V originále
Identifikace regionálních disparit na úrovni obcí je poměrně komplikovaná, zejména z důvodu značného počtu analyzovaných subjektů. Existuje škála metod, redukujících počty analyzovaných subjektů podle předem zvolených parametrů (shluková analýza, aproximační metody, JENKS optimalizace apod.). V uváděných metodách dochází k zobecnění a redukci vybíraných prvků a zjednodušení objektivní reality. Jedním z cílů výzkumu probíhajícího na OPF v Karviné, bylo nalezení metody vhodné pro regionální analýzy, umožňující zpracování rozsáhlých regionálních dat, neredukující množinu analyzovaných subjektů, obecně použitelné. Jako vhodná se jeví metoda využívající precedencí a incidencí v systému, redukovaná do binárního záznamu, umožňující identifikovat nárůsty a poklesy hodnot analyzovaných faktorů v regionu. Na tomto principu jsou následně v regionu identifikovány lokální extrémy hodnot faktorů a stanovena jejich významnost vzhledem k okolí. Prezentovaný výzkum analyzuje 2383 obcí Moravy a Slezska a kraje Vysočina. Následně byly lokální extrémy redukovány na 1679 obcí Moravy a Slezska. Byla vytvořena virtuální infrastruktura pomocí ortodrom a redukovaných deviatilit. Na této infrastruktuře byly srovnány hodnoty charakterizující regionální disparity v počtu obyvatel, hustotě obyvatel a rozloze obcí. Cílem výzkumu je identifikace prostorového rozložení těchto disparit. Výsledky jednoznačně prokazují význam analýz prostorových dislokací obcí.
In English
Identification of regional disparities at the level of municipalities is quite complicated, in particular reason to the substantial number of analysed subjects. Standard methods reduce the number of analyzed entities according to pre-selected parameters (cluster analysis, approximation methods, JENKS optimization, etc.), which simplifies objective reality. At the OPF in Karviná, we work with generally applicable methods they allow processing of large-scale regional data. As appropriate appears to be the method of using precedences and the incidences in the system, reduced into a binary matrix, to identify increases and decreases of the values of the analysed factors in the region. On this principle, are consequently in the region identified by the local extrema of the values of the factors and determine their significance relative to the surrounding area. The presented research analyzes 2383 Moravian municipalities, for local extremes were reduced to 1,679 villages. Created virtual infrastructure using ortodrom and reduced deviatilites. On this infrastructure were compared the values characterising the regional disparities in population, population density and land area of the village. The aim of the research is the identification of the spatial distribution of these disparities. The results clearly demonstrate the importance of analyses of the spatial dislocation of communities.