/287 III/ Závěr II 1.1 ZHODNOCENÍ MAKROREGIONÁLNÍ DIFERENCIACE PODLE VYBRANÝCH INDIKÁTORŮ Zhodnocení aktuálního stavu i změn v úrovni makrorc-gionů (makrorcgionálních systémů) vyžaduje použití nejen charakteristik velikostního a „vyspčlostního" typu, ale v první řadě také kombinace těchto hodnocení sc stavem a perspektivami integrace. V následujícím textu jsou využity dvě základní úrovně hodnotících analýz. První druh analýzy představuje soubor „objektivních" indikátorů, vázaných na makro regiony (popř. na vybrané „reprezentativní" státy), druhý pak tvoří kritéria do značné míry subjektivního typu (hodnotící vnitřní integritu makro regionů). Pro zhodnocení aktuálního stavuje využit soubor indikátorů, jakými jsou podíl rozlohy makroregionů a poctu jejich obyvatel, hustota zalidnění, podíl hrubého domácího produktu (HDP), HDP na obyvatele podle parity kupní síly, míra gramotnosti a střední délka života. Pro nastínění širších prostorových souvislostí autoři sledují obchodní toky ve světe a migraci. Pro dokreslení aktuálního stavu je hodnocení doplněno o soubor čtyř indikátorů: index lidského rozvoje, ukazatel příjmové nerovnosti, index vnímané korupce a index demokracie ve vybraných státech. Integrace makroregionů jc sledována prostřednictvím podílu nejvýznamnčjšíhostátu na H DP v rámci makroregionů a dvou kritérií subjektivního typu: 1. ekonomická sounáležitost a propojenost, tedy relativní homogenita z hlediska stupně ekonomické vyspělosti v kombinaci s úrovní ekonomické provázanosti a kooperace, 2. sociokultumí homogenita ve smyslu civilizační integrity odpovídající zhruba Členění S. Huntingtona (Hampl 2009). Indikátorem vyspělosti je nepochybné úroveň ekonomiky, měřená HDP v porovnání s počtem obyvatel. Zde pochopitelně vyniká Evropský makroregion, vyznačující se následujícími parametry ve srovnání s globální úrovní - podíl počtu obyvatel 7,3 % a HDP 25,6 %. Podobné příznivými charakteristikami sc vyznačuje i Angloamerický (s podíly 4,9 % a 25,3 %) a Australsko-occánský makroregion (0,5 % a 2,2 %). První dva makroregiony se podílí více než polovinou na světové ekonomice. Čtyři makroregiony mají tyto poměry (podíl počtu obyvatel ku podílu HDP) zhruba vyrovnány: Ruský, Čínsko-japonský, Islámský a Latinskoamerický. Tab. Ill.l Základní indikátory makroregionrj a úroveň integrity Makroregion Podíl rozlohy Podíl obyvatel Hustota zalidněni HDP HDP na obyvatele Gramotnost Střední délka života Homogenita % obyv./knv % tis. USD % roky [M/Z) ekonom. kulturní 1. Evropský 3,7 7,3 106 25,6 38 100 78/83 — — 2. Angloamerický 16,0 4,9 17 25,3 54 99 77/82 „, 3. Ruský 1W 3,8 13 3,2 18 100 65/75 ... 4. Australsko-oceánský 6} 0,5 5 2,2 35 95 75/79 5- Čínsko-japonský 8,6 22,6 141 22,0 16 95 66/70 " 6. hdonéský 3,3 8,5 140 2,9 10 91 68/74 7. Indický 3,7 23,7 344 3,4 4 57 67/70 ... 8. Islámský 8,9 - 6,8 41 m 17 75 71/75 — 9. Latinskoamerický 15,0 8,5 31 7,4 16 90 72/79 — 10. Africký 18,4 13,4 40 2,2 4 64 57/60 » Celkem 100,0 100,0 54 100,0 10 80 68/72 Zdroj: CIA 2016, United Naticns 2016, World Bank 2016. Poznámka: *" vysoká, ** střední, * nízká 288/ Vnitřní obchod (objem v mld. USD) 0 50 500 1 000 2 000 a více Obthodní toky [zobrazen pouze objem větší než Í0 mld. USD} 30 50 100 250 500 a více Obr.lll.1 Hlavní obchodní toky mezi světovými makroregiony Největíídisproporce lze sledovat u Afrického (13,4 % a 2,2 %), Indického (23,7 % a 3,4 %) a Indonéského makrorcgionu (8,5 % a 2,9 %). Tyto disproporce mezi třemi nej vy vin lítějšími a dvěma nejzaostalejšími makroregiony dokládají i HDP na obyvatele podle kupní síly, kde nejvyspěleji makroregiony mají hodnotu tohoto ukazatele řádově více než desetkrát vyšší (v porovnání HDP bez přihlédnutí ke kupní síle dokonce pětadvacetkrát vyšší) - viz tabulka 1II.1. U většiny makroregionů míra gramotnosti překračuje 90 %, výjimkou jsou pochopitelně Indický (57 %), Africký (64 %) a Islámský makroregion (75 %). NejvyšŠí střední délku života mají výše uvedené tři nej vyvinutější makroregiony; daleko nejhorší situace je v Africkém makroregionů (pouze 57 let pro muže a 60 let pro ženy). Méně příznivé hodnoty lze sledovat rovněž u Ruského, Indického, Indonéského a Čínsko-japonského makrorcgionu, u něhož však samotné Japonsko náleží ke státům s nejvyšší střední délkou života na světě. U indikátorů integrace makroregionů je patrné, že podíl prvního stálu na tvorbě HDP je 75 % a více, zatímco u Islámského a Afrického makroregionů jc tento podíl minimální, neboť zde neexistuje relativně dominantní stát. U kriterií vnitřní sounáležitosti příslušných makroregionů bylo použito analogické hodnocení jako ve studii Hampla (2009), a to vždy v rozmezí 1-3 bodů. S vědomím částečné subjektivity lze považovat za relativně silné integrovane' makroregiony Evropský, Angloamerický, Ruský, Australsko-oceánský, Čínsko-japonský a Islámský. Relativně slabě integrované jsou Podii počtu imigrantú na celkový počet obyvatel (2015) 2,5 5,0 10,0 35,0% © počet imigranlú (v mil.) Obr. III.2 Hlavní směry mezinárodní migrace III ZAVER /2ÍÍ9 100 nejnizsi příjmová nerovnost nejvyssi príjmová nerovnost ■ ■ ■ 11 g "? o Obr. III.3 Příjmová nerovnost ve vybraných státech Indonéský a Latinskoamerický makroregion a nedostatečné integrované Indický a Africký makroregion. Dalším ukazatelem, který analyzuje hlavní vazby v rámci světového systému, jsou obchodní toky mezi makroregiony (obr. III.I). Ačkoliv v mapě nejsou rozčleněná data za asijské makroregiony (Australsko-oceánský makroregion je svým objemem zanedbatelný), ukazuje významnou koncentraci mezinárodních transakcí v Evropé. To je ovšem samozřejmě částečně zavádějící vzhledem k velké rozdrobenosti makroregionů do 41 zemí. Druhým charakteristickým rysem je vícesmérnost obchodních toků Evropy, orientovaných do všech světových makroregionů. Čínsko-japonský makroregion je objemem vnitřního obratu na druhém místě. Je patrné, že nejsilnějšíobchodní toky se odehrávají rnezi Angloamerickým, Evropským a Čínsko-japonským makroregionem, zatímco propojení ostatních makroregionů je řádově slabší. To umožňuje považovat tyto makroregiony jako základ globálního světového jádra, ostatní makroregiony za semiperiferii a periferii, jak to zhodnotil například Hampl (2014) a další V současnem globalizujícím se světě je jedním z význam ných ukazatelů atraktivity jednotlivých světových makro regionů mezi regionální migrace. Obrázek III.2 ukazuje význam imigrace pro některé země a celé makroregiony (především Angloameriky, Evropy a Austrálie), v nichž je podíl imigrantú v populaci na úrovni 10-35 %. Počtem imigrantú vyniká Evropský makroregion, u něhož se odhaduje až 55 milionů osob narozených mimo území Evropy. Jen málo zaostává makroregion Angloamerický, kde samotné USA mají asi 45 milionů rodáků z jiných makroregionů. Ropné lěžařské oblasti Islámského makroregionů v současnosti představují třetí významný migrační cíl, který navíc charak- terizuje velice nesvobodné postavení přistěhovalých osob pracujících převážně manuálně. Austrálie spolu s Kanadou jsou také pro imigraci atraktivní, obě zemč realizují proimi-graění selektivní politiku. Příjmová nerovnost je významným ukazatelem, který bývá zpracováván obvykle na úrovni, jakým podílem bohatství disponuje nejbohatších 10 % obyvatel příslušného státu a jakým podílem naopak disponuje jeho nejchudších 10 % obyvatel. Patrné jsou obrovské rozdíly mezi zeměmi především Evropského makroregionů na jedné straně a Afrického makroregionů či Latinské Ameriky na straně druhé. Je charakteristické, že evropské „postsocialistické" státy se pohybují na úrovni nejniiší příjmové nerovnosti, přičemž v tomto žebříčku se Česko ocitá za Japonskem a Dánskem ve světové špičce (obr. III.3). Analogické rozvržení lze identifikovat i u států podle indexu lidského rozvoje, kde dominují tři BOX 111.1 INDEX LIDSKÉHO UiVUJt Index lidského rozvoje (anglicky Human development index, HDI) je indikátor pro měření a srovnání klíčových rozměrů lidského rozvoje, mezi něž patří: dlouhý a zdravý život, přístup ke vzdělání a životní standard. Index byl vytvořen v roce 1990 pákistánským ekonomem Mahbubemul Haqem a používá se v každoroční zprávě OSN. Je tvořen třemi dílčími ukazateli -očekávané střední délky života, indexu vzdělání (střední a očekávaná délka vzdělání) a hrubého národního důchodu. Index udává číslo od 0 do 1, čímž se státy zařadí do jednoho ze čtyř stupňů rozvoje. 