Kiashiria cha SDG 11.3.1

Background

Note

Chanzo: Kiashiria cha SD-UN-Habitat (2019) 11.3.1 Module ya Mafunzo: Ufanisi wa Matumizi ya Ardhi. Programu ya Makazi ya Umoja wa Mataifa (UN-Habitat), Nairobi.

Makazi ya watu, katika aina zao zote, ardhi sahihi kwa njia mbalimbali. Kama vile viumbe hai, mijini (mijini) inabadilika, kubadilisha, kukabiliana, innovation na kubadilisha na mwenendo wa kujitokeza. Makazi ya miji kupanua, kupungua, kuimarisha, kuimarisha, umri, na wakati mwingine kazi zao hata kuhamia kwenye maeneo ambayo yanafaa kwa maisha yao. Mwelekeo huu wote katika miji ya mijini unahusishwa kwa karibu na mambo kama mabadiliko katika idadi ya watu, uwezekano wa kiuchumi na tija, hali ya kimwili na ya kijamii iliyopo, uwepo wa kuwezesha sera, kati ya mambo mengine.

Nchi inayoongeza faida nyingi zinazohusishwa na miji ya mijini ni moja inayoweza kuelewa, kupima na kutabiri mwenendo wa ukuaji wa maeneo yake ya miji; na pia kuweka hatua muhimu / hatua za kugusa faida za ukuaji huo, wakati kupunguza vigezo tofauti tofauti vinavyohusishwa na mijini isiyopangwa. Mpangilio wa kazi - ambayo ni muhimu sana kabla ya mijini mijini - inahitaji mamlaka ya jiji na watendaji wengine wanaotabiri mwelekeo wa ukuaji wa jiji, na / au kuunda ukuaji huu kwa kutoa vifaa, huduma na sera na sheria zinazohitajika mifumo mbele ya maendeleo. Hii inakua katika ukuaji uliopangwa na usawa ambao wengi wa wakazi wa jiji wanapata huduma za msingi, fursa za kiuchumi na kijamii, na uendelezaji wa mazingira unaendelea. Katikati ya haya yote ni haja ya kizazi na usambazaji wa data hadi sasa na sahihi juu ya mwenendo wa ukuaji katika miji na makazi ya mijini.

Lengo la 11.3 lina lengo la kuimarisha mijini na uendelezaji wa mijini na uwezo wa kupanga mipango na usimamizi wa makazi na ustawi wa binadamu katika nchi zote kufikia 2030 **. Kufuatilia maendeleo kuelekea kufikia lengo 11.3 Kiashiria cha Umoja wa Mataifa kilichoanzishwa 11.3.1, ambacho kinaelezea jinsi vijiji vinavyotumia ardhi kwa ufanisi, vinavyohesabiwa kama uwiano wa kiwango ambacho miji hutumia ardhi kwa kiwango cha watu wao kukua. ** Ushahidi wa upepo umeonyesha kwamba, miji ambayo ni compact kutumia ardhi kwa ufanisi zaidi na ni bora kuwekwa kutoa bidhaa za umma na huduma za msingi kwa gharama ya chini **. Miji hiyo inaweza kutumia nishati ndogo, kusimamia taka vizuri zaidi, na inawezekana zaidi kuongeza faida zinazohusiana na uchumi wa agglomeration. Kwa upande mwingine, vijiji vidogo (miji isiyo ya kawaida) uzoefu uliongezeka kwa mahitaji ya uhamaji; matumizi ya nishati; uharibifu wa mazingira; gharama kubwa ya kutoa huduma za msingi kwa kila mtu (mfano maji, usafi wa mazingira, mifereji ya maji); gharama kubwa ya miundombinu kwa kila mtu; kupunguza uchumi wa agglomeration; na kupungua kwa uzalishaji wa miji.

