Этногенез при первом впечатлении воспринимается процессом эволюции, а этнос состоянием, хотя в действительности между ними нет подобного принципиального различия, при том, что различие есть, и оно касается масштаба времени. В масштабе периода E существует только отмечаемое на шкале времени развитие этноса, что и называется традиционно этногенезом, но этноса там нет, так же как нельзя взять то, что непрерывно движется. В малом масштабе времени, это не менее чем на порядок меньше цикла этногенеза отрезок времени, хорошо воспринимается этнос, в таком масштабе время как бы фиксируется, что допустимо при нестрогом отношении к времени, при этом этногенез не виден. Подобное различие восприятий, связанное с выбором определенных позиций, удобно для расширения представления об объекте
(Поиск и использование альтернативных и иных позиций с их ТЗ есть методологический принцип, заложенный в основание теории здесь, смотрите [1], глава 1).
в определенном смысле это можно понять как игру, но иногда внешне пустое занятие дает интересный результат.
Если рассматривать карты плотности населения, то нельзя не заметить характерную особенность распределения людей в виде сгущений в некоторых местах, которые можно назвать центрами, и разреженностей в областях, удаленных от центров. При этом прогресс, судя по историческим и современным экономическим данным, оказывается усиливающим неравномерность фактором, с течением этнического времени сгущения становятся все более плотные, а обширные незаселенные планетарные окраины, включая водные, никто не собирается заселять. Пустыни остаются пустынями, несмотря на возрастающие строительные и коммуникационные возможности, при всё большем проявлении, казалось бы, ушедшей в прошлое мобильности населения.
Надо полагать вполне естественное проявление таких противоречивых явлений заставляет предположить существование закономерностей в этногенезе. В масштабе Е уже выявлен закон сохранения энергии, формула (2), глава 1, но если этнос является субъективным отображением, частным случаем, сечением этногенеза, то подобные закономерности должны проявляться и в квазистационарном этногенезе, в этносе.
При анализе даже очень простых карт легко угадывается обратно пропорциональная зависимость плотности населения некоторой территории от площади этой территории, при этом имеет значение расположение территории относительно того, что называется центром, под которым всегда понимается нечто большее, чем территория с наибольшей плотностью населения. Здесь теоретический интерес представляет только взаимозависимость плотности и площади, которую предварительно можно оформить в виде: p(к)S(к)=const.
На всех картах плотность населения представлена интервалом в пределах дискретной поверхности, которая обозначена цветами или оттенками цвета, включая самые подробные карты, разработанные в SEDAC, на которых интервал плотностей определяется минимальным размером серого цвета, 1/255. Для приведения карт к этническому методу моделирования, разрабатываемого здесь, на дискретных территориях конструируются плотности, чем достигается целостность, которые естественным образом располагаются в шеренгу. Достаточно близко к реальности подобную шеренгу целостностей можно представить в виде геометрически правильных колец, расположенных последовательно одно за другим со снижением плотности по мере удаления от центра. Зависимость плотности населения от площади составляется в виде набора, таблицы данных (SetData.py - Python). Для удобства представления набор данных здесь оформлен графиком. Размерность шкал на графике имеет логарифмический вид не только для удобства представления, но это уже традиционное отображение большинства этнических параметров, поскольку этногенез и этнос как таковые имеют, по всей видимости, показательно организованную структуру.
Площадь, занимаемая на карте одним цветом, можно вычислить, суммируя пиксели выбранного цветового массива с последующим пересчетом в географическую площадь.
За основу расчета взята предложенная формула, которая является гиперболической взаимозависимостью площади и плотности населения на этой площади с естественным выводом, что параметром const является численность населения на выделенной площади:
p(к)S(к)=n(к)=const (9)
где: p(к) – плотность населения на кольце [ч/км^2], S(к) – площадь кольца [км^2]; n(к) – численность населения кольца [ч].
При расчете этой зависимости и на графиках использованы абстрактные числа показателей основных параметров без пересчета в необходимую размерность, что достаточно для выявления основной закономерности.