290/ 1,0 0,9 0,8 07 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 nejvyšsí index lidského rozvoje velmoci a Česko nejnižší index lidského rozvoje nejvyspělejší makroregiony, nadprůměrné hodnoty vykazuje Ruský a Latinskoamerický makroregion. Kritická je situace v Africkém makro regionu; na posledních osmi místech se objevují státy právě z tohoto makroregionu (obr. III.4). Index demokracie pozitivně vyznívá znovu pro tři nejvyvinutější makroregiony (Evropský, Angloamerický a Australsko-oceánský), příznivý je i pro Latinskoamerický a Indický makroregion. Kritická situace je nejen v Africkém makroregionu (s výjimkou Republiky Jižní Afrika a Nami-bie), ale i v Islámském (s výjimkou Izraele), Ruském a Cín-sko-japonském makroregionu (s výjimkou Japonska a Jižní Koreje). Na posledních místech se vedle afrických států objevuje např. KLDR, Sýrie či Saúdská Arábie (obr. III.5). Ještě větší prohlubující diferenciaci je možné sledovat u indexu vnímané korupce, v němž se tři nejvyvinutější makro- BOX III.2 INDEX DEMOKRACIE Index je konstruován na základě 60 ukazatelů, seskupených do pěti různých kategorií: míra politické volby a pluralismu, občanská práva, funkčnost vlády, politická spoluúčast a politická kultura. Tento index byi poprvé vytvorený v roce 2006 americkou společností Economist Intelligence Unit. Podle posledního zveřejněného indexu z roku 2010 mělo nejlepší výsledek Norsko, když obdrželo 9,8 bodů na stupnici od nuly do deseti; poslední je KLDR s 1,1 bodů. Státy jsou razeny do kategorií (a) úplná demokracie, (b) demokracie s nedostatky, (c) hybridní režimy a (d) autoritářské režimy. Nejpříznivéjší parametry vykazuje Angloamerický makroregion (8,6); nejhorší je situace u Afrického (4,4) a Islámského makroregionu (3,7). Obr. III.4 Index lidského rozvoje ve vybraných státech regiony ostře vymezují vůči ostatním makroregionům. Vedle Afrického makroregionu jc nejkritiČtějŠí situace v Ruském, Islámském, ale i Indickém a Latinskoamerickém makroregionu (obr. III.6). Další možností, jak sledovat vývoj globálního systému, je analyzovat hlavní centra osídlení, tedy tzv. globální města. Zde se může jednat o relativné přesné hodnocení pomocí počtu obyvatel žijících v urbanizovaném areálu (box 1.2 a obr. 1.14 v kapitole I). Výhodou je možnost porovnávat všechna města objektivně navzájem, neboť jsou vymezena na základě stejných kritérií. To jc výhoda oproti například tzv. metropolitním areálům, či aglomeracím. V současné době se mezi deseti největšími městy světa nachází jedno severoamerické (New York) a dvě latinskoamerická (Sáo Paulo a Mexiko), zbývajících sedm leží Asii - v Čínsko-ja-ponském, Indonéském a Indickém makroregionu. Ještě před padesáti lety byla mezi prvními deseti největšími jádry polovina evropských. Také tato zmčna dokumentuje vcelku BOX III.3 INDEX VNÍMÁNÍ KORUPCE Index vnímání korupce (Corruption Perceptions Index) je indikátor zaměřený na vnímání existence korupce mezi úředníky veřejné správy a politiky; definuje korupci jako zneužívání veřejné pravomocí k osobnímu prospěchu. Od roku 1995 jej sestavuje mezinárodní nevládní organizace Transparency International. Výsledky zveřejňuje na konci každého kalendářního roku. V roce 2014 žebříček obsahoval 175 států. Používá se měření vnímání korupce těmi, kteří s ní mohou přijít do kontaktu a to prostřednictvím průzkumů. III ZÁVĚR /291 nejvyšsí index demokracie velmoci a Česko nejnižší index demokracie lllllll Obr. II 1.5 Index demokracie ve vybraných státech Obr. 111.6 Index vnímané korupce ve vybraných státech jednoznačný trend přesunu největsích populačních světových jaderJak mimo Evropský, tak do značné míry i mimo Angloamerický makroregion. V této části byly představeny vybrané charakteristiky, které rozdělují dnešní svět nejen na úrovni jednotlivých států, ale také na úrovni makroregionu. Je zřejmé, že i jejich pomocí lze vymezit silně rozvinuté oblastí, proti nim oblasti slaběji rozvinuté a vyloženě slabé. Další otázkou hodnocení makroregionu svčta jc problém zvětšování či zmenšování rozdílů mezí makroregiony, tedy otázka zda dominují di-vergenční či konvergenční trendy v hodnocení vývoje globálního systému. III.2 ZHODNOCENÍ ZMĚN V ÚROVNI MAKROREGIONU SVĚTA V následující části je snahou autorů nabídnout srovnání jednotlivých makroregionu podle podílu jejich obyvatelstva a realizovaného HDP v letech 1990 a 2016. Tabulky III.2-III.4 umožňují analyzovat pozici jednotlivých makroregionu v globálním systému v těchto letech a také porovnat dynamiku jejich rozvoje. V roce 1990 byl nejsilnější objemem realizovaného HDP Evropský makroregion s desetinou světového obyvatelstva, ale téměř s třetinou HDP. Jeho pozice je při přepočtu HDP na 292/ Tab. 111.2 Makroregiony světa podle počtu obyvatel a realizovaného HDP v roce 1990 Makroregion Obyvatelstvo mil. % mld.USD HOP na obyvatele tis. USD 1. Evropský 508 9,9 6790 31,8 13,0 2. Angloamerický 277 5,4 6 045 28,3 21,8 3. Ruský 280 5,4 1475 6,9 5,3 4. Australsko-oceánský 28 0,5 355 1,7 12,7 S.Gnsko-japonský 1316 253 4070 19,0 3,1 6. Indonéský «7 8,5 345 1,6 0,8 7. Indický 1102 21,4 400 1,9 0,4 8. Islámský 255 4,9 540 2,5 2,1 9. Latinskoamerický 481 93 1070 5,0 2,2 10. Africký 483 9,4 285 1,3 0,6 Celkem 5167 100,0 Zdroj: Calendars atlante De Agostini 2016, CIA 2016, United Nations 2016, World Bank 2016 obyvatele zhruba stejná jako u makroregionu Australsko--occánskěho, který je ovšem dvacetkrát populačně menší. Jako ncjvyspčlcjŠí figuroval v roce 1990 makroregion Angloamerický, který o polovinu převyšoval HDP na obyvatele Evropy, ačkoliv v absolutní hodnotě za Evropou poněkud zaostával. Tyto dva makroregiony vyprodukovaly přes 60 % globálního HDP, s čímž ostře kontrastuje pozice čtyř mak-roregionů nejslabŠích (Africký, Indický, Indonéský a Islámský), které dohromady vyp rodu kovaly pouhých 7,3 % světového HDP, ale žilo v nich v té době přibližně 43 % světové populace. Pozice nejsilnějsího (Angloamerika) a nejslabší-ho makroregionu (Indický) z hlediska HOP na obyvatele byla 62:1. V roce 2016 se zvýšil proti roku 1990 celosvětový průměr HDP na obyvatele zhruba dva a půl krát, je vsak zřejmé, že v jednotlivých makroregionech silně odlišné. Vzhledem k velmi nízkému základu sledovaných ukazatelů HDP i jeho přepočtu na obyvatele v řadě rozvojových makroregionu, se nejvčtší nárůst HDP na obyvatele vázal na makroregiony rozvojové'. Na tyto makroregiony (Indonéský, Indický, Islámský Tab. III.3 Makroregiony sveta podlé počtu obyvatel a realizovaného HDP v roce 2016 Makroregion Obyvatelstvo HDP HDP na obyvatele mil. % bil. USD % tis. USD 1. Evropský 541 7,3 19,4 25,6 35,9 2. Angloamerický 363 4,9 19,2 253 52,9 3. Ruský 286 3,8 2,4 3,2 8,4 4. Australsko-oceánský 39 0,5 1,7 2,2 43,6 5. Cinsko-japonský 1668 22,6 16,7 22,0 10,0 6. Indonéský 629 8,5 2,2 2,9 3,5 7. Indický 1755 23,7 2,6 3,4 1,5 8. Islámský 502 6,8 4,3 5,7 8,6 9. Latinskoamerický 630 8,5 5,6 7,4 8,9 10. Africký 994 13,4 1,7 2,2 1,7 Celkem 7 407 100,0 75,8 100,0 10,0 Zdroj: CIA 2016, United Nations 2016, World Bank 2016 in závěr /293 a Africký) připadá 53 % světové populace a 10,8 % vyprodukovaného HDP. Na nejvyspělejší makroregiony Angloamerický a Evropský připadlo v roce 2016 již pouze 50,9 % vyprodukovaného HDP při poklesu i podílu na světové populaci (12,2 %). Také poměr mezi hodnotou HDP Angloamerického makroregionu (nejvčtší objem HDP na obyvatele) a nej-slabŠími makroregiony (Africký a Indický) se podstatně snížil, a to na 35:1. Srovnáním tabulek II 1.2 a III.3 lze konstatovat, žc při analýze makroregionu světa během přibližně čtvrtstoletí, je patrná konvergenení tendence, tedy zmenšování rozdílů mezi sledovanými deseti makroregiony Ponechány jsou přitom stranou detailnější charakteristiky, jakýmijsou například rozdíly sektorové struktury jednotlivých makroregionu, které jsou mezí vyspelejšími a méně vyspělými regiony podstatné. Jinou možnost, jak lze sledovat změny velikosti HDP na obyvatele mezi makroregiony v letech 1990 a 2016, ukazuje tabulka III.4. V obou letech je velikost HDP na obyvatele nejvyšší v Angloamerickém regionu. K této hodnotě se vztahuje dosažená hodnota HDP ostatních makroregionu. Díky nízkému základu v roce 1990 všechny rozvojové regiony v tomto čtvrtstoletí vykázaly 2,8-4 krát větší nárůst proti regionům vyspělým. Znamená to tedy, žc došlo ke sblížení rozdílů mezi oběma skupinami makroregionu. V této souvislosti by bylo možné diskutovat o vhodnosti spojení Číny a Japonska (a dalších zemí Východní Asie) do jednoho makroregionu, vzhledem ke zcela odlišné startovní pozici obou nejvčtších zemí. Ovšem i tento makroregion vykazoval významně vyšší hodnotu indexu ve změně HDP na obyvatele proti světovému průměru. Vůbec nejrychleji se podle toho- Obr. 111.7 Vyjádření nerovnoměrnosti v rozložení obyvatelstva a HDP mezi světovými makroregiony (1990 a 2016) to ukazatele rozvíjel Indonéský makroregion, jenž se z podílu HDP na obyvatele v roce 1990 vůči Angloamerickému makroregionu zvýšil ze 3,7 (800 USD) na 6,6 (3 500 USD). Naopak největší pokles vůči Angloamerickému makroregionu zaznamenal Ruský makroregion (z úrovně 24,3 v roce 1990 na 15,8 o čtvrtstoletí později). Tab. III.4 Základní změny úrovně indikátorů makroregionu (1990 a 2016) Makroregion HDP na obyvatele (1990) % AA (1990) HDP na obyvatele (2016) tis. USD tis. USD % A/S (2016) Index 2016/1990 Poradí dle indexu 1. Evropský 13,0 59,6 35,9 67,9 2,76 8. 