Kwa kupima kiwango ambacho miji hutumia ardhi dhidi ya kiwango cha ukuaji wa idadi ya watu, mamlaka ya jiji na watunga uamuzi wanaweza kuandaa mahitaji ya bidhaa na huduma za umma, kutambua maeneo mapya ya ukuaji, na kuathiri kikamilifu maendeleo endelevu ya miji. Hii inahitajika kutoa miundombinu, huduma na huduma za kutosha kwa kuboresha mazingira ya maisha kwa wote. Jumuiya na usambazaji wa takwimu juu ya kiashiria hiki sio muhimu tu kwa kuelewa mienendo ya ukuaji wa miji na kuunda sera na miongozo ya habari, lakini pia ni msingi wa kukuza mijini milele.

Mtazamo wa Ufuatiliaji

Note

Chanzo: Kiashiria cha SD-UN-Habitat (2019) 11.3.1 Module ya Mafunzo: Ufanisi wa Matumizi ya Ardhi. Programu ya Makazi ya Umoja wa Mataifa (UN-Habitat), Nairobi.

Kuelewa jinsi jiji / eneo la miji linalozidi kwa kiasi kikubwa dhidi ya kiwango cha mabadiliko ya idadi ya watu ni muhimu kuamua, kati ya mambo mengine, hali ya ukuaji wa makazi ya watu (rasmi dhidi ya isiyo rasmi) na kasi ya uongofu wa ardhi ya nje kwa kazi za miji. Mambo haya mawili yana umuhimu mkubwa juu ya mahitaji na gharama za kutoa huduma, pamoja na kuhifadhi na kuhifadhi mazingira.

Ili kufikia maendeleo endelevu, nchi zinahitaji kuelewa jinsi kasi maeneo yao ya mijini yanavyoongezeka, na kwa mwelekeo gani. Hii sio kuwasaidia tu kuelewa mwenendo wa ukuaji na kushughulikia kwa ufanisi mahitaji ya huduma za msingi lakini pia kusaidia kuunda sera zinazohamasisha matumizi bora ya ardhi ya mijini, kulinda kwa ufanisi matumizi mengine ya ardhi (mazingira ya asili, mashamba ya kilimo, nk). Aidha, mafanikio ya mijini ya pamoja na endelevu inahitaji kuwa rasilimali zitumiwe kwa namna ambayo inaweza kuzingatia ukuaji wa idadi ya watu kutoka kwa uhamiaji na ongezeko la asili wakati wa kuhifadhi maeneo ya mazingira yaliyotokana na maendeleo.

Lengo la kufuatilia maendeleo dhidi ya kiashiria cha SDG 11.3.1 kwa hiyo ni kutoa habari muhimu na kwa wakati kwa waamuzi na wadau ili kuharakisha maendeleo kuelekea kuimarisha miji ya umoja na endelevu. ** Mkutano wa Taratibu 11.3 hadi 2030 inahitaji, kwa kiwango cha chini, kupunguza kasi ya kupunguza mijini na ikiwa inawezekana, kuhakikisha kuwa ufanisi wa miji unasimamiwa au kuongezeka kwa muda.

Kiashiria na mahitaji ya data

Kiashiria 11.3.1 kinaelezewa kama ** uwiano wa kiwango cha matumizi ya ardhi kwa kiwango cha ukuaji wa idadi ya watu ** (Kielelezo 1). Ili kulinganisha kiashiria hiki, habari juu ya kiwango cha mijini na idadi ya watu kwa angalau mara mbili kwa wakati zinahitajika, na hata zaidi kama tunapenda kutathmini mabadiliko katika kiashiria kwa muda.

../_images/sdg11_equations.png

Kielelezo 1: Kiashiria cha maendeleo ya kudumu (SDG) kiashiria 11.3.1 kinahesabiwa kama uwiano wa kiwango cha kila mwaka cha matumizi ya ardhi (ALCR) kwa kiwango cha kila mwaka cha ongezeko la idadi ya watu (APGR) kati ya mara 1 na 2. Ln: logarithm ya asili, Urb: eneo la mijini, pop: idadi ya watu, t: wakati katika miaka .`

