루이스 외(2003)의 논문에서 발췌한 그림. 그레이트 배리어 리프 해양공원 구역 재지정을 위한 공간 분석 및 GIS 기법 사용.
Lewis et al. (2003)
의사 결정 지원 시스템/도구의 사용 및 제한 사항
계획 원칙을 충족한 GBR의 '최종' 결과물 중 하나인 마르크산(A)과 다른 사회적, 정치적 입력을 고려해야 했던 초안 계획(B) 및 최종 구역 계획(C)과 얼마나 차이가 나는지 보여주는 다이어그램입니다.
Pressey et al.2012
의사결정 지원 시스템(DSS) 또는 Marxan 또는 SeaSketch와 같은 분석 도구는 계획 문제에 대한 빠르고 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하여 효과적인 해양 공간 계획을 위한 전제 조건으로 홍보되는 경우가 많습니다. DSS 사용자가 DSS를 사용하면 '정답'이 생성되어 계획 문제에 대한 해답을 얻을 수 있기를 기대하는 것은 당연합니다. 하지만 대부분의 경우 DSS는 다른 계획 방법을 사용하여 수정해야 하는 단순한 결과를 만들어냅니다. 모든 DSS 도구에는 한계가 있으며 누락되거나 불완전한 데이터를 보완할 수 없습니다. 의도하지 않은 부작용이 발생할 수 있으며 실제 계획 문제의 복잡성에 부합하지 못하는 경우가 많습니다. 사회적, 문화적, 경제적 가치를 고려하지 않으면 계획 결과는 실질적인 가치가 거의 없지만, 이러한 데이터를 DSS에 맞게 수정 가능한 형태로 또는 적절한 공간 해상도로 쉽게 사용할 수 있는 경우는 드뭅니다. GBR에서 DSS는 다양한 '촬영 금지' 구역 옵션의 '풋프린트'를 생성했지만 8가지 구역 유형을 모두 충족할 수 없었기 때문에 다른 계획 방법을 적용해야 했습니다. 그러나 실제 이점은 가능한 최상의 노테이크 구역 네트워크 개발을 위한 지표를 생성할 수 있다는 점이었습니다.
Marxan은 대표 지역 프로그램과 2003년 조닝 계획 개발 과정에서 GBRMPA의 요구를 충족하기 위해 퀸즐랜드 대학교에서 SPEXAN의 수정 버전으로 개발했습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 Marxan은 GBR의 최종 조닝 네트워크를 생성하지는 않았지만 다양한 옵션을 사후에 고려하여 각 계획 목표 측면에서 각 옵션의 의미를 신속하게 평가할 수 있도록 하는 귀중한 의사 결정 지원을 제공했습니다.
실제로 DSS는 계획의 최종 단계에서 필연적으로 발생하는 미세 조정과 정치적 절충을 수행할 수 없으므로 모든 계획 작업에 대한 최종 실용적인 해결책을 제시할 수 없습니다. DSS의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다:
- 일부 계획 정보, 특히 사회경제적 데이터는 DSS에 쉽게 적용되지 않을 수 있습니다.
- DSS가 '솔루션'을 생성할 수는 있지만, 사회경제적 가치가 도입되면 필연적으로 수정될 수밖에 없습니다. 이러한 가치는 데이터에는 나타나지 않지만 사회적으로 수용 가능한 결과를 위한 가장 근본적인 가치인 경우가 많습니다.
- 잘못된 데이터는 항상 잘못된 결과로 이어집니다.
- 대부분의 최신 DSS 도구는 사용자의 모든 요구를 충족시키지 못하며, GBR 계획 프로그램에서는 '모든 준비금은 ...보다 작지 않아야 한다'와 같은 단순한 '규칙'조차도 DSS로 직접 구현할 수 없었습니다.
- 일부 이해관계자들은 자신이 이해하지 못하는 '블랙박스' 모델이나 DSS(예: 마르크산 또는 세스크치)를 경계합니다.