2. Angloamerický 21,8 100,0 52,9 100,0 2,43 9. 3. Ruský 5,3 24,3 8,4 15,8 1,58 10. 4. Australsko-oceánský 12,7 58,3 43,6 82,4 3,43 5. 5. (ínsko-japonský 3,1 14,2 10,0 18,9 3,23 6. 6. Indonéský 0,8 3,7 3,5 6,6 4,38 1. 7. Indický 0,4 1,6 1,5 2,8 429 2. 8. Islámský 2,1 12,4 8,6 16.2 4,10 3 9. Latinskoamerický 2,2 8,9 16,8 4,05 4 10. Africký 0,6 2,8 1,7 3,2 2,83 7. Celkem mm 10,8 10,0 Zdroj: CIA 2016, United Nations 2016, World Bank 2016 Poznámky: % AA - podii HOP na obyvatele vůči Angloamerickému makroregionu; Index 2016/1990 - podíl HDP na obyvatele v roce 2016 a 3990 294/ ni závěr /295 Lorenzův oblouk (obr. III.7) dokumentuje mírně se zmenšující převahu koncentrace HDP na Angloamerický a Evropský makroregion v podobě poklesu jejich podílu HDP na světovém úhrnu z 60,1 na 50,9 %. Dále se ukazuje, že zlepšení pozice nejchudších makroregionů, a to Afrického a Indického, z 3,2 na 5,6 světového úhrnu HDP není příliš výrazné. Z chudších makroregionů byl nejdynamičtější vzestup podílu Islámského makroregionů (z 2,5 na 5,7 %). Celkový průběh křivek nerovnoměrnosti pak naznačuje mírnou konvergenci, tedy sbližování rozdílů v rozložení obyvatelstva a HDP mezi roky 1990 a 2016. Skutečnost, že se světový průměr z roku 1990 zvedl zc 4 100 USD na 10 000 USD, dokumentuje v podstatě nárůst více než na 2,5 násobek. Navíc zatímco v roce 1990 se nad úrovní světového průměru dostaly pouze čtyři makroregiony, v roce 2016 již sedm z deseti. To ovšem také znamená, že pod úrovní tohoto průměru se nachází v roce 2016 celkem 45,6 % populace (Africký, Indický a Indonéský makroregion), zatímco v roce 1990 to bylo plných 79 % světové populace. III.3 DIVERGENCÍM í A KO NVERGENCNI TRENDY VÝVOJE SVĚTOVÝCH MAKROREGIONŮ Po druhé světové válce se zintenzívnil proces internacionalizace průmyslové výroby a díky propojování s výzkumem, bankovní sférou a rozvojem informačních technologií byl zahájen proces globalizace. Tento proces přispěl k podstatně rychlejšímu zavádění nových výrobků, technologií, i díky soupeření dvou antagonistických bloků, také k rozvoji zbraňových systémů a kosmického výzkumu především v USA a SSSR, postupně však i v dalších zemích. Tyto původně vojenské technologie a inovace byly postupně uvolňovány pro Širší nevojenské využití, což silně poznamenalo akceleraci hospodářského a sociálního rozvoje v řadě zemí. Poražené Japonsko se díky úsporám (bez výdajů na armádu) a demokratizací koncem padesátých let na dvě desetiletí (kdy se nárůst HDP ročně pohyboval kolem 10 %) dostalo do pozice silného globálního producenta. Postupne se tak dokázalo protlačit na druhé místo za USA a odstavit někdejší dlouhodobě vedoucí státy západní Evropy ve sféře průmyslové produkce. V Japonsku došlo postupně k vytvoření nové formy propojení mezi výrobci, výzkumem, bankami a politickými stranami (zaibatsu), které z poraženého Japonska vytvořilo jednoho z nejvýznamnějších světových průmyslových výrobců s významným posunem. Tento posun lze zjednodušeně vyjádřit postupným formováním a produkcí stále složitějších výrobků v řadě od kol, motorek, automobilů, oceánských lodí po hi-tech. Od osmdesátých let 20. století si velké japonské koncerny uvědomily možnosti snížení nákladů díky přesunu Části průmyslové produkce do některých zemí Jihovýchodní a Východní Asie. Tím byly využity možnosti nižších výrobních nákladů díky úsporám za pracovní sílu, nižší stupeň ochrany životního prostředí, úspory v přesunu surovin atd. Tak byly postupně vtaženy do procesu globalizace „asijští tygři" první, druhé a třetí generace v osmdesátých letech 20. století a později. Podobným způsobem se vyvíjela průmyslová produkce také v Angloamerickém, makroregionů, kde byla řada výrob postupně převedena do vzdálenějších oblastí Latinské Ameriky (především do Mexika), nebo také do zemí Jihovýchodní a Východní Asie (Jižní Korea, Taiwan, Hongkong, Singapur). Jen o málo později byly podobné procesy ve značné míře využity i západoevropskými státy přesunem řady výrob, a později i služeb, do zemí Středomoří, po pádu „železné opony" do bývalých socialistických států, později do zemí Afriky, Indického makroregionů apod. Všechny, zde jen krátce naznačené procesy, významně přispěly k šíření globalizace. Tyto převážně ekonomické procesy byly do značné míry propojeny s dalšími dopady globalizace v podobě politických změn, změn demografického chování, sociálních změn a také změn v chápání interakce příroda - společnost. Počátek 21. století přinesl ovsem zásadní obrat ve vývoji globálního systému v postindustriálním období. Dosavadní dlouhodobé zvyšování dominance „Západu", resp. „jádra" v pojetí koncepce světového systému Hampla (2014), k němuž docházelo přinejmenším od počátku průmyslové revoluce v průběhu 19. a 20. století (Taylor 1989; Lindert, Williamson 2001; Landes 2004; Novotný 2007; Pietcrsc 2011), bylo v posledních letech nejen zpomaleno, resp. obráceno v trend opačný. Dynamický růst ekonomiky řady zemí semiperiferního a zvláště periferního typu byl navíc umocněn finanční a ekonomickou krizí vyspělých států, jejich několikaletou stagnací. Zformování bloku BRIC, resp. BRICS (Brazílie, Rusko, Indie, Čína a později i Republika Jižní Afrika), jakožto nových významných aktérů globální ekonomiky vyvolalo neobyčejný zájem odborné, ale i laické veřejnosti. Velikost těchto zemí a zároveň jejich relativní nevyspělost na přelomu osmdesátých a devadesátých let 20. století spojená s technologickou zaostalostí a velkými populačními přírůstky vyvolaly a vyvolávají určitou nejistotu bohatých zemí a jejich obyvatel z budoucího uspořádání globálního systému. Proces globalizace, považovaný řadou autorů donedávna za formu dalšího rozvoje a expanze bohatých států (jádra), přináší odlišné výsledky. Prohlubování propojenosti světa vedlo od počátku 21. století k aktivizaci nedávné semiperifeňe a periferie, a možno říci i ke zvyšování propojenosti světového systému. To vše pochopitelně zrychluje nejen všeobecný společenský pokrok, ale nastoluje i významné problémy ekonomické, sociální, politicko-strategické a ekologické (podle Hampla 2014). Značnou pozornost politiků a veřejnosti odborné i laické v posledních dvou dekádách přitahoval rozsah a smě- ry redistribuce světové ekonomiky. Klíčový přitom je růst Číny, která se díky nebývalému rozvoji objemem svého hospodářství dostala v roce 2013 před Japonsko a přibližuje se stále výrazněji objemu hospodářství USA, měřeného absolutní hodnotou realizovaného HDP. Britský institut (CEBR 2011) odhaduje přesuny realizovaného HDP v letech 2010-2020 následovně: Čína si podrží „jen" 2. místo za hospodářstvím USA, ale zároveň podstatně zvýší svůj podíl vůči objemu americké ekonomiky ze 40 na 84 % během jednoho desetiletí. Dále se přesune Rusko z 10. na 4. místo, což vyžaduje zásadní restrukturalizaci ruského hospodářství založeného na dvou komoditách - suroviny a zbraně. Indie by se měla podle těchto prognóz posunout z 9. na 5. místo, naopak Německo by sestoupilo ze 4. místa na 7. (Hampl 2014). Vzhledem k tomu, že jde o změny v průběhu deseti let, tedy relativně krátkodobé, jedná se o změny velmi podstatné a svým způsobem závažné, neboť zásadně mění pozice jednotlivých států ve prospěch nedávné semiperifeňe\ resp. periferie. Je zřejmé, že se jedná o předpovědi, které sc sice zdají reálné, ale nemusí být plně realizovány. Vývoj tradičně definovaného HDP je ovšem především kvantitativní charakteristikou agregátního typu, která v řadě ohledů nezachycuje hlubší kvalitativní strukturu ekonomiky. Zjednodušeně je možno hovořil o převaze industriálních (extenzivních) forem ekonomického růstu u rozvojových zemí a o dominanci po-stindustňálních (intenzitních) forem růstu u zemí rozvinutých. Tyto rozdíly se přirozeně promítají do vývoje mezinárodní dčlby práce a speciálně do utváření globálních komoditních, hodnotových a produkčních řetězců (Hampl 2009, 2014). Diskuze kvalitativních otázek ekonomiky a jejího vývoje, nutně spojených s hodnocením úrovně vědy, výzkumu a