Kutathmini mabadiliko katika SDG 11.3.1. kwa muda unahitaji kiasi kikubwa cha habari, kwani inahitaji kujua kiwango cha miji na idadi ya idadi ya watu kwa miaka kadhaa. Takwimu za uchunguzi wa dunia zinatuwezesha kukadiria kiwango cha eneo la kujengwa ndani ya jiji, na kisha kutumia algorithms za uchambuzi wa anga kulinganisha kiwango cha mambo tofauti ndani ya mazingira ya miji (kwa mfano majengo, nafasi ya wazi, miili ya maji, nk). Katika | trends.earth | tumepitisha mtiririko wa kazi chini (Mchoro 2) ili kuwezesha mchakato. Kutumia kompyuta za Google Earth Engine nyingi, Landsat archive kamili kati ya 1997 na 2019, na dataset ya GMIS (Brown de Colstoun et al 2017), | Mwelekeo | Era | ikilinganishwa na mfululizo wa vigezo vya uso usioweza kuonekana ulimwenguni inapatikana kwa azimio la 30m kuwajulisha juu ya kiwango cha miji kwa miaka 2000, 2005, 2010, na 2015. Pamoja na pembejeo ya mtumiaji na data ya idadi ya watu, chombo hiki kinazingatia SDG 11.3.1 zote kwa njia ya ramani na meza za urahisi wa kutafsiri na kutoa ripoti.

../_images/sdg11_data_needs.png

&#39;Mchoro wa 2: Mwelekeo.Kuanzia kazi-mtiririko wa kuendesha SDG 11.3.1. Matukio ya uso ya 30m ya uso yasiyokuwa ya uso yamekuwa yamepimwa na yanapatikana kwa watumiaji kuchunguza katika` Mwelekeo wa Mtaa wa Mjini Mjini <https://geflanddegradation.users.earthengine.app/view/trendsearth-urban-mapper> `_ ambapo mtumiaji anafafanua kiwango cha kujengwa kwa kuwapa tu mfululizo wa vizingiti`

Matumizi ya ardhi

Ili kukadiria matumizi ya ardhi katika | trends.earth |, mfululizo wa wakati kabla ya kuchambuliwa wa viashiria vya uso usioweza kutokea hupatikana duniani kote kwenye mfumbuzi 30 m. Katika sehemu ya chini, utajifunza jinsi vielelezo vilivyohesabiwa, na mapendekezo mengine jinsi ya kuitumia kuhesabu kiashiria cha SDG 11.3.1.

Kutoka kwa ISI kujengwa

Ili kukadiria eneo ambalo linatokana na vitu visivyoweza kutokea jiji, tunahitaji kubadili index ya uso usio na uhakika (ISI) kwenye ramani ya binary inayojenga maeneo yaliyojengwa kutoka kwa wale wasiojengwa. Utaratibu huu unafanyika kwa kufafanua mfululizo wa maadili ya kizingiti katika `Trends.Earth Mjini Mapper <https://geflanddegradation.users.earthengine.app/view/trendsearth-urban-mapper> `_, ambayo itatofautiana na kanda.

../_images/sdg11_thresholds.png

Mchoro wa 5: Katika &#39; Mwelekeo wa Mtaa wa Mjini Mjini <https://geflanddegradation.users.earthengine.app/view/trendsearth-urban-mapper> _ mtumiaji ana udhibiti juu ya jinsi uongofu kutoka kwa Index ya Surface Survey (ISI, kulia) kwenye ramani ya eneo la kujengwa kwa binary (iliyojengwa, kushoto) itafuta kwa mji wao wa maslahi.

Katika | trends.earth | mtumiaji anahitaji kufafanua maadili 3 ya kizingiti ambayo itatumiwa na chombo cha kukadiria eneo la kujengwa kwa eneo la riba. Vile vizingiti ni:

  • ** Msimbo usiofaa wa Ufafanuzi (ISI, 0-100) **: Hii ni index ambayo inatofautiana kati ya 0 na 100, na maadili ya juu ni dalili ya asilimia kubwa ya uso usio na kipimo katika pixel ya m 30. Kuweka thamani ya kizingiti cha ISI chini itasema kuwa dataset yako ya mwisho ya kujengwa itajumuisha maeneo yenye wiani mdogo wa ujenzi, ambayo hupatikana kwa kawaida katika miji ya miji. Kuweka thamani hii ya juu itafanya tathmini kuzingatia vituo vya jiji la juu.