Метод расчета: снятие с карт данных плотности и числа пикселей цвета или оттенка, соответствующего плотности (p(k); c(k)); логарифмирование этих данных (p(k)=lcp(k), s(k)=lcc(k)); суммирование показателей (f(k)=p(k)+s(k)), что равносильно произведению p(к)S(к), при этом f(k)=lcn(к); построение графической таблицы f(k), в которой в качестве шкалы абсцисс выбрана числовая ось, совпадающая с упорядоченным множеством натуральных чисел, N. Средняя величина девиации, обозначенная “middle”, получена методом наименьших квадратов. Прямая, параллельная оси абсцисс, являясь гиперболическим инвариантом, обозначенная «hi», hyperbolic invariant, построена логически как нулевая девиация, a=0. Тангенс угла отклонения middle от hi обозначается «a» и называется для начала «коэффициент девиации».
Двухмерные графические таблицы прямой взаимозависимости площади и плотности населения позволяют выявить вклад в девиацию от идеальной функции гиперболического инварианта каждого параметра, при этом удобнее представить параметры опять же в виде показателей, в которых hi сохраняет линейный вид и можно достаточно качественно оценивать локальные отклонения, пример такой обработки карт: Balt.f, S-P.f, Ru00f –рисунок 3, Sp00f, Eu00 – рисунок 2, Сh1 – рисунок 4.
Полученный набор данных позволяет проанализировать модели. Общая закономерность зависимости p=f(S) хорошо проявляется при усреднении данных, для которого используется классический метод наименьших квадратов, и указывает на то, что все выявленные на картах зависимости являются отклонением от основной, то, что здесь названо девиацией. Отклонения могут иметь как природную случайную причину, в виде не склонности ЖВ строго соблюдать предписанные для него правила; как дополнительный фактор, в виде наложения на основной процесс, например, этнического прилива; так и ошибок при оценке этнически значимых территорий, красноречивый пример чему является представление отсутствия населения на водной поверхности планеты, даже на лучших современных картах (maps: Population Density | NASA). Нельзя исключать технические ошибки или упрощения, связанные с созданием карт.
Последние отклонения из представленного списка выносятся за скобки, поскольку их оптимизация достигается более качественной работой с данными. Отклонение на краях подавляющего большинства таблиц заслуживает анализа, поскольку данное отклонение характеризует уровень представления и, соответственно, отображения этнических объектов. Пример простых карт с малой степенью градации, которые в научном плане не должны представлять интереса, но, тем не менее, сохраняют основную закономерность, указывает на типичный «завал» на краях модели. Нетрудно найти причину таких искажений.
В области «окраин», ”waste ground”, “waste”, больших площадей и малой плотности имеется дефицит территории, причем не только для плотно заселенной Европы (Eu00, Eu00-1, Eu1990, Eu2000 – рисунок 2, Eu2010)
но и, как ни странно, для Африки (Af00 – рисунок 1)
(Там же)
с ее большими малозаселенными территориями. Разрешение проблемы отображения окраин заключается в понимании того, что есть контролируемая территория. Если в E3, в «средние века» контролируемая территория понималась буквально как то, что в силах удержать правитель, если в E4, в уходящем сегодня времени контролируемой территорией было государство в пределах официальной границы, то в E5 контролируемая территория благодаря экономике вышла за пределы государственных границ. Такая территория в экономике называется рынком сбыта, но ее не трудно определить как область, с которой собирается доход, развитый аналог поместья, феодального владения, охотничьей территории у хищников, кормовой базы у гетеротрофов. Размер такой территории находится в прямом отношении с мощностью потребителя (пищевая пирамида, 10/1), в E-области – с численностью населения доминиона, и если численность превосходит кормовые возможности родных угодий, то этнос захватывает новые земли. На каждом этапе эволюции особенные, актуальные только на данном уровне методы: на E3 – силовое подчинение соседних этносов, их территория становится контролируемой; на E4 – колониальный захват территорий, несопоставимо больших по размеру, чем доминион, при соответствующем росте численности населения центра империи; на E5 актуальной становится экономика и прежние силовые отношения приобретают грацильный вид торговли. Поскольку численность населения адекватных актуальному уровню эволюции этносов еще -200 лет превысила экономические возможности их государств, то такие этносы должны находить контролируемую территорию в форме рынка сбыта далеко за пределами государственной границы, общая для всего человечества модель пищевой, рыночной, этнической пирамиды закономерно выходит своим территориальным основанием на поверхность всей планеты. Следовательно, моделирование на картах плотности распределения населения на территории в рамках государства и даже больше без учета экономически контролируемых территорий приводит к ошибке, недостаточности площади для окраин.
