SIDI, SIEI) 92 6.2.3 Izračun indeksa deleža rabe v polju ( IDr) 94 7 REZULTATI RAZSIKAVE ZA VSE TIPE POLJA IN ZA VSE INDEKSE 95 7.1 Indeks oblike parcel ( IOP) 95 7.2 Indeks velikosti parcel ( IVP) 108 7.3 Indeks posestne razdrobljenosti ( K) 120 7.4 Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) 145 7.5 Indeks velikosti posestnih listov ( IVPL) 147 7.6 Indeks posestne razpršenosti ( SD) 151 7.7 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz) 162 7.8 Indeks razdrobljenosti rabe ( Kr, SIDI, IDr) 175 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. IX __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 8 OBČUTLJIVOST INDEKSOV NA SPREMEMBE V PROSTORU 186 8.1 Priprava podatkov 187 8.2 Indeks oblike parcel ( IOP_FK) 188 8.3 Indeks velikosti parcel ( IVP_FK) 189 8.4 Indeks posestne razdrobljenost ( K_FK), indeks posestne razpršenosti ( SD_FK) in indeks velikosti posestnih listov ( IVPL_FK) 191 8.5 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz_FK), indeksi razdrobljenosti rabe ( Kr_FK, SIDI_FK, IDr_FK) 195 9 ZBIRNA ANALIZA INDEKSOV ZA VSA POLJA 203 9.1 Oblika in velikost parcel 203 9.2 Razdrobljenost in razpršenost posesti 206 9.3 Pestrost rabe 209 9.4 Karakteristične vrednosti za izbrane tipe polj po indeksih 211 10 POTRDITEV DELOVNE HIPOTEZE 214 11 RAZPRAVA IN SKLEPI 217 12 POVZETEK 222 13 SUMMARY 225 LITERATURA IN VIRI 227 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. X Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XI __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ KAZALO PREGLEDNIC Preglednica 2.1 Medsebojna primerjava osnovnih tipov poljske razdelitve in njihovih osnovnih (ključnih) značilnosti (lastni prikaz; Ilešič, 1950) 13 Preglednica 2.2 Površine in deleži tipov poljske razdelitve v Sloveniji (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) 15 Preglednica 3.1 Opazovanja na različnih ravneh ter vrste opazovanj (prirejeno po McGarigal, 2015) 18 Preglednica 3.2 Značilnosti tipov poljske razdelitve (stolpec A), predlagani indeksi (stolpec B) ter ravni opazovanja (stolpec C) 19 Preglednica 3.3 Izbor obravnavanih polj 27 Preglednica 3.4 Podatki in viri podatkov uporabljeni v nalogi 29 Preglednica 4.1 Pearsonov koeficient korelacije, med Ikom, Inaz, Iogl, Iluk 51 Preglednica 4.2 Nekaj statističnih vrednosti za indeks velikosti parcel ( IVP) z linearno standardizacijo za Gorenje in Kokro 55 Preglednica 4.3 Nekaj statističnih vrednosti indeksa velikosti parcel ( IVP), določenih z vrednostno funkcijo za Gorenje in Kokro 57 Preglednica 5.1 Preverjanje ustreznosti indeksa posestne razdrobljenosti 64 Preglednica 5.2 Število parcel in posestnih kosov (PK) za izbrane posestne liste (PL) za Gorenje 70 Preglednica 5.3 Indeks posestne razdrobljenosti ( K) za izbranih šest PL z največjim številom PK za Gorenje 72 Preglednica 5.4 Osnovni podatki indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za Gorenje 73 Preglednica 5.5 Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) za Gorenje 74 Preglednica 5.6 Opisana statistika velikosti posestnih listov (PL) in indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za Gorenje 76 Preglednica 5.7 Pearsanov koeficient korelacije med indeksom posestne razdrobljenosti ( K) in indeksom velikosti posestnih listov ( IVPL) po razredih indeksa K 77 Preglednica 5.8 Opisna statistika velikosti posestnih kosov (PK) in indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK) za Gorenje 79 Preglednica 6.1 Število indeksov krajinske metrike po McGarigal (2015) za posamezno značilnost na ravni enote, razreda in območja (lastna razvrstitev) 86 Preglednica 6.2 Indeksi za opazovanje pestrosti rab na območju polja (prirejeno po McGarigal, 2015:166-171) 87 Preglednica 6.3 Izbor indeksov za določitev pestrosti rab na območju polja 89 Preglednica 6.4 Indeksi pestrosti ter razporeditev rabe za Gorenje 93 Preglednica 7.1 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike parcel ( IOP) za vsa obravnavana polja 96 Preglednica 7.2 Delež površine razreda indeksa oblike parcel ( IOP) za vsa obravnavana polja 97 Preglednica 7.3 Opisna statistika in histogrami indeksa velikosti parcel ( IVP) za vsa obravnavana polja 109 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XII Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.4 Delež površine razreda indeksa velikosti parcel ( IVP) za vsa obravnavana območja 110 Preglednica 7.5 Opisna statistika in histogrami indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za vsa obravnavana polja 121 Preglednica 7.6 Delež površine razreda indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za vsa obravnavana polja 122 Preglednica 7.7 Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) za vsa obravnavana polja 145 Preglednica 7.8 Opisna statistika in histogrami indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za vsa obravnavana polja 148 Preglednica 7.9 Delež površine razreda indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za vsa obravnavana polja 150 Preglednica 7.10 Opisna statistika in histogrami indeksa posestne razpršenosti ( SD) za vsa obravnavana polja 152 Preglednica 7.11 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za vsa obravnavana polja 164 Preglednica 7.12 Delež površine posameznega razreda indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za vsa obravnavana polja. 165 Preglednica 7.13 Zbirni podatki razdrobljenosti rabe za vsa polja. 176 Preglednica 8.1 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike parcel ( IOP_FK) za izbrana polja 188 Preglednica 8.2 Delež površine razreda indeksa oblike parcel ( IOP_FK) za izbrana polja 188 Preglednica 8.3 Opisna statistika in histogrami indeksa velikosti parcel ( IVP_FK) za izbrana polja 190 Preglednica 8.4 Delež površine razreda indeksa velikosti parcel ( IVP_FK) za izbrana polja 190 Preglednica 8.5 Indeksi posestne razdrobljenosti ( K_FK), posestne razpršenosti ( SD_FK) in indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL_FK) za izbrane posestnike v poljih iz časa nastanka franciscejskega katastra 194 Preglednica 8.6 Razdrobljenost rabe za izbrana polja iz časa nastanka franciscejskega katastra 196 Preglednica 8.7 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za izbrana polja 196 Preglednica 8.8 Delež površine razreda indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz_FK) za izbrana polja 197 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XIII __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ LIST OF TABLES Table 2.1 A comparison of the basic types of field distribution and their basic (key) characteristics (author’s own representation; Ilešič, 1950) 13 Table 2.2 Areas and proportions of land types as regard to the arable land division in Slovenia (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) 15 Table 3.1 Observations at different levels and types of observations (adapted after McGarigal, 2015) 18 Table 3.2 Key characteristics of field shapes (column A), proposed indices (column B), and observation levels (column C) 19 Table 3.3 Selection of the areas concerned 27 Table 3.4 Data and data sources used in the dissertation 29 Table 4.1 Pearsonov Coefficient of Correlation between indices Ikom, Inaz, Iogl, and Iluk 51 Table 4.2 Some statistical values for Parcel Size Index ( IVP) using linear standardisation for Gorenje and Kokra 55 Table 4.3 Some statistical values of Parcel Size Index ( IVP) using value function for Gorenje and Kokra 57 Table 5.1 Applicability check of the Index of Land Property Fragmentation 64 Table 5.2 Number of parcels and real property units (PK) for cadastral extracts about real property units (PL) for Gorenje 70 Table 5.3 Index of Real Property Fragmentation ( K) for six selected PLs with the maximum number of PKs for Gorenje 72 Table 5.4 Basic data of Real Property Fragmentation Index ( K) for Gorenje 73 Table 5.5 Index of the Field–Settlement Connection ( P) for Gorenje 74 Table 5.6 Descriptive statistics of the size of cadastral extracts (PL) and Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for Gorenje 76 Table 5.7 Pearsanov correlation coefficient between Real Property Fragmentation Index ( K) and Index of the Size of Cadastral Extracts about Real Property Units ( IVPL) by classes of index K 77 Table 5.8 Descriptive statistics of the size of real property units (PK) and Index of the Size of Real Property Units ( IVPK) for Gorenje 79 Table 6.1 The number of indices of landscape metrics after McGarigal (2015) for the individual characteristics at the patch, class, or landscape level (author’s own classification) 86 Table 6.2 Indices for observing landscape diversity in the area of a field (adapted by McGarigal, 2015:166-171) 87 Table 6.3 Indices of diversity and the distribution of land use for Gorenje 93 Table 7.1 Descriptive statistics and histograms – Parcel Shape Index ( IOP) for all areas concerned 96 Table 7.2 Proportion of area of Parcel Shape Index ( IOP) class for all areas concerned 97 Table 7.3 Descriptive statistics and histograms of Parcel Size Index ( IVP) for all areas concerned 109 Table 7.4 Proportion of the area of the classes of Parcel Size Index ( IVP) for all areas concerned 110 Table 7.5 Descriptive statistics and histograms – Real Property Fragmentation Index ( K) for all areas concerned 121 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XIV Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Table 7.6 Proportion of the area of the classes of Real Property Fragmentation Index ( K) for all areas concerned 122 Table 7.7 Connectivity between the field and the settlement ( P) for all areas concerned 145 Table 7.8 Descriptive statistics for ( IVPL) for all areas concerned 148 Table 7.9 Proportion of the area of the classes of the Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for all areas concerned 150 Table 7.10 Descriptive statistics of Real Property Dispersion Index ( SD) for all areas concerned 152 Table 7.11 Descriptive statistics and histograms – Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for all areas concerned 164 Table 7.12 Proportion of the area of the individual classes of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for all areas concerned 165 Table 7.13 Aggregated data on fragmentation for all fields. 176 Table 8.1 Descriptive statistics of Parcel Shape Index ( IOP_FK) for selected areas concerned 188 Table 8.2 Proportion of the area of the classes of Parcel Shape Index ( IOP_FK) for selected areas 188 Table 8.3 Descriptive statistics and histograms for Parcel Size Index ( IVP_FK) for selected areas concerned 190 Table 8.4 Proportion of the area of the classes of Parcel Size Index ( IVP_K) for selected areas concerned 190 Table 8.5 Index of Real Property Fragmentation ( K_FK), Index of Real Property Dispersion ( SD_FK), and Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL_FK) at the time of the establishment of the Franciscan Cadastre for selected land owners in the fields 194 Table 8.6 Land use fragmentation for selected fields at the time of the establishment of the Franciscan Cadastre 196 Table 8.7 Descriptive statistics of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for selected areas concerned 196 Table 8.8 Proportion of area of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) class for selected areas concerned 197 Table 9.1 Characteristic values of indices by all fields 212 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XV __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ KAZALO SLIK Slika 1.1 Shematični prikaz strukture naloge v povezavi s procesom njene izdelave 6 Slika 2.1 Razdelitev na prvotne grude, Zatolmin (Ilešič, 1950) 9 Slika 2.2 Razdelitev na pravilne delce, Arja vas (Ilešič, 1950) 10 Slika 2.3 Razdelitev na sklenjene proge, Bitnje (Ilešič, 1950) 11 Slika 2.4 Razdelitev na celke, Kokra (Ilešič, 1950) 12 Slika 2.5 Prostorska razporeditev tipov poljske razdelitve v Sloveniji (Ilešič, 1950, Repanšek, 2015) 14 Slika 3.1 Različne ravni opazovanja 18 Slika 3.2 Shematski prikaz osnovnih značilnosti polja 19 Slika 3.3 Glavni koraki delovnega procesa 21 Slika 3.4 Podrobnejši koraki delavnega procesa 22 Slika 3.5 Ponazoritev koeficienta asimetrije in sploščenosti (prirejeno po Lapuh Bele, 2010) 23 Slika 3.6 Izbor obravnavanih polj v različnih pokrajinskih tipih Slovenije (Vir podatkov: GIAM ZRC SAZU) 25 Slika 4.1 Razvrstitev parcel po določitvi šestih različnih indeksov za opisovanje oblike (Oksanen, 2013) 34 Slika 4.2 Prikaz Girtovega indeksa (prirejeno po Angel in sod., 2010) 37 Slika 4.3 Primerjava med elementom in pripadajočim krogom enake površine s skupnim težiščem za dva primera (Wentz, 2000) 38 Slika 4.4 Indeks razmerja med neujemajočimi in presečnimi površinami med elementom A in krogom B enake površine (prirejeno po Chaudhuri, 2013) 38 Slika 4.5 Odnos elementa do njemu najmanjšega očrtanega poligona (prirejeno po Angel in sod., 2010) 39 Slika 4.6 Grafična ponazoritev nekaterih indeksov oblike, ki so jih uporabili Iivarinen in sod. (1998) 41 Slika 4.7 Izračunani PSI za testno območje v desetih različnih kategorijah v razponu 0,1 (levo) ter združevanje kategorij v odvisnosti od razpona indeksa v štiri kategorije (Demetriou, 2014) 42 Slika 4.8 Primer poligona v kartezijskem koordinatnem sistemu in oštevilčba lomnih točk 43 Slika 4.9 Prikazane parcele v desetstopenjski lestvici za indeks kompaktnosti Ikom (enačba 4.23) za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 46 Slika 4.10 Prikazane parcele v štiristopenjski lestvici za indeks kompaktnosti Ikom (enačba 4.23) za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 47 Slika 4.11 Indeks lukenj ( Iluk), prikazan v štiristopenjski lestvici za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 48 Slika 4.12 Indeks nazobčanosti oboda ( Inaz), prikazan v desetstopenjski lestvici za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 49 Slika 4.13 Indeks števila ogljišč ( Iogl) prikazan v štiristopenjski lestvici Gorenje (Vir podatkov: GURS) 50 Slika 4.14 Indeks oblike parcel ( IOP) v deset- (zgoraj) in štiristopenjski (spodaj) lestvici za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 52 Slika 4.15 Indeks velikosti parcel ( IVP), določen z enostavno linearno standardizacijo in prikazan v 55 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XVI Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 4.16 Indeks velikosti parcel ( IVP), določen z vrednostno funkcijo (enačba 4.31) in prikazan v šeststopenjski lestvici za Gorenje in Kokro (Vir podatkov: GURS) 57 Slika 5.1 Shematski prikaz treh tipov razdrobljenosti (prirejeno po Van Dijk, 2004) 61 Slika 5.2 Parcelna razdrobljenost (primer A), lastniška razdrobljenost (primer B) ter parcelna in lastniška razdrobljenost (primer C). Zaznani prostorski vzorci ob prostorski razpršenosti (a1, b1, c1) in v primeru prostorske zaokroženosti (a2, b2, c2).V primeru b2 in c2 vedno zaznamo razdrobljenost polja. 62 Slika 5.3 Primer določitve srednjega centra razpršenosti ter standardna razdalja ( SD) za dva točkovna pojava (prirejeno po Wong in Lee, 2005: 200) 69 Slika 5.4 Določitev centroida kmetije v primerih A, B in C (Vir podatkov: GURS) 71 Slika 5.5 Če se PK v naselju stika s PK polja (primeri na sliki A; šrafura: PK v naselju, polna barva, PK istega PL na polju) ju združimo (primer na sliki B) (Vir podatkov: GURS) 71 Slika 5.6 Primer razdrobljenosti šestih PL z največjim številom PK za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 72 Slika 5.7 Indeks posestne razdrobljenosti ( K) za PL, povezane z naseljem, prikazan v 10 enakih razredih s stopnjo 0,1 za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 73 Slika 5.8 Indeks velikosti posestnih listov ( IVPL) v desetih razredih za Gorenje 76 Slika 5.9 Indeks velikosti posestnih kosov ( IVPK) v desetih razredih za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 78 Slika 5.10 Določitve absolutne vrednosti SD za šest izbranih PL za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 80 Slika 5.11 Indeks posestne razpršenosti ( SD) v desetih razredih za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 80 Slika 5.12 Odnos med indeksoma K in SD na primeru dveh PL za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 82 Slika 6.1 Primer razumevanja ter določitve prostorske enote zaplate na primeru gozda (Encyklopedia Britannica; internet 3) v ekologiji, podobno tudi za druge potrebe 85 Slika 6.2 Hierarhija prostorskega vzorca za analizo pokrovnosti (Pijanowski in Robinson, 2011). V našem primeru proučujemo vzorec na ravni polja, kjer nas zanimata razporeditev in značilnosti zaplat posamezne rabe 85 Slika 6.3 Raba (levo) in indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz) (desno) za Gorenje (Vir podatkov: GURS, MKGP) 91 Slika 7.1 Primer različnih PL na območju zaključenega celka. 148 Slika 7.2 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz) (levo) in raba (desno) za Župečjo vas (Vir podatkov: GURS) 163 Slika 8.1 Drobitev posestnika št. 8 (iz časa nastanka franciscejskega katastra) na 17 novih posestnih listov (PL). (Vir podatkov: GURS) 192 Slika 11.1 Podobna vrednost indeksa oblike parcel ( IOP) za parcele različnih oblik 217 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XVII __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ LIST OF FIGURES Figure 1.1 A schematic of the dissertation structure in relation to its production process 6 Figure 2.1 Division into original irregular blocks, Zatolmin (Ilešič, 1950) 9 Figure 2.2 Division into regular blocks (furlongs), Arja vas (Ilešič, 1950) 10 Figure 2.3 Division into continuous strips, Bitnje (Ilešič, 1950) 11 Figure 2.4 Division into enclosures, Kokra (Ilešič, 1950) 12 Figure 2.5 Spatial distribution of types of arable land division in Slovenia (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) 14 Figure 3.1 Different levels of observation 18 Figure 3.2 A schematic of the basic characteristics of arable land 19 Figure 3.3 Main steps of the work process 21 Figure 3.4 Detailed steps of the work process 22 Figure 3.5 Representation of the coefficient of skewness and kurtosis (adapted after Lapuh Bele, 2010) 23 Figure 3.6 Selection of the areas concerned in different natural landscape types in Slovenia (Data source: GIAM ZRC SAZU) 25 Figure 4.1 Parcel distribution after determining six shape-describing indices (Oksanen, 2013) 34 Figure 4.2 Representation of Girt’s index (adapted after Angel et al., 2010) 37 Figure 4.3 Comparison between an element and the associated circle of the same area and with a common centroid for two cases(Wentz, 2000) 38 Figure 4.4 Index of the ratio between non-matching and matching areas between element A and circle B of the same area (adapted after Chaudhuri, 2013) 38 Figure 4.5 Relationship between an element and its smallest circumscribing polygon (adapted after Angel et al., 2010) 39 Figure 4.6 Graphical presentation of several shape indices, as used by Iivarinen et al. (1998) 41 Figure 4.7 Calculation of PSI for the test area in 10 different categories in a range of 0,1 (left) and combination of categories as a function of the index range, into four categories (Demetriou, 2014) 42 Figure 4.8 A case of a polygon in the Cartesian coordinate system and the numbering of vertices 43 Figure 4.9 Parcels shown in a 10-stage scale of Index of Compactness Ikom (equation 4.23) for Gorenje (Data source: GURS) 46 Figure 4.10 Parcels shown in a 4-stage scale of the Index of Compactness Ikom (equation 4.23) for Gorenje (Data source: GURS) 47 Figure 4.11 Index of Hols ( Iluk) shown in a 4-stage scale for Gorenje (Data source: GURS) 48 Figure 4.12 Index of Edge Roughness ( Inaz) shown in a 10-stage scale for Gorenje (Data source: GURS) 49 Figure 4.13 Index of Vertices ( Iogl) shown in a 4-stage scale for Gorenje (Data source: GURS) 50 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XVIII Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Figure 4.14 Parcel Shape Index ( IOP) in a 10-stage (above) and 4-stage (below) scale for Gorenje (Data source: GURS) 52 Figure 4.15 Parcel Size Index ( IVP) determined using simple linear standardisation and shown in a 6-stage scale for Gorenje and Kokra (Data source: GURS) 55 Figure 4.16 Parcel Size Index ( IVP) determined using a standardized funcion (equation 4.31) and shown in a 6-stage scale for Gorenje and Kokra (Data source: GURS) 57 Figure 5.1 A schematic of three types of fragmentation (adapted after Van Dijk, 2004) 61 Figure 5.2 Parcel fragmentation (case A), ownership fragmentation (case B), and parcel and ownership fragmentation (case C), identified spatial patterns along with spatial dispersion (a1, b1, c1) and in the case of spatial homogeneity (a2, b2, c2). In the cases b2 and c2 we always obtain small-scale spatial structure of arable land. 62 Figure 5.3 The case of determining the spatial mean and standard distance ( SD) for two point occurrences (adapted after Wong and Lee, 2005: 200) 69 Figure 5.4 Determination of a farm centroid in the cases of A, B, and C (Data source: GURS) 71 Figure 5.5 If PK in a settlement is in contact with the PK of a field (examples in Figure A; shading: PK in a settlement, full colour, PK of the same PL in the field), they are combined (an example in Figure B) (Data source: GURS) 71 Figure 5.6 A case of fragmentation of six PLs with a maximum number of PKs for Gorenje (Data source: GURS) 72 Figure 5.7 Index of Real Property Fragmentation ( K) for PLs connected to the settlement, shown in 10 equal classes with a rate of 0.1 for Gorenje (Data source: GURS) 73 Figure 5.8 Index of the Size of Cadastral Extracts about Real Property Units ( IVPL) by 10 classes for Gorenje 76 Figure 5.9 Index of the Size of Real Property Units ( IVPK) by 10 classes for Gorenje (Data source: GURS) 78 Figure 5.10 Determining the absolute value of SD for six selected PLs for Gorenje (Data source: GURS) 80 Figure 5.11 Index of Real Property Dispersion ( SD) by 10 classes for Gorenje (Data source: GURS) 80 Figure 5.12 Relationship between indices K and SD for the case of two PLs for Gorenje (Data source: GURS) 82 Figure 6.1 The case of understanding and determining the spatial unit of a patch for aforest (Encyklopedia Britannica; internet 3) in ecology, and similarly for other needs 85 Figure 6.2 Hierarchy of the spatial pattern for land cover analysis (Pijanowski and Robinson, 2011). In our case we study the pattern at the level of the field, where we are interested in the distribution and characteristics of the patches of the individual land use 85 Figure 6.3 Land use (left) and Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) (right) for Gorenje (Data source: GURS, MKGP) 91 Figure 7.1 Case of various cadastral extracts (PLs) in an area of an enclosure. 148 Figure 7.2 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) (left) and land use (right) for Župečja vas (Data source: GURS) 163 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XIX __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Figure 8.1 Fragmentation of land use right owner No. 8 (iz časa nastanka franciscejskega katastra) to 17 new cadastral extracts (PLs). (Data source: GURS) 192 Figure 11.1 Similar values of Parcel Shape Index ( IOP) for different shape characteristics 217 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XX Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XXI __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ KAZALO GRAFIKONOV Grafikon 2.1 Prikaz deležev tipa poljske razdelitve v Sloveniji (km2) (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) 15 Grafikon 4.1 Neodvisnost I'kom od velikosti parcel. Na x osi so različne vrednosti krajše stranice 44 Grafikon 4.2 I'kom za pravokotnike parcele v različnih razmerjih (levo) ter razmerje med indeksom in njegovo standardizirano vrednostjo (desno). I'kom ja za pravokotne parcele v razponu (0, 0,78, vrednosti 0 ne doseže, Ikom je za pravokotne parcele z razmerjem stranic nad 1 : 8 enak 0 45 Grafikon 4.3 Vrednostna funkcija (enačba 4.23) za standardizacijo indeks kompaktnosti I'kom (enačba 4.21) (prirejeno po Demetriou, 2011) 46 Grafikon 4.4 Vrednostna funkcija (enačba 4.26) za indeks števila ogljišč (prirejeno po Demetriou, 2011) 50 Grafikon 4.5 Graf funkcije 4.29 (levo) in graf funkcije 4.30 (desno) za standardizacijo velikosti parcel (prirejeno po Demetriou, 2014) 54 Grafikon 4.6 Graf standardizacije površine parcel (enačba 4.31) in vrednosti indeksa velikosti parcel ( IVP) pri izbranih velikostih parcel (desno) 56 Grafikon 4.7 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti parcel ( IVP) in opisna statistika vzorca za Gorenje 58 Grafikon 5.1 Graf standardizacije površine PL (enačba 5.7) in vrednosti indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za površine PL 67 Grafikon 5.2 Graf standardizacije površine PK (enačba 5.8) in vrednosti indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK) za površine PK 67 Grafikon 5.3 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa posestne razdrobljenosti (K) in opisna statistika vzorca za Gorenje 74 Grafikon 5.4 Histogram frekvenčne porazdelitve velikosti posestnih listov za Gorenje (Vir podatkov: GURS) 75 Grafikon 5.5 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za Gorenje 75 Grafikon 5.6 Histogram frekvenčne porazdelitve velikosti posestnih kosov (PK) Gorenja 77 Grafikon 5.7 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK) za Gorenje. 78 Grafikon 5.8 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa posestne razpršenosti ( SD) in opisna statistika vzorca za Gorenje 81 Grafikon 5.9 Odnos med indeksoma K in SD za vse PL za Gorenje 81 Grafikon 6.1 Histogram indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) ter delež površine razreda za Gorenje 92 Grafikon 6.2 Histogram frekvence zaplat v vrstah rabe, vrednost Kr ter delež površine rabe za Gorenje 93 Grafikon 6.3 Histogram porazdelitve rab za Gorenje s prikazom indeksa deleže rab ( IDr) za Gorenje 94 Grafikon 7.1 Okvir z ročaji indeksa oblike parcel ( IOP) za vsa obravnavana polja 96 Grafikon 7.2 Okvir z ročaji za indeks velikosti parcel ( IVP) za vsa obravnavan polja 109 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XXII Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 7.3 Okvir z ročaji indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za vsa obravnavan polja 121 Grafikon 7.4 Vrednosti indeksa povezanosti polja z naseljem ( P) za posamezen tip polja 146 Grafikon 7.5 Okvir z ročaji indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za vsa obravnavan polja 149 Grafikon 7.6 Okvir z ročaji indeksa posestne razpršenosti ( SD) za vsa obravnavana polja 152 Grafikon 7.7 Okvir z ročaji indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za vsa obravnavana polja 164 Grafikon 8.1 Okvir z ročaji indeksa oblike parcel ( IOP in IOP_FK) za izbrana polja 189 Grafikon 8.2 Okvir z ročaji indeksa velikosti parcel ( IVP in IVP_FK) za izbrana polja 191 Grafikon 8.3 Histograma frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti parcel IVP in IVP_FK za Predoslje 191 Grafikon 8.4 Okvir z ročaji indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz in IOVz_FK) za izbrana polja 197 Grafikon 9.1 Pajkov diagram za indeks oblike parcel ( IOP) in indeks velikosti parcel ( IVP) za vse tipe polj 204 Grafikon 9.2 Dendrogram hierarhičnega razvrščanja polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa oblike parcel ( IOP) 204 Grafikon 9.3 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa velikosti parcel ( IVP) 205 Grafikon 9.4 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa oblike parcel ( IOP) in 206 Grafikon 9.5 Pajkov diagram za indekse posestne razdrobljenosti ( K) in posestne razpršenosti ( SD) posesti za vse tipe polja 207 Grafikon 9.6 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa posestne razdrobljenosti ( K) in indeksa posestne razpršenosti ( SD) 208 Grafikon 9.7 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa posestne razdrobljenosti ( K), indeksa posestne razpršenosti ( SD)in modusa indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) 208 Grafikon 9.8 Pajkov diagram povezanosti polja z naseljem ( P) za vse tipe polja 209 Grafikon 9.9 Pajkov diagram za indekse rabe za vse tipe polja 210 Grafikon 9.10 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi vrednosti Simpsonovega indeksa pestrosti rabe ( SIDI), največjega deleža rabe ( IDrmax) ter glede na vrsto prevladujoče rabe 211 Grafikon 9.11 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa oblike parcel ( IOP), indeksa velikosti parcel ( IVP), posestne razdrobljenosti ( K), posestne razpršenosti ( SD), indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL), Simpsonovega indeksa pestrosti rabe ( SIDI) in deleža prevladujoče rabe ( IDrmax) 213 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XXIII __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ LIST OF GRAPHS Graph 2.1 Proportions of types in arable land division in Slovenia (km2) (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) 15 Graph 4.1 Independence of I'kom from parcel size. The x axis shows the different values of the shorter side 44 Graph 4.2 I’kom for rectangular parcels in various ratios (left) and the relationship between the index and its standardised value (right). For rectangular parcels, I’kom is in a range (0, 0.78), while the value of 0 is not achieved; Ikom for rectangular parcels with a ratio of sides above 1 : 8 equals 0 45 Graph 4.3 Value function (equation 4.22) for standardization of Index of Compactness I'kom (equation 4.21) (adapted after Demetriou, 2011) 46 Graph 4.4 Value function (equation 4.25) for Index of Vertices (adapted after Demetriou, 2011) 50 Graph 4.5. Graph of function 4.29 (left) and graph of function 4.30 (right) for the standardised size of the parcels (adapted after Demetriou,2014) 54 Graph 4.6 Graph of standardising the parcel area (equation 4.31) and Parcel Size Index ( IVP) values in selected parcel sizes (right) 56 Graph 4.7 Histogram of the frequency distribution of Parcel Size Index ( IVP) and descriptive statistics of the pattern for Gorenje 58 Graph 5.1 Graph of standardisation of the PL area (equation 5.7) and IVPL values for PL areas 67 Graph 5.2 Graph of standardisation the PK area (equation 5.8) and IVPK values for PK areas 67 Graph 5.3 Histogram of the frequency distribution of Real Property Fragmentation Index (K) and descriptive statistics of the pattern for Gorenje 74 Graph 5.4 Histogram of the frequency distribution of the size of cadastral extracts for Gorenje (Data source: GURS) 75 Graph 5.5 Histogram of the frequency distribution of Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for Gorenje 75 Graph 5.6 Histogram of the frequency distribution of the size of real property units (PK) for Gorenje 77 Graph 5.7 Histogram of the frequency distribution of the Index of the Size of Real Property Units ( IVPK) for Gorenje 78 Graph 5.8 Histogram of the frequency distribution of Real Property Dispersion Index ( SD) and descriptive statistics of the pattern for Gorenje 81 Graph 5.9 Relationship between indices K and SD for all PLs for Gorenje 81 Graph 6.1 IOVz histogram and the proportion of the area by class for Gorenje 92 Graph 6.2 Histogram of the frequency of patches in various types of land use, value of Kr, and proportion of land use area for Gorenje 93 Graph 6.3 Histogram of land use distribution for Gorenje, showing the Index of Land Use Proportions ( IDr) for Gorenje 94 Graph 7.1 Boxplot of Parcel Shape Index ( IOP) for all fields concerned 96 Graph 7.2 Box plot of Parcel Size Index ( IVP) for all fields concerned 109 Graph 7.3 Boxplot of Real Property Fragmentation Index ( K) for all fields concerned 121 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XXIV Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Graph 7.4 Values of connectivity between the field and the settlement ( P) for the individual field types 146 Graph 7.5 Boxplot of Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for all fields concerned 149 Graph 7.6 Boxplot of Real Property Dispersion Index ( SD) for all fields concerned 152 Graph 7.7 Boxplot of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for all fields concerned 164 Graph 8.1 Boxplot of indices IOP and IOP_FK (Parcel Shape Index) for selected fields concerned 189 Graph 8.2 Boxplot of parcel size indices ( IVP and IVP_FK) for selected fields concerned 191 Graph 8.3 Histogram of the frequency distribution of parcel size indices ( IVP and IVP_FK) for Predoslje 191 Graph 8.4 Boxplot of indices of shape and size of patches ( IOVz and IOVz_FK) for selected fields concerned 197 Graph 9.1 Spider diagram for Parcel Shape Index ( IOP) and Parcel Size Index ( IVP) by all fields 204 Graph 9.2 Dendrogram of cluster analysis based on statistical values of Parcel Shape Index (IOP) 204 Graph 9.3 Dendrogram of field classification based on statistical values of Parcel Size Index ( IVP) 205 Graph 9.4 Dendrogram of field classification based on statistical values of Parcel Shape Index ( IOP) and Parcel Size Index ( IVP) 206 Graph 9.5 Spider diagram for Real Property Fragmentation Index ( K) and Real Property Dispersion Index ( SD) by all fields 207 Graph 9.6 Dendrogram of field classification based on statistical values of Real Property Fragmentation Index ( K) and Real Property Dispersion Index ( SD) 208 Graph 9.7 Dendrogram of field classification based on statistical values of Real Property Fragmentation Index ( K), Real Property Dispersion Index ( SD) and modus of Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) 208 Graph 9.8 Spider diagram of connectivity between the field and the settlement ( P) by all fields 209 Graph 9.9 Spider diagram for indices of land use by all fields 210 Graph 9.10 Dendrogram of field classification based on the value of Simpson's Diversity Index ( SIDI), Use Proportion Index ( IDrmax) and the type of prevailing land use 211 Graph 9.11 Dendrogram of field classification based on the statistical values of Parcel Shape Index ( IOP), Parcel Size Index ( IVP), Real Property Fragmentation Index ( K), Real Property Dispersion Index ( SD), Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL), Simpson's Diversity Index ( SIDI), and Use Proportion Index ( IDrmax) 213 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XXV __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ KAZALO KARTOGRAMOV Kartogram 7.1_1 Indeks oblike parcel ( IOP); grude 99 Kartogram 7.1_2 Indeks oblike parcel ( IOP); grude 100 Kartogram 7.1_3 Indeks oblike parcel ( IOP); delci 101 Kartogram 7.1_4 Indeks oblike parcel ( IOP); delci 102 Kartogram 7.1_5 Indeks oblike parcel ( IOP); delci 103 Kartogram 7.1_6 Indeks oblike parcel ( IOP); sklenjene proge 104 Kartogram 7.1_7 Indeks oblike parcel ( IOP); sklenjene proge 105 Kartogram 7.1_8 Indeks oblike parcel ( IOP); celki 106 Kartogram 7.1_9 Indeks oblike parcel ( IOP); celki 107 Kartogram 7.2_1 Indeks velikosti parcel ( IVP); grude 111 Kartogram 7.2_2 Indeks velikosti parcel ( IVP); grude 112 Kartogram 7.2_3 Indeks velikosti parcel ( IVP); delci 113 Kartogram 7.2_4 Indeks velikosti parcel ( IVP); delci 114 Kartogram 7.2_5 Indeks velikosti parcel ( IVP); delci 115 Kartogram 7.2_6 Indeks velikosti parcel ( IVP); sklenjene proge 116 Kartogram 7.2_7 Indeks velikosti parcel ( IVP); sklenjene proge 117 Kartogram 7.2_8 Indeks velikosti parcel ( IVP); celki 118 Kartogram 7.2_9 Indeks velikosti parcel ( IVP); celki 119 Kartogram 7.3_1 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); grude 123 Kartogram 7.3_2 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); grude 124 Kartogram 7.3_3 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); grude 125 Kartogram 7.3_4 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); grude 126 Kartogram 7.3_5 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); grude 127 Kartogram 7.3_6 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); grude 128 Kartogram 7.3_7 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 129 Kartogram 7.3_8 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 130 Kartogram 7.3_9 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 131 Kartogram 7.3_10 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 132 Kartogram 7.3_11 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 133 Kartogram 7.3_12 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 134 Kartogram 7.3_13 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 135 Kartogram 7.3_14 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 136 Kartogram 7.3_15 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); delci 137 Kartogram 7.3_16 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); sklenjene proge 138 Kartogram 7.3_17 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); sklenjene proge 139 Kartogram 7.3_18 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); sklenjene proge 140 Kartogram 7.3_19 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); celki 141 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XXVI Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Kartogram 7.3_20 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); celki 142 Kartogram 7.3_21 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); celki 143 Kartogram 7.3_22 Indeks posestne razdrobljenosti ( K); celki 144 Kartogram 7.6_1 Indeks posestne razpršenosti ( SD); grude 153 Kartogram 7.6_2 Indeks posestne razpršenosti ( SD); grude 154 Kartogram 7.6_3 Indeks posestne razpršenosti ( SD); delci 155 Kartogram 7.6_4 Indeks posestne razpršenosti ( SD); delci 156 Kartogram 7.6_5 Indeks posestne razpršenosti ( SD); delci 157 Kartogram 7.6_6 Indeks posestne razpršenosti ( SD); sklenjene proge 158 Kartogram 7.6_7 Indeks posestne razpršenosti ( SD); sklenjene proge 159 Kartogram 7.6_8 Indeks posestne razpršenosti ( SD); celki 160 Kartogram 7.6_9 Indeks posestne razpršenosti ( SD); celki 161 Kartogram 7.7_1 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); grude 166 Kartogram 7.7_2 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); grude 167 Kartogram 7.7_3 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); delci 168 Kartogram 7.7_4 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); delci 169 Kartogram 7.7_5 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); delci 170 Kartogram 7.7_6 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); sklenjene proge 171 Kartogram 7.7_7 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); sklenjene proge 172 Kartogram 7.7_8 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); celki 173 Kartogram 7.7_9 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz); celki 174 Kartogram 7.8_1 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); grude 177 Kartogram 7.8_2 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); grude 178 Kartogram 7.8_3 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); delci 179 Kartogram 7.8_4 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); delci 180 Kartogram 7.8_5 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); delci 181 Kartogram 7.8_6 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); sklenjene proge 182 Kartogram 7.8_7 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); sklenjene proge 183 Kartogram 7.8_8 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); celki 184 Kartogram 7.8_9 Indeks deleža rabe ( IDr); indeks razdrobljenosti rabe ( Kr); celki 185 Kartogram 8_1 Izračun indeksov za Zatolmin iz časa nastanka franciscejskega katastra; grude 198 Kartogram 8_2 Izračun indeksov za Vinjole iz časa nastanka franciscejskega katastra; grude 199 Kartogram 8_3 Izračun indeksov za Predoslje iz časa nastanka franciscejskega katastra; delci 200 Kartogram 8_4 Izračun indeksov za Kleče in Podgora iz časa nastanka franciscejskega katastra; sklenjene proge 201 Kartogram 8_5 Izračun indeksov za Parnice iz časa nastanka franciscejskega katastra; celki 202 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XXVII __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ LIST OF CARTOGRAMS Cartogram 7.1_1 Parcel Shape Index ( IOP); irregular blocks 99 Cartogram 7.1_2 Parcel Shape Index ( IOP); irregular blocks 100 Cartogram 7.1_3 Parcel Shape Index ( IOP); furlongs 101 Cartogram 7.1_4 Parcel Shape Index ( IOP); furlongs 102 Cartogram 7.1_5 Parcel Shape Index ( IOP); furlongs 103 Cartogram 7.1_6 Parcel Shape Index ( IOP); continuous strips 104 Cartogram 7.1_7 Parcel Shape Index ( IOP); continuous strips 105 Cartogram 7.1_8 Parcel Shape Index ( IOP); enclosures 106 Cartogram 7.1_9 Parcel Shape Index ( IOP); enclosures 107 Cartogram 7.2_1 Parcel Size Index ( IVP); irregular blocks 111 Cartogram 7.2_2 Parcel Size Index ( IVP); irregular blocks 112 Cartogram 7.2_3 Parcel Size Index ( IVP); furlongs 113 Cartogram 7.2_4 Parcel Size Index ( IVP); furlongs 114 Cartogram 7.2_5 Parcel Size Index ( IVP); furlongs 115 Cartogram 7.2_6 Parcel Size Index ( IVP); continuous strips 116 Cartogram 7.2_7 Parcel Size Index ( IVP); continuous strips 117 Cartogram 7.2_8 Parcel Size Index ( IVP); enclosures 118 Cartogram 7.2_9 Parcel Size Index ( IVP); enclosures 119 Cartogram 7.3_1 Index of Real Property Fragmentation ( K); irregular blocks 123 Cartogram 7.3_2 Index of Real Property Fragmentation ( K); irregular blocks 124 Cartogram 7.3_3 Index of Real Property Fragmentation ( K); irregular blocks 125 Cartogram 7.3_4 Index of Real Property Fragmentation ( K); gular blocks 126 Cartogram 7.3_5 Index of Real Property Fragmentation ( K); gular blocks 127 Cartogram 7.3_6 Index of Real Property Fragmentation ( K); gular blocks 128 Cartogram 7.3_7 Index of Real Property Fragmentation ( K); furlongs 129 Cartogram 7.3_8 Index of Real Property Fragmentation ( K); furlongs 130 Cartogram 7.3_9 Index of Real Property Fragmentation ( K); furlongs 131 Cartogram 7.3_10 Index of Real Property Fragmentation ( K); furlongs 132 Cartogram 7.3_11 Index of Real Property Fragmentation ( K); furlongs 133 Cartogram 7.3_12 Index of Real Property Fragmentation ( K); furlongs 134 Cartogram 7.3_13 Index of Real Property Fragmentation ( K); furlongs 135 Cartogram 7.3_14 Index of Real Property Fragmentation ( K); continuous strips 136 Cartogram 7.3_15 Index of Real Property Fragmentation ( K); continuous strips 137 Cartogram 7.3_16 Index of Real Property Fragmentation ( K); continuous strips 138 Cartogram 7.3_17 Index of Real Property Fragmentation ( K); continuous strips 139 Cartogram 7.3_18 Index of Real Property Fragmentation ( K); continuous strips 140 Cartogram 7.3_19 Index of Real Property Fragmentation ( K); enclosures 141 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XXVIII Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Cartogram 7.3_20 Index of Real Property Fragmentation ( K); enclosures 142 Cartogram 7.3_21 Index of Real Property Fragmentation ( K); enclosures 143 Cartogram 7.3_22 Index of Real Property Fragmentation ( K); enclosures 144 Cartogram 7.6_1 Index of Real Property Dispersion ( SD); irregular blocks 153 Cartogram 7.6_2 Index of Real Property Dispersion ( SD); irregular blocks 154 Cartogram 7.6_3 Index of Real Property Dispersion ( SD); furlongs 155 Cartogram 7.6_4 Index of Real Property Dispersion ( SD); furlongs 156 Cartogram 7.6_5 Index of Real Property Dispersion ( SD); furlongs 157 Cartogram 7.6_6 Index of Real Property Dispersion ( SD); continuous strips 158 Cartogram 7.6_7 Index of Real Property Dispersion ( SD); continuous strips 159 Cartogram 7.6_8 Index of Real Property Dispersion ( SD); enclosures 160 Cartogram 7.6_9 Index of Real Property Dispersion ( SD); enclosures 161 Cartogram 7.7_1 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); irregular blocks 166 Cartogram 7.7_2 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); irregular blocks 167 Cartogram 7.7_3 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); furlongs 168 Cartogram 7.7_4 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); furlongs 169 Cartogram 7.7_5 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); furlongs 170 Cartogram 7.7_6 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); continuous strips 171 Cartogram 7.7_7 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); continuous strips 172 Cartogram 7.7_8 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); enclosures 173 Cartogram 7.7_9 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz); enclosures 174 Cartogram 7.8_1 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index (Kr); irregular blocks 177 Cartogram 7.8_2 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); irregular blocks 178 Cartogram 7.8_3 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); furlongs 179 Cartogram 7.8_4 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); furlongs 180 Cartogram 7.8_5 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); furlongs 181 Cartogram 7.8_6 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); continuous strips 182 Cartogram 7.8_7 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); continuous strips 183 Cartogram 7.8_8 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); enclosures 184 Cartogram 7.8_9 Land Use Proportion Index ( IDr); Land Use Fragmentation Index ( Kr); enclosures 185 Cartogram 8_1 The calculation of the indices for Zatolmin from Franziscan cadaster period; irregular blocks 198 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XXIX __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Cartogram 8_2 The calculation of the indices for Vinjole from Franziscan cadaster period; furlongs 199 Cartogram 8_3 The calculation of the indices for Predoslje from Franziscan cadaster period; furlongs 200 Cartogram 8_4 The calculation of the indices for Kleče and Podgora from Franziscan cadaster period; continuous strips 201 Cartogram 8_5 The calculation of the indices for Pernice from Franziscan cadaster period; enclosures 202 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XXX Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. XXXI __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ SEZNAM KRATIC EDRKGZ Evidenca dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč GURS Geodetska uprava Republike Slovenije IDr Indeks deleža rabe IDr_FK Indeks deleža rabe iz časa nastanka franciscejskega katastra IOP Indeks oblike parcel IOP_FK Indeks oblike parcel iz časa nastanka franciscejskega katastra IOVz Indeks oblike in velikosti zaplat IOVz_FK Indeks oblike in velikosti zaplat iz časa nastanka franciscejskega katastra IVP Indeks velikosti parcel IVP_FK Indeks velikosti parcel iz časa nastanka franciscejskega katastra IVPK Indeks velikosti posestnih kosov IVPL Indeks velikosti posestnih listov IVPL_FK Indeks velikosti posestnih listov iz časa nastanka franciscejskega katastra K Indeks posestne razdrobljenosti K_FK Indeks posestne razdrobljenosti iz časa nastanka franciscejskega katastra Kr Indeks razdrobljenosti rabe Kr_FK Indeks razdrobljenosti rabe iz časa nastanka franciscejskega katastra MKGP Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano PL Posestni list; izpis podatkov o nepremičninah v eni katastrski občini, ki so v lasti istega lastnika ali solastnikov PK Posestni kos; grafično združene soležne parcele (vsaj ena stična stranica) v istem posestnem listu P Indeks povezanosti polja z naseljem PR Indeks števila raznolikih rab RPR Indeks relativne raznolikosti rab SD Indeks posestne razpršenosti SD_FK Indeks posestne razpršenosti iz časa nastanka franciscejskega katastra SIDI Simpsonov indeks pestrosti rabe SIDI_FK Simpsonov indeks pestrosti rabe iz časa nastanka franciscejskega katastra SIEI Simpsonov indeks enakomerne razporeditve rabe Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. XXXII Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ LIST OF ABBREVIATIONS EDRKGZ The Register of Existing Agricultural and Forest Land Use GURS The Surveying and Mpping Authority of the Republic of Slovenia IDr Use Proportion Index IDr_FK Use Proportion Index in the Franciscan Cadastre period IOP Parcel Shape Index IOP_FK Parcel Shape Index in the Franciscan Cadastre period IOVz Index of Shape and Size of Patches IOVz_FK Index of Shape and Size of Patches in the Franciscan Cadastre period IVP Parcel Size Index IVP_FK Parcel Size Index in the Franciscan Cadastre period IVPK Index of Real Property Units IVPL Index of the Size of Cadastral Extracts IVPL_FK Index of the Size of Cadastral Extracts in the Franciscan Cadastre period K Index of Land Fragmentation K_FK Index of Land Fragmentation in the Franciscan Cadastre period Kr Index of Land Use Fragmentation Kr_FK Index of Land Use Fragmentation in the Franciscan Cadastre period MKGP Ministry of Agriculture, Forestry and Food PL Cadastral Extract about a Real Property Unit; extract of information on real properties in a cadastral municipality, owned by one owner or joint owners PK Real Property Unit; graphically combined juxtaposed parcels (at least one contact side) in the same cadastral extract about a real property unit P Index of Connectivity between the Field and the Settlement PR Patch Richness Index RPR Relative Patch Richness Index SD Index of Land Dispersion SD_FK Index of Land Dispersion in the Franciscan Cadastre period SIDI Simpson's Diversity Index SIDI_FK Simpson's Diversity Index in the Franciscan Cadastre period SIEI Simpson's Evenness Index Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 1 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 1 UVOD V doktorski disertaciji (v nadaljevanju: naloga) razvijamo metodološki pristop k razpoznavanju prostorskih vzorcev, ki ga v drugem (aplikativnem delu naloge) preverjamo na različnih tipih poljske razdelitve. Izhajamo iz spoznanja, da prostorski vzorci (razporeditev naselij, krajinski elementi, oblike parcel itd.) določajo zunanjo podobo in zaznavo prostora, njihova oblika pa je odvisna od gospodarskih, družbenih, geografskih in drugih dejavnikov. Vizualna zaznava in razločevanje prostorskih vzorcev sta za človeka enostavna, če so oblike in strukture preproste, prostor pa površinsko obvladljiv. Z večanjem raznolikosti in števila elementov prostora ter njihovim prepletanjem postaja naloga razločevanja težavnejša in neobvladljiva. Hkrati je opisovanje zelo odvisno od subjektivnih opazovalčevih sposobnosti ter predvsem ni enoznačno. Opisovanje prostora je že dolgo predmet zanimanja različnih ved, kar je razvidno iz pregleda literature, ki ga podajamo v nadaljevanju. Opazili smo predvsem pomanjkljivost pristopov (v Sloveniji) z merljivimi, ponovljivimi ter natančnimi metodami. Predvsem v Sloveniji nismo zasledili raziskave, ki bi se lotevala določanja indeksov za opisovanje oblikovnih ter strukturnih značilnosti prostora. Razmišljanja o vzorcih, strukturah in sistemih je sicer razvijala Zavodnik Lamovškova (1998, 1999) na ravni poselitvenega vzorca in ugotovila, da se ti nenehno spreminjajo. Prav ugotovitev o nenehnem spreminjanju je vodila v oblikovanje metodologije, temelječe na indeksih, ki jih lahko uporabimo tudi za spremljanje stanja prostora. Izziv, ki smo si ga zastavili, je, kako izbranim prostorskim elementom in strukturam določiti metrične (merljive) vrednosti, ki bi odražale geometrijske značilnosti prostorskih vzorcev in bi hkrati predstavljale tudi odsev človekovega zaznavanja prostora. Zaradi širokega nabora prostorskih elementov smo raziskovanje v nalogi omejili ter usmerili na preučevanje oblik parcel in vzorcev. Parcele so po obliki, velikosti in prostorski razporeditvi zelo različne v gozdnem, kmetijskem in poseljenem prostoru. Raznolika je tudi raba zemljišč. Raziskovanje oblik in vzorcev vsakega od teh prostorov bi bistveno preseglo okvir te naloge, zato smo se osredotočili na kmetijski prostor, znotraj njega pa na polja. Vzrok za usmeritev v polja je določenost oblik parcel in tipov poljske razdelitve (vzorcev) po Ilešiču (1950). Na ta način smo imeli opisano nično (izhodiščno) stanje ter podlago za preverjanje oblikovanih indeksov in testiranje metodologije. Naloga je torej usmerjena v določanje indeksov za opisovanje in razpoznavanje oblikovnih značilnosti parcel ter vzorcev, ki jih parcele tvorijo v kmetijskem prostoru, natančneje na območju kmetijskih obdelovalnih površin oziroma polja. Četudi se zdi, da so oblike parcel na teh območjih pomembne le za kmetijsko pridelavo in organizacijo kmetijske dejavnosti, temu ni tako. Oblika parcel in vzorec parcel v polju sta zelo povezana z arhitekturo in morfologijo kmečkih objektov (Mušič, 1947; Durjava, 1986). Oblika kmečkega doma se prilagaja parcelam in parcelnemu vzorcu, ki se praviloma iz polja prenaša v naselje. Tako na dolgih ozkih parcelah stojijo stegnjeni domovi, na dolgih širših parcelah vzporedni domovi ali domovi na ključ. Tudi Fister in sod. (1993) poudarijo pomen oblike in razporeditve parcel kot pomembni merili pri oblikovanju naselij. Naselja lahko razvrščamo glede na to, ali so parcele poljubno razporejene v prostoru, ali so vzporedne s cesto, pravokotno na cesto, ali pa mešano razporejene. Na odvisnost med oblikami parcel, tipi krajine in poselitvijo je opozoril Gabrijelčič (Gabrijelčič, 1985; Gabrijelčič in Fikfak, 2002), kasneje pa tudi Fikfakova (2008) pri proučevanju morfologije naselij v Goriških brdih. Raznolikost oblik prostorskih vzorcev je pogojena z zgodovinskim razvojem, z različnimi naravnogeografskimi pogoji, s spremenljivostjo gospodarskih, družbenih in političnih struktur, čemur Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 2 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ je podvržena tudi oblika parcel. V kmetijskem prostoru vplivajo na preoblikovanje parcel in posledično parcelnih vzorcev predvsem spremenjeni načini kmetovanja, pridelovalna specializacija, uvajanje strojne obdelave, politika dedovanja, kmetijsko ureditvene operacije, kolektivizacija, povezana z nacionalizacijo, prehod na pogoje tržnega kmetovanja ter vpliv skupne kmetijske politike EU in države. Posestna razdrobljenost z majhnimi in za sodobno kmetijstvo neustrezno oblikovanimi parcelami v skrajno ozkih jermenih ali na drobno razkosanih grudah se je že v obdobju individualnega/ročnega obdelovanja pokazala za neučinkovito in je predstavljala oviro posameznemu kmečkemu gospodarstvu (Kladnik, 1999; Lisec in sod., 2015). Dodatno vplivajo na spremembo parcelnih oblik kmetijskih zemljišč posegi v prostor, kot je gradnja večjih infrastrukturnih objektov, širitev poselitve (Foški, 2000; Lisec in sod., 2015) ter spremembe reliefa (melioriranje rek, plazovi, ipd). V nasprotju z jasno zaznanimi spremembami parcelnih oblik in vzorcev na območjih zemljiško ureditvenih operacij so spremembe parcelnih oblik in parcelnih vzorcev na območjih, kjer ne prihaja do kompleksnih preurejanj, manj očitne oziroma neraziskane. Študije o spreminjanju kulturnih krajin Slovenije (Ažman Momirski in Kladnik, 2009) kot tudi študije o razpršeni poselitvi (Gabrijelčič in sod., 1996; Zavodnik Lamovšek, 1999), razvoju individualne stanovanjske gradnje v manjših naseljih (Pogačnik in Zore, 1986), ustvarjanju mrežno-mozaičnih vzorcev prepletanja raznovrstnih dejavnosti (Pogačnik, 2000), raziskave s področja spreminjanja rabe prostora (Petek, 2005; Bole in sod., 2007; Lisec in sod., 2013a; Foški, 2016) kažejo na spreminjanje parcelnih oblik predvsem na stiku neposeljenega in poselitvenega prostora. Težnja k večji individualnosti kot odgovor uniformiranosti (Mlinar, 1986: 217) ter težnja vseh prostorskih sistemov k vedno večji kompleksnosti (Zavodnik Lamovšek, 1998) se verjetno odražata na zgodovinsko oblikovanih parcelnih oblikah. Te so v prostoru praviloma nevidne (mnogokrat jih poskušamo interpretirati v povezavi z različnimi rabami prostora), saj predstavljajo administrativno enoto, so pa nedvomno povezane s procesi v prostoru. Splošni trend večanja števila različnih prostorskih enot ob omejenem obsegu zemeljskega površja pomeni njihovo površinsko manjšanje, večjo razdrobljenost, pogosto tudi razpršenost in posledično večjo kompleksnost (Zavodnik Lamovšek, 2007). Drobljenje zemljišč je posledica sprememb lastniških razmerij (dedovanja, odprodaje, opustitve kmetovanja, skupnega lastništva) (Donnelly in Evans, 2008), hkrati pa na preoblikovanje zemljiških enot vplivajo tudi gospodarski, demografski, politični in prostorski procesi. Procesi se razlikujejo v kmetijskem, gozdnem poselitvenem prostoru. Nekateri avtorji (Brown in sod, 2000) celo poudarjajo, da so oblike zemljiških enot kmetijskega in gozdnega prostora »naravnih« oblik, saj jih je človek v zgodovini oblikoval izhajajoč iz potreb po obdelovanju zemljišč, medtem ko so zemljiške enote v gosto poseljenih območjih zaradi močnih gospodarskih vzvodov in administrativnih omejitev »umetne« tvorbe, ki ne izhajajo iz naravnih zakonitosti in človekovih potreb. O »naravni« obliki zemljiških enot kmetijskega in gozdnega prostora lahko govorimo le do takrat, ko jih zaradi potreb intenzivnega kmetijstva načrtno ne preoblikujemo. V družbah s parcelno orientirano zemljiško administracijo (Zupan in sod., 2015) je parcela osnovna prostorsko-zemljiška enota, ki jo razumemo kot del zemeljskega površja, praviloma z enovito rabo in opredeljena z obliko. Zgodovinska dejstva povezujejo prvotni nastanek in oblikovanje parcel v kmetijskem prostoru predvsem s tehnikami kmetovanja ter tudi z gospodarskimi in družbenimi odnosi ter s kolonizacijo. Danes so vzroki za preoblikovanje parcel najpogosteje podvrženi gospodarskim gonilnim silam pa tudi novim trendom v urbanizmu, varstvu okolja in splošno v prostorskem razvoju. Večina tuje strokovne literature o proučevanju spreminjanja parcelnih oblik, je s področja kmetijstva, krajinske ekologije, geografije in ekonomije. Krajinski ekologi razvijajo krajinsko metriko za Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 3 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ določanje in proučevanje krajinskih vzorcev, spremljanje spreminjanja krajine ter za ugotavljanje vzrokov zanje. Wu in sod. (2002) so ob natančni analizi krajinskih značilnosti ugotovili, da so te v veliki meri povezane tudi z velikostjo in obliko parcel ter da je krajina odsev oblike parcel. Podobno so ugotovili Munroe in sod. (2005), ko so krajinsko pestrost povezali z lastniško strukturo parcel. Hkrati opozarjajo, da se podoba krajine izgubi, če se opravlja analiza na prevelikih prostorskih enotah, zato poudarjajo nujnost proučevanja in razumevanja dogajanja na ravni parcele. Do podobne ugotovitve sta prišla Bell in Irwin (2002) ob preučevanju vpliva oblike parcel na zunanjo podobo poseljenega in neposeljenega prostora. Bain in Brush (2004) sta želela vzpostaviti stanje parcelnih vzorcev ob naseljevanju Evropejcev na delu območja Maryland (ZDA) s poglobljeno študijo kompleksnosti parcelnih oblik. Ugotovila sta, da se odstopanje od pravilnega kvadrata s časom povečuje, in to predvsem v neurbaniziranem prostoru, medtem ko se v urbaniziranem prostoru parcele približujejo vedno bolj pravokotnim oblikam. Nadalje sta ugotovila, da urbanizacija in suburbanizacija brišeta obstoječe parcelne vzorce, ter poudarila pomen uporabe zgodovinskih katastrskih načrtov za razlago obstoječega in prihodnjega stanja. Zemljiške parcele ustvarjajo morfološke vzorce, ki se sicer spreminjajo, vendar hkrati ohranjajo svojo prvotno zasnovo. Proučevanja parcelnih oblik in vzorcev pri prostorskih študijah zagovarja Irwin (Bell in Irwin, 2002; Irwin in Bockstael, 2004; Irwin in Bockstael, 2007), saj v svojih številnih študijah venomer izhaja iz ravni zemljiških parcel. Na podlagi spreminjanja oblike parcel ali namenske rabe, predvsem v stanovanjsko, je ugotavljala vzroke za razvoj razpršene poselitve. Irwin in Bockstael (2004) sta ugotovili, da so v ZDA pod večjim pritiskom za razvoj poselitve zemljiške parcele na območjih z manjšo gostoto poselitve in na neokrnjenih podeželskih območjih ter da povečano zgoščevanje poselitve na poselitvenih območjih povzroča nenadzorovano razpršenost v primestnih območjih. Tezo sta podkrepili z raziskavo (Irwin in Bockstael, 2007), v kateri sta izhajali iz predpostavke, da ljudje po naravnem vzorcu obnašanja težimo k čim večji medsebojni oddaljenosti ter nas zato majhne parcele z veliko gostoto poselitve v urbanih ali suburbanih območjih preusmerijo na območja večje prostorske razpršenosti. Zato predlagata oblikovanje večjih parcel, kar bi omogočilo več zasebnosti in zelenega prostora, zadovoljilo kritično razdaljo individualnosti ter tako zmanjšalo nenadzorovano razpršeno poselitev. Pri tem moramo vedeti, da so smernice urbanega razvoja v ZDA drugačne kot v Evropi. Fialkowski in Bitner (2008) sta pokazala, da se velikost parcel povečuje z oddaljenostjo od mestnih središč ter da si lahko že s preučevanjem parcelnih vzorcev brez poznavanja drugih elementov prostora ustvarimo zadovoljivo sliko prostora. York in sod. (2011) so v svoji raziskavi proučevali preoblikovanje in drobljenje parcel v bližini večjih izbranih mest v Avstraliji, Ameriki in Evropi. Ugotovili so, da je porazdelitvena funkcija drobljenja parcel zelo podobna za mesta na različnih celinah, z velikimi zgodovinskimi, družbenimi in geografskimi razlikami. Tako so izpostavili pomen proučevanja parcelnih oblik in vzorcev v velikem merilu in opozorili na podobne trende na svetovni ravni. Kljub ugotavljanju podobnosti procesov parcelne razdrobljenosti na svetovni ravni (York in sod., 2011) so raziskave usmerjene predvsem v proučevanja obstoječih krajinskih ali poselitvenih vzorcev, v manjši meri pa se ukvarjajo z vzročnimi procesi, ki so do dejanskega stanja pripeljali (Irwin in Geoghegan, 2001; Krausmann in sod., 2003). Med literaturo z ekološko-krajinskega področja in literaturo s področja proučevanj spreminjanje rabe prostora zaradi razvoja poselitve je zelo malo povezav in vsebinskega dopolnjevanja (York in sod., 2011). Pravzaprav gredo raziskave po dveh vzporednih tirih. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 4 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 1.1 Predstavitev delovnih hipotez Delovne hipoteze doktorske disertacije izhajajo iz spoznanja, da se strukture v prostoru spreminjajo. Parcelni vzorci so v največji meri odvisni od oblike parcel, njihove prostorske razporeditve, posestne razdrobljenosti in razpršenosti ter od vrste in raznolikosti rastlinskega pokrova oziroma rabe prostora. Za opisovanje prostorskih struktur, njihovo razločevanje ter spremljanje procesov je smiselno določiti merljive kazalnike (indekse). Zato postavljamo tri delovne hipoteze: Hipoteza 1: Parcelno obliko in parcelne vzorce je poleg uveljavljenega opisnega načina možno določiti tudi s številčnimi indeksi. Hipoteza 2: Z dobro določitvijo indeksov lahko razmejujemo različne prostorske oblike in vzorce. Hipoteza 3: Indeksi omogočajo metodološko natančno, merljivo in tudi lažje spremljanje sprememb v prostoru. Ob tem smo si zastavili naslednja raziskovalna vprašanja:  Ali je mogoče numerično in ne le opisno opredeliti parcelne oblike in vzorce?  Kako oblikovati indekse, da bodo nedvoumno opredeljevali oblikovne in druge značilnosti prostora?  Kako se parcelne oblike in posledično parcelni vzorci spreminjajo?  Kako je parcelna oblika – in še bolje vzorec – povezana s posestno razdrobljenostjo in razpršenostjo?  Kako sta parcelna oblika in vzorec povezana z rabo prostora oziroma pokrovnostjo in obratno?  Ali lahko z zastavljenimi indeksi merimo tudi druge prostorske vzorce in sestavine (npr. vzorec poselitve)? 1.2 Cilji raziskovanja in pričakovani rezultati Glavni cilj doktorske disertacije je, na podlagi oblikovanih hipotez naloge, poiskati, oblikovati in preveriti indekse za numerično opisovanje parcelnih oblik in vzorcev. Parcelne vzorce bomo s pomočjo indeksov proučevali na območju polja, kjer imamo že določene parcelne oblike in tipe poljske razdelitve po Ilešiču (1950), kar nam omogoča preveritev ustreznosti oblikovanih indeksov. Časovna odmaknjenost današnjega časa od takrat, ko je tipe poljske razdelitve določil Ilešič, je dovolj dolga, da lahko pričakujemo tudi spremembe v prostoru ter indekse preverimo na časovno občutljivost. Cilj raziskovanja je medsebojno povezati tri temeljne značilnosti polja, to je obliko posamezne parcele in vseh parcel polja (parcelni vzorec), posestno razdrobljenost in razpršenost ter rabo prostora oziroma rastlinski pokrov. Izziv je določiti indekse za vse tri značilnosti polja in preveriti, ali med njimi obstajajo korelacije. Menimo namreč, da vse tri značilnosti odločilno vplivajo na oblikovanje polja in tudi na našo zaznavo npr. razdrobljenosti polja. Na podlagi določenih indeksov bomo lahko odgovorili na zastavljena raziskovalna vprašanja ter preverili pravilnost delovnih hipotez. Pričakujemo, da bodo rezultati pokazali možnost nedvoumnega določanja in razločevanja parcelnih oblik in parcelnih vzorcev ter morebiti napeljali na posebnosti v posameznem tipu poljske razdelitve. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 5 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ S primerjavo stanja izbranih polj v dveh časovnih obdobjih želimo preveriti tudi možnost spremljanja spreminjanja tipov poljske razdelitve oziroma njihovih značilnosti. 