technologie na jedné straně a s organizačními strukturami a kapitálovou silou nadnárodních společností na straně druhé, přináší i studie Coxe (2012). Význam současných změn, včetně určité proměny samotné globalizace, nelze vnímat či omezovat rámcem ekonomického systému. Diferencovaný hospodářský růst a odpovídající redistribuce bohatství mezi státy a jejich seskupeními je primární podmínkou přetváření mocenského uspořádání světa a má řadu dalších sociálních, kulturních i ekologických konsekvencí. Budoucí geopolitické uspořádání světa je uvažováno v několika variantách, všeobecně však převládají názory o konci unipolarity a odpovídající dominance severoatlantického jádra (píše se o iluzi unipolarity - např. Laync 2006; Zakaria 2008; Pieterse 2011). Transformace dlouhodobě vytvářeného asymetrického modelu jádro - semiperifeňe - periferie může být realizována různými formami multipolarity, bipolaritou USA - Čína, resp. Západ - Čína nebo dokonce jakousi novou - nadstátní - uni-polaritou prostřednictvím vytvoření globální plutokracie (Pieterse 2011). Všechny dosavadní prognózy jsou ovšem nejistými spekulacemi, spolehlivé jsou pouze skutečnosti dvojího druhu (Hampl 2014): 1. masový nástup konvergenčních tendencíVe vývoji globálního systému, 2. mimořádný rozsah i dynamika aktuálních změn. Závěrem je nutné zdůraznit, že během dvou desetiletí byla „přesunuta" pětina světové ekonomiky zjádra do Číny, Indie a dalších zemí, jeste zcela nedávno zařazovaných do světové semiperiferic a do periferie. Tak výrazné změny v moderní historii dosud nenastaly, a také různé dřívější potenciální či realizované formy bipolárního (natož multi-polárního) uspořádání byly významově omezenější a kvalitativně odlišné. V minulosti se jednalo téměř výhradně o velmocenské střety v rámci samotného „jádra", resp, o změny vedoucí k rozšíření jádra (např. výjimečný, avšak víceméně jen krátkodobý růst ekonomické váhy Japonska). Také dřívější dlouhodobější rivalitu USA a SSSR je možné zahrnovat do rámce siřeji vymezeného jádra. Navíc tato rivalita byla převážně vojensko-politického typu a z ekonomického hlediska se nejednalo o rovnocenné soupeře. Teprve současnost tedy nastoluje fundamentální změny v uspořádání celého globálního systému. 316/ /317 ně v Ústí nad Labem a jako výzkumný pracovník na katedře geomatiky na Fakultě stavební Českého vysokého učení technického v Praze a na katedře asijských studií na Filozofické Fakultě Univerzity Palackého v Olomouci. Předmětem jeho vědecko-výzkumneho zájmu jsou socio--kulturní aspekty mapové tvorby, analýza kartografických děl včetně jejich uživatelského hodnocení a vizuální informace v didaktice geografie. Obecně poukazuje na sociálně--antropologicky rozměr oboru kartografie. Svou pozornost věnuje také komplexnímu výzkumu tzv. mentálních map u různých skupin jedinců. Realizuje též terénní výzkumy v mimoevropských lokalitách, zejména na Papui-Nové Guineji, během nichž se věnuje studiu prostorového chování lidí a vlivu moderních technologií na tamní obyvatele. V minulosti se věnoval i estetickým hodnotám map a kreativitě kartografické tvorby. Své dosavadní výsledky práce publikoval především ve formě odborných článků, kapitol a jiných kratších příspěvků. Podílel se však i na vzniku několika kolektivních monografií. Jednalo sc mj. o publikace Cartography in Centra/and Eastern Europe (2010, Springer, Berlin), Metody tematické kartografie - vizualizace prostorových jevů (2011, VUP v Olomouci), Land Use/Cover Changes in Selected Regions in the World: Vol. VII (2012, Mezinárodní geografická unie), Methodologie unä Methoden der Schulbuch- und Bildungsmedi-enforschung (2014, Julius Klinkhardt, Německo), Conditions of EieMwork (2016, Národní muzeum v Praze) a Od Karlova mostu ke Gottwaldovu. Osobnosti v názvech měst a míst (2017, Akademie věd České republiky). V roce 2017 vydal v rámci UJEP v Ústí nad Labem monografii Vybrané okruhy z g fickékartografie\ Rejstřík geografických jmen V abecedním seznamu geografických jmen obsažených v této publikaci jsou rozlišena jména zmiňovaná v textu (černá) a jména uvedená v mapách jednotlivých makroregionů (modrá). U jmen, která jsou zmiňována častěji, jc označen klíčový-odkaz (tučně). Druhé variantyjmen jsou označeny kurzívou a odkazují na první variantu. Vysvětlivky zkratek geografických objektů: h. = hora, j. =jezero, m. = město, o. = ostrov/ostrovy/souostroví, poh. - pohoří, pol. - poloostrov, průl. = průliv, ř. - řeka. A Abidjan 268 Addis Abeba 268, 279 Adelaide 151 Afghánistán 14, 21, 43, 53, 108,114,131, 207, 210, 211, 213, 215, 222, 223, 236 Africká deska 27 Africký makroregion (Subsaharská Afrika) 8, 14,17, 20, 23, 53, 207, 213, 215, 217, 267-286, 287, 288, 290, 292, 293, 294, 303, 310 Africký štít 267 Afrika 14,17,18,19, 26, 27, 29, 31, 32, 34, 35, 36, 43, 50, 51, 53, 84, 86, 93, 94, 95, 96,103,107,115,153,196, 198, 199, 216, 215, 219, 225, 226, 227, 229, 230, 234, 239, 243, 249, 255, 264, 267-286, 290, 294 Akkra 268 Alexandrie 226 Aljaška 113,115, 116, 118,121,122, 304 Alma-Ata 126 Alpy, poh. 38, 44, 48, 56, 69, 71, 72, 73, 77, 89, 91, 92,101,151,156,158 Alžír 226 Amazonka, ř. 246, 248 Amazonská nížina 246 Amsterdam 44, 56, 83, 89, 107, 113 Amudarja, ř. 126,129 Amur, ř. 126,129 Angloamerický makroregion (Severní Amerika) 6, 14,15,16,17,19, 20, 23, 26, 27, 28, 33, 36, 37, 38, 41, 54, 84, 87, 103-124,152,153, 245, 287, 288, 289, 290. 291, 292, 293, 294, 302 Angola 231, 276 Anchorage 104 Antananarivo 268 Antarktida 26, 27, 29, 33, 41 Antverpy 56 Apia 151 Appalačské poh. (Appalače) 38,105, 112,116 Arabské moře 35, 209, 223, 236 Arabský pol. 34, 225, 226, 226, 228, 232, 241, 242 Aralskéj. 126,129 Archangeľsk 126 Asie 17,18,19, 20, 26, 29, 33-39, 42, 43, 50, 53, 56, 84,103,107, 122,123,125, 128,130,131,133,140,149-152,159, 165-244, 249, 250, 271, 293, 294, 297 Asuán 226 Ašchabad 126 Atény 44 Atlanta 104,111,117,119 Atlantský oceán 28, 282 Auckland 151,160, Austrálie 6,14,16,17, 26, 29, 30, 31, 32, 33, 35, 36, 37, 84, 85, 87, 137,149-161, 177, 278, 284, 289, 296, 297, 302 Australské Kordiller)', poh. 91, 150 Australsko-oceánský makroregion 6, 20, 149-163, 275, 287-290, 292, 293, 302 Avarua 151 Azory, o. 94 B Bádensko-Wůrttcmbersko 77 Baffinův o. 104 Bagdád 226 Bahamy, o. 246 Bajkal, j. 126, 129 Baku 126 Baleáry, o. 44 Balkán 6, 35, 50, 53, 58, 93, 98-101, 234 Balkaš.j. 126,129 Baltské moře 48, 59, 66, 72, 78, 79, 80, 125 Baltské státy 6, 78, 81-82,126 Bangkok 190,194,195, 196,198 Barcelona 44, 49, 55, 93, 95, 301 Barma viz Myanmar Basilej 44 Bejrút 226 Belehrad 44, 48, 100, 101 Belem 246 Benátky 44, 93, 96 Benelux 6, 53, 55, 57, 82, 87-89 Bengálsky záliv 189, 221 Bengalúru 208 Benue, ř. 268, 270 Berlín 44, 47, 52, 56, 59, 73, 74, 75, 77, 271, 297, 301 Bílá Volta, ř. 268 Bílý Nil, ř. 268, 270 Biškek 126 Bogota 246, 253, 254 Bombaj 84, 208, 212, 214, 214, 215, 218, 219, 220, 221 Bordeaux 44 Borneo, o. 29, 190, 200, 201, 304 Bospor, průl. 101, 233, 236, 305 Boston 104 Brahmaputra, ř. 36,179, 208, 208, 209, 221, 305 Brasilia 246 Bratislava 44, 48, 63, 64 Brazílie 7,14,16, 21, 36, 37, 67, 219, 231, 247, 250, 251, 252, 253, 254, 255-260, 265, 275, 301, 301 Brisbane 151 Británie 22, 46, 47, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 66, 67, 73, 74, 75, 78, 80, 81, 82, 83-87, 90,113, 114,122, 149,154,156, 159,160,183, 187,193,194, 212, 214, 221, 223, 228, 229, 235, 243, 281, 283, 299, 301 Britské o. 15, 82, 83, 86, 90, 205 Brno 44 Brusel 44, 87, 88, 89, 229, 304 Budapešť 44, 48, 59, 61, 68, 69, 96, 101 Buenos Aires 246, 254 318/ REJSTŘÍK GEOGRAFICKÝCH JMEN /319 Bukurešť 44 Búr Sudan 268 C Calgary 104 Canberra 151 Caracas 246, 246 Casablanca 226 Cejlón, o. 207, 208, 210 Celebes, o. 190,198, 201 Colorado, ř. 104, 106 Conakry 268 Concepción 246 Córdoba 246 Curych 44 Č Cadskéj. 268, 270 Čeljabinsk 12(1 Černá Volta, ŕ. 268 Čcmé more 48, 61, 81,101,126,130,139, 141,142, 144, 168, 233, 235 Česko 12,13,15,16, 21, 23,46, 47, 54, 57, 58, 59, 61, 62, 64, 65, 69, 72, 76, 77, 82, 95, 100,101,112, 115,119,120, 129, 146,158,183, 262, 289, 301 Ccský masív 47 Cching-tao 171 Čchin-chuang-tao 171 Čína 7,14,17, 20, 34, 36, 37, 38, 52, 54, 56, 74, 76,107,109, 114,116,123,132, 133,134,137, 139, 146, 156,178-188, 190, 192,193,194,196,197, 201, 202, 203, 205, 207, 211, 214, 216, 217, 219, 220, 222, 235, 242, 250, 255, 277, 278, 279, 281, 282, 293, 294, 295, 297, 302, 304 Cínsko-japonský makroregion (Východní Asie) 5, 11,17,19, 20, 21, 23, 36, 37, 38, 56,103, 109,151,165-188,178-188. 