PRACA DYPLOMOWA - AGH

Akademia Górniczo-Hutnicza 

im. Stanisława Staszica w Krakowie 

_________________________ 

Wydział Geodezji Górniczej 

i Inżynierii Środowiska 

Katedra Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska 

PRACA DYPLOMOWA 

„Wielokryterialna analiza GIS 

lokalizacji ośrodków narciarskich w okolicach 

Krakowa 

z uwzględnieniem aspektów środowiskowych” 

„Multicriteria GIS analysis 

of the ski resorts location nearby the Cracow City 

according to the environmental aspects” 

Imię i nazwisko: Dorota Żwawa 

Kierunek studiów: Inżynieria Środowiska 

Specjalność: Monitoring Środowiska 

Ocena: 

Recenzent 

dr inż. Wojciech Drzewiecki 

Opiekun pracy 

dr inż. Tomasz Pirowski 

Oświadczam, świadoma odpowiedzialności karnej za poświadczenie nieprawdy, że 

niniejszą pracę dyplomową wykonałam osobiście i samodzielnie i że nie 

korzystałam ze źródeł innych niż wymienione w pracy. 

....................................................................... 

Czytelny podpis autora pracy 

1 

Kraków 2011

Podziękowania dla 

Pana dr inż. Tomasza Pirowskiego 

za poświęcony czas i cenne wskazówki 

przy realizacji pracy. 

2

Streszczenie 

W pracy zaprezentowano możliwość wykorzystania Systemów Informacji 

Geograficznej (GIS) do wspomagania podejmowania decyzji, a mianowicie do wyboru 

najlepszej lokalizacji obiektu narciarskiego. Jako obszar analizy przyjęto teren 

stanowiący północną część powiatu krakowskiego oraz niewielkie fragmenty 

przylegających do niego powiatów olkuskiego i miechowskiego. Wykorzystano dane 

pochodzące m.in. z mapy geośrodowiskowej, glebowo-rolniczej, hydrograficznej oraz 

z Bazy Danych Topograficznych (TBD). 

W części teoretycznej przybliżono obowiązujące, prawne regulacje dotyczące 

pozyskiwania i systematyzowania danych. Przedstawiono strukturę tworzenia informacji 

przestrzennej oraz zasoby danych wybranych instytucji. W tej części opisano także 

metody decyzyjne m.in. wielokryterialną analizę MCE (Multi-Criteria Evaluation), której 

działanie wykorzystano w dalszej części pracy. 

W części praktycznej poddano analizie wybrany teren pod kątem wielu czynników 

mających wpływ na lokalizację stoku narciarskiego. Opisano etapy przygotowania map 

kryteriów, najistotniejsze z nich to mapy zalegania pokrywy śnieżnej, czasu dojazdu, 

ekspozycji. Określono ważności poszczególnych czynników na tle pozostałych. Na 

podstawie powstałych dwóch zestawów wag wykonano dwie analizy MCE - pierwszą 

odzwierciedlającą aspekt ekonomiczny oraz drugą - aspekt turystyczny. W ich wyniku 

wyszukano obszary potencjalnie odpowiednie na stoki zjazdowe. Następnie wykonano 

trzecią analizę uzupełniającą, dzięki której uzyskano informacje o możliwości 

zlokalizowania w pobliżu wyselekcjonowanych terenów obiektów infrastruktury 

turystycznej jak parking, restauracja, hotel. 

W wyniku przeprowadzonych analiz wyznaczono wstępne lokalizacje spełniające 

postawione kryteria. Manualna weryfikacja wyselekcjonowanych obszarów, bazująca na 

podkładach map topograficznych, pozwoliła wyeliminować błędne wyniki a także 

pozwoliła wyciągnąć wnioski co do usprawnienia sposobu selekcji terenów. 

3

Summary 

In the dissertation the possibility of using The Systems of Geographical 

Information (GIS) is presented. It was used for supporting of the decisions, mainly for 

choosing the best location of the ski objects. The area of the analysis was located in the 

northern part of Cracow’s district and small parts of Olkusz’s and Miechów’s districts as 

well Facts from geo – environmental, soil, hydrographic maps were used, as well as 

Datas from Topograpical Base (TBD). 