«Завал» на краю модели может получиться при занижении плотности. Эта ошибка отображает долгое время существовавшее и до сих пор сохраняющееся статичное представление заселенности, вполне обоснованное периодом формирования устойчивых этнических структур в рамках государств с соответствующим стереотипом поведения. Но время доминирования государств закончилось, границы перестают быть границами в государственном и этническом смысле, растет мобильность населения в любом масштабе. Люди все легче меняют место жительства на другой район, другой город, другую страну, другой континент, но большее значение для рассматриваемой проблемы имеет нарастающая мобильность в виде подвижности, всегда существовавшая параллельно с демографической мобильностью. Такую мобильность можно назвать коммутационной, поскольку смысл этого явления в периодической смене местоположения той или иной части населения, например: проживание – работа. Это поездки на работу и в магазины, поездки в места отдыха и развлечения, путешествия, туризм и командировки, работа вахтовым методом и сезонная работа. Не учитывать этот фактор заселенности территорий равносильно привнесению ошибок в модели, поскольку явление вышло из латентной стадии и стало фактором, которое уже необходимо учитывать в эволюционно значимых процессах
(« …число международных мигрантов в 2010 году составило … 3,1% населения мира». https://ru.m.wikipedia.org>Миграция_населения. В этих данных не учитывается внутренняя и, тем более, нелегальная миграция, то есть, реальное явление более масштабное).
Учет коммутационности населения по меньшей мере может устранить или минимизировать спады на обоих краях модели. На center-краю перемещение работников из мест проживания в пригородах на работу в центр стало устойчивым и значительным явлением, по мере роста подвижности амплитуда коммутации увеличивается, в крупные центры начинают приезжать из соседних городов и регионов.
(«В 2010 году положительное сальдо трудовой маятниковой миграции Москвы достигло 1,8 млн человек в сутки, причем заметный вклад в него вносили не только жители Московской области, но и другие ближайщие соседние регионы – Тульская, Владимирская и Калужская области.» https://ru.m.wikipedia.org>Маятниковая миграция. Московская агломерация. Аналогичные данные в разделе Киевская агломерация)
При учете коммутации в области центра, плотность центра на модели возрастет при снижении плотности за пределами центра, то есть спад на center-краю устранится, а кривая middle выровняется.
Коммутационность населения является свойством этноса, поэтому естественно его обнаружить на waste-краю модели, где отсутствие учета данного явления вносит свой вклад в ошибку. Также как хищник и охотник уходят за добычей не на короткое время и тратят не малую энергию на охоту, работник на поле затрачивает на работу не меньшие время и силы, также и сегодня на удаленных от центра территориях происходит какая-то деятельность, в которой есть присутствие человека и на которую затрачивается энергия, не обязательно самого человека. Энергия человека заменяется энергией оборудования, экономических факторов, например, необходимостью прокладывать через окраины дороги (линии связи, в том числе информационные, включены здесь в общее понятие дорога). Окраины не безлюдные, по ним проходят дороги или без дорог проходят исследователи и путешественники, там могут проводиться работы, при том, что никто не обязан там проживать. Поэтому учет временного или замещенного целевым фактором присутствия дает аналогично предложенному выше механизм исправления ошибки на waste-краю: увеличение плотности на окраинах и снижения плотности на предыдущей или предыдущих территориях, что выравнивает кривую middle.