189,192,196, 207, 249, 251, 287, 288, 289, 290, 292, 293, 294, 299, 302 Čukotský pol. 126 Čunking 166 D Da Nang 190 Dakar 268, 269, 303 Dalian 171 Dallas 104, 111 Dálný východ 125,130,139,140,141 Damašek 226 Dampier 155 Dánsko 6, 46, 55, 57, 58, 78, 79, 110, 289 Dar Es Salaam 268 Dardanely, průl. 101, 233, 305 Davao 190 Denver 104. 111 Detroit 104, 111 Dháka 208, 212 Dillí 208, 212, 214, 215, 216, 218, 219, 220,224 Don, ř. 126,129 Donbas 127,133, 134, 142, 144, 304 Dortmund 44 Douala 268 Douro, ř. 44, 49 Dračí hory 269 Drážďany 44 Dubaj 226, 231 Dublin 44 Duisburg 44 Dunaj, ř. 44, 47, 48, 49, 50, 61, 62, 63, 64, 68, 69, 71, 73, 76,101, 304 Dunedin 151 Durban 268 Düsseldorf 44 Dušanbe 126 Džibúti 268 Džidda 226 Džuba, ř. 268, 270 E Ebro, ř. 44, 49 Egejské moře 50, 53, 233, 234, 235 Egypt 7, 20, 96, 223, 227, 228, 229, 230, 232, 233, 242-244, 303 Etiopie 8, 264, 267, 269, 271, 276, 277, 278-280, 303 Etna 50 Eufrat, ř. 226 Eurasijská deska 28, 47 Evropský makroregion 5,19, 43-102, 104,109, 132, 287, 288, 289, 290, 291, 292, 293, 294, 299, 301 Eyrovoj. 151, 152 Falklandy, o. 246 Filipíny 7,156,172,189, 192,194,195, 198, 204-205, 254 Finsko 6, 46, 47, 58, 78, 79, 80-81, 130 Florencie 44, 77, 96 Florida 36,112, 113,116,119, 264 Francie 6, 43, 47, 48, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 66, 67, 71-75, 78, 82, 83, 84, 86, 88, 89-92, 87,105,108,111,115, 118,121,122,183, 202, 228, 229, 230, 234, 256, 257, 272, 275, 299, 301, 302, 304 Frankfurt nad Mohanem 44, 56, 56, 57, 59, 73, 75, 76, 77 Fukuoka166 Ganga, ř. 36, 208, 209, 209, 212, 215, 218, 220, 221, 222, 251 Gdaňsk 44 Glasgow 44, 55, 85, 86, 87,160 Gódávarí, ř. 208, 209 Goteborg 44 Grónsko, o. 104 Guadalajara 246 Guadalquivir, ř. 44, 49 Guangzhou viz Kantón Guatemala, m. 246 Guinejský záliv 249, 264, 267, 272, 281 H Hajdarábád 208 Halifax 45, 301 Hamburk 44, 56, 59, 75, 77 Hanoj 190, 190, 195,198, 201, 203 Harare 268 Harbin 166 Havajské o. 29, 112, 114,115,118,121, 151,153 Havana 246 Helsinki 44 Ilispaniola, o. 246 Ho Ci Minovo Mesto 195,198, 201, 202, 203 Hokkaidó, o. 166 Hongkong 85, 166,169,171,172, 174, 176,181,182,186,187, 294 Honiara 151 Honšú, o. 166 Hořejší j. 104,106 Houston 104, 111 Huang He viz Zlutá f. Hurónskej. 104,106 CH Chabarovsk 126 Chaj-nan, o. 166 Chang Jiang vizjang-c'-ňang Chicago 104,108, 111, 111, 115,117,119 Christchurch 151 lberský pot viz Pyrenejský poi. Indicko-australská deska 27,198 Indický makroregion (Jižní Asie) 7, 20, 21, 22, 23, 36, 37,123,132,165,169, 179,189, 207-224, 229, 267, 275, 287, 288, 289, 290, 292, 293, 294, 300, 302, 303, Indický oceán 26, 28, 29, 30, 31,155, 167,198, 272, 277, 282, 285 Indie 7, 14, 20, 21, 22, 51, 83, 84, 85, 93, 94,132,137,138,155,156,168,188, 192,193,194,195,196, 207-224, 241, 250, 255, 279, 281, 283, 285, 294, 295, 300, 302,303,305 Indoganžská nížina 210, 216, 223 Indonésie 7, 51, 87, 88, 90,153,156,160, 172,180,189,190,191,192,194-197, 198-201, 231, 302, 305 Indonéský makroregion (Jihovýchodní Asie) 7, 8, 20, 23, 36, 42, 56,132,151, 152,165,189-205, 207, 287, 288, 289, 290, 292,293, 294, 300,302 Indus, ř. 36, 209, 208, 209, 216, 219, 222, 223, 241 Írán 7,14, 20, 35, 222, 225, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233, 234, 236-238, 303 Iravadi, ř. 190,192 Irkutsk 126 Irsko 6, 47, 54, 58, 78, 82, 83, 84, 86, 87 Irsko, o. 44 Irtyš, ř. 126,129 Islamabad 208 islámský makroregion 7, 20, 23. 225-244, 251, 287, 288, 292, 293, 303, 310 Island 46, 55, 57, 78, 81 Island, o. 44,47, 78 Istanbul 226, 229, 231, 232, 233, 234, 235, 236 Itálie 7,187, 6,13, 35, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 67, 71, 72, 75, 78, 81, 89, 91, 92, 93, 94, 96-98,114,159, 250, 271, 278, 299, 301, 302 Izmir viz Smyrna Izrael 69, 228, 229, 230, 232, 233, 235, 238-240, 243, 275, 279, 290, 303 Jaderské moře 50,100 Jakarta 190,190,195, 196,198, 301, 302 Jamajka, o. 246, 249, 252, 255 Jang-c'-ťiang, ř. 36, 166,166, 167,179, 181, 183,184,185,186 Janov 44 Japonské moře 7,167 Japonsko 14,16,19, 20, 21, 37, 54, 74, 80,114,116,132,136,138,151,158, 165, 166,168,169,170,171,172,173, 174-178,180,181,183, 186, 192, 197, 199, 202, 205, 217, 242, 245, 288, 289, 290,293,294, 295, 300,302 Jáva, o. 190,192, 194, 197,198,199, 200, 201, 205, 250 Jekatčrinburg 126 Jenisej, ř. 126,129 Jerevan 126 Jeruzalém 226, 228, 232, 238, 240 Jihovýchodní Evropa 6, 38, 64, 69, 93, 98-101, 234, 299 Jižní Evropa 6, 71, 74, 92-98 Jižní Korea 14,19,109, 114,137,165,167, 168,169,170,172,173,174,176,183, 197, 201, 205, 242, 290, 294, 302 Jižní oceán 28 Johannesburg 268, 276 K Kábul 208 Káhira 226, 229, 231, 233, 244 Kalahari, poušť 270, 282 Kalifornie 35,105,111,112,113,115,116, 118, 120,121, 262, 264 Kalifornský pol. 246 Kalimantan, o. viz Borneo Kalkata 208, 209, 212, 214, 215, 218, 220, 221, 302 Kamčatka, pol. 126 Kanada 6,16, 17, 20, 39, 54, 66, 69, 84, 85, 90, 103,104,107,108,109,112, 121-124,156,177, 262, 289, 299, 302, 304 Kanadský štít 104,122 Kanárské o. 29, 43 Kano 268 Kánpur 208 Kanton 166, 171,174,182 Kapské Město 268, 269, 276, 282, 283, 285, 303 Karáčí 208, 209, 212, 214, 215, 223, 224, 302 Karaganda 126 Karákoram, pnh. 37, 165, 207, 216, 222 Karpaty, poh. 38, 44, 47, 48, 59, 61, 64, 65, 68, 96, 129,142 Kašmír 22,187, 207, 211, 216, 217, 222 Katalánsko 95, 304 Káthmándú 208 Kavkaz 125,126,127,131, 136,141,146, 229, 234, 235 Kazachstán 6, 20, 34, 37,126, 127,128, 129,130, 132,133,134,145-147,187, 299, 302 Kazaň 126 Keňa 227 Kilimandžáro-Uhuru, h. 269 Kinshasa 268 Kitakyúshú 166 Kjúšú, o. 166 Kobe 166 Kodaň 44 Kola, pol. 126 Kolín nad Rýnem 44 Kolombo 208 Kolyma, ř. 126, 129 Kongo 32,87, 264, 272, 275, 276, 277, 278 Kongo, ř. 268, 270, 270, 305 Konžská pánev 268 Kordillery, poh. 31,106,108,112, 122, 247, 260 Korejská lidové demokratická republika - KLDR (Severní Korea) 17, 19, 22,165,167, 168, 169,170,173,174, 185, 190, 302 Korejský pol. 36, 37,165, 166, 166,167, 168,171,174 Korsika, o. 44 Krakov 44 Krasnojarsk 126 Kréta, o. 44 Krym, pol. 96,126,141,142 Krym, území 141,142,143,144,146, 234 Kuala Lumpur 190,196 Kuba 7, 246, 249, 250, 251, 255, 264-265 Kunming 166 Kuvajt, m. 226 Kyjev 81,125, 126,130, 133,144,145, 298 La Paz, Bolívie 246 Labe, ř. 44, 49 Ladožskéj. 126, 129 Lagos 268, 281, 282 Láhaur 208 Lanzhou 166 Las Vegas 104 Latinskoamerický makroregion (Latinská Amerika) 7, 17, 20, 21, 23,107,103, 202, 245-265, 287, 289, 290, 292, 293, 300,303 Lena, ř. 126,129 Libyjská poušť 226 Lima 246 Lisabon 44, 65 Liverpool 44 Ljubljana 44 Loira, ř. 44, 49 Londýn 22, 44, 47, 53, 55, 56, 56, 83, 85, 86, 92, 128, 302, 304 Los Angeles 22, 101. 108, 111, 111,112, 115,116,117,121, 302 Luanda 268 Lubumbashi 268 Lusaka 268 Luzon, o. 190 Lyon 44, 92 M Mackenzie, ř. 104,106 Madagaskar, o. 90, 267, 268 320/ Maďarsko 5, 37, 52, 54, 59, 61, 64, 68-69 Madeira, ř. 246, 248 Madras 208 Madrid 44, 56, 94, 95 Magadan 126 Magdalena, ř. 246, 247, 248 Malá Asie, pol. 226 Malajsie 114,172,180,189,192,194,195, 197,198, 204 Malajský pol. 189,190,197 Malawi, j. 268, 270 Malé Sundy, o. 190 Malta, o. 44 Managua 246 Manaus 246 Mandalay 190 Manchester 44 Manila 190,195,198, 204, 205 Maputo 268 Maracaibo 246 Marrakéš 226 Marseille 44, 55, 75, 89, 90, 91, 92 Mašhad 226 Medan 190 Mekka 226 Mekong, ř. 36,166,179,190,190,192, 195, 201, 202, 203, 301,305 Melanésie 151,151,152,153,161, 297 Melbourne 151,155,156,157,158 Mexiko 7,14, 20, 32, 33, 34,107,109, 112,113,115,120, 121,122,139, 245, 247, 249, 250, 252, 253, 255, 259, 260-264,294, 300, 303 Mexiko, m. 246, 253, 261, 262, 263, 290 Mezopotámic 96, 226, 227, 229, 234, 236, 305 Miami 104, 111 Michiganské j. 104,106 Mikronésie 151,151,153 Milán 44, 56, 96, 97, 98 Mindanao, o. 190 Minsk 126 Mississippi 37,113,115,119 Mississippi, ř. 104,105, 106,107, 112, 113,119,120 Missouri, ř. 104,106 Mnichov 44, 56,73, 75, 77 Modrý Nil, ř. 268, 270 Mogadišo 268 Mombasa 268 Monterrey 246 Montevideo 246 Montreal 104,111,122,124 Moskva 59,125,126,128,130,132,133, 133,134,135,137,139,140,142,168, 297, 302 Myanmar 84, 189,193,194,195,196,197, 198, 202, 216 mys Dobré naděje 95, 269, 282 N Nafúd, poušť 226 Nagoyn 171 Nágpur 208 Nairobi 268, 269, 303 Nantes 44 Neapol 44 Německo 6,46, 50-71, 72-78, 80, 81, 85, 86, 87, 89, 90, 91,114,116,130,146, 183, 230, 234, 235, 250, 258, 271, 283, 295, 299, 301, 304 Nepál 21, 211, 213, 214, 215, 216 New Orleans 104 New York 104,111 Newfoundland, o. 104 Niger 270, 269, 276, 280 Niger, ř. 268, 270, 280, 281, 282 Nigérie 8 , 53 , 84 , 85 , 231, 276 , 277, 280-282,284, 303 Nil, ř. 32, 33, 222, 226, 226, 227, 229, 232, 242, 243, 244, 268, 270, 271, 278, 301, 305 Ningbo 171 Nižnij Novgorod 126 Noriľsk 126 Norimberk 44 Norsko 6, 46, 55, 57, 78, 79, 80-81, 290, 301 Nová Anglie 118 Nová Guinea, o. 151,190, 29,150,151, 153,160,161,198, 299 Nová země, o. 126 Novosibirsk 126,133 Novosibirské o. 126 Nový Zéland 6,14, 20, 84,149,150,151, 153,154,158-160 O Ob, ř. 126, 129 Oceánie 29, 50, 83, 89,149,150,154, 296, 297 Odra, f. 44, 49 Ohňová země, o. 246 Omdurmán 268 Omsk 126 Oněžskéj. 