  • ** Usiku wa Taa za Nuru Index (NTL, 0-100) **: Nambari ya uso usioweza kutokea, katika hali nyingine, huwasilisha maadili ya juu kwa maeneo yaliyofunikwa na udongo usiovuliwa au miamba, kwa kuwa nyuso za aina hizi zina mali kama ya watazamaji kama wale ya nyuso zisizotengenezwa na mwanadamu. Ili kufuta maeneo haya tunatumia taa za usiku, kuondoa maeneo yenye ISI ya juu na taa za chini za usiku zilizo nje ya mipaka ya jiji. Ukosefu wa mfululizo wa wakati wa usiku wa taa za mfululizo uliowekwa kwa muda unaozingatiwa (2000-2015), inamaanisha kuwa hatuwezi kushika mwaka kwa mwaka wake unaofaa, kwa hiyo tunatumia Version ya 1 ya VIIRS ya Siku ya Uchana / Usiku wa Composites Band mwaka 2015 (NOA, 2019). Kuweka thamani ya chini ya kitanda cha NTL itamaanisha kwamba dataset yako ya mwisho ya kujengwa itajumuisha maeneo yenye wiani wa chini, ambayo hupatikana kwa kawaida katika miji ya miji. Kuweka thamani hii ya juu itafanya tathmini kuzingatia vituo vya jiji la juu.

  • ** Maji ya Frequency Index (WFI, 0-100) **: Uwepo wa maji ni kipengele cha nguvu sana cha mazingira ya pwani au mto, wakati mwingine maji yatakuwa na maji mengi ya ardhi, na kwa wengine, binadamu wataingia ndani ya miili ya maji ili kuichukua nafasi. Ili kukamata baadhi ya mienendo hiyo, tumeunganisha ndani ya chombo dasaset ya mzunguko wa maji (Pekel et al 2016). Kwa kurekebisha kizingiti cha mzunguko wa maji, mtumiaji anaweza kuchagua kuonyesha maeneo haya ya nguvu ya ardhi. Kuweka kiwango cha chini cha kizingiti cha maji cha chini kitasema kuwa dataset yako ya mwisho ya kujengwa itazingatia kama inavyofunikwa na maeneo ya maji yenye mzunguko wa maji chini ya mfululizo wa wakati, kama mito katikati au maziwa. Kuweka thamani hii juu itakuwa kuzuia miili ya maji kwa maeneo yenye mzunguko mkubwa wa maji (yaani mito na maziwa ya kudumu).

../_images/sdg11_urban_mapper.png

Mchoro wa 6: Katika &#39; Mwelekeo wa Mtaa wa Mjini Mjini <https://geflanddegradation.users.earthengine.app/view/trendsearth-urban-mapper> _ mtumiaji anafafanua mfululizo wa vizingiti kwenda kutoka kwenye Orodha ya Surface ya Impervious inayoendelea (ISI, kulia) kwenye ramani ya eneo linalojengwa (iliyojengwa, kushoto) .`

Ufuatiliaji wa mtihani

Wakati wa kupangilia data ya kijijini ya kuhisi katika bidhaa zilizopatikana, kama vile index ya kutoweka ya uso iliyohesabiwa na | mistari |earth |, omission na tume ya makosa hutokea. Moja ya faida za kufanya uchambuzi wa mfululizo wa wakati ni kwamba picha kutoka miaka tofauti zinaweza kutumiwa kutambua kutofautiana katika uchambuzi. Kwa sababu hiyo, safu za ISI za 1998 na 2018 zilizingatiwa katika uchambuzi huu, kuongeza pointi za kabla na baada ya data ili kuchuja makosa iwezekanavyo katika utaratibu wa 2000 hadi 2015 mfululizo.