Окраины в моделях, обозначенные на картах как наименее заселенные территории, не крайние, не наименее заселенные и не самые большие. Удивление вызывает отсутствие интереса у картографов, специализирующихся на картах плотности населения, к водной территории, к территории океанов. Даже на самых подробных, самых точных картах
(https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=SEDAC_POP),
разработанных в структуре NASA с ее мощнейшим инструментарием наблюдения за людьми и их деятельностью, территория океанов однозначно и строго вынесена за рамки отображения. Между тем водные поверхности заселены достаточно плотно, чтобы учитывать это на картах. В прибрежной зоне всех населенных пунктов имеется присутствие человека, имеет место различные виды деятельности от водохозяйственного и промышленного до свободного присутствия, не связанного с практической деятельностью. Это добыча сырья на морском шельфе, рыбная ловля, аналог охоты, выращивание рыбы, устриц и, в целом, морепродуктов, прогулки на водной территории, при увеличении преодолеваемых расстояний транспортные связи: крупные транспортные морские порты и пути; исследования, путешествия и туризм. Морские пути являются важнейшей частью мировой экономики, в них вложены огромные средства и они обеспечивают транспортировку большого количества грузов, почему морские пути давно уже стали дорогами, занимая в рейтинге дорог первое место
(«Морской транспорт обеспечивает перевозки более 60% объема международной торговли». Электронный научный журнал «Современные проблемы науки и образования». №1 (часть 1) 2015, https://science-education.ru>. Таблица 1 – Основные параметры мировой транспортной системы: 2- грузоперевозки, % от мирового объема – морской – 62,0, речной – 4,0; 3 – перевозки пассажиров, % от мирового объема – морской – 1,0, речной – 3,0. «Мировая транспортная система и логистика: основные направления развития. В.А. Арсеньев. https://eee-region.ru/).
Но дорог не бывает без территории и, если по какой-либо территории проходит дорога, даже если ее работа будет обеспечиваться без присутствия людей, то такая территория не является безлюдной, пустой.
Во все модели в экспериментальных целях добавлена этническая целостность, по рейтингу следующая за последней на картах. Именуется здесь «ocean», «океан», поскольку на картах континентов и карте мира действительно является территорией океанов. На картах государств такая территория, находящаяся за пределами государства, обозначает контролируемую территорию. Если территория, в том или ином виде принадлежащая этносу как бы ни была удаленной, безлюдной или бесполезной, соответствует своим размером и рейтингом мощности этноса, то она является естественной составной частью этноса и выполняет функцию контролируемой территории, не обязательно буквально, иногда достаточно более высокого положения в территориальном рейтинге государств, обеспеченное этой территорией. В глобальном масштабе реальная контролируемая E5 территория давно вышла за пределы не только территории земли, но и общей поверхности Земли. Актуальный этнос с начала воздухоплавания и радиосвязи контролирует воздушное пространство, осваивает околоземное пространство и, очевидно имея избыток энергии, обусловленный динамикой роста, предпринимает дальние походы к другим планетам, делая заявку на будущий контроль Солнечной системы.
Поскольку данное явление является эволюционно закономерным, оно обязано отображаться на модели, для чего используется идея эволюционного роста территории обобщенного этноса на модели рисунка 2 (Территориальный этногенез), которое интерпретируется в приложении к статусу территорий как соответствие размера этноса позиции в эволюционной шеренге. Предполагается, что внутренняя шеренговая структура сохраняется при любых эволюционных преобразованиях, и означает обязательное наличие всех территорий, в частности крайней территории, которая должна соответствовать размерами этносу. Используя в качестве метрики показательное основание, есть возможность предварительно определить соотношение размеров территорий. Площади этносов, соответствующие уровням эволюции, по модели рисунка 2, глава 1, находятся в отношении:
c^0, c^1, c^2, …, c^5
Любая крайняя территория на порядок больше предыдущей, контролируемая этносом территория в 8,87 раз (для c-моделей, 11,11 раз – для моделей с 10-ым основанием) больше всего этноса, разумеется за исключением сравниваемой окраины. Следовательно, для определения действенной, эволюционно рабочей площади окраины достаточно знать площадь этноса. К примеру, если взять этнос, достигший на некотором этапе развития размера поверхности суши Земли в 148мл.940т. км^2, то площадь окраины, в качестве которой принимается океан, должна быть 1мр.321мл.098т. км^2, что в 2,59 раза больше площади поверхности Земли. Можно найти на суше территории ни сколько не менее безлюдные, чем в океанах: Антарктида – 14мл.200т. км^2, пустыни, горы, истощенные земли, в общем, необжитые бесплодные земли – 29%
(https://theworldonly.org> Площадь поверхности Земли для производства продуктов питания) =
43мл.193т. км^2, в этом варианте площадь окраины для этноса, занимающего территорию в 105мл.747т. км^2, будет равна 937мл.976т. км^2, что в 1,84 раза больше поверхности планеты. Следовательно, ко времени формирования глобального этноса площадь его контролируемой территории должна выйти за пределы нашей планеты, при этом желательно иметь адекватные карты.