126,129 Oran 226 Orange, ř. 268, 270 Orinoco, ř. 246, 247, 248 Ósaka 166,171 Oslo 44, 49 Ostrava 44 Ottawa 104 Pacifická deska 27,106,165,166 Pacifik viz Tichý oceán Pád, ř. 44, 49 Pádská nížina 48, 49, 96, 98 Pákistán 7, 21, 84, 85, 86,198, 207, 209, 210, 211, 212, 214, 215, 216, 221, 222-224, 241, 302 Palermo 44 Pamír, poh. 125,128, 222 Panama, m. 246 Paňdžáb 208, 209, 212, 215, 216, 217, 221, 222, 223,224 Panónska nížina 48 Papeete 151 Papua-Nová Guinea 20,150,153,154, 155,159,160-163, 297, 302 Paraguay, ř. 246, 248 Páraná, ř. 246, 248 Paříž 22, 44, 45, 47, 53, 55, 56, 56, 57, 59, 83, 89, 90, 91, 92,119, 202, 301, 304 Pečora, f. 126,129 Peking 165,166,166,167,170,171,171, 182,183,185,187 Peloponés, pol. 44 Perm' 126 Perský záliv 35,116,194, 222, 225, 227, 231, 232, 236, 237, 238, 240, 241, 242, 243 Perth 151,156, 302 Petrohrad 108,125,134,135,137,139, 140,302 Philadelphia (Filadelfie) 104,111,111, 113,115,118 Phoenix 104 Polsko 5, 46, 54, 55, 59, 61, 63, 64, 65-68, 74, 77, 81, 87,130, 281, 299, 301, 304, Polynésie 151, 89,151,153,154 Port Elizabeth 268 Port Hedland 155 Port Kelang 196 Port Moresby 151 Porto 44 Porto Alegre 246 Portoriko, o. 246 Portugalsko 6, 43, 54, 57, 58, 75, 84, 92, 93, 91-95,187, 222, 257, 258, 302 Porúří 43, 48, 54, 55, 73, 75, 77 Praha 21, 22, 23, 44, 45, 59, 296, 297, 301 Pusan 166,171 Pyreneje, poh. 35,44, 89, 93, 94 Pyrenejský pol. 35, 48, 49, 54, 92, 93, 94, 95, 228, 245, 252, 258 REJSTŘÍK GEOGRAFICKÝCH JMEN /321 0. Québec, m. 104 Quito 246 r, ř Rabat 226 Rakousko 5, 52, 53, 54, 58, 59, 60, 61, 64, 66, 68, 69-71, 77,145, 243, 301 Rangún 190 Recife 246 Republika Jižní Afrika (JAR) 8,14, 219, 255, 269, 271, 272, 273, 276, 277, 278, 282-285, 290, 294, 300, 303 Rhôna, ř. 44, 49 Riga 44 Rijád 226 Rio de Janeiro 246, 254 Rio Grande, ř. 104,106, 246, 247 Rostov-na-Donu 126 Rotterdam 44, 55, 56, 56, 78, 83, 89 Rub al-Chálí, poušť 226 Rudé moře 226, 231, 238, 240, 242, 243, 244 Rusko 6,13,14,15,17, 20, 39, 51, 52, 60, 66, 67, 68, 78, 81, 88, 91, 92, 99,101, 108,113,121, 125,126,127,128,129, 130,131,132,133,134,135-141,142, 144,146,147,156,168,175,179,185, 186,187, 219, 229, 235, 236, 255, 271, 297, 299, 302, 304 Ruský makroregion (Severní Euroasie, Postsovětský prostor) 6,19, 20, 23, 43, 104,125-147,149, 251, 287, 288, 290, 292, 293, 294, 295, 299, 302 Rýn, ř. 44, 49 Řím 44, 56, 55,56, 96,96, 98 Sahara, poust' 226, 268, 31, 34, 35, 267, 268, 269, 271, 278, 282, 305 Sahel 267, 268, 269, 270, 271, 276, 278, 280, 282, 305 Sachalin, o. 126 Saigon viz Ho Ci Minovo Misto Salwin, f. 190,192 Samara 126 San Francisco 104, 108, 111, 111,115, 121 San Jose, Kostarika 246 San Juan, m. 246 San Salvador 246 Sana 226 Sankt-Peterburg 126,133 Santiago, Chile 246, 254 Santo Domingo 246 Säo Paulo 246, 254 Sapporo 166 Sardinie, o. 44 Saúdská Arábie 7,137, 229, 231, 232, 233, 240-242,244, 290, 300,303 Seattle 104 Seina, ř. 44, 49 Semarang 190 Senegal 269 Senegal, ř. 268, 270 Severní Evropa 15, 47, 59, 78-82, 299 Severní ledový oceán 28, 46, 39, 40, 126,128 Severní moře 47, 48, 54, 59, 72, 73, 75, 76, 78, 82, 84, 86, 87, 89,101 Severní Porýní-Vestfálsko 76, 77 Severní země, o. 126 Sevilla 44 Sibiř 39, 40,122, 125,126,127,128,130, 131,132,133,137,138,141,146, 147, 165,174, 271 Sicílie, o. 44 Singapur 14, 22, 71, 139,169,172,180, 182,189,190,192,194,195,196,197, 223, 294, 305 Si-ťiang, ř. 166,167 Skandinávie 39, 46-47, 48, 250, 258 Skandinávský pol. 39, 44, 79 Skotsko 47, 78, 73, 84, 85, 86, 87, 304 Slovensko 5, 54, 59, 61-65, 68, 69, 298, 299, 301, 304 Smyrna 226 Sofie 44 Soluň 44 Somálsko 53, 96, 272, 278, 305 Somálský pol. 268 Soul 166,171 South Louisiana 111 Spojené arabské emiráty (SAE) 7, 229, 231, 232, 240, 241, 242 Spojené státy americké (USA) 6,12,13, 14,17, 20, 22, 28, 34, 36, 37, 38, 51, 52, 54, 56, 57, 60, 66, 69, 74, 76, 78, 80, 83, 85, 86, 87, 88, 90, 96,103,104-111, 112-121,122,123,124,126,132,134, 137,139,151, 158,159,165,169,172, 173, 174,175,176,179,181,183,193, 196,197,199, 202, 204, 205, 214, 223, 228, 229, 234, 235, 241, 242, 245, 247, 249, 250, 252, 253, 255, 257, 260, 261, 262, 263, 264, 272, 278, 282, 284, 285, 289, 294, 295, 299, 302, 304 St. Louis 104 Stockholm 44 Střední Evropa 18, 37, 40, 47, 59-78, 98, 139, 299, 301 Středozemní moře 33, 35, 53, 89, 95, 225, 227, 229, 232, 234, 238, 239, 242, 243,244, 268 Stuttgart 44 Sudan 96,143, 231, 269, 277, 278 Suezský prúplav 226 Sulawesi, o. viz Celebes Sumatra, o. 190,194,198,199, 200, 201 Surabaya 190 Suva 151 Sydney 151,155,156,157,158, 302 Syrdarja, f. 126, 129 Šalomounovy o. 149, 151,153 Šanghaj 165,166,171,174,179, 182,183, 185,186,187,188, 302 Šcn-čen 171 Šikoku, o. 166 šot al-Džaríd, j. 226 Španělsko 14, 35, 36, 43, 49, 54, 58, 85, 88, 89, 92, 93, 94-95, 99,113, 241, 249, 250, 261, 262, 264, 302 Šrí Lanka 213, 214, 215 Štětin 44 Švédsko 6, 46, 47, 53, 54, 58, 78, 79-80, 81,130, 281, 299, 304 Švýcarsko 6, 48, 54, 55, 57, 59, 60, 61, 71-72, 89,90,156 Tbilisi 126,133 Taiwan 19, 20, 52,109,165,166,168, 169,170,171,172,174,176,181,183, 201, 294 Tajmyr, pol. 126 Tajo, ř. 44, 49 Tallinn 44 TanaJ. 268, 270 Tanganika.j. 268, 269, 270 Ťan-šan, poh. 125,128,165,179 Tarim 166,167 Taškent 126,133 Teherán 226, 229, 233, 236, 237, 238 Tel Aviv 226 Temže, ř. 44, 49 Thajsko 172,180,189,190,192,193,194, 195,196,197,198,302 Thár, poušť 208, 209, 216, 222, 305 Tchajpej 166 Tchaj-wan, o. 166,167 Tianjin 166, 171 Tibera, ř. 44, 49 Tibet 37,165,168,169,174,179,182,184, 187,188, 207, 208, 211, 222, 304 Tigris, ř. 226 Tichý oceán 17, 26, 28, 29, 31, 39, 84, 94,112,113,124, 133, 139,149, 150,151, 153,154,155,159,162,165,166,167, 168,171,172,174,175, 189, 208, 249, 322/ /323 260 Tokio 22, 85,166,170, 171, 171, 174, 178, 197, 201, 250 Toronto 104,122, 123,124 Tripolis 226 Trondlicim 44 Tunis 226 Turecko 7,43, 53, 74, 75,88,101, 226, 227, 229, 230, 231, 232, 233-236, 300, 303, U Ukrajina 6,14,19, 20, 37, 61, 62, 63, 65, 68, 82,126, 127,129,130, 131, 132,134, 135,141-145, 146, 299, 302 Ulánbátar 166 Ural, poh. 37,125,126,127,130,139 Ural, ř. 126,125,127, 129 Uruguay, ř. 246, 248 Urumči 166 Ústí nad Labem 44 V Valencie 44 Vancouver 104 Varšava 44, 59, 65, 66, 67, 68 Velká Británie, o. 44, 47, 83, 84, 86, 205 Velká čínská zed 168, 180, 304 Velkáj. 104,108, 111,117,119,122, 124 Velká příkopová propadlina 269, 278 Velká útesová bariéra (Velký bradlový útes) 29,151,158 Velká Viktoriina poušť 151 Velké Medvédí j. 104, 106 Velké Otročí j. 104,106 Velké předělové poh. viz Australské Kordil lery Velký kaňon, údolí 22,105, 304 Vídeň 44, 48, 59, 71, 96, 234 Vietnam 7, 90,108,114,156,168,174, 189, 192, 193,194,195,196,197,198, 201-204, 302 Viktoriinoj. 268, 270 Vilnius 44 Visla, f. 44, 49 Vladivostok 126 Volgograd 126 Volha, ř. 126,129 Volta, ř. 268, 270 Vratislav 44 Výehodoafrickv riß viz Velká příkopová propodlina Východoaustralské hory viz Australské Kordillery Východočínské moře 168,186 Washington, m. 104,111 Wellington 151 Windhock 268 Winnipeg 104 Wuhan 166 JB Jiang, ř. vit Si-tiang Xľ.m 166 Xiamen 171 Yorský pol. 151 Yucatan, pol. 246 Zadní Indie 36, 189, 192,193, 201 Záhřeb 44 Zakavkar.sk« 131, 187 Zambczi, ř. 268, 270 Západní Evropa 38, 44, 50, 78, 82-92, 103,104,130, 142,196, 214, 220, 285, 294, 299 Ž Ženeva 44 Žlutá ř. 36, 37, 166, 166,167, 167,179, 182,183 Rejstřík pojmový V abecedním seznamu odborných pojmů obsažených v této publikaci je označen klíčový odkaz (tučně). Druhé varianty pojmů jsou označeny kurzívou a odkazují na první variantu. administrativní vymezení 21, 67,115, 195, 212, 229, 251 Američané 107,109,110,113, 153,159, 175,176 Angličané 54, 85,107, 153,154,158,193, 195, 210, 271 angličtina 72, 83, 85, 86, 88, 90, 95,103, 108, 115,122,154,182,194, 204, 212, 215, 217, 219, 222, 223, 275, 279, 281, 284 Arabové 90,189,192, 225, 227, 228, 230, 235, 236, 237, 238, 239, 240, 241 arabština 95, 228, 239, 241 automobily 54, 63, 64, 67, 68, 69, 75, 77, 85, 90, 95, 97,101,109,110,116,117, 118,119,123, 124, 133, 139, 140,141, 176, 177,183, 201, 205, 219, 222, 235, 237, 238, 259, 263, 277, 285, 294, 302, 304 autonomie 95, 99,122,124,130,131, 135,140,141,146,165,174,182,187, 188,199, 204, 205, 205, 210, 239 banány 205, 254, 255 bauxit 64, 68, 90, 127, 155,157,158,179, 192, 202, 214, 219, 252, 258, 302 B Berbeři 230, 268, 