In the theoretical part the legal regulations connected with gaining and 

systematizing of datas were described. The structure of making some spatial information 

and resources of chosen institutions was described. The decision’s methods such as the 

complex analysis MCE (Multi – Criteria Evaluation), which actions were used in 

a different part of the dissertation. 

In the practical part the described area was analysed according to some factors 

connected with the location of the ski object. The stages of preparing maps of different 

factors were described. The most important maps were connected with snow coverage, 

a time of travelling to that place, the exposure of the place. The factors were described 

from the least important to the most important ones. Two analysis (MCE) were done: the 

first one connected with an economical aspect and the other one connected with 

a tourism. According to these factors the most appropriate areas were found. Another 

analysis was done for finding the some information connected with an infrastructure of 

tourism such as: hotels, restaurants and car parks. 

According to these analysis the locations of the ski objects were found. The 

manual selection of the areas, based on some maps, led to the right conclusions and 

getting rid of wrong ideas. 

4

Spis treści 

1. Wstęp ........................................................................................................................... 7 

2. GIS w zarządzaniu środowiskiem ............................................................................. 9 

2.1. INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) ............................... 9 

2.2. Ustawa o Infrastrukturze Informacji Przestrzennej (IIP) .................................... 12 

2.3. Krajowy System Informacji Geograficznej......................................................... 14 

2.3.1. Wkład samorządu terytorialnego w tworzenie Krajowego Systemu 

Informacji Geograficznej na przykładzie gminy ........................................................ 17 

2.3.2. Regionalne systemy informacji przestrzennej ............................................. 18 

2.4. GIS w monitoringu i zarządzaniu środowiskiem ................................................ 20 

2.4.1. Koncepcja Ekoinfonetu ................................................................................ 22 

2.4.2. Ekoinfonet Osady......................................................................................... 23 

2.5. Wykorzystanie informacji o środowisku (przykład) – wybór miejsca lokalizacji 

biogazowni rolniczej w Gminie Zagórz” ....................................................................... 24 

3. GIS jako system wspomagania decyzji ................................................................... 29 

3.1. Deterministyczne metody podejmowania decyzji............................................... 29 

3.1.1. Analiza wieloparametryczna MCE .............................................................. 30 

3.1.2. Ocena wielopodmiotowa MOE.................................................................... 34 

3.2. Niedeterministyczne metody podejmowania decyzji .......................................... 34 

3.3. AHP ..................................................................................................................... 36 

4. Opracowanie projektu GIS...................................................................................... 39 

4.1. Przepisy prawne dotyczące lokalizacji wyciągów .............................................. 39 

4.2. Charakterystyka terenu badań ............................................................................. 41 

4.3. Oprogramowanie ................................................................................................. 42 

4.4. Dane .................................................................................................................... 44 

4.5. Opracowanie przestrzennej bazy danych ............................................................ 46 

5. Wielokryterialna analiza MCE ............................................................................... 49 

5.1. Podział kryteriów ................................................................................................ 49 