В графических таблицах достаточно имеющуюся площадь океана привести в соответствие с идеей выпрямления девиации. Для примера можно использовать любую карту, поскольку на всех имеется рассчитанный ocean, выбирается карта Африки africadens.png (SEDAC) > Af00.png (Python), на которой, несмотря на большие малозаселенные территории, в таблице Af00 (рисунок 1) наблюдается сильный спад на крае окраины, снизивший коэффициент девиации до a=-0,36, что необъяснимо естественными процессами. Для сравнения, на более точной карте Африканского континента W02-Af a=-0,0557.
В карту довольно произвольно вводится ocean с плотностью 0,05 ч/км^2, взятой с помощью приблизительно среднего шага по списку, в форме окружающего континент фона, который в интуитивной оценке должен быть по площади больше объекта, здесь получилось: SАфрика =1651969px, Socean =2968031px. Расчет полученного коэффициента middle дает большую величину a=-0.28 (Af00.py), в результате учета даже части ocean девиация выровнялась. В этом примере с намеренно неточной, одним образным представлением поддерживаемой логикой отношений объектов, воспринимаемой в виде гармонии пропорций, поправкой демонстрируется то, что можно назвать этническим знанием, которое никогда не было строгим, но давало возможность человеку и обществу при бесчисленных ошибках в целом адекватно оценивать этносы и этногенезы любых размеров и масштабов, и реализовывать близкую к закону эволюции траекторию развития.
Условно говоря, беспредельное, пошаговое этническое движение вовне с освоением и контролем все новых и все больших по размеру территорий воспринимается очевидным фактом, и если может вызвать вопросы, то только по поводу метода и времени освоения, но симметричная гиперболическая функция указывает на аналогичное движение к центру. Существующие данные плотности населения в центрах ограничены традиционной оценкой плотности в границах города или микрогосударства
(Карликовое государство Монако на третьем месте в рейтинге наиболее плотно заселенных территорий мира. https://ru.m.wikipedia.org>wiki>Плотность населения, )
В рейтинге городов по плотности населения на первом месте Дакка – 44,1т.ч/км^2 (2014г.), но города воспринимаются предельно густонаселенными объектами на фоне больших, сравнительно менее плотных территорий государств. Но плотность Манхеттена, одного из районов Нью-Йорка, 28т.ч/км^2, что в 2,5 раза больше самого Нью-Йорка, до 1993 года в городе Гонконг был внутренний город Коулун с плотностью 2мл.ч/км^2. То есть, при постановке задачи расширения рейтинговой таблицы в направление к центру, необходимо переходить от привычной территории в рамках города к все более локальной территории со все большей плотностью. Отношения территорий при движении к центру будут выглядеть аналогично движению к центру с любого места в рамках этноса:
c^n, c^(n-1), c^(n-2), …, c^(n-5)
Можно провести эксперимент по исправлению искажения, занижения плотности на center-краю, обусловленного обобщением площадей и плотностей на карте с федеральным делением территорий Китая 2005 г. (China.png (https://ru.m.wikipedia.org>wiki>Население Китая – Википедия. Карта: Плотность населения Китая в 2005) > Ch.png). Площадь центра, c1 (Ch.py - рисунок 4), меньше площади предшествующей территории, c2, на 1,35 порядка (в 22 раза), отношение плотностей составляет p1/p2=900/800=0,05 (в 1,125 раза). Для приведения параметров центра к гармонии значение плотности p1=900 ч/км^2 заменяется на pr1=1500 ч/км^2, что близко к плотности крупнейшего города Шанхай (1498 ч/км^2, на 1974 год – 1897 ч/км^2) при том, что площадь Шанхая 6340 км^2 (на 1974 год – 5800 км^2), а общая площадь крупнейших центров на карте 82 pix, в пересчете в реальную площадь – 1929 км^2, что более, чем в 3 раза меньше площади одного Шанхая. Городские центры на карте указаны не по-китайски сосредоточенными, следовательно, принимаемая здесь коррекция плотности имеет большой запас. Расчет девиации с введенной плотностью показывает возврат отклонения от middle (f1–fr1) и выпрямление общей девиации от a=0,16 до a=0,15.