1.3 Uporabljene raziskovalne metode Za izdelavo naloge smo uporabili metodološki pristop dela v zaporednih vsebinskih korakih. Koraki vodijo od opredelitve problema in ciljev naloge ter oblikovanja delovne hipoteze do vzpostavitve metode dela za določanje značilnosti tipov poljske razdelitve ter empiričnega preverjanja predlagane metode. V nalogi uporabljamo kombinacijo različnih znanstvenih metod dela. V prvi fazi raziskave je bil poudarek na oblikovanju teoretičnih izhodišč na podlagi pregleda literature. Raziskovalna metoda dela se dopolnjuje s kompilacijo (zbiranjem), deskripcijo (opisovanjem) in komparacijo (primerjavo) rezultatov že objavljenih del s področja obravnave. V empiričnem delu naloge so uporabljene matematične metode (izračuni, obdelave podatkov, grafične upodobitve), kartografske metode in tehnike ponazoritve dobljenih rezultatov, metode klasifikacije, opisovanja (deskripcije), medsebojnega primerjanja (primerjanje enakih, podobnih rezultatov) ter nato dedukcije (sklepanja). Hipoteze bodo potrjene ali ovržene s pomočjo statistične obdelave podatkov in statističnega preverjanja. Poleg statistike, s katero predstavljamo bistvene skupne značilnosti dobljenih vrednosti za posamezne indekse in upodobitve rezultatov z grafikoni, bomo uporabili tudi analizo medsebojne povezanosti dobljenih vrednosti (korelacija) in metode hierarhičnega razvrščanja. V zaključnih poglavjih naloge bomo uporabili sintezo (pojasnjevanje in povezovanje dobljenih rezultatov v celoto) ter na podlagi dedukcije (sklepanja) oblikovali sklepne misli in odprli razpravo. Metodologija dela je podrobneje obrazložena še v poglavju 3 ter podrobneje v uvodnih poglavjih posameznih vsebinskih sklopov. 1.4 Struktura naloge Naloga je razdeljena v štiri osnovne vsebinske sklope (slika 1.1). Prvi sklop predstavljajo poglavje z opisom teme naloge, oblikovane in obrazložene so delovne hipoteze, pričakovani cilji raziskovanja, metode dela, opredeljen je delovni proces in ključni podatki za empirični del naloge. V tem delu naloge so podana tudi osnovna spoznanja o obravnavanih tipih poljske razdelitve v Sloveniji. V osrednjem delu, ki predstavlja težišče naloge in obsega tri poglavja, predstavljamo teoretična izhodišča s pregledom literature za določanje indeksov po treh vsebinskih področjih. Izbor ustreznih indeksov smo naredili na podlagi pregleda relevantnih znanstvenih objav, v odvisnosti od namena uporabe in posebnosti parcelnih oblik in tipov poljske razdelitve v Sloveniji. Vse indekse preverimo na enem izbranem polju. V tretjem empiričnem delu naloge preverjamo indekse na izbranih poljih. Obsežna kartografska in grafična gradiva nazorno kažejo rezultate izvedenih analiz za vsako izbrano polje. Rezultate združimo po različnih tipih poljskih vzorcev, jih statistično obdelamo, kar omogoča medsebojna primerjava Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 6 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ indeksov za vsako polje. V posebnih poglavjih so predstavljeni rezultati indeksov za posamezen tip poljske razdelitve ter izračun in analiza indeksov za izbrana polja iz časa nastanka franciscejskega katastra. Na podlagi testnih primerov je že mogoče odgovoriti na zastavljena delovna vprašanja. Potrditev delovne hipoteze, ugotovitve ter razprava so v četrtem sklopu naloge. Podajamo možnosti uporabe metodologije na drugih znanstvenih področjih ter predvsem v drugih prostorskih študijah. Primanjkljaj tovrstnih študij odpira široko možnost uporabe metodologije v poseljenem in neposeljenem prostoru, na vseh ravneh raziskovanja. Izpostavljamo doprinos k razvoju stroke in znanosti. Slika 1.1 Shematični prikaz strukture naloge v povezavi s procesom njene izdelave Figure 1.1 A schematic of the dissertation structure in relation to its production process Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 7 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 2 TIPI POLJSKE RAZDELITVE V SLOVENIJI KOT IZHODIŠČE RAZISKOVANJA Prvi, ki je v Sloveniji proučeval agrarno zgodovino in pri tem opozoril tudi na zemljiško razdelitev, je bil že leta 1905 Levec (Ilešič, 1950: 10), kasneje pa sta se s podobnim proučevanjem ukvarjala Hoffer (1907) in Stegenšek (1910). Po prvi svetovni vojni so se s področjem poljske razdelitve ob zgodovinarjih začeli ukvarjati geografi Sidaritsch (1925), Schmid (1926 in 1928) in Vatovec (1927), slednji je prvi v znanstveni literaturi obravnaval tipe poljske razdelitve in zanje poiskal tudi ustrezno terminologijo (Ilešič, 1950: 11). Tudi Blaznik se je pri preučevanju Selške doline in o kolonizaciji Poljanske doline dotaknil zemljiške razdelitve (Ilešič, 1950: 11) in opozoril na pomen študij katastrskih načrtov (Ilešič, 1950: 11). Proučevanje tipov poljske razdelitve do leta 1950 je opisal Ilešič (Ilešič, 1950: 813). Temelje sistema poljske razdelitve na Slovenskem je v petdesetih letih prejšnjega stoletja postavil Ilešič (1950). Kot glavni vir proučevanja sistema poljske razdelitve so mu služili katastrski načrti franciscejskega katastra in reambulirani katastrski načrti, ki jih je povezal z izsledki zgodovinarjev o gospodarskem razvoju in razvoju poselitve na Slovenskem ter s predhodnimi študijami kolegov geografov. Poljska razdelitev je posledica naseljevanja (kolonizacije) in je bila predvsem v zgodnjem obdobju naseljevanja odvisna od tehnik obdelovanja kmetijskih površin in uporabe kmečkega orodja (npr. rala ali kasneje pluga); prav tako tudi od naravnogeografskih pogojev (naklona, nadmorske višine, vrste in kakovosti tal oziroma prsti) (Ilešič, 1950: 9498). Že Ilešič je ugotovil, da je poljska razdelitev v veliki meri povezana tudi s tipom vaškega naselja in organizacijo kmetije (Ilešič, 1950: 102) ter funkcijsko in arhitekturno zasnovo vaškega doma. Poudaril je, da sprememba poljske razdelitve spremeni tudi podobo naselja (Ilešič, 1950: 102), saj sta polje in vas vzročno povezana. Celovita obravnava slovenskega ozemlja ter znanstveni pristop k proučevanju vzrokov in zgodovinskih dejstev za nastanek posameznega tipa poljske razdelitve, ob uvajanju ustrezne terminologije, kot je to izvedel Ilešič, je še danes osnovno izhodišče pri tipizaciji poljske razdelitve. Ta pristop in tipizacijo je povzel tudi Blaznik (1970). Kladnik (1985, 1998, 1999) prav tako poudarja pomen različnih oblik zemljiških parcel, v katerih se zrcali pestrost naravnih razmer in prilagoditev človeka pokrajini. Pri tipizaciji poljskih razdelitev gre za poskus vrednotenja součinkovanja bistvenih naravnogeografskih elementov pokrajine, kolonizacije, zgodovinskega razvoja kmetijstva, tipa naselij in kmečkih domov ter kmetijske pridelovalne usmerjenosti. Urbančeva (2002) je ugotovila, da je vloga poljske razdelitve v povezavi s pripadajočimi naselji in načini obdelovanja pomembna pri tipizacijah kulturnih pokrajin, Petek (2005) pa je poudaril pomen poljske razdelitve pri spremljanju spreminjanja rabe tal v alpskem svetu. Pojma poljska in zemljiška razdelitev je pojasnil Blaznik (1970: 185). Poljska razdelitev zajema značilne oblike parcel v razdelitvi orne zemlje (njiv) in vmesnih travnikov ter temelji na določenem agrarnem sistemu. Širši pojem kot poljska razdelitev je zemljiška razdelitev, pod katero razumemo oblike parcelacije, ne le orne zemlje, ampak tudi drugih zemljišč (travniških kompleksov, pašnikov, gozdov ipd.). Predmet proučevanja poljske razdelitve so njivske parcele in njihove skupine, torej kosi obdelovalne površine, ki so v razvoju dobili razmeroma ustaljeno obliko glede na to, da so bili po lastnini, praviloma pa tudi po rabi in donosnosti, enotni (Blaznik, 1970: 185). Kot smo že poudarili, je Ilešič (1950) prvi izvedel analizo polj in podal tipologijo poljske razdelitve. Ugotovil je, da za določitev tipov poljske razdelitve potrebujemo različna merila (Ilešič, 1950: 16). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 8 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Tipe poljske razdelitve lahko razlikujemo po izvoru nastanka, po agrarnem režimu ali opisno (deskriptivno) glede na obliko parcel in zunanjo podobo polja (prav tam, str. 16). Kljub zavedanju, da so vsa tri merila ključna za medsebojno razlikovanje, je največjo težo pripisal deskriptivni metodi, s katero lahko na podlagi katastrskih načrtov natančno razločimo oblike parcel ter zunanjo podobo polja (prav tam, str. 16). Hkrati je ugotovil, da je v Sloveniji zelo malo čistih tipičnih oblik ter zelo veliko prehodov med posameznimi vrstami. Ilešič (1950: 1718) razlikuje štiri glavne tipe poljske razdelitve: 1: polja v pravih in prvotnih grudah, 2: polja v pravih ali pravilnih delcih, 3: polja v sklenjenih progah in 4: polja v celkih in drugotnih grudah s prevlado celkov. Ta shema je bila izhodišče njegovega raziskovanja, vendar je kmalu ugotovil, da je preozka in preveč enostavna, zato jo je dopolnil. Za Slovenijo je namreč značilno, da imamo sorazmerno malo čistih, tipičnih oblik, imamo pa veliko prehodov, tako med delci in grudami, med delci in sklenjenimi progami in med grudami in celki (Ilešič, 1950: 16). Prehodne poljske oblike ali kombinacije poljskih oblik je razvrstil v: 5: polja v kombinaciji sklenjenih prog in pravilnih delcev, 6: polja v celkih in drugotnih grudah s prevlado drugotnih grud, 7: polja v prehodnih oblikah med grudami in delci ter 8: polja v nepravih ali grudastih delcih. V nadaljevanju naloge nas zanimajo le čisti tipi poljske razdelitve, ki jih tudi na kratko predstavljamo po Ilešiču (1950). Polja v pravih in prvotnih grudah (polja v grudah) (Ilešič, 1950: 18–36) Polja v grudah so v Sloveniji nastala na dva načina: prvotna razdelitev na grude ter razkosanje celkov ali drugotna razdelitev na grude. Grudasta razdelitev, ki je nastala z razkosanjem celkov, je uvrščena v prehodne oblike, zato se bomo osredotočili le na polja v pravih in prvotnih grudah. Razdelitev polja na prvotne grude je najstarejša oblika poljske razdelitve v Srednji in Vzhodni Evropi in tudi v Sloveniji. Vsem prvotnim razdelitvam na grude ne moremo pripisati iste starosti, temveč je ta oblika lahko nastajala v različnih obdobjih srednjeveške razdelitve. Označba »prvotnosti« je umestna ne glede na starost nastanka, saj poudarja prvotno razkosanje polja in je nastala ob naselitvi (v nasprotju z drugotnimi grudami, ki so nastale z razkosanjem celka). Geografska razširjenost prvotnih grud v Sloveniji je zelo velika. V Sloveniji je značilna za zaselke, zato so jo pogosto imenovali tudi zaselška razdelitev polja. Ker so ugotovili, da se tovrstna razdelitev polja pojavlja tudi ob gručastih naseljih in razloženih naseljih, so izraz »zaselška razdelitev polja« kasneje opustili. Zemljiški deleži posameznih kmetij so brez reda in sistema pomešani med seboj ter po večini v nepravilnih, grudastih kosih, ki se včasih do nesmisla zajedajo druga v drugo ali pa se prepletajo s travniškimi in gozdnimi zaplatami ter jeziki (Ilešič, 1950: 27). Značilno se pojavlja v razgibanem nižjeležečem svetu, v morenskem svetu (primer Zatolmin, slika 2.1), na prisojnih pobočjih, čim preide svet v ravnino, pa poljska oblika preide v prehodno obliko k delcem. Seveda so tudi izjeme in razdelitev na prvotne grude najdemo tudi v povsem ravninskem svetu (npr. Preska pri Medvodah). Prvotne grude najdemo tudi na vinogradniških in sadjarskih območjih (vinogradniške in sadjarske grude), kjer je oblikovanje Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 9 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ polj odvisno od terena na terasah. Pojavljajo se predvsem na območjih s prevlado domače kmečke posesti ali pa so se vinogradi obdelovali s koloni. Tovrstne vinogradniške grude so izredno lastniško in parcelno razdrobljene, rabe se močno mešajo. Hkrati lahko razdelitev na grude srečamo tudi na kraškem območju, kjer so grude v dolinah kraških vrtač. Slika 2.1 Razdelitev na prvotne grude, Zatolmin (Ilešič, 1950) Figure 2.1 Division into original irregular blocks, Zatolmin (Ilešič, 1950) Na podlagi Ilešičevih opisov (Ilešič, 1950: 18–36) različnih primerov polj v grudah smo oblikovali osnovne značilnosti tipa poljske razdelitve na grude: - zelo velika in nesistematična posestna razdrobljenost (razmetanost posesti), - zelo velika parcelna razdrobljenost (veliko majhnih posestnih kosov), - zelo nepravilne oblike parcel, ki se včasih do nesmisla zajedajo druga v drugo, - pojavljajo se parcele v parceli, - zelo veliko prepletanje travniških, njivskih in gozdnih zaplat ter ozkih jezikov vegetacije, - polje je v glavnem odprto. V nadaljevanju naloge za ta tip poljske razdelitve uporabljamo skrajšani izraz polja v grudah ali kratko grude, pri čemer se pojem nanaša na polja v pravih in prvotnih grudah, torej na osnovno in izvorno poljsko razdelitev na grude. Polja v pravih ali pravilnih delcih (polja v delcih) (Ilešič, 1950: 36–52) Polja v pravih delcih se pojavljajo ob velikih sklenjenih vaseh, v glavnem na večjih ravninah ter na notranjskem krasu in dolenjskem krasu. Celotno polje je razdeljeno na več poljskih skupin različnih oblik in velikosti, glede na kakovost tal, nekdanje kolobarjenje posameznih kultur (ozimine, jarega žita, prahe) ali pa potreb vasi po pridobivanju novih poljskih krčevin. Vsaka poljska skupina je razkosana na vzporedne njive, z razmerjem stranic, ki je lahko med kompleksi v razmerju od 1 : 10 pa tudi do 1 : 30, v ekstremu tudi v razmerju 1 : 140 (Nemška vas). Posamezne parcele so pretežno pravilnih pravokotnih ali jermenastih oblik. Jermenaste oblike so posledica boljše kakovosti zemlje in večjega interesa različnih kmetov. Ozki jermeni so ponekod razviti do nesmisla, vendar v jasno izraženih zemljiških kompleksih. Smeri njiv se spreminjajo od polja do polja, običajno tako, da prevladujeta na celotnem polju dve, med seboj pravokotni smeri. Vsaka parcela pripada drugi kmetiji oziroma vsak kmet ima eno ali več parcel na vsakem od teh delov celotnega polja, kar pomeni veliko posestno razdrobljenost kmetij. Kmet ima svoje parcele razporejene po vsem vaškem zemljišču, Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 10 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ vendar, v nasprotju z grudami, enakomerno in sistematično. Polje je praviloma odprto, kar pomeni, da med njivami ni vidne meje, le izjemoma jih medsebojno loči poljska pot ali ozara. Razdelitev na prave delce je v Sloveniji precej razširjena. Pravilnost tega sistema ni toliko v pravilnih oblikah in smereh parcel (na rahlo razgibanem terenu postanejo oblike in smeri nekoliko bolj raznolike), temveč v shematičnosti poljskega sistema, v katerem se sistematično pojavljajo njive različnih kmetij. V polja pravilnih delcev je Ilešič (1950) uvrstil le polja s pravilno in sistematično razporeditvijo njiv, vse ostale kombinacije in nepravilne oblike polj pa v prehodne oblike med delci in grudami ali polja grudastih delcev. Tipičen primer razdelitve na pravilne delce so polja naselij Arja vas (slika 2.2), Žerovnica in Tišina (Ilešič, 1950). Slika 2.2 Razdelitev na pravilne delce, Arja vas (Ilešič, 1950) Figure 2.2 Division into regular blocks (furlongs), Arja vas (Ilešič, 1950) Na podlagi Ilešičevih opisov (Ilešič, 1950: 36–52) različnih primerov polj v pravih ali prvotnih delcih smo oblikovali osnovne značilnosti tipa poljske razdelitve na delce: - zelo velika, vendar sistematična posestna razdrobljenost (razmetanost posesti), - zelo velika parcelna razdrobljenost, predvsem ob prisotnosti jermenov, - pravilne oblike parcel (pravokotne), jermenaste oblike parcel (veliko razmerje med stranicami), - malo prepletanja različnih rab, praviloma obdelovalne površine in travniki, - polje je odprto. V nadaljevanju naloge za ta tip poljske razdelitve uporabimo skrajšani izraz polja v delcih ali kratko delci, pri čemer se pojem nanaša na polja v pravih in prvotnih delcih, torej na osnovno in izvorno poljsko razdelitev na delce. Polja v sklenjenih progah (Ilešič, 1950: 74–80) Razdelitev na sklenjene proge se je pojavila v visokem ali poznem srednjem veku (od 9. do 14. stoletja), sočasno z nastankom pravilnih delcev, zato se oba sistema pogosto prepletata. Nastanek sklenjenih prog je posledica načrtne kolonizacije pod vodstvom zemljiškega gospoda in uveljavljanja agrarno-individualističnih teženj kmetovanja takratnega časa ali nove obdelovalne tehnike. Za vasi ob sklenjenih progah je značilen preostanek starega agrarnega kolektivizma v skupni posesti (nem. die Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 11 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Gemein), ki ga mlajše vasi tega tipa (t.i. gozdne vasi) ne poznajo vedno. Blaznik (1970) poudarja, da tovrstna razdelitev izvira iz načrtne kolonizacije ter je mlajšega nastanka. Posledično tudi ni več posestne razdrobljenosti. Pri sklenjenih progah se prvič pojavi jasna razdelitev zemljiških deležev posameznih lastnikov. Ti namreč niso več pomešani, kakor so na primer pri delcih ali grudah. Vsaka kmetija je prvotno imela eno široko sklenjeno progo (njivo ali travnik). Tipične sklenjene proge so široke od 50 do 100 m in potekajo od domačije na eni strani polja do roba gozda ali skupnega pašnika na drugi strani polja. Od vsake domačije je vzdolž proge vodila tudi pot. Danes so poti pogosto spremenjene v dolge pašniške proge. Naselja imajo značilno vzdolžno strukturo domačij oziroma hiš. Praviloma se na vsaki progi (v Sloveniji) pojavijo tudi stegnjeni kozolci. Proge v večini primerov potekajo samo na eni strani naselij, od območja suhe prodne ravnine do mokrega ilovnatega ravninskega sveta ali vznožje hriba (log, pašnik ali gozd) oziroma nekdanje skupne posesti (gmajne). Manj pogosti so primeri, ko je vas na sredini polja, naokoli pa so razporejena polja v progah. Polje je praviloma odprto, kar pomeni, da se njive stikajo. Takšna razdelitev je sistemu zadružnega kmetijstva predstavljala manj ovir kot razdelitev na delce in grude. Tudi tam, kjer so proge zelo ozke in razkosane, jih je mogoče združiti in obdelovati skupaj, kar pri razdrobljenosti parcel na grude in delce ni mogoče. Slika 2.3 Razdelitev na sklenjene proge, Bitnje (Ilešič, 1950) Figure 2.3 Division into continuous strips, Bitnje (Ilešič, 1950) Najbolj nazoren primer razdelitve na sklenjene proge je naselje Bitnje (slika 2.3). Z analizo nastanka in razvoja kraja se je podrobneje ukvarjal Blaznik (1975), zanimivo pa je tudi proučevanje Dalla Valleta in Ogorelčeve (1987) o prostorskem spreminjanju naselja Bitnje in sosednje Žabnice. V svojem raziskovanju sta sistematično proučili razvoj parcelacije, zasnovo vasi in značilnosti stavb za obdobje od leta 1825 do 1977, pri tem pa so jima kot vir služili podatki franciscejskega katastra. Poleg Bitenj srečamo sklenjene proge pretežno v Ljubljanski kotlini, značilne so tudi za vas Podgorje pri Kamniku. Polja v sklenjenih progah na Ljubljanskem barju imajo med polji namesto poti praviloma vodni jarek (Črna vas). Poleg pravih sklenjenih prog se pojavljajo razlomljene, krčevinaste proge. Na podlagi Ilešičevih opisov (Ilešič, 1950: 74–80) različnih primerov polj v sklenjenih progah smo oblikovali osnovne značilnosti tipa poljske razdelitve sklenjenih prog: - ni lastniške razdrobljenosti, en lastnik – ena proga, Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 12 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ - ni parcelne razdrobljenosti, parcele so ozke in dolge, površinsko velike, - parcele imajo obliko dolgih jermenov, redko so jermeni prekinjeni (razlomljene krčevinaste proge), - polje je odprto, - malo prepletanja različnih rab, praviloma njive, vrtovi, travniki. V nadaljevanju naloge za ta tip poljske razdelitve uporabimo skrajšani izraz polja v sklenjenih progah ali kratko sklenjene proge. Polja v celkih in drugotnih grudah s prevlado celkov (polja v celkih) (Ilešič, 1950: 85–92) Celek je zemljiška posest, ki se v enem samem kosu razprostira okoli kmečkega gospodarstva, praviloma samotne kmetije (SSKJ, 2000). Kladnik (1999) dodaja, da so sklenjeni kosi okoli kmečkega doma največkrat nepravilno oblikovani. Zemljišča v enem kosu so praviloma tudi pri sklenjenih progah, vendar so v celku ta zemljišča kot celota širša in krajša, navadno brez pravilne omejitve. Njive in travniški kosi imajo praviloma grudasto obliko. Po morfologiji (zgradbi), stopnji zaprtosti, samobitnosti kmetijskega režima in prepletanju z drugimi oblikami poljske razdelitve razlikujemo zaprti celek, polodprti celek, odprti celek, razkosani celek in razloženi celek (Kladnik, 1999). Razkosani celki imajo značilno delitev na grude in so značilni za zaselke v hribovitem svetu. Slika 2.4 Razdelitev na celke, Kokra (Ilešič, 1950) Figure 2.4 Division into enclosures, Kokra (Ilešič, 1950) Oblika in funkcija celka sta pogojena z naravo poseljenega zemljišča in z družbenim redom kolonizacijske dobe (Anko, 1980). Agrarni režim je strogo individualen. Prvotno so mislili, da je celek najstarejša oblika poselitve iz časov Keltov (Meitzen, 1895, cit. po Ilešič, 1950: 90) ali iz obdobja pred germanizacijo (Schlüter, 1900, cit. po Ilešič, 1950: 90). Raziskovalci po prvi svetovni vojni so na podlagi številnih študij zgodovinarjev in geografov ugotovili, da so v Sloveniji (in tudi drugod v Evropi) celki praviloma najmlajša poselitev visokega do poznega srednjega veka (15.–17. stoletja in tudi kasneje), ko je bila kolonizacija primernejših zemljišč v dolinskem in gričevnatem svetu zaključena (Blaznik, 1970, Ilešič, 1950: 9192). Zato so celki praviloma v hribovitem in goratem, zlasti v alpskem in predalpskem svetu (Kokra, slika 2.4), kjer naravni pogoji drugačne zemljiške delitve niti ne omogočajo, pogosti pa so tudi na območju zahodnega gozdnatega krasa (Čepovan, Banjška planota, Idrijsko hribovje), v Posavskem hribovju, na območju Polhograjskih dolomitov, Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 13 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ delno tudi na Dolenjskem in v Slovenskih goricah. V ravninah so le osamljeni primeri. Ponekod so se iz samotnih kmetij in celkov razvili zaselki. Na podlagi Ilešičevih opisov (Ilešič, 1950: 85–93) različnih primerov razdelitve zemljišč na celke ter Anka (1980), ki je proučeval celke na Koroškem (Pernice), smo oblikovali osnovne značilnosti te razdelitve: - ni lastniške razdrobljenosti, praviloma en lastnik celka, - parcele so oblikovane v grude in nepravilnih oblik, praviloma velike, - polje je odprto, polodprto ali zaprto (v odvisnosti od tipa celka), - prepletanje različnih rab, praviloma njive, vrtovi, travniki, pašniki, vendar velika zaokrožena območja, četudi več zemljiških kosov. V nadaljevanju naloge za ta tip poljske razdelitve uporabljamo skrajšani izraz polja v celkih ali kratko kar celki, pri čemer se pojem nanaša na polja v celkih in drugotnih grudah s prevlado celkov, torej na osnovno in izvorno poljsko razdelitev na celke. Primerjalna preglednica osnovnih tipov poljske razdelitve Značilnosti čistih tipov poljske razdelitve so zbrane v preglednici 2.1. Iz nje razberemo medsebojne podobnosti ter razlike med osnovnimi tipi poljske razdelitve, kot jih je izpostavil Ilešič (1950). Posestna razdrobljenost je prisotna pri poljih v grudah in delcih, zelo majhna pa je pri sklenjenih progah in celkih. Parcelna razdrobljenost (velikost parcelnih kosov) je prisotna pri grudah in delcih, kar pomeni, da so parcele dokaj majhne. Pri poljih v sklenjenih progah in celkih so praviloma parcele večje. Najbolj nepravilne oblike parcel lahko pričakujemo pri poljih v grudah in celkih, večjo pravilnost pa pri poljih v delcih in sklenjenih progah. Odprtost polja je v veliki meri povezana s pestrostjo rabe. Večja ko je pestrost rastlinskega pokrova in raznolikih rab, manjša je odprtost polja. Polje je odprto, če ni prekinjeno z drugo vegetacijo (gozdne zaplate, živice ipd.). Pestrost rabe je večja, če je prepletanje travnikov in njiv večje, ter manjša, če tega prepleta ni. Preglednica 2.1 Medsebojna primerjava osnovnih tipov poljske razdelitve in njihovih osnovnih (ključnih) značilnosti (lastni prikaz; Ilešič, 1950) Table 2.1 A comparison of the basic types of field distribution and their basic (key) characteristics (author’s own representation; Ilešič, 1950) Značilnosti tipov Polja v Polja v delcih Polja v sklenjenih Polja v celkih poljske razdelitve grudah progah Oblika zemljiških nepravilnih pravilnih pravilnih podolgovatih nepravilnih oblik parcel oblik oblik oblik Velikost zemljiških male parcele male parcele večje parcele večje parcele parcel Posestna velika velika majhna majhna razdrobljenost Posestna razpršenost velika velika majhna/ni prisotna ni prisotna Odprtost polja delno odprto odprto odprto odprto/delno odprto Pestrost rabe velika majhna majhna velika Prostorska razporeditev tipov poljske razdelitve v Sloveniji Karta Sistemi poljske razdelitve na Slovenskem je bila priložena knjigi Ilešiča iz leta 1950 z istoimenskim naslovom. Avtor opozarja, da so bile z nastajanjem karte velike težave, saj je bilo težko upoštevati vse podrobnosti, zato je karta že v osnovi posplošena (Ilešič, 1950: 94). Skenogram karte Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 14 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ (A3-format v približnem merilu 1 : 600 000) smo približno georeferencirali v državni referenčni koordinatni sistem D48/GK z afino transformacijo na temelju 27 veznih/lomnih točk na državni meji Slovenije iz podatkovnega sloja registra prostorskih enot Geodetske uprave RS (GURS, 2014). Pomagali smo si s funkcijo »georeferencing« (ArcGis 10.3). Karto Sistemi poljske razdelitve na Slovenskem smo vektorizirali. Zaradi starosti karte (iz leta 1950) ter rastrske tehnike izdelave je bilo ponekod težko določiti meje območij posameznega tipa poljske razdelitve (Repanšek, 2015), vendar menimo, da to ne bo vplivalo bistveno na določitev deleža posameznega tipa polja v Sloveniji. Barve posameznih tipov poljske razdelitve (slika 2.5) smo določili poljubno. Bela barva (slika 2.5) predstavlja poseljen prostor, gozdnata območja, površine sklenjenih travnikov ali površine nad gozdno mejo (skalnat svet), na katerih avtor (Ilešič) ni določil tipa poljske razdelitve. Največja prazna območja so v alpskem svetu, na Pohorju, Javornikih in Snežniku. Opazna je tudi velika razdrobljenost tipov poljske razdelitve v hribovitih predelih Slovenije (Škofjeloško hribovje in Polhograjsko hribovje, Cerkljansko in Idrijsko hribovje, Posavsko hribovje ...), kar je posledica geomorfologije površja (relief, hidrografska mreža in pedološke značilnosti). Tipi poljske razdelitve v Sloveniji Slika 2.5 Prostorska razporeditev tipov poljske razdelitve v Sloveniji (Ilešič, 1950, Repanšek, 2015) Figure 2.5 Spatial distribution of types of arable land division in Slovenia (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) Zaradi manjše prisotnosti večjih območij gozda na severovzhodu države so sklenjena območja istega tipa poljske razdelitve tam večja. Obratno velja za ves severni in osrednji del države, kjer je veliko gozdnih površin, zaradi česar so tipi poljske razdelitve razdrobljeni. Tukaj se pojavljajo predvsem polja v celkih (rdeča barva). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 15 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 2.2 Površine in deleži tipov poljske razdelitve v Sloveniji (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) Table 2.2 Areas and proportions of land types as regard to the arable land division in Slovenia (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) Tipi poljske razdelitve Površina Delež (km2) (%) Osnovna oblika Polja v pravih in prvotnih grudah 3.432 17,0 Osnovna oblika Polja v celkih in drugotnih grudah s prevlado celkov 2.204 11,0 Prehodna oblika Polja v prehodnih oblikah med grudami in delci 1.569 8,0 Osnovna oblika Polja v pravih ali pravilnih delcih 1.226 6,0 Prehodna oblika Polja v nepravih ali grudastih delcih 975 5,0 Prehodna oblika Polja v celkih in drugotnih grudah s prevlado drugotnih grud 607 3,0 Prehodna oblika Polja v kombinaciji sklenjenih prog in pravilnih delcev 166 1,0 Osnovna oblika Polja v sklenjenih progah 40 0,2 Skupaj 10.219 50,0 Grafična površina Slovenije 20.273 100 Grafikon 2.1 Prikaz deležev tipa poljske razdelitve v Sloveniji (km2) (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) Graph 2.1 Proportions of land types in relation to the arable land division in Slovenia (km2) (Ilešič, 1950; Repanšek, 2015) Iz kartografskega prikaza lahko ocenimo prostorsko razporeditev posameznih tipov poljske razdelitve v Sloveniji. Površina in delež sta prikazana v preglednici 2.2 in grafikonu 2.1. Zaradi slabe kakovosti izvorne karte ter vseh napak vektorizacije so izračunane grafične površine le približek in groba ocena. Iz preglednice 2.2 razberemo, da je Ilešič določil tipe poljske razdelitve za približno 50 % površja Slovenije, med osnovnimi tipi poljske razdelitve pa prevladujejo polja v grudah (17,0 %), sledijo polja v celkih (11,0 %), polja v delcih (6,0 %), le 0,2 % je polj v sklenjenih progah. Razmerje med posameznimi tipi poljske razdelitve je še bolje razvidno iz grafikona 2.1. Površina in deleži se nanašajo na raziskavo Ilešiča (1950), izvedeno v prejšnjem stoletju, danes bi lahko bile površine in deleži tudi drugačni, saj so polja podvržena procesom zaraščanja in urbanizacije. Osnovni tipi poljske razdelitve, ki jih bomo obravnavali v nalogi, predstavljajo skupaj 34,2 % površja Slovenije, 15,8 % pa Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 16 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ predstavljajo prehodne oblike, med katerimi izstopa predvsem prehodna oblika med grudami in delci z 8,0 %. Karta razporeditve tipov poljske razdelitve v Sloveniji je bila v pomoč pri izbiri vzorčnih polj za empirični del naloge, hkrati pa je podala celovitejšo predstavo o prostorski razporeditvi in predvsem pogostnosti pojavljanja posameznih tipov poljske razdelitve v Sloveniji. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 17 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 3 METODOLOGIJA DELA IN PODATKI Parcele so po obliki, velikosti, vrsti rabe, prostorski razporeditvi zelo različne v gozdnem, kmetijskem in poseljenem prostoru. Raziskovanje oblik parcel in vzorcev v vsakem od teh prostorov bi bistveno preseglo okvir te naloge, zato smo se osredotočili na kmetijski prostor, natančneje na kmetijska zemljišča, polja. Vzrok za usmeritev v kmetijski prostor je spoznanje, da ima vsak tip poljske razdelitve, kot jih je določil Ilešič (1950, poglavje 2), različno obliko parcel, ki tvorijo parcelni vzorec. Na ta način smo imeli opisano nično (izhodiščno) stanje ter podlago za preverjanje dobljenih rezultatov in preverjanje metodologije. Tipe poljske razdelitve (polja v grudah, delcih, sklenjenih progah in celkih) bomo obravnavali kot tipične parcelne vzorce. Polja tvorijo parcele, ki se razlikujejo po oblikovnih značilnostih. Hkrati se polja in tudi parcelni vzorci razlikujejo v odvisnosti od posestne razdrobljenosti, zelo velikega pomena pa je tudi raznolikost rabe polja. 3.1 Opredelitev ravni opazovanja Značilnosti tipov poljske razdelitve bomo določali z indeksi. Indeks uporabljamo takrat, kadar želimo z relativnim številom primerjati istovrstne podatke (Perko, 2001; SSKJ, 2000). Indeksi so vedno neimenovana števila, brez enot, lahko jih pomnožimo s 100 (dobimo odstotke). Ta opredelitev ustreza naši uporabi, saj bomo medsebojno primerjali indekse različnih polj za isto opazovano značilnost. Časovne indekse uporabljamo takrat, ko se istovrstni podatki razlikujejo glede na čas (SSKJ, 2000). Časovni indeksi omogočajo spremljanje procesov ter omogočajo napovedovanje prihodnjega razvoja pojava. Za razumevanje in razpoznavanje vzorcev, ki jih tvorijo različni tipi poljske razdelitve, je pomembno opazovanje značilnosti na različnih ravneh; na ravni enote (npr. parcela), na ravni razreda (npr. vse parcele podobnih oblik) ter na ravni območja (npr. vse parcele na opazovanem območju) (slika 3.1). Podobno je tri ravni opazovanja za določanje in razločevanje krajinskih vzorcev predlagal McGarigal (2015). Indekse je treba določiti za vse tri ravni opazovanja. Z nekaterimi indeksi lahko opisujemo le značilnosti enote, nekateri indeksi pa so oblikovani tako, da nam izkažejo značilnosti razreda ali območja: 1: opazovanje značilnosti osnovne enote: oblika parcele, zaplate rabe; 2: opazovanje značilnosti razreda: vse parcele podobnih oblik, vse zaplate iste vrste rabe, vse parcele istega lastnika itd.; 3: opazovanje značilnosti območja: vse parcele polja (parcelni vzorec), raba celotnega polja, posestna razdrobljenost polja. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 18 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 3.1 Različne ravni opazovanja Figure 3.1 Different levels of observation Neodvisno od ravni opazovanja imamo na vsaki ravni dve osnovni skupini opazovanj (preglednica 3.1). Prva skupina opazovanj z izračunom indeksa poda vrednost na ravni enote, razreda ali območja, druga skupina opazovanj pa statistiko opazovanja. Preglednica 3.1 Opazovanja na različnih ravneh ter vrste opazovanj (prirejeno po McGarigal, 2015) Table 3.1 Observations at different levels and types of observations (adapted after McGarigal, 2015) Raven opazovanja Opazovanja Enota Indeksi vrednosti osnovne enote Odstopanje posamezne osnovne enote od značilnosti razreda in/ali območja, ki pove, koliko izračunana vrednost posamezne značilnosti osnovnega elementa odstopa od srednje vrednosti razreda ali območja. Statistiko odstopanj za vsak element lahko podamo s standardnim odklonom od srednje vrednosti razreda ter standardnim odklonom od srednje vrednosti območja. Razporeditev elementov v vzorcu podamo z opisno statistiko ter prikažemo s histogrami. Razred Indeksi vrednosti razreda in razporeditve enot v razredu. Porazdelitvena statistika (prvi in drugi rang statistike) za razred, srednja vrednost, srednja utežena vrednost, mediana, rang, standardni odklon, koeficient variance. Območje Indeksi prostorskih značilnosti območja in indeksi kompozicije. Porazdelitvena statistika (prvi in drugi rang statistike), srednja vrednost, srednja utežena vrednost, mediana, rang, standardni odklon, koeficient variance za celotni vzorec. Čeprav se zdi, da bi bilo najbolje vse značilnosti opazovati na isti ravni, to ni mogoče. Predvsem oblikovne značilnosti se lahko opazujejo le na ravni enote ter šele s statistiko opišemo značilnosti razreda oziroma območja. Nekatere druge značilnosti (npr. razpršenost) pa se lahko določajo bodisi le za razred ali le za območje, statistika pa pokaže razporeditev opazovanja na ravni območja. Analiza razpoznanih in obstoječih tipov poljske razdelitve po Ilešiču (1950), poglavje 2, preglednica 2.1, je pokazala, da se polja medsebojno razlikujejo po petih značilnostih, ki smo jih v nadaljevanju združili v tri vsebinska področja; oblika in velikost zemljiških parcel, razdrobljenost in razpršenost posesti ter raznolikost in razporeditev rabe. Vsa tri vsebinska področja so prikazana na sliki 3.2 in v preglednici 3.2, stolpec A. Za vsako od značilnosti bomo izbrali najmanjše potrebno število medsebojno neodvisnih indeksov. Izbor indeksov temelji na pregledu literature ter primernosti za namen naše uporabe. Pri izboru indeksov smo upoštevali še nekatera merila: Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 19 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ - razumljivost indeksa, - enostavna izračunljivost, - indeks naj bo izračunljiv na vektorskih podatkih (nekateri indeksi se lažje ali izključno določajo le na rastrskih podatkih), - razpoložljiva programska oprema. Slika 3.2 Shematski prikaz osnovnih značilnosti polja Figure 3.2 A schematic of the basic characteristics of arable land Indeksi morajo biti izbrani tako, da z njimi čim bolje opišemo vse tri značilnosti polja, ter medsebojno neodvisni. Izbor indeksov je podan v preglednici 3.2, stolpec B. Vsi indeksi so določeni v enotnem razponu od 0 do 1. Če vrednosti indeksov ne bodo v želenem razponu, jih bomo standardizirali z eno od metod standardizacije (Malczewski, 1999; Wismadi in sod., 2014). Za vsak tip poljske razdelitve (polja z razdelitvijo na grude, delce, sklenjene proge in celke) bomo iz nabora tipičnih primerov (po Ilešiču, 1950) izbrali polja na različnih geografskih območjih Slovenije. Preglednica 3.2 Značilnosti tipov poljske razdelitve (stolpec A), predlagani indeksi (stolpec B) ter ravni opazovanja (stolpec C) Table 3.2 Key characteristics of field shapes (column A), proposed indices (column B), and observation levels (column C) A B C Osnovne značilnosti Indeksi za določanje osnovnih Raven opazovanja in izračuna značilnosti indeksa Oblika in velikost Indeks oblike parcele ( IOP) Na ravni osnovne enote (parcele) parcele Indeks velikosti parcele ( IVP) Na ravni osnovne enote (parcele) Posestna Indeks posestne razdrobljenosti ( K) Na ravni osnovne enote (posestni list) razdrobljenost in Indeks posestne razpršenosti ( SD) Na ravni osnovne enote (posestni list) razpršenost Indeks velikosti posestnih listov ( IVPL) Na ravni osnovne enote (posestni list) Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) Na ravni območja (polje) Raznolikost in Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz) Na ravni osnovne enote (zaplata) razpršenost rabe Indeks razdrobljenosti rabe ( Kr) Na ravni razreda (za vsako vrsto rabe) Indeks deleža rabe v polju ( IDr) Na ravni razreda (za vsako vrsto rabe) Indeks pestrosti rabe ( SIDI) Na ravni območja (polje) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 20 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Za vsako izbrano polje bomo izračunali indekse za opisovanje oblike in velikosti parcel, posestne razdrobljenosti in razpršenosti ter raznolikosti rabe, in to na različnih ravneh opazovanja (enota, razred, območje). Ob predpostavki, da so polja v posameznih tipih poljske razdelitve medsebojno podobna (zato je Ilešič izdelal tipizacijo polj), bi za vsa polja v istem tipu morali dobiti podobne vrednosti indeksov ter statistike. Če ta trditev drži, bomo lahko potrdili delovno hipotezo, da je opisovanje značilnosti enote (npr. parcel) in območja (tipa poljske razdelitve) mogoče tudi z indeksi. Če bodo indeksi in statistika pokazali razlike med polji v istem tipu poljske razdelitve, bomo tovrstna razlikovanja poskušali pojasniti ter ugotoviti, ali je težava v oblikovanem indeksu (indeksih) ali v dejanskem odstopanju polja od ostalih v skupini. Če se bo pokazalo razlikovanje polj znotraj istega tipa poljske razdelitve, bomo lahko potrdili delovno hipotezo, da lahko s pomočjo indeksov ugotavljamo razlike med enotami (npr. parcelami) in območji (tipa poljske razdelitve). Iz vsakega tipa poljske razdelitve bomo izbrali polje ter pridobili podatke katastrskih načrtov franciscejskega katastra. Za izbrana polja bomo izračunali indekse in statistiko. Predpostavili smo, da je časovno obdobje od nastanka franciscejskega katastra do danes dovolj dolgo (okrog 190 let), da so se parcele, posestna razmerja in rabe preoblikovale. Primerjava vrednosti indeksov in statistike v dveh časovnih obdobjih bo pokazala, ali so indeksi občutljivi na spremembe v prostoru in času, ter se tako opredelili do delovno hipotezo, da je z indeksi mogoče spremljati izbrane procese v prostoru. Delovni proces temelji na logično opredeljenih korakih, ki so neločljivo povezani s ciljem naloge. Koraki delovnega procesa so na sliki 3.3, podrobnejši koraki delovnega procesa pa na sliki 3.4. V prvi fazi bomo določili in izračunali indekse za tri značilnostna področja tipov poljske razdelitve za vse izbrane testne primere ter preverili ustreznost indeksov. V drugi fazi delovnega procesa bomo za izbrana polja preverili še občutljivost indeksov na procese v prostoru ter se na podlagi dobljenih rezultatov opredelili glede zastavljenih hipotez. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 21 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 3.3 Glavni koraki delovnega procesa Figure 3.3 Main steps of the work process Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 22 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 3.4 Podrobnejši koraki delavnega procesa Figure 3.4 Detailed steps of the work process Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 23 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 3.2 Uporabljeni statistični kazalniki in metode Vsi indeksi bodo izračunani v razponu od 0 do 1. Za izračunane vrednosti indeksov na ravni enote/razreda/območja bomo podali kazalnike opisne statistike, med izbranimi indeksi pa preverili tudi korelacijo. Podatke bomo prikazali v histogramih, z okvirji z ročaji, s pajkovim diagramom in z dendrogrami. Kazalniki opisne statistike (Min, Max, Mo, Me, M, , 1, 2): Minimalna vrednost (Min): najmanjša vrednost spremenljivke. Maksimalna vrednost (Max): največja dosežena vrednost spremenljivke. Modus (Mo) je najpogostejša vrednost spremenljivke, torej vrednost z največjo frekvenco. Okoli modusa se vrednosti gostijo. Najlažje ga določimo iz podatkov, ki so razvrščeni v razrede. Razred z največjo frekvenco vsebuje modus. Modusov je lahko več. Modus je primerna srednja vrednost za vsako spremenljivko. Ne določamo ga le v primeru, če imajo vse spremenljivke enako frekvenco. Mediana (Me) deli ranžirno vrsto na polovico. Je statistični parameter, ki (podobno kot povprečje) podaja srednjo vrednost statističnega znaka. Povprečje (M) bomo določili kot aritmetično sredino vrednosti spremenljivk. Standardni odklon : predstavlja mero razpršenosti vrednosti spremenljivke okoli aritmetične sredine. Večji ko je standardni odklon, bolj so podatki razpršeni, manjši ko je standardni odklon, bolj so podatki zgoščeni okoli aritmetične sredine. Koeficient asimetrije 1 kaže smer in moč asimetrije (slika 3.5). Smer asimetrije določa predznak, negativna vrednost kaže, da je porazdelitev asimetrična v levo, pozitivna vrednost, da je porazdelitev asimetrična v desno, koeficient blizu 0 pa na simetrično porazdelitev. Moč asimetrije je v intervalu (– 3, 3). Vrednost blizu 3 kaže na močno asimetrijo v levo ali desno, vrednost blizu 0 na šibko asimetrijo (Lapuh Bele, 2010). Slika 3.5 Ponazoritev koeficienta asimetrije in sploščenosti (prirejeno po Lapuh Bele, 2010) Figure 3.5 Representation of the coefficients of skewness and kurtosis (adapted after Lapuh Bele, 2010) Koeficient sploščenosti 2 pove, ali je porazdelitev normalna, tj. če je vrednost blizu 0, ali je porazdelitev sploščena (koeficient manjši od 1) oziroma koničasta (koeficient večji od 1) (slika 3.5). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 24 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Koeficient korelacije omogoča ugotavljanje medsebojne odvisnosti med dvema spremenljivkama (Bastič, 2006). Za izračun linearne povezanosti spremenljivk se uporablja Pearsonov koeficient korelacije, za spremenljivke, ki niso povezane linearno, pa Spearmanov koeficient korelacije, ki pa je v praksi uporabljen redkeje. Vrednosti Pearsonovega koeficienta korelacije so na intervalu med –1 in +1 (Košmelj, 2007), pri čemer vrednost –1 pomeni negativno odvisnost spremenljivk, vrednost +1 pa pozitivno povezanost med dvema spremenljivkama. Če med dvema spremenljivkama ni linearne povezanosti, je vrednost koeficienta enaka 0 (Glossary of Statistical Terms, 2015). Moč povezanosti ponazarja naslednja lestvica vrednosti koeficienta: 0,00–0,19: zelo šibka povezanost; 0,20–0,39: šibka povezanost; 0,40–0,59: zmerna povezanost; 0,60–0,79: močna povezanost; 0,80–1,0: zelo močna povezanost (Evans, 1996). Medsebojna neodvisnost indeksov je pomembna predvsem, kadar indekse združujemo (npr. večparametrični indeksi). Histogram oziroma grafični prikaz podatkov vzorca v obliki histograma je neparametrična statistična metoda. Podatki so porazdeljeni v razrede, praviloma enakih širin (širina razreda), za vsak razred prikažemo frekvenco (število) podatkov v razredu. Enaka širina razredov omogoča lažjo nadaljnjo medsebojno primerjavo podatkov (Drobne in Turk, 2002). Modalni razred vsebuje modus in je razred z največjo frekvenco. Okvir z ročaji (Košmelj, 2007) ali škatla z brki je diagram, ki se v opisni statistiki pogosto uporablja za grafično ponazoritev skupin številčnih podatkov ter njihovih povzetkov, podanih s petimi števili: najmanjša vrednost (minimum vzorca), prvi kvartil (Q1), mediana (Me), tretji kvartil (Q3) in največja vrednost (maksimum vzorca). Na okvirju z ročaji bomo prikazali tudi modus (Mo). Okvir z ročaji je zelo ponazorilen grafičen prikaz, še posebej koristen pa je v primerih, ko grafično predstavimo porazdelitev iste spremenljivke v različnih skupinah, torej ko primerjamo več okvirov na isti sliki (Košmelj, 2007). Vizualna primerjava omogoča globalno sliko o vplivu skupine na porazdelitev spremenljivke. Opisna statistika s prikazom z okvirji z ročaji spada med neparametrične statistična metode. Hierarhično razvrščanje v skupine (angl. hierarchical cluster analysis) omogoča razvrstiti enote v skupine na podlagi različnih klasifikacijskih algoritmov (metod). Odločitev za izbiro metode je odvisna od vrste podatkov (Košmelj, 2007). Razvrščanje v skupine se izvede na osnovi ustreznih spremenljivk, pri čemer analiza ne razlikuje med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami (Bastič, 2016). V nalogi bomo uporabili Wardov algoritem, ki razvršča v skupine tako, da so znotraj skupine elementi čim bolj podobni, med skupinami pa čim večje razlike (Breskvar Žaucer in Košmelj, 2006; Bastič, 2006). Za razvrščanje v skupine bomo uporabili spremenljivke opisne statistike, kot mero pa evklidsko razdaljo. Dendrogram je grafični prikaz rezultatov združevanja (drevo), ki kaže razvrščanje enot v skupine na ustreznih ravneh ob upoštevanju razlik oziroma podobnosti med enotami. Na eni skali je prikazano združevanje enot v skupine, na drugi skali pa so prikazane »razdalje«, pri katerih pride do združevanja (Bastič, 2006). Presek dendrograma na nekem nivoju nam da število skupin in predstavnike v skupini. Pajkov diagram omogoča medsebojno primerjavo podatkov v istem razponu za različne vzorce. Obdelavo podatkov, statistične analize in grafične prikaze smo opravili s programskima orodjema Microsoft Excel 2010 in IBM SPSS 23. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 25 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 3.3 Izbor testnih območij Iz širokega nabora polj v posameznem tipu poljske razdelitve smo izbrali reprezentativna polja. Pri izboru smo upoštevali čistost poljskega vzorca in se opirali predvsem na referenčne primere Ilešiča (1950), glej poglavje 2. Znotraj tipa poljske razdelitve smo izbrali polja v različnih pokrajinskih tipih Slovenije (Perko s sod., 2015) (slika 3.6), med njimi nekatera (Arja vas, Predoslje, Bele Vode nad Šoštanjem) v bližini večjih urbanih središč. Za lažje delo smo polja poimenovali v skrajšani obliki, po najbližje ležečem naselju, zaselku ali geografskem območju (npr. Trška gora) (preglednica 3.3, prvi stolpec). Slika 3.6 Izbor obravnavanih polj v različnih pokrajinskih tipih Slovenije (Vir podatkov: GIAM ZRC SAZU) Figure 3.6 Selection of the areas concerned in different natural landscape types in Slovenia (Data source: GIAM ZRC SAZU) Za tipična polja grud smo izbrali šest primerov. Naselje Lanišče leži na ravninskem delu Ljubljanske kotline in njenem hribovitem obrobju, zastopana so pretežno rjava tla, na barjanskem delu je vlažen hipoglej (Digitalna pedološka karta, 2007). Naselje Hlebce je na ravnini Kranjskega polja, kjer se je na ledenodobnih peščeno-prodnatih nanosih Save razvila rendzina in rodovitna evtrična rjava tla (Digitalna pedološka karta, 2007). Zatolmin je tipični predstavnik polja v grudah severozahodne Slovenije. Polje se nahaja na ozkem pasu ravninskega sveta ob potoku Zadlaščica in nižjem delu južnih pobočij bližnjega hribovja, kjer so se na karbonatnem pobočnem grušču razvila rendzina in nekoliko rodovitnejša evtrična rjava tla (Digitalna pedološka karta, 2007). Gorenje pri Divači ležijo na razčlenjenem krasu, na apnencu se je razvila rendzina in rjava pokarbonatna tla (Digitalna pedološka karta, 2007). Zaselek Vinjole je v Slovenskem primorju, značilen je večji delež vinogradniških površin Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 26 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ (Evidenca dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč, 2015), katerim ustrezajo ugodno submediteransko podnebje, južna pobočja in evtrična rjava tla, nastala na eocenskem flišu (Digitalna pedološka karta, 2007). Hlebce in Lanišče sta v bližini mestnih središče (Kranj, Škofljica). Za tipična polja delcev smo izbrali sedem primerov. Žerovnica se ponaša z zelo razčlenjenim poljem na ravninskem Cerkniškem polju, s ponekod mokrotnimi tlemi (Digitalna pedološka karta, 2007) ter kompaktnim gručastim naseljem. Predoslje pri Kranju ležijo na peščeno-prodnati ravnini med vodotokom Kokra in naseljem Kokrica, s prevlado njiv in travnikov (Evidenca dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč, 2015). Tudi Arja vas leži na območju ledenodobnih peščeno-prodnatih nanosov (Digitalna pedološka karta, 2007), ki jih je nasula Savinja s pritoki, na zelo rodovitnih evtričnih rjavih tleh pa so pogosta zlasti hmeljišča (Evidenca dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč, 2015). Obmejno polje Sedlarjevo se je razvilo pretežno na ilovnatih aluvialnih nanosih (Digitalna pedološka karta, 2007) Sotle s pritoki oz. na nekoliko dvignjenem in zato sušnejšem gričevnatem površju na evtričnih rjavih tleh. Buje nad brkinsko Reko ležijo na krasu, na južnem flišnem pobočju so antropogena, rigolana in evtrična rjava tla. Stržišče je tipičen predstavnik rutarskih delcev, ki so se oblikovali na slabo rodovitni rendzini na strmem južnem pobočju hribovitega sveta pod Črno prstjo. Sovjak je primer vinogradniških delcev v osrednjih Slovenskih goricah, kjer terasast teren, ugodno podnebje ter rigolana in distrična rjava tla na slabo sprijetih mešanih karbonatnih in nekarbonatnih kamninah (Digitalna pedološka karta, 2007) nudijo dobre pogoje za vinogradništvo. Predoslje in Arja vas sta v bližini večjih mestnih središč (Kranj, Celje). Prostorska razporeditev sklenjenih prog je v Sloveniji majhna, pretežno se pojavlja vzorec le na Savskem polju z nasutinami ledenodobnega proda in peska ter intenzivno obdelanimi polji na rodovitnih evtričnih rjavih tleh (Digitalna pedološka karta, 2007). Tipični predstavnik je Bitenjsko polje (Srednje in Spodnje Bitnje ter Žabnica). Na ravnini Savskega polja so tudi naselja Jama, Praše, Kleče pri Dolu, Podgora pri Dolskem, Suhadole in Moste. Primer sklenjenih prog je nadalje Župečja vas na Dravskem polju, kjer pa je nekarbonatne ledenodobne nanose proda in peska ustvarila Drava s pritoki, intenzivna kmetijska raba pa se je razvila na distričnih rjavih tleh (Vidic in sod., 2015: 15). Bitnje in Žabnica sta v bližini Kranja. Šifro in ime katastrske občine (Šifra KO_ime KO) vodi Geodetska uprava RS za vse katastrske občine v Sloveniji. ID_naselja in ID_občina sta enolična identifikatorja za vsa naselja in občine iz registra prostorskih enot Slovenije prav tako pri Geodetski upravi Republike Slovenije. Med celki smo izbrali štiri polja. Kokra ob vznožju Kamniško-Savinjskih Alp, kjer so pogoji za kmetijstvo zaradi strmega reliefa ter slabo rodovitnih in slabo razvitih tal na apnencu in dolomitu (Digitalna pedološka karta, 2007) močno omejeni. Slabi pogoji za kmetijstvo so tudi na območju polja Pernice na Kobanskem, z značilnimi, nekoliko rodovitnejšimi distrično rjavimi tlemi na gnajsu in skrilavcih. Za polje Bele Vode nad Šoštanjem je značilen preplet distričnih rjavih tal na piroklastičnih kamninah ter rendzine na apnencu in dolomitu (Digitalna pedološka karta, 2007). Obmejno polje Strojna na Koroškem se je razvilo na metamorfnih kamninah pogorja Strojna, kjer prevladujejo distrična rjava tla, delno slabo razvit ranker (Digitalna pedološka karta, 2007). Bele Vode nad Šoštanjem so v bližini večjega naselja, Šoštanja. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 27 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 3.3 Izbor obravnavanih polj Table 3.3 Selection of the areas concerned Polje Ime naselja Šifra KO_ime KO ID_naselje; ID_občina 12_Gorenje pri Divači; Gorenje Gorenje pri Divači 2453_Povir 111_Sežana Zatolmin Zatolmin 234_Zatolmin 70_Zatolmin; 128_T olmin E Vinjole Vinjole 2631_Portorož 2_Lucija; 90_Piran D Lanišče Lanišče pri Škofljici 1697_Lanišče 8_Lanišče; 123_Škofljica GRU T rška gora T rška Gora 1457_Ždinja vas 204_T rška Gora; Novo mesto Hlebce Hlebce 2154_Nova vas 12_Hlebce; 102_Radovljica Žerovnica Žerovnica pri Cerknici 1680_Žirovnica 64_Žerovnica; 13_Cerknica Buje nad Brkinsko Buje 2494_Košana 1_Buje; 91_Pivka Reko Predoslje Predoslje 2103_Predoslje 29_Predoslje; 52_Kranja I Arja vas Arja vas 1000_Levec 1_Arja vas; 190_Žalec ELCD Stržišče Stržišče 2241_Stržišče 57_Stržišče; 128_T olmin Sovjak Sovjak 26_Sovjak 21_Sovjak; 116_Sveti Jurij Sedlarjevo Sedlarjevo 1240_Sedlarjevo 26_Sedlarjevo; 92_Podčetrtek E Jama in Praše Jama in Praše 2137_Jama; 2138_Praše 10_Jama, 28_Praše; 52_Kranj GO Kleče pri Dolu; 6_Kleče pri Dolu, 12_Podgora pri R Kleče in Podgora 1762_Kleče; 1763_Podgora P Podgora pri Dolskem Dolskem; 22_Dol pri Ljubljani E 9_Moste, 13_Suhadole; Suhadole in Moste Moste pri Komendi 1905_Moste N 164_Komenda JE Srednje Bitnje, Spodnje 36_Srednje Bitnje, 33_Spodnje Bitnje in Žabnica 2132_Bitnje; 2134_Žabnica Bitnje, Žabnica Bitnje, 48_Žabnica; 52_Kranj LEN Župečja vas Župečja vas 426_Župečja vas 18_Župečja vas; 45_Kidričevo SK Pernice Pernice 787_Pernice 4_Pernice; 81_Muta I Bele Vode nad Bele Vode 945_Bele Vode 1_Bele Vode; 126_Šoštanj K Šoštanjem L Kokra Kokra 2078_Kokra 5_Kokra; 95_Preddvor CE 21_Strojna; 103_Ravne na Strojna Strojna 871_Strojna Koroškem Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 28 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 3.4 Viri podatkov Za izdelavo naloge smo uporabili podatke, prikazane v preglednici 3.4. Vse podatke smo prikazali v državnem referenčnem koordinatnem sistemu D48/GK. Obliko parcel je mogoče določiti iz vektorskih podatkov zemljiškokatastrskega prikaza (ZKP) Geodetske uprave RS (2015). Posestno razdrobljenost in razpršenost lahko določimo iz podatkov zemljiškega katastra (datoteka ASCII). Podatki lastništva so bili zaradi varnosti osebnih podatkov šifrirani, pridobljeni v datoteki ASCII ter povezani z grafičnimi podatki zemljiškokatastrskega prikaza. Zaradi omejene dostopnosti in varstva osebnih podatkov smo vse parcele posestnega lista (četudi v različnih lastniških razmerjih, npr. solastnina) obravnavali kot parcele v lasti enega lastnika/posestnika. Vse podatke smo pred obdelavo uredili. Določili smo območje polja. Polje je sklenjeno območje obdelovalnih površin (SSKJ, 2000), za interpretacijo obstoječega stanja smo si pomagali z državnim ortofotom (DOF), podatki Evidence dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč (EDRKGZ), podatki katastrskih načrtov iz časa nastanka franciscejskega katastra (oblika in obseg polja iz časa nastanka franciscejskega katastra) in referenčnim območjem, ki ga je za nekatera polja že določil Ilešič (Ilešič, 1950). V območje polja smo vključili le cele parcele, ki so bile po EDRKGZ v kmetijski ali gozdni rabi ter je bila kmetijska raba vidna tudi iz podatkov iz časa nastanka franciscejskega katastra. Gozdno rabo smo vključili izključno na območju celkov. Izvzeli smo vse parcele, ki so v EDRKGZ v večjem delu izkazovale rabo pozidana in sorodna zemljišča (ID_3000) ali vodo (ID_7000). Tako smo izločili naselje, prometnice in morebitne vodotoke na območju polja. Poljske poti smo izločili, če so imele lastno parcelo. Če je poljska prometna mreža speljana drugače, kot jo izkazuje ZKP, poljskih poti nismo izločili. Iz območja obdelave smo izločili vse majhne parcele (do 20 m2), ki so nastale zaradi gradnje prometnic ali drugih urbanih ureditev. Objekte na kmetijskih površinah (npr. kozolce, staje), ki so imeli določeno rabo pozidano ali sorodno zemljišče (ID_3000) ali določeno zemljišče pod stavbo, smo združili z okoliško parcelo. Objekte na kmetijskih površinah smo opazili predvsem na območjih grud in celkov. Če objektov ne bi izločili, bi v analizi oblike parcel dobili napačne rezultate. Postavljeni objekt namreč ne vpliva na obliko parcele. Podatke dejanske rabe smo pridobili iz EDRKGZ, ministrstva, pristojnega za kmetijstvo, v letu 2015. Na podlagi teh podatkov smo določali indekse pestrosti rabe v polju. Pri grafičnem preseku podatkov EDRKGZ z obravnavanim območjem polja smo na robu območja dobili veliko poligonov, manjših od 20 m2, ki smo jih priključili sosednji rabi. Za vsa izbrana polja smo pridobili katastrske načrte franciscejskega katastra (Arhiv RS, Državni arhiv v Trstu), ter jih na podlagi veznih točk na zemljiškokatastrskem prikazu georeferencirali z afino transformacijo v ArcGis 10.3. Izbrana polja (iz vsakega tipa poljske razdelitve eno polje) smo vektorizirali ter podatke topološko uredili. Parcelam smo določili rabo iz pripadajoče legende, iz pisnega operata pa posestnike. Lastništvo parcel smo pripisali v povprečju 15 največjim posestnikom (največje število parcel). Vektorizacija podatkov omogoča izračun indeksov ter primerjavo polja iz časa nastanka franciscejskega katastra s stanjem danes. Natančnejši opis priprave podatkov za izračun posameznih indeksov je v sklopu vsakega poglavja o izračunu indeksa za Gorenje. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 29 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 3.4 Podatki in viri podatkov uporabljeni v nalogi Table 3.4 Data and data sources used in the dissertation Zemljiškokatastrski prikaz (ZKP) Vir in leto Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS), 2015 Vrsta Vektorski podatki (shp) Opis Zvezni podatkovni sloj zemljiških parcel z osnovnimi podatki o parcelah Opombe Podatke smo pridobili za katastrske občine izbranih polj (preglednica 3.3). Podatki lastništva parcel (posestni list) Vir in leto Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS), 2015 Vrsta Datoteka ASCII (VK6-datoteka) Opis Podatki o posestnih listih v katastrski občini. Podatke smo pridobili za katastrske občine izbranih polj (preglednica 3.3). Združili smo Opombe jih z grafičnimi podatki zemljiškokatastrskega prikaza. Podatki o lastništvu so bili zaradi varnosti osebnih podatkov šifrirani, razvidni so bili le posestni listi. Državni ortofoto (DOF) Vir in leto Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS), 2015 Vrsta Georeferenciran tiff (tiff) Opis Državni ortofoto Podatke smo pridobili za območja katastrskih občin izbranih polj (preglednica 3.3). Opombe Podatek je bil le v pomoč pri določitvi meje območja obravnavanega polja ter morebitne preveritve izkazovanih podatkov iz drugih evidenc z dejanskim stanjem v prostoru. Evidenca dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč (EDRKGZ) Vir in leto Ministrstvo za kmetijstvo gozdarstvo in prehrano RS (MKGP), 2015 Vrsta Vektorski podatki (shp), datum pridobitve: 15. 10. 2015 Opis Podatki dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč za Slovenijo Opombe Podatke smo pridobili na spletni strani http://rkg.gov.si/GERK/ Podatki grafičnega in pisnega operata franciscejskega katastra Arhiv Republike Slovenije, 2015 Vir in leto Archivo di Stato di Trieste (Državni arhiv Trst), 2015 Rastrski podatki, skenogrami katastrskih načrtov (tiff); pisni operat, zbirniki podatkov Vrsta (pdf) Katastrski načrti iz časa nastanka franciscejskega katastra za Zatolmin in Stržišče so dostopni v Državnem arhivu v Trstu, odatki zbirnika lastnikov pa na spletni strani Opombe http://www.archiviodistatotrieste.it/AriannaWeb/main.htm;jsessionid=5BE88918CA7F37 A1FA0EB3B96C47A626#24640_archivio Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 30 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 31 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 4 DOLOČANJE INDEKSA OBLIKE IN INDEKSA VELIKOSTI PARCEL 4.1 Oblika in vzorec Oblika zemljiških parcel izhaja iz zgodovinskih, kulturnih (Palanques in Calvo, 2011 cit. po Demetriou in sod., 2013a), socialnih, gospodarskih, morfoloških in naravnih pogojev v odvisnosti od posamezne države. Dolge in ozke parcele v Quebecu in v južnem delu Združenih držav Amerike (Louisiana) so na primer posledica francoske kolonizacije (Burton, 1988 cit. po Demetriou in sod., 2013a), v Sloveniji pa najpogosteje posledica kolonizacije (Blaznik, 1970). V državah s parcelno orientirano zemljiško administracijo so parcele praviloma zelo raznolikih oblik in pogosto odstopajo od praviloma osnovne pravokotne oblike. Prav odstopanja od pričakovanega pravokotnika vodijo raziskovalce v proučevanje vzrokov za nastanek posebnih oblik in vzorcev, ki jih nato parcele tvorijo. Nekateri avtorji se ukvarjajo z razpoznavanjem in določanjem oblik in vzorcev, drugi proučujejo spremembe oblik parcel in prostorskih vzorcev skozi čas. Ob študijah, ki analizirajo ter podajajo merila za določanje parcelnih oblik in vzorcev, mnoge študije povezujejo obstoječe stanje s spremembami rabe, urbanega sistema ipd. Druga skupina avtorjev išče povezave med oblikami, vzorci in družbenoekonomskimi procesi. Proučevanje oblik in vzorcev je prisotno v različnih vedah, saj razkriva temeljne značilnosti pojavov, procesov in stanj. Oblika je določen videz, ki jo ima stvar v prostoru (SSKJ, 2000) (npr. pravokotna oblika predmeta; stavba ima prvotno obliko, oblike zemeljskega površja), vzorec pa sestavljajo elementi (objekti, likovne sestavine), ki se ponavljajo v urejenih ali neurejenih razmerjih (SSKJ, 2000). Kadar govorimo o vzorcu, imamo v mislih razmerja med sestavinami, elementi vzorca. Vizualna razpoznava in medsebojna primerjava oblik je človeku blizu in če je malo elementov, zelo enoznačna in lahka. Z večanjem števila elementov in raznolikosti oblik postane opisovanje težje, primerjava je lahko subjektivna. V prostorskih vedah predstavlja oblika geometrijo posameznega prostorskega elementa1 (MacEachren, 1985). Elementi so določeni kot homogeni dvo- ali trirazsežnostni pojavi na površju, ki v geografiji predstavljajo jezera, ceste, objekte, meje občin ipd. (Wentz, 2000), med te elemente prištevamo tudi zemljiške parcele. V arhitekturi in prostorskih vedah so elementi pogosto trirazsežnostni (npr. zgradbe). Pravilna ali nepravilna organizacija ali pojavnost elementov v prostoru predstavlja vzorec. V prostorskih vedah so vzorci praviloma nepravilni in zapleteni, kot je ugotovila tudi Fikfakova (2008). Opisovanje oblik (včasih tudi značilnosti) elementov vzorca je temeljna metoda za razpoznavanje in razvrščanje vzorcev, in obratno; razpoznavanje vzorcev je ključno za razumevanje prostorskih odnosov med elementi vzorca. Vzorec in njegovi sestavni elementi so torej medsebojno odvisni. Proučevanje parcelnih oblik je torej povezano z določanjem značilnosti posamezne parcele, določanje parcelnega vzorca pa temelji na značilnostih in medsebojnih odnosih vseh parcel na obravnavanem območju. Če želimo poznati parcelni vzorec, moramo poznati in opisati značilnosti vsake parcele posebej in medsebojna razmerja vseh parcel, ki vzorec sestavljajo. Zaznava oblik in vizualna percepcija sta precej zapleteni, zato je zapleten tudi matematični izračun oblike. Prav zato se oblike lažje in pogosto opisujejo in so odraz intuitivne presoje človeka, kot pa da 1 Z izrazom element pomensko pokrivamo lik, poligon, parcelo, prostorski pojav ipd. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 32 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ bi številčna vrednost že sama po sebi izražala obliko. V nasprotju s predstavo o površini ali obsegu v merski enoti so številčne vrednosti za druge lastnosti manj predstavljive. Miselna podoba ob opisu »enakostranični trikotnik s površino 2500 m2« vzbudi v človekovi zaznavi boljšo predstavo v primerjavi z opisom oblike z vrednostjo 0,8, tudi če vemo, da smo krogu pripisali vrednost 1. Vizualne predstave kroga, kvadrata, pravokotnika, trikotnika in drugih standardnih elementov so jasne, enoznačno opisati nestandardno obliko elementa pa je mnogo težje. Opis »podobno krogu«, »podobno kvadratu«, »podobno n-kotniku« ne pove veliko. Ker je že standardnim oblikam težko ali celo nemogoče poiskati enoznačne deskriptorje, ki bi z eno številčno vrednostjo podali vse značilnosti elementa, je to še težje za nepravilne oblike. Prav zato se zdi nemogoče, da bi posamezna številka v naših možganih vzbudila predstavo o obliki elementa. Vendar je za medsebojno primerjavo oblik, analiziranje vzorcev ter primerjavo z drugimi elementi treba oblike spremeniti v številčne vrednosti, kar omogoča statistično obdelavo kot tudi izvedbo samodejnih procesov analize prostora. Ključni problem določanja/opisovanja oblike v literaturi je, da je merjenje oblike nenatančno in praviloma podvrženo osebni presoji avtorja, potrebi znanstvenega področja, namenu in cilju naloge ter metodi dela (Wentz, 2000). Indeksi oblike so praviloma zelo poenostavljeni in pogosto ne odražajo vseh lastnosti elementa, povezanih z zaznavno obliko človeka (Wentz, 2000). Oblike ni mogoče popolnoma opisati z indeksom, toda indeksi za različne oblike morajo biti dovolj različni, da lahko razlikujemo oblike (Morse, 2000). Izvedeni so bili številni poizkusi določitve indeksa oblike, od zelo preprostih (površina, obseg) do zelo kompleksnih z zapletenimi matematičnimi enačbami. Obstoječe študije so pokazale, da določitev indeksa oblike ni lahka naloga. Tako so avtorji prvotno razvijali precej preproste indekse in jih kasneje tudi nadgrajevali, kar predstavljamo v nadaljevanju. 