5.2. Opracowanie map czynników ............................................................................. 51 

5.2.1. Mapa czasu podróży .................................................................................... 51 

5

5.2.2. Mapa zalegania pokrywy śnieżnej ............................................................... 54 

5.2.3. Ekspozycja ................................................................................................... 59 

5.2.4. Mapa spadków ............................................................................................. 60 

5.2.5. Mapa przydatności rolniczej gleb ................................................................ 61 

5.2.6. Mapa odległości od dróg .............................................................................. 64 

5.2.7. Mapa terenów podmokłych .......................................................................... 67 

5.2.8. Mapa form ochrony przyrody ...................................................................... 67 

5.2.9. Mapy odległości od formy ochrony przyrody i pomników przyrody. ......... 69 

5.2.10. Mapa odległości od zabudowy zwartej ........................................................ 70 

5.2.11. Mapa odległości od wód .............................................................................. 71 

5.2.12. Mapa odległości od cmentarzy .................................................................... 72 

5.3. Opracowanie mapy ograniczeń ........................................................................... 73 

5.4. Lokalizacja ośrodka narciarskiego ...................................................................... 77 

5.4.1. Wagowanie .................................................................................................. 77 

5.4.2. Analiza nr 1 – aspekt ekonomiczny ............................................................. 81 

5.4.3. Analiza nr 2 – aspekt atrakcyjności turystycznej ......................................... 86 

5.4.4. Napotkane nieprawidłowości, próby ich uniknięcia .................................... 88 

5.5. Analiza nr 3 – tereny infrastruktury turystycznej towarzyszącej stokowi 

narciarskiemu. ................................................................................................................ 90 

5.6. Kompleksowa waloryzacja wyselekcjonowanych obszarów .............................. 92 

6. Podsumowanie i wnioski ........................................................................................ 102 

7. Literatura ................................................................................................................ 105 

Spis tabel i rysunków ..................................................................................................... 109 

Załączniki........................................................................................................................ 112 

6

1. Wstęp 

Obecnie wiele ludzi decyduje się na aktywną formę wypoczynku. Narciarstwo 

stało się bardzo popularnym sportem, rośnie więc zapotrzebowanie na obiekty typu 

ośrodki narciarskie. Dobrze utrzymany stok o odpowiedniej grubości pokrywy śnieżnej 

kusi amatorów tego typu rozrywki, zwłaszcza jeśli jest niedaleko miejsca zamieszkania. 

Wyjazd na narty nie musi być wtedy jedynie weekendową rozrywką. 

Odpowiednia lokalizacja to uwzględnienie wielu czynników stanowiących 

o atrakcyjności bądź opłacalności lokalizowanej inwestycji. Dodatkowo, w przypadku 

inwestycji mogących w znaczący sposób oddziaływać na środowisko bądź 

społeczeństwo, powstaje problem sprzeczności interesów często kilku grup. Rozwiązanie 

takich sporów to duży problem dla jednostek decyzyjnych. 

Proces podejmowania decyzji można wspierać wykorzystując narzędzia 

zaimplementowane w Systemach Informacji Geograficznych (pol. SIG, ang. GIS). 

Istnieją oprogramowania posiadające wbudowane procedury wielokryterialnego 

podejmowania decyzji. Jedynym z nich jest IDRISI stworzone przez Clark University. 

Program ten wykorzystuje metodę analitycznego procesu hierarchicznego (AHP). 

Korzystanie z tego typu oprogramowań usprawnia pracę, wymaga jednak równie 

dużego zaangażowania i wiedzy eksperckiej. Jest to bowiem praca o charakterze 

interdyscyplinarnym, gdyż uwzględnia wiele różnorodnych czynników (przykładowo: 

dotyczące zagospodarowanie terenu, czynniki środowiskowe, kulturowe, ekonomiczne, 

techniczne). Korzystanie z systemów GIS niesie z sobą wiele ułatwień, są one jednak 

wciąż mało rozpowszechnione. Mimo, iż gminy stanowią podstawę struktury tworzenia 

informacji przestrzennej, wciąż w pełni nie korzystają z możliwości jej zastosowania. 

Początkowe rozdziały niniejszej pracy opisują zależność poszczególnych 

jednostek administracyjnych w budowaniu infrastruktury przestrzennej, przydatność 

tworzonych przez nie danych które dzięki obowiązującej ustawie o infrastrukturze 

przestrzennej mają charakter interoperacyjny. Opisana została również różnorodność 

magazynowanych danych o środowisku pochodzących z podsystemów Państwowego 

Monitoringu Środowiska, planowanie ich zestandaryzowania i utworzenia geoportali 

7

tematycznych. Są to niezwykle istotne informacje, gdyż odpowiedni zasób danych to 

pierwszy krok do podjęcia decyzji. 

Część teoretyczna zawiera również opis metod decyzyjnych. W zależności od 

warunków podejmowania decyzji rozróżnia się m.in. deterministyczne, do których 

należy wielokryterialna analiza MCE. Metoda ta polega na wyselekcjonowaniu 

obszarów, które spełniają wszystkie postawione twarde kryteria (ograniczenia). 