Vizingiti vinavyoelezwa katika sehemu ya awali (ISI, NTL, na WFR) hutumiwa kwa kila tabaka ya mtu binafsi ya 1998, 2000, 2005, 2010, 2015, na 2018, na kuzalisha mfululizo wa ramani za binary. Ramani sita za binary zimeunganishwa baadaye katika dasaset ya mfululizo wa wakati ambayo ina taarifa juu ya asili ya pixel kila mwaka kama &quot;kujengwa&quot; au &quot;isiyojengwa&quot;. Kanuni kuu moja hutumiwa baadaye kwenye mfululizo huo:

  • Pixel inachukuliwa imejengwa tu kama 50% au pointi zaidi ya data baada ya kutambua kujengwa kwa kwanza kutambua eneo lililojengwa. Kwa saizi hizo, kutambua kwanza kama kujengwa kutazingatiwa mwaka wa uongofu. Maeneo yenye chini ya 50% ya kujengwa baada ya kugundua kwanza itachukuliwa kama makosa katika uainishaji, na kwa matokeo, haijakujengwa. tunatambua kwamba kwa kutumia kanuni hii tunapunguza uwezo wa dasaset ili kuchunguza mabadiliko kutoka kwa kujengwa hadi kutojengwa. Hata hivyo, kutokana na uwezekano mdogo wa mabadiliko hayo ya kutokea katika mazingira ya mijini, tunahisi vizuri kufanya dhana hiyo. Ukaguzi wa maonyesho ya matokeo unasaidia mbinu.

Kupima Global

Trends.Earth provides through the Urban Mapper and the QGIS plug-in access to the global 30m time series of impervious surface indices. It is important however understand that the dataset has its limitations, and user's input and control is needed to assess changes in indicator SDG 11.3.1 accurately. To test the performance of the indicator, we run the analysis on 224 cities globally (200 national capitals + 24 large cities in the Unites States of America, Figure 7). Using the Urban Mapper and visually comparing the product to very high spatial resolution images, we were able to define the thresholds appropriate for each city (ISI, NTL, and WFI) and also assess the quality of the product in a scale from 0 to 5. The results show that for 83% of the cities assessed Trends.Earth data can be used for estimating indicator SDG 11.3.1. The biggest limitation remains in small island states (for which no training data was available), hyper arid areas, and areas with low image availability.

  1. ** Hakuna data **: Miji ambayo hakuna data ya mafunzo ilipatikana ili kujenga data isiyosababishwa ya kuweka data. Miji hii inawakilisha asilimia 6.2 ya sampuli iliyo tathmini.

  2. ** Haiwezekani **: Miji ambayo matokeo yanapatikana, lakini kutokana na kupatikana kwa picha za chini za ardhi hakuzuia uzalishaji wa bidhaa bora. Matokeo haya haipaswi kutumiwa kwa kompyuta SDG 11.3.1. Miji hii inawakilisha 0.9% ya sampuli iliyo tathmini.

  3. ** Tatizo **: Miji yenye matokeo ya matumizi ya kutosha kwa kuzingatia kupanua ruwaza za eneo la upanuzi wa eneo la kujengwa, lakini kwa makosa makubwa. Matokeo haya haipaswi kutumiwa kwa kompyuta SDG 11.3.1. Miji hii inawakilisha 4.0% ya sampuli iliyo tathmini.

  4. ** Baadhi ya masuala ya **: Miji yenye matokeo inayoonyesha masuala fulani yanayochanganya nyuso za udongo wazi na sehemu iliyojengwa, inaweza kutumika kwa kompyuta SDG 11.3.1 baada ya ukaguzi wa kina wa data. Miji hii inawakilisha asilimia 6.2 ya sampuli iliyo tathmini.

  5. ** Masuala Machache **: Miji yenye data ya juu lakini kwa uwepo wa maeneo madogo ya machafuko. Data hii inaweza kutumika kwa kompyuta SDG 11.3.1. Miji hii inawakilisha asilimia 12.5 ya sampuli iliyo tathmini.

  6. ** Ubora wa juu **: Miji yenye data ya shaba ya juu inayoonyesha makubaliano kamili kati ya eneo la kujengwa kwa kutumia Mwelekeo. Data ya juu na picha za azimio kubwa zinazopatikana katika Google Earth, ujasiri mkubwa wa kuzingatia SDG 11.3.1. Miji hii inawakilisha asilimia 70.1 ya sampuli iliyo tathmini.