На картах NASA (W00, W01, W02 – рисунок 5, W03) center-край также имеет искажение, но обратное к искажению большинства карт в виде краевого подъема, которое связано с ограничением величины дискретности, 1/255. Такой дискретности недостаточно, чтобы в необходимой степени подробно представить территории на обоих краях, в результате численность, которая в реальности распределяется на множестве колец, в картах сосредотачивается в одном крайнем, искажение закономерно следует за подобным упрощением. Ради справедливости, авторы карт поместили на странице
предупреждение о недостаточной точности представленных карт для использования в научных целях
(Note: These data values are only approximations based upon the scaled range of the imagery. These values should not be used as scientific absolutes but only for simple analysis. Примечание: Эти значения данных являются лишь приблизительными, основанными на масштабируемом диапазоне изображений. Эти ценности не должны использоваться в качестве научных абсолютов, а только для простого анализа).
Здесь подобные искажения являются хорошим материалом для определения свойств края.
На карте W02 площадь центра, по таблице W02f.py – c186, имеет размер 28px, что несоразмерно с предыдущими площадями: с185=1px, с184=1px, с183=2px, и свидетельствует об упаковке нескольких крайних колец в одно, не обязательно полностью. В таблицу W02f-r.py добавляется новая территория c187=3px, что приблизительно на порядок меньше, чем c186, которая в результате уменьшается на 3 px, cr186=25px. Численность кольца n186=270067ч делится пополам, чтобы сохранить общую численность и равенство численности по кольцам для обеспечения гиперболической симметрии, nr186= n186/2= n187=135034ч. Необходимость придерживаться middle вынуждает откорректировать численность введенного кольца, n187=116646ч, но параметры кольца остаются в пределах порядка. Остальные параметры рассчитываются, в результате на графике W02f-r видно, что девиация выровнялась от a=0,835 до a=0,834, новое кольцо 187 поддержало логику движения к центру, предшествующий центр r186 уменьшил отклонение от middle и даже несколько продвинулся к центру. Сохранившееся искажение площадки указывает на необходимость дальнейшего продвижения, в одном случае к центру для уменьшения отклонения, в другом случае в направлении окраины для отображения очевидно не регистрируемой на картах коммутационности населения.
Сочетание формул (6) и (9) указывает на то, что гиперболический рост реализуется на всех кольцах, при этом надо учитывать, что кольца являются обобщением однотипных структур, иногда совершенно не связанных между собой. Подтверждение этому можно найти в таблицах численности населения Земли
(Таблица 1. Динамика численности населения по основным регионам мира.[12. С.19]),
на которых представлены данные роста численности людей по континентам. Континенты, с учетом их различного положения на шкале прогресса, что есть разрядная шкала, допустимо представить кольцами. Построенные по этим данным графики pop.jpg (рисунок 6) убедительно свидетельствуют о синхронности роста численности населения в масштабе Е на всех континентах или о поддержке формулы 9.
Источники:
1. Ленки, Ю. Теория и модель эт(н)огенеза.
2. Справочник под редакцией Урланис Б.Ц. Народонаселение стран мира. М. Статистика 1974г. С.19. Таблица 1. Динамика численности населения по основным регионам мира.