Dodatkowo w wyniku łączenie miękkich kryteriów otrzymuje się ocenę terenu w skali 

przydatności. W analizie tej kryteria mogą być jednakowo ważne, ale jest możliwe 

również ich wagowanie. 

Praktycznym celem pracy było wyszukanie najlepszej lokalizacji dla ośrodka 

narciarskiego przy wykorzystaniu metody wielokryterialnej analizy podejmowania 

decyzji (MCE). Analizowanym terenem jest północna część powiatu krakowskiego oraz 

mały południowo-wschodni fragment powiatu olkuskiego i południowo-zachodni 

powiatu miechowskiego. 

Wykonano dwie analizy MCE uwzględniające dwa różne aspekty. Pierwszy 

czysto ekonomiczny oraz drugi w większym stopniu uwzględniający atrakcyjność 

turystyczną terenu. W celu wygenerowania wag kryteriów zastosowano metodę 

porównywania parami (AHP). Obie analizy uwzględniają kryterium ukształtowania 

rzeźby terenu jako najważniejszy z perspektywy możliwości zrealizowania inwestycji. 

Dodatkowo uwzględniają szereg czynników środowiskowych, jak choćby przydatność 

rolnicza gleb, obecność terenów chronionych. W sumie zestaw kryteriów dla obu 

wariantów składa się z tych samych 14 czynników oraz 10 barier. 

Wykonano jeszcze jedną analizę MCE w celu znalezienia terenów odpowiednich 

dla infrastruktury turystycznej towarzyszącej stokowi narciarskiemu. Uwzględnia ona 

jedynie kilka kluczowych dla niej kryteriów ze zmianami ich wag w stosunku do 

poprzednich analiz. 

W końcowej części pracy zestawiono najważniejsze informacje związane 

z trudnościami napotkanymi na etapie selekcji obszarów (uznanych za przydatne 

i posiadających wymaganą powierzchnię). Zwieńczeniem pracy jest kompleksowy opis 

wybranych terenów, 

8

2. GIS w zarządzaniu środowiskiem 

Coraz większe zapotrzebowanie w zakresie dostępu do informacji przestrzennych, 

wykorzystania ich w procesach decyzyjnych oraz rosnąca liczba danych odniesionych do 

różnych zjawisk przyrodniczych, antropogenicznych wymusiły budowę infrastruktury 

informacji przestrzennej. 

2.1. INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) 

Zmiany klimatyczne sprawiły, że zmienił się sposób prowadzenia polityki przez 

kraje wysoko rozwinięte, podstawowym paradygmatem stał się „zrównoważony rozwój”. 

Taki model gospodarki świadomie kształtuje relacje między rozwojem gospodarczym, 

dbałością o środowisko przyrodnicze a zdrowiem człowieka. Zrównoważony rozwój 

umożliwia zaspokojenie potrzeb obecnego pokolenia bez umniejszania szans przyszłym. 

Warunkiem stało się ograniczenie szkodliwego wpływu przemysłu i konsumpcji na stan 

środowiska i zasoby przyrodnicze. Wymaga to stałego monitoringu środowiska. Rozwój 

infrastruktury informacji przestrzennej związany jest ze środowiskiem przyrodniczym 

i koordynacją prac w zakresie jego monitorowania (Gotlib i in., 2007). 

W czerwcu 2004 roku Komisja Europejska wystąpiła z propozycją dyrektywy 

ustanawiającej ramy prawne dla ustanowienia i działania Infrastruktury Informacji 

Przestrzennej w Europie. Dyrektywa INSPIRE została przyjęta przez Parlament 

Europejski i Radę Unii 14 marca 2007 roku. Jej celem jest wspieranie wspólnotowej 

polityki ochrony środowiska oraz innych działań mogących oddziaływać na środowisko. 

