2001 में भारत का जनसंख्या घनत्व कितना था?

2001 में भारत का जनसंख्या घनत्व कितना था: 903 vs 13

भारत के विभिन्न राज्यों में जनसांख्यिकी आंकड़ों का यह अंतर सामाजिक बदलाव का संकेत देता है। सही जानकारी प्राप्त करने से आप 2001 में भारत का जनसंख्या घनत्व कितना था और इसकी भौगोलिक कारणों को आसानी से समझ सकते हैं।

2001 में भारत का जनसंख्या घनत्व कितना था?

2001 की जनगणना के अनुसार, 2001 की जनगणना के अनुसार भारत का जनसंख्या घनत्व 324 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर था।^[1] यह आंकड़ा दर्शाता है कि देश के कुल क्षेत्रफल के प्रत्येक वर्ग किलोमीटर में औसतन कितने लोग निवास कर रहे थे।

सच कहें तो, जब मैंने पहली बार जनसांख्यिकी के आंकड़ों का अध्ययन करना शुरू किया, तो ये संख्याएं मुझे बहुत नीरस लगीं। लेकिन 324 का यह आंकड़ा कोई साधारण संख्या नहीं है - यह एक बड़े सामाजिक बदलाव का संकेत था। 1991 में यह आंकड़ा 267 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर था, जिससे यह एक बड़ी छलांग साबित हु^[2] ई। लेकिन एक बात जो 90% लोग अक्सर नजरअंदाज कर देते हैं, वह यह है कि यह राष्ट्रीय औसत पूरी सच्चाई नहीं बताता - मैं आगे राज्यों के खंड में इस हैरान करने वाली सच्चाई का खुलासा करूंगा।

यह काफी रोचक है। आंकड़े बहुत कुछ कहते हैं। आबादी का दबाव लगातार बढ़ रहा था।

जनसंख्या घनत्व की गणना करने के तरीके को जानना

जनसंख्या घनत्व की गणना करना उतना जटिल नहीं है जितना यह पहली नजर में प्रतीत होता है। किसी भी क्षेत्र की कुल जनसंख्या को उसके कुल भू-भाग के क्षेत्रफल (वर्ग किलोमीटर में) से विभाजित किया जाता है।

मैंने अपने कॉलेज के शुरुआती दिनों में इसे याद रखने के लिए काफी संघर्ष किया था। मैं अक्सर क्षेत्रफल को मील में बदलने की गलती करता था, जिससे मेरे सारे परिणाम बिल्कुल गलत हो जाते थे। तीन बार अपनी शोध रिपोर्ट में कम अंक लाने के बाद मुझे समझ आया कि भारत जनसंख्या घनत्व 2001 प्रति वर्ग किलोमीटर हमेशा वर्ग किलोमीटर ही रखनी है। यह एक छोटी सी गलती थी। लेकिन इसने मुझे हमेशा के लिए एक महत्वपूर्ण सबक सिखाया।

वर्ष 2001 में, भारत की कुल जनसंख्या लगभग 1.02 अरब थी और कुल क्षेत्रफल 32.8 लाख वर्ग किलोमीटर के करीब था। इ^[3] सका सीधा गणित 324 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर निकलता है।

विभिन्न राज्यों के जनसंख्या घनत्व के आंकड़ों की जानकारी प्राप्त करना

जैसा कि मैंने पहले बताया था, राष्ट्रीय औसत (324) पूरी कहानी नहीं कहता है। यहीं पर वह सच्चाई है जिसका मैंने ऊपर जिक्र किया था।

2001 में, जहां पश्चिम बंगाल में घनत्व 903 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर था, वहीं अरुणाचल प्रदेश में यह संख्या मात्र 13 थी।^[4] एक ही देश में इतना बड़ा अंतर - यह सच में हैरान करने वाला है। भौगोलिक और आर्थिक कारण इस असमानता के मुख्य जिम्मेदार थे।

आम धारणा यह है कि अधिक घनत्व हमेशा गरीबी, भीड़भाड़ और संसाधनों की भारी कमी को दर्शाता है। लेकिन कई वर्षों तक शहरीकरण के रुझानों को देखने के बाद, एक अलग ही तस्वीर सामने आती है। उच्च घनत्व वाले क्षेत्र अक्सर बेहतर आर्थिक अवसर और तेजी से विकसित होता बुनियादी ढांचा भी प्रदान करते हैं, बशर्ते उनका प्रबंधन सही तरीके से किया जाए। दिल्ली जैसे केंद्र शासित प्रदेश का घनत्व 9300 से अधिक था, और यह 2001 census population density of India in Hindi के प्रमुख रोजगार केंद्रों में से एक रहा। ^[5]

2001 और 2011: जनसंख्या घनत्व में दशकीय अंतर

2001 और 2011 की जनगणना के जनसंख्या घनत्व में अंतर को समझना जनसांख्यिकीय रुझानों को पकड़ने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है।

2001 की जनगणना

- शहरीकरण की प्रारंभिक लेकिन तेज गति की शुरुआत

- पश्चिम बंगाल (903 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर)

- 324 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर

- अरुणाचल प्रदेश (13 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर)

2011 की जनगणना (नवीनतम तुलनात्मक डेटा)

- घनी आबादी वाले राज्यों में भूमि और संसाधनों पर अत्यधिक दबाव

- बिहार (1106 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर)

- 382 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर

- अरुणाचल प्रदेश (17 व्यक्ति प्रति वर्ग किलोमीटर)

रवि का शहरी नियोजन संघर्ष: डेटा बनाम वास्तविकता

रवि, पटना में काम करने वाला 30 वर्षीय जूनियर शहरी नियोजक, 2001 के आंकड़ों के आधार पर शहर के बाहरी इलाके में एक नई जलापूर्ति परियोजना का खाका तैयार कर रहा था। उसे लगा कि सिर्फ राज्य के औसत आंकड़ों के हिसाब से योजना बनाना काफी होगा।

उसने पाइपलाइन की क्षमता राज्य के औसत घनत्व के आधार पर तय कर दी। यह उसकी सबसे बड़ी गलती साबित हुई। जब परियोजना का पहला चरण शुरू हुआ, तो पानी का दबाव बहुत कम था और स्थानीय लोग लगातार शिकायत करने लगे।

एक रात 11 बजे, पुराने दस्तावेजों को खंगालते हुए उसे अपनी भारी गलती का एहसास हुआ। वह विस्तृत राज्य औसत का उपयोग कर रहा था, जबकि उस विशिष्ट उपनगरीय इलाके का घनत्व औसत से तीन गुना अधिक था। यह एक बड़ी भूल थी।

उसने तुरंत अपनी योजना को संशोधित किया और स्थानीय वार्ड स्तर के घनत्व के आंकड़ों के अनुसार पाइपलाइन का व्यास बढ़ाया। हालांकि इसमें दो सप्ताह का अतिरिक्त समय लगा, लेकिन अंततः जलापूर्ति सुचारू रूप से शुरू हो गई। इस घटना ने उसे सिखाया कि डेटा को हमेशा सूक्ष्म स्थानीय स्तर पर देखना चाहिए।