4.2 Pregled področja Splošne indekse oblike so razvili Boyce in Clark (1964), Lee in Sallee (1970), Frolov (1975), Moellering in Rayner (1982), medtem ko so bili drugi usmerjeni v določanje indeksov oblike za posamezna znanstvena področja in potrebe. Določanje oblik je bilo predvsem v 60. letih prejšnjega stoletja domena geografov (Boyce in Clark, 1964). Že leta 1822 je Ritter primerjal površino geografskega pojava s površino najmanjšega očrtanega kroga (Frolov, 1975). V geografiji so analize oblik pomembne za razpoznavanje topografskih elementov kakor tudi ostalih pojavov na zemeljskem površju (oblike mest, administrativnih enot ipd.) ter predvsem za prepoznavanje odnosov oblik do ostalih pojavov (npr. vpliv oblike mesta na mobilnost ali na stroške prevoza). S spremljanjem spreminjanja oblik prostorskih elementov se pogosto razlaga družbene procese. Uporabnost poznavanja in določanja oblik v geografiji je podrobno opisala Wentzova (2000). V urbani geografiji ter na urbanih območjih so raziskovali Gibbs (1961), Lo (Lo, 1980, cit. po Wentz, 2000), Austin (Austin, 1980, cit. po Wentz, 2000), Medda in sod. (1998), Batty in Longley (1994), za namen tržnih raziskav je obliko mest določal Simons (1974). Prince (Prince, 1995, cit. po Demetriou, 2014) je analiziral oblike zemljiških parcel v vseh zveznih državah ZDA ter jih povezal z zgodovinskimi in družbenimi procesi v ZDA. Še posebej so močno zastopane analize oblik parcel v kmetijskih vedah, saj je od oblike parcel odvisna ekonomičnost strojne obdelave (Gonzalez in sod., 2004), opuščanje kmetovanja, izboljšanje stanja s komasacijskimi procesi (Demitriou in sod., 2013b) ipd. V ekologiji se (Eason, 1992; Gutzwiller in Anderson, 1992; Comber in sod., 2003) ukvarjajo predvsem z vplivom oblike habitatnih območij na razporeditev živalskih in rastlinskih vrst ter vplivom raznolikosti pokrovnosti, oblik zaplat in njihove Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 33 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ prostorske razporeditve na podobo krajine, vpliv na podnebje ipd. Velika potreba in napredek v zaznavanju oblik sta prisotna na področju fotointerpretacije in računalniške obdelave podatkov v daljinskem zaznavanju (Zhang in sod., 2006). Oblika elementa je pomembna v računalniških vedah bodisi v smislu vizualizacije (razvijanje orodij za boljšo grafično upodobitev), interpretacije (razpoznavanje različnih oblik) oziroma računalniške geometrije (Sagiv in sod., 2003). V matematiki in statistiki (Lord in Wilson, 1984) je prepoznavanje oblik bolj na abstraktni ravni in ni usmerjeno v določevanje vrednosti posameznim oblikam, temveč v razumevanje pojavov. Z zaznavanjem in razločevanjem oblik se ukvarja tudi psihologija (Landau in sod., 1988), v smislu kognitivnega razpoznavanja različnih oblik, ustvarjanja skupnih kategorij oblik, z govorico oblike. Zaznavanje, razpoznavanje in razvrščanje elementov na podlagi oblike so ključni za otroke, ki se učijo brati – te veščine pridobimo v prvih letih življenja ter jih nadgrajuje vse življenje (Landau in sod., 1988). Poudariti je treba, da se je razpoznavanje oblik v zadnjem času zelo razmahnilo, kar je posledica razvoja informacijskih in računalniških ved, o čemer priča tudi posebna znanstvena revija Journal of Pattern Recognition (internet 1), ki je osredotočena predvsem na računalniške vede, informacijsko teorijo, avtomatiko, vizualizacijo, statistiko, merske tehnike in medicino. Cilji analize oblik elementov se med disciplinami razlikujejo in so pogosto odvisni od problema. Za potrebe naše raziskave smo podrobneje analizirali izsledke znanstvenih člankov s področja geografije in kmetijstva, ki proučujejo parcelne oblike in geografske (topografske) elemente zemeljskega površja. Boyce in Clark (1964) sta predstavila indeks oblike prostorskega elementa, na podlagi katerega bi lahko razvrstili parcele v različne skupine, v odvisnosti od tega, ali so bolj podobne krogu ali kvadratu. Medda in sod. (1998) so uporabili podobno metodo kot Boyce in Clark (1964) za proučevanje oblik urbanih struktur (mest, naselij). Lee in Sallee (1970) sta določala obliko naseljem, Frolov (1975) in MacEachren (1985) pa sta poskušala določiti indeks oblike in kompaktnosti za regije. MacEachren (1985) je izvedel primerjalno analizo različnih indeksov oblike, toda ni predlagal primernega oziroma najboljšega, temveč poudaril, da je izbor odvisen od problema ter da zgolj indeksi kompaktnosti ne morejo podati popolnega odgovora o obliki prostorskega elementa v geografiji. Posebej so se z določanjem indeksov oblik parcel ukvarjali Coelho in sod. (2001), Touriño in sod. (2003), Gonzalez in sod. (2004, 2007), Aslan in sod. (2007), Amiama in sod. (2008), Libecap in Lueck (2009), Zondonadi in sod. (2013), Oksanen (2013) in Demetriou in sod. (2012), Demetriou in sod. (2013a), Demetriou (2013, 2014). Gonzalez in sod. (2004, 2007) so uporabili indekse oblike parcel za primerjavo dveh komasacijskih območij v Španiji. Na dveh testnih območjih so razpoznali 36 tipičnih oblik parcel, za vsako obliko parcele izračunali funkcionalno/obdelovalno površino ter potrebni operativni čas za njihovo strojno obdelavo. Razvili so CSSI-indeks (angl. Combined Size and Shape Index), v katerem so povezali velikost in obliko parcele s potrebnimi delovnimi urami na hektar površine. Ugotovili so, da je za kmetijsko obdelavo najracionalnejša pravokotna parcela z razmerjem stranic 1 : 4 in najmanjšo površino 3,4 ha. Z učinkovitostjo kmetijske obdelave v odvisnosti od velikosti, oblike in dolžine parcel ter njihove razporeditve v prostoru (parcelnega vzorca) so se ukvarjali Zondonadi in sod. (2013). Razvili in analizirali so programsko orodje ( FieldCAT) za optimizacijo kmetijske pridelave ter pri tem uporabili 12 različnih indeksov opisovanja oblike parcel: indeks konveksnosti (1), indeks kompaktnosti (2), indeks razmerja glavnih osi (3), krožno varianco (4), eliptično varianco (5), indeks pravokotnosti (6), pogostnost konkavnosti (7), odstopanje od konkavne ploskve (8), razmerje med obsegom in površino Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 34 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ (9), razdaljo srednjega centra (10), kompleksnost (11), razmerje površin med obdelovalnim kompleksom in obdelovalno površino (12). S proučevanjem oblike parcel na Finskem se je ukvarjal Oksanen (2013) ter za analizo 65.348 parcel uporabil 9 različnih indeksov: indeks konveksnosti (1), indeks kompaktnosti (2), indeks pravokotnosti (3), indeks trikotnosti (4), indeks eliptičnosti (5), indeks razmerja momentov (6), moment (7), polmer včrtanega kroga (8) in indeks odmika (9). Le prvih 6 indeksov je neodvisnih od velikosti in orientacije parcele, zato je te indekse izračunal za vse parcele na testnem območju ter določil reprezentativne predstavnike, kot je prikazano na sliki 4.1. Slika 4.1 Razvrstitev parcel po določitvi šestih različnih indeksov za opisovanje oblike (Oksanen, 2013) Figure 4.1 Parcel distribution after determining six shape-describing indices (Oksanen, 2013) 24,8 % obravnavanim parcelam so lahko določili razpoznavno obliko, medtem ko je imelo 75,2 % parcel tako kompleksne oblike, da jih ni bilo mogoče razvrstiti v reprezentativne vzorce na podlagi izbranih indeksov (Oksanen, 2013). 4.3 Indeksi oblike parcele Indekse oblike lahko razdelimo v dve osnovni skupini (Wentz, 2000): enoparametrični indeksi ali indeksi enojnih parametrov (angl. single parameter index), ki podajajo vrednosti le za eno lastnost oblike, in večparametrični indeksi (angl. multiple parameter index), ki so kompleksne matematične funkcije za več značilnosti oblike elementa hkrati. Prva skupina indeksov izraža le eno lastnost oblike elementa, indeksi so enostavnejši, lažje izračunljivi, vendar (Ehler in sod., 1996) pravijo, da je oblika preveč kompleksna, da bi jo lahko podali le z enim indeksom. Obliko z enim indeksom je težko ali celo nemogoče določiti (Wentz, 2000), večja ko je kompleksnost oblike, več indeksov potrebujemo. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 35 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Tudi Demetriou (2014: 169) pravi, da je treba za dobro določitev oblike izračunati več različnih indeksov, da bi lahko razločila elemente na podlagi oblike. Združevanje več parametrov v indekse je odvisno predvsem od namena uporabe indeksa ter od raznolikosti in kompleksnosti oblike. Praviloma dobimo zapletene matematične enačbe z uporabo Fourierjevih vrst (Moellering in Rayner, 1982). Avtorji redko oblikujejo večparametrični indeks oblike, praviloma podajo kombinacijo enoparametričnih, medsebojno neodvisnih indeksov. Oksanen (2013) je s kombinacijo 12 enoparametričnih indeksov ugotovil, da preveliko število indeksov vodi do medsebojne korelacije oblikovnih značilnosti v različnih indeksih. Ključni je izbor medsebojno neodvisnih indeksov za opis temeljnih značilnosti oblike. Glede na to, katero lastnost oblike želimo z indeksom opisati, so jih Zhang in Lu (2004) in Chaudhuri (2013) razdelili v indekse za opisovanje oboda (angl. contour-/boundary-based descriptors) in indekse za opisovanje značilnosti ploskve (indeksi kompaktnosti). V osnovi obstajata dve temeljni tehniki tako za prvo kot drugo skupino: celostna obravnava (angl. continuous approach) ne razbije elementa (oboda, ploskve) v manjše podenote, medtem ko strukturni pristop (angl. structural approach) razbije obod/ploskev na segmente (Chaudhuri, 2013). Kadar torej izbiramo kombinacijo indeksov, je treba izbrati indekse za opis oboda, indeks za opis ploskve in indekse za opis geometrije elementa. Neodvisno od področja raziskovanja ali namena uporabe morajo indeksi zadostiti osnovnim merilom (Lee in Sallee, 1970; Wentz, 1997; Morse, 2000; Wentz, 2004; Demetriou in sod., 2013a):  različnim oblikam morajo biti pripisane različne številčne vrednosti,  podobni elementi morajo imeti tudi podobne vrednosti,  uporabni morajo biti na konkavnih in konveksnih elementih,  treba je prepoznati elemente z luknjami,  neodvisni morajo biti od velikosti elementa,  neodvisni morajo biti od premikov, rotacije in merila,  priprava vhodnih podatkov mora biti enostavna,  biti morajo lahko razumljivi ter rezultati enostavni za interpretacijo,  imeti morajo vnaprej določen vrednostni razpon (praviloma od 0 do 1) ter določeno, katera oblika ima vrednost 1, in  dobljene vrednosti morajo odražati človeško predstavo o prostorskem elementu. 4.4 Indeksi kompaktnosti Kompaktnost je značilnost, s katero izrazimo odstopanje proučevanega elementa od standardne oblike (npr. kroga, kvadrata) in je ena od najpomembnejših lastnosti elementa (MacEachren, 1985; Angel in sod., 2010). Ti indeksi dejansko ne odražajo oblike, temveč stopnjo, do katere je element kompakten glede na primerljivi element (krog, kvadrat, ipd.). Z indeksi kompaktnosti ne moremo meriti luknjavosti, razteznosti, razdrobljenosti. Demetriou in sod. (2013a) pravijo, da uporaba samo teh indeksov ni primerna za določanje oblike parcel, saj upoštevajo le dve značilnosti – površino in obseg. MacEachren (1985) in kasneje Li in sod. (2013) so razvrstil indekse kompaktnosti v naslednje kategorije:  indeksi razmerja med obsegom in površino,  indeksi razmerja površine do referenčnih oblik,  razpršenost obodnih točk okoli osrednje točke, Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 36 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________  primerjava posameznih vrednosti do pripadajočega kroga, pri čemer bomo za naše potrebe naredili pregled prvih dveh skupin. 4.4.1 Indeksi razmerja med obsegom in površino Najpogosteje uporabljeni indeksi kompaktnosti so indeksi razmerja med površino ( A) 2 in obsegom ( P). Prvi je razmerje P/A predlagal Ritter, Miller (1953) je predlagal razmerje 2 4 A / P , Richardson (1961) razmerje 2 4 A / P , Ossermanov (1978) pa indeks kompaktnosti I z enačbo: c 4 A I  , 4.1 c 2 P ki je najpogosteje uporabljeni indeks kompaktnosti (Santiago in Bribiesca, 2009; Li in sod., 2013). Kvadrat obsega P odpravi vpliv merila, dodana vrednost  pa je vrednostno območje Millerjevega indeksa iz (0, 1 /  ) prestavila v območje (0,1, kjer vrednost 1 pripišemo najbolj kompaktnemu elementu, to je krogu. Analize so pokazale, da indeks ni najbolj primeren za zelo razgibane elemente, njegovo široko uporabo pa lahko pripišemo dejstvu, da je neobčutljiv na spremembe merila, premikov, rotacij in neodvisen od velikosti elementa, uporaben je tako na rastrskih kot vektorskih podatkih ter enostaven za izračun (Santiago in Bribiesca, 2009). Enak indeks so v svojih raziskavah uporabili tudi Sonka in sod. (1993) in Oksanen (2013). Gonzalez in sod. (2004) in Demetriou (2014) so za določanje oblike parcel uporabili indeks AAF: A AAF  , 4.2 2 P v razponu od 0 do  / 4 , Zondonadi in sod. (2013) pa indeks kompaktnosti: 2 P comp  , 4.3 4 A ki je obraten I (enačba 4.1). Chan in So (2006) ter Williams in Wentz (2008) so uporabili indeks c A / 0,282 P , kjer s konstanto 0,282 ustvarimo razpon (0,1 in pripišemo krogu najvišjo vrednost 1. Aslan in sod. (2007) so uporabili indeks SI kot razmerje med premerom ( p) in površino ( A), zapisan v enačbi 4.4. p SI  4.4 2  A Kritiko tega indeksa so podali Demetriou in sod. (2013b), saj so ugotovili, da imajo enaki elementi različne vrednosti ter različni elementi enake. Hkrati je indeks odvisen od velikosti elementa. Največja slabost opisanih indeksov je, da jih ne moremo uporabljati pri elementih z luknjami (Li in sod., 2013). 2 V doktorski nalogi bomo uporabljali mednarodne oznake: za površino A ( area), obseg P ( perimeter), polmer R ( radius). Ohranili smo tudi oznake indeksov, kot so jih poimenovali različni avtorji. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 37 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 4.4.2 Indeksi razmerja površine do referenčne oblike Razmerja površine do referenčne oblike izraža razmerje med površino elementa ter njemu najbližjega pravilnega elementa (praviloma kroga). Cole (Cole, 1964 cit. po Wentz, 2000) je predlagal razmerje med površino elementa A in površino njemu najmanjšega očrtanega kroga Ao: A I  . 4.5 c 1 Ao Tudi ta indeks ima vrednost v razponu od 0 do 1, kjer doseže vrednost 1 krog. Za določanje oblike mestom je Gibbs (1961) uporabil razmerje 2 4 A / L , kjer je L razdalja med najbolj oddaljenima točkama oboda mesta. Girtov indeks I (Angel in sod., 2010) (enačba 4.6) izkazuje razmerje med površino elementa A in G polmerom R največjega včrtanega kroga (slika 4.2). R I  4.6 G A /  Slika 4.2 Prikaz Girtovega indeksa (prirejeno po Angel in sod., 2010) Figure 4.2 Representation of Girt’s index (adapted after Angel et al., 2010) Indeks se pogosto uporablja v geografiji, ekologiji in tudi kmetijstvu za določitev območij, primernih za kmetijski razvoj, saj izraža največjo zaokroženo površino znotraj razgibanih oblik (Angel in sod., 2010). V to skupino indeksov bi lahko uvrstili tudi indekse, ki jih dobimo s primerjavo elementa in referenčnega elementa na podlagi izračuna ujemajočih (presečnih) delov (površin). Lee in Sallee (1970) sta uvedla indeks primerjave z očrtanim krogom (enačba 4.7), kjer je A površina elementa in B površina njemu očrtanega kroga.  A B I  1 4.7 L  A B Bottema (2000) je predlagal indeks, ki ga dobimo s prekrivanjem elementa s krogom iste površine in skupnim težiščem (slika 4.3). Bottemov indeks je podan z enačbo 4.8, kjer je A površina elementa in Ap presečna površina s krogom enake površine in s skupnim težiščem. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 38 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ A A I 1 p  b 4.8 Ap Slika 4.3 Primerjava med elementom in pripadajočim krogom enake površine s skupnim težiščem za dva primera (Wentz, 2000) Figure 4.3 Comparison between an element and the associated circle of the same area and with a common centroid for two cases (Wentz, 2000) Podobno je predlagala Wentzova (2000) in indeks imenovala indeks razteznosti (angl. elongation index). Izračunan je iz razmerja vrednosti največjega prekrivanja (preseka) in unije med elementom in krogom enake površine (slika 4.3) s skupnim težiščem, kar lahko zapišemo kot: površina preseka A  Ap El   . 4.9 površina unije A  Ap Vrednost El je med 0 in 1, kjer nižja vrednost predstavlja bolj razgibane in podolgovate elemente, vrednost 1 krog. Vrednost 0 ni nikoli dosežena. Indeks Bottema (Bottema, 2000) in indeks Wentzove (Wentzova, 2000) se lahko uporabljata tudi pri elementih z luknjami. Chaudhuri (2013) je izhajal iz razmerja med elementom in krogom iste površine. Indeks predstavlja razmerje med površino zunaj preseka in površino preseka in je zapisan kot: vsota neujemajočih površin A  B  A  B B     M   , 4.10 A površina preseka  A B kot je prikazano na sliki 4.4. Slika 4.4 Indeks razmerja med neujemajočimi in presečnimi površinami med elementom A in krogom B enake površine (prirejeno po Chaudhuri, 2013) Figure 4.4 Index of the ratio between non-matching and matching areas between element A and circle B of the same area (adapted after Chaudhuri, 2013) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 39 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Ker so preseki neodvisni od premikov, rotacij in merila, so tudi indeksi, ki temeljijo na primerjavi elementa s krogom, neodvisni od spremembe merila, premikov in rotacij (Chaudhuri, 2013). Dobljena vrednost je med 0 in 1, pri čemer dobimo vrednost 0 za popolnoma ujemajoča elementa. Za navedene indekse se lahko opravi primerjava ujemanja tudi z drugimi standardnimi elementi, kot so kvadrat, pravokotnik in elipsa (Chaudhuri, 2013; Lee in Sallee, 1970). 4.5 Indeksi robov Indeksi robov izražajo nazobčanost ali gladkost robov elementa. Ta značilnost se lahko meri s fraktalno analizo (Wentz, 2000). Možnost merjenja značilnosti robov so podali Brinkhoff in sod. (1998), ko so postavili razmerje med številom klinov, ki se zajedajo v element, ter odstopanjem do konveksnega oboda. Wentzova (2000) je predlagala indeks nazobčanosti ali gladkosti robov oziroma stopnjo kompleksnosti roba, ki so ga predhodno uporabili že Krummel in sod. (1987), O'Neill in sod. (1988), Millne (1991) z enačbo (4.11): 2 ln P Ed  , 4.11 ln A P je obseg elementa in A njegova površina. Indeks je v razponu od 1 do 2, večja vrednost predstavlja večjo nazobčanost. Enak indeks so uporabili Aslan in sod. (2007) ter ga poimenovali FD (angl. fractal dimension) ali dimenzija fraktala. Med indeksom FD in površino elementa ni linearne povezave, tako je lahko FD večji za enak element manjše površine. FD pada z večanjem površine ter velja, da je za manjše elemente FD večji (Aslan in sod., 2007). Za standardizacijo vrednosti v razponu od 0 do 1 od dobljene vrednosti odštejemo 1. Razvita je tudi skupina indeksov, kjer primerjamo element z najmanjšim konveksnim poligonom, to je konveksno ogrinjačo. Občrtani konveksni poligon predstavlja najmanjši obseg elementa (slika 4.5). Slika 4.5 Odnos elementa do njemu najmanjšega očrtanega poligona (prirejeno po Angel in sod., 2010) Figure 4.5 Relationship between an element and its smallest circumscribing polygon (adapted after Angel et al., 2010) Chan in So (2006) sta navedla indeks razmerja konveksnega očrtanega poligona do elementa. Iivarinen in sod. (1998), Angel in sod. (2010) in Zondonadi in sod. (2013) so za svoje potrebe uporabili Detourjev indeks (enačba 4.12), ki je razmerje med obsegom elementa P in njegovega konveksnega poligona P : k Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 40 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ P D  . 4.12 Pk Indeks ima vrednost 1, če je element konveksen. Bolj ko se vrednost približuje 0, večja je konkavnost oziroma nazobčanost oboda. Brinkhoff in sod. (1998) so uvedli dva različna indeksa v povezavi s konveksnim obodom (enačbi 4.12 in 4.13). Indeks amplitude ali nazobčanosti so določili z enačbo 4.13 ( P obseg elementa in P obseg k njegovega konveksnega poligona): P  Pk ampl  . 4.13 P Indeks konveksnosti (enačba 4.14) pa z enačbo: A  A k conv  , 4.14 Ak kje je A površina konveksnega očrtanega poligona in A površina elementa. k 4.6 Indeksi geometrije elementa Indeksi te skupine poskušajo izraziti geometrijo elementa in vključujejo bodisi Houghovo transformacijo, Freemanovo verižno vrsto in/ali radialni linijski indeks (Wenzt, 2000). Indekse so uporabili Boyce and Clark (1964), Duda in Hart (1972) ter Ballard (1981). Indeksi rekonstruirajo nepravilno obliko v manjše enostavne oblike, kot so krog, kvadrat in trikotnik, ki so jim v nadaljevanju pripisane številčne vrednosti. Pomanjkljivost indeksov geometrije je, da ne ohranjajo topologije elementa in podajo vrednosti, ki jih je težko interpretirati (Wentz, 1997). Med indekse geometrije je uvrščen tudi indeks lukenj (Wentz, 2000). Indeks lukenj predstavlja razmerje med površino notranjega elementa (ali več notranjih elementov – lukenj) do celotne površine elementa. Enostavni indeks je podan z enačbo (4.15): Bi P  , 4.15 Ai pri čemer je Bi skupna površina vseh notranjih elementov v poligonu i in Ai površina elementa, (vključno z luknjami). Vrednost indeksa je med 0, 1), kjer je vrednost 0 značilna za elemente brez luknje, vrednosti 1 pa ni mogoče doseči, saj bi to pomenilo, da sta luknja in element enaka. 4.7 Kombinacije enoparametričnih indeksov v različnih študijah Kombinacijo enoparametričnih indekse za opisovanje oblike so razvijali že v 70. letih prejšnjega stoletja (Bunge, 1966). Praviloma indeksi niso kombinirani z namenom podajanje številčne vrednost za posamezno obliko (Griffith in sod., 1986 cit. po Demetriou in sod., 2013b), temveč predvsem za rekonstrukcijo obstoječih oblik. Zato imajo večjo uporabo v računalniških vedah kot na področju raziskovanja prostorskih problemov, kot je zemljiška razdrobljenost (Demetriou in sod., 2013b). Brinkhoff in sod. (1998) so bili med prvimi, ki so kombinirali enoparametrične indekse za opis oblike elementa. Indeks kompleksnosti (angl. Complexity Index – CI) so podali z enačbo: Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 41 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ CI  0,8 ampl  frekv  0,2 conv , pri čemer izračunamo ampl z enačbo (4.12), conv z enačbo (4.13), frekv pa je razmerje točk v zarezah elementa z vsemi lomnimi točkami na obodu elementa. Wentzova (2000) je za določanje oblike elementa predlagala uporabo treh različnih enoparametričnih indeksov; indeks za opisovanje značilnosti oboda (enačba 4.14), indeks za opisovanje kompaktnosti (enačba 4.9) ter indeks za opisovanje geometrije elementa (lukenj) (enačba 4.15). Williams in Wentz (2008) sta predlagala novo kombinacijo enoparametričnih indeksov in jih poimenovala TOSS (angl. type (tip), orientation (orientacija), size (velikost), shape (oblika)). Tip (elementa) predstavlja najbolj običajno obliko elementa v proučevanem vzorcu, orientacija je določena s presečnim kotom glavne osi elementa z osjo X, oblika z razmerjem A / (0, 282 P) , površino (tj. velikost) pa so izračunali grafično, z GIS-orodji. Slika 4.6 Grafična ponazoritev nekaterih indeksov oblike, ki so jih uporabili Iivarinen in sod. (1998) Figure 4.6 Graphical presentation of several shape indices, as used by Iivarinen et al. (1998) Iivarinen in sod. (1998) so za opis značilnosti elementa predlagali kombinacijo petih indeksov; konveksnosti, razmerja osi elementa, kompaktnosti ter krožno in eliptično varianco (slika 4.6). Zondonadi in sod. (2013) so za analizo parcelnih oblik za avtomatizacijo delovnega procesa na kmetijskih zemljiščih s strojno obdelavo uporabili kar 12 različnih opisovalcev oblike, da bi lahko jasno določili parcele, ki vsebujejo številne ostre kote, preozke parcele z neugodnim razmerjem stranic, nekompaktne parcele in premajhne parcele. Praviloma so uporabili enoparametrične indekse. V programsko orodje ( FieldCAT) so vključili indeks konveksnosti (1), indeks kompaktnosti (2), indeks razmerja glavnih osi (3), krožno varianco (4), eliptično varianco (5), indeks pravokotnosti (6), pogostnost konkavnosti (7), odstopanje od konkavne ploskve (8), razmerje med obsegom in površino (9), razdaljo srednjega centra (10), kompleksnost (11) ter razmerje površin med obdelovalnim kompleksom in obdelovalno površino (12). Grafične ponazoritve nekaterih indeksov so na sliki 4.6. Oksanen (2013) je za analizo 65.348 parcel uporabil 9 različnih indeksov: indeks konveksnosti, indeks kompaktnosti, indeks pravokotnosti, indeks trikotnosti, indeks eliptičnosti, indeks razmerja momentov, moment, polmer včrtanega kroga in indeks odmika. Indeks za opisovanje oblike parcel (angl. Parcel Shape Index – PSI), sestavljen iz šestih enoparametričnih indeksov, so razvili tudi Demetriou in sod. (2012), Demetriou in sod. (2013), Demetriou (2013, 2014). Za določitev indeksa so uporabili GIS-orodja ter odločitveni model, kjer se lahko posamezni indeksi utežijo v odvisnosti od pomembnosti lastnosti (indeksa) za namen uporabe. Tako lahko npr. v kmetijskem območju določimo najboljšo vrednost parcelam z razmerjem stranic 1 : 2, v urbanih območjih pa parcelam v razmerju 1 : 1. Določanje uteži je v domeni strokovnjaka, kar omogoča prilagajanje indeksa potrebam naloge oziroma področja. PSI (enačba 4.16) je določen s šestimi enoparametričnimi indeksi, ki podajo celostno podobo parcele v odnosu do določene referenčne parcele (oblike). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 42 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ PSI  f ( razmerje stranic)  f ( topih kotov)  f ( refleksnih kotov)  4.16 f ( obodnih točk)  f ( kompaktnosti)  f ( simetričnosti) Za vsako parcelo i lahko izračunamo PSIi kot vsoto zmnožkov vsakega parametra Pij z ustrezno utežjo wj, deljeno s številom uporabljenih parametrov, kar je razvidno iz enačbe 4.17: m  P w ij j i 1 PSI   i m 4.17 Ker so Demetriou in sod. (2013b), Demetriou (2014) razvili indeks PSI za potrebe vrednotenja in izvajanja komasacij kmetijskih zemljišč, so tudi uteži in funkcije za standardizacijo vrednosti določili tako, da je vrednost 1 (najboljša oblika) pripisana najugodnejši parceli v kmetijskem območju. Vsak posamezni indeks so standardizirali ter nato utežili. Kot referenčno parcelo so določili parcelo z razmerjem stranic 1 : 2 in dolžino najkrajše stranice vsaj 25 m. Taka parcela je pridobila vrednost 1, vse ostale parcele pa ustrezno standardizirano vrednost. Ustrezno so uteženi koti, manjši od 80°, ter koti, večji od 215°, odstopanje od optimalnega števila oglišč 4 (linije so izravnane, če je lomni kot med dvema sosednjima ogliščema med 175° in 185°). Za indeks kompaktnosti so uporabili enačbo 4.2, ki so jo uporabili Gonzalez in sod. (2004), simetričnost pa je podana s standardnim odklonom polmera očrtanega kroga od razdalje točk oboda do centroida parcele. Slika 4.7 Izračunani PSI za testno območje v desetih različnih kategorijah v razponu 0,1 (levo) ter združevanje kategorij v odvisnosti od razpona indeksa v štiri kategorije (Demetriou, 2014) Figure 4.7 Calculation of PSI for the test area in 10 different categories in a range of 0,1 (left) and combination of categories as a function of the index range, into four categories (Demetriou, 2014) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 43 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Vrednostne funkcije za vse uporabljene parametre so podrobneje predstavljene in analizirane v Demetriou in sod. (2013b). Rezultati na testnih območjih so zelo dobri, kar je razvidno tudi na sliki 4.7 (levo). Vse parcele so nato razvrstili v štiri kategorije (zelo nepravilne oblike, nepravilne oblike, skoraj pravilne oblike, optimalne oblike) (slika 4.7 desno), kar omogoča lažjo vrednotenje ustreznosti indeksa (Demetriou, 2014). Avtorji so dokazali, da indeks izpolnjuje vsa merila za določanje oblik (Demetriou, 2013b: 879). V indeks niso vključili merila zaznavanja lukenj, saj so izkustveno ugotovili, da takšne parcele na testnih območjih ne obstajajo. Ker so to merilo že predhodno izključili iz oblikovanja indeksa, ga tudi niso analizirali. Določanje indeksa oblike parcel je ena od funkcij programa LACONISS, ki so ga razvili za potrebe analize in izvajanja komasacij na Cipru. 4.8 Izračun indeksa oblike parcel za značilnosti vzorca za Gorenje 4.8.1 Priprava in ureditev podatkov Parcela je za naše potrebe opredeljena kot dvorazsežni zaključeni poligon v kartezijskem koordinatnem sistemu in znanem merilu, ki ima lahko tudi luknje (parcela v parceli). Vsaka parcela je zaključen homogeni poligon z N lomnimi točkami in N daljicami, ki povezujejo sosednje lomne točke. Primer parcele kot zaključenega homogenega poligona v kartezičnem koordinatnem sistemu je prikazan na sliki 4.8, kjer sta x in y kartezični koordinati k -te točke. k k . Slika 4.8 Primer poligona v kartezijskem koordinatnem sistemu in oštevilčba lomnih točk Figure 4.8 A case of a polygon in the Cartesian coordinate system and the numbering of vertices Avtomatski izračun grafične površine v GIS-orodjih je preprost, če so podane koordinate lomnih točk. Površino poligona A z N lomnimi točkami k (vozlišči v GIS-orodjih), ki so oštevilčeni v nasprotni smeri urinega kazalca od 0, … N-1, lahko izračunamo z enačbo: N 1  N 1 1 1  A   x ( y  y )    y ( x  x ) 4.18 k k 1  k 1  k k 1  k 1 2  k 0 2 k0 ali po enačbi Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 44 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ N 1 1  A   x  x y  y . 4.19 k k 1    k 1  k  2 k0 Obseg poligona z N lomnimi točkami k lahko izračunamo z enačbo: N 1  2 2 P   ( x  x )  ( y  y ) . 4.20 k 1  k k 1  k k 0 Poleg obsega in površine lahko iz poznanih koordinat lomnih točk poligona dobimo tudi ostale značilnosti poligona. Za čim boljšo določitev oblike parcel bomo uporabili več enoparametričnih, med seboj neodvisnih indeksov. Indeksi so izbrani tako, da opisujejo značilnosti ploskve (indeks kompaktnosti), značilnosti oboda (indeks nazobčanosti, indeks lomnih točk) ter značilnosti geometrije poligona s poudarkom na parcelah z luknjami. 4.8.2 Izračun indeksa oblike parcel ( IOP) za Gorenje Indeks kompaktnosti ( Ikom) Razmerje med površino in obsegom parcele bomo opisali z indeksom kompaktnosti (enačba 4.21), ki ga je podal Osserman (1978) in je najpogosteje uporabljeni indeks kompaktnosti v literaturi (Santiago in Bribiesca, 2009; Li in sod., 2013). 4 A I '  4.21 kom 2 P Indeks je neodvisen od velikosti parcele, premikov, zasukov in merila, kar je razvidno iz grafikona 4.1, kjer je indeks izračunan za pravokotnike v istih razmerjih stranic in različnih velikostih. Grafikon 4.1 Neodvisnost I'kom od velikosti parcel. Na x osi so različne vrednosti krajše stranice Graph 4.1 Independence of I'kom from parcel size. The x axis shows the different values of the shorter side Indeks ima vrednost 1 za okrogle parcele. Parcele praviloma niso okrogle, saj s krogi ne moremo pokriti ploskve. Ker okrogla parcela ni razpoznana kot primerna oblika in ne želimo, da pridobi vrednost 1, bomo vrednosti standardizirali. Standardizacija je pretvorba vrednosti v nove vrednostne razrede, praviloma v razpon od 0 do 1, kar v nadaljevanju omogoča njihovo medsebojno primerjavo. Metode standardizacije razvrščamo v dve glavni skupini: linearne transformacije in vrednostne funkcije (Malczewski, 1999: 116). Najpogosteje uporabljene linearne transformacije so: maksimalna, intervalna in ciljna standardizacija. Prvi dve metodi uporabljata največjo in najmanjšo vrednost iz niza Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 45 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ podatkov, s pomočjo katerih transformiramo vrednosti v razponu (0,1). Pri ciljni standardizaciji izberemo referenčno vrednost, ki najbolj odraža želeno vrednost, ter najmanjšo vrednost, ki določi rang standardizacije (Malczewski, 1999: 116). Vrednostna funkcija je drugi način za pretvorbo vrednosti v želeni interval (0,1) (Beinat, 1997; Malczewski, 1999: 119–124; Sharifi in sod., 2004; Malczewski, 2011). Postopek določanja vrednostne funkcije je podrobneje opisan v Malczewski (1999), Sharifi in sod. (2004) ter Demetriou in sod. (2012) in je sestavljen iz petih ključnih korakov, predvsem pa odvisen od značilnosti obravnavanega problema. Določitev vrednostne funkcije je odvisna od zadostnega števila informacij, postavljenih meril ter človeške presoje (Beinat, 1997 cit. po Malczewski, 2011). Vrednost 1 dobi najbolj želena lastnost in vrednost 0 najmanj želena lastnost. Grafikon 4.2 I'kom za pravokotnike parcele v različnih razmerjih (levo) ter razmerje med indeksom in njegovo standardizirano vrednostjo (desno). I'kom ja za pravokotne parcele v razponu (0, 0,78, vrednosti 0 ne doseže, Ikom je za pravokotne parcele z razmerjem stranic nad 1 : 8 enak 0 Graph 4.2 I’kom for rectangular parcels in various ratios (left) and the relationship between the index and its standardised value (right). For rectangular parcels, I’kom is in a range (0, 0.78), while the value of 0 is not achieved; Ikom for rectangular parcels with a ratio of sides above 1 : 8 equals 0 Določitev vrednostne funkcije je zahtevna naloga (Beinat, 1997: 1). Demetriou (2014) je izvedel standardizacijo vrednosti indeksa kompaktnosti (enačba 4.2; 2 AAF  A / P ) s funkcijo: 6 5 4 3 V ( AAF )  1467298744,97 AAF  41333860, 417 AAF  45406553,82 AAF  2435303,92 x i i i i i . 4.22 2 65445,193 AAF  831,98 AAF  3,91 i i Po enaki metodologiji smo določili vrednostno funkcijo (enačba 4.23) za indeks kompaktnosti I'kom (enačba 4.21). Kot referenčno parcelo smo izbrali parcelo z razmerjem stranic 1 : 2, saj je to prvo celo razmerje stranic pravokotne parcele. Pravokotnik je najpogosteje zastopana oblika parcel v kmetijskem prostoru (po pregledu vseh 16.500 parcel na testnih območjih). Vrednost 0,99 je pripisana pravokotni parceli z razmerjem stranic 1 : 2, ki ima I'kom = 0,70 (grafikon 4.2 levo), vsem vrednostim I'kom od 0,75 do 1 (krog) je pripisana standardizirana vrednost nad 0,78. Vsem parcelam z razmerjem stranic nad 1 : 8 je pripisana vrednost 0, kar nam omogoča razmejevanje med pravokotniki z velikim razmerjem stranic in pravokotniki z majhnim razmerjem stranic. Indeks kompaktnosti Ikom je v razponu (0,1. Vrednostna funkcija V ( I ' ) je podana z enačbo 4.23 ter grafično ponazorjena na kom grafikonu 4.2 (desno) in grafikonu 4.3. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 46 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 6 5 4 3 I  V ( I ' )  372,614( I ' ) 1319,19( I ' ) 1820,87( I ' ) 1227, 22( I ' ) kom kom kom i kom i kom i kom i , 4.23 2 414,436( I ' )  66, 207( I ' )  3,908 kom i kom i Grafikon 4.3 Vrednostna funkcija (enačba 4.23) za standardizacijo indeksa kompaktnosti I'kom (enačba 4.21) (prirejeno po Demetriou, 2011) Graph 4.3 Value function (equation 4.22) for standardization of Index of Compactness I'kom (equation 4.21) (adapted after Demetriou, 2011) Slika 4.9 Prikazane parcele v desetstopenjski lestvici za indeks kompaktnosti Ikom (enačba 4.23) za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 4.9 Parcels shown in a 10-stage scale of Index of Compactness Ikom (equation 4.23) for Gorenje (Data source: GURS) Primer izračunanega indeksa kompaktnosti za vse parcela polja Gorenja je na sliki 4.9. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 47 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Na sliki 4.9 vidimo, da so vrednosti blizu 1 dobile parcele največje kompaktnosti, torej tiste, ki so po obliki blizu pravokotniku z razmerjem stranic 1 : 2, ki smo ga določili kot referenčno parcelo. Še bolj nazorno podobnost kompaktnosti parcel pokaže sliki 4.10, kjer smo parcele razvrstili v štiri razrede. Indeks je neodvisen od velikosti parcele. Podobno vrednost so dobile parcele podobnih oblik. Slika 4.10 Prikazane parcele v štiristopenjski lestvici za indeks kompaktnosti Ikom (enačba 4.23) za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 4.10 Parcels shown in a 4-stage scale of the Index of Compactness Ikom (equation 4.23) for Gorenje (Data source: GURS) Indeks lukenj ( Iluk) Pregled tipov poljske razdelitve (poglavje 2) je pokazal, da lahko na testnih območjih pričakujemo tudi parcele z notranjimi parcelami, zato smo se odločili, da uporabimo indeks lukenj, ki ga je predlagala Wentzova3 (2000) in ga podala z enačbo: B B i P  , za naše potrebe pa ga bomo določili kot I 1 i  , 4.24 A luk A i i pri čemer je Bi skupna površina vseh parcel v parceli i in Ai površina parcele i (skupaj s parcelami znotraj nje). Razmerje med površino notranjih parcel (lukenj) in parcelo bomo odšteli od 1 ter tako 3 Wentzova (2000) je uporabila izraz indeks lukenj. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 48 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ parcelam brez lukenj pripisali največjo vrednost 1, vrednosti 0 pa ni mogoče doseči, saj bi to pomenilo, da imamo enako parcelo, ki bi ji pripisali vrednost 1. Indeks lukenj I je med (0,1. luk Na sliki 4.11 so prikazane parcele z notranjimi parcelami za Gorenje, ki imajo I 1. Parcele brez luk notranjih parcel imajo pripisano vrednost 1 in na sliki 4.11 niso obarvane. Večja ko je notranja parcela (luknja v parceli), manjša je vrednost indeksa lukenj I . luk Slika 4.11 Indeks lukenj ( Iluk), prikazan v štiristopenjski lestvici za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 4.11 Index of holes ( Iluk) shown in a 4-stage scale for Gorenje (Data source: GURS) Indeks nazobčanosti oboda ( Inaz) Indeks nazobčanosti I oboda parcele bomo podali z indeksom, ki so ga uporabili tudi Iivarinen in naz sod. (1998), Angel in sod. (2010) ter Zondonadi in sod. (2013) in je razmerje med obsegom P parcele i in tej parceli pripadajoči obseg konveksne ogrinjače P , podan z enačbo: k P I  . 4.25 naz Pk Indeks ima vrednost 1, če je parcela konveksna, ni nazobčana. S padanjem vrednosti proti 0 se veča nazobčanost oboda. Indeks je v razponu (0,1, kjer vrednost 1 dosežejo vse konveksne parcele, vrednosti 0 pa ni mogoče doseči. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 49 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Izračun Inaz na testnem območju Gorenja je prikazan v desetih enakih razredih (slika 4.12). V rdečih odtenkih so obarvane parcele z nazobčanimi robovi, bolj ko je barva temno modra, večja je gladkost robov. Slika 4.12 Indeks nazobčanosti oboda ( Inaz), prikazan v desetstopenjski lestvici za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 4.12 Index of Edge Roughness ( Inaz) shown in a 10-stage scale for Gorenje (Data source: GURS) Indeks števila ogljišč ( Iogl) Pomemben pokazatelj oblike parcele je število ogljišč oziroma lomnih točk oboda. Optimalno število ogljišč pravokotne parcele je štiri, z večanjem števila ogljišč se praviloma povečuje tudi odstopanje od pravokotne parcele. Odstopanje od pravokotnika je tudi pri parcelah s tremi ogljišči. Standardizacijo števila ogljišč v vrednostni razpon 0,1 bomo izvedli z vrednostno funkcijo, ki jo je uporabil tudi Demetriou (2014), zapisano v enačbi 4.26 in prikazano na grafikonu 4.4. 2 3 4 I  V ( o ) 14,45  407,76 / o  4280,97 / o  20959,323 / o  49414,25 / o ogl i i i i i 4.26 5 45677  ,80 / oi o  številoogljišč parcele i Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 50 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 4.4 Vrednostna funkcija (enačba 4.26) za indeks števila ogljišč (prirejeno po Demetriou, 2011) Graph 4.4 Value function (equation 4.25) for Index of Vertices (adapted after Demetriou, 2011) Na grafikonu 4.4 vidimo, da dosežejo najvišjo vrednost parcele s štirim in petimi ogljišči, parcele z nad devetimi ogljišči pa pridobijo vrednost 0. Parcele s petimi in šestimi štirimi ogljišči imajo indeks od 0,87 do 0,61. Parcele s sedmimi ogljišči imajo vrednost 0,32, z osmimi ogljišči 0,11. Indeks je v razponu 0,1. Slika 4.13 Indeks števila ogljišč ( Iogl) prikazan v štiristopenjski lestvici Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 4.13 Index of Vertices ( Iogl) shown in a 4-stage scale for Gorenje (Data source: GURS) Na sliki 4.13 imajo parcele, obarvane z belo barvo, več kot devet ogljišč in posledično pripisano vrednost 0. Na obravnavanem območju ni bilo parcel s tremi ogljišči. Pearsonov koeficient korelacije Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 51 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ med velikostjo parcel in številom ogljišč je 0,38 (za Gorenje), kar izkazuje majhno medsebojno povezanost velikosti parcele in števila ogljišč. Indeks oblike parcele ( IOP) Indeks oblike parcele bomo oblikovali iz indeksa kompaktnosti ( Ikom), indeksa nazobčanosti oboda ( Inaz), indeksa lukenj ( Iluk) in indeksa števil ogljišč ( Iogl). V splošnem lahko enačbo za kombinacijo več enoparametričnih indeksov zapišemo kot: n  I w j j j 1 IOP   , 4.27 n kjer je I eden od indeksov ter w utež indeksa. Če so vsi indeksi enako uteženi (z vrednostjo 1), lahko j j za vsako parcelo i izračunamo indeks oblike parcele kot aritmetično sredino, v našem primeru štirih indeksov: I  I  I  I kom naz luk ogl IOP  . 4.28 4 Razpon indeksa je 0,1. Glede na merila standardizacije pridobi vrednost 1 pravokotna parcela z razmerjem stranic 1 : 2, brez notranjih parcel (lukenj), s štirimi ogljišči. Enoparametrični indeksi ne smejo biti medsebojno odvisni. Medsebojno neodvisnost preverimo s Pearsonovim koeficientom korelacije. Vrednosti Pearsonovega koeficienta korelacije blizu 1 pomenijo močno pozitivno korelacijo in vrednosti blizu –1 močno negativno korelacijo. Vrednosti okoli nič pomenijo, da slučajne spremenljivke niso linearno povezane (Drobne in Turk, 2002). Izračunani Pearsonov koeficienti korelacije v preglednici 4.1 potrjujejo medsebojno neodvisnost indeksov. Manjšo medsebojno korelacijo opazimo med številom ogljišč in nazobčanostjo oboda (–0,30), saj imajo praviloma bolj nazobčani obodi tudi več ogljišč. Preglednica 4.1 Pearsonov koeficient korelacije, med Ikom, Inaz, Iogl, Iluk Table 4.1 Pearsonov Coefficient of Correlation between indices Ikom, Inaz, Iogl, and Iluk Koeficient korelacije Ikom Inaz Iogl Iluk Ikom 0,24 –0,20 0,05 Inaz –0,30 0,21 Iogl –0,25 Iluk Indeks oblike parcel ( IOP) v desetih enakih razredih za Gorenje je prikazan na slikah 4.14 zgoraj ter v štirih enakih razredih s širino razreda 0,25 na sliki 4.14 spodaj. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 52 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 4.14 Indeks oblike parcel ( IOP) v deset- (zgoraj) in štiristopenjski (spodaj) lestvici za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 4.14 Parcel Shape Index ( IOP) in a 10-stage (above) and 4-stage (below) scale for Gorenje (Data source: GURS) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 53 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Prikaz IOP v štirih vrednostnih razredih (slika 4.14 zgoraj) pokaže, da so parcele z izrazito nepravilno obliko (nazobčane, parcele z luknjami) v najnižjem razredu ter v najvišjem razredu pravokotne parcele z nizkim razmerjem stranic (slika 4.14 spodaj). Parcele znotraj razreda so si vizualno podobne, IOP je uporaben tako na konveksnih kot konkavnih parcelah, je neodvisen od velikosti parcele, neobčutljiv na spremembo rotacije, merila in zasukov, enostavno izračunljiv ter tako ustreza vsem merilom (poglavje 4.3) za določanje indeksov. Za vsako parcelo izračunamo IOP, za vsako polje (parcelni vzorec) pa izračunamo opisno statistiko (povprečno, najmanjšo in največjo vrednost IOP, modus in mediano, standardni odklon, koeficient sploščenosti in koeficient asimetrije). Za vsak parcelni vzorec prikažemo frekvenčno porazdelitev IOP v histogramu ter z okvirjem z ročaji. 4.8.3 Izračun indeksa velikosti parcele ( IVP) za Gorenje IOP mora biti, skladno z merili (poglavje 4.3), neodvisen od velikosti parcel. Na podlagi IOP ne moremo sklepati ničesar o velikosti parcel, tako imajo zelo ugoden indeks oblike lahko majhne ali velike parcele in obratno. Že v predštudiji tipov poljske razdelitve smo ugotovili, da parcelne vzorce z gotovostjo določajo tudi velikosti posameznih parcel (in delež velikostnega razreda parcel v polju). Polja v celkih tvorijo praviloma večje parcele, medtem ko so parcele v tipu poljske razdelitve na delce praviloma manjše. Korelacijo med velikostjo parcel in posameznimi izbranimi dejavniki je ugotavljal Belec (1989a, 1989b). Ugotovil je, da so v celkih parcele največje, na območju prog srednje velike, na območju grud pa praviloma majhne. Odnosa parcelnih oblik do velikosti parcel v obliki vrednosti (indeksa) nista podala niti Ilešič (1950) niti Belec (1989a), temveč sta le navajala povprečne velikosti parcel v posameznem tipu polja. Prav za opis velikosti parcel ter celostni opis značilnosti posameznega parcelnega vzorca smo dodali tudi indeks velikosti parcel ( IVP). Gonzalez in sod. (2004) so ugotovili, da le ustrezna oblika parcele pove premalo o parceli. Indeksom, ki podajajo obliko, je tako smiselno dodati tudi indekse velikosti. Še posebej je taka kombinacija smiselna za proučevanje racionalne rabe poljskih površin. Gonzalez in sod. (2004) so oblikovali kombinirani indeks oblike in velikosti parcel (angl. Combined Size and Shape Index – CSSI). Ustreznost velikosti parcel za strojno obdelavo so določili kot funkcijo porabe časa za strojno obdelavo. Za naš namen kombiniranje velikosti v obliko ni smiselno in ustrezno. Demetriou (2014) velikosti parcel pri oblikovanju indeksa oblike parcel ni upošteval. Je pa velikost parcel upošteval pri določanju faktorja razpršenosti posesti. Za naše raziskovanje je ključna njegova določitev vrednostnih funkcij za standardizacijo velikosti parcel v razred (0,1) ter usmeritev, da je za parcele v različnih geografskih območjih (različna kakovost tal) smiselno uporabiti različne vrednostne funkcije. Za parcele na sušnih predelih Cipra je uporabil vrednostno funkcijo za standardizacijo velikosti parcel A, prikazano z enačbo 4.29 (grafikon 4.5 levo, Demetriou, 2014: 158), za parcele na območju namakanja pa vrednostno funkcijo za standardizacijo velikosti parcel, podano v enačbi 4.30 (grafikon 4.5 desno, Demetriou, 2014: 159): Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 54 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 20  5 1  6 4 12  3 8  2 5 V ( A )  1  ,7110 A  6,8310 A  9,97 10 A  6,3610 A  7,37 10 A i i i i i i 4.29 3 5  ,5810 17 4 12 3 8 2 4 2 V ( A )  3, 24 10 A  1,10 10 A  2, 74 10 A  2,82 10 A  9, 68 10 4.30 i i i i i Grafikon 4.5 Graf funkcije 4.29 (levo) in graf funkcije 4.30 (desno) za standardizacijo velikosti parcel (prirejeno po Demetriou, 2014) Graph 4.5. Graph of function 4.29 (left) and graph of function 4.30 (right) for the standardised size of the parcels (adapted after Demetriou, 2014) Na sušnih območjih pridobijo vrednost 0 parcele, manjše od 1,7 ha, in vrednost 1 parcele, večje od 13,5 ha (ocenjeno iz grafa 7.8 v Demetriou, 2014: 158). Na namakanih območjih pridobijo vrednost 0 parcele, manjše od 0,5 ha, in vrednost 1 parcele, večje od 7,9 ha (ocenjeno z grafa 7.9 v Demetriou, 2014: 159). Obe funkciji sta v proučevanem velikostnem razredu parcel precej blizu linearne funkcije. Uporaba različnih vrednostnih funkcij za različna geografska območja je smiselna glede na namen uporabe indeksa velikosti parcel. Še posebej je uporabna za vrednotenje velikosti parcel v odvisnosti od rabe (njive, nasadi, travinja) ter glede na različne regionalne značilnosti (ravninska območja – načeloma boljša kakovost tal, hribovita območja – načeloma slabša kakovost tal). Znano je, da so vinogradniške površine manjše, travniške površine večje, njive manjše, če so tla boljše kakovosti, in večje, če je kakovost tal slabša. Razmerja med velikostjo parcel v različni rabi bi lahko vzpostavili na podlagi ornega ekvivalenta. Orni ekvivalent je v koeficientih izraženo merilo za primerjanje pridelovalne sposobnosti različnih zemljiških kategorij glede na njihovo površino. Izražen je z lestvico, pri kateri je izhodiščni koeficient za njivo 1, za druge kategorije pa je v Sloveniji primerjalni koeficienti za vrt 2,5, travnik 0,4, vinograd 2,5, sadovnjak 1,2, pašnik 0,1 in gozd 0,15 (Kladnik in sod., 2005: 167) Razmerje med osnovnimi kategorijami kmetijske rabe bi lahko dobili tudi na podlagi Zakona o dedovanju kmetijskih gospodarstev (ZDKG, 1995 in kasneje), kjer je navedeno razmerje med njivami in ostalimi površinami za zaščitene kmetije. Na podlagi primerljivih površin v 2. členu zakona so primerljivi koeficienti (če ima njiva vrednost 1) za travnik ali ekstenzivni sadovnjak 0,5, za pašnik 0,25, plantažni sadovnjak, hmeljišče ali vinograd 4 in za barjanski travnik 0,16. Koeficient pove, da je za 1 ha njive primerljiva površina 2 ha travnika, 4 ha pašnika, 0,25 ha plantažnih sadovnjakov, vinogradov ali hmeljišč in 6 ha barjanskih travnikov ali drugih površin. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 55 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Če bi želeli upoštevati še geografske značilnosti območja, bi bilo smiselno vključiti nadmorsko višino (0–300 m n. v., 300–600 m n. v., 600–800 m n. v., nad 800 m n. v.) ter naklon (razredi 0–5 %, 5– 10 %, 10–15 %, 15–20 %, nad 20 %). Upoštevanje vseh teh značilnosti v IVP bi bilo smiselno, če bi medsebojno primerjali parcelne vzorce za različne namene kmetovanja. Ker pa je naš namen medsebojno primerjati parcelne vzorce neodvisno od namena kmetovanja, moramo ohraniti osnovno značilnost parcele, to je njeno velikost. Hkrati moramo uporabiti le eno vrednostno funkcijo, neodvisno od lege parcel v različnih geografskih območjih. Preglednica 4.2 Nekaj statističnih vrednosti za indeks velikosti parcel ( IVP) z linearno standardizacijo za Gorenje in Kokro Table 4.2 Some statistical values for Parcel Size Index ( IVP) using linear standardisation for Gorenje and Kokra Indeks velikosti parcel ( IVP) Najmanjša Največja Povprečna Standardni Povprečna velikost parcel vrednost vrednost vrednost odklon (ha) Kokra 0,00 1 (68,24 ha) 0,07 0,15 4,64 Gorenje 0,00 1 (1,24 ha) 0,11 0,13 0,13 Slika 4.15 Indeks velikosti parcel ( IVP), določen z enostavno linearno standardizacijo in prikazan v šeststopenjski lestvici za Gorenje in Kokro (Vir podatkov: GURS) Figure 4.15 Parcel Size Index ( IVP) determined using simple linear standardisation and shown in a 6-stage scale for Gorenje and Kokra (Data source: GURS) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 56 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Enostavna linearna standardizacija (Malczewski, 1999: 117), ki bi jo izvedli za vsak parcelni vzorec, bi na dveh vzorcih z različno velikimi parcelami ter zelo velikim razponom velikosti parcel (preglednica 4.2) podala zelo podobne rezultate (slika 4.15). Z medsebojno primerjavo teh dveh vzorcev ne bi prepoznali pomembnih razlik med vzorcema, kar je razvidno iz preglednice 4.2. Zato smo se odločili za standardizacijo z vrednostno funkcijo, njena določitev pa je bila zahtevnejša naloga. Cunder in sod. (2007) so v metodologiji za določanje območij z omejenimi pogoji kmetovanja razdelili kmetijske parcele v štiri velikostne razrede: A1 (do 0,5 ha), A2 (0,5 ha do 0,9 ha), A3 (0,9 ha do 1,1 ha) in A4 (nad 1,5 ha). Na podlagi tega lahko sklepamo, da so parcele s površino, manjšo od 0,5 ha, za kmetijsko pridelavo neugodne ter parcele, večje od 1,5 ha, ugodne. Hitri pregled površin predvidenih obravnavanih parcel (16.500 parcel) je pokazal, da merilo ne bo uspešno, saj je parcel, manjših od 0,5 ha, kar 82 %. Zato smo spustili spodnji razred ter vsem parcelam do velikosti 0,1 ha določili vrednost 0, parcelam nad 3 ha (885 parcelam ali 0,5 % parcel) pripisali vrednost 1, med 0,1 ha in 3 ha pa velikost parcel standardizirali z linearno funkcijo (Malczewski, 1999: 117). Standardizacija površine parcel je tako podana s funkcijo (enačba 4.31): ' A  0,1  A  0; i ij A ' 0,1  A  3 ij  A  . 4.31 i ij max Aij ' 3  A  A  1 i ij Standardizacija površine parcel A je prikazana na grafikonu 4.6. A (ha) IVP < 0,1 0,0 0,3 0,1 0,6 0,2 0,9 0,3 1,2 0,4 1,5 0,5 1,8 0,6 2,1 0,7 2,4 0,8 2,7 0,9 > 3 1,0 Grafikon 4.6 Graf standardizacije površine parcel (enačba 4.31) in vrednosti indeksa velikosti parcel ( IVP) pri izbranih velikostih parcel (desno) Graph 4.6 Graph of standardising the parcel area (equation 4.31) and Parcel Size Index ( IVP) values in selected parcel sizes (right) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 57 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 4.16 Indeks velikosti parcel ( IVP), določen z vrednostno funkcijo (enačba 4.31) in prikazan v šeststopenjski lestvici za Gorenje in Kokro (Vir podatkov: GURS) Figure 4.16 Parcel Size Index ( IVP) determined using a standardized function (equation 4.31) and shown in a 6-stage scale for Gorenje and Kokra (Data source: GURS) Standardizacija vrednosti z enačbo 4.31 nam omogoča medsebojno primerjavo različnih vzorcev, kar je razvidno na sliki 4.16 in v preglednici 4.3. Največja vrednost IVP se med vzorcema razlikuje, saj v vzorcu Gorenja ni tako velikih parcel kot v vzorcu Kokre (preglednica 4.3). Preglednica 4.3 Nekaj statističnih vrednosti indeksa velikosti parcel ( IVP), določenih z vrednostno funkcijo za Gorenje in Kokro Table 4.3 Some statistical values of Parcel Size Index ( IVP) using value function for Gorenje and Kokra Indeks velikosti parcel ( IVP) Najmanjša Največja Povprečna Standardni Povprečna velikost parcel vrednost vrednost vrednost odklon (ha) Kokra 0,00 1 (68,24 ha) 0,41 0,41 4,64 Gorenje 0,00 0,43 (1,24 ha) 0,03 0,06 0,13 Za vse parcele Gorenja smo določili IVP z enačbo 4.31 ter opisno statistiko. Podatke smo prikazali v histogramu, primerjavo z ostalimi vzorci pa z okvirjem z ročaji. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 58 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ IVP__________________________ Velikost vzorca 722 Najmanjša vrednost 0 Največja vrednost 0,42 Povprečna vrednost 0,04 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,06 Koeficient asimetrije 2,64 Koeficient sploščenosti 10,25 Grafikon 4.7 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti parcel ( IVP) in opisna statistika vzorca za Gorenje Graph 4.7 Histogram of the frequency distribution of Parcel Size Index ( IVP) and descriptive statistics of the pattern for Gorenje Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 59 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 5 POSESTNA RAZDROBLJENOST IN RAZPRŠENOST Pojem razpršenost uporabljamo za neenakomerno razpršenost ali disperzijo podatkov ali pojava v prostoru (matematičnem, fizičnem, geografskem, itd.) . Pojem razdrobljenost uporabljamo takrat, ko govorimo o relativno majhnih delih celote. Razdrobljenost je po SSKJ (2000) značilnost razdrobljenega, torej je to več delcev večje enote ali od večje enote oddvojeni delci. Posestna razdrobljenost pomeni razdrobljenost zemljiške posesti na manjše enote, veliko število parcel (SSKJ, 2000). Tudi v naši nalogi bomo pojma uporabljali skladno s splošnim razumevanjem. Z razpršenostjo bomo opisovali prostorsko razmestitev/razpršitev parcel (posestnih kosov) v prostoru, z razdrobljenostjo pa razmerje posameznih parcel (posestnih kosov) v odnosu do (velikosti) homogene celote, posesti. V literaturi se pri opredeljevanju posestne razdrobljenosti uporabljata oba pojma (razpršenost in razdrobljenost), avtorji pa ju pogosto jasno ne ločijo. Tako se angleški izraz land fragmentation uporablja za parcelno in/ali lastniško razdrobljenost, spet drugič za parcelno razpršenost. Razdrobljenost in razpršenost zanimata raziskovalce različnih področij. Kmetijci in agrarni ekonomisti se ukvarjajo predvsem z vplivom na učinkovitost kmetijske pridelave (Gonzalez in sod., 2004, 2007; Austin in sod., 2012; Latruffe in Pet, 2013). Jia in Patrick (2013) sta proučevala vpliv posestne razpršenosti na trg delovne sile. Ugotovili sta, da večja razdrobljenost kmetijskih gospodarstev vodi v povečano zaposlovanja kmetov ali njihovih družinskih članov v drugih gospodarskih panogah. Veliko raziskav pa je predvsem s področja odpravljanja posestne razdrobljenosti s kmetijskimi ureditvenimi operacijami (Van Dijk, 2004; Demetriou in sod., 2012; Lisec in sod., 2013a; Triglav, 2006). Posestno razdrobljenost zaznavamo tudi na gozdnih zemljiščih (Gibbs, 1998). Proučevanje razpršenosti (pogosto se uporablja tudi izraz disperzija) je prisotno tudi v prostorskih vedah, npr. pri proučevanju vzorcev poselitve, razmestitvi prebivalstva in storitvenih funkcij. Disperzna ali razpršena poselitev je stanje v prostoru, kjer so kmetije, zaselki in naselja razpršeni po celem območju (Fikfak, 2008). Čeprav je pretežni del raziskav posestne razdrobljenosti/razpršenosti opravljenih v kmetijskem ali gozdnem prostoru, so Hidding (2002), Wei in Zhang (2012) ugotavljali razdrobljenost zemljišč v urbanem prostoru ter ugotovili, da so v medsebojni odvisnosti nepravilne oblike parcel, razpršene parcele istega lastnika, raznolikost in razpršenost rab v poselitvenem območju in nizka gostota prebivalstva. Tovrstne ugotovitve se povezujejo s študijami učinkovitega in trajnostnega razvoja mest (Hall, 1997; Burton, 2000; Jenks in Burgess, 2000; Jabareen, 2006). Brorsen in sod. (2015) ugotavljajo, da večja lastniška in parcelna razdrobljenost na kmetijskem področju vpliva na nenadzorovano urbanizacijo ter da moramo procese v kmetijskem prostoru proučevati v povezavi z mestnim prostorom. Velikega pomena je razdrobljenost in razpršenost lastništva in parcel z vidika proučevanja krajine in varstva okolja (Ollf in Ritchie, 2002), kjer so raziskave usmerjene v proučevanje povezanosti habitatov (po površini, obliki in obsegu) z lastninjenjem in preoblikovanjem parcelnih oblik in lastniške strukture. Tovrstni procesi imajo pozitivne in negativne učinke, saj drobna in raznolika parcelna in lastniška struktura praviloma bogatita krajino (večje raznolikost kultur), vendar hkrati večje število manjših, prostorsko razpršenih parcel praviloma povečuje zaraščanje. Raznolikost proučevanja razpršenosti in razdrobljenosti v znanstvenih področjih je prispevala tudi k raznolikim metodologijam dela. V krajinski arhitekturi in na področju varstva okolja, kjer so Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 60 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ pomembne značilnosti pokrovnosti (rabe prostora), je v ospredju uporaba krajinske metrike (McGarigal in Marks, 1995; Wu, 2004). Druge metode temeljijo na proučevanju razpršenosti lastništva, kar sta raziskovala Januszewski (1968) in Simmons (1964). Tako indeks Januszewskega kot Simmonsov indeks sta dobro uveljavljena indeksa in podajata značilnosti razdrobljenosti (razdrobljenost posestnih kosov enega lastnika). Prostorsko razpršenost proučujemo predvsem s statistično analizo prostorskega vzorca, kot je npr. »analiza najbližjega soseda« (angl. nearest neighbour analysis). V Sloveniji so bile opravljene študije posestne razdrobljenosti predvsem v 90. letih prejšnjega stoletja. Belec (1989a, 1989b) je ugotavljal razdrobljenost posesti v različnih tipih poljske razdelitve, pri tem pa uporabil indeks Januszewskega. Problem posestne razdrobljenosti in zemljiško posestne strukture sta obdelala Kladnik (1985, 1989) in Natek (1985), študija posestne razdrobljenosti je tudi v Nacionalnem atlasu Slovenije (2001). V zadnjem desetletju ni zaslediti poglobljenih študij posestne razdrobljenosti niti študij razpršenosti posesti, četudi Hartvigsen (2014: 339) uvršča v svoji primerjalni študiji Slovenijo v države z visoko posestno razdrobljenostjo ter visoko razpršenostjo kmetijskih površin. Povprečna velikost kmetijskih gospodarstev v Sloveniji je 6,3 ha, povprečno število zemljiških parcel znotraj kmetijskega gospodarstva pa 22 (Hartvigsen, 2014: 338). V Poročilu o stanju kmetijstva, živilstva, gozdarstva in ribištva v letu 2014 (2015) je ugotovljeno, da se število kmetijskih gospodarstev zmanjšuje, posledično pa povečujejo njihove obdelovalne površine. Povprečna velikost kmetijskega gospodarstva v Sloveniji se je od leta 2010 do 2013 povečala s 6,4 ha na 6,6 ha. Hkrati se spreminja velikostna struktura kmetijskih gospodarstev, povečuje se delež kmetij z več kot 20 ha kmetijskih zemljišč, zmanjšujejo se kmetije z manj kot 20 ha kmetijskih zemljišč. Močno se je zmanjšalo število kmetijskih gospodarstev v razredu do 5 ha. 5.1 Določanje razdrobljenosti in razpršenosti Van Dijk (2004: 11–12) poudarja, da na mednarodni ravni nimamo enotne opredelitve posestne razdrobljenosti. Na podlagi proučevanja razdrobljenosti kmetijskih zemljišč v Srednji Evropi je izpostavil štiri možne oblike posestne razdrobljenosti:  lastniška razdrobljenost; veliko število lastnikov na obravnavanem območju,  parcelna razdrobljenost; velika razdrobljenost parcel v okviru enega lastništva,  razdrobljenost rabe površin; vsaka parcela ima drugo vrsto rabe,  neskladje med lastništvom in uporabo parcel (solastništvo), kar je ponazoril s sliko 5.1. Na prvi in drugi primer sta opozorila tudi King in Burton (1982). Aasmäe in Maasikamäe (2014) sta izpostavila notranjo razdrobljenost parcel, če na parceli zaznamo vsaj dve različni vrsti rabe. Zagotovo bi za slovenske razmere lahko dodali še prostorsko razpršenost, saj so parcele istega lastnika pogosto razpršene na velikem območju: - prostorska razpršenost: parcele so razpršene na zelo velikem območju. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 61 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 5.1 Shematski prikaz treh tipov razdrobljenosti (prirejeno po Van Dijk, 2004) Figure 5.1 A schematic of three types of fragmentation (adapted after Van Dijk, 2004) Hartvigsen (2014) je izpostavil predvsem dve obliki razdrobljenosti kmetijskih območij: razdrobljeno lastništvo in razdrobljena raba zemljišč. Kot razdrobljeno lastništvo razume različne oblike lastništva (solastništvo) v okviru kmetijskega gospodarstva. Zato opozarja, da so za popolno analizo razdrobljenosti potrebni podatki o lastništvu zemljišč in rabi zemljišč. Van Dijk (2004) ugotavlja, da posestne razdrobljenosti ni mogoče razpoznati v krajini. Pogosto se namreč dogaja, da so sosednje parcele v najemnih razmerjih, kar lahko daje videz manjše posestne razdrobljenosti. Obratno pa se lahko zgodi, da lastniki večjih parcel na njih pridelujejo več različnih kultur (notranja razdrobljenost), kar v krajini ustvarja podobo večje posestne razdrobljenosti. Hkrati opozarja (Van Dijk, 2004), da lahko lastniška razdrobljenost in parcelna razdrobljenost kažeta podoben izgled krajine. Lahko imamo opraviti z velikim številom lastnikov in solastnikov (z lastniško razdrobljenostjo), vendar zaokroženim posestvom, ali obratno, veliko število parcel je v lasti majhnega števila lastnikov, kot sta opazila tudi King in Burton (1982). Če želimo torej določiti razdrobljenost polja, moramo v prvi vrsti razlikovati med lastniško4 razdrobljenostjo, parcelno razdrobljenostjo, razdrobljenostjo rabe ter hkrati poznati tudi prostorsko razporeditev vseh teh elementov (razpršenost). Lastniško in parcelno razdrobljenost lahko medsebojno povežemo s tremi kombinacijami: A: malo lastnikov – vsak ima veliko parcel (parcelna razdrobljenost), sliki 5.2, levo, B: veliko lastnikov (lastniška razdrobljenost) – vsak ima malo parcel, sliki 5.2, sredina, C: veliko lastnikov (lastniška razdrobljenost) – vsak ima veliko parcel (parcelna razdrobljenost), slika 5.2, desno. Primeri na sliki 5.2 kažejo parcelno (A), lastniško (B) ali hkratno (C) razdrobljenost. Primeri a1, b1 in c1 (slika 5.2) prikazujejo prostorsko razpršenost parcel vsakega lastnika. Parcelna razdrobljenost ne pomeni nujno tudi prostorske razpršenosti parcel. Če so parcele blizu skupaj ali se celo stikajo (primer a2), ni vizualne zaznave razdrobljenosti polja. V primerih b2 in c2 zaznamo neodvisno od prostorske stičnosti parcel, vizualno razdrobljenost polja. 4 Van Dijk (2004) kot poseben primer lastniške razdrobljenosti obravnava posest z različnimi oblikami lastniških razmerij (solastnina, najemna razmerja), v nadaljevanju naloge pa smo se omejili le na obravnavo lastnine. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 62 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 5.2 Parcelna razdrobljenost (primer A), lastniška razdrobljenost (primer B) ter parcelna in lastniška razdrobljenost (primer C). Zaznani prostorski vzorci ob prostorski razpršenosti (a1, b1, c1) in v primeru prostorske zaokroženosti (a2, b2, c2).V primeru b2 in c2 vedno zaznamo razdrobljenost polja. Figure 5.2 Parcel fragmentation (case A), ownership fragmentation (case B), and parcel and ownership fragmentation (case C), identified spatial patterns along with spatial dispersion (a1, b1, c1) and in the case of spatial homogeneity (a2, b2, c2). In cases b2 and c2 we always obtain small-scale spatial structure of arable land. Na sliki 5.2 predpostavljamo, da ima vsaka parcela svojo rabo. Če se pojavijo še različne vrste rabe na eni parceli, je zaznava razdrobljenosti polja še večja. Najkompleksnejši je primer, ko se srečamo s hkratno razdrobljenostjo; veliko število lastnikov ali solastnikov (v nadaljevanju lastniška razdrobljenost), ki posedujejo veliko število majhnih parcel (parcelna razdrobljenost), ki so hkrati tudi prostorsko vsaka k sebi (prostorska razpršenost), dodatno pa še velika raznolikost rab (bodisi znotraj parcele ali na vsaki parceli). Ker bomo v nadaljevanju posebej obravnavali značilnosti rabe, bomo obravnavo raznolikosti rabe v tem poglavju izpustili. V nadaljevanju nas zanimata oba pojava: (a) parcelna in/ali lastniška razdrobljenost, ki se odražata z velikim številom praviloma površinsko malih parcel, in (b) prostorska razpršenost, ki se kaže kot prostorska razpršenosti parcel istega lastnika na večjem območju. Osredotočili se bomo na določitev indeksa posestne razdrobljenosti in indeksa prostorske razpršenosti. Indeksa se ne moreta določiti za posamezno parcelo, temveč le za posest (vse parcele istega lastnika) ter za obravnavano območje (polje). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 63 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 5.2 Indeks posestne razdrobljenosti Kings in Burton (1982) navajata, da lahko merimo razdrobljenost z več kazalniki, pri čemer je pomembna predvsem skupna velikost kmetijskega gospodarstva, število zemljiških parcel kmetijskega gospodarstva, velikost posameznih parcel v kmetijskem gospodarstvu, njihova oblika in prostorska razporeditev. Najenostavnejši indeks posestne razdrobljenosti je razmerje med številom parcel enega lastnika in številom vseh parcel na obravnavanem območju. Razdrobljenost lahko izrazimo tudi kot razmerje površine kmetijskega gospodarstva do obravnavanega območja. Večina avtorjev, ki so merili posestno razdrobljenost, je uporabila indeks razmerja površine parcel v razmerju do površine kmetijskega gospodarstva in povprečje površine parcel glede na površino kmetijskega gospodarstva. Edwards (Edwards, 1961 cit. po Kings in Burton, 1982) je izračunal indeks razdrobljenosti kmetijskega gospodarstva kot odstotek kmetijskega gospodarstva, ki ni v stiku s kmetijo. Najpogosteje uporabljeni indeks za izračun posestne razdrobljenosti je Simmonsov indeks. Simmons (1964) je razvil indeks posestne razdrobljenosti kmetijskega gospodarstva FI in ga izrazil kot razmerje med vsoto kvadratov površine parcel v odnosu do kvadrata velikosti kmetijskega gospodarstva, kar je razvidno iz enačbe 5.1: n 2  Ai i 1 FI   , 5.1 n 2 ( A ) i i 1  n kjer je n: število parcel lastnika, A površina posamezne parcele in  A površina kmetijskega i i 1  gospodarstva. Vrednost 1 predstavlja zaokroženo (homogeno) kmetijsko gospodarstvo, bolj ko se vrednost bliža 0, večja je njegova razdrobljenost. Žal indeks FI ne pove nič o prostorski razporeditvi parcel niti o oddaljenosti parcel od kmetije ali površinski raznolikosti parcel. Z določanjem posestne razdrobljenosti le na podlagi razmerja števila in površine parcel v odnosu do celokupne površine kmetijskega gospodarstva se je ukvarjal Januszewski (1968), ki je predlagal indeks K: n  Ai i 1 K   . 5.2 n  Ai i 1  Upošteval je aritmetično pravilo, da je koren vsote manjši od vsote korenov. Tudi ta indeks je v razponu med 0 in 1, vrednosti bližje 0 pomenijo večjo razdrobljenost kmetijskega gospodarstva in vrednost blizu 1 zaokroženost kmetijskega gospodarstva. Pomanjkljivosti obeh indeksov sta analizirala King in Burton (1982). Indeksa temeljita na razmerju površine parcel v odnosu do površine kmetijskega gospodarstva in ne podata ostalih značilnosti, ki so nujno potrebne za razumevanje razpršenosti (površinska raznolikost parcel, prostorska razporeditev parcel, parcelne oblike). Na slabosti Januszewskega je opozoril Gosar (1978) ter predlagal izboljšavo tako, da se upošteva oddaljenost parcel ( Ri) od centroida kmetije do posamezne parcele. Gosar predlaga indeks K' : Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 64 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ n  R A i i i 1 K '   . 5.3 n  Ai i 1  Vse stične parcele istega lastnika bomo združili v posestne kose (PK). V enačbah 5.1, 5.2 in 5.3 lahko namesto parcel obravnavamo posestne kose, čemur bomo sledili v nadaljevanju naloge. Indeks posestne razdrobljenosti je ustrezen, če zadovoljuje petim merilom (prirejeno po Gosar, 1978), prikazanim v preglednici 5.1. Vse tri indekse smo preverili na hipotetičnih primerih kmetij A in B (preglednica 5.1). Preglednica 5.1 Preverjanje ustreznosti indeksa posestne razdrobljenosti Table 5.1 Applicability check of the Index of Land Property Fragmentation Z večanjem števila posestnih kosov se veča FI K K' tudi razdrobljenost Kmetija A Kmetija B A B A B A B Merilo 1 0,55 0,33 0,72 0,58 0,24 0,18 Merilo 2 Z večanjem oddaljenosti posestnih kosov od kmetije se veča tudi razdrobljenost. 0,50 0,50 0,71 0,71 0,35 0,18 Merilo 3 Razdrobljenost je večja, če so pri enaki oddaljenosti posestni kosi manjši. 0,50 0,50 0,71 0,71 0,35 0,35 Merilo 4 Razdrobljenost je večja, če so večji posestni kosi bolj oddaljeni od kmetije kot majhni. 0,56 0,56 0,72 0,72 0,28 0,24 Merilo 5 Razdrobljenost je večja, če je več manjših posestnih kosov. se nadaljuje ... Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 65 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ... nadaljevanje Preglednica 5.1 Z večanjem števila posestnih kosov se veča FI K K' tudi razdrobljenost 0,77 0,56 0,77 0,72 0,77 0,72 Indeksa FI in K sta neodvisna od oddaljenosti posestnih kosov od kmetije, zato ne izpolnjujeta meril 2, 3 in 4. Odvisna sta le od števila posestnih kosov in njihove površine. Zelo dobro opisujeta razdrobljenost posesti, ne opisujeta pa njene razpršenosti. Indeks K' izpolnjuje vseh pet meril in je odvisen od površine posestnih kosov ter njihove oddaljenosti od kmetije. Slabost indeksa je, da pri enako velikih in oddaljenih posestnih kosih koeficient ne narašča s številom posestnih kosov (Gosar, 1978). Njegova slabost je tudi, da ni v razponu (0,1), temveč navzgor ni omejen. Izražen je v merskih enotah (metrih, kilometrih) v odvisnosti od koordinatnega sistema). Če želimo uporabiti indeks Gosarja, moramo vrednosti standardizirati, kar bo omogočilo primerjavo med različnimi poljskimi vzorci. Za standardizacijo bomo uporabili metodo srednje standardne vrednosti (mSM) ter enačbi:   K '  K '  0,5  i min  K  1  , če je K '  K ' i  , 5.4 K ' K ' i    min    K'  K'    i  0,5 K 1      0,5, če je K '  K ' i  . 5.5 K '  K ' i   max    K je standardizirana vrednost indeksa K' . Indeks K bo dobil vrednost 1 v primeru najmanjše razdrobljenosti posesti ter vrednost 0 za največjo razdrobljenost posesti. Indeks K je določen na ravni enote, torej na ravni kmetijskega gospodarstva. Na območju polja lahko določimo indeks vsem kmetijskim gospodarstvom, za katera poznamo lokacijo (centroid) kmetije. 5.3 Indeks povezanosti polja z naseljem Indeks K lahko izračunamo le za kmetijska gospodarstva, za katera poznamo lokacijo kmetije. Vsaka parcela polja ima lokacijo lastnika (kmetije), vendar nas v analizi polja zanimajo predvsem tiste parcele, kjer najdemo lastnika v najbližjem naselju. Če temu ni tako, že dejstvo, da je lastnik iz oddaljenega naselja, priča o prostorski razpršenosti kmetijskega gospodarstva in razdrobljenosti polja. Na podlagi tega lahko razvijemo indeks povezanosti polja z naseljem ( P), ki ga določimo kot razmerje površine polja, povezanega z naseljem, v odnosu do površine celega polja, izraženo z enačbo 5.6, kjer je k število posestnih listov z lokacijo kmetije v najbližjem naselju in n število vseh posestnih listov (v nadaljevanju PL) na območju polja. PL v enačbi 5.6 predstavlja posestne liste, izražene v površinskih enotah, s katerimi za potrebe naše naloge enačimo eno posest. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 66 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ k  PLi i 1 P   5.6 n  PLi i 1  Indeks je v razponu 0,1. Če na območju polja noben posestni list nima lastnika v najbližjem naselju, ima vrednost 0, ter vrednost 1, če so lastniki vseh posestnih listov iz najbližjega naselja. V tem primeru govorimo o popolnoma povezanem polju z naseljem. Indeks lahko izrazimo številčno, pogosto pa tudi v odstotkih. Indeksa P v literaturi nismo zasledili, menimo pa, da je dober pokazatelj stanja razdrobljenosti polja. Pri izračunu je nujno, da izhajamo iz analize polja, kar pomeni, da ugotavljamo povezanost polja z najbližjim naseljem in ne obratno. Če bi izhajali iz naselja, bi, predvsem pri razvijajočih naseljih, lahko dobili popolnoma napačno informacijo o stanju polja. Indeks P lahko določimo na ravni območja, torej za vsako polje. 5.4 Indeks velikosti posestnih listov in posestnih kosov Analiza indeksa K je pokazala, da indeks ni občutljiv na različno število posestnih kosov (PK) na enaki oddaljenosti, torej nam tudi ne poda dovolj dobre predstave o velikosti posestva in velikosti PL. Ob predpostavki, da so vsi PK enako oddaljeni od kmetije, dobimo enako vrednost K za PL z različnim številom PK, torej tudi za različno velike PL. Če so vsi PK enako veliki (površina A v enačbi 5.3) ter so vsi PK enako oddaljeni od kmetije, je indeks ′ 1/√ , torej odvisen le od velikosti PK in ne od njihovega števila ter posledično tudi ne od skupne velikosti PL. Zato je smiselno, da določimo tudi indeksa, ki bosta odražala velikost PL in PK. Velikost PL in PK navzgor ni omejena ter je lahko katera koli pozitivna vrednost v površinskih enotah (m2, ha), večja od 0. Primerjava med različnimi vzorci je mogoča, če vrednosti standardiziramo. Za standardizacijo bomo uporabili enako enačbo kot za standardizacijo vrednosti velikosti parcel (4.30), le razrede bomo določili v odvisnosti od velikosti PL in PK. Analiza vzorca 2473 PL in 7272 PK je pokazala, da lahko za vse PL, manjše od 0,25 ha (teh je v vzorcu manj kot 7,8 %), določimo vrednost 0, ter za PL, večje od 5 ha (teh je v vzorcu 181 ali 3,2 %), vrednost 1. V razponu od 0,25 ha do 5 ha izvedemo standardizacijo z linearno funkcijo (enačba 5.7): ' PL  0, 25  PL  0; i ij PL ' 0, 25  PL  5 ij  PL  5.7 i ij max PLij ' 3  PL  PL  1 i ij Standardizacija površine posestnih listov (PL) je prikazana na grafikonu 5.1. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 67 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ PL (ha) IVPL < 0,25 0,0 0,5 0,1 1,0 0,2 1,5 0,3 2,0 0,4 2,5 0,5 3,0 0,6 3,5 0,7 4 0,8 4,5 0,9 > 5 1,0 Grafikon 5.1 Graf standardizacije površine PL (enačba 5.7) in vrednosti indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za površine PL Graph 5.1 Graph of standardisation of the PL area (equation 5.7) and IVPL values for PL areas Na podlagi analize vzorca PK smo se odločili, da PK, manjšim od 0,1 ha (skupaj 9,2 % PK), določimo vrednot 0 in PK, večjim od 3 ha (1005 ali 13,8 % PK), pripišemo vrednost 1. Ohranili smo enake meje razredov kot pri parcelah, kar bo omogočilo tudi primerjavo med vzorcem parcel in vzorcem parcelnih kosov. Hkrati mnoge PK tvori le ena parcela. ' PK  0,1  PK  0; i ij PK ' 0,1  PL  3 ij  PK  5.8 i ij max PKij ' 3  PK  PK  1 i ij PK (ha) IVPK < 0,1 0,0 0,3 0,1 0,6 0,2 1,2 0,4 1,5 0,5 1,8 0,6 2,1 0,7 2,4 0,8 2,7 0,9 > 3,0 1,0 Grafikon 5.2 Graf standardizacije površine PK (enačba 5.8) in vrednosti indeksa velikosti posestnih kosov (I VPK) za površine PK Graph 5.2 Graph of standardisation the PK area (equation 5.8) and IVPK values for PK areas 5.5 Indeks posestne razpršenosti Igbozurike (1974) je predlagal indeks prostorske razpršenosti parcel ter vanj vključil površino parcel ter pot, ki jo lastnik prepotuje v enkratni krožni vožnji. Izražen je z enačbo: Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 68 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 1 P  Dt i A , 5.9 i 100 kjer je Ai površina vsake parcele kmetijskega gospodarstva i in Dt vsota poti za dostop do vseh parcel v krožni poti. Pomanjkljivost indeksa je, da pot ni natančno podana, indeks je v dolžinskih enotah, hkrati pa nič ne pove o prostorski razporeditvi parcel in njihovem številu (Demetriou in sod., 2013). Prostorska analiza točkovnega vzorca se uporablja v mnogih prostorskih vedah, kar je s primeri podrobno analizirano v Diggle (2003) in Illian in sod. (2008). Prostorska analiza točkovnega vzorca se izvaja v primerih, kjer so dogodki/pojavi prikazani točkovno na območju obravnave. Vedeti moramo, da ni absolutno pravilne metode za določanje prostorske razpršenosti (Wong in Lee, 2005: 189). Uporabnih je lahko več različnih metod, tudi za specifične primere, njihov izbor pa je odvisen od problematike, kakovosti in razpoložljivosti podatkov ter pričakovanih rezultatov. Primere statističnih analiz točkovnih vzorcev sta podala Wong in Lee (2005: 185–215). Poudarjata, da je osnova za določanje razpršenosti točkovnega pojava standardna razdalja ( SD), ki je ekvivalent standardnemu odklonu ( ) v statistiki. Standardni odklon nam pove, kako razpršen je pojav okoli povprečne vrednosti, standardna razdalja pa, kako so točke razpršene okoli njihove aritmetične sredine. Standardna razdalja je podana v enakih enotah, kot so podane točke opazovanja, vendar vedno v enotah razdalje (meter, kilometer itd.) v odvisnosti od koordinatnega sistema. Povprečni prostorski center izračunamo z enačbo 5.10: n n   x  y  1 i  1 ( x , y )   , i i i  , 5.10 mc mc  n n    kjer sta x in y koordinati povprečnega centra razpršenosti, x in y koordinati točke i v mc mc i i kartezijskem koordinatnem sistemu in n število točk. Če imamo več različnih točkovnih pojavov, za vsak pojav izračunamo povprečni center razpršenosti. SD' (enačba 5.11) podaja stopnjo razpršenosti ali koncentracije okoli povprečnega ali gravitacijskega centra. Standardna razdalja prostorske razporeditve točk se izračuna kot: n  x  x   y  y i mc  n 2  i mc 2 i 1  i 1 SD '   . 5.11 n Za boljšo vizualno ponazoritev se običajno SD' uporablja kot polmer kroga okoli srednjega centra razpršenosti (slika 5.3). SD' lahko imenujemo kar disperzija točk na opazovanem območju. Če želimo točke različno utežiti, izračunamo uteženo standardno razdaljo (enačba 5.12). x in y sta w w koordinati uteženega srednjega centra razpršenosti, w pa utež i-te točke v nizu n točk. i n  w x  x   w y  y i  i w  n 2 i  i w 2 i 1  i 1 SD '   5.12 w n  wi i 1  Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 69 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 5.3 Primer določitve srednjega centra razpršenosti ter standardna razdalja ( SD) za dva točkovna pojava (prirejeno po Wong in Lee, 2005: 200) Figure 5.3 The case of determining the spatial mean and standard distance ( SD) for two point occurrences (adapted after Wong and Lee, 2005: 200) Prostorska statistika točkovnega vzorca se lahko uporabi tudi v primeru prostorske razporeditve posestnih kosov lastnika na obravnavanem območju. Kot utež uporabimo površino posestnih kosov. Če ima lastnik le en posestni kos, bo vrednost SD'w = 0, kar pomeni, da njegovi posestni kosi niso razpršeni. Večja ko je vrednost SD'w, večja je razpršenost posestnih kosov lastnika. SD' in SD'w imata lahko katero koli pozitivno vrednost v različnih merskih enotah v odvisnosti od merila. Za medsebojno primerjavo med različnimi testnimi območji je treba vrednosti standardizirati. Na razpolago je več linearnih standardnih metod. Demetriou (2014) je v svojih raziskavah ugotovil, da v primerih zelo velikih razponov med najmanjšo in največjo vrednostjo in kjer lahko pričakujemo večje število vrednosti SD' w = 0, poda najboljše rezultate metoda srednje standardne vrednosti (mSM). Ker pomeni večja prostorska razpršenost posestnih kosov slabše stanje, bomo vrednosti odšteli od 1 ter tako uporabili enačbi (Demetriou, 2014) 5.13 in 5.14:   SD'  SD'  0,5  w( i) w(min)  SD 1  , če je SD'  SD' 5.13 w( i) w( i)  SD '  SD' w  w w(min)     SD'  SD' 0,5  w( i) w  SD 1      0,5, če je SD'  SD' w( i) w( i)  , 5.14 SD'  SD' w   w(max) w    pri čemer je SD standardizirana vrednost SD ' . V nadaljevanju bomo oznaki ( w) izpustili ter w( i) w( i ) uporabili le SD. Izračun mediane za primere razpršenosti parcelnega vzorca ni primeren, saj je lahko na območju veliko lastnikov, ki imajo le en posestni kos ter tako ne izkazujejo razpršenosti posesti ( SD = 0), kar lahko iznakazi standardizacijo (Demetriou, 2014). Primerjavo med različnimi testnimi območji bo omogočila opisna statistika dobljenih rezultatov. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 70 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 5.6 Izračun posestne razdrobljenosti in razpršenosti za Gorenje 5.6.1 Priprava in ureditev podatkov Za izračun indeksa razpršenosti in indeksa razdrobljenosti smo uporabili podatke o posestnih listih (PL) Geodetske uprave Republike Slovenije. PL je izpis podatkov o nepremičninah v eni katastrski občini, ki so v lasti istega lastnika ali solastnikov. Predpostavili smo, da predstavlja vsak PL eno kmetijo, čeprav ima lahko entiteta kmetije več PL v odvisnosti od razporeditve lastništva (npr. mož in žena vsak svoj PL). Iskanje povezav med posestnimi listi bi preseglo okvirje naloge, hkrati pa je povezava med PL in fizičnimi osebami zaradi varnosti osebnih podatkov nedostopna. Analiza testnega območja Gorenje je pokazala, da so pogosto parcele PL stične (preglednica 6.3). Vse stične parcele v PL smo združili v posestne kose (v nadaljevanju PK). Posestni kos je zaokrožen del posesti, sestavljen iz ene ali več stičnih parcel istega lastnika. Kot je razvidno iz preglednice 5.2, je PK približno pol manj, kar pomeni, da sta v povprečju dve parceli na PL stični. Preglednica 5.2 Število parcel in posestnih kosov (PK) za izbrane posestne liste (PL) za Gorenje Table 5.2 Number of parcels and real property units (PK) for cadastral extracts about real property units (PL) for Gorenje Izbrani posestni listi (PL) (Gorenje) Število parcel Število posestnih kosov (PK) PL_40 31 16 PL_59 32 14 PL_312 20 11 PL_321 44 23 PL_324 28 14 PL_367 25 13 Menimo, da bi analiza razdrobljenosti in razpršenosti, izhajajoč iz parcel, dala napačne rezultate, ter kazala večjo razdrobljenost posesti od dejanske. To še posebej velja, če je stičnih parcel v PL veliko. Za izračun razdrobljenosti in razpršenosti bomo obravnavali posestne kose (PK). Posebej smo obravnavali PK na območju naselja ter na območju polja. PK na območju naselja predstavlja lokacijo kmetije. Določitev lokacije kmetije je potrebna za določanja oddaljenosti PK na območju polja. Centroid lokacije kmetije v primeru A (slika 5.4) je določen kot geografsko središče znotraj poligona PK. Če je v naselju več PK istega PL, smo centroid kmetije določili na PK z objektom (primer B, slika 5.4), v primeru več PK z objekti (primer C, slika 5.4), pa na večjem PK. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 71 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ A B C Slika 5.4 Določitev centroida kmetije v primerih A, B in C (Vir podatkov: GURS) Figure 5.4 Determination of a farm centroid in the cases of A, B, and C (Data source: GURS) Vsem PK na območju polja smo določili geografsko središče (angl. centroid inside polygon). Izračunali smo evklidsko razdaljo med kmetijo (centroidom) ter centroidom vsakega PK na območju polja. Če sta bila PK na območju naselja in na območju polja stična (slika 5.5), smo ju združili ter obravnavali kot en posestni kos. A B Slika 5.5 Če se PK v naselju stika s PK polja (primeri na sliki A; šrafura: PK v naselju, polna barva, PK istega PL na polju) ju združimo (primer na sliki B) (Vir podatkov: GURS) Figure 5.5 If PK in a settlement is in contact with the PK of a field (examples in Figure A; shading: PK in a settlement, full colour, PK of the same PL in the field), they are combined (an example in Figure B) (Data source: GURS) 5.6.2 Izračun indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za Gorenje Za izračun posestne razdrobljenosti smo uporabili indeks K (enačba 5.3). Gosar je indeks K določil na podlagi površine parcel ( Ai). Testno smo izračunali indeks K na podlagi števila parcel ( Kparcele) in posestnih kosov ( KPK) ter ugotovili (preglednica 5.3), da je K za posestne kose ( KPK) ugodnejši (indeks je večji zaradi manjšega števila večjih kosov), hkrati pa je med njima Pearsonov koeficient korelacije 0,92, kar pomeni, da se razdrobljenost, če izračunamo K iz posestnih kosov, ne bo izgubila. Nasprotno, menimo, da bodo rezultati bolje odražali razdrobljenost kot v primeru izračuna na podlagi parcel. Zato so spremenljivke v enačbi 5.3: A  posestni kos(PK) i n  A  posestnilist(PL) i i 1  R  oddaljenost posestnega kosa od centroida kmetije i Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 72 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Oddaljenost smo določili kot evklidsko razdaljo med centroidom kmetije ter centroidi posestnih kosov. Na sliki 5.6 je primer razdrobljenosti posestnih kosov za šest posestnih listov z največjim številom posestnih kosov za Gorenje. Indeks lahko izračunamo samo za posestne liste, ki imajo posestne kose na območju polja ter v naselju, saj v nasprotnem ne moremo določiti oddaljenosti posestnih kosov od kmetije. Hkrati je povezava posestnih kosov polja s posestnimi kosi naselja zelo ustrezen pokazatelj povezanosti polja z naseljem (o tem v nadaljevanju). Slika 5.6 Primer razdrobljenosti šestih PL z največjim številom PK za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 5.6 A case of fragmentation of six PLs with a maximum number of PKs for Gorenje (Data source: GURS) Preglednica 5.3 Indeks posestne razdrobljenosti ( K) za izbranih šest PL z največjim številom PK za Gorenje Table 5.3 Index of Real Property Fragmentation ( K) for six selected PLs with the maximum number of PKs for Gorenje Izbrani PL Število parcel Število PK Kparcele KPK PL_40 31 16 0,22 0,28 PL_59 32 14 0,20 0,30 PL_312 20 11 0,24 0,32 PL_321 44 23 0,17 0,22 PL_324 28 14 0,23 0,31 PL_367 25 13 0,22 0,29 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 73 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 5.7 Indeks posestne razdrobljenosti ( K) za PL, povezane z naseljem, prikazan v 10 enakih razredih s stopnjo 0,1 za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 5.7 Index of Real Property Fragmentation ( K) for PLs connected to the settlement, shown in 10 equal classes with a rate of 0.1 for Gorenje (Data source: GURS) Preglednica 5.4 Osnovni podatki indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za Gorenje Table 5.4 Basic data of Real Property Fragmentation Index ( K) for Gorenje Delež PL v Delež površine Indeks K Število parcel Frekvenca PL Frekvenca PK razredu razreda (razredi) v razredu % % 0,0– 0,1 0 0 0 0,00 0,00 0,1– 0,2 0 0 0 0,00 0,00 0,2 –0,3 4 67 112 9,52 22,52 0,3–0,4 13 129 213 30,95 48,42 0,4–0,5 6 37 61 14,28 16,13 0,5–0,6 3 13 7 7,14 1,48 0,6–0,7 6 18 22 14,28 5,47 0,7–0,8 4 9 5 9,52 3,48 0,8–0,9 0 0 0 0,00 0,00 0,9–1,0 6 12 0 14,28 2,50 SKUPAJ 42 285 400 100,00 100,00 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 74 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Indeks razpršenosti (K)__________ Velikost vzorca 42 Najmanjša vrednost 0,22 Največja vrednost 1 Povprečna vrednost 0,54 Mediana 0,45 Modus 0,36 Standardni odklon 0,24 Koeficient asimetrije –0,46 Grafikon 5.3 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa posestne razdrobljenosti (K) in opisna statistika vzorca za Gorenje Graph 5.3 Histogram of the frequency distribution of Real Property Fragmentation Index (K) and descriptive statistics of the pattern for Gorenje Izračunali smo indeks K za vse PL polja, ki imajo PK v polju in naselju, ter prikazali rezultate v desetih razredih s stopnjo 0,1 (slika 5.7 in preglednica 5.4). Polje, na katerem smo lahko določili indeks K, smo imenovali z naseljem povezano polje. Na preostalem, z naseljem nepovezanem polju, indeksa nismo mogli določiti. Indeks je bil določen 42 od skupaj 111 PL, 285 od skupno 403 PK, kar predstavlja 39 % vseh PL ali 66,23 % površine polja. Porazdelitev indeksa po razredih smo prikazali s histogramom frekvenčne porazdelitve in z opisno statistiko (grafikon 5.3). 5.6.3 Izračun indeksa povezanosti polja z naseljem ( P) za Gorenje Indeks P lahko izračunamo le na ravni območja, podan je z enačbo 5.6. Določili ga bomo številčno in ne v odstotkih, kar bo olajšalo primerjavo z ostalimi indeksi. Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) za Gorenje je v preglednici 5.5 (sivo polje). Preglednica 5.5 Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) za Gorenje Table 5.5 Index of the Field–Settlement Connection ( P) for Gorenje Velikost Velikost Indeks P Število Povprečna Število Povprečna Povprečno polja in polja, vseh PL velikost PL PK velikost PK št. PK v PL naselja* povezanega z (ha) (ha) (ha) naseljem* Gorenje 101,42 67,16 0,66 111 0,91 403 0,25 3,60 *V obravnavo je vključen tisti del polja, ki je povezan z naseljem. 5.6.4 Izračun indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) in indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK) za Gorenje Da bi se prepričali o ustreznosti funkcije za standardizacijo velikosti PL (enačbe 5.7), smo analizirali in na grafikonu 5.4 prikazali PL v absolutnih vrednostnih ter na grafikonu 5.5 standardizirane Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 75 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ vrednosti PL. Razporeditev standardiziranih vrednosti je zelo podobna razporeditvi absolutnih vrednosti, kar kaže na ustrezno izbiro metode in funkcije ter določitev najmanjše in največje vrednosti velikosti PL za standardizacijo. Ustreznost funkcije je potrdil tudi Pearsonov koeficient korelacije, ki je 0,96. Razredi frekvenca % (ha) 0,0–0,5 58 52,3 0,5–1,0 21 18,9 1,0–1,5 15 13,5 1,5–2,0 3 2,7 2,0–5,0 12 10,8 5,0–10,0 2 1,8 10,0–20,0 0 0,0 nad 20,0 0 0,0 Grafikon 5.4 Histogram frekvenčne porazdelitve velikosti posestnih listov za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Graph 5.4 Histogram of the frequency distribution of the size of cadastral extracts for Gorenje (Data source: GURS) % vseh % Razred fre. PL površine 0,0–0,1 58 52,3 15,1 0,1–0,2 21 18,9 13,4 0,2–0,3 15 13,5 18,7 0,3–0,4 2 1,8 3,1 0,4–0,5 3 2,7 6,4 0,5–0,6 5 4,5 14,0 0,6–0,7 3 2,7 9,6 0,7–0,8 2 1,8 8,0 0,8–0,9 0 0,0 0,0 0,9–1, 0 2 1,8 11,7 Grafikon 5.5 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za Gorenje Graph 5.5 Histogram of the frequency distribution of Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for Gorenje Na sliki 5.8 smo IVPL prikazali v desetih razredih. Iz slike 5.8 in preglednice na grafikonu 5.5 lahko razberemo, da kljub 52 % deležu PL z najnižjo vrednostjo indeksa IVPL, predstavljajo ti PL le 15,1 % površine območja. Frekvenčno porazdelitev velikosti PL in IVPL smo opisali z opisno statistiko, prikazano v preglednici 5.6. Absolutne vrednosti velikosti PL so sicer lažje predstavljive, saj so izražene v hektarjih, medsebojna primerjava različnih vzorcev pa bi nas lahko precej zavedla, zato bomo izvedli primerjavo na podlagi IVPL. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 76 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 5.8 Indeks velikosti posestnih listov ( IVPL) v desetih razredih za Gorenje Figure 5.8 Index of the Size of Cadastral Extracts about Real Property Units ( IVPL) by 10 classes for Gorenje Preglednica 5.6 Opisana statistika velikosti posestnih listov (PL) in indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za Gorenje Table 5.6 Descriptive statistics of the size of cadastral extracts (PL) and Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for Gorenje N PLmin PLmax PLpov Mediana Modus Standardni Koeficient Koeficient (število PL) (ha) (ha) (ha) (ha) odklon asimetrije sploščenosti 111 0,02 6,28 0,91 0,47 0,31 1,13 6,88 2,46 N IVPLmin IVPLma IVPLpov Mediana Modus Standardni Koeficient Koeficient (število PL) x odklon asimetrije sploščenosti 111 0 1 0,17 0,09 0,06 0,22 3,89 2,00 Pearsonov koeficient korelacije med IVPL in K je za Gorenje –0,75 in kaže na močno negativno povezanost indeksov. Večji ko je indeks K (manjša razdrobljenost), manjši je indeks IVPL (manjši je PL). Sklepali bi torej, da so manjši PL tudi manj razdrobljeni. Če pogledamo korelacijo po razredih indeksa K, ugotovimo, da je šibka povezanost v razredu indeksa K (0,4–0,5), kar kaže, da imamo tudi pri površinsko majhnih PL lahko relativno veliko razdrobljenost. V našem primeru so PL v razredu K (0,4–0,5) povprečno veliki 1,58 ha in imajo povprečno 6,1 PK (zato tudi neugoden K). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 77 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 5.7 Pearsonov koeficient korelacije med indeksom posestne razdrobljenosti ( K) in indeksom velikosti posestnih listov ( IVPL) po razredih indeksa K Table 5.7 Pearson correlation coefficient between Real Property Fragmentation Index ( K) and Index of the Size of Cadastral Extracts about Real Property Units ( IVPL) by classes of index K K K K K K (0,2–0,3) (0,3–0,4) (0,4–0,5) (0,6–0,7) (0,7–0,8) Število PL 4 133 7 6 9 Koeficient korelacije med IVPL in K –0,81 +0,68 –0,39 0,99 0,69 Povprečna velikost PL (ha) 3,78 2,51 1,58 0,61 0,39 Povprečno število PK 16,74 9,91 6,13 3,00 1,92 Povprečna velikost PK (ha) 0,02 0,02 0,02 0,02 0,24 (Določeno za 43 PL) Opisovanje podobnih značilnosti temelji na medsebojno neodvisnih indeksih. Če bi upoštevali to pravilo, indeksa IVPL in indeksa K za opisovanje značilnosti razdrobljenosti polja ne bi smeli uporabljati hkrati. Ker pa IVPL in K ne korelirata enako močno v vseh razredih, smo se odločili, da IVPL uvrstimo v skupino indeksov za prikazovanje razdrobljenosti polja. Enako kot pri posestnih listih lahko postopamo tudi pri analizi velikosti PK in izračunu indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK). Tudi za PK smo ugotovili, da smo dobro določili funkcijo standardizacije (enačba 5.8), saj je Pearsonov koeficient korelacije med velikostjo PK in IVPK 0,91. Frekvenčna porazdelitev velikosti PK za Gorenje je prikazana na grafikonu 5.6, porazdelitev IVPK za Gorenje pa na grafikonu 5.7. S slike 5.9 in preglednic na grafikonih 5.6 in 5.7 lahko razberemo, da je največji delež (51,9 %) PK v velikostnem razredu do 0,2 ha, kar 70 % PK pa ima določen IVPK v najnižjem razredu (do 0,1), kar je 36,0 % površine območja. Opisna statistika za porazdelitev (koeficient sploščenosti in koeficient asimetrije) je skoraj enaka za velikost PK kot tudi za IVPK, kar priča o enaki porazdelitvi vzorca. Razredi (ha) frekvenca % 0,0–0,2 209 51,9 0,2–0,4 114 28,3 0,4–0,6 49 12,2 0,6–0,8 14 3,5 0,8–1,0 8 2,0 1,0–2,0 9 2,2 2,0–10,0 0 0,0 nad 10,0 0 0,0 Grafikon 5.6 Histogram frekvenčne porazdelitve velikosti posestnih kosov (PK) Gorenja Graph 5.6 Histogram of the frequency distribution of the size of real property units (PK) for Gorenje Zaradi velike korelacije (0,92) med IVPL in IVPK za Gorenje smo se odločili, da IVPK za ostala testna polja ne bomo določali. Pozitivna korelacija med IVPL in IVPK kaže, da imajo večji PL praviloma tudi večje PK. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 78 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ % vseh % Razred fre. PL površine 0,0–0,1 282 70,0 36,0 0,1–0,2 89 22,1 36,0 0,2–0,3 20 5,0 14,3 0,3–0,4 8 2,0 8,0 0,4–0,5 3 0,7 4,0 0,5–0,6 0 0,0 0,0 0,6–0,7 1 0,3 1,9 0,7–0,8 1 0,0 0,0 0,8–0,9 0 0,0 0,0 0,9–1,0 0 0,0 0,0 Grafikon 5.7 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK) za Gorenje. Graph 5.7 Histogram of the frequency distribution of the Index of the Size of Real Property Units ( IVPK) for Gorenje Slika 5.9 Indeks velikosti posestnih kosov ( IVPK) v desetih razredih za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 5.9 Index of the Size of Real Property Units ( IVPK) by 10 classes for Gorenje (Data source: GURS) Indeks velikosti posestnih kosov ( IVPK) smo prikazali v desetih razredih (slika 5.9). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 79 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 5.8 Opisna statistika velikosti posestnih kosov (PK) in indeksa velikosti posestnih kosov ( IVPK) za Gorenje Table 5.8 Descriptive statistics of the size of real property units (PK) and Index of the Size of Real Property Units ( IVPK) for Gorenje N PKmin PKmax PKpov Mediana Modus Standardni Koeficient Koeficient (število PK) (ha) (ha) (ha) (ha) (ha) odklon asimetrije sploščenosti 403 0,01 1,89 0,25 0,18 0,14 1,13 2,46 0,88 N IVPKmin IVPKmax IVPKpov Mediana Modus Standardni Koeficient Koeficient (število PK) odklon asimetrije sploščenosti 403 0,01 0,63 0,08 0,06 0,14 0,09 2,04 6,66 5.6.5 Izračun indeksa posestne razpršenosti ( SD) za Gorenje Indeks posestne razpršenosti SD smo določili le posestnim listom polja, ki imajo posestni kos tudi na območju naselja. Utemeljitev tovrstne odločitve je enaka kot pri utemeljitvi določitve za K. Indeks posestne razpršenosti SD smo določili s pomočjo funkcije » standard distance« v programskem orodju ArcGis 10.3.2. Izračunali smo uteženo vrednost SD ( SDw), za utež pa izbrali površino posestnega kosa. Če je prostorski vzorec točk normalno prostorsko razporejen, pokrije krog s polmerom SD približno 68 % elementov. Možen je tudi izračun SD, kjer pokrije krog približno 95 % elementov (dve standardni deviaciji) ali 99 % elementov (tri standardne deviacije). S funkcijo » standard distance« lahko izračunamo SD za najmanj tri elemente. Tako je program avtomatično zanemaril PL z manj kot dvema PK. Dobljene rezultate smo v postopku standardizacije popravili ter PL z enim PK pripisali vrednost 1 (najugodnejša vrednost), z dvema PK pa določili SD na podlagi medsebojne razdalje PK. SD ima lahko katero koli pozitivno vrednost v dolžinski enoti (metri, kilometri, v odvisnosti od koordinatnega sistema). Na sliki 5.10 je prikazanih šest PL za Gorenje ter absolutna vrednost SD. Dobljene vrednosti smo standardizirali z enačbama 5.13 in 5.14. Na sliki 5.11 je standardizirana vrednost indeksa SD za Gorenje prikazana v desetih enakih razredih s stopnjo 0,1. Belo obarvanim parcelam nismo mogli določiti razpršenosti SD. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 80 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 5.10 Določitve absolutne vrednosti SD za šest izbranih PL za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 5.10 Determining the absolute value of SD for six selected PLs for Gorenje (Data source: GURS) Slika 5.11 Indeks posestne razpršenosti ( SD) v desetih razredih za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 5.11 Index of Real Property Dispersion ( SD) by 10 classes for Gorenje (Data source: GURS) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 81 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Pearsonov koeficient korelacije med indeksoma K in SD je 0,49, kar kaže na majhno soodvisnost. Odnos med indeksoma K in SD, za vse posestne liste Gorenja, smo prikazali na grafikonu 5.9, iz katerega je razvidno, da so mogoče vse kombinacijske (velik K, majhen SD; majhen K, velik SD; podobna vrednost K in SD). SD blizu 0 nakazuje veliko razpršenost (primer PL_10, slika 5.12), SD blizu 1 pa manjšo razpršenost (primer PL_41, slika 5.12). Oba PL na sliki 5.12 imata podobno razdrobljenost in vrednost indeksa K (blizu 0,6), saj sta PL sestavljena iz treh PK, ter zelo različno razpršenost. PL_10 ima nižjo vrednost SD, kar kaže na manjšo razpršenost, PL_41 ima večji SD, kar kaže na večjo razpršenost PK. Zato je za popolno sliko o razdrobljenosti polja treba poznati oba indeksa. SD____________________________ Velikost vzorca 22 Najmanjša vrednost 0,00 Največja vrednost 1 Povprečna vrednost 0,44 Mediana 0,41 Modus 0,42 Standardni odklon 0,29 Koeficient asimetrije 0,85 Koeficient sploščenosti 0,28 Grafikon 5.8 Histogram frekvenčne porazdelitve indeksa posestne razpršenosti ( SD) in opisna statistika vzorca za Gorenje Graph 5.8 Histogram of the frequency distribution of Real Property Dispersion Index ( SD) and descriptive statistics of the pattern for Gorenje Grafikon 5.9 Odnos med indeksoma K in SD za vse PL za Gorenje Graph 5.9 Relationship between indices K and SD for all PLs for Gorenje Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 82 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 5.12 Odnos med indeksoma K in SD na primeru dveh PL za Gorenje (Vir podatkov: GURS) Figure 5.12 Relationship between indices K and SD for the case of two PLs for Gorenje (Data source: GURS) Foški, M. 2016. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje 83 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 6 DOLOČANJE ZNAČILNOSTI RABE POLJA Pokrovnost (angl. land cover) je fizični in biološki pokrov zemeljskega površja (INSPIRE, 2013a), to so drevesa (gozd), travniki, njive, voda, ceste, zgradbe itd. Raba prostora (angl. land use) je družbenoekonomska funkcija zemeljskega površja (INSPIRE, 2013b) in odraža celotni razpon človekovih aktivnosti nad in pod zemeljskim površjem. Pokrovnost torej opredeljuje biološki ali fizični pokrov zemeljskega površja, raba pa namen uporabe zemeljskega površja. Raba in pokrovnost prostora sta močno soodvisni (Antrop, 2005; Ellis, 2010; Tavares in sod., 2012; Arnold in sod., 2014;), čeprav podajata različno informacijo o prostoru, zato moramo za popolno razumevanje prostora podati podatke o obeh kategorijah (Hovenbitzer in sod., 2014). Spremembe pokrovnosti, kot so prehodi med travniki, njivami in gozdovi, se dogajajo nenehno (Miličić in Udovč, 2012), spremembe iz kmetijske ali gozdne rabe v grajen prostor pa je praviloma trajen ter podvržen normativnim ureditvam. Kljub temu, da razločujemo med pokrovnostjo in rabo prostora, se v literaturo pojmovno in vsebinsko razločevanje prepleta. Pogosteje se uporablja izraz raba prostora, in to tudi takrat, ko so uporabljeni podatki o pokrovnosti (EDRKGZ, katastrska raba) ali ko je metodologija dela naravnana na zaznavanje pokrovnosti (daljinsko zaznavanje) ali ko avtor dejansko tudi opisuje raznolikost biološkega pokrova. Ker se praviloma že od začetkov proučevanja agrarnega prostora uporablja izraz raba kmetijskega prostora ali kar raba zemljišč se tovrstni pojem tudi pogosto zapiše. Čeprav bomo tudi v nalogi dejansko analizirali pestrost, razporeditev in kompaktnost rastlinskega pokrova, bomo uporabljali pojem raba prostora ali raba zemljišč. Neodvisno od tega bomo imeli vedno v mislih pokrovnost, ki je opredeljena kot fizični pokrov zemeljskega površja (INSPIRE; 2013a). Slovenski geografi so rabo, predvsem agrarnega prostora, začeli proučevati že v 60. letih prejšnjega stoletja, začenši z Ilešičem (1950). V obdobju od 1955 do 1975 so se študije izvajale na ravni katastrskih občin, katastrski podatki so se praviloma obdelovali statistično. Raziskave, osredotočene v agrarno krajino, so bile usmerjene v določanje intenzitete ter raznolikosti kmetijske rabe prostora ter prehajanje ene vrste rabe v drugo (Medved, 1972). Belec (1981) se je ukvarjal s vplivom vinogradništva, sadjarstva in hmeljarstva na razvoj in podobo kulturne pokrajine. Uporabo katastrskih občin ter podatkov zemljiškega katastra so kasneje uporabili tudi drugi avtorji (Gabrovec in Kladnik, 1997). Pregled literature s področja proučevanja rabe prostora do leta 1997 sta opravila Kladnik in Gabrovec (1997). Avtorja ugotavljata, da je Gams (1976) za določanje pokrajinske ekologije, kjer je raba prostora igrala ključno vlogo, prvi uporabil kartografske tehnike prekrivanja, Marušič (1983) pa je prvi začel z uporabo celične mreže, ki so jo nato uporabili tudi Kladnik in sod. (1988). Z uporabo celične mreže so bili izvedeni poizkusi povezave naravnih in socialnih faktorjev ter intenzivnosti izrabe prostora (Perko, 1989 cit. po Kladnik in Gabrovec, 1997). Raznoliki viri podatkov, predvsem pa razvoj tehnik in tehnologij, so vplivali na metodologijo dela. Od analognih podatkov in ročnega dela je pomemben prehod na digitalne vektorske in rastrske podatke (celična mreža) ter razvoj daljinskega zaznavanja. Prvo celostno študijo rabe prostora z uporabo računalniške tehnologije je v letu 1985 za območje Sloveniji izvedel Kladnik (Kladnik in Gabrovec, 1997). Rabo prostora je proučeval na ravni države v Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 84 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ povezavi z naravnogeografskimi enotami, administrativnimi enotami, planskimi regijami in demografskimi območji. Tudi v zadnjem desetletju so bile raziskave pretežno usmerjene v proučevanje spreminjanja rabe kmetijskega prostora (Vrščaj, 2007; Miličić in Udovč, 2012; Lisec in sod., 2013b). Nekatere raziskave (Petek, 2002, 2005, 2007; Petek in Urbanc, 2004; Kladnik in Petek, 2007) pa so se usmerile v proučevanje spreminjanja krajinske/pokrajinske podobe. Študije kmetijskega prostora so se posredno dotikale tudi rabe poseljenega prostora, le nekaj študij pa je bilo osredotočenih predvsem v ta prostor (Krevs, 2004; Topole in sod. 2006; Bole, 2014, 2015; Foški, 2016). Določanje rabe prostora in/ali krajinskih vzorcev na podlagi razpoznavanja pokrovnosti je tudi v tujini že dolgo predmet zanimanja agronomov, krajinskih arhitektov, ekologov, geografov in prostorskih načrtovalcev. Tako kot v Sloveniji slonijo raziskave na različnih metodoloških pristopih in podatkovnih virih. Najpogosteje uporabljena metoda analize stanja in/ali spreminjanja pokrovnosti/rabe ter posledično krajinskih in ekoloških značilnosti območja je krajinska metrika (angl. landscape metrics – LSM). Krajinska metrika predstavlja kakovostno metodo določanja raznolikosti rastlinskega pokrova ter njegovih značilnosti (Turner in sod., 2003). Indekse krajinske metrike za kvantifikacijo krajinskih elementov in krajinskih kompozicij sta razvila McGarigal in Marks (1995) ter nadgrajevala vse do zadnje različice programa FRAGSTAT 4.4 (McGarigal, 2015; internet 2). Program temelji na izračunu indeksov iz rastrskih podatkov. Kot je prikazano v študijah McGarigal (2002) in Wu in sod. (2002), lahko s krajinsko metriko kvantificiramo in opredelimo prostorski vzorec pokrovnosti/rabe na podlagi opazovanja oblik, velikosti, števila in prostorske razmestitve osnovnih gradnikov krajine (zaplat). Praviloma se v krajinski metriki analizira raznovrstnost elementov krajine ter pokrovnost. Podobno se metoda uporablja tudi v ekologiji, saj je krajinski vzorec odločilen za ekološko funkcijo in ekološke procese v krajini. Ekologe zanima predvsem raznolikost prostorskega/krajinskega vzorca, prostorska razporeditev elementov krajine/rabe ter velikosti zaključenih območij iste vrste rabe ali enakega habitata (Alberti, 2005). Avtorji (Irwin in Bocksteal, 2007; Clark in sod., 2009; Shrestha in sod., 2012) so metodologijo krajinske metrike uporabili na ravni parcel, z namenom iskanja povezanosti med procesom urbanizacije in spreminjanjem oblike in velikosti parcel (drobljenja in razvoja zemljišč). Metodologijo krajinske metrike so Sivrikaya in sod. (2007) uporabili pri analizi spreminjanja gozdnih območij v Turčiji ter Shoyama in Braimoh (2011) z namenom analize spreminjanja pokrovnosti v testnem območju na Japonskem. Shrestha in sod. (2012) in Zhang in sod. (2013) so uporabili kazalnike krajinske metrike za določanje zemljiške razdrobljenosti na območju suburbanizacije metropolitanske regije Phoenix. Uporabili so Simpsonov indeks, saj so ugotovili, da je Shannonov indeks premalo občutljiv na spremembe v prostoru. Ugotovili so, da lahko podatke o pokrovnosti uporabijo tudi na ravni zemljiških parcel, oziroma obratno, da lahko zemljiškim parcelam pripišejo pokrovnost ter nato tovrstno podobo uporabijo, po enaki metodi kot v krajinarstvu ali v ekologiji, za določanje spreminjanja poselitvenega vzorca ter analizo zemljiške razdrobljenosti. Pri tem so uporabili 11 različnih indeksov na ravni razreda ali območja s poudarkom na gostoti vzorca ter kompoziciji. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 85 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Pijanowski in Robinson (2011) sta uporabili metodo krajinske metrike za ugotavljanje spreminjanja rabe/pokrovnosti v priurbanih območjih Upper Great Lakes v ZDA. Pri tem sta uporabili štiri indekse (število enot posamezne rabe, obliko enot posamezne rabe, prostorsko razporeditev (CONTAG) in razdrobljenost posamezne rabe (angl. Shannon's Diversity Index). Slika 6.1 Primer razumevanja ter določitve prostorske enote zaplate na primeru gozda (Encyclopaedia Britannica; internet 3) v ekologiji, podobno tudi za druge potrebe Figure 6.1 The case of understanding and determining the spatial unit of a patch for a forest (Encyclopaedia Britannica; internet 3) in ecology, and similarly for other needs Slika 6.2 Hierarhija prostorskega vzorca za analizo pokrovnosti (Pijanowski in Robinson, 2011). V našem primeru proučujemo vzorec na ravni polja, kjer nas zanimata razporeditev in značilnosti zaplat posamezne rabe Figure 6.2 Hierarchy of the spatial pattern for land cover analysis (Pijanowski and Robinson, 2011). In our case we study the pattern at the level of the field, where we are interested in the distribution and characteristics of the patches of the individual land use V krajinski metriki je osnovna enota opazovanja t. i. » patch« ali » small piece of ground, area, piece, strip, tract, parcel, bed, allotment, lot, plat« (površina, kos, parcela ipd.), z nazorno predstavitvijo na Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 86 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ sliki 6.1. Za naše potrebe bomo » patch« uporabili in razumeli enako kot Irwin in Bocksteal (2007: 20673) ter Shrestha in sod. (2012), torej kot diskretno stikajoče območje ene vrste rabe/pokrovnosti ali kar »zaplata «. Četudi lahko metodo krajinske metrike uporabimo za proučevanje na različnih ravneh (slika 6.2), jo bomo mi uporabili na ravni polja, in sicer tako, da bomo analizirali vse zaplate (zaključene poligone ene vrste rabe) polja. Praviloma se analize krajinske metrike izvajajo na rastrskih podatkih, zato so Wu in sod. (2002) analizirali 18 indeksov krajinske metrike z namenom ugotavljanja vpliva merila in ločljivosti (zrnavosti) na vhodne podatke. Z manjšanjem ločljivosti se preoblikujejo območja, enako se ob spremembi merila manjša območja zlijejo v večje površine (Wu in sod., 2002). Če bi analizirali različna območja, izhajajoč iz rastrskih podatkov, je treba zagotoviti enako kakovost podatkov na vseh območjih oziroma izvesti pretvorbo iz rastrskih podatkov v vektorske pod enakimi pogoji ter v enakem merilu (Wu in sod., 2002). Medsebojna primerjava vzorcev rastrskih podatkov v različnih merilih je možna s pomočjo izdelanega skalograma, to je funkcijske odvisnost metrike (indeksa) od spremembe merila in/ali ločljivosti (Wu in sod., 2002). Uporaba indeksov na različnih območjih v različnih merilih je zato smiselna na vektorskih podatkih. McGarigal (2015) je določil šest značilnih skupin indeksov krajinske metrike. Krajinski vzorec se lahko določi s podajanjem metričnih značilnosti površine in značilnosti robov krajinskega elementa, kompaktnosti in centričnosti, oblike, kontrastov, združevanja in raznolikosti krajinskih elementov. Vsaka značilnost se lahko opiše z več indeksi na ravni enote, razreda in območja, kot je prikazano v preglednici 6.1. Tako je npr. metrika površine in robov zaplat podana s tremi indeksi na ravni enote (površina enote, obseg enote, medsebojna odstopanja), metrika razreda s sedmimi indeksi (površina razreda, odstotek razreda od vse površine, razmerje med največjo zaokroženo površino v odnosu do površine območja, število stičnih robov do drugega razreda, gostota robov razreda) ter šestimi indeksi na ravni območja (površina celotnega opazovanega območja, indeks razmerja med največjim razredom v odnosu do celotnega območja, vsota vseh robov ter gostota vseh robov v vzorcu). Preglednica 6.1 Število indeksov krajinske metrike po McGarigal (2015) za posamezno značilnost na ravni enote, razreda in območja (lastna razvrstitev) Table 6.1 The number of indices of landscape metrics after McGarigal (2015) for the individual characteristics at the patch, class, or landscape level (author’s own classification) Enota Razred Območje (število indeksov) (število indeksov) (število indeksov) Površina in robovi 3 7 6 Oblika 5 7 7 Kompaktnost 3 7 6 Kontrast 1 3 3 Agregiranost/združevanje 3 16 15 Diverzifikacija/raznolikost 0 0 9 Na ravni polja (območja) so še posebej zanimivi indeksi pestrosti rabe in razporeditve rabe, ki jih v nadaljevanju nekoliko podrobneje predstavljamo. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 87 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 6.1 Indeks pestrosti rabe prostora in prerarzporeditev površin raznolikih rab Indekse pestrosti (ali diverzitete) pokrovnosti lahko uporabimo v različnih vedah (gozdarstvu, kmetijstvu, urbanizmu, ekologiji, krajinskem načrtovanju itd.), povsod, kjer želimo proučevati značilnosti pokrovnosti ter spremembe pokrovnosti v časovnem obdobju. V krajinski metriki je McGarigal (2015; 164171) oblikoval devet različnih indeksov pestrosti (angl. diversity) rastlinskega pokrova. Indeksi vključujejo praviloma dve lastnosti rastlinskega pokrova, bogastvo (angl. richness) oziroma pestrost ter nespremenljivost (angl. evenness) oziroma invariantnost. Pestrost se izkazuje s številom raznovrstnih rab prostora, nespremenljivost pa z razporeditvijo raznolikih rab v prostoru. Indekse lahko razdelimo v tri skupine (prirejeno po McGarigal (2015; 164), preglednica 6.2): 1: Indeksi števila in gostote zaplat na opazovanem območju: indeks števila raznolikih rab (angl. Patch Richness), indeks števila zaplat (angl. Patch Richness Density), indeks relativnega števila zaplat (angl. Relative Patch Richness). 2: Indeksi pestrosti: Shannonov indeks pestrosti (angl. Shannon's Diversity Index); Simpsonov indeks pestrosti (angl. Simpson's Diversity Index), nadgrajeni Simpsonov indeks pestrosti (angl. Modified Simpson's Diversity Index). 3: Indeksi razporeditve rab v prostoru: Shannonov indeks razporeditve rab (angl. Shannon's Evenness Index), Simpsonov indeks pestrosti rabe (angl. Simpson's Evenness Index) in nadgrajeni Simpsonov indeks pestrosti rabe (angl. Modified Simpson's Evennes Index). Preglednica 6.2 Indeksi za opazovanje pestrosti rab na območju polja (prirejeno po McGarigal, 2015: 166– 171)5 Table 6.2 Indices for observing landscape diversity in the area of a field (adapted by McGarigal, 2015: 166–171) Ime indeksa Enačba; Kratek opis Rang (območje) Patch Richness PR  m m je število raznolikih rab na opazovanem Indeks števila PR  1 območju. be na raznolikih rab Ao velikost opazovanega območja (v čju površinskih enotah). stote ra Patch Richness m PRD  Density A m je največje možne število raznolikih o max nem obmo Indeks gostote rabe PRD  0 rab (določeno s strani uporabnika). ila in go Relative Patch m RPR indeks je izražen v odstotkih. Če je na opazova   Richness RPR 100 območju le ena raba, je indeks enak 0, če so m max Indeksi štev Indeks relativne na območju vse možne rabe, je indeks enak 0  RPR  100 pestrosti rabe 100. se nadaljuje ... 5 Nekatere oznake spremenljivk indeksov v pregednici 6.2 niso enake kot v McGarigal (2015), temveč usklajene z ostalimi spremenljivkami v doktorski nalogi. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 88 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ... nadaljevanje Preglednice 6.2 Ime indeksa Enačba; Kratek opis Rang (območje) Shannon's Diversity m Ad je sorazmerni del vrste rabe i na i Index SHDI  ( Ad ln Ad ) i i i 1  opazovanem območju, pri čemer je vseh Shannonov indeks SHDI  0 raznolikih rab m. pestrosti rabe m rab  Ad 1 i m 1 Simpson's Diversity osti 2   Index SIDI 1  Ad i SHDI = 0, ko je na območju le ena vrsta i 1  Simpsonov indeks rabe ter raste z raznovrstnostjo rab. 0  SIDI  1 pestrosti rabe SIDI = 0, ko je na opazovanem območju le ena vrsta rabe ter se približuje vrednosti 1 z Indeksi pestr Modified Simpson's m večanjem števila raznovrstnih rab 2   Diversity Index MSIDI ln  Ad i MSIDI = 0, ko je na opazovanem območju i 1  Nadgrajeni Simpsonov le ena vrsta rabe ter raste s številom MSIDI  0 indeks pestrosti rabe raznovrstnih rab ter enakomernostjo razporeditve rab na opazovanem območju. Shannon's Evenness m Ad je sorazmerni del vrste rabe i na i Index  Ad ln Ad i i opazovanem območju, pri čemer je vseh i 1  Shannonov indeks SHEI   ln m raznolikih rab m. rabe enakomerne 0  SHEI  1 m razporeditve rabe  Ad 1 i 1 editve m SHEI = 0, ko je na opazovanem območju le Simpson's Evenness 2 1  Adi ena vrsta rabe (ni pestrosti). Vrednosti bližje azpor Index i 1 SIEI   0 izkazujejo neenakomerno površinsko Simpsonov indeks 11/ m prerazporeditev rab. enakomerne 0  SIEI  1 SHEI =1, ko je razporeditev rab v prostoru razporeditve rabe akomerne r popolnoma enakomerna. n Modified Simpson's m MSIEI = 0, ko je na območju le ena vrsta 2 Evenness Index ln  Adi rabe (ni pestrosti), vrednosti so bližje 0, če i 1  Nadgrajeni Simpsonov MSIEI  je prerazporeditev površine med rabami Indeksi e ln m indeks enakomerne neenakomerna, in MSIEI = 1, ko je 0  MSIEI  1 razporeditve rabe razporeditev površin med rabami enakomerna. Indeksi v prvi skupini podajo osnovne parametre rab na opazovanem območju. Indeksi v drugi skupini podajo pestrost rab v proučevanem območju, indeksi v tretji skupini pa tudi podatek o razporeditvi površin med različnimi rabami območja. Indeksi so medsebojno odvisni, večje število raznolikih rab (indeks PR) vpliva na ostale indekse. Za opazovanje pestrosti in medsebojne odvisnosti rab je tako smiselno izbrati en indeks iz skupine. Najpogosteje sta uporabljena Shannonov in Simpsonov indeks pestrosti rabe. Shannonov indeks so uporabili Pijanowski in Robinson (2011) kot tudi Ramezani in Holm (2011). Comer in Greene (2015) sta indekse krajinske metrike uporabila v poseljenem prostoru za ponazoritev pestrosti in prostorske razporeditve rabe poseljenega prostora. Lo Papa in sod. (2011) so uporabili za določanje spreminjanja kakovosti prsti (razporeditve in spreminjanja pedoloških vzorcev) na proučevanem območju jugovzhodne Sicilije vseh šest indeksov iz druge in tretje skupine ter ugotovili, da dajo indeksi v drugi Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 89 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ skupini ( SHDI, SIDI in MSIDI) ter indeksi v tretji skupini ( SHEI, SIEI in MSIEI) zelo podobne rezultate. Medsebojna primerjava indeksov v drugi in tretji skupini je pokazala, da je za natančno poznavanje vzorca treba izbrati le en indeks iz druge in le en indeks iz tretje skupine (Lo Papa in sod., 2011: 340), najpogosteje pa je dovolj že en indeks, bodisi iz druge ali iz tretje skupine. 6.2 Izračun pestrosti rabe za Gorenje Analiza testnih območij polj je pokazala (poglavje 2.3), da se polja razlikujejo tudi po rabi (ponekod prevladujejo njivske površine, drugod travniki ali vinogradi). Značilnosti rabe polja določimo, če poznamo:  pestrost rabe na območju polja,  razporeditev deležev rab na območju polja,  obliko in velikost zaplat na območju polja,  prostorsko razdrobljenost rabe na območju polja. Za določitev vsake od teh značilnosti lahko uporabimo že obstoječe indekse (preglednica 6.2) ali jih oblikujemo v odvisnosti od namena in potrebe naloge. Za analizo rabe polj smo uporabili vektorske podatke EDRKGZ (2015). Prav zato smo izbrali ali določili indekse tako (preglednica 6.3), da bodo izračunljivi na vektorskih podatkih, ter v razponu (0, 1), kar nam omogoča medsebojno primerjavo različnih polj. Preglednica 6.3 Izbor indeksov za določitev pestrosti rab na območju polja Tabela 6.3 Selected indices for land use diversity in the area of a field Ime indeksa Enačba; Kratek opis Rang (območje) Indeks števila PR  m m je število raznolikih rab na opazovanem na lja raznolikih rab PR  1 območju. mmax je največje število možnih rab. ost rabe očju po m Če so na območju polja vse možne rabe Indeks relativnega RPR  m (npr. iz EDRKGZ) je vrednost indeksa 1. Pestr obm števila rab max Vrednosti 0 ni mogoče doseči. 0  RPR  1 Indeks deleža rab n R R i IDr  ; R   r i – površina ene vrste rabe; to je vsota i i A površin vseh zaplat rabe i. o i 1  0  IDr  1 Ao – površina opazovanega območja Če množimo delež rabe s 100, dobimo m  IDr  1 vrednost v odstotkih. Delež rab i Vsota deležev vseh rab na polju je 1. Če je na polju samo ena raba, ima indeks vrednost 1. Vrednosti 0 ni mogoče doseči. Indeks oblike in ' I  2 I Pove obliko in velikost zaplat. Podrobneje kom vel velikosti zaplat IOVz  3 je indeks obrazložen v poglavju 6.2.1 0  IOVz  1 Indeks ima vrednost 1 za okroglo zaplato, veliko 4 ha. se nadaljuje ... Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 90 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ... nadaljevanje Preglednice 6.3 Ime indeksa Enačba; Kratek opis Rang (območje) Indeks n ri – površina zaplat rabe i rabe razdrobljenosti rabe  ri Pove razdrobljenost vsake vrste rabe. te i 1 Kr  K   n vrs  Podrobneje je indeks razložen v poglavju ri 6.2.2. i 1  Vrednost indeksa blizu 0 kaže na večjo 0  Kr  1 razdrobljenost rabe, vrednost 1 dobimo, ko aplat ene ima raba le eno zaplato (ni razdrobljenosti). ti z Indeks povprečne čilnos Kr Indeks pove povprečno vrednost razdrobljenosti vseh Zna 0  Kr  1 razdrobljenosti vseh rab na območju polja. rab Simpsonov indeks m Ad 2 je proporcionalni del vrste rabe i na SIDI 1  Ad i i pestrosti rabe i 1  opazovanem območju, pri čemer je vseh rab 0  SIDI  1 raznolikih rab m. m osti Simpsonov indeks m  Ad 1 i 2 1 enakomerne 1  Adi i 1 SIEI   SIDI = 0, ko je na opazovanem območju le razporeditve rabe 11/ m ena vrsta rabe ter se približuje vrednosti 1 z 0  SIEI  1 Indeksi pestr večanjem raznovrstnih rab prostora. SIEI = 1, če so deleži vseh rab enaki in 0, če je na območju le ena raba. Za izračun indeksov smo uporabili podatke Evidence dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč (EDRKGZ, 2015). Podatke smo pripravili na obravnavano območje polja. Območja naselja nismo obravnavali. Če je zaznana pozidanost na območju polja, smo ta podatek ohranili. Vse zaplate, manjše od 20 m2, ki so posledica grafičnega preseka EDRKGZ z območjem obdelave in so na robovih območja, smo združili z najbližjo rabo. 6.2.1 Izračun indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) Za vsako sklenjeno območje ene vrste rabe smo določili indeks za opisovanje velikosti in oblike zaplate ( IOVz). V IOVz smo združili indeks kompaktnosti (enačba 4.21) ter indeks velikosti zaplate. Indeksa kompaktnosti nismo standardizirali, saj je oblikovanje zarasti v krogu povsem normalen pojav – krog namreč predstavlja najkompaktnejšo prostorsko obliko. Velikosti zaplat smo standardizirali (enačba 6.1), vrednostni razpon pa je zaradi velike pestrosti rabe določen med 0,05 ha in 4 ha. Analiza testnega območja je pokazala, da je 10 % zaplat manjših od 0,05 ha, prav toliko pa tudi večjih od 4 ha. Težko je bilo določiti predvsem spodnji razred, saj je zaplat, manjših od 0,1 ha, kar 40 %. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 91 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ' I  0,05  I  0; vel i vel ' I ' 0,05  I  4 velij  I  6.1 vel i vel ij ' max Ivelij ' 4  I  I 1 vel i vel S tem ko smo spodnjo mejo določitve vrednosti spustili na 0,05 ha, smo v analizo zajeli tudi zelo drobno strukturo. Hkrati smo velikost utežili, saj menimo, da je velikost zaplat pomembnejša od oblike, ter IOVz zapisali z enačbo 6.2. ' I  2 I kom vel IOVz  6.2 3 IOVz smo izračunali za vsako zaplato (zaprti poligon ene vrste rabe) na območju polja. Primer za Gorenje na slika 6.3 lepo kaže zaključene zaplate pretežno trajnih travnikov. Zaplate različnih velikosti (in podobnih oblik) imajo podobno vrednost indeksa. S slike 6.3 (desno) zelo lepo razberemo zaključena (travniška) območja, znotraj katerih se prepletajo drobne strukture (njive, kmetijska zemljišča v zaraščanju ali območja z drevjem in grmičevjem). Indeks odraža želeni rezultat, torej razmejitev zaključenih prostorskih območij rabe na podlagi velikosti in oblike zaplat. Slika 6.3 Raba (levo) in indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz) (desno) za Gorenje (Vir podatkov: GURS, MKGP) Figure 6.3 Land use (left) and Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) (right) for Gorenje (Data source: GURS, MKGP) IOVz smo prikazali v histogramu skupaj z deležem površin vsakega razreda (grafikon 6.1). S histograma razberemo, da prevladujejo drobne strukture, ki predstavljajo 55,5 % ( IOVz od 0 do 0,2) polja. Srednje velikih zaplat ( IOVz od 0,4 do 0,7) je 9, predstavljajo 25,8 % površine polja. Velikih zaplat (nad 4 ha) ni. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 92 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 6.1 Histogram indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) ter delež površine razreda za Gorenje Graph 6.1 IOVz histogram and the proportion of the area by class for Gorenje 6.2.2 Izračun razdrobljenosti rabe in polja ( Kr, SIDI, SIEI) Razdrobljenost smo določili za vsako vrsto rabe. Kljub nekaterim pomanjkljivostim (glej poglavje 5.2) smo izbrali indeks Januszewskega (1968): n  ri i 1 Kr  K   , 6.3 n  ri i 1  ki dobro opisuje razdrobljenost, slabše pa razpršenost. Indeks smo poimenovali »razdrobljenost rabe« in ga označili s Kr. Indeks je občutljiv na število zaplat in njihovo velikost. V enačbi 6.3 predstavlja ri površino ene zaplate rabe i. Število vseh zaplat rabe r je n. Indeks določimo na ravni razreda (za vsako vrsto rabe). Indeks je v razponu (0, 1, z večanjem razdrobljenosti rabe se vrednost indeksa približuje 0. Če ima polje veliko število raznovrstnih rab ter je za vse rabe vrednost Kr nizka, je struktura rabe zelo razdrobljena. Z grafikona 6.2 razberemo, da ima zelo drobno strukturo raba z oznako 1500 (drevesa in grmičevje) s 101 zaplato. Nizka vrednost Kr kaže na majhne površine teh zaplat, majhen (8,79 %) pa je tudi delež te rabe v polju. Razdrobljena je tudi raba 1300 (trajni travniki), Kr = 0,18, vendar je delež te rabe v polju 79,54 %. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 93 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 6.2 Histogram frekvence zaplat v vrstah rabe, vrednost Kr ter delež površine rabe za Gorenje Graph 6.2 Histogram of the frequency of patches in various types of land use, value of Kr, and proportion of land use area for Gorenje Indeks Kr izkazuje razdrobljenost ene vrste rabe. Za celotno polje izračunamo povprečni indeks razdrobljenosti rabe Kr , Simpsonov indeks pestrosti ter Simpsonov indeks enakomerne razporeditve rabe. Vrednosti za vse indekse za Gorenje so prikazane v preglednici 6.4. Dodali smo še število raznolikih rab polja ( PR), indeks relativnega števila rab polja ( RPR), pri čemer je največje možno števil rab 25 (toliko raznolikih rab je določenih v EDRKGZ). Preglednica 6.4 Indeksi pestrosti ter razporeditev rabe za Gorenje Table 6.3 Indices of diversity and the distribution of land use for Gorenje Kazalnik oznaka vrednost Število raznolikih rab polja PR 11 Indeks relativnega števila rab RPR 0,44 Povprečni indeks razdrobljenosti Kr 0,29 Simpsonov indeks pestrosti rabe SIDI 0,36 Simpsonov indeks enakomerne razporeditve rabe SIEI 0,39 SIDI blizu 0 kaže na majhno pestrost ter se približuje vrednosti 1 z večanjem števila rab. SIEI blizu 1 kaže na enakomerno razporeditev raznovrstnih rab. Če bi bile rabe enakomerno razporejene (vsaka raba v deležu 9,09 %), bi bila vrednost SIEI 1. Vrednost 0,39 je bližje 0, torej je razporeditev med rabami izrazito neenakomerna, izstopa raba 1300 (trajni travniki) (grafikon 6.2). Med indeksoma SIDI in SIEI se je v nadaljevanju (analiza na vseh testnih poljih) pokazala zelo velika odvisnost (Pearsonov koeficient korelacije je 0,98), kar kaže na to, da je razdrobljenost mogoče izkazovati z enim ali drugim indeksom. Odločili smo se za indeks SIDI. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 94 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 6.2.3 Izračun indeksa deleža rabe v polju ( IDr) Neodvisno od števila raznolikih rab v polju je zelo pomemben pokazatelj pestrosti rabe prevladujoči delež ene ali več rab, ali indeks deleža rab ( IDr), enačba 6.4. Določimo ga kot količnik ene vrste rabe Ri in površine območja Ao. Površina rabe Ri je vsota vseh zaplat ri: n Ri IDr  ; R   r 6.4 i i Ao i 1  Pogosto se deleži izkazujejo v odstotkih, za lažjo primerjavo z ostalimi indeksi bomo indeks določili v razponu (0, 1. Indeks določimo za vsako rabo v polju, vsota deležev vseh rab polja je 1. Če je na območju le ena raba, je IDr = 1. V analizi polja je smiselno prikazati največjo vrednost IDr, saj večja ko je maksimalna vrednost IDr, bolj prevladuje ena vrsta rabe. IDr za Gorenje je prikazan v histogramu na grafikonu 6.3, kjer vidimo, da ima raba 1300 (trajni travnik) največjo vrednost ( IDr = 0,8), posledično imajo ostale rabe nižje vrednosti. Grafikon 6.3 Histogram porazdelitve rab za Gorenje s prikazom indeksa deleže rab ( IDr) za Gorenje Graph 6.3 Histogram of land use distribution for Gorenje, showing the Index of Land Use Proportions ( IDr) for Gorenje Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 95 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7 REZULTATI RAZISKAVE ZA VSE TIPE POLJA IN ZA VSE INDEKSE Skladno s predstavljeno metodologijo smo izvedli izračun in analizo indeksov za vsa izbrana polja. Indeksi so, zbirno za vsak tip polja, prikazani v kartogramih k vsakemu poglavju. V kartogramih so kartni prikazi indeksa vsakega polja, histogrami frekvenčne porazdelitve indeksa ter opisna statistika. Za nekatere indekse smo dodali tudi opisne prikaze ali pa druge kazalnike za opise polja. Kartno in v histogramu so vsi indeksi prikazani v desetih enakih razredih s širino razreda 0,1. Opisno statistiko vsakega indeksa smo združili v preglednice ter rezultate prikazali z okvirji z ročaji. Histogrami ter okvirji z ročaji omogočajo lažjo medsebojno primerjavo polj ter analizo indeksa. Ob kartografski upodobitvi indeksov smo ugotovili, da največja frekvenca indeksa v razredu ne pomeni tudi največjega površinskega deleža tega indeksa v polju. To še posebej velja pri velikih parcelah, kjer lahko že majhna frekvenca razreda predstavlja velik površinski delež polja. Prav zato smo posebej predstavili tudi površinske deleže indeksa v posameznem razredu ter jih skupaj za vsa polja prikazali v zbirnih preglednicah. 7.1 Indeks oblike parcel ( IOP) IOP je za vsa testna območja prikazan v kartogramih 7.1_1 do 7.1_9. Opisna statistika IOP za vsa obravnavana polja je v preglednici 7.1, v preglednici 7.2 pa delež površine razreda IOP v polju. Na grafikonu 7.1 so okvirji z ročaji IOP za vsa polja. Grude Porazdelitev IOP (histogrami) je zelo podobna za Zatolmin, Gorenje, Hlebce in Lanišče, vsa štiri polja imajo modus ( Mo) v razredu 0,3–0,4, Zatolmin pa tudi v 0,7–0,8. Nizek IOP kaže na nepravilne oblike parcel, prav pri teh poljih zasledimo veliko parcel z luknjami in veliko nekompaktnost (indeks kompaktnosti). Vinjole in Trška gora imata modus ( Mo) v razredu 0,7–0,8, kar kaže na pravilnejše oblike parcel (bližje pravokotniku z razmerjem stranic 1 : 2). Predvsem pri Zatolminu izstopa po površini razred 0,2–0,3 (preglednica 7.2), ki ob manjši frekvenci parcel v tem razredu predstavlja največji površinski delež polja. Kljub temu, da je Pearsonov koeficient korelacije med indeksoma IOP in IVP na celotnem vzorcu (13.725 parcel) –0,3433 (majhna negativna korelacija), ugotavljamo, da izkazujejo izrazito nepravilno obliko predvsem večje parcele, in to še posebej na območju grud in celkov. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 96 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.1 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike parcel ( IOP) za vsa obravnavana polja Table 7.1 Descriptive statistics and histograms – Parcel Shape Index ( IOP) for all areas concerned IOP Polje N M Min Max Me Mo  1 2 histogram Gorenje 722 0,59 0,09 0,98 0,49 0,36 0,22 0,38 -1,16 Zatolmin 517 0,56 0,12 0,98 0,58 0,346; 0,745 0,24 -0,02 -1,29 Vinjole 422 0,69 0,13 0,98 0,76 0,75 0,19 -0,86 -0,05 RUDE Lanišče 272 0,54 0,20 0,97 0,52 0,36 0,19 0,31 -1,11 G T rška gora 388 0,66 0,24 0,98 0,72 0,75 0,19 -0,43 -1,00 Hlebce 622 0,56 0,12 0,98 0,58 0,35 0,24 -0,02 -1,29 Žerovnica 1247 0,47 0,18 0,98 0,42 0,37 0,13 1,25 2,17 Buje 332 0,52 0,14 0,98 0,42 0,35 0,23 0,72 -0,91 Predoslje 389 0,65 0,24 0,98 0,66 0,75 0,19 -0,05 -1,11 I Arja vas 761 0,61 0,98 0,98 0,58 0,42 0,21 0,31 -1,27 ELCD Stržišče 282 0,66 0,19 0,98 0,73 0,75 0,22 -0,44 -1,03 Sovjak 1009 0,70 0,18 0,98 0,77 0,71 0,20 -0,53 -0,79 Sedlarjevo 206 0,67 0,24 0,98 0,72 0,75 0,19 -0,47 -0,76 Jama in Praše 338 0,51 0,21 0,98 0,44 0,37 0,19 0,86 -0,20 Kleče in Podgora 368 0,60 0,31 0,98 0,53 0,41 0,22 0,51 -1,24 ENE EG NJ Suhadole in Moste 705 0,52 0,22 0,98 0,41 0,37 0,21 1,08 -0,30 E O L PR Bitnje in Žabnica 2861 0,52 0,11 0,98 0,46 0,44 0,19 0,59 -0,44 SK Župečja vas 624 0,51 0,19 0,98 0,44 0,38 0,18 0,99 0,09 Pernice 233 0,57 0,14 0,97 0,58 0,45 0,18 -0,04 -1,64 I Bele vode 1010 0,55 0,07 0,98 0,52 0,35 0,23 0,16 -1,28 KL Kokra 212 0,59 0,10 0,97 0,59 0,35 0,23 -0,12 -1,24 CE Strojna 216 0,52 0,06 0,98 0,49 0,32 0,24 0,24 -1,26 Grafikon 7.1 Okvir z ročaji indeksa oblike parcel ( IOP) za vsa obravnavana polja Graph 7.1 Boxplot of Parcel Shape Index ( IOP) for all fields concerned Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 97 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.2 Delež površine razreda indeksa oblike parcel ( IOP) za vsa obravnavana polja Table 7.2 Proportion of area of Parcel Shape Index ( IOP) class for all areas concerned IOP 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 Polje (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) Gorenje 0,5 3,3 4,2 33,2 15,0 11,6 7,5 19,0 3,9 1,7 Zatolmin 0,0 22,9 12,9 19,8 6,2 6,7 8,9 16,3 3,8 2,4 E Vinjole 0,0 5,6 2,8 16,8 7,9 7,0 14,3 35,2 7,7 2,8 DU Lanišče 0,0 1,4 3,7 26,1 14,4 9,8 13,0 27,8 2,8 1,2 GR T rška gora 0,0 0,0 0,8 15,1 8,1 6,8 12,0 44,5 9,0 3,7 Hlebce 0,0 5,3 12,9 20,6 12,0 9,5 8,9 16,3 9,7 4,7 Žerovnica 0,0 0,3 3,4 53,2 25,8 10,9 3,0 2,1 1,0 0,2 Buje 0,0 1,3 26,2 39,7 15,5 2,7 5,7 3,8 2,2 2,9 Predoslje 0,0 0,0 0,2 13,7 7,5 11,4 6,9 53,1 4,5 2,7 I Arja vas 0,0 0,0 1,1 31,4 22,1 14,9 9,3 11,7 5,0 4,6 ELCD Stržišče 0,0 1,7 5,4 12,1 6,8 7,4 11,6 37,9 10,1 7,0 Sovjak 0,0 0,3 1,8 7,7 9,0 10,4 9,9 35,7 14,8 10,4 Sedlarjevo 0,0 0,0 1,1 3,1 10,3 5,4 14,1 56,7 5,1 4,3 Jama in Praše 0,0 0,0 6,9 50,5 20,4 5,7 5,8 8,4 1,0 1,3 EN Kleče in Podgora 0,0 0,0 0,0 34,6 30,3 14,0 4,7 9,1 3,5 3,8 E JE G Moste pri Komendi 0,0 0,0 2,4 59,0 21,2 7,1 2,7 3,8 2,6 1,0 O LEN PR Bitnje in Žabnica 0,0 4,2 9,5 18,8 22,3 10,3 8,8 19,3 4,6 2,2 SK Župečja vas 0,0 2,7 0,9 45,2 21,4 12,3 4,7 9,7 2,3 0,9 Pernice 0,0 8,5 6,4 10,0 17,8 15,6 15,7 25,2 0,6 0,3 I Bele vode 1,2 8,3 4,6 34,5 11,2 9,0 7,0 22,6 1,0 0,6 ELK Kokra 0,2 9,2 4,1 39,1 3,1 9,0 15,6 19,0 0,8 0,8 C Strojna 2,2 11,2 9,7 22,3 6,3 11,8 8,0 28,1 0,3 0,1 Opomba: za vsako polje sta obarvani polji z dvema največjima deležema površine IOP. Delci IOP je za Predoslje, Stržišče, Sovjak in Sedlarjevo visok, z modusom v razredu 0,7–0,8. Zaradi ugodnega indeksa ogljišč in indeksa nazobčanosti robov je tudi IOP višji. Žerovnica, Buje in Arja vas imajo modus v razredu 0,3–0,4 predvsem zato, ker so parcele (izrazito pri Žerovnici in Bujah) zelo ozke in dolge. Predvsem Žerovnica in Buje sta z IOP bližje sklenjenim progam kot delcem (kartogram 7.1_2, 7.1_3). Sklenjene proge Modus IOP je na območju sklenjenih prog najpogosteje v razredu 0,3–0,4 (Jama in Praše, Suhadole in Moste, Župečja vas) ali v razredu 0,4–0,5 (Bitnje in Žabnica, Kleče in Podgora). Prav pri vseh poljih predstavljata oba razreda skupaj površinski delež nad 65 % polja (preglednica 7.2). Nizka vrednost IOP je posledica nizkega indeksa kompaktnosti (dolge in ozke parcele). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 98 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Celki Modus IOP je na območju celkov prav pri vseh poljih (Pernice, Bele vode, Kokra, Strojna) v razredu 0,3–0,4 ali v razredu 0,7–0,8. Ta dva razreda sta tudi površinsko najbolje zastopana (preglednica 7.2) in predstavljata več kot 50 % polja. Le na območju celkov in grud imamo zelo nepravilne oblike parcel v razredih 0,1–0,2 in 0,2–0,3. Velika podobnost med oblikami parcel v grudah in celkih je lepo vidna tudi iz okvirjev z ročaji (grafikon 7.1). Tako nepravilnih oblik parcel ne srečamo v nobenem drugem poljskem vzorcu. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 99 Velikost vzorca 722 Gorenje Minimalna vrednost 0,08 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,59 Mediana 0,49 Modus 0,36 Standardni odklon 0,22 Koefi cient asimetrije -1,16 Koefi cient sploščenosti 0,38 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Gorenje 250 200 edazr 150 encara 100 ekvfr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 517 Zatolmin Najmanjša vrednost 0,12 km Največja vrednost 0,98 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Povprečna vrednost 0,56 Mediana 0,58 Modus 0,35; 0,74 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije -1,29 Koefi cient sploščenosti -0,02 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Zatolmin 100 90 80 70 edazr 60 Delež razreda IOP v polju ara 50 venc 40 frek 30 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 388 Minimalna vrednost 0,24 Delež razreda IOP v polju Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,66 Mediana 0,72 Modus 0,75 Standardni odklon 0,19 Trška gora Koefi cient asimetrije -1,00 km Koefi cient sploščenosti -0,43 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Trškagora 120 100 eda 80 zr ara 60 venc 40 frek 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_1 Indeks oblike parcel (IOP); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 100 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 422 Minimalna vrednost 0,13 Delež razreda IOP v polju Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,69 Mediana 0,76 Modus 0,75 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije -0,05 Koefi cient sploščenosti -0,86 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Vinjole 160 140 120 edazr 100 80 encara 60 ekvfr 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Vinjole Indeksoblikeparcel(IOP) km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 622 Hlebce Minimalna vrednost 0,12 km Maksimalna vrednost 0,98 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Povprečna vrednost 0,56 Mediana 0,58 Modus 0,35 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije -1,29 Koefi cient sploščenosti -0,02 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Hlebce 140 120 100 da zre 80 Delež razreda IOP v polju ara 60 venc frek 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 272 Lanišče Minimalna vrednost 0,20 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,97 Povprečna vrednost 0,54 Mediana 0,52 Modus 0,36 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije -1,11 Koefi cient sploščenosti 0,31 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Lanišēe 80 70 60 edazr 50 40 encara 30 ekvfr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_2 Indeks oblike parcel (IOP); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 101 Velikost vzorca 389 Predoslje Minimalna vrednost 0,24 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,65 Mediana 0,66 Modus 0,75 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije -1,11 Koefi cient sploščenosti -0,05 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Predoslje 120 100 da 80 zre ara 60 nc kve 40 fre 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 1009 Najmanjša vrednost 0,18 Največja vrednost 0,98 Delež razreda IOP v polju Povprečna vrednost 0,70 Mediana 0,77 Modus 0,71 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije -0,80 Koefi cient sploščenosti -0,53 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Sovjak 250 200 edazr 150 ra 100 ekvencafr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Sovjak Indeksoblikeparcel(IOP) km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 282 Stržišče Minimalna vrednost 0,19 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,66 Mediana 0,73 Modus 0,75 Standardni odklon 0,22 Koefi cient asimetrije -1,03 Koefi cient sploščenosti -0,44 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Stržišēe 80 70 60 da zre 50 ara 40 venc 30 frek 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_3 Indeks oblike parcel (IOP); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 102 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 761 Arja vas Minimalna vrednost 0,21 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,61 Mediana 0,58 Modus 0,42 Standardni odklon 0,21 Koefi cient asimetrije -1,27 Koefi cient sploščenosti 0,31 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Arjavas 200 180 160 140 edazr 120 ara 100 venc 80 frek 60 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Žerovnica km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 1247 Minimalna vrednost 0,18 Delež razreda IOP v polju Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,47 Mediana 0,42 Modus 0,37 Standardni odklon 0,13 Koefi cient asimetrije 2,17 Koefi cient sploščenosti 1,25 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Žerovnica 500 450 400 da 350 zre 300 ara 250 venc 200 frek 150 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_4 Indeks oblike parcel (IOP); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 103 Velikost vzorca 332 Buje Minimalna vrednost 0,14 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,52 Mediana 0,42 Modus 0,35 Standardni odklon 0,23 Koefi cient asimetrije 0,72 Koefi cient sploščenosti -0,91 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Buje 120 100 da 80 zre ara 60 venc 40 frek 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 206 Sedlarjevo Minimalna vrednost 0,24 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,67 Mediana 0,72 Modus 0,75 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije -0,76 Koefi cient sploščenosti -0,47 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Sedlarjevo 60 50 da 40 zre ara 30 venc 20 frek 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_5 Indeks oblike parcel (IOP); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 104 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 705 Suhadole in Moste Minimalna vrednost 0,22 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,52 Mediana 0,41 Modus 0,37 Standardni odklon 0,21 Koefi cient asimetrije -0,30 Koefi cient sploščenosti 1,08 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);SuhadoleinMoste 350 300 250 da zre 200 ara 150 venc frek 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 338 Jama in Praše Minimalna vrednost 0,21 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,51 Mediana 0,44 Modus 0,37 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije -0,20 Koefi cient sploščenosti 0,86 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);JamainPraše 120 100 da 80 zre ara 60 venc 40 frek 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 624 Župečja vas Minimalna vrednost 0,19 km Delež razreda IOP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,51 Mediana 0,44 Modus 0,38 Standardni odklon 0,18 Koefi cient asimetrije 0,09 Koefi cient sploščenosti 0,99 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Župeējavas 250 200 da 150 razre 100 kvenca fre 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_6 Indeks oblike parcel (IOP); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 105 Kleče in Podgora km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 368 Minimalna vrednost 0,31 Delež razreda IOP v polju Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,60 Mediana 0,53 Modus 0,41; 0,31 Standardni odklon 0,22 Koefi cient asimetrije -1,24 Koefi cient sploščenosti 0,51 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);KleēeinPodgora 100 90 80 da 70 zre 60 ara 50 venc 40 frek 30 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Bitnje in Žabnica km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 2861 Minimalna vrednost 0,11 Delež razreda IOP v polju Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,52 Mediana 0,46 Modus 0,44 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije 0,59 Koefi cient sploščenosti -0,44 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Žabnica 400 350 300 edazr 250 200 encara 150 ekvfr 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_7 Indeks oblike parcel (IOP); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 106 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Kokra km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Delež razreda IOP v polju Velikost vzorca 212 Minimalna vrednost 0,10 Maksimalna vrednost 0,97 Povprečna vrednost 0,56 Mediana 0,59 Modus 0,74; 0,35 Standardni odklon 0,23 Koefi cient asimetrije -1,24 Koefi cient sploščenosti -0,12 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Kokra 60 50 eda 40 zr 30 encara ekv 20 fr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Pernice km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Delež razreda IOP v polju Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Pernice 60 50 da 40 zre ara 30 venc 20 frek 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 222 Minimalna vrednost 0,10 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,55 Mediana 0,55 Modus 0,35; 0,74 Standardni odklon 0,22 Koefi cient asimetrije -1,24 Koefi cient sploščenosti -0,00 Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_8 Indeks oblike parcel (IOP); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 107 Bele Vode Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);BeleVode km 300 0 0,15 0,3 0,45 0,6 250 eda 200 zr 150 encara ekv 100 fr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Velikost vzorca 1010 Minimalna vrednost 0,07 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,55 Mediana 0,52 Modus 0,35; 0,75 Standardni odklon 0,23 Varianca 0,05 Koefi cient asimetrije -1,28 Koefi cient sploščenosti 0,16 Delež razreda IOP v polju Strojna km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Delež razreda IOP v polju Velikost vzorca 216 Minimalna vrednost 0,06 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,52 Mediana 0,49 Modus 0,32; 0,75 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije -1,26 Koefi cient sploščenosti 0,24 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP);Strojna 60 50 eda 40 zr 30 encara ekv 20 fr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP) Indeks oblike parcel (IOP) Kartogram/Cartogram 7.1_9 Indeks oblike parcel (IOP); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Shape Index (IOP); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 108 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7.2 Indeks velikosti parcel ( IVP) Indeks velikosti parcel smo dodali z namenom popolnejšega opisa parcel. IOP ne odraža velikosti parcele, saj imajo parcele različnih velikosti lahko podobno obliko in obratno (poglavje 4). IVP je za vse tipe polja prikazan na kartogramih 7.2_1 do 7.2_9. Histogrami razporeditve IVP so pravzaprav pri vseh analiziranih poljih zelo podobni. Največja frekvenca parcel je v razredu 0,0–0,1, kar pomeni, da na vseh poljih prevladujejo parcele, manjše od 0,3 ha (vrednost IVP 0,1 ustreza velikosti parcel 0,3 ha, glej enačbo 4.31 in grafikon 4.6 desno). Na območju delcev je le pri Predosljah največja frekvenca parcel z IVP v razredu 0,1–0,2, kljub temu pa največji površinski delež (30,8 %) predstavljajo parcele z IVP nad 0,9 (čeprav jih je le 27 oziroma 6,8 %). Podobno velja tudi za Sedlarjevo; kljub majhni frekvenci parcel z IVP nad 0,6 (nad 1,8 ha) predstavljajo 32,1 % območja. Na območju celkov površinsko prevladujejo parcele z IVP nad 0,7 (nad 2,1 ha) ter predstavljajo v vseh primerih delež, večji od 65 %, četudi je številčno teh parcel (razen pri Kokri) najmanj. Iz histogramov IVP ugotovimo, da je tudi na območju celkov veliko parcel manjših od 0,3 ha (Bele Vode). Razporeditev IVP (histogrami) je pri vseh poljih zelo podobna. Okvirji z ročaji (grafikon 7.2) pokažejo odstopanja celkov od vseh ostalih polj. Na območju delcev izstopata Predoslje in Sedlarjevo. Sočasno z IVP je treba pogledati tudi površinske deleže razreda IVP v polju. Tudi tukaj izrazito izstopajo celki v razredih nad 0,7. Za območja delcev smo pričakovali razporeditev IVP v višjih razredih. Razen Sedlarjevega in Predoselj ostala polja delcev tega ne izkazujejo. Na podlagi IVP lahko izmed polj izločimo le celke. Zelo podoben je vzorec grud, kjer prav pri vseh poljih razred 0,0–0,1 predstavlja tudi največji površinski delež polja. Ker se podobna razporeditev IVP pojavlja tudi v nekaterih drugih poljih, ne moremo postaviti merila razmejevanja med polji za nizke vrednosti IVP. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 109 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.3 Opisna statistika in histogrami indeksa velikosti parcel ( IVP) za vsa obravnavana polja Table 7.3 Descriptive statistics and histograms of Parcel Size Index ( IVP) for all areas concerned IVP Polje N M Min Max Me Mo  1 2 histogram Gorenje 722,00 0,04 0,00 0,43 0,00 0,52 0,06 2,64 10,25 Zatolmin 517,00 0,06 0,15 0,97 0,03 0,05 0,12 4,04 23,30 E Vinjole 422,00 0,04 0,00 0,38 0,00 0,05 0,06 2,39 7,29 DU Lanišče 272,00 0,08 0,00 0,81 0,05 0,06 0,10 2,72 12,00 GR T rška gora 388,00 0,04 0,00 1,00 0,00 0,05 0,08 6,54 66,92 Hlebce 622,00 0,08 0,00 1,00 0,06 0,06 0,10 4,30 31,29 Žerovnica 1247,00 0,02 0,00 0,26 0,00 0,05 0,03 1,51 2,83 Buje 332,00 0,01 0,00 0,18 0,00 0,05 0,02 2,56 9,09 Predoslje 389,00 0,26 0,00 1,00 0,15 0,11 0,28 1,51 1,28 I Arja vas 761,00 0,06 0,00 0,47 0,05 0,06 0,08 1,62 3,68 ELCD Stržišče 282,00 0,04 0,00 0,35 0,00 0,05 0,05 2,03 7,17 Sovjak 1009,00 0,04 0,00 0,44 0,04 0,05 0,00 2,17 7,16 Sedlarjevo 206,00 0,17 0,00 1,00 0,06 0,06 0,24 1,91 3,22 Jama in Praše 338,00 0,16 0,00 1,00 0,10 0,06 0,19 1,65 2,97 E Kleče in Podgora 368,00 0,05 0,00 0,46 0,04 0,06 0,06 1,93 6,87 E JEN G N Suhadole in Moste 705,00 0,08 0,00 0,63 0,06 0,06 0,08 1,96 6,03 E O L PR Bitnje in Žabnica 2861,00 0,09 0,00 1,00 0,07 0,06 0,10 2,99 14,40 SK Župečja vas 624,00 0,14 0,00 1,00 0,12 0,08 0,14 2,40 9,53 Pernice 233,00 0,28 0,00 1,00 0,13 0,06 0,31 1,21 0,27 I Bele Vode 1010,00 0,21 0,00 1,00 0,08 0,06 0,29 1,66 1,64 ELK Kokra 212,00 0,42 0,00 1,00 0,21 0,95 0,41 0,50 -1,53 C Strojna 216,00 0,25 0,00 1,00 0,09 0,06 0,33 1,28 0,20 Grafikon 7.2 Okvir z ročaji za indeks velikosti parcel ( IVP) za vsa obravnavan polja Graph 7.2 Box plot of Parcel Size Index ( IVP) for all fields concerned Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 110 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.4 Delež površine razreda indeksa velikosti parcel ( IVP) za vsa obravnavana območja Table 7.4 Proportion of the area of the classes of Parcel Size Index ( IVP) for all areas concerned IVP 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 Polje (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) Gorenje 64,5 20,5 8,4 5,3 1,3 0 0 0 0 0 Zatolmin 34,8 24,7 13,8 6,7 5,6 4,5 1,7 0 0 8,2 E Vinjole 59,3 21,7 10,8 8,2 0 0 0 0 0 0 RUD Lanišče 34,0 32,6 12,6 9,1 5,8 2,4 0 0 3,6 0 G T rška gora 66,6 19,7 8,9 1,7 0 0 3,2 0 0 0 Hlebce 36,2 32,8 19,4 0,6 0,8 0 0 2,6 1,6 6,2 Žerovnica 88,0 11,4 0,6 0 0 0 0 0 0 0 Buje 94,6 5,4 0 0 0 0 0 0 0 0 Predoslje 5,4 18,1 7 6,5 8,3 8,8 4,9 3,9 6,3 30,8 I Arja vas 37,4 40,3 14,5 4,6 3,3 0 0 0 0 0 ELCD Stržišče 70,5 23,0 3,7 2,8 0 0 0 0 0 0 Sovjak 63,7 24,2 7,4 3,8 0 0 0 0 0 0 Sedlarjevo 10,8 13,1 9,5 10 11,9 8,8 3,7 8,1 7 17,0 Jama in Praše 12,1 14,5 14,8 14,3 16,5 9,4 7,8 2,6 1,5 6,5 EN Kleče in Podgora 47,8 37,8 10,2 1,8 2,4 0 0 0 0 0 E JE G Suhadole in Moste 34,1 37,6 15,7 6,5 5 0 1,2 0 0 0 O LEN PR Bitnje in Žabnica 38,2 25,9 15,6 8,6 4,9 4,2 1 0,9 0 0,7 SK Župečja vas 0 2,7 0,9 45,2 21,4 12,3 4,7 9,7 2,3 0,9 Pernice 4,7 5,1 3,6 6,9 6,5 5,7 7,8 3,2 6,4 49,9 I Bele Vode 7,1 9 5,2 6,7 5,7 5,9 4,8 4,9 5 45,6 ELK Kokra 2,2 1,4 1 0,8 1,3 0,5 0,6 0,9 0,2 91,1 C Strojna 10,1 5,9 6,2 4,7 3 2,3 4,2 8,1 6,7 48,9 Opomba: za vsako polje sta obarvani polji z dvema največjima deležema površine IVP. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 111 Velikost vzorca 517 Zatolmin Minimalna vrednost 0,15 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,97 Povprečna vrednost 0,59 Mediana 0,03 Modus 0,05 Standardni odklon 0,12 Koefi cient asimetrije 23,30 Koefi cient sploščenosti 4,04 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Zatolmin 450 400 350 da 300 zre 250 Delež razreda IVP v polju ara 200 venc 150 frek 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 622 Hlebce Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,08 Mediana 0,06 Modus 0,06 Standardni odklon 0,10 Koefi cient asimetrije 31,29 Koefi cient sploščenosti 4,30 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Hlebce 500 450 400 da 350 zre 300 Delež razreda IVP v polju ara 250 venc 200 frek 150 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 388 Trška gora Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,04 Delež razreda IVP v polju Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,08 Koefi cient asimetrije 66,92 Koefi cient sploščenosti 6,54 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Trškagora 400 350 300 edazr 250 ara 200 venc 150 frek 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_1 Indeks velikosƟ parcel (IVP); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 112 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 272 Lanišče Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,81 Povprečna vrednost 0,08 Mediana 0,05 Modus 0,06 Standardni odklon 0,10 Koefi cient asimetrije 12,00 Koefi cient sploščenosti 2,72 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Lanišēe 250 200 edazr 150 encara 100 ekvfr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 722 Gorenje Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Delež razreda IVP v polju Maksimalna vrednost 0,43 Povprečna vrednost 0,04 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,06 Koefi cient asimetrije 10,25 Koefi cient sploščenosti 2,64 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Gorenje 700 600 500 da zre 400 ara 300 venc frek 200 100 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 422 Vinjole Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Delež razreda IVP v polju Maksimalna vrednost 0,38 Povprečna vrednost 0,04 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,06 Koefi cient asimetrije 7,29 Koefi cient sploščenosti 2,39 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Vinjole 400 350 300 da zre 250 ara 200 venc 150 frek 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_2 Indeks velikosƟ parcel (IVP); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 113 Velikost vzorca 1247 Žerovnica Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,26 Povprečna vrednost 0,02 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,03 Koefi cient asimetrije 2,83 Koefi cient sploščenosti 1,51 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Žerovnica 1400 1200 a 1000 zred 800 encara 600 ekvfr 400 200 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Arja vas Velikost vzorca 761 Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,47 Povprečna vrednost 0,06 Mediana 0,05 Modus 0,06 Standardni odklon 0,08 Koefi cient asimetrije 3,68 Koefi cient sploščenosti 1,62 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Arjavas 600 500 eda 400 zr 300 ekvencara 200 fr 100 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 1009 Sovjak Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,44 Povprečna vrednost 0,04 Mediana 0,04 Modus 0,05 Standardni odklon 0,06 Koefi cient asimetrije 7,16 Koefi cient sploščenosti 2,17 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Sovjak 1000 900 800 da 700 zre 600 ara 500 venc 400 frek 300 200 100 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_3 Indeks velikosƟ parcel (IVP); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 114 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 389 Predoslje Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,26 Mediana 0,15 Modus 0,11 Standardni odklon 0,28 Koefi cient asimetrije 1,28 Koefi cient sploščenosti 1,51 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Predoslje 140 120 100 da zre 80 60 ekvencarafr 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP)) Velikost vzorca 282 Stržišče Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,35 Povprečna vrednost 0,04 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,05 Koefi cient asimetrije 7,17 Koefi cient sploščenosti 2,03 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Sovjak 1000 900 800 da 700 zre 600 ara 500 venc 400 frek 300 200 100 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_4 Indeks velikosƟ parcel (IVP); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 115 Velikost vzorca 206 Sedlarjevo Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,17 Mediana 0,06 Modus 0,06 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije 3,22 Koefi cient sploščenosti 1,91 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Sedlarjevo 140 120 100 edazr 80 ara 60 venc frek 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 1376 Buje Minimalna vrednost 0,11 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,98 Povprečna vrednost 0,52 Mediana 0,46 Modus 0,44 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije -0,52 Koefi cient sploščenosti 0,50 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Buje 350 300 250 da zre 200 ara 150 venc frek 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_5 Indeks velikosƟ parcel (IVP); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 116 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 705 Suhadole in Moste Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,63 Delež razreda IVP v polju Povprečna vrednost 0,08 Mediana 0,06 Modus 0,06 Standardni odklon 0,08 Varianca 0,01 Koefi cient asimetrije 6,03 Koefi cient sploščenosti 1,96 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);SuhadoleinMoste 600 500 da 400 zre ara 300 venc 200 frek 100 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 368 Kleče in Podgora Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,46 Delež razreda IVP v polju Povprečna vrednost 0,05 Mediana 0,04 Modus 0,06 Standardni odklon 0,06 Varianca 0,00 Koefi cient asimetrije 6,87 Koefi cient sploščenosti 1,93 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);KleēeinPodgora 350 300 250 edazr 200 150 ekvencarafr 100 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 338 Jama in Praše Minimalna vrednost 0,00 km Delež razreda IVP v polju 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,16 Mediana 0,10 Modus 0,06 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije 2,97 Koefi cient sploščenosti 1,65 Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);JamainPraše 200 180 160 a 140 zred 120 100 encara 80 ekvfr 60 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_6 Indeks velikosƟ parcel (IVP); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 117 Velikost vzorca 1376 Bitnje in Žabnica Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,09 Mediana 0,06 Modus 0,05 Standardni odklon 0,12 Koefi cient asimetrije 14,73 Koefi cient sploščenosti 3,24 Delež razreda IVP v polju Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);BitnjeinŽabnica 2500 2000 da zre 1500 ara venc 1000 frek 500 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 624 Župečja vas Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,14 Mediana 0,12 Modus 0,08 Standardni odklon 0,14 Koefi cient asimetrije 9,53 Koefi cient sploščenosti 2,40 Delež razreda IVP v polju Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Župeējavas 300 250 eda 200 zr ara 150 venc 100 frek 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_7 Indeks velikosƟ parcel (IVP); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 118 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 212 Kokra km Minimalna vrednost 0,00 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,42 Mediana 0,21 Modus 0,07; 0,95 Standardni odklon 0,41 Koefi cient asimetrije -1,53 Koefi cient sploščenosti 0,50 Delež razreda IVP v polju Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Kokra 80 70 60 da zre 50 ara 40 venc 30 frek 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Velikost vzorca 222 Pernice km Minimalna vrednost 0,00 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,28 Mediana 0,13 Modus 0,06 Standardni odklon 0,31 Koefi cient asimetrije 0,27 Koefi cient sploščenosti 1,21 Delež razreda IVP v polju Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Pernice 100 90 80 a 70 zred 60 50 encara 40 ekvfr 30 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_8 Indeks velikosƟ parcel (IVP); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 119 Bele Vode Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);BeleVode km 600 0 0,3 0,6 0,9 1,2 500 da 400 zre ra 300 ekvenca 200 fr 100 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Delež razreda IVP v polju Velikost vzorca 1010 Minimalna vrednost 0,00 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,21 Mediana 0,08 Modus 0,06 Standardni odklon 0,29 Koefi cient asimetrije 1,64 Koefi cient sploščenosti 1,66 Velikost vzorca 216 Strojna km Minimalna vrednost 0,00 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,25 Mediana 0,09 Modus 0,06 Standardni odklon 0,33 Varianca 0,11 Koefi cient asimetrije 0,20 Koefi cient sploščenosti 1,28 Delež razreda IVP v polju Porazdelitevindeksavelikostiparcel(IVP);Strojna 120 100 eda 80 zr ara 60 venc 40 frek 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksvelikostiparcel(IVP) Indeks velikosƟ parcel (IVP) Kartogram/Cartogram 7.2_9 Indeks velikosƟ parcel (IVP); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Parcel Size Index (IVP); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 120 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7.3 Indeks posestne razdrobljenosti ( K) Indeks posestne razdrobljenosti K je za vsa polja prikazan na kartogramih 7.3_1 do 7.3_11. Na kartogramih so za vsako polje prikazani vsi posestni listi ter primer tipične razdrobljenosti šestih posestnih listov. Indeks K je grafično prikazan v desetih enakih razredih ter v histogramih. Opisna statistika indeksa K za vsa obravnavana polja je v preglednici 7.5, v preglednici 7.6 pa delež površine posameznega razreda indeksa K v polju. Na grafikonu 7.1 so okvirji z ročaji indeksa K za vsa polja. Grude Podobnost vzorca je opaziti pri Vinjolah in Trški gori. Modus je v razredu 0,9–1,0, kar izkazuje majhno razdrobljenost posestnih listov (povprečno 1,5 PK/PL). Medsebojno podoben vzorec imata Lanišče in Hlebce. Gorenje izkazuje izrazito razdrobljenost PL (modus 0,36), Zatolmin pa manjšo razdrobljenost (modus 0,55). Če pri Zatolminu primerjamo delež PL z majhno razdrobljenostjo (preglednica 7.5), opazimo, da 14 PL predstavlja le 11 % površine polja. Največji površinski delež predstavljajo PL v razredu z indeksom K 0,4–0,6. Delci Podoben vzorec izkazujeta Buje in Žerovnica (modusni razred 0,2–0,3), PL tega razreda predstavljajo tudi največji delež polja (preglednica 7.6). Sovjak in Arja vas imata K v modusnem razredu 0,9–1,0, vendar ima le Sovjak v tem razredu tudi največji delež površine polja. Arja vas ima po površini največ PL v razredu 0,7–0,8, v tem razredu pa imata največjo frekvenco tudi Predoslje in Sedlarjevo (modusni razred 0,7–0,8). Stržišče ima modus 0,43, v modusnem razredu pa tudi največji delež površin polja, kar izkazuje veliko razdrobljenost. Sklenjene proge Vzorec posestne razdrobljenosti sklenjenih prog je pri vseh poljih zelo podoben (modusni razred 0,6– 0,7). Odstopa le Župečja vas z modusnim razredom 0,9–1,0, vendar je največji delež površin PL v razredu 0,3–0,4, kar kaže na večjo razdrobljenost, kot bi lahko sklepali le iz razporeditve indeksa K. Nasprotno imata Jama in Praše največji delež površin v razredu 0,9–1,0, četudi frekvenca PL v tem razredu ni največja (nakazuje na prisotnost večjih posestnih listov, ki niso razdrobljeni). Celki Zelo podoben vzorec izkazujejo vsa polja celkov, kjer je modus v razredu 0,9–1,0. Celki ne izkazujejo razdrobljenosti PL, PL in PK so veliki. Indeks K znižujejo predvsem majhne parcele v bližini kmetijskega gospodarstva (poselitve) ter ceste in vodotoki, ki razdelijo posestne liste na več posestnih kosov, kar bi bilo smiselno odpraviti z urejanjem podatkov. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 121 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.5 Opisna statistika in histogrami indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za vsa obravnavana polja Table 7.5 Descriptive statistics and histograms – Real Property Fragmentation Index ( K) for all areas concerned K Polje N M Min Max Me Mo  1 2 histogram Gorenje 42 0,51 0,22 1,00 0,44 0,36 0,19 0,49 -0,70 Zatolmin 56 0,70 0,39 1,00 0,68 0,94 0,21 0,18 -1,28 E Vinjole 35 0,88 0,21 1,00 1,00 0,95 0,19 -1,71 3,05 DU Lanišče 30 0,64 0,30 1,00 0,65 0,74 0,22 0,19 -1,08 GR T rška gora 227 0,95 0,47 1,00 1,00 0,95 0,12 -2,24 4,14 Hlebce 46 0,62 0,26 1,00 0,68 0,74 0,18 -0,06 -0,27 Žerovnica 56 0,32 0,16 0,71 0,23 0,24 0,16 1,24 0,35 Buje 14 0,35 0,24 0,71 0,28 0,17 0,14 2,04 3,28 Predoslje 30 0,73 0,43 1,00 0,71 0,72 0,17 0,56 -0,72 ICL Arja vas 67 0,80 0,20 1,00 0,83 0,95 0,23 -0,96 0,05 DE Stržišče 44 0,61 0,28 1,00 0,51 0,43 0,26 0,58 -1,21 Sovjak 210 0,91 0,39 1,00 1,00 0,95 0,15 -1,42 1,03 Sedlarjevo 38 0,71 0,35 1,00 0,72 0,75 0,17 0,13 0,03 Jama in Praše 40 0,72 0,39 1,00 0,71 0,68 0,17 0,05 -0,68 EN Kleče in Podgora 66 0,63 0,31 1,00 0,63 0,67 0,20 0,39 -0,56 JEN Suhadole in Moste 127 0,67 0,20 1,00 0,71 0,74 0,17 -0,21 0,10 E OGE L RP Bitnje in Žabnica 154 0,59 0,18 1,00 0,59 0,74 0,20 0,26 -0,63 SK Župečja vas 65 0,71 0,26 1,00 0,72 0,95 0,25 0,00 -1,56 Pernice 9 0,94 0,82 1,00 0,94 0,95 0,05 -2,19 5,51 I Bele Vode 44 0,77 0,17 1,00 0,76 0,94 0,19 -0,01 -1,46 ELK Kokra 11 0,84 0,55 1,00 0,93 0,95 0,16 -0,78 -0,72 C Strojna 27 0,84 0,48 1,00 1,00 0,95 0,20 -0,58 -1,39 Grafikon 7.3 Okvir z ročaji indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za vsa obravnavan polja Graph 7.3 Boxplot of Real Property Fragmentation Index ( K) for all fields concerned Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 122 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.6 Delež površine razreda indeksa posestne razdrobljenosti ( K) za vsa obravnavana polja Table 7.6 Proportion of the area of the classes of Real Property Fragmentation Index ( K) for all areas concerned K 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 Polje (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) Gorenje 0,0 22,4 48,2 16,4 1,0 5,4 5,3 0,7 0,0 0,6 Zatolmin 0,0 0,0 0,0 7,8 22,5 28,8 15,7 4,4 9,3 11,5 Vinjole 0,0 0,0 67,9 0,0 2,4 1,8 0,2 11,0 2,7 13,8 UDER Lanišče 0,0 0,0 0,0 44,4 15,2 9,0 7,0 14,3 7,7 2,4 G T rška gora 0,0 0,0 0,0 0,0 3,4 0,3 0,7 9,2 0,6 85,7 Hlebce 0,0 0,0 44,4 46,6 13,4 9,7 7,0 7,8 0,1 1,0 Žerovnica 0,0 36,7 54,5 4,8 2,0 1,1 0,4 0,6 0,0 0,0 Buje 0,0 68,8 30,3 0,0 0,0 0,0 0,6 0,2 0,0 0,0 Predoslje 0,0 0,0 0,0 0,0 6,3 42,7 33,2 15,0 0,0 2,8 I Arja vas 0,0 0,0 6,7 10,9 5,6 1,1 1,4 65,5 1,5 7,3 ELCD Stržišče 0,0 0,0 14,7 39,4 32,0 5,3 2,6 1,9 1,7 2,5 Sovjak 0,0 0,0 0,0 2,9 6,5 8,2 5,6 26,4 7,9 42,5 Sedlarjevo 0,0 0,0 0,0 19,7 8,6 28,0 0,9 37,4 1,4 4,0 Jama in Praše 0,0 0,0 0,0 3,3 13,3 12,4 20,5 14,5 11,8 24,2 EN Kleče in Podgora 0,0 0,0 0,0 39,7 19,4 9,9 16,0 9,8 0,9 4,3 E JE G Suhadole in Moste 0,0 0,0 18,0 17,5 17,2 15,8 10,5 16,3 2,5 2,3 O LEN PR Bitnje in Žabnica 0,0 3,0 13,0 30,9 26,7 9,2 8,2 6,9 1,2 1,0 SK Župečja vas 0,0 0,0 12,8 33,3 19,3 15,8 9,3 0,7 0,0 8,9 Pernice 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5,6 0,0 94,4 I Bele Vode 0,0 0,0 0,0 0,0 25,3 21,7 18,1 21,1 4,0 9,9 KL Kokra 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 9,8 2,4 22,7 2,6 62,4 CE Strojna 0,0 0,0 0,0 0,0 26,0 16,2 6,7 20,4 0,0 37,0 Opomba: za vsako polje sta obarvani polji z največjima deležema površine K. Predvsem na vinogradniških območjih (Vinjole, Sovjak in Trška gora) ter na območju celkov (Pernice, Kokra, Strojna) opazimo, da je razdrobljenost posestnih listov majhna ( K blizu 1, povprečno 1,5 PK/PL). Vendar se vzorec polja med vinogradniškimi območji in celki razlikuje, saj so na vinogradniških območjih PL majhni in jih je na območju polja veliko (Vinjole – 227 PL, preglednica 7.5), na območju celkov pa veliki in jih je malo ( Pernice – 9, preglednica 7.5). Ugotavljamo, da lahko le na podlagi frekvenčne razporeditve indeksa K pridobimo tudi napačno predstavo o razdrobljenosti polja. Sklepamo, da je za boljšo predstavo o razdrobljenosti polja potreben še indeks velikosti PL. Ugotavljamo, da se frekvenčna porazdelitev indeksa K razlikuje tudi znotraj iste skupine polja, vendar najmanj pri celkih in sklenjenih progah. Zelo podobno razporeditev ter podoben vzorec izkazujejo Vinjole, Trška gora in Sovjak, četudi so v različnih tipih polj (delci, grude). Indeks K dovolj dobro izkazuje razdrobljenosti na ravni kmetijskega gospodarstva oziroma posestnega lista (PL). Njegovo ustreznost smo potrdili v poglavju 5 in na testnem primeru Gorenja. Ugotavljamo pa, da je za celovito podobo razdrobljenosti polja treba poznati še druge indekse, saj nas lahko razdrobljenost na ravni posestnega lista zavede, kadar proučujemo vzorec polja (primer Sovjak, Pernice). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 123 Velikost vzorca 111 Gorenje RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,17 Mediana 0,18 Modus 0,14 Standardni odklon 0,22 Koefi cient asimetrije 2,00 Koefi cient sploščenosti 3,89 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Gorenje 70 60 a 50 edzr 40 racan 30 kveefr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Gorenje RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 43 Gorenje INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI (K) Minimalna vrednost 0,22 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,51 Mediana 0,44 Modus 0,26 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije 0,49 Koefi cient sploščenosti -0,70 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Gorenje 14 12 a 10 zred 8 racan 6 vekefr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_1 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 124 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 102 Zatolmin RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,22 Mediana 0,13 Modus 0,06 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije 1,38 Koefi cient sploščenosti 1,55 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Zatolmin 60 50 ad 40 zre ra 30 can kvee 20 fr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Zatolmin RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Zatolmin INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 56 Minimalna vrednost 0,39 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,70 Mediana 0,07 Modus 0,55 Standardni odklon 0,21 Koefi cient asimetrije 0,18 Koefi cient sploščenosti 0,28 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Zatolmin 14 12 a 10 zred 8 racan 6 vekefr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_2 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 125 Lanišče RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 80 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,16 Mediana 0,07 Modus 0,06 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije 1,98 Koefi cient sploščenosti 3,46 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Lanišēe 60 50 a ed 40 zr ra 30 can kvee 20 fr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Lanišče RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Lanišče INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 30 Minimalna vrednost 0,30 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,64 Mediana 0,65 Modus 0,74 Standardni odklon 0,22 Koefi cient asimetrije 0,19 Koefi cient sploščenosti -0,08 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Lanišēe 8 7 6 a zred 5 ra 4 can vek 3 efr 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_3 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 126 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Hlebce RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 113 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,22 Mediana 0,11 Modus 0,08 Standardni odklon 0,28 Koefi cient asimetrije 1,76 Koefi cient sploščenosti 2,11 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Hlebce 60 50 a ed 40 zr ra 30 can kvee 20 fr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Hlebce RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Hlebce INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 30 Minimalna vrednost 0,43 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,73 Mediana 0,71 Modus 0,72 Standardni odklon 0,17 Koefi cient asimetrije 0,56 Koefi cient sploščenosti -0,72 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Predoslje 10 9 8 a 7 zred 6 ra 5 ncaev 4 kefr 3 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljneosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_4 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 127 Trška gora RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 253 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,04 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,09 Koefi cient asimetrije 5,63 Koefi cient sploščenosti 46,08 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Trškagora 250 200 ad zre 150 racan 100 ekvefr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Trška gora RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Trška gora INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 227 Minimalna vrednost 0,47 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,95 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,12 Koefi cient asimetrije -2,24 Koefi cient sploščenosti 4,14 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Trškagora 200 180 160 a 140 zred 120 ra 100 can ve 80 kefr 60 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_5 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 128 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Vinjole RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 128 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,04 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,15 Koefi cient asimetrije 5,07 Koefi cient sploščenosti 27,99 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Vinjole 120 100 ad 80 zre ra 60 can kvee 40 fr 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Vinjole RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Vinjole INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 35 Minimalna vrednost 0,21 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,88 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije -1,71 Koefi cient sploščenosti 3,05 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Vinjole 25 20 a zred 15 ra can ve 10 kefr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_6 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 129 Sedlarjevo RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 76 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,28 Mediana 0,17 Modus 0,08 Standardni odklon 0,30 Koefi cient asimetrije 1,44 Koefi cient sploščenosti 1,03 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Sedlarjevo 30 25 a ed 20 zr ra 15 can kvee 10 fr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Sedlarjevo RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Sedlarjevo INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 38 Minimalna vrednost 0,35 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,71 Mediana 0,72 Modus 0,75 Standardni odklon 0,17 Koefi cient asimetrije 0,13 Koefi cient sploščenosti 0,03 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Sedlarjevo 20 18 16 a 14 zred 12 ra 10 can ve 8 kefr 6 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_7 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 130 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Žerovnica RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 94 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,31 Mediana 0,15 Modus 0,06 Standardni odklon 0,33 Koefi cient asimetrije 0,69 Koefi cient sploščenosti -0,95 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Žerovnica 45 40 35 a ed 30 zr ra 25 can 20 kvee 15 fr 10 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Žerovnica RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 56 INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Žerovnica Minimalna vrednost 0,16 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,71 Povprečna vrednost 0,32 Mediana 0,23 Modus 0,24 Standardni odklon 0,16 Koefi cient asimetrije 1,24 Koefi cient sploščenosti 0,35 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Žerovnica 30 25 a 20 zred ra 15 can veke 10 fr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_8 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 131 Arja vas RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 160 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,13 Mediana 0,07 Modus 0,07 Standardni odklon 0,22 Koefi cient asimetrije 2,79 Koefi cient sploščenosti 7,81 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Arjavas 120 100 ad 80 zre raa 60 nc kve 40 fre 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Arja vas RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Arja vas INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 67 Minimalna vrednost 0,20 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,80 Mediana 0,83 Modus 0,95 Standardni odklon 0,23 Koefi cient asimetrije -0,96 Koefi cient sploščenosti 0,05 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Arjavas 35 30 a 25 zred 20 ra ncae 15 vkefr 10 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljneosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_9 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 132 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Predoslje RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 110 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,20 Mediana 0,08 Modus 0,07 Standardni odklon 0,28 Koefi cient asimetrije 1,77 Koefi cient sploščenosti 2,13 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Predoslje 70 60 a 50 ed 40 razranc 30 ekvefr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Predoslje RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 30 Predoslje INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Minimalna vrednost 0,43 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,73 Mediana 0,71 Modus 0,72 Standardni odklon 0,17 Koefi cient asimetrije 0,56 Koefi cient sploščenosti 0,35 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Hlebce 20 18 16 a 14 zred 12 ra 10 can ve 8 kefr 6 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_10 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 133 Buje RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 31 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,54 Povprečna vrednost 0,15 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,03 Koefi cient asimetrije 0,89 Koefi cient sploščenosti -0,79 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Buje 20 18 16 a 14 edzr 12 raca 10 n 8 kveefr 6 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Buje RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Buje INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 14 Minimalna vrednost 0,24 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,35 Mediana 0,28 Modus 0,17 Standardni odklon 0,14 Koefi cient asimetrije 2,04 Koefi cient sploščenosti 3,28 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Buje 9 8 7 a 6 zred ra 5 can 4 veke 3 fr 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_11 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 134 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Stržišče RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 49 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,58 Povprečna vrednost 0,15 Mediana 0,11 Modus 0,07 Standardni odklon 0,15 Koefi cient asimetrije 1,08 Koefi cient sploščenosti 0,42 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Stržišēe 25 20 a edzr 15 racan 10 kveefr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Stržišče RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 14 Stržišče INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Minimalna vrednost 0,28 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,61 Mediana 0,51 Modus 0,43 Standardni odklon 0,26 Koefi cient asimetrije 0,58 Koefi cient sploščenosti -1,21 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Stržišēe 12 10 a 8 zred ra 6 can veke 4 fr 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_12 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 135 Sovjak RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 283 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,12 Mediana 0,07 Modus 0,06 Standardni odklon 0,16 Koefi cient asimetrije 2,93 Koefi cient sploščenosti 10,67 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Sovjak 200 180 160 a 140 edzr 120 raca 100 n 80 kveefr 60 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Sovjak RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Sovjak INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 210 Minimalna vrednost 0,39 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,91 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,15 Koefi cient asimetrije -1,42 Koefi cient sploščenosti 1,03 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Sovjak 160 140 120 a zred 100 ra ca 80 n vek 60 efr 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_13 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 136 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Župečja vas RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 76 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,37 Mediana 0,19 Modus 0,05 Standardni odklon 0,40 Koefi cient asimetrije 0,74 Koefi cient sploščenosti -1,18 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);JamainPraše 35 30 a 25 edzr 20 racan 15 kveefr 10 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Župečja vas RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Župečja vas INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 40 km Minimalna vrednost 0,39 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,72 Mediana 0,71 Modus 0,68 Standardni odklon 0,17 Koefi cient asimetrije 0,05 Koefi cient sploščenosti -0,68 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);JamainPraše 14 12 a 10 zred 8 raa nc 6 vekefr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_14 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 137 Kleče in Podgora RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 101 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,14 Mediana 0,08 Modus 0,06 Standardni odklon 0,18 Koefi cient asimetrije 2,39 Koefi cient sploščenosti 6,85 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);KleēeinPodgora 70 60 a 50 ed 40 razranc 30 ekvefr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Kleče in Podgora RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 66 Kleče in Podgora INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Minimalna vrednost 0,31 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,63 Mediana 0,63 Modus 0,67 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije 0,39 Koefi cient sploščenosti -0,56 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);KleēeinPodgora 16 14 12 a zred 10 ra ca 8 n vek 6 efr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_15 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 138 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Župečja vas RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 162 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,27 Mediana 0,01 Modus 0,09 Standardni odklon 0,28 Koefi cient asimetrije 1,42 Koefi cient sploščenosti 1,00 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Župeējavas 70 60 a 50 edzr 40 racan 30 kveefr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Župečja vas RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 65 Župečja vas INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Minimalna vrednost 0,27 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,71 Mediana 0,72 Modus 0,95 Standardni odklon 0,25 Koefi cient asimetrije -0,04 Koefi cient sploščenosti -1,56 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Župeējavas 30 25 a 20 zred ra 15 ncaevke 10 fr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljneosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_146 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 139 Suhadole in Moste RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 223 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,17 Mediana 0,10 Modus 0,08 Standardni odklon 0,23 Koefi cient asimetrije 2,30 Koefi cient sploščenosti 5,09 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);SuhadoleinMoste 120 100 ad 80 zre ra 60 can ekve 40 fr 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Suhadole in Moste RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca 127 Suhadole in Moste INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Minimalna vrednost 0,20 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,67 Mediana 0,71 Modus 0,74 Standardni odklon 0,17 Koefi cient asimetrije -0,21 Koefi cient sploščenosti 0,10 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);SuhadoleinMoste 60 50 a 40 zred ra 30 can veke 20 fr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_17 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 140 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Bitnje in Žabnica RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 227 Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,43 Mediana 0,25 Modus 0,06 Standardni odklon 0,41 Koefi cient asimetrije 0,50 Koefi cient sploščenosti -1,50 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);BitnjeinŽabnica 90 80 70 a ed 60 zr ra 50 can 40 kvee 30 fr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Bitnje in Žabnica RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Bitnje in Žabnica INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 154 Minimalna vrednost 0,18 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,59 Mediana 0,59 Modus 0,74 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije 0,26 Koefi cient sploščenosti -0,63 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);BitnjeinŽabnica 40 35 30 a zred 25 ra 20 ncaevk 15 efr 10 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljneosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_18 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 141 Pernice RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 9 km Minimalna vrednost 1,00 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 1,00 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,00 Koefi cient asimetrije -3,00 Koefi cient sploščenosti 9,00 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Pernice 10 9 8 a 7 edzr 6 raca 5 n 4 kveefr 3 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Pernice INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 9 km Minimalna vrednost 0,82 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,94 Mediana 0,94 Modus 0,10 Standardni odklon 0,05 Koefi cient asimetrije -2,19 Koefi cient sploščenosti 5,51 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Pernice 9 8 7 a 6 zred ra 5 can 4 veke 3 fr 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_19 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 142 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Bele Vode RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 44 km Minimalna vrednost 0,00 0 0,3 0,6 0,9 1,2 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,87 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,29 Koefi cient asimetrije -2,00 Koefi cient sploščenosti 2,58 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);BeleVode 40 35 30 a ed 25 zr ra 20 can kve 15 efr 10 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Bele Vode RAZDROBLJENOST IZBRANIH POSESTNIH LISTOV km 0 0,3 0,6 0,9 1,2 Velikost vzorca 44 Bele Vode INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Minimalna vrednost 0,47 km 0 0,3 0,6 0,9 1,2 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,77 Mediana 0,76 Modus 0,94 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije -0,01 Koefi cient sploščenosti -1,45 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);BeleVode 16 14 12 a zred 10 ra 8 ncaevk 6 efr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljneosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_20 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 143 Kokra RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 11 km Minimalna vrednost 1,00 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 1,00 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,00 Koefi cient asimetrije -3,00 Koefi cient sploščenosti 11,00 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Kokra 12 10 a ed 8 zr ra 6 can kvee 4 fr 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Kokra INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 11 km Minimalna vrednost 0,55 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,84 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,16 Koefi cient asimetrije -0,78 Koefi cient sploščenosti -0,72 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Kokra 7 6 a 5 zred 4 ra can 3 vekefr 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_21 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 144 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Strojna RAZDROBLJENOST POSESTNIH LISTOV Velikost vzorca 27 km Minimalna vrednost 0,00 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,41 Mediana 0,00 Modus 0,05 Standardni odklon 0,50 Koefi cient asimetrije 0,40 Koefi cient sploščenosti -1,99 PorazdelitevIndeksavelikostiposestnihlistov(IVPL);Strojna 18 16 14 a ed 12 zr ra 10 can 8 kvee 6 fr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 IndeksvelikostiPL(IVPL) Strojna INDEKS POSESTNE RAZDROBLJENOSTI Velikost vzorca 27 km Minimalna vrednost 0,48 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,84 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije -0,58 Koefi cient sploščenosti -1,39 Porazdelitevindeksarazdrobljenosti(K);Strojna 16 14 12 a zred 10 ra ca 8 n vek 6 efr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazdrobljenosti(K) Indeks posestne razdrobljenosƟ (K) Kartogram/Cartogram 7.3_22 Indeks posestne razdrobljenosƟ (K); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property FragmentaƟ on (K); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 145 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7.4 Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) smo izračunali kot količnik razmerja velikosti polja (vključene so tudi površine dela naselja) in polja, povezanega z naseljem (glej poglavji 5.3 in 5.6). Polje, povezano z naseljem, je tisti del polja, za katerega smo (iz dostopnih podatkov) ugotovili, da je njegov lastnik v bližnjem naselju. PL mora imeti najmanj en PK na območju naselja. Podatki za vsa obravnavan polja so v preglednici 7.7. Hkrati so v preglednici 7.7 zbrani tudi osnovni podatki o polju (velikost polja v ha), posestnih listih (število PL, povprečna velikost PL) in posestnih kosih (povprečno število PK v PL in povprečna velikost PK). Tudi na podlagi teh podatkov lahko ugotavljamo razdrobljenost polja. Preglednica 7.7 Indeks povezanosti polja z naseljem ( P) za vsa obravnavana polja Table 7.7 Connectivity between the field and the settlement ( P) for all areas concerned Velikost Velikost Povprečno polja Povprečna Povprečna polja in Število vseh šte vilo Polje povezanega Indeks P velikost PL Število PK velikost PK naselja PL PK v PL z naseljem (ha) (ha) (ha) (ha) Gorenje 101,04 67,16 0,67 111 0,91 403 0,25 3,60 Zatolmin 115,25 82,77 0,72 102 1,03 224 0,51 2,50 E Vinjole 63,68 31,44 0,49 130 0,49 271 0,23 2,10 DU Lanišče 71,69 49,23 0,69 80 0,90 200 0,36 2,50 GR T rška gora 56,86 36,07 0,63 205 0,28 322 0,18 1,60 Hlebce 172,56 123,71 0,72 113 1,53 274 0,63 2,40 Žerovnica 159,81 145,61 0,91 94 1,70 1213 0,13 12,90 Buje 24,76 22,44 0,91 31 0,80 213 0,12 6,90 Predoslje 134,58 57,89 0,43 110 1,22 184 0,73 1,70 I Arja vas 164,89 117,86 0,71 160 1,03 412 0,40 2,60 ELCD Stržišče 38,52 35,67 0,93 49 0,79 241 0,16 4,90 Sovjak 192,02 164,91 0,86 285 0,67 418 0,46 1,50 Sedlarjevo 120,55 88,34 0,73 76 1,59 176 0,68 2,30 Jama in Praše 186,06 165,83 0,89 76 2,45 175 1,06 2,30 EN Kleče in Podgora 73,42 61,89 0,84 101 0,73 315 0,23 3,10 JE Suhadole in Moste 230,27 171,28 0,74 223 1,03 618 0,37 2,80 OGE LEN RP Bitnje in Žabnica 822,95 630,13 0,77 240 3,43 970 0,85 4,00 SK Župečja vas 277,76 198,18 0,71 164 1,69 399 0,70 2,40 Pernice 279,10 279,10 1,00 9 31,01 27 10,34 3,00 I Bele Vode 2211,75 1889,58 0,85 92 24,04 138 16,03 1,50 ELK Kokra 1224,49 1224,49 1,00 11 111,32 36 34,01 3,30 C Strojna 376,59 376,59 1,00 27 34,24 43 8,76 3,90 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 146 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 7.4 Vrednosti indeksa povezanosti polja z naseljem ( P) za posamezen tip polja Graph 7.4 Values of connectivity between the field and the settlement ( P) for the individual field types Medsebojna primerjava indeksa P za različna polja je najbolj nazorna s prikazom v pajkovem diagramu (grafikon 7.4). Močno povezanost polja z naseljem ugotovimo pri vseh celkih in pri nekaterih delcih (npr. Žerovnica, Buje, Sovjak, Stržišče), pri sklenjenih progah je vrednost v razponu 0,7–0,8, najnižja povezanost polja z naseljem pa je na območju grud, kjer je P povprečno 0,5, kar pomeni, da je le 50 % polja v lasti prebivalcev najbližjega naselja. Najnižja stopnja povezanosti polja je pri Vinjolah in Predosljah ( P = 0,45). Manjši ko je indeks, več polja je v lasti zunaj vaškega območja. Ob podrobnejši analizi nepovezanega polja z naseljem smo ugotovili, da sta v posestnih listih, ki nimajo lastnika v najbližjem naselju, največ dva posestna kosa, kar priča o veliki razdrobljenosti tega polja. Če povežemo dejstvo, da lastniki niso iz bližnjega naselja, ter da je število PK v PL nepovezanega polja zelo majhno, lahko z gotovostjo trdimo, da nižji indeks P kaže na večjo razdrobljenost polja . Seveda lahko najdemo tudi na primere, ko je velik del nepovezanega polja v lasti enega lastnika, ki pa ni iz bližjega naselja. Takega primera pri izbranih poljih nismo imeli. Napačno bi bilo enostavno sklepanje, da visok indeks P pomeni majhno razdrobljenost. Žerovnica ima visok indeks P, vendar je polje zelo razdrobljeno, kar je razvidno iz indeksa K. Indeks P je ustrezni indeks za ugotavljanje razdrobljenosti polja. V primeru majhne vrednosti lahko sklepamo o večji posestni razdrobljenosti polja, vendar opozarjamo, da so za popolno informacijo o posestni razdrobljenosti polja potrebni tudi drugi indeksi. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 147 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7.5 Indeks velikosti posestnih listov ( IVPL) Izračun indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) je podan v poglavju 5.4. IVPL nismo prikazovali na kartogramih, saj je analiza polj pokazala, da med polji ni večjih razlik. Odstopajo le polja v celkih, kjer so PL mnogo večji kot v vseh ostalih poljih. V preglednici 7.8 je združena opisna statistika IVPL za vsa polja, v grafikonu 7.5 pa so okvirji z ročaji, ki omogočajo medsebojno primerjavo polj. Večji ko so PL in manj ko jih je na obravnavanem območju, manjša je razdrobljenost polja in obratno, manjši ko so PL in posledično več ko jih je na območju polja, večja je razdrobljenost. Grude, delci, sklenjene proge Razporeditev indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) ne kaže bistvenih razlik med polji grud, delcev in sklenjenih prog. V vseh poljih je IVPL majhen in je v razredu 0,0–0,2 (velikost PL do 1,0 ha; glej grafikon 5.1 desno). Pomemben je tudi delež površine posameznega razreda IVPL v poljih, ki pa pokaže zelo drugačno sliko. Manjša frekvenca IVPL v višjih razredih (kjer so PL večji) predstavlja tudi večji površinski delež indeksa. Velika frekvenca IVPL v nižjih razredih, ki predstavljajo še majhen površinski delež, kaže na veliko razdrobljenost polja (preglednica 7.9). To je opazno pri Žerovnici, kjer je kar 41 od 94 PL (ali 43,62 %) z IVPL, manjšim od 0,1, v površinskem deležu pa to predstavlja le 5,1 % polja. Površine PL so torej izrazito majhne, kar ob hkratni veliki frekvenci PL v tem razredu kaže na veliko razdrobljenost polja. Polje Jama in Praše ima v razredu 0,0–0,1 32 od 76 PL (42, 1 %), ki predstavljajo le 4,2 % površine polja. V razredu 0,9–1,0 je 18 od 76 PL (23,7 %), ki pa predstavljajo 72,3 % polja. Taka polja imajo veliko razdrobljenost (praviloma v enem delu polja) ter manjšo razdrobljenost (praviloma v drugem delu polja). Celki Na območju celkov je največja frekvenca indeksa v razredu 0,9–1,0, kar pomeni velikost PL nad 4,5 ha. Na območju celkov je opazen tudi velik razpon velikosti PL (od 0,5 ha PL_ 21; Bele Vode, do 254 ha PL_229, Kokra). IVPL je zato na območju celkov praviloma enak 1. Na območju Strojne je sicer velika frekvenca PL v razredu do 0,1, vendar so to PL z objekti (kmetija) znotraj zaključenega območja celka (slika 7.1) in predstavljajo le 0,5 % površine polja. Številka PL na območju kmetije (objektov) je drugačna od številke PL polja. Podatki o lastništvu so zakriti, zato med temi PL nismo mogli vzpostaviti morebitne lastninske oziroma sorodstvene povezave, čeprav predpostavljamo, da pripadajo istemu kmetijskemu gospodarstvu. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 148 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 7.1 Primer različnih PL na območju zaključenega celka Figure 7.1 Case of various cadastral extracts (PLs) in an area of an enclosure Preglednica 7.8 Opisna statistika in histogrami indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za vsa obravnavana polja Table 7.8 Descriptive statistics for ( IVPL) for all areas concerned IVPL Polje N M Min Max Me Mo  1 2 histogram Gorenje 111 0,17 0,00 1,00 0,09 0,08 0,22 2,00 3,89 Zatolmin 102 0,22 0,00 1,00 0,13 0,07 0,02 1,38 1,55 E Vinjole 130 0,06 0,00 1,00 0,00 0,06 0,01 5,07 27,99 DU Lanišče 80 0,16 0,00 1,00 0,07 0,07 0,24 1,98 3,46 GR T rška gora 205 0,04 0,00 1,00 0,00 0,05 0,09 5,63 46,08 Hlebce 113 0,22 0,00 1,00 0,11 0,07 0,28 1,76 2,11 Žerovnica 94 0,31 0,00 1,00 0,15 0,07 0,33 0,69 -0,95 Buje 31 0,15 0,00 1,00 0,00 0, 0512 0,20 0,89 -0,79 Predoslje 110 0,20 0,00 1,00 0,08 0,06 0,28 1,77 2,13 IC Arja vas 160 0,13 0,00 1,00 0,07 0,07 0,22 2,79 7,81 DEL Stržišče 49 0,15 0,00 0,58 0,11 0,08 0,15 1,08 0,42 Sovjak 285 0,12 0,00 1,00 0,07 0,07 0,20 2,93 10,67 Sedlarjevo 76 0,28 0,00 1,00 0,17 0,09 0,30 1,44 1,03 Jama in Praše 76 0,37 0,00 1,00 0,19 0,07 0,19 0,74 -1,18 E Kleče in Podgora 101 0,14 0,00 0,95 0,08 0,07 0,22 2,39 6,85 E JEN G N Suhadole in Moste 223 0,17 0,00 1,00 0,10 0,09 0,23 2,30 5,10 O LE PR Bitnje in Žabnica 240 0,43 0,00 1,00 0,25 0,07 0,19 0,50 -1,50 SK Župečja vas 164 0,27 0,00 1,00 0,14 0,08 0,28 1,42 1,00 Pernice 9 1,00 0,00 1,00 1,00 0,95 0,00 -3,00 9,00 I Bele Vode 92 0,87 0,00 1,00 0,87 0,95 0,23 -2,00 2,58 ELK Kokra 11 1,00 0,00 1,00 1,00 0,95 0,00 -3,00 11,00 C Strojna 27 0,41 0,00 1,00 0,50 0,95 0,50 -1,99 0,40 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 149 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 7.5 Okvir z ročaji indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za vsa obravnavan polja Graph 7.5 Boxplot of Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for all fields concerned Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 150 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.9 Delež površine razreda indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) za vsa obravnavana polja Table 7.9 Proportion of the area of the classes of the Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) for all areas concerned IVPL 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 Polje (% ) (% ) (% ) (% ) (% ) (% ) (% ) (% ) (% ) (% ) Gorenje 15,1 13,4 18,7 3,1 6,4 14,0 9,6 8,0 0,0 11,7 Zatolmin 9,4 7,5 13,7 12,2 15,6 7,4 10,6 9,5 0,0 14,1 E Vinjole 27,1 17,7 4,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 51,1 DU Lanišče 14,1 9,8 6,7 12,4 9,3 7,7 4,8 10,5 6,0 18,7 GR T rška gora 54,1 17,3 3,6 12,3 3,7 0,0 0,0 0,0 0,0 9,0 Hlebce 7,9 10,0 5,8 7,1 5,2 3,4 3,8 2,2 7,4 47,1 Žerovnica 5,1 4,6 3,1 5,6 4,0 10,5 18,0 16,2 7,8 25,2 Buje 10,3 3,0 9,3 27,5 18,1 31,9 0,0 0,0 0,0 0,0 Predoslje 9,9 7,7 9,2 7,6 3,2 2,1 4,9 10,7 3,3 41,2 I Arja vas 11,8 11,2 5,0 4,8 3,8 1,6 3,7 2,1 2,4 53,6 ELCD Stržišče 11,5 19,9 19,2 13,1 28,7 7,6 0,0 0,0 0,0 0,0 Sovjak 26,1 18,3 17,7 5,6 4,9 8,4 1,7 3,9 2,4 11,0 Sedlarjevo 6,8 7,1 14,9 8,7 5,4 4,8 5,3 0,0 0,0 46,9 Jama in Praše 3,6 4,2 3,9 2,6 2,4 2,9 1,8 3,9 2,2 72,3 EN Kleče in Podgora 20,8 21,5 13,2 7,6 11,9 3,9 8,5 0,0 0,0 12,7 E JE G Suhadole in Moste 11,5 19,8 8,9 4,7 8,7 3,4 1,4 4,9 5,5 31,3 O LEN PR Bitnje in Žabnica 2,3 1,9 3,4 3,1 1,3 0,6 3,1 2,2 3,7 78,3 SK Župečja vas 6,7 9,9 8,1 4,9 4,2 9,7 6,9 3,9 4,5 41,2 Pernice 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0 I Bele Vode 0,0 0,0 0,1 0,1 0,2 0,1 0,0 0,0 0,0 99,4 ELK Kokra 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0 C Strojna 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 99,5 Večja ko je frekvenco IVPL in manjši ko je pripadajoči delež površine v razredih 0,0–0,1, 0,1– 0,2, 0,2–0,3, večja je stopnja razdrobljenosti polja. Večji ko je površinski delež IVPL v višjih razredih (nad 0,7), manjša je razdrobljenost polja. Za razumevanje razdrobljenosti polja je pomembna tudi korelacija med indeksoma K in IVPL. Pričakovali bi, da so PL z majhnim K (veliko razdrobljenost) veliki, vendar to pogosto ni tako. Če pogledamo primer Žerovnice, je največja frekvenca indeksa K v razredu 0,2–0,3, PL v tem razredu pa so v razponu od 0,23 ha do 0,91 ha ( IVPL od 0,0 do 0,2). Pearsonov koeficient korelacije je –0,17, kar kaže na zelo šibko negativno povezanost. Povprečna velikost PL v tem razredu je 0,3 ha, vsak PL pa ima povprečno 23,8 posestnih kosov s povprečno velikostjo 0,01 ha. Pri celkih je indeks K visok, prav tako pa je visok tudi IVPL. Tovrstna povezava kaže na nerazdrobljenost polja. Pri Sovjaku ima velik del PL visok indeks K. Hkrati pa ugotavljamo, da imajo ti PL zelo nizek IVPL. Tudi tovrstna povezava kaže na veliko razdrobljenost polja. Zelo podobna slika je pri Trški gori. Vinjole kažejo nekoliko zamegljeno podobo razdrobljenosti polja, saj en PL zavzema kar 68 % polja. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 151 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7.6 Indeks posestne razpršenosti ( SD) Indeks posestne razpršenosti ( SD) pokaže prostorsko razpršenost posestnih kosov posestnega lista. Izračun SD je podan v poglavju 5.5. V kartogramih 7.6_1 do 7.6_9 je za vsako polje podana kartografska ponazoritev indeksa, histogram razporeditve SD v deset razredov s stopnjo 0,1 ter opisna statistika. V preglednici 7.10 je združena opisna statistika indeksa SD za vsa polja. Ob ponazoritvi s histogrami (v kartogramih ter shematsko v preglednici 7.10) smo rezultate predstavili tudi z okvirji z ročaji (grafikon 7.6), ki nam omogočajo lažjo medsebojno primerjavo različnih polj. Grude Na območju grud izstopata Trška gora in Vinjole z največjo frekvenco SD v razredu 0,9–1,0, kar ne kaže razpršenosti posesti. Velika frekvenca v razredu 0,9–1,0 kaže na veliko povezanost posesti z domačijo. Vrednost SD imajo posesti z enim PK, torej stično območje polja in naselja. Pri Vinjolah je slika nekoliko zamegljena zaradi enega PL z velikim številom PK, ki predstavlja 68 % polja. Ta PL smo označili kot osamelec (grafikon 7.6). Prav zaradi tega prevladuje na kartogramu (7.6_1) za Vinjole rdeča barva, kar pa je tudi lahko zavajajoče. Ostala polja (Gorenje, Hlebce, Zatolmin in Lanišče) izkazujejo podoben vzorec, kar je razvidno tudi iz preglednice 7.10. Vsa imajo modus v razredu 0,4–0,5. Delci Na območju delcev ni prostorske razpršenosti pri Sovjaku (mediana in modus v razredu 0,9–1,0). Zelo podobno razpršenost opazimo pri Arji vasi in Predosljah, četudi na grafični upodobitvi SD za Arjo vas (kartogram 7.6_2) prevladuje rdeča barva (velika prostorska razpršenost) zaradi treh, površinsko prevladujočih PL. Ti PL imajo PK po vsem polju (podobno kot pri Vinjolah). Prav pri takih primerih moramo biti previdni pri interpretaciji polja. Podobno razpršitev imata Stržišče in Žerovnica ter Buje in Sedlarjevo. Sklenjene proge Podoben vzorec razpršenosti je pri vseh poljih (grafikon 7.6). Vsa polja imajo večjo frekvenco SD v razredu 0,4–0,5 in v razredu 0,9–1,0. Velika frekvenca v razredu 0,9–1,0 kaže na povezanost posesti z domačijo. To je še posebej lepo vidno pri Jamah in Prašah (severni del polja), Klečah in Podgori ter Bitnjah in Žabnici. Celki Celki ne izkazujejo prostorske razpršenosti PL. Le pri Belih Vodah in Strojni zaznamo prostorsko razpršenost za en PL. Indeks SD je dober pokazatelj razpršenosti PK za. PL oziroma za kmetijsko gospodarstvo. Pri analizi polja pa moramo biti previdni. Če izkazuje velika večina PL majhno razpršenost (primer Sovjaka), je izgled polja zaradi velikega števila PL popolnoma drugačen kot pri Pernicah, kjer imamo majhno število velikih nerazpršenih PL. Zato moramo poznati tudi število PL ter njihovo velikost. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 152 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.10 Opisna statistika in histogrami indeksa posestne razpršenosti ( SD) za vsa obravnavana polja Table 7.10 Descriptive statistics of Real Property Dispersion Index ( SD) for all areas concerned SD Polje N M Min Max Me Mo  1 2 histogram Gorenje 42 0,44 0,00 1,00 0,41 0,42 0,29 0,27 -0,85 Zatolmin 56 0,66 0,12 1,00 0,66 0,43 0,30 -0,25 -1,31 E Vinjole 35 0,87 0,18 1,00 1,00 0,95 0,26 -2,14 3,85 RUD Lanišče 30 0,56 0,26 1,00 0,56 0,45 0,29 0,35 -0,83 G T rška gora 227 0,94 0,14 1,00 1,00 0,95 0,17 -2,95 8,11 Hlebce 46 0,60 0,23 1,00 0,63 0,46 0,27 -0,13 -1,01 Žerovnica 56 0,41 0,00 1,00 0,35 0,30 0,24 0,89 0,14 Buje 14 0,49 0,42 1,00 0,48 0,54 0,20 0,20 4,88 Predoslje 30 0,65 0,16 1,00 0,67 0,95 0,31 -0,31 -1,18 IC Arja vas 67 0,59 0,00 1,00 0,80 0,93 0,35 -0,25 -1,68 DEL Stržišče 44 0,53 0,19 1,00 0,48 0,45 0,22 -0,04 0,06 Sovjak 210 0,91 0,26 1,00 1,00 0,95 0,18 -2,40 5,51 Sedlarjevo 38 0,62 0,25 1,00 0,54 0,47 0,26 -0,11 -0,69 Jama in Praše 40 0,61 0,19 1,00 0,57 0,45 0,27 -0,10 -0,84 EN Kleče in Podgora 66 0,63 0,32 1,00 0,56 0,46 0,24 0,01 -0,29 E JE G Suhadole in Moste 127 0,59 0,20 1,00 0,59 0,55 0,26 -0,21 -0,45 O LEN PR Bitnje in Žabnica 154 0,61 0,21 1,00 0,55 0,45 0,24 0,72 1,31 SK Župečja vas 65 0,59 0,11 1,00 0,57 0,46 0,31 -0,56 -1,02 Pernice 9 0,95 0,85 1,00 0,05 0,93 0,05 -0,81 -0,53 I Bele Vode 44 0,87 0,81 1,00 0,93 0,94 0,19 -2,64 8,90 ELK Kokra 11 0,69 0,80 1,00 0,89 0,94 0,37 -0,94 -0,58 C Strojna 27 0,87 0,40 1,00 1,00 0,94 0,24 -1,36 1,74 Grafikon 7.6 Okvir z ročaji indeksa posestne razpršenosti ( SD) za vsa obravnavana polja Graph 7.6 Boxplot of Real Property Dispersion Index ( SD) for all fields concerned Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 153 Velikost vzorca 227 Zatolmin Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,94 Mediana 1,00 Modus 0,94 Standardni odklon 0,30 Koefi cient asimetrije -0,25 Koefi cient sploščenosti -1,31 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Zatolmin 20 18 16 ad 14 zre 12 raa 10 nc Zatolmin ve 8 ke Km fr 6 0 0,05 0,1 0,2 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 227 Trška gora Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,94 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,17 Koefi cient asimetrije -2,95 Koefi cient sploščenosti 8,11 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Trškagora 250 200 a zred 150 ra canev 100 kefr 50 Trška gora K 0 0,05 0,1 0,2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 42 Gorenje Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,44 Mediana 0,41 Modus 0,42 Standardni odklon 0,29 Koefi cient asimetrije 0,27 Koefi cient sploščenosti -0,85 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Gorenje 9 8 7 a 6 zred ra 5 can 4 evke 3 fr 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Gorenje Indeksrazpršenosti(SD) Km 0 0,05 0,1 0,2 Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_1 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 154 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 46 Hlebce Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,60 Mediana 0,63 Modus 0,46 Standardni odklon 0,27 Koefi cient asimetrije -0,13 Koefi cient sploščenosti -1,01 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Hlebce 10 9 8 a 7 zred 6 ra 5 canev 4 kefr 3 Hlebce 2 Km 1 0 0,05 0,1 0,2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 30 Lanišče Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,56 Mediana 0,47 Modus 0,95 Standardni odklon 0,29 Koefi cient asimetrije 0,35 Koefi cient sploščenosti -0,83 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Lanišēe 8 7 6 a zred 5 raa 4 ncevk 3 efr 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Lanišče Indeksrazpršenosti(SD) Km 0 0 05 0 1 0 2 Velikost vzorca 35 Vinjole Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,87 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,26 Koefi cient asimetrije -2,14 Koefi cient sploščenosti 3,85 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Vinjole 25 20 a zred 15 raa ncev 10 kefr 5 Vinjole 0 Km 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 0 0,05 0,1 0,2 Indeksrazpršenosti(SD) Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_2 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 155 Velikost vzorca 14 Buje Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,49 Mediana 0,48 Modus 0,54 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije 0,20 Koefi cient sploščenosti 4,88 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Buje 6 Buje 5 Km ad 0 0,025 0,05 0,1 4 zre raa 3 nc veke 2 fr 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 38 Sedlarjevo Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,62 Mediana 0,54 Modus 0,47 Standardni odklon 0,03 Koefi cient asimetrije -0,11 Koefi cient sploščenosti -0,69 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Sedlarjevo 12 Sedlarjevo 10 Km a 0 0,05 0,1 0,2 d 8 zre ra ca 6 nevke 4 fr 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_3 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 156 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 30 Predoslje Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,65 Mediana 0,67 Modus 0,95 Standardni odklon 0,31 Koefi cient asimetrije -0,31 Koefi cient sploščenosti -1,18 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Predoslje 12 10 a 8 zred raa 6 ncevke 4 fr 2 Predoslje Km 0 0 0,1 0,2 0,4 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 44 Stržišče Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,53 Mediana 0,48 Modus 0,45 Standardni odklon 0,06 Koefi cient asimetrije -0,04 Koefi cient sploščenosti -0,89 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Stržišēe 10 9 8 a 7 zred 6 ra 5 ncaev 4 kefr 3 2 1 Stržišče 0 Km 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 0 0,05 0,1 0,2 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 210 Sovjak Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,91 Mediana 1,00 Modus 0,95 Standardni odklon 0,18 Koefi cient asimetrije -2,40 Koefi cient sploščenosti 5,51 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Sovjak 180 160 140 a 120 zred ra 100 can 80 evke 60 fr 40 20 Sovjak 0 Km 0 0,05 0,1 0,2 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_4 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 157 Velikost vzorca 56 Žerovnica Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,41 Mediana 0,35 Modus 0,30 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije 0,89 Koefi cient sploščenosti 0,14 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Žerovnica 16 14 12 a zred 10 raa 8 Žerovnica nc vek 6 Km efr 0 0,05 0,1 0,2 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Arja vas Velikost vzorca 67 km 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Minimalna vrednost 0,00 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,59 Mediana 1,80 Modus 0,93 Standardni odklon 0,35 Koefi cient asimetrije -1,68 Koefi cient sploščenosti -0,25 Arja vas Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Arjavas Km 0 0,05 0,1 0,2 12 10 a 8 zred ra 6 ncaevke 4 fr 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_5 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 158 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 154 Bitnje in Žabnica Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,61 Mediana 0,55 Modus 0,45 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije 0,72 Koefi cient sploščenosti 1,31 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);BitnjeinŽabnica 45 40 35 a 30 zred ra 25 can 20 veke 15 fr 10 5 0 Bitnje in Žabnica 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Km Indeksrazpršenosti(SD) 0 0,225 0,45 0,9 Velikost vzorca 65 Župečja vas Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,59 Mediana 0,57 Modus 0,56 Standardni odklon 0,31 Koefi cient asimetrije -0,13 Koefi cient sploščenosti -1,09 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Župeējavas 12 10 a 8 zred ra 6 canevke 4 fr 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Km 0,5 Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_6 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 159 Velikost vzorca 127 Suhadole in Moste Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,59 Mediana 0,59 Modus 0,55 Standardni odklon 0,26 Koefi cient asimetrije -0,13 Koefi cient sploščenosti -0,65 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);SuhadoleinMoste 25 20 ad zre 15 ra canev 10 kefr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Suhadole in Moste Velikost vzorca 44 Kleče in Podgora Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,63 Mediana 0,56 Modus 0,46 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije 0,01 Koefi cient sploščenosti -0,29 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);KleēeinPodgora 25 20 a zred 15 raa nc ve 10 kefr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Kleče in Podgora Indeksrazpršenosti(SD) Km 0 0,05 0,1 0,2 Velikost vzorca 40 Jama in Praše Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,61 Mediana 0,57 Modus 0,94 Standardni odklon 0,27 Koefi cient asimetrije -0,10 Koefi cient sploščenosti 0,84 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);JamainPraše 10 9 8 a 7 zred 6 ra 5 canev 4 kefr 3 2 1 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Jama in Praše Indeksrazpršenosti(SD) Km 0 0,1 0,2 0,4 Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_7 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 160 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Bele Vode Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);BeleVode km 30 0 0,3 0,6 0,9 1,2 25 a 20 zred ra 15 ncaevke 10 fr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 44 Minimalna vrednost 0,00 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,87 Mediana 0,93 Bele vode Modus 0,94 Km Standardni odklon 0,04 0 0,275 0,55 1,1 Koefi cient asimetrije -2,64 Koefi cient sploščenosti 8,90 Strojna Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Strojna km 18 0 0,15 0,3 0,45 0,6 16 14 a 12 zred ra 10 can 8 evke 6 fr 4 2 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Strojna Km Velikost vzorca 44 0 0,125 0,25 0,5 Minimalna vrednost 0,00 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,87 Mediana 1,00 Modus 0,94 Standardni odklon 0,24 Koefi cient asimetrije -2,45 Koefi cient sploščenosti 6,38 Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_8 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 161 Velikost vzorca 11 Kokra km Minimalna vrednost 0,00 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Maksimalna vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,69 Mediana 0,89 Modus 0,94 Standardni odklon 0,37 Koefi cient asimetrije -0,94 Koefi cient sploščenosti -0,58 Kokra Km 0 0,25 0,5 1 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Kokra 4,5 4 3,5 a 3 zred ra 2,5 nca 2 evke 1,5 fr 1 0,5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Velikost vzorca 9 Pernice km Najmanjša vrednost 0,00 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Največja vrednost 1,00 Povprečna vrednost 0,95 Mediana 0,97 Modus 0,93 Standardni odklon 0,00 Koefi cient asimetrije -0,81 Koefi cient sploščenosti -0,53 Pernice Km 0 0,1 0,2 0,4 Porazdelitevindeksarazpršenosti(SD);Pernice 4,5 4 3,5 a 3 zred ra 2,5 can 2 veke 1,5 fr 1 0,5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksrazpršenosti(SD) Indeks posestne razpršenosƟ (SD) Kartogram/Cartogram 7.6_9 Indeks posestne razpršenosƟ (SD); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Real Property Dispersion (SD); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 162 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7.7 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz) Z indeksom oblike in velikosti zaplat IOVz merimo kompaktnost in velikost zaplat. Izračun IOVz je podan v poglavju 6.2.1. V kartogramih 7.7_1 do 7.7_9 je za vsako polje podana kartografska ponazoritev indeksa, histogram razporeditve IOVz v deset razredov s stopnjo 0,1 ter opisna statistika. V preglednici 7.11 je združena opisna statistika za vsa polja. Nz je število vseh zaplat v polju. Poleg ponazoritve s histogrami (na kartogramih ter shematsko v preglednici 7.11) smo rezultate predstavili tudi z okvirji z ročaji (grafikon 7.7), ki omogočajo lažjo medsebojno primerjavo različnih polj. Če imamo na polju velike in kompaktne zaplate ter je njihovo število majhno, lahko sklepamo o manjši raznolikosti rab. Pestrosti rabe in kompaktnosti ne bomo vrednotili, temveč le analizirali. Vrednotenje zahteva dodatna merila ter je odvisno od namena raziskave (intenziteta kmetijske pridelave, ekološka pestrost, biološka raznovrstnost, ipd.). Rezultati IOVz za vsa polja so nas presenetili, saj smo ugotovili, da je na vseh poljih zelo veliko majhnih zaplat (veliko drobnih struktur). Podrobnejša analiza rezultatov je pokazala, da je veliko število majhnih zaplat predvsem v bližini naselja oziroma kmetije (celki). To je še posebej lepo vidno pri Bitnjah in Žabnici (kartogram 7.7_4) ter Belih Vodah (kartogram 7.7_5). Večje število zaplat na širšem območju polja je presenetljivo tudi pri poljih v delcih in sklenjenih progah. Na primeru Župečje vasi (slika 7.2, desno) vidimo, da je pretežni del polja v eni vrsti rabe (rjava barva – njive) ter bi zato na tem polju pričakovali veliko zaplato ter majhno razdrobljenost rabe. Na isti sliki (slika 7.2, levo) vidimo, da je tudi na tem polju z enovito rabo več zaplat. Vzrok za to so podatki EDRKGZ. Med njivami so poljske poti, ki jih v EDRKGZ uvrstijo v kategorijo rabe ID_3000 (Pozidana in sorodna zemljišča), če so poljske poti širše od dveh metrov (Interpretacijski ključ …, 2013). Tako smo na tem in tudi drugih poljih, ki kažejo na videz zelo enovito rabo, dobili večje število zaplat, kot smo pričakovali. Na območju celkov je zaradi enakega vzroka predvsem mnogo več zaplat gozda, saj je ta »razrezan« z gozdnimi cestami. Iz preglednice 7.11 in na podlagi primerjave okvirjev z ročaji (grafikon 7.7) težko ugotovimo večje razlike med polji. Na vseh poljih številčno prevladujejo manjše zaplate, vsi histogrami imajo izrazito asimetrijo v levo (preglednica 7.11 in kartogrami 7.7_1 do 7.7_9). Odstopanje lahko opazimo le pri Vinjolah in Trški gori, kjer največja vrednost IOVz ne preseže 0,5. Številčna prevlada manjših zaplat ter praviloma manjši površinski delež polja v razredih 0,00,1 in 0,10,2 (preglednica 7.12 ter histogrami na kartogramih od 7.7_1 do 7.7_9), ne kažeta na prevlado drobnih krajinskih struktur. Površinska prevlada drobnih struktur je izrazita le pri Gorenjah, Vinjolah, Trški gori, Sovjaku, Klečah in Podgori. Gorenje izkazuje veliko razdrobljenost rabe zaradi svoje lege na krasu. Vinjole, Trška gora in Sovjak so vinogradniška območja z velikim število raznovrstnih rab ter izrazito prevlado (površinsko in številčno) majhnih zaplat. V razredih od 0,0 do 0,3 je kar 88 % vseh zaplat (Vinjole in Trška gora) in 64,7 % zaplat pri Sovjaku. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 163 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Slika 7.2 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz) (levo) in raba (desno) za Župečjo vas (Vir podatkov: GURS) Figure 7.2 Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) (left) and land use (right) for Župečja vas (Data source: GURS) Pri vseh ostalih poljih prevladuje površinski delež IOVz v razredih 0,6–0,7 ali 0,7–0,8. Izstopata le Kokra in Bele Vode, pri katerih prevladuje IOVz v razredu 0,9–1,0. Če pogledamo še frekvenco zaplat v tem razredu (pri Kokri je to ena zaplata, pri Belih Vodah pa 4), lahko ugotovimo, da imata ti dve polji izrazito enovito rabo (gozd). Če želimo pridobiti ustrezno informacijo o raznolikosti in razdrobljenosti rab polja, moramo hkrati z vrednostjo IOVz ter njegovo frekvenčno porazdelitvijo poznati tudi površinski delež vsakega razreda IOVz v polju. Velika frekvenca IOVz v nizkih razredih in hkratni nizki površinski delež kažeta na veliko drobnih struktur. Nizka frekvenca IOVz v višjih razredih ob velikem površinskem deležu teh zaplat v polju kaže na majhno pestrost oz. enovitost rabe. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 164 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.11 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za vsa obravnavana polja Table 7.11 Descriptive statistics and histograms – Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for all areas concerned IOVz Polje Nz M Min Max Me Mo  1 2 histogram Gorenje 295 0,14 0,01 0,71 0,11 0,07 0,12 1,97 5,88 Zatolmin 190 0,17 0,02 0,77 0,14 0,15 0,14 2,34 6,42 Vinjole 464 0,16 0,00 0,48 0,15 0,18 0,08 0,14 -0,48 UDER Lanišče 134 0,17 0,02 0,73 0,13 0,13 0,14 2,31 6,17 G T rška gora 351 0,16 0,01 0,45 0,16 0,07 0,08 0,31 0,26 Hlebce 181 0,20 0,01 0,88 0,17 0,17 0,16 2,01 5,01 Žerovnica 198 0,13 0,01 0,79 0,10 0,08 0,14 3,05 10,17 Buje 48 0,18 0,03 0,71 0,17 0,19 0,10 3,00 14,81 Predoslje 113 0,23 0,00 0,87 0,18 0,15 0,21 1,37 1,20 I Arja vas 137 0,23 0,00 0,93 0,17 0,15 0,20 1,87 3,36 ELCD Stržišče 58 0,15 0,02 0,72 0,13 0,13 0,12 3,28 13,07 Sovjak 613 0,18 0,02 0,74 0,18 0,22 0,09 0,70 2,44 Sedlarjevo 123 0,23 0,01 0,90 0,19 0,09 0,20 1,45 1,70 Jama in Praše 109 0,14 0,01 0,67 0,03 0,05 0,19 1,77 1,52 E Kleče in Podgora 137 0,18 0,01 0,75 0,17 0,16 0,12 1,81 5,16 E JEN G N Suhadole in Moste 108 0,23 0,01 0,88 0,16 0,10 0,23 1,58 1,45 O LE PR Bitnje in Žabnica 343 0,20 0,00 0,88 0,15 0,07 0,20 1,69 2,30 SK Župečja vas 161 0,22 0,01 0,90 0,15 0,10 0,23 1,83 2,50 Pernice 271 0,19 0,03 0,85 0,16 0,15 0,16 2,26 5,31 I Bele vode 1052 0,17 0,00 0,95 0,15 0,15 0,14 2,37 7,53 ELK Kokra 196 0,19 0,01 0,95 0,16 0,15 0,15 2,24 6,09 C Strojna 343 0,20 0,03 0,90 0,15 0,10 0,18 2,05 3,90 Grafikon 7.7 Okvir z ročaji indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za vsa obravnavana polja Graph 7.7 Boxplot of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for all fields concerned Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 165 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.12 Delež površine posameznega razreda indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za vsa obravnavana polja Table 7.12 Proportion of the area of the individual classes of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for all areas concerned IOVz 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 Polje (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) Gorenje 36,7 17,2 13,9 6,0 5,1 4,9 16,3 0,0 0,0 0,0 Zatolmin 4,5 11,2 13,9 1,2 5,5 10,5 37,8 15,4 0,0 0,0 Vinjole 13,1 42,7 33,1 5,5 5,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 UDER Lanišče 6,2 14,1 13,3 6,8 3,8 10,8 21,0 24,0 0,0 0,0 G T rška gora 56,3 26,6 5,1 12,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Hlebce 2,5 6,6 7,9 9,1 4,9 8,8 7,2 19,7 33,3 0,0 Žerovnica 4,8 4,5 1,2 0,0 0,0 0,0 67,5 22,0 0,0 0,0 Buje 3,2 19,8 25,8 9,0 0,0 0,0 0,0 42,4 0,0 0,0 Predoslje 1,4 6,5 4,3 11,2 9,5 2,0 12,9 39,0 13,2 0,0 I Arja vas 1,9 7,1 4,9 9,4 7,4 9,1 9,9 27,7 22,5 0,0 ELCD Stržišče 5,1 10,5 4,8 5,6 0,0 0,0 74,1 0,0 0,0 0,0 Sovjak 6,6 25,2 32,9 22,1 6,2 0,0 7,0 0,0 0,0 0,0 Sedlarjevo 1,6 3,5 11,2 10,4 9,6 19,0 26,0 18,8 0,0 0,0 Jama in Praše 7,7 4,7 2,2 5,0 4,3 5,0 71,2 0,0 0,0 0,0 EN Kleče in Podgora 6,6 17,3 18,5 18,1 4,3 11,3 15,6 8,4 0,0 0,0 E JE G Suhadole in Moste 1,7 2,7 3,0 3,1 0,8 1,7 4,1 39,8 43,0 0,0 O LEN PR Bitnje in Žabnica 2,3 3,2 4,8 2,2 1,8 1,5 29,7 44,3 10,2 0,0 SK Župečja vas 1,2 3,8 3,8 4,4 2,4 3,6 11,9 48,2 20,8 0,0 Pernice 2,3 5,2 7,1 2,5 3,6 0,0 20,0 45,4 13,9 0,0 I Bele Vode 1,2 2,8 2,6 1,3 0,9 1,5 4,0 25,3 0,9 59,5 ELK Kokra 0,4 2,3 1,4 1,2 1,4 1,1 16,6 10,4 0,0 65,3 C Strojna 3,6 5,0 4,1 4,9 3,9 1,1 12,5 48,6 16,3 0,0 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 166 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca (Nz) 190 Zatolmin Minimalna vrednost 0,02 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,77 Povprečna vrednost 0,17 Mediana 0,14 Modus 0,15 Standardni odklon 0,14 Koefi cient asimetrije 2,34 Koefi cient sploščenosti 6,42 PorazdelitevIOVz;Zatolmin 80 70 a 60 dre 50 raz 40 30 venca ek 20 fr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 60 74 39 5 2 3 4 3 0 0 površinskidelež(%) 4,47 11,21 13,88 1,19 5,51 10,46 37,83 15,44 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 351 Trška gora Minimalna vrednost 0,01 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,45 Povprečna vrednost 0,16 Mediana 0,16 Modus 0,07 Standardni odklon 0,08 Koefi cient asimetrije 0,31 Koefi cient sploščenosti 0,26 PorazdelitevIOVz;Trškagora 250 200 reda 150 razcan 100 vekefr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 231 115 2 3 0 0 0 0 0 0 deležpovršine 56,28 26,57 5,10 12,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat (IOVz) Velikost vzorca (Nz) 198 Gorenje Minimalna vrednost 0,01 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,79 Povprečna vrednost 0,13 Mediana 0,10 Modus 0,08 Standardni odklon 0,14 Koefi cient asimetrije 3,05 Koefi cient sploščenosti 10,17 PorazdelitevIOVz;Gorenje 160 140 a 120 zred 100 raa 80 nc 60 veke 40 fr 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 146 70 61 9 3 2 4 0 0 0 deležpovršine% 36,68 17,17 13,86 5,95 5,14 4,94 16,27 0,00 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_1 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 167 Velikost vzorca (Nz) 181 Hlebce Minimalna vrednost 0,01 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,88 Povprečna vrednost 0,20 Mediana 0,17 Modus 0,17 Standardni odklon 0,16 Koefi cient asimetrije 2,01 Koefi cient sploščenosti 5,01 PorazdelitevIOVz;Hlebce 70 60 ad 50 zre 40 racan 30 vek 20 efr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 48 61 47 11 3 4 1 4 2 0 deležpovršine% 2,46 6,57 7,87 9,13 4,93 8,81 7,18 19,72 33,34 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 134 Lanišče Minimalna vrednost 0,02 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,73 Povprečna vrednost 0,17 Mediana 0,13 Modus 0,13 Standardni odklon 0,14 Koefi cient asimetrije 2,31 Koefi cient sploščenosti 6,17 PorazdelitevIOVz;Lanišēe 60 50 ad 40 zre ra 30 can ve 20 kefr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 45 54 24 3 1 2 3 2 0 0 deležpovršine% 6,19 14,09 13,28 6,83 3,82 10,82 20,95 24,01 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 464 Vinjole Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,48 Povprečna vrednost 0,16 Mediana 0,15 Modus 0,18 Standardni odklon 0,08 Koefi cient asimetrije 0,14 Koefi cient sploščenosti -0,48 PorazdelitevIOVz;Vinjole 200 180 160 140 eda 120 razr 100 can 80 vek 60 efr 40 20 0 0,0Ͳ0,1 0 0,2Ͳ0,3 0 0,4Ͳ0,5 0 0,6Ͳ0,7 0 0,8Ͳ0,9 frekvenca 111 188 158 6 1 0 0 0 0 0 deležpovršine% 13,11 42,71 33,11 5,47 5,59 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_2 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); grude 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); irregular blocks 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 168 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca (Nz) 113 Predoslje Minimalna vrednost 0,00 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,87 Povprečna vrednost 0,23 Mediana 0,18 Modus 0,15 Standardni odklon 0,21 Koefi cient asimetrije 1,37 Koefi cient sploščenosti 1,20 PorazdelitevIOVz;Predoslje 45 40 35 ad 30 zre 25 raca 20 n ve 15 kefr 10 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 30 36 15 12 7 1 4 6 2 0 deležpovršine% 1,44 6,50 4,28 11,21 9,53 1,98 12,94 38,96 13,16 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 48 Stržišče Minimalna vrednost 0,03 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,73 Povprečna vrednost 0,18 Mediana 0,17 Modus 0,22 Standardni odklon 0,09 Koefi cient asimetrije 0,70 Koefi cient sploščenosti 2,14 PorazdelitevIOVz;Stržišēe 30 25 ad 20 zre ra 15 can ve 10 kefr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 22 24 9 1 0 0 2 0 0 0 deležpovršine% 5,07 10,48 4,76 5,58 0,00 0,00 74,12 0,00 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Sovjak PorazdelitevIOVz;Sovjak km 250 0 0,15 0,3 0,45 0,6 200 ad zre 150 racan 100 vekefr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 131 213 226 37 4 0 2 0 0 0 deležpovršine% 6,64 25,18 32,90 22,10 6,17 0,00 7,01 0,00 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat (IOVz) Velikost vzorca (Nz) 613 Minimalna vrednost 0,02 Maksimalna vrednost 0,71 Povprečna vrednost 0,18 Mediana 0,17 Modus 0,19 Standardni odklon 0,10 Koefi cient asimetrije 3,00 Koefi cient sploščenosti 14,81 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_3 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 169 Žerovnica km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 198 Minimalna vrednost 0,01 Maksimalna vrednost 0,79 Povprečna vrednost 0,13 Mediana 0,10 Modus 0,08 Standardni odklon 0,14 Koefi cient asimetrije 3,05 Koefi cient sploščenosti 10,17 PorazdelitevIOVz;Žerovnica 120 100 eda 80 razr 60 can ve 40 kefr 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 97 71 21 0 0 0 6 3 0 0 deležpovršine% 4,81 4,55 1,17 0,00 0,00 0,00 67,49 21,99 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Arja vas PorazdelitevIOVz;Arjavas km 60 0 0,15 0,3 0,45 0,6 50 ad 40 zre ra 30 can ve 20 kefr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 30 53 25 10 6 5 3 3 2 0 deležpovršine% 1,93 7,10 4,94 9,40 7,37 9,14 9,91 27,74 22,47 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 137 Minimalna vrednost 0,00 Maksimalna vrednost 0,93 Povprečna vrednost 0,23 Mediana 0,17 Modus 0,15 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije 1,87 Koefi cient sploščenosti 3,36 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_4 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 170 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Buje km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 48 Minimalna vrednost 0,03 Maksimalna vrednost 0,71 Povprečna vrednost 0,18 Mediana 0,17 Modus 0,19 Standardni odklon 0,10 Koefi cient asimetrije 3,00 Koefi cient sploščenosti 14,81 PorazdelitevIOVRz; Buje 25 20 ad zre 15 ra nca 10 vek fre 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 9 20 17 1 0 0 0 1 0 0 deležpovršine% 3,16 19,77 25,77 8,96 0,00 0,00 0,00 42,35 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Sedlarjevo km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 123 Minimalna vrednost 0,01 Maksimalna vrednost 0,90 Povprečna vrednost 0,23 Mediana 0,19 Modus 0,09 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije 1,45 Koefi cient sploščenosti 1,70 PorazdelitevIOVz;Sedlarjevo 40 35 a 30 d zre 25 ra 20 can 15 veke 10 fr 5 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 37 27 30 9 5 7 5 3 0 0 deležpovršine% 1,58 3,48 11,21 10,38 9,57 18,97 25,98 18,83 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_5 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); delci 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); furlongs 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 171 Velikost vzorca (Nz) 108 Suhadole in Moste Minimalna vrednost 0,01 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,88 Povprečna vrednost 0,23 Mediana 0,16 Modus 0,10 Standardni odklon 0,23 Koefi cient asimetrije 1,58 Koefi cient sploščenosti 1,45 PorazdelitevIOVz;SuhadoleinMoste 50 40 a edzr 30 ra can 20 vekefr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 37 30 18 7 1 1 2 6 6 0 deležpovršine% 1,71 2,74 2,99 3,10 0,83 1,68 4,09 39,81 43,05 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 137 Kleče in Podgora Minimalna vrednost 0,01 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,75 Povprečna vrednost 0,18 Mediana 0,17 Modus 0,16 Standardni odklon 0,12 Koefi cient asimetrije 1,81 Koefi cient sploščenosti 5,16 PorazdelitevIOVz;KleēeinPodgora 60 50 a 40 zred ra 30 canevk 20 efr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 36 50 37 7 2 2 2 1 0 0 deležpovršine% 6,60 17,27 18,06 4,26 11,26 15,59 8,40 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 109 Jama in Praše Minimalna vrednost 0,01 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Maksimalna vrednost 0,67 Povprečna vrednost 0,18 Mediana 0,03 Modus 0,05 Standardni odklon 0,19 Koefi cient asimetrije 1,77 Koefi cient sploščenosti 1,52 PorazdelitevIOVz;JamainPraše 90 80 70 ad 60 zre 50 ra ca 40 n ve 30 kefr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 80 8 2 3 2 2 12 0 0 0 deležpovršine% 7,68 4,69 2,22 4,97 4,27 5,00 71,17 0,00 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_6 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 172 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Bitnje in Žabnica km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 343 Minimalna vrednost 0,00 Maksimalna vrednost 0,88 Povprečna vrednost 0,20 Mediana 0,15 Modus 0,07 Standardni odklon 0,20 Koefi cient asimetrije 1,69 Koefi cient sploščenosti 2,30 PorazdelitevIOVz;BItnjeinŽabnica 140 120 ad 100 zre 80 raacn 60 evk 40 fre 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 128 81 80 12 7 5 9 14 7 0 deležpovršine% 2,30 3,20 4,79 2,25 1,78 1,49 29,70 44,30 10,19 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Župečja vas km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 161 Minimalna vrednost 0,01 Maksimalna vrednost 0,90 Povprečna vrednost 0,22 Mediana 0,15 Modus 0,10 Standardni odklon 0,23 Koefi cient asimetrije 1,83 Koefi cient sploščenosti 2,50 PorazdelitevIOVz;Župeējavas 60 50 eda 40 razr 30 can ve 20 kefr 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 51 50 29 9 3 3 3 11 2 0 deležpovršine 1,20 3,81 3,78 4,35 2,37 3,58 11,88 48,21 20,82 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_7 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); sklenjene proge 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); con nuous strips 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 173 Bele Vode PorazdelitevIOVz;BeleVode km 400 0 0,3 0,6 0,9 1,2 350 a 300 d zre 250 ra 200 nca 150 veke 100 fr 50 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 340 372 257 26 10 10 13 18 2 4 deležpovršine% 1,18 2,84 2,61 1,30 0,92 1,54 4,01 25,28 0,87 59,46 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 1052 Minimalna vrednost 0,00 Maksimalna vrednost 0,95 Povprečna vrednost 0,19 Mediana 0,15 Modus 0,15 Standardni odklon 0,14 Koefi cient asimetrije 2,37 Koefi cient sploščenosti 7,53 Strojna km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 343 Minimalna vrednost 0,03 Maksimalna vrednost 0,90 Povprečna vrednost 0,20 Mediana 0,15 Modus 0,10 Standardni odklon 0,18 Koefi cient asimetrije 2,05 Koefi cient sploščenosti 3,90 PorazdelitevIOVz;Strojna 120 100 ad 80 zre ra 60 can ve 40 kefr 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 114 110 66 21 5 1 6 15 5 0 deležpovršine% 3,59 4,97 4,15 4,92 3,91 1,08 12,51 48,57 16,31 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_8 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 174 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Kokra km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 196 Minimalna vrednost 0,01 Maksimalna vrednost 0,95 Povprečna vrednost 0,19 Mediana 0,16 Modus 0,15 Standardni odklon 0,15 Koefi cient asimetrije 2,24 Koefi cient sploščenosti 6,09 PorazdelitevIOVz;Kokra 140 120 a 100 zred 80 ra can 60 veke 40 fr 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 68 123 71 12 6 4 4 7 0 1 deležpovršine% 0,37 2,34 1,42 1,19 1,36 1,06 16,65 10,35 0,00 65,26 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Pernice PorazdelitevIOVz;Pernice km 120 0 0,15 0,3 0,45 0,6 100 ad 80 zre ra 60 can ve 40 kefr 20 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,5Ͳ0,6 0,7Ͳ0,8 0,9Ͳ1,0 frekvenca 72 101 70 7 4 0 5 9 3 0 deležpovršine 2,27 5,24 7,05 2,49 3,63 0,00 20,04 45,38 13,89 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz) Velikost vzorca (Nz) 271 Minimalna vrednost 0,03 Maksimalna vrednost 0,85 Povprečna vrednost 0,19 Mediana 0,16 Modus 0,15 Standardni odklon 0,16 Koefi cient asimetrije 2,26 Koefi cient sploščenosti 5,31 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz) Kartogram/Cartogram 7.7_9 Indeks oblike in velikosƟ zaplat (IOVz); celki 0,0-0,1 0,3-0,4 0,6-0,7 0,9-1,0 Index of Shape and Size of Patches (IOVz); enclosures 0,1-0,2 0,4-0,5 0,7-0,8 Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP 0,2-0,3 0,5-0,6 0,8-0,9 © Mojca Foški Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 175 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 7.8 Indeks razdrobljenosti rabe ( Kr, SIDI, IDr) V preglednici 7.13 smo zbirno za vsa polja prikazali absolutno število raznolikih rab v polju ( PR), število vseh zaplat v polju ( Nz), indeks relativne pestrosti rab ( RPR) in indeks relativne pestrosti zaplat ( RPRz). V petem stolpcu je IDrmax (največji delež ene vrste rabe) ter v naslednjem prevladujoča raba (številke rab so obrazložene v kartogramih 7.8_1 do 7.8_9). SIDI (Simpsonov indeks pestrosti rabe) pokaže razporeditev rab v polju. Kr je povprečni indeks razdrobljenosti rabe polja. Vrednost Kr smo podali le za prevladujočo rabo, torej za rabo IDrmax. Razporeditev IDr je vidna na grafikonu (grafikoni so tudi na kartogramih 7.8_1 do 7.8_5). Rabe so razporejene od ID_1100_njive (skrajno levo) do ID_7000_vode, skrajno desno. Na grafikonih polja smo prikazali le tiste rabe, ki smo jih zaznali na polju. Število raznolikih rab ( PR) je različno, od 8 (Lanišče, Predoslje) do največ 13 (Sovjak). Zelo raznoliko je število zaplat, kjer izstopajo Gorenje (295), Vinjole (464), Trška gora (351), Sovjak (613), Bitnje in Žabnica (343) ter vsa polja celkov (obravnavano območje celkov je precej večje od ostalih polj, zato je tudi število zaplat večje). V preglednici 7.13 smo prikazali le IDrmax, deleži vseh ostalih rab so prikazani na grafikonih na kartogramih 7.8_1 do 7.8_5. Višja ko je vrednost IDrmax, manjša je praviloma razdrobljenost polja. Ob vrednosti IDrmax = 1 je na polju le ena vrsta rabe, vrednost SIDI pa je v tem primeru 0. Praviloma je ob visoki vrednosti IDrmax nizka vrednost SIDI (primer Žerovnica; IDrmax = 0,86, SIDI = 0,25). Bolj ko so rabe enakomerno razporejene, nižja je vrednost IDrmax in bolj se vrednost SIDI približuje 1 (primer Vinjole; IDrmax = 0,26, SIDI = 0,99). Simpsonov indeks kaže na enakomerno prisotnost večjega števila raznolikih rab, kar je občutno pri Vinjolah ( SIDI = 0,99), Trški gori ( SIDI = 0,78), Sovjaku ( SIDI = 0,93) in tudi pri Suhadolah in Mostah ( SIDI = 0,68). Indeks Kr je določen za vsako rabo polja in ga lahko razberemo iz grafikonov na kartogramih od 7.8_1 do 7.8_9. Večje ko je število zaplat posamezne rabe ter bolj ko so zaplate po velikosti raznolike, nižja je vrednost indeksa. Za popolnejšo informacijo o razdrobljenosti posamezne rabe je treba pogledati tudi delež te rabe v polju ( IDr). Če je ob veliki razdrobljenosti delež te rabe v polju majhen, je zaznava razdrobljenosti rab večja (primer Trška gora, kartogram 7.8_1). Če je Kr visok ter je tudi delež te rabe v polju visok, polje ne bo izkazovalo večje razdrobljenosti te rabe (primer Kokra, kartogram 7.8_9, Kr za gozd je 0,48, IDr te rabe je 0,88). V preglednici 7.13 nismo mogli prikazati razdrobljenosti za vse vrste rab, temveč smo izračunali povprečno vrednost Kr za celotno polje. Vrednosti Kr so si za vsa polja zelo podobne, najnižje vrednosti imajo Vinjole (0,17), Trška gora (0,07) in Sovjak (0,13). Kr za največjo vrednost IDrmax kaže na razdrobljenost prevladujoče rabe. Pričakovali bi, da so prevladujoče rabe najmanj razdrobljene, vendar temu pogosto ni tako. Gorenje z IDrmax = 0,8 za rabo ID_1300 (trajni travnik) izkazuje Kr = 0,18, kar kaže, da je tovrstna raba zelo razdrobljena. Le pri poljih Buje ( Kr = 0,59), Stržišče ( Kr = 0,55) in Kokra ( Kr = 0,48) je Kr za prevladujočo rabo relativno visok (preglednica 7.13). Na območju celkov prevladuje gozd, na območju Arje vasi hmeljišča, na območju Vinjol oljčniki, Trške gore vinogradi, na vseh ostalih poljih pa bodisi njive ali trajni travniki. Na območju grud prevladujejo trajni travniki, na območju delcev in sklenjenih prog njive. Izjema so Buje, kjer prevladuje gozd. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 176 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 7.13 Zbirni podatki razdrobljenosti rabe za vsa polja. Table 7.13 Aggregated data on fragmentation for all fields. RABA Kr razporeditev Polje PR Nz RPR RPRz IDrmax SIDI Kr (IDrmax) (IDrmax) IDr Gorenje 11 295 0,44 0,04 0,80 1300 0,35 0,29 0,18 Zatolmin 11 190 0,44 0,06 0,65 1300 0,53 0,42 0,24 Vinjole 12 464 0,48 0,03 0,26 1230 0,99 0,17 0,16 RUDE Lanišče 8 134 0,32 0,06 0,64 1300 0,55 0,34 0,24 G T rška gora 10 351 0,40 0,03 0,34 1211 0,78 0,07 0,03 Hlebce 9 181 0,36 0,05 0,49 1100 0,55 0,39 0,23 Žerovnica 10 198 0,40 0,05 0,86 1300 0,25 0,50 0,35 Buje 10 48 0,40 0,21 0,57 2000 0,62 0,60 0,59 Predoslje 8 113 0,32 0,07 0,49 1100 0,54 0,45 0,22 I Arja vas 11 137 0,44 0,08 0,52 1160 0,60 0,51 0,40 ELCD Stržišče 9 58 0,36 0,16 0,78 1300 0,38 0,51 0,55 Sovjak 13 613 0,52 0,02 0,35 1300 0,93 0,13 0,13 Sedlarjevo 9 123 0,36 0,07 0,68 1100 0,45 0,41 0,19 Jama in Praše 9 109 0,36 0,08 0,75 1100 0,41 0,43 0,23 EN Kleče in Podgora 9 137 0,36 0,07 0,62 1300 0,54 0,47 0,24 E JE G Suhadole in Moste 10 108 0,40 0,09 0,50 1100 0,68 0,23 0,03 O LEN PR Bitnje in Žabnica 10 343 0,40 0,03 0,80 1100 0,40 0,35 0,19 SK Župečja vas 9 161 0,36 0,06 0,75 1100 0,41 0,42 0,22 Pernice 10 271 0,40 0,04 0,63 2000 0,51 0,35 0,26 I Bele vode 11 1052 0,44 0,01 0,84 2000 0,28 0,24 0,27 KL Kokra 12 296 0,48 0,04 0,88 2000 0,22 0,37 0,48 CE Strojna 10 343 0,40 0,03 0,61 2000 0,54 0,34 0,19 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 177 Velikost vzorca (Nz) 190 Zatolmin PR 11 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,44 RPRz 0,06 Kr 0,42 IDr 0,65 max SIDI 0,53 RABA (IDr ) 1300 max Nz 2000 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Zatolmin 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 6000 7000 IDr 0,01 0,06 0,65 0,01 0,01 0,01 0,01 0,19 0,04 0,00 0,02 IndeksKr 0,24 0,21 0,24 0,35 0,24 0,45 0,64 0,26 0,22 0,73 1,00 frekvencazaplat 19 25 38 11 22 9 3 28 32 2 1 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 351 Trška gora PR 10 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,40 RPRz 0,03 Kr 0,07 IDr 0,34 max SIDI 0,78 RABA (IDr ) 1211 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Trškagora 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1190 1211 1221 1222 1240 1300 1410 1500 1600 2000 3000 IDr 0,03 0,00 0,34 0,02 0,17 0,00 0,26 0,01 0,04 0,00 0,02 0,11 IndeksKr 0,05 0,07 0,03 0,20 0,03 0,11 0,02 0,06 0,04 0,08 0,06 0,01 frekvencazaplat 21 1 71 2 49 3 73 9 25 5 11 81 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 351 Gorenje PR 10 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,40 RPRz 0,03 Kr 0,29 IDr 0,34 max SIDI 0,35 RABA (IDr ) 1222 max Nz 1500 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Gorenje 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 IDr 0,00 0,80 0,02 0,09 0,00 0,03 0,05 0,01 0 IndeksKr 0,17 0,45 0,18 0,22 0,12 0,58 0,32 0,27 0,27 frekvencazaplat 44 6 61 30 101 4 11 23 15 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Kartogram 7.8_1 Indeks deleža rabe (IDr); grude Legenda na kartogramu 7.8_4 Land Use ProporƟ on Index (IDr); irregular blocks Legend on cartogram 7.8_4 Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); grude © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); irregular blocks Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 178 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca (Nz) 181 Hlebce PR 9 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,36 RPRz 0,05 Kr 0,39 IDr 0,49 max SIDI 0,55 RABA (IDr ) 1100 max Nz 1100 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Hlebce 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 IDr 0,49 0,01 0,03 0,45 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 IndeksKr 0,23 0,63 0,20 0,21 0,59 0,32 0,42 0,74 0,18 frekvencazaplat 47 3 32 39 3 12 6 2 37 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 613 Lanišče PR 8 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,32 RPRz 0,06 Kr 0,34 IDr 0,64 max SIDI 0,55 RABA (IDr ) 1300 max Nz 1100 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Lanišēe 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 2000 3000 IDr 0,04 0,02 0,64 0,05 0,04 0,00 0,17 0,03 IndeksKr 0,24 0,34 0,24 0,28 0,25 0,67 0,43 0,26 frekvencazaplat 22 11 30 20 22 3 8 18 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca(Nz) 464 Vinjole PR 12 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,48 RPRz 0,03 Kr 0,21 IDr 0,26 max SIDI 0,99 RABA (IDr ) 1230 max Nz 1100 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Vinjole 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1190 1211 1222 1230 1300 1410 1500 1600 2000 3000 7000 IDr 0,11 0,00 0,09 0,07 0,26 0,12 0,07 0,11 0,09 0,02 0,05 0,00 IndeksKr 0,14 0,71 0,17 0,15 0,16 0,16 0,19 0,19 0,22 0,31 0,15 1,00 frekvencazaplat 62 2 43 52 60 52 41 49 31 14 57 1 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Kartogram 7.8_2 Indeks deleža rabe (IDr); grude Legenda na kartogramu 7.8_4 Land Use ProporƟ on Index (IDr); irregular blocks Legend on cartogram 7.8_4 © Mojca Foški Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); grude Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); irregular blocks Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 179 Velikost vzorca (Nz) 198 Žerovnica PR 10 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,40 RPRz 0,05 Kr 0,50 IDr 0,86 max SIDI 0,25 RABA (IDr ) 1300 max Nz 1100 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Žerovnica 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1240 1300 1410 1500 1600 2000 3000 7000 IDr 0,06 0,01 0,00 0,86 0,00 0,01 0,00 0,04 0,01 0,00 IndeksKr 0,13 0,49 1,00 0,35 0,41 0,15 1,00 0,48 0,28 0,71 frekvencazaplat 75 5 1 19 8 60 1 12 15 2 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 123 Predoslje PR 9 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,36 RPRz 0,16 Kr 0,51 IDr 0,78 max SIDI 0,38 RABA (IDr ) 1300 max Nz 2000 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Predoslje 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 IDr 0,49 0,01 0,47 0,00 0,00 0,00 0,01 0,02 IndeksKr 0,22 0,40 0,22 1,00 0,56 0,46 0,39 0,33 frekvencazaplat 31 7 41 1 4 5 9 15 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 137 Arja vas PR 11 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,44 RPRz 0,08 Kr 0,51 IDr 0,52 max SIDI 0,60 RABA (IDr ) 1160 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Arjavas 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1160 1211 1221 1222 1240 1300 1410 1500 1600 3000 IDr 0,35 0,52 0,00 0,00 0,01 0,00 0,11 0,01 0,00 0,00 0,00 IndeksKr 0,19 0,40 1,00 0,75 0,46 1,00 0,18 0,37 0,45 0,48 0,36 frekvencazaplat 44 10 1 2 6 1 45 9 5 5 9 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Kartogram 7.8_3 Indeks deleža rabe (IDr); delci Legenda na kartogramu 7.8_4 Land Use ProporƟ on Index (IDr); furlongs Legend on cartogram 7.8_4 Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); delci © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); furlongs Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 180 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca (Nz) 123 Stržišče PR 9 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,36 RPRz 0,16 Kr 0,51 IDr 0,78 max SIDI 0,38 RABA (IDr ) 1300 max Nz 2000 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Stržišēe 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 IDr 0,00 0,02 0,78 0,00 0,01 0,00 0,03 0,13 0,02 IndeksKr 0,45 0,39 0,55 0,71 0,44 0,71 0,60 0,33 0,42 frekvencazaplat 5 7 10 2 6 2 3 16 7 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 613 Sovjak PR 13 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,52 RPRz 0,17 Kr 0,30 IDr 0,35 max SIDI 0,93 RABA (IDr ) 1300 max Nz 1100 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Sovjak 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1211 1221 1222 1240 1300 1410 1420 1500 1600 2000 3000 7000 IDr 0,26 0,17 0,01 0,09 0,00 0,35 0,01 0,00 0,03 0,01 0,04 0,03 0,00 IndeksKr 0,11 0,13 0,72 0,15 0,31 0,13 0,21 0,73 0,15 0,28 0,18 0,13 0,72 frekvencazaplat 139 85 2 61 11 103 28 2 54 17 44 65 2 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Legenda kategorij vrste rabe/pokrovnosti 1100; njiva 1420; plantaža gozdnega drevja 1160; hmeljišče 1500; drevesa in grmičevje 1180; trajne rastline na njivskih površinah 1600; neobdelano kmetijsko zemljišče 1190; rastlinjak 1800; kmetijsko zemljišče, poraslo z gozdnim drevjem 1211; vinograd 2000; gozd 1212; matičnjak 3000; pozidano in sorodno zemljišče 1221; intenzivni sadovnjak 4100; barje 1222; ekstenzivni oz. travniški sadovnjak 4210; trstičje 1240; ostali trajni nasadi 4220; ostalo zamočvirjeno zemljišče 1300; trajni travnik 5000; suho odprto zemljišče s posebnim rastlinskim pokrovom 1321; barjanski travnik 6000; odprto zemljišče brez ali z nepomembnim rastlinskim pokrovom 1410; kmetijsko zemljišče v zaraščanju 7000; voda Kartogram 7.8_4 Indeks deleža rabe (IDr); delci Land Use ProporƟ on Index (IDr); furlongs Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); delci © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); furlongs Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 181 Buje Velikost vzorca (Nz) 108 km PR 10 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,40 RPRz 0,09 Kr 0,23 IDr 0,49 max SIDI 0,68 RABA (IDr ) 1100 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Buje 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1221 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 IDr 0,06 0,00 0,03 0,22 0,03 0,02 0,00 0,05 0,57 0,02 IndeksKr 0,48 1,00 0,60 0,30 0,47 0,42 0,61 1,00 0,59 0,53 frekvencazaplat 6 1 3 14 5 7 3 1 4 4 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 123 Sedlarjevo PR 9 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,36 RPRz 0,07 Kr 0,41 IDr 0,68 max SIDI 0,45 RABA (IDr ) 1100 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Sedlarjevo 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1211 1222 1300 1410 1500 1600 2000 3000 IDr 0,68 0,00 0,00 0,29 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 IndeksKr 0,19 0,64 0,54 0,24 0,41 0,31 0,45 0,54 0,33 frekvencazaplat 41 3 4 34 9 12 5 4 11 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Legenda kategorij vrste rabe/pokrovnosti 1100; njiva 1420; plantaža gozdnega drevja 1160; hmeljišče 1500; drevesa in grmičevje 1180; trajne rastline na njivskih površinah 1600; neobdelano kmetijsko zemljišče 1190; rastlinjak 1800; kmetijsko zemljišče, poraslo z gozdnim drevjem 1211; vinograd 2000; gozd 1212; matičnjak 3000; pozidano in sorodno zemljišče 1221; intenzivni sadovnjak 4100; barje 1222; ekstenzivni oz. travniški sadovnjak 4210; trstičje 1240; ostali trajni nasadi 4220; ostalo zamočvirjeno zemljišče 1300; trajni travnik 5000; suho odprto zemljišče s posebnim rastlinskim pokrovom 1321; barjanski travnik 6000; odprto zemljišče brez ali z nepomembnim rastlinskim pokrovom 1410; kmetijsko zemljišče v zaraščanju 7000; voda Kartogram 7.8_5 Indeks deleža rabe (IDr); delci Land Use ProporƟ on Index (IDr); furlongs Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); delci © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); furlongs Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 182 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca (Nz) 108 Suhadole in Moste PR 10 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,40 RPRz 0,09 Kr 0,23 IDr 0,49 max SIDI 0,68 RABA (IDr ) 1100 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);SuhadoleinMoste 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 1100 1190 1222 1300 1410 1500 1600 2000 3000 7000 IDr 0,5 0,0 0,0 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,2 0,0 IndeksKr 0,03 0,22 0,31 0,07 0,23 0,23 0,25 0,20 0,10 0,72 frekvencazaplat 30 2 2 28 6 7 4 5 23 1 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 137 Kleče in Podgora PR 9 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,36 RPRz 0,07 Kr 0,47 IDr 0,62 max SIDI 0,54 RABA (IDr ) 1300 max Nz 1100 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);KleēeinPodgora 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1190 1222 1300 1410 1500 1600 2000 3000 IDr 0,29 0,00 0,03 0,62 0,01 0,00 0,01 0,00 0,03 IndeksKr 0,16 0,58 0,29 0,24 0,64 0,49 0,67 1,00 0,20 frekvencazaplat 54 3 14 22 3 5 3 1 32 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Jama in Praše Velikost vzorca (Nz) 109 PR 9 km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 RPR 0,36 RPRz 0,08 Kr 0,43 IDr 0,75 max SIDI 0,41 RABA (IDr ) 1100 max Nz 1100 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);JamainPraše 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 2000 3000 7000 IDr 0,75 0,00 0,06 0,00 0,00 0,01 0,14 0,04 0,00 IndeksKr 0,23 0,41 0,22 0,79 0,56 0,30 0,47 0,28 1,00 frekvencazaplat 25 7 27 2 4 15 11 17 1 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Kartogram 7.8_6 Indeks deleža rabe (IDr); sklenjene proge Legenda na kartogramu 7.8_5 Land Use ProporƟ on Index (IDr); con nuous strips Legend on cartogram 7.8_5 Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); sklenjene proge © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); con nuous strips Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 183 Bitnje in Žabnica km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 343 PR 10 RPR 0,40 RPRz 0,03 Kr 0,35 IDr 0,76 max SIDI 0,40 RABA (IDr ) 1100 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);BitnjeinŽabnica 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 1100 1190 1222 1300 1410 1500 1600 2000 3000 7000 IDr 0,8 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 IndeksKr 0,03 0,22 0,31 0,07 0,23 0,23 0,25 0,20 0,10 0,72 frekvencazaplat 66 2 6 118 15 1 18 12 105 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Župečja vas km 0 0,15 0,3 0,45 0,6 Velikost vzorca (Nz) 161 PR 9 RPR 0,36 RPRz 0,06 Kr 0,42 IDR 0,75 max SIDI 0,41 RABA (IDr ) 1100 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Župeējavas 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1190 1222 1300 1410 1500 1600 2000 3000 IDr 0,75 0,00 0,00 0,04 0,04 0,03 0,00 0,12 0,02 IndeksKr 0,22 0,71 0,71 0,21 0,39 0,35 0,43 0,61 0,19 frekvencazaplat 33 2 2 36 17 17 9 6 39 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Legenda kategorij vrste rabe/pokrovnosti 1100; njiva 1420; plantaža gozdnega drevja 1160; hmeljišče 1500; drevesa in grmičevje 1180; trajne rastline na njivskih površinah 1600; neobdelano kmetijsko zemljišče 1190; rastlinjak 1800; kmetijsko zemljišče, poraslo z gozdnim drevjem 1211; vinograd 2000; gozd 1212; matičnjak 3000; pozidano in sorodno zemljišče 1221; intenzivni sadovnjak 4100; barje 1222; ekstenzivni oz. travniški sadovnjak 4210; trstičje 1240; ostali trajni nasadi 4220; ostalo zamočvirjeno zemljišče 1300; trajni travnik 5000; suho odprto zemljišče s posebnim rastlinskim pokrovom 1321; barjanski travnik 6000; odprto zemljišče brez ali z nepomembnim rastlinskim pokrovom 1410; kmetijsko zemljišče v zaraščanju 7000; voda Kartogram 7.8_7 Indeks deleža rabe (IDr); sklenjene proge Land Use ProporƟ on Index (IDr); con nuous strips Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); sklenjene proge © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); con nuous strips Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 184 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Bele Vode Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);BeleVode km 1,00 0 0,3 0,6 0,9 1,2 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1211 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 7000 IDr 0,00 0,00 0,01 0,13 0,01 0,00 0,00 0,00 0,84 0,01 0,00 IndeksKr 0,18 1,00 0,11 0,09 0,10 0,11 0,16 0,22 0,27 0,08 0,28 frekvencazaplat 44 1 105 250 162 120 47 23 69 215 16 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 1052 PR 11 RPR 0,44 RPRz 0,01 Kr 0,24 IDr 0,84 max SIDI 0,28 RABA (IDr ) 2000 max Nz 1300 max Strojna Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Strojna km 1,00 0 0,15 0,3 0,45 0,6 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 7000 IDr 0,02 0,01 0,29 0,01 0,03 0,01 0,00 0,61 0,02 0,00 IndeksKr 0,37 0,30 0,18 0,14 0,15 0,26 0,60 0,19 0,21 1,00 frekvencazaplat 14 12 64 59 77 24 3 59 30 1 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 343 PR 10 RPR 0,40 RPRz 0,03 Kr 0,34 IDr 0,61 max SIDI 0,54 RABA (IDr ) 2000 max Nz 1500 max Kartogram 7.8_8 Indeks deleža rabe (IDr); celki Legenda na kartogramu 7.8_7 Land Use ProporƟ on Index (IDr); enclosures Legend on cartogram 7.8_7 Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); celki © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); enclosures Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 185 Kokra km 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Velikost vzorca (Nz) 271 PR 12 RPR 0,48 RPRz 0,04 Kr 0,37 IDr 0,88 max SIDI 0,23 RABA (IDr ) 2000 max Nz 1300 max Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Kokra 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 5000 6000 7000 IDr 0,00 0,00 0,05 0,01 0,00 0,00 0,01 0,88 0,01 0,01 0,02 0,00 IndeksKr 0,71 0,37 0,15 0,23 0,17 0,31 0,31 0,48 0,22 0,36 0,62 0,55 frekvencazaplat 2 11 88 31 47 12 16 26 37 14 8 4 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Pernice Porazdelitevrabe(IDr)inrazdrobljenost(Kr);Pernice km 1,00 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 1100 1222 1300 1410 1500 1600 1800 2000 3000 7000 IDr 0,02 0,01 0,30 0,01 0,01 0,00 0,00 0,63 0,02 0,00 IndeksKr 0,26 0,35 0,18 0,24 0,16 0,51 0,50 0,26 0,19 0,80 frekvencazaplat 26 9 66 24 54 4 5 41 40 2 Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Velikost vzorca (Nz) 271 PR 10 RPR 0,40 RPRz 0,07 Kr 0,35 IDr 0,63 max SIDI 0,51 RABA (IDr ) 2000 max Nz 1300 max Kartogram 7.8_9 Indeks deleža rabe (IDr); celki Legenda na kartogramu 7.8_7 Land Use ProporƟ on Index (IDr); enclosures Legend on cartogram 7.8_7 Indeks razdrobljenosƟ rabe rabe (Kr); celki © Mojca Foški Vir podatkov:/Data source: GURS, MKGP Land Use FragmentaƟ on Index (Kr); enclosures Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 186 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 187 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 8 OBČUTLJIVOST INDEKSOV NA SPREMEMBE V PROSTORU Iz nabora obravnavanih polj smo izbrali po eno polje iz vsakega tipa poljske razdelitve ter pridobili grafične in opisne podatke franciscejskega katastra. Za polja v grudah smo izbrali Zatolmin, za polje delcev Predoslje, za sklenjene proge polje Kleče in Podgora, za celke Pernice, dodali pa smo še polje Vinjole (vinogradniške grude). Izbor polj je opravljen na podlagi vizualne primerjave stanja katastrskih načrtov franciscejskega katastra in stanja po podatkih GURS v letu 2015. Vizualno smo zaznali večje spremembe za polje Predoslje in Vinjole (sprememba parcelnih oblik in sprememba rabe prostora), manjše za polja Zatolmin in Kleče in Podgoro ter, vsaj na podlagi vizualne primerjave skoraj nobenih sprememb za Pernice, polje celka. 