../_images/sdg11_map_cities_score.png

Mchoro wa 7: Baada ya kupima katika miji mikubwa 224 kote ulimwenguni, matokeo yanaonyesha kwamba kwa asilimia 83 ya miji ya Tathmini. Data ya data inaweza kutumika kwa kukadiria kiashiria SDG 11.3.1. Kikwazo kikubwa kinabakia katika majimbo machache ya kisiwa (ambayo hakuna data ya mafunzo ilipatikana), maeneo mahiri yaliyomo, na maeneo yenye upatikanaji wa picha chini.

../_images/sdg11_map_cities_isi.png ../_images/sdg11_map_cities_ntl.png ../_images/sdg11_map_cities_wfr.png

&#39;Mchoro wa 8: Usambazaji wa nafasi ya vigezo vya kizingiti ulichaguliwa kwa sampuli ya miji 224 iliyojaribiwa. Juu: Kiashiria cha eneo la uso usio na uhakika, Kati: Kiashiria cha taa za usiku, na Chini: Kiashiria cha mzunguko wa maji .`

Kutoka uchambuzi wa miji 224 ulimwenguni kote tumeweza kukadiria kiwango cha vigezo ambazo hutumiwa kawaida. Maadili ya kawaida yaliyotumika ni: ** ISI = 30, NTL = 10, WFR = 25 **. Hizi ndizo vigezo vya default ambavyo vinatajwa katika `Trends.Earth Mjini Mapper <https://geflanddegradation.users.earthengine.app/view/trendsearth-urban-mapper> Plugin `_ na QGIS, lakini ni muhimu kukumbuka kuwa kwa kila mji, ukaguzi wa makini wa dataset unapaswa kufanya, ili kupata seti ya vigezo ambazo zinafaa zaidi kwa kila tovuti.

../_images/sdg11_thresholds_histograms.png

&#39;Mchoro 9: Usambazaji wa mara kwa mara wa vigezo vya kizingiti ulichaguliwa kwa sampuli ya miji 224 iliyojaribiwa. Kushoto: Kiashiria cha eneo la uso usio na uhakika, Kati: Kiashiria cha taa za usiku, na Haki: Kiashiria cha mzunguko wa Maji .`

Eneo la miji

Eneo la mijini ni eneo la utafiti ambalo linajumuisha eneo la kujengwa na eneo la mijini lililo wazi, pamoja na maeneo yaliyoongezwa na uchambuzi wa karibu (UN-Habitat, 2019). UN-Habitat inapendekeza kuainisha eneo la maslahi katika madarasa 6 yafuatayo ili kutambua eneo ambalo litatumika katika makadirio ya kiwango cha matumizi ya ardhi kila mwaka (Kielelezo 1):

Maeneo yanayojengwa yatatengwa kulingana na wiani ndani ya mita 500 ya kila radius ya pixel:

  1. Mjini:&gt; 50% kujengwa katika radius 500 m.

  2. Suburban: 25-50% kujengwa katika radius 500 m.

  3. Vijijini: &lt;25% kujengwa katika radius 500 m.

Sehemu zisizojengwa zitazingatiwa nafasi wazi (OS), na zitawekwa kama ifuatavyo:

  1. Funga nafasi wazi: nafasi ya wazi &lt;100 m kutoka mjini na mijini.

  2. Uchimba nafasi ya kufunguliwa: nafasi ya kufunguliwa kikamilifu iliyozungukwa na nafasi ya kufunguliwa.

  3. Eneo la wazi la vijijini: Sehemu nyingine zote wazi.

Katika | trends.earth |, tumeongeza kwa mpango hapo juu kwa kutofautisha ardhi kutoka kwa maji ya wazi, kwa kuwa matumizi ya wananchi wanaweza kufanya kila nafasi ni tofauti sana.

  1. Funga nafasi ya wazi - maji: Funga nafasi ya wazi iliyofunikwa na maji

  2. Kukamata nafasi ya kufunguliwa - maji: Kukamata nafasi iliyofunikwa na maji

  3. Vijijini nafasi wazi - maji: Vijijini nafasi wazi kufunikwa na maji

Kijijini kimetambuliwa na eneo la pamoja la madarasa ya 1, 2, 4, 5, 7, na 8 (mijini, mijini, na pindo na nafasi iliyofunguliwa wazi).