271 biota 12, 29,145,151,190,199, 202, 209, 256, 264, 269, 278, 282 bipolarita 51, 295 BRICS 14, 218, 255, 294 buddhismus 156, 169, 175,179,188, 189, 195,199, 200, 202, 207, 210, 211, 212, 213, 305 c,č cement 75, 85, 91, 97,173,177,184, 203, 214, 219, 223, 235, 242, 259 cestovní ruch 43, 48, 50, 52, 56, 64, 71, 72, 76, 86, 89, 91, 92, 93, 94, 95,100, 101,103, 111, 120, 121, 140,152,155, 158,159,160,162,185,197, 199, 205, 214, 215, 220, 232, 235, 238, 243, 244, 245, 251, 255, 257, 260, 263, 264, 265, 277, 280, 285, 302, 304 civilizace 15,16,17,18, 19, 43, 44, 50, 51, 54, 93, 96,104,149,161, 165,175,180, 181,184, 207, 210, 225, 226, 227, 234, 236, 242, 247, 249, 250, 260, 261, 267, 277, 278, 297, 301, 305 Commonwealth 84, 86, 204, 304 čaj 22, 36,173, 184,194, 200, 203, 213, 214, 220, 235, 237, 275, 280, 302 D dekolonizace 84, 90, 271, 272 delta 47, 67,128,141,145,185, 190,191, 201, 202, 203, 209, 215, 223, 227, 232, 243, 244, 270, 280, 281, 282 demografie 12, 21, 43, 66, 69, 72, 77, 80, 83, 90, 93, 95, 96, 99,100, 101, 104, 108,114,131, 134,142,154,156,170, 194, 215, 234, 237, 239, 241, 250, 273, 281, 284, 294 desertifikace 226, 240 desková tektonika 28, 50,106,107,158, 216, 278 diamanty 107,127,132, 137,155, 239, 240, 257, 275, 276, 277, 278, 283, 285, 303 diverzita 32,149, 304 doprava 40, 41, 43, 47, 48, 50, 51, 54 dřevo 38, 47, 50, 55, 61, 63, 67, 69, 71, 73, 78, 79, 80, 81, 93, 95,103,104,107, 109, 112,118,121,123,124,125,134, 135,139,140,141,151,159,162,169, 190, 191,197, 201, 205, 220, 253, 261 ekonomika viz hospodářství El Nino 189, 208, 249 elektrická energie 21, 47, 47, 48, 55, 55, 63, 67, 71, 75, 80, 81, 85, 89, 90, 91, 97, 98,101,105, 107,109,116,117,122,123, 124, 132, 138,139,140,141,143,144, 145,157,172,173, 177, 178,179,183, 184, 203, 204, 205, 214, 218, 219, 235, 237, 238, 248, 251, 256, 258, 259, 263, 284, 285, 289, 302 elektronika 55, 56, 64, 67, 68, 69, 72, 77, 79, 80, 81, 83, 85, 86, 87, 88, 89, 95,109,116,118,120, 121,124,171,174, 183, 185, 201, 203, 205, 219, 235, 238 elektrotechnika 63, 67, 69, 70, 75,76, 77, 79, 80, 85, 92, 95, 97, 98,100,109,111, 116, 119, 168,171,172,177,183,197 emigrace 53, 62, 66, 74, 99,101,115,123, 131, 147, 194, 195, 202, 204, 211, 223, 236, 237, 243, 250, 257, 262, 275, 284, 289 endemit 149, 151 environmentálni 15, 22, 71,113,152, 296 etnikum 99, 122, 217, 268, 272 europeizacc 50, 51, 82, 94, 304 europoidní rasa 108,156, 227, 250, 257, 272 Evropská unie (EU) 50, 52, 53, 54, 57-59, 67, 70, 87, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 99,101,142,144, 220, 234, 236, 240, 304 export 21, 54, 56, 61, 63, 67, 69, 76, 80, 81, 86, 89, 90, 91, 93, 95, 97, 98,100, 101,107,109,118,123,124,125,132, 139,140,146,155-161.173,174,177, 178,184,186,191, 195,196,197, 200, 201, 203, 205, 212-214, 219-224, 231, 235-245, 241-255 , 258-267, 271, 276, 277, 279. 282, 284, 285, 301, 305 fauna 29, 33, 41, 81, 152,155, 304 federace 52, 54, 59, 71, 72, 76, 88, 89, 113, 115,116, 118, 119,121,122,124,131, 135,136, 137, 155,194,197, 214, 217, 222, 241, 257, 262, 263, 279, 282, 299 firmy 24, 63, 67, 75, 77, 89, 90,110, 111, 116,119,138,146,160,171,172,175,178, 324/ REJSTŘÍK POJMOVÝ /325 195, 201, 205, 215, 219, 265, 283, 299, 300 flora 29, 48, 49, 71, 77, 96,149, 151, 152, 153, 247, 260, 304 Francouzi 90,107, 120, 153,193, 202, 210, 271, 272 francouzština 72, 88, 89, 90, 117, 239, 275 fyzickogcografické oblasti 93, 105, 126, 127, 302 fyzickogeografický region 23, 45, 45, 47, 50, 59, 92,104,112 geopoloha 52, 72, 94, 97, 103, 170, 225 geosféra 12, 26 Global Power City Index (GPCI) 20, 22, 83,197,198, 215, 219 globalizace 5,12,13,155,169, 173,174, 176, 219, 263, 294, 295, globální 11,13,14, 22, 30, 67, 72, 82, 83, 103,109,111,112,114,134,142,158, 162,165,167,169,170,171,172,175, 178,182,185,189, 191, 196, 197,197, 198, 200, 201, 212, 219, 225, 229, 232, 233, 242, 249, 256, 258, 263, 287, 289, 260, 290, 291, 292, 294, 295, 296, 297, 301 H Hausové 275, 281, 282 hi-tech 85,111,121,134, 137,140, 294 hinduismus 189,195, 199, 200, 210, 211, 212, 213, 217,221, 222,305 historické souvislosti 6, 7, 8, 60, 61, 68, 69, 73, 78, 81, 82, 88, 96,113, 122,135, 142,145, 159,175,180,199, 202, 204, 216, 222, 234, 236, 238, 240, 242, 257, 261,264, 278, 281,283 hliník 64, 69, 75,109, 119,120,123,124, 138,139,141,147, 157,173,183, 231 hospodářství 5, 7, 11,13, 51, 52, 54, 55, 60, 62, 70, 72, 73, 74, 75, 80, 81, 88, 92, 93, 95, 97,101,109, 116, 123,130, 132,134,135,137,142,143,144,146, 149,156, 159,161,168, 169,171,172, 174-178,181,183,185, 186,194, 200, 203, 204, 209, 212, 214, 215, 218, 219, 223, 228, 230, 232, 235, 236, 237, 239, 241, 242, 243, 249, 253, 255, 256, 258, 262, 265, 271, 272, 275, 276, 277, 279, 281, 282, 284, 285, 295 I.J imigrace 43, 53, 54, 60, 66, 70, 72, 74, 78, 83, 86, 90, 93, 96,103,108, 114, 115, 120,121,122, 123, 135, 140,146,149, 156, 169, 201, 204, 241, 249, 250, 257, 258, 284, 289 impérium 48, 83, 84, 94, 96,146, 179, 192, 234, 283, 299, 304 import 9, 67, 80,157,177, 186, 244, 278, 302 index lidského rozvoje (HDI) 20,197, 220, 221, 287, 289, 290, 303, 305 Indové 194, 284 inflace 54, 72, 203 islám 54, 88, 90, 96, 99,101,131,137, 146, 156, 169,182,189, 195,199, 205, 207, 210, 311, 213, 217, 221, 222, 225-244, 267, 271, 275, 278, 279, 280, 281, 305 IT technologie 137,158, 171, 178, 203, 263 Italové 72, 75, 94, 108 italština 72 jádro 13, 15, 22, 25, 26, 43, 53, 55, 62, 64, 68, 68, 71, 74, 76, 77, 79, 82, 86, 87, 89, 93, 95, 98,103,108,110,111,112, 119, 120,124, 125,132,134 jehličnaté lesy 31, 33, 35, 39-40, 46, 47, 106,121 K kakao 88, 162, 190,197, 200, 205, 259, 275, 282, 303 kasta 22, 207, 213, 217, 305 káva 21, 72,162,197, 200, 203, 205, 213, 240, 253, 254, 255, 258, 259, 275, 276, 279, 280, 303 klima 5,12, 13, 29, 31-40, 44, 46, 47, 48, 49, 50, 60, 61, 65, 69, 78, 79, 82, 93, 98, 103, 104,105, 106,107, 110,112, 121, 127, 145,147, 149,156, 157, 158,159, 167,174, 179,189,198, 199, 208, 209, 216, 222, 236, 238, 240, 245, 247, 248, 256, 259, 260, 262, 264, 268, 269, 269, 278, 285, 297, 301 klimagram 21, 45, 49, 112,128, 179, 190, 209, 269, 301, 302, 303 kojenecká úmrtnost 43, 54, 72, 80, 156, 239 kolonialismus 216, 271, 272, 283, 305 komunismus 57, 114, 174,193, 202 koncepce 11, 294 korporace vizfirmy kriminalita 115, 245, 173, 284, 285 křesťanství 54, 60, 96, 99,104, 108,169, 189,195, 200, 210, 211, 213, 217, 222, 225, 228, 238, 239, 243, 249, 271, 278 kukuřice 35, 36, 38, 69, 71, 98,100, 101, 109,117, 118, 119, 200, 213, 214, 220, 253, 255, 258, 259, 263 kulturní region 16 La Nina 208 ledovce 38, 41, 47, 65, 71, 78, 104, 122 letiště 56, 63, 71, 72, 76, 77, 80, 83, 86, 110, 111,118, 119, 121, 174,177, 185,186, 222, 224, 232, 235, 242, 302 M maechie 35, 46, 49, 50, 98 mafie 96, 121,130, 251, 130, 251, 264, 304 makroregionální diferenciace klimatu 2, 29 manuál dat 5,11, 20 maskulinita 181 máslo 71, 72, 75, 76, 80, 90, 109, 117,159, 213,220,223 maso 35, 56, 60, 69, 71, 72, 76, 80, 87, 89, 90, 91,109,117, 119,123,124, 127, 134, 139, 143,155,157,158,159,184, 203, 213, 219, 220, 252, 254, 255, 258, 259, 263, 276, 285 měď 21, 46, 65, 67, 68,107,117,120,124, 157, 162, 179, 192, 204, 205, 227, 237, 252, 278, 303 mentální mapa 16, 17 mezoregion 11, 21, 25, 59, 60, 78, 82, 83, 92, 93, 98, 99, 299 mikroregion 132, 169, 184 Modrý banán 53, 55, 59, 77, 82, 57, 93, 96 mongoloidní rasa 122,165 monzun 29, 36, 37,165, 166, 167,174, 179,189, 190, 191,198, 204, 207, 208, 209, 216, 219, 278, 305 mortalita 43, 53, 62,114,121, 234 N náboženství 43, 50, 54, 57, 62, 66, 78, 90, 95, 97, 99,101, 103,115,125, 136, 137,161,169, 182,189,195, 200, 202, 204, 207, 210, 211, 212, 213, 217, 218, 221, 225, 228, 235, 238, 239, 240, 241, 245, 275, 279, 280, 284, 297, 302 NAFTA 57, 122, 262 natalita 53, 60, 62, 70, 74, 87, 93, 96, 108,114,121, 123,131,146,159, 194, 204, 211, 223, 234, 237, 241, 243, 267, 284 NATO (Severoatlantická aliance) 64, 81, 83, 89, 99, 234 negroidní rasa 108, 250, 258, 274 Němci 66, 70, 95,130,131,136,146,153, 250 němčina 70, 72, 75, 87, 88 nerostné suroviny 68, 69, 71, 89, 96,123, 142,159,175,179, 214, 277 nezaměstnanost 22, 54, 59, 60, 61, 67, 72, 79, 82, 93, 97, 98, 99, 263, 284, 285 O obyvatelstvo 5, 7, 12, 16,18, 22, 43, 53, 54, 60, 64-74, 78, 80-84, 88, 93-103,107-112,115, 116, 121,122,125, 130-149,154-161, 165,169,174-182, 189,193-204, 207, 210, 211, 212, 215, 218-227, 234-245, 250, 257, 260, 262, 264, 267, 272-275, 279-285, 293, 294, 299, 303 olovo 67,107,120,157, 170,179,184, 205, 219, 252, 263 OPEC (Organizace zemí vyvážejících ropu) 231, 305 osídlení 5, 6, 7, 