8.1 Priprava podatkov Katastrske načrte franciscejskega katastra smo georeferencirali v referenčni državni koordinatni sistem D48/GK. Uporabili smo afino transformacijo, vezne točke smo določili na zemljiškokatastrskem prikazu. Izvedli smo vektorizacijo katastrskih načrtov franciscejskega katastra (parcelno stanje) ter podatke topološko uredili. Površino in obseg parcel smo določili grafično. Objekte smo določili na točkovnem sloju. Vsaki parceli smo pripisali kategorijo rabe iz legende h katastrskim načrtom franciscejskega katastra (Arhiv RS, 2015). Iz legende načrta franciscejskega katastra (Arhiv RS, 2015) in s pomočjo interpretacije iz Čuček Kumelj (1983) lahko razberemo naslednje rabe: okrasni vrt, sadni vrt, zelenjavni vrt, vinograd, hmeljnik, travnik, pašnik (G, GW – skupni pašnik), močvirje, močvirje s trstiko, njiva, njiva s sadnim drevjem, njiva z oljčnim drevjem, njiva z vinsko trto, njiva z drevjem in vinsko trto, riževo polje, polje žafrana, gozd (ločeno iglast, listnat ali mešan), grmičevje, šotišče, melišče ali golo skalovje, vodne površine (reka ali potok, jezero ali ribnik, morje), poti, stavbne parcele (skupaj 25). Instrukcija za izvršitev deželne izmere za namen splošnega katastra (Čuček, 1979) pod tretjo točko predpisuje, da zemljišča z isto rabo različnih posestnikov tvorijo različne parcele kot tudi sosednja zemljišča različnih rab, čeprav istega lastnika. Minimalna enota za določitev parcele in torej tudi evidentiranje rabe se med rabami razlikuje. Na območju polja je približno 100 m2 (25 kvadratnih sežnjev). Majhni prazni pasovi med zemljišči s površino pod 25 kvadratnih sežnjev (približno 100 m2) kakor tudi grmičevja, vrste dreves ob njivah se pripojijo k sosednji parceli istega lastnika (248. člen). Podatki o vrsti rabe so dovolj natančni ter primerljivi s podatki EDRKGZ, kjer je najmanjša površina za zajem rab na območju polja 100 m2 (Interpretacijski ključ …, 2013). Iz spisovnega dela katastrskega elaborata (seznam posestnikov) smo vnesli od 10 do 20 posestnikov z največjim številom parcel na obravnavanem območju. Vnos vseh posestnikov bi bistveno presegel obseg dela, hkrati pa je skoraj nemogoče (zaradi čitljivosti imen ter številnih popravkov) popolnoma rekonstruirati posestno strukturo celotnega polja. Lastništvo smo pripisali tudi objektom. Za izbrana polja smo izračunali vse indekse, opisno statistiko, nekatere indekse kartografsko prikazali (kartogrami od 8_1 do 8_5) ter jih primerjali z vrednostmi, dobljenimi iz podatkov za leto 2015. Vse indekse, izračunane iz podatkov ob nastanku franciscejskega katastra, smo označili s pripono FK (franciscejski kataster). Na podlagi primerjave opisne statistike smo ugotavljali občutljivost indeksov na spremembe v prostoru. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 188 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 8.2 Indeks oblike parcel ( IOP_FK) Število parcel ( N, preglednica 8.1) se je povečalo pri vseh poljih razen pri Predosljah. Razlike med polji se kažejo v uvrščanju novonastalih parcel v višje razrede glede na indeks oblike parcel ( IOP), torej so novonastale parcele pravilnejših oblik (blizu pravokotnika z majhnim razmerjem stranic). Modus IOP_FK za Zatolmin je v razredu 0,5–0,6, modus IOP je 0,34 in 0,74 (enaka frekvenca parcel v obeh razredih). V času FK je bilo več pravilnejših parcel, praviloma njiv, ki so se do danes zmanjšale in delile. Njive so, tako v času FK kakor tudi danes, pogosto »parcele v parceli«. Manjšanje števila njivskih parcel vpliva na ugodnejši IOP obdajajočih parcel. Delež posameznega razreda IOP_FK v polju (preglednica 8.2) kaže, da je bil v času FK večji delež parcel v razredu 0,5–0,6, danes pa v razredu 0,3–0,4. Tako v času FK kakor tudi danes so parcele zelo nepravilnih oblik. Preglednica 8.1 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike parcel ( IOP_FK) za izbrana polja Table 8.1 Descriptive statistics of Parcel Shape Index ( IOP_FK) for selected areas concerned IOP IOP_FK N M MIN MAX Me Mo  1 2 histogram Polje N_FK M_FK MIN_FK MAX_FK Me_FK Mo_FK FK _FK 2_FK histogram_FK Zatolmin 517 0,56 0,12 0,98 0,58 0,35 0,24 -1,29 -0,02 Zatolmin_FK 379 0,58 0,15 0,90 0,60 0,59 0,15 -0,28 -0,19 Vinjole 422 0,69 0,13 0,98 0,76 0,75 0,19 -0,05 -0,86 Vinjole FK 295 0,54 0,18 0,97 0,65 0,56 0,21 -0,80 -0,35 Predoslje 389 0,65 0,24 0,98 0,66 0,75 0,19 -1,11 -0,05 Predoslje_FK 448 0,56 0,07 0,97 0,55 0,64 0,24 -1,08 0,17 Kleče in Podgora 368 0,60 0,31 0,98 0,53 0,41 0,22 -1,24 0,51 Kleče in Podgora_FK 289 0,47 0,12 0,88 0,41 0,32 0,17 -0,60 0,73 Pernice 233 0,57 0,14 0,97 0,58 0,45 0,18 -1,64 -0,04 Pernice_FK 197 0,56 0,12 0,97 0,58 0,45 0,19 -0,33 -0,22 Opomba: osivene so vrednosti kazalnikov opisne statistike za IOP_FK za polja iz časa nastanka franciscejskega katastra. Preglednica 8.2 Delež površine razreda indeksa oblike parcel ( IOP_FK) za izbrana polja Table 8.2 Proportion of the area of the classes of Parcel Shape Index ( IOP_FK) for selected areas IOP_FK 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) Zatolmin 0,0 22,9 12,9 19,8 6,2 6,7 8,9 16,3 3,8 2,4 Zatolmin_FK 6,9 17,5 10,8 11,2 10,7 18,9 11,8 8,4 2,1 1,7 Vinjole 0,0 5,6 2,8 16,8 7,9 7,0 14,3 35,2 7,7 2,8 Vinjole FK 0,0 2,8 12,9 14,8 12,0 18,9 21,7 5,8 6,7 3,5 Predoslje 0,0 0,0 0,2 13,7 7,5 11,4 6,9 53,1 4,5 2,7 Predoslje_FK 0,3 5,4 10,7 14,7 9,4 10,3 19,8 9,9 7,1 12,4 Kleče in Podgora 0,0 0,0 0,0 34,6 30,3 14,0 4,7 9,1 3,5 3,8 Kleče in Podgora_FK 0,0 0,0 4,4 48,3 31,0 5,8 5,0 3,2 1,5 0,0 Pernice 0,0 8,5 6,4 10,0 17,8 15,6 15,7 25,2 0,6 0,3 Pernice_FK 0,0 12,9 6,8 5,9 18,9 14,9 17,2 22,9 0,3 0,2 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 189 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Opomba: osivene so vrednosti za polja iz časa nastanka franciscejskega katastra, temno siva označuje prevladujoče deleže IOP in IOP_FK. Grafikon 8.1 Okvir z ročaji indeksa oblike parcel ( IOP in IOP_FK) za izbrana polja Graph 8.1 Boxplot of indices IOP and IOP_FK (Parcel Shape Index) for selected fields concerned Pri Vinjolah opazimo največje drobljenje parcel, saj se je število parcel od časa nastanka FK do danes povečalo za 43 % ali iz 295 na 422 (preglednica 8.1). Drobile so se parcele nepravilnih oblik (praviloma tudi večje), zato se je zmanjšala frekvenca parcel v nižjih razredih ter povečala frekvenca parcel z IOP_FK > 0,7. Najbolj se je zmanjšal delež parcele v razredu IOP 0,5–0,6 (preglednica 8.2). Polje Predoslje se je v celoti preoblikovalo, bistveno se je zmanjšalo število parcel z IOP_FK manjšim od 0,4, povečala se je frekvenca IOP_FK v razredu 0,7–0,8. Okvir z ročaji (grafikon 8.1) kaže, da se je modus pomaknil za en razred višje, občutno pa se je povečal delež površine parcel z IOP_FK v razredu 0,7–0,8 (preglednica 8.2). Oblike parcel in vzorec polja sta se najmanj spremenila pri Pernicah. Število parcel se je sicer povečalo, vendar se oblika parcel ni bistveno spremenila. Še vedno prevladujejo parcele v modusnem razredu 0,4–0,5 in 0,7–0,8, mediana se je povečala. Polje Kleče in Podgora je imelo v času FK modus IOP v razredu 0,3–0,4, danes ima IOP_FK modus v razredu 0,4–0,5, kar pomeni več pravilnejših parcel. Tovrstne spremembe so posledica izgradnje infrastrukture, zaradi česar so se parcele delile ter postajale predvsem krajše. 8.3 Indeks velikosti parcel ( IVP_FK) Zmanjšanje števila parcel smo zasledili na polju Predoslje, kar smo zaznali tudi vizualno (glej kartogram 8_1). Število parcel v času FK je bilo 448, leta 2015 pa 389. Povečanje površine parcel opazimo tudi na histogramu (grafikon 8.3), kjer je vidna drugačna frekvenca indeksa v vseh razredih. Na okvirju z ročaji (grafikon 8.2) vidimo, da je modus v času FK v prvem razredu (0,0–0,1), v letu 2015 pa v drugem (0,1–0,2), hkrati je tudi večja frekvenca parcel v vseh ostalih razredih od 0,2 naprej. Če povežemo še delež parcel v posameznem velikostnem razredu (preglednica 8.4), ugotovimo, da Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 190 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ največji površinski delež v času FK predstavljajo parcele z IVP_FK v razredu 0,0–0,1, v letu 2015 pa IVP v razredu 0,9–1,0. Tudi ta podatek kaže na spremembo velikosti parcel polja. Preglednica 8.3 Opisna statistika in histogrami indeksa velikosti parcel ( IVP_FK) za izbrana polja Table 8.3 Descriptive statistics and histograms for Parcel Size Index ( IVP_FK) for selected areas concerned IVP IVP_FK N M MIN MAX Me Mo  1 2 histogram Polje N_FK M_FK MIN_FK MAX_FK Me_FK Mo_FK FK 1_FK 2_FK histogram_FK Zatolmin 517 0,06 0,15 0,97 0,03 0,05 0,12 4,04 23,30 Zatolmin_FK 379 0,09 0,00 1,00 0,06 0,06 0,12 3,49 17,34 Vinjole 422 0,04 0,00 0,38 0,00 0,05 0,06 2,39 7,29 Vinjole FK 295 0,07 0,00 1,00 0,05 0,06 0,11 3,88 22,60 Predoslje 389 0,26 0,00 1,00 0,15 0,11 0,28 1,51 1,28 Predoslje_FK 448 0,10 0,00 1,00 0,07 0,08 0,14 3,32 16,64 Kleče in Podgora 368 0,05 0,00 0,46 0,04 0,06 0,06 1,93 6,87 Kleče in Podgora_FK 289 0,08 0,00 0,44 0,07 0,06 0,07 1,47 4,25 Pernice 233 0,28 0,00 1,00 0,13 0,06 0,31 1,21 0,27 Pernice_FK 197 0,36 0,00 1,00 0,19 0,07 0,34 -0,84 0,76 Opomba: osivene so vrednosti kazalnikov opisne statistike za IVP_FK za polja iz časa nastanka franciscejskega katastra. Preglednica 8.4 Delež površine razreda indeksa velikosti parcel ( IVP_FK) za izbrana polja Table 8.4 Proportion of the area of the classes of Parcel Size Index ( IVP_K) for selected areas concerned IVP_FK 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) Zatolmin 34,8 24,7 13,8 6,7 5,6 4,5 1,7 0 0 8,2 Zatolmin_FK 32,9 26,3 16,6 5,0 4,8 4,5 1,8 0,0 4,6 3,5 Vinjole 59,3 21,7 10,8 8,2 0 0 0 0 0 0 Vinjole FK 38,3 25,7 10,5 9,3 6,0 2,2 0,0 3,2 0,0 4,6 Predoslje 5,4 18,1 7 6,5 8,3 8,8 4,9 3,9 6,3 30,8 Predoslje_FK 68,5 19,4 7,2 1,6 1,1 0,4 0,0 0,6 0,0 1,3 Kleče in Podgora 47,8 37,8 10,2 1,8 2,4 0 0 0 0 0 Kleče in Podgora_FK 68,5 19,4 7,2 1,6 1,1 0,4 0,0 0,6 0,0 1,3 Pernice 4,7 5,1 3,6 6,9 6,5 5,7 7,8 3,2 6,4 49,9 Pernice_FK 3,5 4,5 2,3 5,1 5,5 6,9 8,3 7,1 2,7 54,2 Opomba: osivene so vrednosti za polja iz časa nastanka franciscejskega katastra, s temno barvo pa prevladujoči deleži IVP in IVP_FK. Obratno opazimo pri Pernicah, v času FK je bil delež večjih parcel večji, danes pa je večja zastopanost parcel v nižjih velikostnih razredih. Nekaj parcel se je z gotovostjo razdelilo (N_FK > N; preglednica 8.4), čeprav z vizualno primerjavo tega nismo opazili. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 191 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Največje povečanje števila parcel je pri Vinjolah. Parcele so bile v času FK skoraj v vseh razredih, danes pa je IVP le še v prvih štirih razredih, največ v razredu 0,3–0,4. Na grafikonu 8.2 sta prikazana dva osamelca (dve parceli) z vrednostjo IVP_FK = 1 in IVP_FK = 0,74, ki ju danes ni več, kar pomeni, da sta se razdrobili. Na histogramu 8.3 je vidno povečanje frekvence v razredu 0,0–0,1, kar kaže koeficient sploščenosti ( y2 _FK = 22,60), ki se je ob zelo veliki asimetriji zelo povečal. Že tako majhne parcele so se še nadalje drobile. Grafikon 8.2 Okvir z ročaji indeksa velikosti parcel ( IVP in IVP_FK) za izbrana polja Graph 8.2 Boxplot of parcel size indices ( IVP and IVP_FK) for selected fields concerned Grafikon 8.3 Histograma frekvenčne porazdelitve indeksa velikosti parcel IVP in IVP_FK za Predoslje Graph 8.3 Histogram of the frequency distribution of parcel size indices ( IVP and IVP_FK) for Predoslje Pri ostalih poljih nismo opazili večjih sprememb indeksa IVP_FK v odnosu do IVP. 8.4 Indeks posestne razdrobljenost ( K_FK), indeks posestne razpršenosti ( SD_FK) in indeks velikosti posestnih listov ( IVPL_FK) Posestno strukturo smo preverili za izbrane posestnike polja. Rekonstrukcija lastništva za celotno polje bi presegla okvirje naloge. Izbrali smo posestnike z največjim številom parcel, ki smo jih (če so Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 192 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ parcele stične) združili v posestne kose (PK). Lokacijo kmetije (posestnika) smo pripisali grajenemu objektu. Izračunali smo indekse K_FK, SD_FK in IVPL_FK. Ker nismo rekonstruirali celotne posestne sestave polja iz časa nastanka franciscejskega katastra, nismo mogli izračunati indeksa povezanosti polja z naseljem ( P_FK). Indeksi K (K_FK), SD (SD_FK) in IVPL (IVPL_FK) so izračunani za osnovno enoto (posestnika). Analiza polja ter medsebojna primerjava statističnih vrednosti indeksov bi bila smiselna in možna le v primeru popolnih podatkov za celotno polje iz času nastanka FK. Zaradi pomanjkljivih podatkov jih statistično nismo obdelali. Histogrami in statistične vrednosti bi lahko izkazovali napačno predstavo o razdrobljenosti in razpršenosti polja. Vrednosti indeksov za izbrane posestnike iz časa nastanka FK so v preglednici 8.5. Posestnike smo označili z zaporedno številko. V prvi vrstici (št. PK_FK) je navedeno število posestnih kosov posestnika. Število zemljiških parcel je lahko večje, saj smo soležne parcele združili. Indeks K_FK kaže na razdrobljenost, indeks SD_FK razpršenost in indeks IVPL_FK velikostni razred posestnika. Število PL danes pove, na koliko različnih PL je razpadla posest. Če je danes prav tako 1 PL, kot je bil v času FK, se je posest ohranila v enakem obsegu. Čeprav nismo mogli narediti analize za celotno polje, smo iz vrednosti indeksov za izbrane posestnike (preglednica 8.5) lahko naredili nekatere zaključke. Posestva iz časa FK so se do danes močno preoblikovala. Le pri Pernicah se je skoraj popolnoma ohranila posestna sestava. Del posesti posestnika št. 4 se je priključil drugemu posestniku in celotna posest posestnika št. 9 posestniku številka 3. Ker gre za soležne celke, se ta sprememba ne pozna na indeksih K in SD ter tudi ne na IVPL, saj je bila posest že predhodno večja od 5 ha. Slika 8.1 Drobitev posestnika št. 8 (iz časa nastanka franciscejskega katastra) na 17 novih posestnih listov (PL). (Vir podatkov: GURS) Figure 8.1 Fragmentation of land use right owner No. 8 (iz časa nastanka franciscejskega katastra) to 17 new cadastral extracts (PLs). (Data source: GURS) Povprečna razdrobljenost K_FK za Zatolmin (za 10 posestnikov) je 0,54, kar kaže na veliko razdrobljenost. Povprečna vrednost K (za 56 posestnikov) je 0,71 (preglednica 7.5), povprečno število Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 193 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ PK je 4,45 (danes 2,2, preglednica 7.7). Vsa posestva so se preoblikovala ter razpadla na večje število novih posestnikov. Predoslje so imele v času FK drugačno podobo polja. Razdrobljenost posesti je bila velika, saj je povprečna vrednost K_FK = 0,37 (K = 0,73) in razpršenost (M (povprečna vrednost) SD_FK = 0,46, M (povprečna vrednost) SD = 0,63), so bila pa zato posestva večja (M (povprečna vrednost) IVPL_FK = 0,66). Vendar je lahko ta podatek tudi zavajajoč, saj smo načrtno izbrali posestnike z največjim številom parcel. Analiza celotnega polja bi lahko pokazala tudi večji delež manjših posestev. Rekonstrukcije preoblikovanja posesti od časa nastanka franciscejskega katastra do danes nismo naredili, saj se je polje popolnoma preoblikovalo (komasiralo). Povprečna vrednost K_FK za Kleče in Podgoro je 0,6 ( K = 0,62), kar kaže na enak vzorec razdrobljenosti, zelo podobne pa so tudi povprečne vrednosti (M) za SD_FK in SD (SD_FK = 0,60; SD = 0,62). Povprečna vrednost IVPL_FK je višja od IVPL, vzrok pa je verjetno v izboru največjih posestnikov polja. Tudi posestva polja Kleče in Podgora so se občutno preoblikovala, skoraj praviloma pa so v novo lastništvo prehajale cele parcele, kar kaže na ohranjanje zunanje podobe polja. Na sliki 8.1 je prikazana drobitev posestnika številka 8 na kar 17 različnih PL (preglednica 8.5), delitev parcel pa je bila le ob robu naselja. Zelo podobno stanje iz časa nastanka franciscejskega katastra in danes izkazuje polje Vinjole. Povprečna vrednost K_FK = 0,81, povprečna vrednost K = 0,87; povprečna vrednost SD_FK = 0,75, povprečna vrednost SD = 0,86. Tako v času FK kot danes je veliko posesti le iz enega posestnega kosa, zato sta indeksa razdrobljenosti in razpršenosti enaka 1. Posestva so majhna, tudi tista iz več PK. Praviloma se posestva iz enega PK niso preoblikovala, saj so bila že v času FK majhna ( IVPL_FK = 0). Drobila so se predvsem posestva iz več PK, zaradi njihove izvorne majhnosti pa je polje danes še bolj razdrobljeno. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 194 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 8.5 Indeksi posestne razdrobljenosti ( K_FK), posestne razpršenosti ( SD_FK) in indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL_FK) za izbrane posestnike v poljih iz časa nastanka franciscejskega katastra Table 8.5 Index of Real Property Fragmentation ( K_FK), Index of Real Property Dispersion ( SD_FK), and Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL_FK) at the time of the establishment of the Franciscan Cadastre for selected land owners in the fields zaporedna št. lastnika_FK; Vinjole povprečna 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 vrednost Št. PK_FK 1 2 3 1 1 2 1 3 4 1 8 2 1 1 2 5 1 1 2 2 4 3 1 2,26 K_FK 1 0,72 0,63 1 1 0,72 1 0,62 0,56 1 0,47 0,74 1 1 0,83 0,49 1 1 0,71 0,81 0,69 0,62 1 0,81 SD_FK 1 0,58 0,69 1 1 0,86 1 0 1 1 0,48 0,58 1 1 0,85 0,67 1 1 0 0,32 0,50 0,72 1 0,75 IVPL_FK 0 0 0,52 0 0 0 0 0,79 0 0,83 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,68 0 0 0,17 Število 3 3 12 2 2 4 2 20 6 11 14 6 2 2 7 28 1 6 13 3 12 10 5 7,57 PL danes zaporedna št. lastnika_FK; Kleče in Podgora povprečna 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 vrednost Št. PK_FK 3 3 2 2 2 3 2 2 2 3 6 4 4 6 7 3 9 3,71 K_FK 0,72 0,59 0,77 0,71 0,84 0,59 0,78 0,73 0,76 0,59 0,42 0,52 0,51 0,42 0,39 0,60 0,35 0,60 SD_FK 1 0,6 0,8 0 1 0 0,9 0,5 0,6 0,7 0,3 0,91 0,67 0,61 0,40 0,76 0,30 0,60 IVPL_FK 0 0,29 0,30 0 0 0,15 0 1 0,26 0,18 0,31 0,12 0,22 0,24 0,36 0,14 0,68 0,25 Število 6 6 8 4 5 7 3 17 3 3 7 6 4 3 8 4 6 5,88 PL danes zaporedna št. lastnika_FK; Predoslje povprečna 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 vrednost Št. PK_FK 12 10 5 12 8 13 10 13 10 6 9 6 8 6 7 8,53 K_FK 0,34 0,41 0,52 0,33 0,40 0,31 0,36 0,30 0,34 0,48 0,37 0,44 0,38 0,51 0,44 0,37 SD_FK 0,64 0,77 0,47 0,49 0,00 0,34 0,77 0,45 0,31 0,81 0,22 0,33 0,31 1,00 0,84 0,46 IVPL_FK 1,00 0,56 1,00 0,54 1,00 1,00 1,00 1,00 0,42 1,00 0,53 0,00 0,00 0,81 0,66 0,66 Število 9 13 10 8 6 8 6 6 5 7 12 12 10 13 10 9,00 PL danes zaporedna št. lastnika_FK; Pernice povprečna zaporedna št. lastnika_FK; Zatolmin povprečna 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 vrednost 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 vrednost Št. PK_FK 5 3 2 6 3 1 3 3 3 1 3,00 Št. PK_FK 7 3 2 6 4 5 5 5 3 7 2 4,45 K_FK 0,82 0,94 0,96 0,94 0,97 1 0,92 0,94 0,96 1 0,94 K_FK 0,4 0,6 0,8 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,6 0,4 0,7 0,54 SD_FK 0,91 0,96 0,85 1 0,97 1 1 0,85 1 1 0,95 SD_FK 0,6 0,3 1 0,1 0 0,8 0,7 0,7 1 0,9 1 0,65 IVPL_FK 1 1 1 1 1 1 1 1 0,89 1 0,99 IVPL_FK 0,7 0,5 0 0,7 0 0,8 0,7 1 0 1 0 0,49 Število Število 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1,00 15 4 6 13 3 6 8 13 7 14 3 8,36 PL danes PL danes Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 195 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 8.5 Indeks oblike in velikosti zaplat ( IOVz_FK), indeksi razdrobljenosti rabe ( Kr_FK, SIDI_FK, IDr_FK) Pri vseh poljih se je zelo povečala raznovrstnost rabe ( PR) in število zaplat ( Nz). Največje povečanje števila zaplat je pri Vinjolah (iz 18 na 464), kar pomeni, da se je raba zelo razdrobila in popestrila. Modus IOVz_FK je 0,26, modus IOVz je 0,15. Tovrstna sprememba je lepo vidna na histogramu, danes so zaplate razporejene v 12 različnih rab, v času FK pa le v tri. V času FK je na celotnem polju prevladoval oljčnik ( IDrmax = 0,92), med katerim je le nekaj manjših zaplat vinograda. Tudi danes prevladuje ista raba, vendar je IDrmax = 0,29. Prav zaradi tega se zelo razlikujeta indeksa SIDI in SIDI_FK ( SIDI = 0,98, SIDI_FK = 0,07). Visoka vrednost indeksa kaže na enakomerno razporeditev rab v polju (vidno tudi na histogramu), nizka vrednost pa na prevlado ene rabe. Zelo podoben histogram razporeditve kot Vinjole ima tudi Zatolmin. Tudi pri tem polju se je modus iz časa FK do danes premaknil za en razred nižje, kar je vidno tudi na okvirjih z ročaji. Vendar pa se ni spremenila razporeditev deleža IOVz (preglednica 8.7), v obeh časovnih obdobjih prevladujejo zaplate v razredu 0,6–0,7. V času FK so bile prisotne le štiri rabe, deleži rab v polju pa zelo enakomerno razporejeni ( SIDI_FK = 0,90), IDrmax = 0,51. Danes je prisotna večja raznolikost rab ( PR = 11), razporeditev med njimi ni enakomerna ( SIDI = 0,53), vendar tudi ni prevladujoče rabe, saj je IDrmax = 0,65. V času FK je prevladoval pašnik, danes prevladujejo travniki. Število zaplat se ni bistveno spremenilo pri Predosljah, nekoliko pa se je prerazporedil delež velikih zaplat v manjše zaplate. Danes je IDrmax = 0,49 ( SIDI = 0,53), v času FK pa je prevladovala ena raba IDrmax_FK = 0,93 ( SIDI_FK = 0,12). Ohranila se je prevladujoča raba njiv, vendar je ta danes le še na 49 % polja. Zelo podobne spremembe kot pri Predosljah so tudi na poljih Kleče in Podgora. Prevladujoča raba IDrmax_FK = 0,93 (njiva) se je zmanjšala. Danes prevladuje z 62 % travnik, razporeditev med devetimi raznolikimi rabami je srednje enakomerna SIDI = 0,53; v času FK je bil SIDI_FK = 0,13, kar kaže na prevlado ene rabe. Zanimivo je, da sta se število in raznovrstnost zaplat povečala tudi pri Pernicah, čeprav nismo zaznali vizualnih sprememb. V času FK so bile zaplate po velikosti in obliki zastopane v vseh razredih IOVz, danes jih je mnogo več v nižjih razredih, vendar ne predstavljajo bistvenega povečanja površinskega deleža polja. Zaplate so torej manjše in številčnejše. Podatki kažejo, da se zmanjšujejo velike zaplate, vendar smo že pri analizi IOVz opozorili, da je to tudi posledica podatkov, saj so enovita območja (npr. gozda) zaradi cest ali vodotokov sestavljena iz več zaplat. To potrjuje tudi SIDI, ki je bil v času FK ( SIDI_FK = 0,97), kar kaže na enakomerno razporeditev vseh petih raznolikih rab, danes pa je SIDI = 0,5, kar kaže na prevlado dveh od desetih rab, pri čemer je v času FK prevladoval pašnik, danes pa je IDrmax = 0,63 za gozd. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 196 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 8.6 Razdrobljenost rabe za izbrana polja iz časa nastanka franciscejskega katastra Table 8.6 Land use fragmentation for selected fields at the time of the establishment of the Franciscan Cadastre RABA Kr razporeditev PR Nz RPR RPRz IDrmax SIDI Kr (IDrmax) (IDrmax) IDr Polje RABA_FK Kr_FK razporeditev PR_FK Nz_FK RPR_FK RPRz_FK IDrmax_FK SIDI_FK Kr_FK (IDrmax_FK) (IDrmax_FK) IDr_FK Zatolmin 11 190 0,44 0,06 0,65 1300 0,53 0,42 0,24 Zatolmin_FK 4 128 0,16 0,03 0,51 1800 0,90 0,37 0,29 Vinjole 12 464 0,48 0,03 0,26 1230 0,99 0,17 0,16 Vinjole_FK 3 18 0,12 0,17 0,97 1230 0,07 0,64 0,52 Predoslje 8 113 0,32 0,07 0,49 1100 0,54 0,45 0,22 Predoslje_FK 4 106 0,16 0,04 0,93 1100 0,13 0,44 0,22 Kleče in Podgora 9 137 0,36 0,07 0,62 1300 0,54 0,47 0,24 Kleče in 4 49 0,16 0,08 0,93 1100 0,13 0,40 0,28 Podgora_FK Pernice 10 271 0,4 0,04 0,63 2000 0,51 0,35 0,26 Pernice FK 5 124 0,2 0,04 0,36 1800 0,97 0,48 0,36 Opomba: osivene so vrednosti za polja iz časa nastanka franciscejskega katastra Preglednica 8.7 Opisna statistika in histogrami indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz) za izbrana polja Table 8.7 Descriptive statistics of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) for selected areas concerned IOVz IOVz_FK Nz M MIN MAX Me Mo  1 2 histogram Polje Nz_FK M_FK MIN_FK MAX_FK Me_FK Mo_FK  1_FK 1_FK histogram_FK Zatolmin 190 0,17 0,02 0,77 0,14 0,15 0,14 2,34 6,42 Zatolmin_FK 128 0,28 0,08 0,74 0,25 0,24 0,14 1,73 2,65 Vinjole 464 0,16 0,00 0,48 0,15 0,18 0,08 0,14 -0,48 Vinjole_FK 18 0,30 0,07 0,72 0,26 0,25 0,18 1,48 1,93 Predoslje 113 0,23 0,00 0,87 0,18 0,15 0,21 1,37 1,20 Predoslje_FK 106 0,25 0,03 0,95 0,18 0,15 0,23 1,70 1,92 Kleče in Podgora 137 0,18 0,01 0,75 0,17 0,16 0,12 1,81 5,16 Kleče in 49 0,29 0,08 0,89 0,21 0,19 0,23 1,48 1,03 Podgora_FK Pernice 271 0,19 0,03 0,85 0,16 0,15 0,16 2,26 5,31 Pernice_FK 124 0,38 0,04 0,90 0,30 0,24 0,23 0,58 -0,74 Opomba: osivene so vrednosti kazalnikov opisne statistike za IOVz_FK za polja iz časa nastanka franciscejskega katastra. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 197 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Preglednica 8.8 Delež površine razreda indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz_FK) za izbrana polja Table 8.8 Proportion of area of Index of Shape and Size of Patches ( IOVz) class for selected areas concerned IOVz_FK 0,0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0 Polja (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) Zatolmin 4,5 11,2 13,9 1,2 5,5 10,5 37,8 15,4 0,0 0,0 Zatolmin_FK 0,3 5,5 16,2 13,9 4,9 2,6 53,4 3,1 0,0 0,0 Vinjole 13,1 42,7 33,1 5,5 5,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Vinjole_FK 0,0 0,3 5,1 2,6 2,7 0,0 0,0 89,3 0,0 0,0 Predoslje 1,4 6,5 4,3 11,2 9,5 2,0 12,9 39,0 13,2 0,0 Predoslje_FK 2,2 1,7 4,9 1,1 5,1 1,5 1,7 51,9 26,9 3,0 Kleče in Podgora 6,6 17,3 18,5 18,1 4,3 11,3 15,6 8,4 0,0 0,0 Kleče in Podgora_FK 0,7 1,8 3,9 5,5 0,0 6,9 4,3 29,2 47,7 0,0 Pernice 2,3 5,2 7,1 2,5 3,6 0,0 20,0 45,4 13,9 0,0 Pernice_FK 0,5 1,7 4,7 3,8 11,5 5,7 16,4 35,2 20,6 0,0 Grafikon 8.4 Okvir z ročaji indeksa oblike in velikosti zaplat ( IOVz in IOVz_FK) za izbrana polja Graph 8.4 Boxplot of indices of shape and size of patches ( IOVz and IOVz_FK) for selected fields concerned Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 198 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Velikost vzorca 379 IOP_FK 0,15 min Delež razreda IOP_FK v polju IOP_FK 0,90 max IOP_FK 0,58 pov Mediana 0,60 Modus 0,59 Standardni odklon 0,15 " " " Koefi cient asimetrije -0,28 " Koefi cient sploščenosti -0,19 " " " " " " " " " Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP_FK);Zatolmin " " " " " " " " " " " " "" "" " " 70 " " " " "" "" " " " " " " " " " " " " " 60 " " " " " " " " " " " " " 50 eda " zr 40 ara enc 30 " ekvfr 20 Indeks oblike parcel (IOP_FK); Zatolmin 10 0,0 - 0,1 0,2 - 0,3 0,4 - 0,5 0,6 - 0,7 0,8 - 0,9 0 0,1 - 0,2 0,3 - 0,4 0,5 - 0,6 0,7 - 0,8 0,9 - 1,0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP_FK) " " zaporedna št. lastnika_FK; Zatolmin " povpreþna 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 vrednost " " " Št. PK_FK 7 3 2 6 4 5 5 5 3 7 2 4,45 " " " " " " " " " " " " " " " " " " K_FK 0,4 0,64 0,8 0,46 0,51 0,46 0,46 0,51 0,58 0,43 0,71 0,54 " "" "" " " " " " " "" "" " " " " " " " SD_FK 0,56 0,28 1 0,12 0 0,83 0,75 0,7 1 0,91 1 0,65 " " " " " " " " " " " " " " " " " " " IVPL_FK 0,66 0,51 0 0,72 0 0,75 0,74 1 0 1 0 0,49 " Število PL 15 4 6 13 3 6 8 13 7 14 3 8,36 danes " Posestna razdrobljenost; Zatolmin Porazdelitevrabe(IDr_FK)inrazdrobljenost (Kr_FK);Zatolmin Velikost vzorca (Nz) 128 1,00 PR_FK 4 0,80 RPR_FK 0,16 0,60 " " 0,40 RPRz_FK 0,17 " 0,20 Kr_FK 0,37 " 0,00 1100 1300 1800 2000 " " IDr_FK IDr_FK 0,51 0,31 0,15 0,51 0,03 " max " " " " " IndeksKr_FK 0,11 0,34 0,29 0,74 " " " " " SIDI_FK 0,90 " " " " " " " "" "" frekvencazaplat 96 12 18 2 " " " " " RABA (IDr_FK ) 1800 " "" "" " max " " " " Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) " " " " " " " " " " "" " " " " " " Nz_FK 1100 " " " max " PorazdelitevIOVz_FK;Zatolmin 70 " 60 ad 50 zre 40 ra 30 Indeks deleža rabe (IDr_FK) ; Zatolmin 20 ekvencafr 10 1100; Njiva 1300; Travnik 1800; Pašnik 2000; Gozd 0 0,0Ͳ0,1 0 0,2Ͳ0,3 0 0,4Ͳ0,5 0 0,6Ͳ0,7 0 0,8Ͳ0,9 frekvenca 2 31 59 21 3 1 10 1 0 0 deležpovršine% 0,33 5,46 16,25 13,95 4,93 2,57 53,39 3,11 0,00 0,00 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz_FK) Kartogram/Cartogram 8_1 Izračun indeksov za Zatolmin iz časa nastanka franciscejskega katastra © Mojca Foški The calcula on of the indices for Zatolmin from Franziscan cadaster period Vir podatkov:/Data source: Grude/irregular blocks Arhiv RS, Državni arhiv Trst, GURS, MKGP Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 199 " " " " " " " " " " " " " " Velikost vzorca 295 " " " " IOP_FK 0,18 " " " min " Delež razreda IOP_FK v polju IOP_FK 0,96 " " max " " " IOP_FK 0,65 " " pov " " "" Mediana 0,66 " " " " " " " " " " " " " Modus 0,66 Standardni odklon 0,21 Koefi cient asimetrije -0,35 Koefi cient sploščenosti -0,80 " Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP_FK);Vinjole " 80 " " 70 " " 60 " " " " " " edazr 50 ra " a " 40 " venc 30 " " " frek 20 " " " " 10 " " " " 0 " " " 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 " " "" Indeksoblikeparcel(IOP_FK) " " " " " " " " " " " " " zaporedna št. lastnika_FK; Vinjole Indeks oblike parcel (IOP_FK); Vinjole 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0,0 - 0,1 0,2 - 0,3 0,4 - 0,5 0,6 - 0,7 0,8 - 0,9 0,1 - 0,2 0,3 - 0,4 0,5 - 0,6 0,7 - 0,8 0,9 - 1,0 Št. PK_FK 1 2 3 1 1 2 1 3 4 1 8 2 K_FK 1 0,72 0,63 1 1 0,72 1 0,62 0,56 1 0,47 0,74 " SD_FK 1 0,58 0,69 1 1 0,86 1 0 1,00 1 0,48 0,58 " " " IVPL_FK 0 0 0,52 0 0 0 0 0,79 0 0,83 1 0 " " Število PL " " " " 3 3 12 2 2 4 2 20 6 11 14 6 " " danes " " " zaporedna št. lastnika_FK; Vinjole povpreþna " " vrednost " 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 " " " " Št. PK_FK 1 1 2 5 1 1 2 2 4 3 1 2,26 " " " " " " " K_FK 1 1 0,83 0,49 1 1 0,71 0,81 0,69 0,62 1 0,81 " " "" " " " " " " SD_FK 1 1 0,85 0,67 1 1 0 0,32 0,50 0,72 1 0,75 " " " " " " " IVPL_FK 0 0 0 0 0 0 0 0 0,68 0 0 0,17 Število PL 2 2 7 28 1 6 13 3 12 10 5 7,57 danes Velikost vzorca (Nz) 18 Porazdelitevrabe(IDr_FK)inrazdrobljenost Posestna razdrobljenost; Pernice (Kr_FK);Vinjole PR_FK 3 1,00 RPR_FK 0,12 0,80 0,60 RPRz_FK 0,17 " 0,40 0,20 Kr_FK 0,64 " " 0,00 " 1230 1211 1500 IDr_FK 0,97 max IDr_FK 0,97 0,03 0,00 " " SID Indeks I_FK 0,07 Kr_FK 0,52 0,39 1,00 " " " " " " frekvencazaplat 9 8 1 RABA (IDr_FK ) 1230 max " Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) " Nz_FK 1230 " max " " " PorazdelitevIOVz_FK;Vinjole " " " " 12 " 10 " " " a " red 8 " " " raz " 6 "" nca " " " " " " 4 " " " ekve " " fr " " 2 0 0,0Ͳ0,1 0 0,2Ͳ0,3 0 0,4Ͳ0,5 0 0,6Ͳ0,7 0 0,8Ͳ0,9 frekvenca 1 3 10 1 1 0 0 2 0 0 Indeks deleža rabe (IDr_FK) deležpovršine% 0,01 0,30 5,09 2,62 2,71 0,00 0,00 89,27 0,00 0,00 1211; Vinograd 1230; Oljčnik 1500; Drevesa in grmičevje Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz_FK) Kartogram/Cartogram 8_2 Izračun indeksov za Vinjole iz časa nastanka franciscejskega katastra © Mojca Foški The calcula on of the indices for Vinole from Franziscan cadaster period Vir podatkov:/Data source: Grude/irregular blocks Arhiv RS, Državni arhiv Trst, GURS, MKGP Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 200 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. Delež razreda IOP_FK v polju Velikost vzorca 448 IOP_FK 0,07 min IOP_FK 0,97 max IOP_FK 0,56 pov Mediana 0,55 Modus 0,64 Standardni odklon 0,24 Indeks oblike parcel (IOP_FK); Predoslje Koefi cient asimetrije -1,08 0,0 - 0,1 0,2 - 0,3 0,4 - 0,5 0,6 - 0,7 0,8 - 0,9 0,1 - 0,2 0,3 - 0,4 0,5 - 0,6 0,7 - 0,8 0,9 - 1,0 Koefi cient sploščenosti 0,17 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP_FK);Predoslje 90 80 70 eda 60 zr ra 50 a 40 enc ekv 30 fr 20 10 0 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeksoblikeparcel(IOP_FK) Indek Indek s dele s deležža r a r abe (IDr_FK) abe (IDr_FK); Predoslje 1100; Njiva 1300; Travnik 2100; Listnat gozd 2200; Iglast gozd Velikost vzorca (Nz) 106 Porazdelitevrabe(IDr_FK)inrazdrobljenost(Kr_FK); Predoslje PR_FK 4 1,00 RPR_FK 0,16 0,80 0,60 RPRz_FK 0,17 0,40 0,20 Kr_FK 0,44 0,00 1100 1300 2100 2200 IDr_FK 0,93 max IDr_FK 0,93 0,04 0,02 0,01 SID IndeksKr_FK I_FK 0,13 0,22 0,14 0,72 0,67 frekvencazaplat 33 68 2 3 RABA (IDr_FK ) 1100 max Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Nz_FK 1300 max Posestna razdrobljenost; Predoslje PorazdelitevIOVz_FK;Predoslje 35 zaporedna št. lastnika_FK; Predoslje povpreþna 30 a 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 vrednost zred 20 ncara 15 Št. PK_FK 12 10 5 12 8 13 10 13 10 6 9 6 8 6 7 8,53 10 ekvefr 5 K_FK 0,34 0,41 0,52 0,33 0,40 0,31 0,36 0,30 0,34 0,48 0,37 0,44 0,38 0,51 0,44 0,37 0 0,0Ͳ0,1 0 0,2Ͳ0,3 0 0,4Ͳ0,5 0 0,6Ͳ0,7 0 0,8Ͳ0,9 frekvenca 28 32 25 2 5 1 1 6 5 1 SD_FK 0,64 0,77 0,47 0,49 0,00 0,34 0,77 0,45 0,31 0,81 0,22 0,33 0,31 1,00 0,84 0,46 deležpovršine% 2,22 1,72 4,92 1,09 5,06 1,48 1,69 51,95 26,92 2,96 Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz_FK) IVPL_FK 1,00 0,56 1,00 0,54 1,00 1,00 1,00 1,00 0,42 1,00 0,53 0,00 0,00 0,81 0,66 0,66 Kartogram/Cartogram 8_3 Izračun indeksov za Predoslje iz časa nastanka franciscejskega katastra © Mojca Foški The calcula on of the indices for Predoslje from Franziscan cadaster period Vir podatkov:/Data source: Delci/furlongs Arhiv RS, GURS, MKGP Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 201 " " " " " " "" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " Velikost vzorca 289 " " " " " " " " " " " " " " " " "" " IOP_FK 0,1166 " min Delež razreda IOP_FK v polju IOP_FK 0,8804 max " " IOP_FK 0,4739 " pov " " " "" " " " " " " " Mediana 0,4121 " " " " " " " " " " " Modus 0,3217 " " " " Standardni odklon 0,1734 Koefi cient asimetrije -0,6039 Koefi cient sploščenosti 0,7317 Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP_FK);KleēeinPodgora 120 100 eda 80 zr ara 60 enc ekv 40 fr " 20 " " " " " " 0 " " " " " Indeks oblike parcel (IOP_FK); Kleče in Podgora " " " " " " " 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 " " " " " "" " 0,0 - 0,1 0,2 - 0,3 0,4 - 0,5 0,6 - 0,7 0,8 - 0,9" " Indeksoblikeparcel(IOP_FK) " " 0,1 - 0,2 0,3 - 0,4 0,5 - 0,6 0,7 - 0,8 0,9 - 1,0 " " " " " " "" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " zaporedna št. lastnika_FK; Kleþe in Podgora povpreþna 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 vrednost Št. PK_FK 3 3 2 2 2 3 2 2 2 3 6 4 4 6 7 3 9 3,71 K_FK 0,72 0,59 0,77 0,71 0,84 0,59 0,78 0,73 0,76 0,59 0,42 0,52 0,51 0,42 0,39 0,60 0,35 0,60 SD_FK 1 0,65 0,84 0,01 1 0 0,89 0,47 0,64 0,69 0,31 0,91 0,67 0,61 0,40 0,76 0,30 0,60 IVPL_FK 0 0,29 0,30 0 0 0,15 0 1 0,26 0,18 0,31 0,12 0,22 0,24 0,36 0,14 0,68 0,25 Število PL 6 6 8 4 5 7 3 17 3 3 7 6 4 3 8 4 6 5,88 danes " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " Posestna razdrobljenost; Kleče in Podgora " "" " " " Velikost vzorca (Nz) 49 " " Porazdelitevrabe(IDr_FK)inrazdrobljenost PR_FK 4 (Kr_FK);KleēeinPodgora " " " " 1,00 " "" " " " " RPR_FK 0,16 " " 0,80 " "" " " " " " " " 0,60 RPRz_FK 0,08 " " 0,40 " " Kr_FK 0,40 0,20 0,00 1100 1300 1111 1800 IDr_FK 0,93 max IDr_FK 0,93 0,01 0,01 0,04 SIDI_FK 0,13 IndeksKr_FK 0,28 0,36 0,32 0,59 frekvencazaplat 25 10 11 3 RABA (IDr_FK ) 1100 max Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Nz_FK 1100 max PorazdelitevIOVz_FK;KleēeinPodgora 20 18 16 da 14 zre 12 ra 10 nca 8 6 ekve " fr 4 " " " " 2 " " 0 " 0,0Ͳ0,1 0 0,2Ͳ0,3 0 0,4Ͳ0,5 0 0,6Ͳ0,7 0 0,8Ͳ0,9 " " " " " " " " " " " " " " frekvenca 7 16 13 4 0 2 1 3 3 0 " " "" " " " deležpovršine% 0,65 1,81 3,92 5,52 0,00 6,91 4,34 29,19 47,66 0,00 " " Indeks deleža rabe (IDr_FK); Kleče in Podgora 1100; Njiva 1800; Pašnik 1300; Travnik 1111; Zelenjavni vrt Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz_FK) Kartogram/Cartogram 8_4 Izračun indeksov za Kleče in Podgoro iz časa nastanka franciscejskega katastra © Mojca Foški The calcula on of the indices for Kleče and Podgora from Franziscan cadaster period Vir podatkov:/Data source: Sklenjene proge/conƟ nuous strips Arhiv RS, GURS, MKGP Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 202 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. " " " " " " " " " " " " " Velikost vzorca 197 " " " Delež razreda IOP_FK v polju IOP_FK 0,12 min IOP_FK 0,97 max " IOP_FK 0,56 pov Mediana 0,58 Modus 0,45 Standardni odklon 0,19 " " Koefi cient asimetrije -0,33 Koefi cient sploščenosti -0,21 " " " " Porazdelitevindeksaoblikeparcel(IOP_FK);Pernice 45 " 40 " 35 " eda 30 zr ra 25 " a 20 enc ekv 15 " " fr " " " 10 5 0 " 0,0Ͳ0,1 0,2Ͳ0,3 0,4Ͳ0,5 0,6Ͳ0,7 0,8Ͳ0,9 Indeks oblike parcel (IOP_FK); Pernice Indeksoblikeparcel(IOP_FK) 0,0 - 0,1 0,2 - 0,3 0,4 - 0,5 0,6 - 0,7 0,8 - 0,9 0,1 - 0,2 0,3 - 0,4 0,5 - 0,6 0,7 - 0,8 0,9 - 1,0 zaporedna št. lastnika_FK; Pernice povpreþna " " 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 vrednost Št. PK_FK 5 3 2 6 3 1 3 3 3 1 3,00 " " " " K_FK 0,82 0,94 0,96 0,94 0,97 1 0,92 0,94 0,96 1 0,94 " " SD_FK 0,91 0,96 0,85 1 0,97 1 1 0,85 1 1 0,95 " " IVPL_FK 1 1 1 1 1 1 1 1 0,89 1 0,99 Število PL " " 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1,00 " " " danes " Posestna razdrobljenost; Pernice Velikost vzorca (Nz) 106 Porazdelitevrabe(IDr_FK)inrazdrobljenost(Kr_FK); Pernice PR_FK 4 1,00 RPR_FK 0,16 0,80 0,60 RPRz_FK 0,17 0,40 0,20 Kr_FK 0,44 0,00 1100 1222 1300 1800 2000 IDr_FK 0,93 max IDr_FK 0,17 0,00 0,13 0,36 0,34 SID Indeks I_FK 0,13 Kr_FK 0,16 1,00 0,26 0,23 0,27 frekvencazaplat 46 1 25 30 21 RABA (IDr_FK ) 1100 max Indeksoblikeinvelikostirabe(IOVR) Nz_FK 1100 max PorazdelitevIOVz_FK;Pernice 40 35 30 da zre 25 ra 20 15 ekvenca 10 fr 5 0 0,0Ͳ0,1 0 0,2Ͳ0,3 0 0,4Ͳ0,5 0 0,6Ͳ0,7 0 0,8Ͳ0,9 frekvenca 12 15 35 10 19 7 9 12 5 0 Indeks deleža rabe (IDr_FK) deležpovršine% 0,52 1,71 4,70 3,80 11,47 5,66 16,40 35,19 20,55 0,00 1100; Njiva 1300; Travnik 1800; Pašnik 2000; Gozd 1222; Sadno drevja Indeksoblikeinvelikostizaplat(IOVz_FK) Kartogram/Cartogram 8_5 Izračun indeksov za Pernice iz časa nastanka franciscejskega katastra © Mojca Foški The calcula on of the indices for Pernice from Franziscan cadaster period Vir podatkov:/Data source: Celki/enclosures Arhiv RS, GURS, MKGP Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 203 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 9 ZBIRNA ANALIZA INDEKSOV ZA VSA POLJA Karakteristične vrednosti indeksov smo prikazali s pajkovim diagramom. Praviloma smo za karakteristične vrednosti izbrali modusni razred indeksa, če pa so vrednosti druge, smo to navedli. Z metodo hierarhičnega razvrščanja smo razvrstiti polja v skupine na podlagi medsebojne podobnosti. Odločili smo se za Wardovo metodo, ki uporablja analizo varianc in teži k minimaliziranju standardnega odklona znotraj skupin in maksimiziranju standardnega odklona med skupinami. Razdalja med skupinami se vrednoti z »izgubo informacij« (Breskvar Žaucer in Košmelj, 2006). Ward je kot merilo za vrednotenje posamezne razvrstitve upošteval vsoto kvadratnih odklonov za pripadajočo razvrstitev; če je spremenljivk več, se vrednosti za vsoto kvadratnih odklonov po spremenljivkah seštejejo. Praviloma se razdalja med enotami meri z evklidsko razdaljo ali kvadratom evklidske razdalje (Bastič, 2006) Rezultate razvrščanja smo prikazali v dendrogramu. Polja smo v skupine razvrstili na podlagi kazalnikov opisne statistike: modus (Mo), mediana (Me), minimalna vrednost (Min), maksimalna vrednost (Max), koeficient asimetrije (y1), koeficient sploščenosti (y2) in standardni odklon (), dodali pa smo še vrednosti prvega kvartila (Q1) in tretjega kvartila (Q3). Če smo dodali še druge vrednosti opisovanja vzorca, smo to navedli. Polja na dendrogramih so obarvana, namenoma pa smo vinogradniška polja uvrstili v svojo barvno skupino, kar nam v razvrščanju olajša njihovo prepoznavnost. 9.1 Oblika in velikost parcel Na pajkovem diagramu (grafikon 8.1) smo predstavili modus IOP (za celke smo predstavili en modus (Mo = 0,35), čeprav imajo vsa polja celkov dva modusa in razred, v katerem predstavlja IVP največji površinski delež polja. Iz vzorca grud izstopata Trška gora in Vinjole. Podoben vzorec kot Trška gora in Vinjole imata tudi Sovjak in Stržišče (med delci). Polji Predoselj in Sedlarjevega izkazujeta pričakovano podobnost (večji delež parcel pravilnih oblik, ki so tudi površinsko večje). Veliko podobnost kažejo polja celkov, razporeditev IOP je pri vseh poljih podobna, od vseh ostalih polj pa izstopajo predvsem zaradi velikosti parcel. Dendrogram hierarhičnega razvrščanja IOP (grafikon 9.2) smo naredili na podlagi podatkov opisne statistike (preglednica 7.1). Metoda hierarhičnega razvrščanja za IOP je pokazala, da lahko polja razvrstimo v tri osnovne skupine: polja grud in delcev (z izjemo Trške gore in Vinjol) se združujejo s polji celkov, kjer prevladujejo parcele nepravilnih oblik. V drugo skupino lahko združimo polja s parcelami blizu pravokotnika v razmerju stranic 1 : 2, v katere so se razvrstila polja delcev ter vinogradniška polja. V to skupino so se uvrstile tudi Kleče in Podgora s prevlado kratkih prog, ki so bolj podobne delcem. V tretji skupini so polja sklenjenih prog ter Buje in Žerovnica, katerih polja so izrazito ozka in dolga (jermenasti delci). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 204 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.1 Pajkov diagram za indeks oblike parcel ( IOP) in indeks velikosti parcel ( IVP) za vse tipe polj Graph 9.1 Spider diagram for Parcel Shape Index ( IOP) and Parcel Size Index ( IVP) by all fields Grafikon 9.2 Dendrogram hierarhičnega razvrščanja polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa oblike parcel ( IOP) Graph 9.2 Dendrogram of cluster analysis based on statistical values of Parcel Shape Index ( IOP) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 205 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.3 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa velikosti parcel ( IVP) Graph 9.3 Dendrogram of field classification based on statistical values of Parcel Size Index ( IVP) Dendrogram hierarhične razvrstitve polj na podlagi velikosti parcel (grafikon 9.2) je izdelan na podlagi kazalcev opisne statistike (preglednica 7.3) ter deleža površine razreda IVP na območju polja. (preglednica 7.4). Polja lahko razvrstimo v dve skupini; polja s prevlado velikih parcel (celki) ter ostala polja. Nekoliko izstopata le polji Predoslje in Sedlarjevo, kar je razvidno tudi na grafikonu 9.1. Če prikažemo skupaj podatke o obliki in velikosti parcel, lahko razmejimo polja celkov in grud (grafikon 9.4). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 206 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.4 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa oblike parcel ( IOP) in indeksa velikosti parcel ( IVP) Graph 9.4 Dendrogram of field classification based on statistical values of Parcel Shape Index ( IOP) and Parcel Size Index ( IVP) 9.2 Razdrobljenost in razpršenost posesti Na pajkovem diagramu (grafikon 9.2) smo prikazali modus indeksov K in SD. Vsa polja celkov so medsebojno podobna, ni zaznati razdrobljenosti in razpršenosti posesti, modusni razred je za oba indeksa 0,9–1,0. Temu vzorcu se približajo tudi polja Trška gora in Vinjole (uvrščeni med grude) ter Sovjak in Arja vas (uvrščeni med delce). Pozorni moramo biti pri polju Arja vas (glej komentar v poglavju 7.6). Ostala polja bi težko medsebojno razmejili. Na pajkov diagram (grafikon 9.2) smo dodali tudi modus indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL). Prevlada velikih posestnih listov je le pri celkih. Na dendrogramu (grafikon 9.5) smo združili opisno statistiko za indeks razdrobljenosti ( K) (preglednica 7.5) in opisno statistiko indeksa posestne razpršenosti ( SD) (preglednica 7.10). Polja lahko razvrstimo v tri skupine. Polja celkov in vinogradniška polja imajo podoben vzorec, ni razdrobljenosti in razpršenosti na ravni posestva. Praviloma je posest stična s kmetijskim gospodarstvom ter zaokrožena. V drugo skupino spadajo preostala polja z razdrobljeno posestno strukturo, v podskupino pa bi lahko uvrstili polja Gorenje, Stržišče, Buje in Žerovnica z najnižjimi vrednostmi indeksov K in SD, torej z najvišjo razdrobljenostjo in razpršenostjo posesti. Če na dendrogram (grafikon 9.7) dodamo še modus indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL), lahko razmejimo polja celkov ter vinogradniška polja. Za vsa ostala polja je modus IVPL v modusnem razredu 0,0–0,1. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 207 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.5 Pajkov diagram za indekse posestne razdrobljenosti ( K) in posestne razpršenosti ( SD) posesti za vse tipe polja Graph 9.5 Spider diagram for Real Property Fragmentation Index ( K) and Real Property Dispersion Index ( SD) by all fields O velikih zaokroženih posesti lahko govorimo, če so izpolnjeni vsaj trije pogoji; visok indeks K, hkrati visok indeks SD ter veliki PL. Na testnih poljih izpolnjujejo ta pogoj le polja celkov. Kadar imamo visok indeks K in visok indeks SD, PL pa so majhni (primer vinogradniških polj), so posesti zaokrožene, niso pa velike. Razdrobljenost polja lahko ugotavljamo s primerjavo vseh treh indeksov ( K, SD, IVPL). Polje je zelo razdrobljeno ob naslednjih kombinacijah indeksov: - veliko posesti z velikim SD in velikim K, veliko PL, IVPL majhen (primer Vinjole, Trška gora), - veliko posesti z nizkim K in SD, IVPL ni pomemben (primer Žerovnice, Buje, Gorenje, Stržišče). Hkrati se je izkazal pomemben tudi indeks povezanosti polja z naseljem ( P). Nižjo vrednost indeksa smo povezali z večjo razdrobljenostjo polja. Seveda moramo biti pri tej trditvi zelo previdni, saj je situacija lahko tudi obratna. Če je ob nizki vrednosti P preostanek polja v posesti enega posestnika, je lahko polje tudi nerazdrobljeno; primer Predoselj in Arje vasi (grafikon 9.3). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 208 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.6 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa posestne razdrobljenosti ( K) in indeksa posestne razpršenosti ( SD) Graph 9.6 Dendrogram of field classification based on statistical values of Real Property Fragmentation Index ( K) and Real Property Dispersion Index ( SD) Grafikon 9.7 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa posestne razdrobljenosti ( K), indeksa posestne razpršenosti ( SD) in modusa indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL) Graph 9.7 Dendrogram of field classification based on statistical values of Real Property Fragmentation Index ( K), Real Property Dispersion Index ( SD) and modus of Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 209 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.8 Pajkov diagram povezanosti polja z naseljem ( P) za vse tipe polja Graph 9.8 Spider diagram of connectivity between the field and the settlement ( P) by all fields S kombinacijo indeksov K, SD in IVPL lahko določamo posestno razdrobljenost kmetijskega gospodarstva ter tudi značilnost polja. Indeks P nam je v veliko pomoč, še posebej če imamo na razpolago podatke o naslovu lastnikov PL, kjer lastniki niso iz najbližjega naselja. 9.3 Pestrost rabe Na pajkovem diagramu (grafikon 8.4) so prikazane vrednosti Simpsonovega indeksa pestrosti rabe ( SIDI) in deleža prevladujoče rabe ( IDrmax). Višja vrednost SIDI pomeni večjo enakomernost razporeditve raznolikih rab v polju. Največjo enakomerno razporeditev opazimo pri Vinjolah, Trški gori in Sovjaku; to ob hkrati nizki vrednosti IDrmax pomeni, da nobena raba ni prevladujoča. Obratno nizka vrednost SIDI ob hkratni visoki vrednosti IDrmax kaže na prevlado ene rabe (Bele Vode, Kokra, Žerovnica). Če je vrednost SIDI približno 0,5, to kaže na podobno razporeditev dveh rab polja, IDr pa ne sme biti visok (približno 0,35). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 210 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.9 Pajkov diagram za indekse rabe za vse tipe polja Graph 9.9 Spider diagram for indices of land use by all fields Dendrogram (grafikon 9.10) razmejuje polja na podlagi treh spremenljivk rabe (preglednica 7.13): Simpsonov indeks pestrosti rabe ( SIDI), delež prevladujoče rabe ( IDrmax) ter vrsta prevladujoče rabe. Polja lahko razdelimo v dva značilna tipa; Trška gora, Vinjole in Sovjak izkazujejo veliko podobnost glede na vrednost SIDI kakor tudi prevladujoče rabe (vinogradi). Prav zaradi ene prevladujoče rabe (gozd) so v isto skupino združena polja celkov in Buje, četudi so rabe bolj razdrobljene pri Strojni in Pernicah ( SIDI = 0,2). Na podlagi rabe prostora lahko izmed vseh polj izločimo predvsem vinogradniška polja. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 211 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.10 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi vrednosti Simpsonovega indeksa pestrosti rabe ( SIDI), največjega deleža rabe ( IDrmax) ter glede na vrsto prevladujoče rabe Graph 9.10 Dendrogram of field classification based on the value of Simpson's Diversity Index ( SIDI), Use Proportion Index ( IDrmax) and the type of prevailing land use 9.4 Karakteristične vrednosti za izbrane tipe polj po indeksih V preglednici 8.1 smo zbrali karakteristične vrednosti indeksov za osnovne tipe polj. Praviloma smo vnesli vrednost modusa, kjer podajamo drugo vrednost, je to navedeno. Če je polje v preglednici prazno, karakteristične vrednosti ne moremo določiti. Na podlagi oblike parcel lahko razločujemo polja grud in celkov od ostalih polj. Po velikosti parcel in velikosti posestnih listov izstopajo le celki, zatorej jih lahko razmejimo od grud (grafikon 8.4). Po posestni razdrobljenosti in razpršenosti izstopajo polja celkov in vinogradniška polja (posesti niso razdrobljene in niso razpršene). Če nato upoštevamo še velikost posestnih listov, lahko razmejimo vinogradniška polja od celkov, ter ugotovimo, da so vinogradniška polja razdrobljena, medtem ko so polja celkov nerazdrobljena. Najmanjše razlikovanje med polji lahko opravimo na podlagi značilnosti rabe. Vsa polja imajo veliko število zelo nepravilnih zaplat. Izstopajo vinogradniška območja z največjo raznolikostjo rab (majhna vrednost IDrmax) ter njihovo enakomerno razporeditvijo ( SIDI blizu 1). Celki izstopajo po prevladujoči rabi gozda, medtem ko se na ostalih poljih prepletajo predvsem travniki in njive. Presenečeni smo bili, da so se z metodo hierarhičnega razvrščanja, na podlagi vseh indeksov, v zelo homogeno skupino oblikovala tudi polja sklenjenih prog (grafikon 9.11). Buje in Žerovnica lahko na podlagi vseh analiziranih indeksov kakor tudi na podlagi vizualne presoje Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 212 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ uvrstimo med sklenjene proge. Kleče in Podgora pa predvsem zaradi svojih kratkih prog kažeta bolj podobo delcev. Preglednica 9.1 Karakteristične vrednosti indeksov za vsa polja Table 9.1 Characteristic values of indices by all fields Indeksi za določanje Karakteristične vrednosti mediane osnovnih značilnosti Polja v Polja v Polja v Polja v Vinogradniška polja grudah delcih sklenjenih celkih polja progah Indeks oblike parcele 0,3–0,4 in 0,7–0,8 0,3–0,4 in 0,3–0,4 in 0,7–0,8 rcel ( IOP) 0,7–0,8 0,4–0,5 0,7–0,8 in Karakteristične vrednosti prevladujočega deleža IVP st pa Oblika Indeks velikosti 0,0–0,1 0,0–0,1 in 0,0–0,1 in 0,9–1,0 0,0–0,1 veliko parcele ( IVP) 0,9–1,0 0,3–0,5 Indeks posestne 0,6–0,7 0,9–1,0 0,9–1,0 t in razdrobljenosti ( K) nos t Indeks posestne 0,4–0,5 0,4–0,5 in 0,9–1,0 0,9–1,0 osn razpršenosti ( SD) 0,9–1,0 Indeks povezanosti 0,6–0,7 0,7–0,9 0,9–1,0 azdroblje polja z naseljem ( P) razprše tna r Karakteristične vrednosti prevladujočega deleža IVPL Indeks velikosti 0,9–1,0 0,0–0,1 Poses posestnih listov ( IVPL) Indeks oblike in Ne moremo podati karakterističnih vrednosti. velikosti zaplat ( IOVz) šenost Indeks razdrobljenosti Ne moremo podati karakterističnih vrednosti. rabe ( Kr) za prevladujočo rabo rabe Indeks deleža rabe v Ne moremo podati karakterističnih Prevladuje IDrmax < 0,35 polju ( IDr) vrednosti. ena raba – olikost in razprn gozd Raz Indeks SIDI Ne moremo podati karakterističnih vrednosti. SIDI > 0,75 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 213 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Grafikon 9.11 Dendrogram razvrstitve polj na podlagi statističnih vrednosti indeksa oblike parcel ( IOP), indeksa velikosti parcel ( IVP), posestne razdrobljenosti ( K), posestne razpršenosti ( SD), indeksa velikosti posestnih listov ( IVPL), Simpsonovega indeksa pestrosti rabe ( SIDI) in deleža prevladujoče rabe ( IDrmax) Graph 9.11 Dendrogram of field classification based on the statistical values of Parcel Shape Index ( IOP), Parcel Size Index ( IVP), Real Property Fragmentation Index ( K), Real Property Dispersion Index ( SD), Index of the Size of Cadastral Extracts ( IVPL), Simpson's Diversity Index ( SIDI), and Use Proportion Index ( IDrmax) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 214 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 215 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 10 POTRDITEV DELOVNE HIPOTEZE Prvotno zastavljeni cilj, da tipe poljske razdelitve opišemo le na podlagi oblike parcel, smo razširili ter določili tudi indekse za posestno razdrobljenost in razpršenost ter indekse za rabo polja. Razširitev prvotno zastavljenega cilja naloge je rezultate raziskovanja obogatila ter nam omogočila, da polje obravnavamo celovito. Ugotovitve kažejo, da lahko v celoti potrdimo vse tri zastavljene delovne hipoteze: Hipoteza št. 1: Parcelno obliko in parcelne vzorce je poleg uveljavljenega opisnega načina možno opisati tudi s številčnimi indeksi. Hipoteza št. 2: Indeksi omogočajo razločevanje tipov polja. Hipoteza št. 3: Indeksi omogočajo spremljanje sprememb v prostoru. Hipoteza št. 1: Parcelno obliko in parcelne vzorce je poleg uveljavljenega opisnega načina možno opisati tudi s številčnimi indeksi. Oblikovanje indeksov, še posebej za opisovanje vizualnih značilnosti, kot je oblika parcele, je zelo težavna naloga. Zastavljeni cilj, da obliko parcele pretvorimo v številčno vrednost, nam je uspel (poglavje 4). Zaznali smo sicer nekaj pomanjkljivosti indeksa (glej razpravo), vendar lahko v celoti potrdimo zastavljeno delovno hipotezo ter ugotovimo, da smo indeks oblike parcel ( IOP) oblikovali dovolj dobro, da lahko z njim opisujemo oblikovne značilnosti parcel ter na podlagi oblike parcel razločujemo tudi tipe poljske razdelitve (poljske vzorce). Hipoteza št. 2: Indeksi omogočajo razločevanje tipov polja. Že v začetku raziskovanja smo ugotovili, da na podlagi le ene značilnosti polja (ene skupine indeksov) težko medsebojno razločujemo polja. Z indeksom oblike parcel ( IOP) ne moremo potegniti ločnice med polji grud in celkov, če pa poznamo še indeks velikosti parcel ter indeksa posestne razdrobljenosti ( K) in posestne razpršenosti ( SD), je določitev tipa polja enoznačna. Z metodo hierarhičnega razvrščanja smo na podlagi vseh oblikovanih indeksov lahko razmejili različne tipe poljske razdelitve. Ugotovili smo, da je za nedvoumno razločevanje polj potreben nabor več indeksov , ki nam omogočajo lažjo določitev tipa poljskega vzorca. Hkrati smo ugotovili, da lahko poljske vzorce tudi razmejujemo oziroma na novo določamo. Opazili smo, da vrednosti vseh indeksov na vinogradniških poljih odstopajo od vrednosti za polja grud, delcev, sklenjenih prog in celkov. Prav zaradi tega menimo, da vinogradniška polja tvorijo svoj, od ostalih polj drugačen poljski vzorec, ter predlagamo, da se uvrstijo v svoj tip polja. Vključevanje teh polj bodisi v grude (grudaste delce) ali delce ni primerno, saj kažejo sebi lastne vizualne značilnosti. Na podlagi kombinacije izbranih indeksov (poglavje 9) lahko razmejujemo predvsem »čiste« poljske vzorce, predpostavljamo pa, da bi imeli več težav pri prehodnih tipih poljske razdelitve. Na to kažejo tudi nekatera testna polja (npr. Buje, Žerovnica), ki odstopajo od pričakovanih vrednosti indeksov za polja v delcih. Ilešič (1950) je Žerovnico uvrstil v jermene  ozke pravilne delce (Ilešič, 1950: 38, 42) in Buje v nepravilne jermenaste delce (Ilešič, 1950: 55). Na podlagi hierarhičnega razvrščanja se z našo analizo uvrščata v sklenjene proge. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 216 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Potrjujemo delovno hipotezo št. 2, celo več, menimo, da indeksi omogočajo ne samo razločevanje čistih poljskih vzorcev, temveč tudi določanje novih. Hipoteza št. 3: Indeksi omogočajo spremljanje sprememb v prostoru. Za izbrana polja smo izračunali indekse za dve različni časovni obdobji (poglavje 8). Prav vsi indeksi so pokazali spremembe, seveda pa so bile največje spremembe indeksov pri preoblikovanem (komasiranem) polju (Predoslje). Tudi če sprememb nismo vizualno zaznali (npr. sprememba velikosti in števila parcel pri Pernicah), je statistična obdelava podatkov pokazala na spremembe v dveh časovnih presekih. Sprememb posestne razdrobljenosti in razpršenosti ne moremo ugotavljati z vizualno primerjavo polj v dveh časovnih obdobjih, temveč spremembe zaznamo le z indeksi. Uporaba indeksov je zanesljivejša in uporabnejša metoda od vizualne primerjave dveh vzorcev, še posebej pa uporabna, kadar moramo primerjati veliko število vzorcev. Ugotavljamo tudi, da so poljski vzorci relativno stabilne oblike. Kljub spremembam (drobljenje parcel, spremembe posestne sestave) ohranjajo stabilno obliko. Prav zato lahko, le na podlagi spremljanja spreminjanja vrednosti indeksov v različnih časovnih presekih, zaznamo majhne, a včasih pomembne spremembe. V celoti potrjujemo delovno hipotezo št. 3. Menimo, da lahko nekatere spremembe v prostoru odkrijemo le s pomočjo indeksov. Zastavljene cilje smo v celoti dosegli ter potrdili vse tri delovne hipoteze. Odgovorili smo na večino zastavljenih delovnih vprašanj. Zaradi prevelikega obsega obstoječega raziskovanja nismo mogli preverjati metodologije in indeksov na drugih sestavinah prostora (npr. na območju poselitve) ter za druge namene (npr. določanje poselitvenih vzorcev). S tem pa smo nakazali tudi še neraziskana področja in odprli možnost za nadaljnje raziskave. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 217 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 11 RAZPRAVA IN SKLEPI Opisovanje oblikovnih značilnosti prostorskih elementov in opisovanje vzorcev, ki jih prostorski elementi tvorijo, se je v zadnjem desetletju močno razvilo. Praviloma avtorji v ta namen uporabljajo indekse, torej pretvorbo oblikovnih značilnosti elementa v številčno vrednost. Indeksi se medsebojno razlikujejo v odvisnosti od namena raziskovanja in znanstvenega področja. V Sloveniji nismo zasledili novejših ali poglobljenih raziskav za določanje indeksov, ki smo jih uporabili ali razvili v nalogi. Izhodiščno vedenje smo tako črpali iz tuje strokovne literature ter spoznanja uporabili in nadgradili z določitvijo indeksov, uporabnih za slovenske razmere in namen raziskovanja. Prav zato v prvem delu razprave želimo opozoriti na prednosti in slabosti posameznega oblikovanega indeksa, kar bi bila pomoč nadaljnjim uporabnikom, v drugem delu razprave pa se osredotočiti na ugotovitve ter usmeritve za delo v prihodnje. Indeks oblike parcel ( IOP) smo določili kot povprečno vrednost štirih, medsebojno neodvisnih enoparametričnih indeksov, izbranih na podlagi pregleda literature ter oblikovnih značilnosti parcel testnega območja Gorenja. Upoštevali smo tudi luknje v parcelah, česar pri avtorjih, ki so tudi določali indeks oblike parcel za različne raziskovalne namene (Touriño in sod. 2003; Aslan in sod. 2007; Amiama in sod. 2008; Zondonadi in sod. 2013; Demetriou 2014; Bielecka in Gasiorowski 2014), nismo zasledili. V Sloveniji imamo luknje v parcelah na območju grud, celkov in sklenjenih prog, zato menimo, da je to lastnost treba upoštevati. Oblikovanje indeksa oblike parcel ( IOP), ki upošteva tudi to oblikovno značilnost parcel, je nadgradnja obstoječih indeksov oblike parcel. Veliko avtorjev opisuje obliko parcel samo z indeksom kompaktnosti, a slabosti samo tega indeksa je podal že Demetriou (2013b). Hkrati ugotavljamo, da razen Demetriouja (2014) drugi avtorji ne opravijo standardizacije, pri čemer najvišjo vrednost indeksa pridobijo okrogle parcele. Menimo, da je standardizacija na referenčno obliko parcele nujna, pri čemer pa se lahko določitev referenčne parcele razlikuje v odvisnosti od namena raziskovanja. Za naše potrebe smo določili referenčno parcelo pravokotne oblike, z razmerjem stranic 1 : 2 (str. 4546). Izračun indeksa oblike parcel ( IOP) na testnem območju Gorenja je bil zadovoljiv (poglavje 4.9). Vendar se je nato na večjem vzorcu (vseh 22 polj) pokazalo, da z IOP težko razmejujemo dolge in ozke parcele od parcel nepravilnih oblik v grudah. Vrednost IOP je zelo podobna za zelo nepravilne parcele s številnimi zajedami ter dolge in ozke parcele Slika 11.1 Podobna vrednost indeksa oblike parcel ( IOP) za parcele različnih oblik Figure 11.1 Similar values of Parcel Shape Index ( IOP) for different shape characteristics Ker se ti dve obliki parcel praviloma ne pojavljata na istem tipu polja, to ni vplivalo na določanje in razmejevanje polj. Če bi želeli razmejiti tudi ti dve obliki parcel, bi bilo smiselno v IOP vključiti še enoparametrični indeks, ki bi določil lastnost zelo dolgih in ozkih parcel (jermenov). Kljub tej pomanjkljivosti je statistična analiza podatkov različnih tipov polj pokazala, da lahko z IOP medsebojno razlikujemo različne tipe polja. Vsekakor pa je ob tako veliki oblikovni pestrosti parcel, kot smo jo zasledili že na območju 22 polj, treba indeks še nadgrajevati. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 218 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Ugotavljamo, da je pretvorba oblikovnih značilnosti parcel v številčno vrednost široko uporabna za različne namene raziskovanja. V nalogi smo se osredotočili na parcele polja, in to predvsem zato, ker smo imeli podano značilno obliko parcel za posamezni tip poljske razdelitve. Potrditev delovne hipoteze št. 1 ter dobri rezultati analize na izbranih poljih pa nas napeljuje na možnost uporabe indeksa oblike parcel v poseljenem in tudi gozdnem prostoru ali za opisovanje drugih oblikovnih značilnosti prostora (npr. oblike administrativnih območij, topografske značilnosti prostora). Oblika parcel v polju je praviloma stabilna, kar je potrdila tudi analiza oblike parcel med stanjem danes in stanjem iz časa nastanka franciscejskega katastra. Opazne so spremembe števila parcel, oblikovna sprememba pa praviloma le, če so se parcele preoblikovale zaradi drugega namena (poselitve, komasacije). Tako lahko s spremljanjem spreminjanja oblike parcel, predvsem na stiku kmetijskega in poseljenega prostora, ugotavljamo trend urbanizacije. Tovrstne trende sta ugotovili tudi Irwin in Bockstael (2007). V vseh poljih številčno prevladujejo majhne parcele, praviloma do velikosti 0,3 ha. Zaradi velikega razpona velikosti parcel na vseh 22 poljih je bila določitev vrednostne funkcije za standardizacijo velikosti parcel zahtevna naloga. Rezultati vseh polj in enaka razporeditev vzorca (izrazita simetrija histogramov IVP v levo) je vzbudila pomisleke glede ustreznosti določitve spodnje in zgornje meje vrednostne funkcije. Nižanje spodnje meje vrednostne funkcije na območju polja skoraj ni smiselno, saj so že parcele velikosti 0,1 ha za polja majhne. Nižanje zgornje meje (3 ha) pa bi zelo povečalo frekvenco v najvišjem razredu, kar bi ponovno onemogočalo razlikovanje med vzorci. Menimo, da smo vse vrednostne funkcije za standardizacijo velikosti parcel, posestnih listov in posestnih kosov določili ustrezno. Hkrati pa opozarjamo, da bi bila ta funkcija drugačna, če bi proučevali parcele v poseljenem ali gozdnem prostoru. Praviloma so avtorji do sedaj razdrobljenost in razpršenost povezali v en indeks. V našem raziskovanju pa smo ločeno (z dvema indeksoma) raziskovali posestno razdrobljenost in posestno razpršenost (poglavje 5). Pearsonov koeficient korelacije med indeksoma posestne razdrobljenosti in posestne razpršenosti ni velik, kar kaže, da so lahko zelo razdrobljene posesti na površinsko majhnem območju ali obratno. Prav to potrjuje pravilnost naše odločitve. Indeksa smo lahko določili le za posesti z znano lokacijo kmetije (v najbližjem naselju). Ugotovitev, da smo pri nekaterih poljih našli le malo posesti z lokacijo kmetijskega gospodarstva v najbližjem naselju, je vodila v razvoj indeksa povezanosti polja z naseljem ( P). Ugotovili smo, da manjša povezanost polja z naseljem praviloma vpliva na večjo razdrobljenost polja. Tovrstni indeks pa ni pomemben le za analizo razdrobljenosti polja, temveč kaže predvsem na funkcijsko in socialno povezanost/nepovezanost med naseljem in obdajajočim poljem. Tako lahko na podlagi indeksov posestne razdrobljenosti, posestne razpršenosti in povezanosti polja z naseljem razvijemo širok razpon raziskovanj, ki bodo osvetlila odnos med vasjo in obdajajočim poljem ter stanje in trende na podeželju. Kljub pričakovanju, da bosta posestna razdrobljenost in razpršenost pokazali velike razlike med polji, se je to potrdilo le pri grudah, vinogradniških poljih in celkih. Grude izkazujejo veliko posestno razdrobljenost in razpršenost, celki in vinogradniška polja pa obratno veliko zaokroženost posesti. Predvsem pri poljih v sklenjenih progah smo ugotovili, da sta indeksa praviloma večja od pričakovanih vrednosti ter ne odražata prave podobe razpršenosti in razdrobljenosti polja, vzrok pa tiči v metodologiji dela. Dolge parcele (posestni kosi) imajo centroid zelo odmaknjen od kmetijskega gospodarstva, četudi je parcela (posestni kos) lahko blizu kmetije. To pomanjkljivost bi lahko odpravili, če bi določali razdalje od centroida kmetije do najbližje točke ali stranice parcele (posestnega kosa), kar pa je naloga nadaljnjega razvoja indeksov. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 219 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Presenetila nas je tudi ugotovitev, da so posestno zaokrožena vinogradniška območja, tj. obdelovane površine (vinogradi ali oljčniki), pogosto stični z lokacijo kmetije. Tovrstna ugotovitev sicer kaže podoben vzorec kot celki, vendar lahko na podlagi velikosti in števila posestnih listov v polju razmejimo vinogradniška območja od celkov. Prav tovrstna spoznanja v teku izdelave naloge so pripeljala do vzpostavitve dodatnih indeksov (indeks velikosti posestnih listov). Večanje nabora indeksov, potrebnih za opisovanje značilnosti polja, utrjuje spoznanje, da so polja, in z gotovostjo tudi drugi prostorski elementi, tako kompleksni, da jih ni mogoče natančno opisati z enim indeksom, še manj le na podlagi ene značilnosti. S tem se potrjuje tudi naše spoznanje, da je potreben širok nabor raznolikih, medsebojno neodvisnih indeksov za opisovanje različnih značilnosti prostorskih elementov. Na testnih poljih smo ugotovili, da se je posestna sestava v daljšem času sicer zelo spremenila (izjema so Pernice), vendar ostajajo na območju polja enaki vzorci posestne razdrobljenosti in razpršenosti (razen v primeru načrtne preureditve polja). Parcele spreminjajo lastništvo, posesti se večajo ali manjšajo, vendar se posest bistveno ne zaokrožuje. Menimo, da postaja proučevanje posestne razdrobljenosti in razpršenosti ponovno aktualno predvsem zaradi procesov usihanja manjših kmetov ter oblikovanja velikih posestnikov (Poročilo o kmetijstvu ..., 2015). Vpliv tovrstnih strukturnih sprememb se bo odražal v podobi polja, vplival na njegovo preoblikovanje ter tudi na razvoj podeželskih naselij in podeželja nasploh. Izhodišče, da se polja medsebojno razlikujejo tudi po raznolikosti vrste rabe in po prostorski zaokroženosti/razdrobljenosti rab, se je v nalogi delno potrdilo. Za določanje raznolikosti, prostorske razporeditve, oblikovnih značilnosti zaplat rabe prostora se uporabljajo metode in orodja krajinske metrike. S tovrstnega področja raziskovanja smo prevzeli indeks SIDI (Simpsonov indeks pestrosti rabe), v nasprotju z metodologijo dela v krajinarstvu, kjer se praviloma analizirajo rastrski podatki, pa smo ga za potrebe naloge izračunali iz vektorskih podatkov. Tovrstnega pristopa v tuji literaturi nismo zasledili. Za površinsko majhna območja obdelave z velikim številom površinsko majhnih zaplat je to gotovo primernejša metoda dela. Indeks je zelo uporaben ter dobro odseva stanje razporeditve rabe polja. V kombinaciji z indeksom največjega deleža rabe v polju ( IDrmax) ter indeksom oblike in velikosti zaplat ( IOVz), ki smo ju oblikovali na lastnih spoznanjih, pa lahko zelo natančno podamo značilnosti vegetacijske podobe polja. Indeksi krajinske metrike so široko uporabni, predvsem v slovenskem raziskovanju prostora pa jih še nismo vključili v analizo stanja in spremljanja prostora. Uporabni so tako v poseljenem kot neposeljenem prostoru. Natančne analize oblikovnih značilnosti tipov poljske razdelitve so pokazale, da po vseh indeksih izstopajo vinogradniška območja (testni primeri Vinjole, Sovjak, Trška gora), zato predlagamo uvrstitev vinogradniških območij v lasten tip polja. Seveda bi bilo tovrstna spoznanja smiselno pogledati še z zgodovinsko agrarnega vidika. Ugotovitev, da lahko z naborom indeksov ter njihovo statistično obdelavo polja opisujemo, jih medsebojno razmejujemo, določamo nove tipe ter spremljamo njihovo spreminjanje, je izvirni pristop v raziskovanju. Primerjava rab prostora v dveh časovnih presekih (ob nastanku franciscejskega katastra in danes) je pokazala, da se na vseh poljih povečuje raznolikost rab, večje zaplate se drobijo, mnogo je majhnih, nekompaktnih zaplat znotraj večjih zaokroženih območij ene vrste rabe. Krajinska pestrost je na območju polja mnogo večja danes kot v času nastanka franciscejskega katastra. To spoznanje nas je presenetilo. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 220 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Prav analiza občutljivosti indeksov v dveh časovnih presekih nas je utrdila v prepričanju, da je spremljanje stanja prostora mogoče le z indeksi. Menimo, da lahko oblikovane indekse vključimo v širši nabor kazalnikov spremljanja prostora, predvsem pa moramo sistem kazalnikov za opisovanje in spremljanje stanja prostora dopolnjevati in nadgrajevati. Žal v Sloveniji nimamo vzpostavljenega sistema in sistematičnega spremljanja stanja prostora, temelječega na naboru kazalnikov. Oblikovanje indeksov se je izkazalo zelo koristno za načrtovanje (avtomatizirano), izvajanje in vrednotenje agrarnih operacij (Demetriou, 2012; Demetriou, 2014; Oksanen, 2013). Tudi na polju Predoslje (agrarne operacije) opazimo večjo spremembo vrednosti indeksov, toda žal tudi v negativno smer (raba prostora). Iz časa nastanka franciscejskega katastra so na območju polja Predoslje prevladovale njive, danes pa je tudi velik delež trajnih travnikov. Menimo, da bi na območju agrarnih operacij lahko v opazovanje stanja prostora vključili tudi indekse, oblikovane v tej nalogi . Hkrati bi s primerjavo vrednosti indeksov pred in po izvedeni agrarni operaciji lahko vrednotili učinkovitost izvedbe agrarne operacije ter dosego zastavljenih ciljev, predvsem pa spremljali procese na komasacijskem območju. Pretvorba značilnosti elementov in vzorcev v številčne vrednosti omogoča obdelavo velike količine podatkov ter avtomatizacijo procesov. Kljub temu, da se v nalogi nismo spuščali v možnost izvedbe avtomatiziranih procesov, menimo, da zastavljena metodologija odpira pot v tej smeri, torej v smeri morebitnega razmejevanja poljskih ali drugih prostorskih vzorcev. Avtomatska obdelava podatkov bi omogočila kartiranje poljskih vzorcev ter primerjavo z naravnogeografskimi značilnostmi, kot so naklon, nadmorska višina, kakovost in vrsta prsti ipd., kar bi nadgradilo vedenje o prostoru. Izvirni prispevek doktorske naloge je predlagani pristop k proučevanju tipov poljske razdelitve in morebitnih drugih prostorskih pojavov s pomočjo indeksov. Pristop razpoznavanja in analiziranja prostorskih pojavov (oz. tipov poljske razdelitve) z merljivimi indeksi v nadaljevanju omogoča tudi njihovo razvrščanje z uveljavljenimi statističnimi metodami. Tovrstni pristop je izvirni prispevek k razvoju znanosti in stroke ter odpira novo področje za nadaljnje raziskave. Kot pomemben doprinos k razvoju znanosti in stroke navajamo tudi, da smo nekatere indekse oblikovali sami, v odvisnosti od namena naloge, ter nakazali pristop ter ključne rešitve za njihovo oblikovanje. Konkretni rezultati doktorske disertacije so razvidni v zaključnih poglavjih naloge, kjer smo na podlagi indeksov analizirali izbrana testna polja ter dokazali njihovo uporabno vrednost. Hierarhično razvrščanje na podlagi statističnih vrednosti indeksov za izbrana testna polja je pokazalo presenetljivo dobre rezultate. 22 testnih polj se je razvrstilo v pet različnih tipov polj. V svojo skupino so se uvrstila vinogradniška polja, ki se po vrednostih indeksov razlikujejo od polj grud, delcev, sklenjenih prog in celkov. Temeljni namen določanja poljskih vzorcev je razumevanje širših družbenih procesov. Polje je neposredno povezano z naseljem, v našem raziskovanju pa smo naselja (zaradi namena raziskovanja) izvzeli. Naselje smo vključili le pri določanju posestne razdrobljenosti in razpršenosti. Nadaljnje raziskovanje bi moralo biti usmerjeno v sočasno obravnavo naselja in polja ter v odkrivanje strukturnih in morfoloških vezi med njima. Spremembe polja so posledica preoblikovanja vasi in odsev širših družbenih sprememb. In obratno, tudi načrtno preoblikovanje polja (npr. ob komasacijah) lahko bistveno vpliva na strukturne spremembe v vasi. Predvsem pa menimo, da je za širše razumevanje prostora nujno poznavanje značilnosti in procesov, ki se dogajajo na mikro ravni. Raziskovanje v nalogi se dotika drobnih struktur (parcele, posestna struktura, zaplate rabe), te pa so gradniki širše podobe prostora. Ker spremembe drobnih struktur Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 221 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ zbledijo z večanjem razdalje opazovanja, so pogosto spregledane. A dejansko so prvi in pravi pokazatelj gospodarskih, demografskih, političnih, prostorskih in tudi globalizacijskih procesov. Prav zato opozarjamo, da je treba razvijati temeljne raziskave tudi na mikrostrukturah v prostoru, kar se je v zadnjih desetletjih opustilo. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 222 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ » Ta stran je namenoma prazna« Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 223 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 12 POVZETEK Proučevanje in določanje tipov poljske razdelitve v Sloveniji sega v prvo polovico preteklega stoletja, ko je Ilešič (1950) na podlagi preučevanja arhivskega gradiva franciscejskega katastra ter s pomočjo izvedenih predhodnih študij zgodovinarjev in geografov razvrstil polja, v odvisnosti od geneze nastanka ter vizualnih značilnosti, v štiri osnovne in štiri prehodne tipe poljske razdelitve. Predvsem čisti tipi poljske razdelitve odsevajo razpoznavne poljske vzorce, ki jih tvorijo značilne oblike in velikosti parcel, razdrobljenost in razpršenost posesti ter pestrost in prostorska razporeditev rab polja. Opisovanje značilnosti polja je enoznačno z merljivimi oziroma številčnimi vrednostmi (kazalniki oziroma indeksi). Določanje indeksov za opisovanje značilnosti polja z namenom določanja in razmejevanja različnih poljskih vzorcev ter preveritev možnosti spremljanja sprememb v polju je osrednje težišče doktorske disertacije. Določanje indeksov za opisovanje lastnosti polja temelji na pregledu znanstvene literature ter lastnih spoznanjih. Indekse lahko oblikujemo na ravni enote (npr. za opisovanje oblikovnih značilnosti parcele), na ravni razreda (npr. vse zaplate iste vrste rabe) ali na ravni območja (npr. pestrost rabe območja). Nekatere značilnosti lahko opazujemo le na ravni enote, druge le na ravni razreda ali območja. Neodvisno od ravni opazovanja imamo na vsaki ravni dve opazovanji. Prvo opazovanje predstavlja izračun indeksa (na ravni enote, razreda ali območja), drugo opazovanje pa statistična obdelava podatkov. Razporeditev vrednosti indeksa na ravni enote, razreda ali območja smo prikazali s kazalniki opisne statistike ter ponazorili z okvirji z ročaji. Vsi indeksi so v razponu od 0 do 1. Kjer indeksi niso bili v predpisanem razponu, smo uporabili eno od metod standardizacije (linearno standardizacijo ali metodo srednje vrednosti). Za opisovanje značilnosti oblik parcel smo razvili indeks oblike parcel ( IOP). Oblikovali smo ga kot aritmetično sredino štirih enoparametričnih indeksov, ki podajajo kompaktnost parcele, nazobčanost oboda parcele, število ogljišč parcele in značilnost geometrije (ali ima parcela luknjo). Ker je IOP neodvisen od velikosti parcele, smo razvili še indeks velikosti parcele ( IVP). Posestno razdrobljenost in razpršenost smo določili z indeksoma posestne razdrobljenosti ( K) in indeksom posestne razpršenosti ( SD). Indeksa smo določili na ravni posestva (razreda), in to le za tista posestva, kjer smo poznali lokacijo kmetije. Indeks posestne razdrobljenosti ( K) je odvisen od števila in velikosti posestnih kosov in njihove oddaljenosti od lokacije kmetije. Indeks posestne razpršenosti ( SD) izkazuje prostorsko razporeditev posestnih kosov okoli srednjega centra razpršenosti. Ugotovili smo, da je Pearsonov koeficient korelacije med K in SD blizu nič, kar kaže na to, da so posestva z velikim številom posestnih kosov lahko na zelo majhnem površinskem območju in obratno, zato je uporaba obeh indeksov smiselna. Pestrost in razporeditev rab prostora smo določili s Simpsonovim indeksom pestrosti rab ( SIDI), z največjim deležem rabe v polju ( IDrmax) in z indeksom oblike in velikosti zaplat ( IOVz). Vrednosti indeksov smo določili za izbranih 22 polj grud, delcev, sklenjenih prog in celkov v Sloveniji na podlagi podatkov iz leta 2015, za izbrana polja pa tudi iz časa nastanka franciscejskega katastra. Analiza dobljenih vrednosti indeksov ter statistična obdelava podatkov sta pokazali, da lahko z izbranimi indeksi opišemo značilnosti polja. Nizka vrednost indeksa IOP kaže na parcele nepravilnih oblik za polja v grudah in celkih. S poznavanjem indeksa velikosti parcel ( IVP) lahko razmejimo polja celkov in grud, saj so parcele na območju celkov večje od parcel na območju grud. Delci in polja na vinogradniških območjih imajo visoko vrednost IOP, kar kaže, da so parcele po obliki blizu Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 224 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ pravokotnika z razmerjem stranic 1 : 2. Celki in polja na vinogradniških območjih imajo visoko vrednost indeksov K in SD, torej je prisotna majhna posestna razdrobljenost in razpršenost. Na vseh ostalih poljih je posest močno razdrobljena in razpršena (nizka vrednost indeksov K in SD). Polja na vinogradniških območjih izstopajo po pestrosti rabe (indeks SIDI). Za posamezen tip poljske razdelitve smo določili značilne vrednosti vseh indeksov. Ugotovili smo, da ne moremo določiti značilnih vrednosti indeksov za vse tipe poljske razdelitve ter da težko le na podlagi enega indeksa določamo in razmejujemo polja. S poznavanjem več indeksov in njihovim kombiniranjem pa je to mogoče. To smo potrdili z metodo hierarhičnega razvrščanja, s katero so se testna polja, na podlagi kazalcev opisne statistike za vsak indeks, razvrstila v grude, delce, sklenjene proge in celke, v svojo skupino pa so se uvrstila polja na vinogradniških območjih. Zaradi odstopanja vrednosti indeksov za polja na vinogradniških območjih od ostalih tipov poljske razdelitve predlagamo, da se ta polja razvrstijo v svoj poljski vzorec. Primerjava indeksov v dveh časovnih obdobjih je potrdila uporabno vrednost indeksov za ugotavljanje sprememb v prostoru, kar bi bilo smiselno uporabiti pri stalnem spremljanju stanja prostora. Indeks SIDI pokaže na večje spremembe rabe prostora. Povečuje se pestrost rab ter razmerje deleža površin med rabami. Ohranjajo se oblikovne značilnosti parcel za posamezni tip poljske razdelitve. Na območju grud so tudi novonastale parcele imele praviloma zelo nepravilno obliko, na območju sklenjenih prog so novonastale parcele ohranile jermenasto obliko. Presenečeni smo bili, da se ohranjata posestna razdrobljenost in razpršenost. Lastništvo parcelam se sicer spreminja, vendar se ohranja vzorec razdrobljenosti in razpršenosti posesti. Stabilnost posestne razdrobljenosti in razpršenosti je največja na območju celkov. V razpravi smo opozorili na nekatere pomanjkljivosti indeksov in metode dela ter podali usmeritve za njihovo izboljšavo in možna področja uporabe. Indekse je smiselno nadgrajevati ter širiti njihov nabor. Raziskovanje se lahko razširi v poseljen in tudi gozdni prostor ter za druge namene uporabe, kot je spremljanje prehoda iz kmetijskega v poseljeni prostor. Indeksi omogočajo avtomatsko obdelavo množice podatkov ter zmanjšajo subjektivno presojo pri tipizacijah. Z doktorsko disertacijo smo nakazali možnost preučevanja značilnosti prostora s pomočjo številčnih indeksov. Osredotočeni smo bili na mikroraven (parcela, posest, zaplata rabe). Spremembe drobnih struktur zbledijo z večanjem razdalje opazovanja, zato so pogosto spregledane. A dejansko so prvi in pravi pokazatelj gospodarskih, demografskih, političnih, prostorskih in tudi globalizacijskih procesov. Prav zato opozarjamo, da je treba razvijati temeljne raziskave tudi na mikrostrukturah v prostoru, kar se je v zadnjih desetletjih opustilo. Želim si, da bi izsledki doktorske disertacije k temu pripomogli. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 225 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 13 SUMMARY The study and determination of types of arable land (i.e. field) division dates back to the first half of the 20th century, when Ilešič (1950), based on exploring historical archives concerning the Franciscan Cadastre and previous studies conducted by historians and geographers, classified fields as to their genesis and visual characteristics into four basic and four transitional types of field division. The basic types of field division, in particular, reflect distinguishable field patterns in terms of characteristic parcel shape and size, land fragmentation, land dispersion, and diversity and spatial distribution of land use. The description of characteristics of a field is unique when expressed in measurable, i.e. quantifiable values (indicators or indices). The determination of indices to describe field characteristics with the purpose of determining and classifying various field patterns and assessing the possibilities of monitoring land use changes is the focus of this doctoral dissertation. The determination of indices to describe field characteristics is based on a review of the scientific literature and on our own findings. The indices are derived either at the level of a unit (e.g. to describe the shape characteristics of a parcel), a class (e.g. all patches of the same land use), or an area (e.g. land use diversity in an area). Some characteristics can be observed only at the unit level, but not at the class level or area level, and vice versa. Independently of the level of observation, we deal with two types of observation on each level. The first observation is the calculation of the index (at the level of a unit, class, or an area), while the second observation concerns statistical data processing. The distribution of the index value at the level of a unit, a class, or an area was demonstrated using the indicators of descriptive statistics and the box-and-whiskers plot. All the indices are in the range of 0 to 1. Where the indices fell outside the prescribed range, we used one of the standardisation methods (linear standardisation or the mean value method). The Parcel Shape Index ( IOP) was developed to describe the characteristics of parcel shapes. It was derived as the arithmetic mean of four single-parameter indices providing information about parcel compactness, edge roughness, parcel vertices, and geometry characteristics (i.e. whether the parcel has a hole). As IOP is independent of the parcel size we also developed the Parcel Size Index ( IVP). Land fragmentation and land dispersion were determined using the Index of Land Fragmentation ( K) and the Index of Land Dispersion ( SD). The indices were determined at the level of an estate (class), i.e. only for those estates where the location of the farm holding was known to us. The Index of Land Fragmentation ( K) depends on the number and size of real estate units and their distance from the location of the holding. Index of Land Dispersion ( SD) expresses spatial distribution of real estate units around the mean centre of dispersion. The Pearson correlation coefficient between K and SD was found to be close to zero, indicating that estates with a high number of real estate units can be found in very small surface areas, and vice versa; therefore, the use of indices is meaningful. Land use diversity and distribution were determined using the Simpson’s Diversity Index ( SIDI), the maximum Use Proportion Index ( IDrmax), and the Index of Shape and Size of Patches ( IOVz). The values of the indices were determined for the selected 22 fields as irregular blocks, furlongs, continuous strips, and enclosures based on the 2015 data, and for selected fields also the data from the Franciscan Cadastre. The analysis of the obtained index values and statistical data processing showed that field characteristics are well described by the indices selected. The low IOP index points to irregularly shaped parcels as fields in irregular blocks and enclosures. By knowing the Parcel Size Index ( IVP), we are able to distinguish between fields as enclosures and fields as irregular blocks, Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 226 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ since parcels in areas with enclosures are larger than those in areas with irregular blocks. Furlongs and fields in winegrowing areas have a high IOP, which indicates that the shape of the parcels is close to the shape of a rectangle with a ratio of sides 1 : 2. Enclosures and fields in winegrowing areas have high K and SD indices, which means that the areas have low land fragmentation and land dispersion. In all other types of fields, land fragmentation and land dispersion are strong (low K and SD indices). Fields in winegrowing areas particularly stand out in terms of land use diversity ( SIDI index). For each type of field division, the characteristic values of all indices were determined. We found that we could not determine the characteristic indices for all types of field division and that it is difficult to determine or classify fields based on only one index. However, this is possible if we know and use more indices or combinations thereof. This was confirmed using the hierarchical clustering method to classify the test fields, based on the indicators of descriptive statistics for each index, into irregular blocks, furlongs, continuous strips, and enclosures and, as a separate group, the fields in winegrowing areas. Due to the deviation of the indices for fields in winegrowing areas from other types of arable land division, we propose that these fields are classified as a separate type. The comparison of indices in two time periods confirmed the practical application of the indices for identifying the changes in space, which could be reasonably used in the permanent monitoring of land use. SIDI index points to major changes in land use. Land use diversity and the ratio of land use proportion are increasing. Shape characteristics of parcels for the individual types of field division are preserved. In areas with irregular blocks, the new parcels were mainly irregularly shaped, too, and in the areas of continuous strips the new parcels preserved the shape of a strip. We were surprised to find that land fragmentation and land dispersion were preserved. Indeed, parcel ownership is changing, but land fragmentation and dispersion patterns are preserved. Land fragmentation and land dispersion stability are highest in areas with enclosures. In the discussion section, we drew attention to some deficiencies of the indices and working methods as well as provided guidelines for their improvement and fields of application. The indices can be upgraded and their number increased. This research could be further extended to examine urban and forest areas and for other purposes, such as monitoring the transition from agricultural to urban areas. The indices allow for an automated processing of a multitude of data and reduce subjective assessment concerning the classifications. This doctoral dissertation indicated the possibility of studying characteristics in space using numerical indices. We were focused on the micro level (parcel, estate, “patch” of land use). Changes in minor structures tend to fade away by increasing the observation distance, so they are often overlooked. But, in fact, they are the first real indicator of economic, demographic, political, spatial, and also globalisation processes. This is why we stress that basic research should be conducted on spatial micro structures as well, which is something that has been abandoned in recent decades. I hope that the findings of this doctoral dissertation will have important implications in this respect. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 227 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ LITERATURA IN VIRI Aasmäe, K., Maasikamäe, S. 2014. Internal fragmantation of agricultural parcels. Research for rural development 2: 278–282. Amiama, C., Bueno, J., Alvarez, C. J. 2008. Influence of the physical parameters of fields and the crop yield on the effective field capacity of a self-propelled forage harvester. Biosystems Engineering 100, 2: 198–205. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2008.03.004 Anko, B. 1980. Krajinskoekološki pomen celkov v slovenski gozdnati krajini na primeru Kobanskega. Ljubljana. Inštitut za gozdno in lesno gospodarstvo pri Biotehniški fakulteti Univerze Edvarda Kardelja v Ljubljani. Raziskovalno poročilo: 143 str. Angel, S., Parent, J., and Civco, D. L. 2010. Ten compactness properties of circles: measuring shape in geography. Canadian Geographer-Geographe Canadien 54, 4: 441–461. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1541-0064.2009.00304.x Antrop, M. 2005. Why landscapes of the past are important for the future. Landscape and Urban Planning 70, 1–2: 21–34. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2003.10.002 Arnold, S., Kosztra, B., Banko, G., Smith, G., Hazeu, G., Bock, M., Valcarcel Sanz, N. 2014. The EAGLE concept – A vision of a future European Land Monitoring Framework. http://sia.eionet.europa.eu/EAGLE/Outcomes/EARSeL-Symposium-2013_10_2_EAGLE- concept_Arnold-et-al.pdf (Pridobljeno: 10. 5. 2014.) Aslan, T., Gundogdu, K., Arici, I. 2007. Some metric indices for the assessment of land consolidation projects. Pakistan Journal of Biological Sciences 10, 9: 1390–1397. http://scialert.net/qredirect.php?doi=pjbs.2007.1390.1397&linkid=pdf (Pridobljeno: 12. 4. 2015.) Austin, O. C., Ulunma, A. C., Sulaiman, J. 2012. Exploring the Link between Land Fragmentation and Agricultural Productivity. International Journal of Agriculture and Forestry 2, 1: 30–34. Ažman Momirski, L., Kladnik, D. 2009. Preobrazba podeželske kulturne pokrajine v Sloveniji. Ljubljana, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU: 162 str. Bain, D., Brush, G. S. 2004. Placing the pieces: Reconstructing the original property mosaic in a warrant and patent watershed, Landscape Ecology 19: 843–856. Ballard, D. H. 1981. Generalization the Hough Transform to Detect Arbitrary Shapes. Pattern Recognition 13: 111–122. Bastič, M. 2006. Metode raziskovanja. Maribor, Univerza v Mariboru. Ekonomsko poslovna fakulteta Maribor: 51 str. http://shrani.si/f/2J/WJ/1HkYy8qF/file.pdf (Pridobljeno: 6. 5. 2015.) Batty, M., Longley P. 1994. Fractal Cities: A Geometry of Form and Function. Academic Press, San Diego, CA and London. http://www.fractalcities.org/ (Pridobljeno: 12. 12. 2015.) Beinat, E. 1997. Value functions for environmental management. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 228 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Belec, B. 1981. Prostorska preobrazba slovenskih pokrajin pod vplivom posebnih kultur. Geographica Slovenica 12: 50–61. Belec, B. 1986. Changes of the systems of the traditional field division and the influence of agrarian and demographic factors on the dismemberment of the land in Slovenia. Warszawa, The fourth Polish-Yugoslav seminar socio-economic problems of rural development. 1–8. Belec, B. 1989a. Korelacija med stopnjo zemljiške razdrobljenosti in socioekonomskimi strukturami z vidika sistemov poljske razdelitve na Slovenskem (Jugoslavija). Jugoslovansko agrarnogeografski simpozijum. Vršac, Savez geografskih društava Jugoslavije: društvo geografov Vojvodine. Belec, B. 1989b. Ugotavljanje stopnje razdrobljenosti kmetijskih zemljišč v različnih sistemih poljske razdelitve v Sloveniji. Dela 6: 64–72. http://www.dlib.si/?URN=URN:NBN:SI:DOC-7EH8O9R1 (Pridobljeno: 15. 12. 2015) Belec, B. 1990. Land use typological characheristics of rural areas in Slovenia: on the example of NE Sub-Pannonian region. Geographica Iugoslavica 12: 11–17. Bell, K. P., Irwin, E.G. 2002. Spatially explicite micro-level modelling of land use change at the rural-urban interface. Agricultural Economics 27: 217–232. Bentley, J. W. 1987. Economic and Ecological Approaches to Land Fragmentation: In Defense of a Much Maligned Phenomenon. Annual Review of Anthropology 16: 31–67. Blaznik, P. 1970. Gospodarska in družbena zgodovina Slovencev. Poljska razdelitev. Ljubljana, Inštitut za zgodovino SAZU: 185–196. Blaznik, P. 1975. Bitnje in Franciscejski kataster. Loški razgledi 22: 83–93. http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:DOC- 2VMAGZ23/?query=%27keywords%3dBitnje%27&pageSize=25 (Pridobljeno: 12. 7. 2013.) Bole, D., Petek, F., Ravbar, M., Repolusk, P., Topole, M. 2007. Spremembe pozidanih zemljišč v slovenskih podeželskih naseljih. Ljubljana, Georitem 5. ZRC SAZU: 148 str. Bole, D. 2015. Spreminjanje prometne rabe zemljišč v Sloveniji. Ljubljana, Georitem 25. ZRC SAZU: 74 str. Bottema, M. J. 2000. Circularity of objects in images. Istanbul , International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing: 2247–2250. Boyce, R., Clark, W. 1964. The Concept of Shape in Geography. Geographical Review 54, 4: 561– 572. Brinkhoff, T., Kriegel, H. P., Schneider, R., Braun, A. 1998. Measuring the Complexity of Polygonal Objects. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.73.1045&rep=rep1&type=pdf. (Pridobljeno: 30. 10. 2015.) Brorsen, B. W., Doye, D., Neal, K. B. 2015. Agricultural land and the small parcel size premium puzzle. Land Economist 91, 3: 572–585. Brown, D. G., Pijanowski, B. C., Duh, J. D. 2000. Modelling the relationships between land use and land cover on private lands in the Upper Midwest, USA, Journal of Environmental Management 59: 247–263. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 229 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Burton, E. 2000. The compact city: just or just compact? A preliminary analysis. Urban Studies 37, 11: 1969–2006 Bunge, W. 1966. Theoretical Geography. Lund, C. W. K. Gleerup Publishers. Chan, A. H. S., So, D. K. T. 2006. Measurement and quantification of visual lobe shape characteristics. International Journal of Industrial Ergonomics 36: 541–552. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ergon.2005.10.005 Chaudhuri, D. 2013. Global Countur and Region Based Shape Analysisi and Similarity Measures. Defenc Scienece Journal 63, 1: 78–88. DOI: http://dx.doi.org/10.14429/dsj.63.3767 Clark, J. K., Mc Chesney, R., Munroe, D., Irwin, E. G. 2009. Spatial characteristics of exurban settlement pattern in the United States. Landscape and Urban Planning 90, 3–4. 178–188. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2008.11.002 Coelho, C., Pinto, P. A., Silva, M. 2001. A systems approach for the estimation of the effects of land consolidation projects (LCPs): A module and its application. Agricultural Systems 68, 3: 179–195. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0308-521X(00)00061-5 Comber, A. J., Birnie, R. V., Hodgson, M. 2003. A retrospective analysis of land cover change using polygon shape index. Global Ecology and Biogeography12, 3. 207–215. http://www.jstor.org/stable/3697503 (Pridobljeno: 5. 11. 2015) Comer, D., Greene, J. S. 2015. The development and application of a land use diversity index for Oklahoma City, OK. Applied Geography 60: 46–57. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.02.015 Cunder, T., Rednek, M., Zagorc, B. 2007. Vrednotenje težavnostnih razmer v območjih z omejenimi dejavniki za kmetijsko dejavnost. Zbornik Slovensko kmetijstvo in podeželje v Evropi, ki se širi in spreminja. Društvo agrarnih ekonomistov Slovenije. Ljubljana. http://www.daes.si/Konf07/Cunder%20s%20sod%20DAES.pdf (Pridobljeno: 10.11. 2015.) Čuček, I. 1979. Instrukcija za izvršitev deželne izmere za namen splošnega katastra (1824). Skrajšan prevod. Ljubljana, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo: 29 str. Čuček Kumelj, M. 1983. Uporaba starih topografskih načrtov in kart pri različnih študijsh razvoja pokrajine, naselij itd. Ljubljana. Fakulteta za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo, VTOZD GG: 40 str. Dalla Valle, S., Ogorelec, B. 1987. Bitnje in Žabnica (prostorsko spreminjanje vasi). Kronika, Ljubljana. 35, 3: 177–182. http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:DOC- MIL9PXNC/?query=%27keywords%3dBitnje%27&pageSize=25 (Pridobljeno: 12. 7. 2013.) Demetriou, D., Stillwell, J., See, L. 2012. Land consolidation in Cyprus: Why is an integrated planning and decision support system required? Land Use Policy 29, 1: 131–142. Demetriou, D. 2013. LACONISS: A Land Consolidation Integrated Support System for planning and decision making. zfv, Journal of Geodesy, Geoinformation and Land Management 2: 119– 131. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 230 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Demetriou, D., See, L. Stillwell, J. 2013a. A spatial genetic algorithm for automating land partitioning. International Journal of Geographical Information Science 27, 12: 2391–2409. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2013.819977 Demetriou, D., See, L., Stillwell, J. 2013b. A Parcel Shape Index for Use in Land Consolidation Planning. Transactions in GIS. 17, 6: 861–882. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9671.2012.01371.x. Demetriou, D., See, L., Stillwell, J. 2013c. A new methodology for measuring land fragmentation. Computer, Environment and Urban Systems. 39: 71–80. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2013.02.001 Demetriou, D. 2014. The development of an Integrated Planning and Decision Support System (IPDSS) for Land Consolidation. Springer. Switzerland: 338 p. Diggle, P. J. 2003. Statistical Analysis of Spatial Point Patterns (second edition). London, Edward Arnold: 159 p. Digitalna pedološka karta 2007. Digitalna pedološka karta merila 1 : 250.000. Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano, Ljubljana. http://rkg.gov.si/ (Pridobljeno: 6. 5. 2015.) Donnelly, S., Evans, T. P. 2008. Characterizing spatial patterns of land ownership at the parcel level in south-central Indiana, 1928-1997. Landscape and Urban Planning 84, 3–4: 230–240. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2007.08.004 Drobne, S., Turk, G. 2002. Statistika vaje. Ljubljana, Univerza v Ljubljani. Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo: 65 str. Duda, R., Hart, P. E. 1972. Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures. Communications of the ACM. 15: 11–15. Durjava, M. 1986. Načela oblikovanja slovenskih kmečkih naselij in ljudske arhitekture. Ljubljana. Društvo arhitektov Ljubljana. Mladinska knjiga: 107 str. Eason, P. 1992. Optimization of territory shape in heterogeneous habitats – a field-study of the red-capped cardinal (Paroaria-Gularis). Journal of Animal Ecology 61, 2: 411–424. Ehler, G. B., Cowen, D. J., Mackey, H. E. jr. 1996. Development of a Shape Fitting Tool for Site Evaluation. 7th International symposium on spatial data handling. http://www.oicrf.org/document.asp?ID=13583 (Pridobljeno: 12. 5. 2015.) Ellis, E. 2010. Land-use and land-cover change. Encyclopedia of Earth. http://www.eoearth.org/view/article/51cbee4f7896bb431f696e7b/ (Pridobljeno: 14. 1. 2014.) Evans, J. D. 1996. Straightforward statistics for the behavioral sciences. Pacific Grove, CA. Berklay Cole Publishing. Evidenca dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč (EDRKGZ). 2015 Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano RS. http://rkg.gov.si/ (Pridobljeno: 15. 10. 2015). Fialkowski, M., Bitner, A. 2008. Universal rules for fragmentation of land by humans. Landscape Ecology 23: 1013–1022. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10980-008-9268-x Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 231 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Fikfak, A. 2008. Naselbinska kultura slovenskega podeželja – Goriška brda. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za arhitekturo. Fister, P., Boh-Pečnik, N., Deu, Ž., Kavčič, M., Lah, L. 1993. Glosar arhitekturne tipologije. Ljubljana, Zavod za prostorsko planiranje, MOP RS: 144 str. Foški, M. 2000. Komasacija stavbnih zemljišč kot sredstvo za realizacijo prostorskih planov. Magistrska naloga. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo. 130 str. Foški, M. 2016. Pomanjkljivosti podatkov dejanske rabe kmetijskih in gozdnih zemljišč za potrebe spremljanja stanja prostora. Acta geographica Slovenica 58–1: DOI: http://dx.doi.org/10.3986/AGS.1805 Frolov, Y. S. 1975. Measuring shape of geographical phenomen – history of issues. Soviet Geography Review and Translation 16, 10: 676–687. Gabrijelčič, P. 1985. Urejanje in varstvo kulturne krajine. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo: 457 str. Gabrijelčič, P., Fikfak, A. 2002. Rurizem in ruralna arhitektura. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za arhitekturo: 162 str. Gabrijelčič, P., Fikfak, A., Zavodnik Lamovšek, A. 1996. Regionalna planerska delavnica v Posavju. B3, Razvoj in urejanje podeželskih naselij. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za arhitekturo: 15 str. Gabrovec, M., Kladnik, D. 1997. Some new aspects of land use in Slovenia. Geografski zbornik 37: 64 str. Gams, I. 1976. Osnove pokrajinske ekologije. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo: 175 str. Glossary of Statistical Terms 2015. http://www.stat.berkeley.edu/~stark/SticiGui/Text/gloss.htm (Pridobljeno: 10. 10. 2015.) Gibbs, J. P. 1961. A Method for Comparing the Spatial Shapes of Urban Units. In Urban Research Methods, N.Y., Princton: 60–106. Gibbs, J. P. 1998. Distribution of woodland amphibians along a forest fragmantation gradient. Landscape Ecology. 13: 263–268. Gonzalez, X. P., Alvarez, C. J., Crecente, R. 2004. Evaluation of land distributions with joint regard to plot size and shape. Agricultural Systems 82, 1: 31–43. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2003.10.009 Gonzalez, X. P., Marey, M. F., Álvarez, C. J. 2007. Evaluation of productive rural land patterns with joint regard to the size, shape and dispersion of plots. Agricultural Systems 92, 1–3: 52–62. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2006.02.008 Gosar, L. 1978. Prispevek k preučevanju razdrobljenosti posesti. Geografski vestnik, Ljubljana: 95– 112. Vidic, N. J., Prus, T., Grčman, H., Zupan, M., Lisec, A., Kralj, T., Vrščaj, B., Rupreht, J., Šporar, M., Suhadolc, M., Mihelič, R., Lobnik, F. 2015. Grčman, H., Vidic, N. J., Zupan, M., Lobnik, F., Jones, A., Montanarella, L. (ur.). Tla Slovenije s pedološko karto v merilu 1 : 250 000. Evropska komisija, skupni raziskovalni center (JRC). Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 232 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ http://soil.bf.uni-lj.si/projekti/pdf/atlas_final_2015_reduced.pdf (Pridobljeno 9. 4. 2016.) Gutzwiller, K. J., Anderson, S. H. 1992. Interception of moving organisms: influences of patch shape, size and orientation on community structure. Landscape Ecology 6, 4: 293–303. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/BF00129707 Hall, P. 1997. The future of the metropolis and its form. Regional Studies. 31: 211–220. Hartvigsen, M. 2014. Land reform and land fragmentation in Central and Eastern Europe. Land Use Policy 36: 330–341. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.landusepol.2013.08.016 Hidding, M. C., Teunissen, A. T. J. 2002. Beyond fragmentation: new concepts for urban-rural development. Landscape and Urban Planning 58: 297–308. Hovenbitzer, M., Emig, F., Wende, C., Arnold, S., Bock, M., Feigenspan, S. 2014. Digital land cover model for Germany – DLM-DE. Land use and land cover mapping in Europe. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-7969-3 Igbozurike, M. U. 1974. Land tenure, social relations and the analysis of spatial discontinuity. Area 6: 132–167. Ilešič, S. 1950. Sistem poljske razdelitve na Slovenskem. Ljubljana, Inštitut za geografijo SAZU: 108 str. Illian, J., Penttinen A., Stoyan, H., Stoyan, D. 2008. Statistical Analysis and Modelling of Spatial Point Patterns. England, Wiley in Sons. Iivarinen, J., Peura, M., Särelä, J., Visa, A. 1997. Comparison of Combined Shape Descriptors for Irregular Objects. Esex. British Machine. Vision Conference 1, 10. http://www.bmva.org/bmvc/1997/papers/062/bmvc97.htm (Pridobljeno: 10. 8. 2015.) INSPIRE 2013a. D2.8.II.2 Data specification on land cover – technical guidelines, ver. 3.0. http://inspire.ec.europa.eu/index.cfm/pageid/2 (Pridobljeno: 10. 9. 2014.) INSPIRE 2013b. D2.8.III.4 Data specification on land use – technical guidelines, ver. 3.0. http://inspire.ec.europa.eu/index.cfm/pageid/2 (Pridobljeno: 10. 9. 2014.) Internet 1: http://www.journals.elsevier.com/pattern-recognition/ (Pridobljeno: 5. 3. 2015.) Internet 2: http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html (Pridobljeno: 5. 3. 2015.) Internet 3: Encyclopaedia Britannica: https://www.britannica.com/science/patch-dynamics/images-videos/A-forest-patch-nested-within-a-landscape-mosaic/188065 (Pridobljeno: 5. 2. 2016.) Interpretacijski ključ 6.0 2013. Ljubljana, Ministrstvo za kmetijstvo gozdarstvo in prehrano, direktorat za kmetijstvo. Irwin, E. G., Bockstael, N. E. 2004. Land use externalities, open space preservation and urban sprawl. Regional Science and Urban Economics.34: 705–725. DOI: http://dx.doi.org/10.1006/j.regsciurbeco.2004.03.002 Irwin, E. G., Bockstael, N. E. 2007. The evolution of urban sprawl: Evidence of spatial heterogenity and increasing land fragmentation. The national Academy of Sciences of the USA (PNAS).104, 52: 20672–20677. www.pnas.org_cgi_doi_10.1073_pnas.0705527105 (Pridobljeno: 10. 12. 2015.) Irwin, E. G., Geoghegan, J. 2001. Theory, data, methods: developing spatially explicite economic Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 233 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ models of land use change. Agriculture, Ecosystems and Environment. 85: 7–23. Jabareen, Y. R. 2006. Sustainable urban forms: their typologies, models, and concepts. Journal of Planing Education Research. 26: 38–52. Januszewski, J. 1968. Index of Land Consolidation as a Criterion of the Degree of concentration. Geographica Polonica 14: 291–298. Jenks, M. Burgess, R. 2000. Compact Cities: Sustainable urban forms for developing countries. Routledge. Jia, L., Petrick, M. 2013. How does land fragmentation affect off-farm labor supply: panel data evidence from China. Agricultural Economics 1, 1: 45 str. King, R., Burton, S. 1982. Land fragmentation: notes on a fundamental rural spatial problem. Progress in Human Geography 6, 4: 475–494. http://phg.sagepub.com/ (Pridobljeno: 21. 12. 2014) Kladnik, D. 1978. Problematika zemljiške razdrobljenosti v SR Sloveniji. Zbornik XII kongresa geografa Jugoslavije. Kladnik, D. 1985. Značilnost zemljiške strukture v SRS. Maribor, Geographica Iugoslavia. 223–227. Kladnik, D. 1989. Problematika zemljiške strukture v Sloveniji. Urejanje prostora 1. Zbornik. Ljubljana, Urbanistični inštitut Republike Slovenije. 75–85. Kladnik, D. 1998. Kolonizacija; sistemi poljske razdelitve. Geografski atlas Slovenije. Država v prostoru in času. Ljubljana, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU: 288–294. Kladnik, D. 1999. Leksikon geografije podeželja. Ljubljana, Inštitut za geografijo: 318 str. Kladnik, D., Natek, M., Bat, M. 1988. Vrednotenje naravnega potenciala z vidika kmetijskega pridelovanja. Elaborat. Ljubljana, Inštitut za geografijo Univerze Edvarda Kardelja Ljubljana: 172 str. Kladnik, D., Lovrenčak, F., Oražen Adamič, M. 2005. Geografski terminološki slovar. Ljubljana, Založba ZRC, ZRC SAZU: 451 str. https://books.google.si/books?printsec=frontcover&id=9axtAAAAMAAJ#v=onepage&q& f=false (Pridobljeno: 6. 8. 2015.) Kladnik, D., Petek, F. 2007. Kmetijstvo in spreminjanje rabe tal na Ljubljanskem polju. Geografski vestnik 79, 2: 25–40. Košmelj, K. 2007. Uporabna statistika. 2. dopolnjena izdaja. Ljubljana, Biotehniška fakulteta. http://www.bf.uni-lj.si/fileadmin/groups/2721/Uporabna_statistika_okt_2007/ Uporabna_statistika_01.pdf (Pridobljeno: 6. 5. 2015.) Krausmann, F., Haberl, H., Schulz, N. B., Erb, K-H., Darge, E., Gaube, V. 2003. Land-use change and socio-economic metabolism in Austria – part I: driving forces of land-use change: 1950– 1995, Land use Policy 20: 1–20. Krevs, M. 2004. Spreminjanje urbane rabe tal v Ljubljani. Dela 22, 5: 55–65. DOI: http://dx.doi.org/10.4312/DELA.22.5.55-65 Krummel, J. R, Gardner, R. H., Sugihara, G., O'Neill, R. V. O., Coleman, P. R. 1987. Landscape patterns in a disturbed environment. Oikos, 48. http://www.jstor.org/stable/3565520?seq=1#page_scan_tab_contents (Pridobljeno: 14. 10. 2015.) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 234 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Lapuh Bele, J. 2010. Poslovna matematika s statistiko. Konzorcij višjih strokovnih šol za izvedbo projekta IMPLETUM. Zavod IRC, Ljubljana. http://www.mizs.gov.si/fileadmin/mizs.gov.si/pageuploads/podrocje/vs/Gradiva_ESS/Impl etum/IMPLETUM_60EKONOMIST_Posl_matematika_Lapuh.pdf (Pridobljeno: 10. 9. 2015.) Landau, B., Smith, L.B., Jones, S.S. 1988. The importance of shape in early lexical learning. Cognitive Development 3, 3. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0885-2014(88)90014-7 Latruffe, L., Piet L. 2013. Does land fragmentation affect farm performance? A case study from Brittany. Factor Markets Working Paper 40: 24 str. http://www.factormarkets.eu/content/does-land-fragmentation-affect-farm-performance-case-study-brittany. (Pridobljeno:7. 9. 2015.) Lee, D., Sallee, T. 1970. A Method of Measuring Shape. Geographical Review 60, 4: 555–563. Lee, D., Sallee, T. 1974. Theoretical patterns of farm shape and central place location. Journal of Regional Science 14, 3: 423–430. Li, Y. K., Nigh, T. 2011. GIS-based prioritization of private land parcels for biodiversity conservation. A case study from the Current and Eleven Point Conservation Opportunity Areas, Missouri. Applied Geography 31: 98–107. Li, W., Goodchild, M. F., Church, R. 2013. An efficient measure of compactness for two-dimensional shapes and its application in regionalization problems. International Journal of Geographical Information Science 27, 6: 1227–1250. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2012.752093 Libecap, G., Lueck, D. 2009. The demarcation of land and the role of coordinating institutions. The National Bureau of Economic Research. Working Papers Series. Working Paper 14942. http://www.nber.org/papers/w14942.pdf (Pridobljeno: 7. 3. 2016.) Lisec, A., Primožič, T., Pintar, M., Bovha, D., Ferlan, M., Prosen, A., Šumrada, R., Čeh, M., Drobne, S. 2013a. Analiza stanja ter izzivi na področju komasacije kmetijskih zemljišč v Sloveniji. Geodetski vestnik. 57, 4: 673–690. http://www.geodetski-vestnik.com/images/57/4/gv57-4_lisec.pdf (Pridobljeno: 10. 6. 2015.) Lisec, A., Pišek, J., Drobne, S. 2013b. Suitability analysis of land use records of agricultural and forest land for detecting land use change on the case of the Pomurska statistical region. Acta Geographica Slovenica 53, 1:71–90. DOI: http://dx.doi.org/10.3986/AGS53104 Lisec, A., Primožič, T., Punčuh, B. 2015. Izzivi dejavnosti preurejanja zemljiških parcel v slovenskem kmetijskem prostoru. Novo mesto. Proceedings of the 9th International Conference on Logistics in Agriculture 2015. Liu, Y., Jiao, L., Liu, Y. 2011. Analyzing the effects of scale and land use pattern metrics on land use database. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 13, 3: 346–356. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2011.01.002 Lo, C. P. 1980. Changes in the Shapes of Chinese Cities. Professional Geographer. 173–183. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 235 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Lo Papa, G., Palermo V., Dazzi, C. 2011. Is land-use change a cause of loss of pedodiversity? The case of the Mazzarrone study area, Sicily. Geomorphology 135: 332–342. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.02.015 Lord, E. A., Wilson, C. B. 1984. The Mathematical Description of Shape and Form. West Sussex, England. Malczewski, J. 1999. GIS and Multicriterial Decision Analysis. Wiley and Sons, ZDA. 391 str. Malczewski, J. 2011. Local weighted linear combination. Transactions in GIS 15, 4. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9671.2011.01275.x MacEachren, A. 1985. Compactness of Geographic Shape: comparison and evaluation of measures. Geografiska Annaler. Series B, Human Geography 67, 1: 53–67. Marušič, I. 1983. Poti k razreševanju kompleksnosti krajinskega prostora in varovanje kmetijske zemlje. Posvet Razvojni vidiki rabe in varstva kmetijskega prostora. Zbornik. Ljubljana, Biotehniška fakulteta Univerze Edvarda Kardelja Ljubljana: 59–76. McGarigal, K., Marks, B. J. 1995. FRAGSTATS: Spatial Pattern Analysis Program for Quantifying Landscape Structure. Washington, D.C., U.S. Department of Agriculture, Forest. Service, General Technical Report No PNW-GTR-351. McGarigal, K. 2002. Landscape pattern metrics. http://www.umass.edu/landeco/pubs/mcgarigal.2002.pdf (Pridobljeno: 20. 12. 2015.) McGarigal, K. 2015. FRAGSTATS HELP. Amherst, University of Massachusetts: 182 str. Medda, F., Nijkamp, P., Rietveld, P. 1998. Recognition and Classification of Urban Shapes. Geographical Analysis 30, 3: 304–314. Medved, J. 1970. Spremembe v izrabi zemljišča in preslojevanje kmečkega prebivalstva v Sloveniji v zadnjih dveh desetletjih. Geografski vestnik 42: 3–30. Medved, J. 1972. O geografskem proučevanju slovenske podeželske pokrajine. Geografski vestnik 44: 91–113. Meyer, C. B., Miller, S. L. 2002. Use of Fragmented Landscapes by Marbled Murrelets for Nesting in Southern Oregon. Conservation Biology. 16, 3: 755–766. Miller, V. C. 1953. A quantitative geomorphic study of the drainage basin characteristics in the Clinch Mountain area, Virginia and Tennessee. Technical Report 3. New York, Columbia University Department of Geology. Miličić, V., Udovč, A. 2012. Uporabnost prostorskih podatkov kmetijskega sektorja za analize sprememb rabe kmetijskih zemljišč na primeru izbranega območja varovanj narave v Sloveniji. Geodetski vestnik 56, 1: 83–104. DOI: http://dx.doi.org /10.15292/geodetski-vestnik.2012.01.083-104 Mlinar, Z. 1986. Protislovja družbenega razvoja: osamosvajanje in podružbljanje. Ljubljana. Delavska enotnost: 420 str. Moellering, H., J. Raper A. 1981. The Harmonic Analysis of Spatial Shapes Using Dual Axis Fourier Shape Analysis (DAFSA). Geographical Analysis 13: 64–77. Morse, B. S. 2000. Lecture 9: Shape Description (Regions). http://morse.cs.byu.edu/pubs.php (Pridobljeno: 10. 1. 2015.) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 236 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Munroe, D. K., Croissant, C., York, A. M. 2005. Land use policy and landscape fragmentation in an urbanizing region: Assesing the impact of zoning. Applied Geography 25: 121–141. Mušič, M. 1947. Obnova slovenske vasi. Celje, Družba sv. Mohorja: 150 str. Nacionalni atlas Slovenije 2001. Ljubljana, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU: 191 str. Natek, M. 1985. Nekatere geografske značilnosti zemljiško-posestne strukture v SR Sloveniji 1981. Leta. Geographica Iugoslavia VI. Oksanen, T. 2013. Shape-describing indices for agricultural field plots and their relationship to operational efficiency. Computer and Electronics in Agriculture 98: 252–259. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2013.08.014 Olff, H., Ritchie, M. E. 2002. Fragmented nature: consequences for biodiversity. Landscape and Planning 58, 2–4: 83–92. O'Neill, R.V, Krummel, J. R., Gardner, R. H., Sugihara, G., Jackson, B., DeAngelis, D. L., Milne, B. T., Turner, M. G., Zygmunt, B., Christensen, S. W., Dale, V. H., Graham, R. L. 1988. Indices of Landscape pattern. Landscape Ecology 1, 3: 153–162. DOI: http://dx.doi.org/ 0.1007/BF00162741 Osserman, R. 1978. Isoperimetric inequality. Bulletin of the American Mathematical Society 84, 6: 1182–1238. Perko, D. 1989. Vzhodna Krška kotlina – pokrajinska sestava in prebivalstvo. Geografski zbornik 29: 79–145. Perko, D. 2001. Analiza površja Slovenije s stometerskim digitalnim modelom reliefa. Geografija Slovenije 3. Ljubljana, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU. 229 str. Perko D., Hrvatin M., Ciglič R. 2015. A methodology for natural landscape typification of Slovenia. Acta geographica Slovenica 55, 2: 235–270. DOI: http://dx.doi.org/10.3986/AGS.1938 Petek, F. 2002. Methodology of evaluation of changes in land use in Slovenia between 1896 and 1999. Acta geographica Slovenica 42: 61–97. Petek, F. 2005. Sprememba rabe tal v slovenskem alpskem svetu. Geografija Slovenije 11. Ljubljana, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU. 216 str. Petek, F. 2007. Spreminjanje rabe tal v severnih Goriških brdih. Geografski vestnik 79, 1: 9–23. Petek, F., Urbanc, M. 2004. The Franziscean Land Cadastre as a key to understanding the 19th-century cultural landscape in Slovenia. Acta geographica Slovenica 44, 1. 89–113. DOI: http://dx.doi.org/ 10.3986/AGS44104 Pijanowski, B. C., Robinson, K. D. 2011. Rates and patterns of land use change in the Upper Great Lakes States, USA: A framework for spatial temporal analysis. Landscape and Urban Planning 102, 2: 102–116. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2011.03.014 Pogačnik, A., Zore, J. 1986. Prostorski vzorci naselij enodružinskih hiš v Sloveniji in njih urbanistično usmerjanje. Ljubljana, niverza v Ljubljani, Fakulteta za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo: 43 str. Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 237 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Pogačnik, A. 2000. Urejanje prostora za 3. tisočletje: mozaični vzorci in mreže na ravneh občin, regij in držav. Vmesni prostor regije – vmesni prostor mesta: zbornik referatov (ur. Geršak Podbreznik, A., Novak, M.). Ljubljana, DUPPS: 144 str. Poročilo o stanju kmetijstva, živilstva, gozdarstva in ribištva v letu 2014. 2015. Kmetijski inštitut Slovenije. Ljubljana, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano: 234 str. http://www.kis.si/f/docs/Porocila_o_stanju_v_kmetijstvu_OEK/ZP-2014- splosnopriloge_koncno.pdf Ramezani, H., Holm, S. 2011. Sample based estimation of landscape metrics; accuracy of line intersect sampling for estimating edge density and Shannon’s diversity index. Environmental Ecology Statistics 18: 109–130. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10651-009-0123-2 Repanšek, V. 2015. Analiza izbranih regionalnih členitev Slovenije glede na oblike poljske razdelitve. Magistrska naloga. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo: 141 str. Richardson, L.F. 1961. A note: measuring compactness as a requirement of legislative apportionment. Mid-west Journal of Political Science 5: 70–74. Sagiv, M., Reps, T., Wilhelm, R. 2003. Parametric shape analysis via 3-valued logic. ACM Transactions on Programming Languages ans Systems 24, 3: 217–98. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/514188.514190 Santiago, R. S., Bribiesca, E. 2009. State of the art of compactness and circularity measures. International Mathematical Forum 4, 27: 1305–1335. Sharifi, A., Herwijnen, M., Toorn, W. 2004. Spatial Decision Support Systems. Lecture Notes. The Netherlands. ITC, International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation. Enschede. Shoyama, K, Braimoh, A. K. 2011. Analyzing about sixty years of land-cover change and associated landscape fragmentation in Shiretoko Peninsula, Northern Japan. Landscape and Urban Planning 101: 22–29. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2010.12.016 Shresta, M. K, York, A. M., Boone, C., Zhang, S. 2012. Land fragmentation due to rapid urbanization in the Phoenix Metropolitan Area: Analyzing the spatiotemporal patterns and drivers. Applied Geography 32: 522–531. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.apgeog.2011.04.004 Simmons, A. J. 1964. An index of farm structure, with a Nottingahmsire example. East Midlands Geographer 3: 255–261. Simons, P. L. 1974. Measuring Shape Distortions of Retail Market Areas. Geographical Analysis 6: 331–340. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1538-4632.1974.tb00518.x/epdf (Pridobljeno: 10. 4. 2015.) Simpson, E. H. 1949. Measurement of diversity. Nature 163: 688. DOI: http://dx.doi.org/10.1038/163688a0 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 238 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Sivrikaya, F., Çakir, G.., Kadioğullari, A., Keleş, S., Başkent, E., Z., Terzioğlu S. 2007. Evaluating land/use cover changes and fragmentation in the Camili forest planning unit of northeastern Turkey from 1972 to 2005. Land degradation and development 18: 383–396. Sonka, M., Hlavac, V., Boyle, R. 1993. Image Processing, Analysis, and Machine Vision. Chapman and Hall. https://books.google.si/books (Pridobljeno: 10. 5. 2015.) SSKJ, Slovar slovenskega knjižnega jezika 2000. Ljubljana, Inštitut za slovenski jezik Frana Removša. ZRC SAZU: 1762 str. http://bos.zrc-sazu.si/sskj.html (Pridobljeno:10. 6. 2015.) Tavares, A. O., Pato, R. L., Magalhaes, M. C. 2012: Spatial and temporal land use change and occupation over the last half century in a peri-urban area. Applied geography 34. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.apgeog.2012.01.009 Topole, M., Bole, D., Petek, F., Ropolusk, P. 2006. Prostorske in funkcijske spremembe pozidanih zemljišč v izbranih slovenskih podeželskih naseljih po letu 1991. Acta geographica Slovenica 46, 2:189–249. DOI: http://dx.doi.org/10.3986/AGS46203 Touriño, J., Parapar, J., Doallo, R., Boullon, M.,Rivera, F., Bruguera, J., Gonzalez, X. Crecente, R., Alvarez, C. 2003. A GIS-embedded system to support land consolidation plans in Galicia. International Journal of Geographical Information Science 17, 4: 377–396. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/1365881031000072636 Turner, M. G., Pearson, S. M., Bolstad, P., Wear, D. N. 2003. Effects of land-cover change on spatial pattern of forest communities in the southern Appalachian Mountains (USA). Landscape Ecology 18: 449–464. Triglav, J. 2006. Razvoj podeželja s pomočjo komasacije kmetijskih zemljišč. Geodetski vestnik 50, 1: 44–59. Urbanc, M. 2002. Kulturne pokrajine v Sloveniji. Geografija Slovenije 5. Ljubljana, Geografski inštitut Antona Melika, ZRC SAZU: 224 str. Van Dijk, T. 2003. Scenarios of Central European land fragmentation. Land Use Policy 20, 2: 149– 158. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0264-8377(02)00082-0 Van Dijk, T. 2004. Land consolidation as Central Europe’s Panacea reassessed. In: Proceedings of Symposium on Modern Land Consolidation. Clermont-Ferrand, France. http://www.fig.net/commission/france_2004/papers_symp/ts_01_vandijk.pdf (Pridobljeno: 10. 3. 2015.) Vrščaj, B. 2007. Urbanizacija tal v Sloveniji. V Strategija varovanja tal v Sloveniji. Knapič M. (ur). Ljubljana, Pedološko društvo Slovenij: 263–280. Wei, Y., Zhang, Z. 2012. Assessing the fragmentation of construction land in urban areas: An index method and case study in Shunde, China. Land Use Policy 29: 417–428. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.landusepol.2011.08.006 Wentz, E. 1997. Shape Analysis in GIS. Auto-Carto 13: 204–213. http://www.mapcontext.com/autocarto/proceedings/auto-carto-13/pdf/shape-analysis-hi-gis.pdf (Pridobljeno: 15. 4. 2015.) Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. 239 __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Wentz, E. 2000. A shape definition for geographic applications based on edg, elongation, and perforation. Geographical Analysis 32, 2. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1538-4632.2000.tb00419.x Williams, E. A., Wentz, E. 2008. Pattern Analysis Based on Type, Orientation, Size, and Shape. Geographical Analysis 40: 97–122. Wismadi, A., Zuidgeest, M, Brussel, M., Maarseveen, M. 2014. Spatial Preference Modelling for equitable infrastructure provision: an application of Sen's Capability Approach. Journal of Geographical Systems.16, 1: 19–48. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10109-013-0185-4 Wong, D. W. S., Lee, J. 2005. Statistical analysis of geographic information with ArcView GIS and ArcGIS. N.Y. Wiley: 464 str. York, A. M, Shrestha, M., Boone, C. B., Zhang, S., Harrington, Jr. J., Prebyl, T. J., Swann, A., Agar, M., Antolin, M. F., Nolen, B., Wright, J. B., Skaggs, R. 2011. Land fragmentation under rapid urbanization: A cross-site analysis of Southwestern cities. Urban Ecosystem 14, 3: 429–455. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11252-011-0157-8 Wu, J., Shen, W., Sun, W., Tueller, P. T. 2002. Empirical patterns of the effects of changing scale on landscape metrics. Landscape Ecology 17: 761–782. Wu, J., 2004. Effects of changing scale on landscape pattern analysis: scaling relations. Landscape Ecology 19: 125–138. Zakon o dedovanju kmetijskih gospodarstev (ZDKG) 1995. Uradni list RS 70/1995, 54/99, Odl US.30/13), 5520–5524. Zavodnik, A. 1998. Razvoj sistemov poselitve: od ideje centralnosti do disperzije. Urbani izziv 9, 1: 17–30. Zavodnik Lamovšek, A. 1999. Načini naselitve in njihov vpliv na pojav razpršene gradnje: Želje in možnosti prebivalstva za gradnjo na samem. Urbani izziv 10, 2: 124–132. Zavodnik Lamovšek, A. 2007. Overcoming fragmentation in southeast Europe: spatial development trends and integration potential. (ur. Getimis, P., Kafkalas, G.) Ashgate England. 235–266. Zhang, D., Lu, G. 2004. Review of shape representation and description techniques. Pattern Recognition 37, 1: 1–19. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2003.07.008 Zhang, S. Q., Zhang, J., Li, F., Cropp, R. 2006. Vector analysis theory on landscape pattern (vatlp). Ecological Modelling 193, 3–4: 492–502. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.08.022 Zhang, S., York, A. M., Boone, C. G., Shrestha, M. 2013. Methodological advances in the spatial analysis of land fragmentation. The Professional Geographer 65, 3: 512–526. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/00330124.2012.700501 Zondonadi, R.S., Luck, J. D., Stombaugh, T. S., Shearer, S. A. 2013. Evaluating field shape descriptors for estimating off-target application area in agricultural fields. Computers and Electronics in Agriculture 96: 217–226. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2013.05.011 Foški, M. 2017. Določanje parcelnih vzorcev in analiza njihovega spreminjanja v slovenskem podeželskem prostoru. 240 Doktorska disertacija. Ljubljana, UL FGG, Študijski program Grajeno okolje. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Zupan, M., Lisec, A, Ferlan, M., Čeh, M. 2014. Razvojne usmeritve na področju zemljiškega katastra in zemljiške administracije. Geodetski vestnik 58, 4: 710–723. DOI: http://dx.doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2014.04.710-723