図はLewisら(2003)の論文より。グレートバリアリーフ海洋公園の再ゾーニングのための空間分析とGIS技術の使用。
Lewis et al. (2003)
意思決定支援システム／ツールの使用と限界
GBRにおけるマルクサンの「最終」アウトプットのひとつ（A）は、計画原則に合致したものであり、草案（B）および最終的なゾーニング計画（C）とはどの程度異なっているかを示す図である。
Pressey et al.2012
MarxanやSeaSketchのような意思決定支援システム（DSS）や分析ツールは、しばしば効果的な海洋空間計画の前提条件として推進され、計画問題に対する迅速かつ信頼性の高い解決策を提供する。DSSの利用者が、DSSを使えば「答え」が得られる、つまり計画問題の解決策が得られると期待するのは自然なことである。多くの場合、DSSは単純化された結果を出すので、他の計画手法を使って修正する必要があります。すべてのDSSツールには限界があり、データの欠落や不完全さを補うことはできない。意図しない副作用を生むこともあり、現実の計画問題の複雑さに対応できないことも多い。計画の成果は、社会的、文化的、経済的価値が考慮されなければ、実用的な価値はほとんどない。しかし、そのようなデータが、DSSに適した形で、あるいは適切な空間分解能で、容易に入手できることはめったにない。GBRでは、DSSはさまざまな「禁漁区」オプションの「フットプリント」を作成したが、8つのゾーンタイプには対応できなかったため、他の計画手法を適用する必要があった。しかし、本当に有益だったのは、最良の禁漁区ネットワークを開発するための指標を生成できたことである。
Marxanは、クイーンズランド大学がSPEXANの改良版として開発したもので、GBRMPAの代表区域プログラムおよび2003年ゾーニング計画策定時のニーズに対応した。下の画像は、MarxanがGBRの最終的なゾーニング・ネットワークを作成したわけではないことを示しているが、様々なオプションの事後評価を通じて貴重な意思決定支援を提供し、各オプションが各計画目標の観点から持つ意味を迅速に評価することを可能にした。
現実には、DSSはプランニングの最終段階で必然的に発生する細かな調整や政治的なトレードオフを行うことはできないため、どのようなプランニングタスクに対しても最終的な現実的解決策を生み出すことはできない。DSSの欠点には次のようなものがある：
- 一部の計画情報、特に社会経済データは、DSSに簡単に適用できない場合がある。
- DSSは「解」を生成するかもしれないが、社会経済的な価値が導入された場合／された場合、それは必然的に改良される。このような価値はデータには表されていないことが多いのですが、社会的に受け入れられる結果を得るための最も基本的な価値であることが多いのです。
- 貧弱なデータは常に貧弱な結果につながる。
- GBR計画プログラムでは、「すべての保護区は・・・より小さくてはならない」といった単純な「ルール」でさえ、DSSで直接実行することはできなかった。
- 利害関係者の中には、理解できない「ブラックボックス」モデルやDSS（マルキサンやシースケッチなど）を警戒する者もいる。