../_images/sdg11_urban_area_qgis.png

&#39;Mchoro wa 10: Matokeo ya uchambuzi wa SDG 11.3.1 kuonyesha mambo tofauti ambayo yana nafasi ya mijini.`

Kwa maelezo haya tunaweza sasa kukadiria viwango vya upanuzi wa miji kwa muda kwa kipindi cha 2000-2005, 2010, na 2010-2015 inahitajika kukadiria wastani wa matumizi ya ardhi.

Ukuaji wa idadi ya watu

Note

Chanzo: Kiashiria cha SD-UN-Habitat (2019) 11.3.1 Module ya Mafunzo: Ufanisi wa Matumizi ya Ardhi. Programu ya Makazi ya Umoja wa Mataifa (UN-Habitat), Nairobi.

Mara baada ya maeneo ya mijini yameelezwa, hatua inayofuata ni kuanzisha watu wangapi wanaoishi ndani ya maeneo hayo kwa kila mwaka wa uchambuzi. Taarifa hii hutumiwa kuhesabu wastani wa kiwango cha ukuaji wa idadi ya watu. Ukadirio wa idadi ya watu wanaoishi ndani ya kila eneo la huduma inaweza kupatikana kwa njia mbili pana:

  1. ** Matumizi ya takwimu za juu-azimio kutoka ofisi za kitaifa za takwimu (NSOs) **: Kwa chaguo hili, data ya sensa hutumiwa kuhesabu idadi ya watu wanaoishi katika kaya zote ndani ya mipaka ya mijini. Projections na extrapolations pia inaweza kufanywa kwa urahisi kulingana na sifa za kaya kwa miaka fulani ya kutoa ripoti. Mchakato ni rahisi sana ambapo vitengo vya sensa vya nguvu vinatumiwa kutambua eneo la mijini, hasa kwa sababu hizi zimeendana vizuri na usanifu wa takwimu za idadi ya watu. Chaguo hili hutoa data sahihi zaidi na mamlaka ya idadi ya watu kwa hesabu ya kiashiria na inahimizwa sana.

  2. ** Matumizi ya idadi ya wakazi **: Katika chaguo hili, gridi ya watu hufanywa kwa kusambaza idadi ya watu kwenye kitengo chote cha utawala au sensa. Tabia kama vile kuwepo kwa maeneo yanayotumiwa (madarasa ya matumizi ya ardhi) yanaweza kutumiwa kusambaza idadi ya watu, kama vile seli za gridi katika tracks ya ardhi isiyo na maendeleo au katika maeneo ya viwanda zita idadi ya watu chini ya maeneo ya juu ya wiani. Katika gridi ya matokeo, kila kiini cha gridi itakuwa na thamani ya pekee, ambayo inategemea mambo kama vile jumla ya idadi ya watu ndani ya kitengo cha utawala / sensa iliyofungwa, na idadi na / au wingi wa madarasa ya matumizi ya ardhi. Mchoro wa 5 unaonyesha mantiki ya jumla ya gridi za idadi ya watu kutumia darasa moja tu la matumizi ya ardhi - maeneo yaliyojengwa. Gridi ya watu lazima daima kufunika eneo kubwa kuliko mipaka ya miji iliyoelezwa. Mara gridi za idadi ya watu zimeundwa, makadirio ya idadi ya watu wanaoishi ndani ya mipaka ya miji inaweza kufikia kwa kuunganisha idadi ya seli za gridi iliyofungwa. Kwa kutokuwepo kwa data ya juu-azimio kutoka kwa NSOs, chaguo hili linazalisha makadirio bora ya idadi ya watu, ingawa data ya kuingiza ubora wa juu na uchambuzi wa ngazi mbalimbali ni muhimu kwa usahihi wa data kuimarishwa. Dawa za data za kimataifa zinazowakilisha idadi ya watu 1km² na 250m grids zinapatikana (e.gs GPWv4, GHS-POP, WorldPop); ambayo wengi huchukulia usambazaji sawa wa idadi ya watu kwa madarasa yanayotumika (kwa mfano maeneo yaliyojengwa). Njia hii inapendekezwa kwa hesabu ya kiashiria ambapo takwimu za azimio kutoka kwa ofisi za takwimu za kitaifa hazipatikani au zinapatikana kwa urahisi.