Figuur uit het artikel van Lewis et al. (2003). Use of Spatial Analysis and GIS techniques to Re-Zone the Great Barrier Reef Marine Park.
Lewis et al. (2003)
Gebruik en beperkingen van beslissingsondersteunende systemen/tools
Een diagram dat een van de 'uiteindelijke' resultaten van Marxan (A) in GBR laat zien die aan de planningsprincipes voldeed, en hoeveel dat verschilde van het ontwerpplan (B) en het uiteindelijke bestemmingsplan (C), die beide rekening moesten houden m...
Pressey et al.2012
Beslissingsondersteunende systemen (DSS) of analytische instrumenten, zoals Marxan of SeaSketch, worden vaak gepromoot als een eerste vereiste voor effectieve maritieme ruimtelijke planning, omdat ze een snelle en betrouwbare oplossing bieden voor een planningsprobleem. Het is normaal dat gebruikers van DSS hopen dat het gebruik van het DSS 'het antwoord' zal opleveren en daarmee de oplossing voor hun planningsprobleem. Meestal produceren DSS simplistische resultaten die moeten worden aangepast met andere planningsmethoden. Alle DSS-tools hebben beperkingen en kunnen ontbrekende of onvolledige gegevens niet compenseren. Ze kunnen onbedoelde neveneffecten veroorzaken en zijn vaak niet in staat om de complexiteit van echte planningsproblemen te evenaren. Planningsresultaten zijn van weinig praktische waarde als er geen rekening wordt gehouden met sociale, culturele en economische waarden - maar zelden zijn dergelijke gegevens direct beschikbaar in een vorm die geschikt is voor een DSS of met de juiste ruimtelijke resolutie. In het GBR genereerde het DSS een 'voetafdruk' van verschillende opties voor 'no-take'-zones, maar het kon geen rekening houden met de acht zonetypen, dus moesten er andere planningsmethoden worden toegepast. Het echte voordeel was echter de mogelijkheid om metrieken te genereren voor de ontwikkeling van het best mogelijke netwerk van zones met een vangstverbod.
Marxan werd ontwikkeld door de Universiteit van Queensland als een aangepaste versie van SPEXAN om te voldoen aan de behoeften van de GBRMPA tijdens het Representatieve Gebieden Programma en de ontwikkeling van het Bestemmingsplan van 2003. De afbeeldingen hieronder laten zien dat Marxan niet het uiteindelijke zoneringsnetwerk in het GBR heeft geproduceerd, maar wel een onschatbare ondersteuning is geweest bij het nemen van beslissingen door post-hoc accounting van verschillende opties, waardoor een snelle beoordeling van de implicaties van elke optie in termen van elk van de planningsdoelstellingen mogelijk werd.
In werkelijkheid kan een DSS niet de fijnafstemming en politieke afwegingen maken die onvermijdelijk optreden in de laatste fasen van de planning, dus het kan nooit de definitieve pragmatische oplossing voor een planningstaak opleveren. Enkele tekortkomingen van DSS zijn:
- Sommige planningsinformatie, vooral sociaal-economische gegevens, kan niet gemakkelijk in een DSS worden toegepast.
- Hoewel een DSS een 'oplossing' kan genereren, wordt deze onvermijdelijk verfijnd als/als socio-economische waarden worden geïntroduceerd. Deze waarden worden vaak niet weergegeven in de gegevens, maar zijn vaak enkele van de meest fundamentele waarden voor een sociaal aanvaardbaar resultaat.
- Slechte gegevens zullen altijd leiden tot een slecht resultaat.
- De meeste hedendaagse DSS-tools kunnen waarschijnlijk niet aan alle behoeften van een gebruiker voldoen; in het GBR-planningsprogramma konden zelfs eenvoudige 'regels' zoals 'alle reserves mogen niet kleiner zijn dan ...' niet rechtstreeks door een DSS worden geïmplementeerd.
- Sommige belanghebbenden zijn op hun hoede voor 'black box'-modellen of DSS'en (bijv. Marxan of Seasketch) die ze niet begrijpen.