8, 53, 62, 73, 76, 92, 96,103, 107, 108, 114, 115, 122,131, 134,135,137,142,143,146,152,154, 156, 168,169,175, 181,182,194,199, 201-204, 211, 217, 223, 226, 229, 234, 237, 239, 241, 243, 249, 250, 257, 258, 262, 264, 272, 279, 281, 283, 290 ostrov 25, 26, 28, 29, 35, 36, 41-44, 47, 50, 58, 78-84, 86-91, 94, 96, 100, 103, 104,105,106, 109,112,113, 115, 118, 121, 122,124,127,149-155, 158-163, 165, 167, 168,169,174-178,181,183, 189-195,197-201, 204, 205, 208, 209, 210, 215, 221, 245, 247, 249, 264, 265, 267, 299 ovce 35, 36, 47, 63, 83, 86, 87, 145,152, 157, 158, 159, 184, 213, 220, 222, 224, 225, 231, 233, 235, 238, 269, 271, 279, 280, 282, 302 pampa 34, 37, 38 papír 62, 63, 64, 73, 75, 78, 79, 80, 81, 107, 123,124, 170, 177,178,180, 183, 184 paradigma 5,12 pcrmafrosl 30, 39, 40,124 pasát 30, 31, 32, 34, 35, 37,150, 256, 260, 264 periférie 13, 15, 78, 79, 87, 93, 94, 96, 98, 110, 119, 125,132,133,134, 135,137, 150, 165, 174, 194, 231, 236, 240, 241, 242, 245, 247, 249, 251, 255, 258, 261, 264, 278, 289, 294, 295 pevninský štít 26, 216 plantáž 101, 107, 113,115,117, 163,191, 194, 200, 201, 203, 213, 249, 250, 253, 255, 256, 258, 259, 264, 276, 278, 280, 283 podnebný pás (podnebné pásmo) 26, 46, 260 polární oblast 5, 30, 31, 39, 40, 41 Portugalci 72, 75, 92, 94,153, 160, 189, 192,195, 210, 221, 241, 249, 260, 271, 272 portugalština 245, 249, 258 pouště 5, 25, 30, 31, 32, 33-34, 36-38, 41, 44, 113,121,127,128,129,130, 135, 145,149, 150,154,165,166,167, 174, 179, 207, 208, 209, 216, 222, 226, 228, 236, 238, 240, 242, 243, 267-274, 282, 305 prérie 37, 38, 44, 105,106,110,112, 113, 117,124 průmysl 46, 47, 48, 50, 52, 54, 55, 60, 62-69, 71-92, 74-76, 77-102, 107-112, 116-121, 123,124, 130,132-137, 139-147,156-160,166,169-187,188, 195-203, 205, 212, 214-224, 231, 234-234, 244, 252, 253, 255, 258-265, 276, 279-282, 285, 294, 299, 300, 301, 304 průmyslová revoluce 12, 50, 51 přírodní pásma Země 31, 38, 301 přírodní poměry 5, 6, 7, 43, 53, 73, 83, 89, 94, 96, 104,106, 107,112,121,125, 135, 141,145,150,155,158,160,161, 165,174, 178,189,198, 201, 204, 207, 216, 222, 225, 233, 236, 238, 240, 242, 245, 256, 260, 264, 267, 277, 280, 282, 283, 204 přírodní regionalizacc Země 5, 26-32 přirozený přírůstek 53, 62, 96,114, 121, 135,154,169, 202, 207, 211, 229, 250, 272, 279, 284, přístavy 25, 47, 48, 50, 55, 56, 63, 66, 67, 68, 71, 74, 75, 76, 77, 80, 82, 83, 85, 86, 88-92, 95, 97,101,113,116,120,121, 123,124,139,144,153, 157, 160,169, 174,176, 178,185, 186,187, 192,195, 197,199, 201, 203, 212, 215, 218, 221, 222, 224, 228, 235, 236, 240, 242, 244, 253, 255, 256, 258, 259, 260, 263, 270, 276, 277, 282, 285, 302 pšenice 35, 36, 38, 55, 67, 69, 71, 75, 76, 91, 98,100, 101, 109,110,118, 119,124, 147,157,158,180,184, 213, 214, 219, 220, 223, 224, 225, 232, 235, 237, 238, 240, 255, 263, 282, 302 r region 11,13,14,16,17, 18, 21, 23, 31-41, 46-48, 55, 59-61, 63, 64, 67, 68, 74, 76-78, 85, 88, 89, 92, 94, 95, 97, 98, 99, 104, 111,112,114, 116, 118-120, 126, 129, 135, 137, 140,141, 143, 144, 154, 159, 160,161,162,163, 168,169,181,185, 189,194,199, 201, 205, 207, 213, 215, 221, 223, 229, 232, 236, 245, 249, 253, 255, 257, 293, 296, 299, 302 regionalizacc 14, 16, 17, 18, 301 regionální diferenciace 6, 7, 8,11, 34, 90, 99,110,118,124, 134,139,140,144,147, 158,159, 162, 174, 178, 185,197, 201, 203, 205, 215, 220, 224, 232, 236, 240, 242, 244, 255, 259, 263, 264, 265, 272, 277, 280, 282, 285 regionální identita 16, 297 reliéf 25, 29, 35, 37, 47, 48, 50, 61, 63, 69, 71, 73, 89,104, 121, 126, 127,167, 189, 190, 198, 207, 213, 242, 260, 267 Rok Afriky 51, 272 ropa 11, 46, 47, 55, 79, 81, 82, 84, 85, 86, 90,101,107,109,110,111, 113, 117-121, 123,124, 125,127, 129,131,132, 137-141, 144, 146, 147, 157,158,168, 170,179, 183, 192, 195, 201, 202, 205, 214, 219, 224, 225, 230, 231-244, 248, 252, 255, 259, 262, 263, 268, 276, 279, 280, 281, 282, 303, 304, 305 Rusové 81, 82, 86, 131, 140, 142,143, 144, 146,147 ruština 144, 239 ryby 32, 41, 55, 79, 81, 92,101,107,118, 121,123,124,125,135,145,151,159, 162, 170, 174, 177, 184, 186, 191, 200, 201, 203, 205, 213, 221, 227, 249, 264, 270, 282 rýže 36, 56, 119, 128,173, 177, 180, 184, 191,196-197, 200, 203, 205, 213, 214, 216, 219, 220, 223, 228, 263, 282, 302, 305 S,S skot 35, 36, 55, 63, 71, 73, 83, 86, 87, 89, 91, 105,117, 120,124, 152, 157,158,159, 168, 184, 213, 220, 225, 254, 259, 263, 269, 276, 279, 280, 282 služby 86, 92, 94, 98, 103,109, 116,119, 158,174,181,192,197, 200, 203, 209, 219, 221, 230, 251, 255, 265, 279, 280 socialismus 13, 15, 17, 51, 52, 59, 101, 130,131, 134, 146,181, 201, 203, 245, 264, 280, 294 sopka 26, 28, 29, 47, 61,107,102,127, 151,158,159, 160, 163,166, 174,176, 189, 198,199, 204, 260, 269, 278, 304, 305 stepi 30, 33, 34, 37-38, 39, 44, 68, 110, 127,128,129,130,136,140,142, 143, 145,146,165,166, 179, 180, 207, 209, 216, 225, 226, 233, 236, 263, 269 střední délka života 21, 22, 43, 54, 59, 60, 61, 62, 69, 70, 79, 80, 82, 93, 95, 96, 98,101, 103, 104, 125, 131, 135, 136, 326/ 149, 154, 156,165,170, 189,194,198, 199, 204, 207, 215, 217, 223, 225, 229, 232, 234, 243, 245, 250, 255, 267, 273, 277, 281, 284, 287 stříbro 21, 46, 64, 65, 67, 80,124,179, 237, 251, 252, 262, 263, 285, 303 subpolární oblast 5, 30, 31, 32, 40-41, 44, 47 subtropy 5, 30, 31, 33-36, 37, 44, 80, 95, 105, 150,151,158,159,167, 174, 184, 189, 208, 216, 222, 233, 236, 245, 248, 249, 256, 259, 260, 263, 269, 278, 299 svčtadil 11,15, 17, 29, 51, 52, 78, 94, 103, 225, 233, 238, 242 Španělé 75, 86, 95,105,107, 153, 189, 192,195, 249, 250, 253, 261, 304 španělština 14, 95, 115,153, 245, 262, 263 T tajfun 36, 167, 174,1711, 179,189, 202, 204 tajga 5, 31, 32, 39-40, 44, 46,106,122, 128, 135, 310 Tamilové 213 tropy 5, 31, 33-35 tsunami 106,166,174,176, 198, 210, 247 Tuaregové 268 U uhlí 21, 22, 46, 47,48, 51, 54, 57, 60, 61, 64, 65-69, 73-76, 83, 84, 85, 87, 89, 90, 91, 98,101,103,105,107,109,116, 117,119,123,124, 125,127,134, 137, 138, 141, 142,143, 144,146,155-159, 168, 170, 177-179,180,183,184,191, 195, 200, 201, 202, 203, 205, 210, 214, 219, 234, 269, 285, 301, 302 uran 47, 89, 90, 107,120,123, 124,142, 146,155, 157, 285 urbanizace 16, 43, 60, 62, 78, 83, 88, 95, 108,115, 132, 134,135,154,156, 160, 169,170, 191,193,195,198,199, 204, 212, 215, 229, 232, 234, 235, 237, 241, 243, 250, 255, 258, 262, 265, 273, 277, 281 urbanizované vymezení 21, 22, 85, 122, 158,178,195, 198, 212, 222, 229, 233, 237, 238, 250, 251, 262, 263, 282, 290, 299, 300, 301,304 V, W vepř 55, 63, 75, 76,117,173,184,185, 203, 259, 302 vertikální diferenciace Země 5, 42 víno 69, 71, 90, 91, 95, 97, 98,100,101, 159, 233, 240, 285 Visegrádská čtyřka 64 vlhké tropy 5, 31, 32-34 Westminsterský statut 84 Z zaibatsu 172, 175, 177, 294 západní (technická) civilizace 43, 44, 50, 51, 96, 104,165,181 závlahy 35, 38, 49, 93, 94,121, 128,145, 166,179,190, 196, 200, 209, 216, 222, 226, 227, 228, 240, 268, 270, 271, 276, 282 Zelená revoluce 214 zemědělství 38, 48, 50, 54, 55, 60, 62, 63, 65, 67-69, 70, 72, 75, 80, 81, 83, 85, 89-92, 94, 95, 98,100, 101,103, 105, 109,110, 111,116, 117, 118,123,124, 130, 134,138, 139,144,147,157-162, 165,169,170, 177,181, 184,191,196, 200, 201, 203, 205, 211, 213, 214, 216, 219, 220, 223, 226, 227, 228, 230, 232, 234-237, 240, 243, 244, 247, 249, 252, 253, 255, 259, 263, 275-285, 299, 302, 305 zemětřesení 26, 27, 94, 106, 121, 160, 166,174,176,178, 183, 198, 204, 210, 222, 247, 248, 251, 260, 278 zemní plyn 46, 55, 64, 81, 82, 84, 87, 101, 106,116,119,121, 124,127,132,137, 138,144,158,159,168,172,195,200, 201, 225, 231, 232, 236-238, 242, 244, 262, 263, 276, 279, 281, 282, 302 zinek 67, 107,120, 123,124, 157,170,179, 204, 205, 214, 219, 252, 263 zlato 64, 72, 86,107,113, 120,121, 127, 137,138,156,157,160, 162,179, 200, 204, 205, 217, 235, 251, 253, 257, 260, 262, 277, 278, 279, 284, 285, 302, 303, 304 zoogeografieké oblasti 5, 41-42, 301 Ž železná opona 13, 51, 52, 57, 59, 66, 294, 304 železná ruda 51, 46, 54, 60, 61, 64, 65, 68, 69, 76, 79, 82, 89, 90, 91, 98, 101, 116,117,119,123,124,125,127, 137, 138, 142,143,144,157,168,170,179, 183, 192, 210, 214, 219, 234, 252, 255, 258, 263, 278, 285 železo 40, 54, 63, 64, 67, 75, 77, 80,109, 115,138,139,141,143, 144,177, 219, 242,285 Železná opona 13, 51, 52, 57, 59, 66, 294, 304 železná ruda 51, 46, 54, 60, 61, 64, 65, 68, 69, 76, 79, 82, 89, 90, 91, 98,101, 116,117,119,123,124,125,127, 137, 138,142,143,144,157, 168,170, 179, 183,192, 210, 214, 219, 234, 252, 255, 258, 263, 278, 285 železo 39, 54, 63, 64, 67, 75, 77, 80,109, 115,138,139,141,143, 144,177, 219, 242, 285