Dyrektywa definiuje wymagania jakie powinna spełniać budowana w krajach 

członkowskich infrastruktura informacji przestrzennej np. poprzez zapewnienie 

mechanizmów interoperacyjności (rys. 2.1). Zastosowanie tych mechanizmów pozwala 

na współdzielenie zasobów danych pochodzących z różnych źródeł, wykorzystania ich 

przez różnorodnych użytkowników, zarówno prywatnych jak i państwowych. Nie wnika 

przy tym w szczegółowe rozwiązania organizacyjne i technologiczne w jej tworzeniu 

(http://www.akademiainspire.pl/ [2]). 

9

Rozproszone, 

nieujednolicone 

bazy danych 

Zestandaryzowane 

bazy danych 

Zestandaryzowana 

publikacja danych 

Ogólnoeuropejski 

dostęp do danych 

Rys. 2.1 Schemat działania Dyrektywy (Jarząbek, 2011). 

Nowy akt prawny obliguje państwa członkowskie do stworzenia geoportali. 

Celem ich tworzenia jest udostępnienie zasobów danych przestrzennych w formie usług 

sieciowych, metadanych oraz serwisów katalogowych. Wprowadzenie przepisów 

Dyrektywy ma na celu ułatwienie i przyspieszenie dostępu do danych, zwiększenie 

możliwości ich porównywania wśród krajów Unii, spowoduje wzrost zainteresowania 

danymi przestrzennymi jako narzędziem do zarządzania szeroko pojętym środowiskiem. 

Kraje członkowskie powinny utworzyć i obsługiwać (http://www.geoportal.gov.pl/ [10]): 

• usługi wyszukiwania, umożliwiające wyszukiwanie zbiorów oraz usług danych 

przestrzennych na podstawie zawartości odpowiadających im metadanych oraz 

umożliwiające wyświetlanie zawartości metadanych; 

• usługi przeglądania, umożliwiające co najmniej: wyświetlanie, nawigowanie, 

powiększanie i pomniejszanie, przesuwanie lub nakładanie na siebie zbiorów 

danych przestrzennych oraz wyświetlanie informacji z legendy i wszelkiej istotnej 

zawartości metadanych; 

• usługi pobierania, umożliwiające pobieranie kopii całych zbiorów danych 

przestrzennych lub części takich zbiorów oraz, gdy jest to wykonalne, dostęp 

bezpośredni; 

• usługi przekształcania, umożliwiające przekształcenie zbiorów danych 

przestrzennych w celu osiągnięcia interoperacyjności; 

• usługi umożliwiające uruchamianie usług danych przestrzennych. 

Główne założenia INSPIRE (http://www.akademiainspire.pl/ [2]): 

• dane powinny być pozyskiwane tylko jeden raz oraz przechowywane i zarządzane 

w sposób najbardziej poprawny i efektywny przez odpowiednie instytucje 

i służby; 

• powinna być zapewniona ciągłość przestrzenna danych tak, aby było możliwe 

pozyskanie różnych zasobów, z różnych źródeł oraz aby możliwe było ich 

udostępnianie wielu użytkownikom i do różnorodnych zastosowań; 

10

• dane przestrzenne powinny być przechowywane na odpowiednim (jednym) 

poziomie administracji publicznej i udostępniane podmiotom na wszystkich 

pozostałych poziomach; 

• dane przestrzenne niezbędne do odpowiedniego zarządzania przestrzenią na 

wszystkich poziomach administracji publicznej powinny być powszechnie 

dostępne (tj. bez warunków ograniczających i/lub utrudniających ich swobodne 

wykorzystanie); 

• powinien być zapewniony dostęp do informacji o tym, jakie dane przestrzenne są 

dostępne i na jakich warunkach, a także informacja umożliwiająca użytkownikowi 

ocenę przydatności tych danych do swoich celów. 

Początkowo INSPIRE miała być ściśle ukierunkowane na środowisko 

przyrodnicze (Gotlib i in., 2007), rozszerzono jednak zakres tematyczny, co w istotny 

sposób zwiększyło funkcjonalność systemu. Zbiory danych infrastruktury reprezentują 

bogatą treść informacyjną podzieloną na 34 tematy zawarte w trzech aneksach ww. 

Dyrektywy. Obejmują one następujące zagadnienia: 

Aneks I: 

1. Systemy odniesienia za pomocą współrzędnych 

2. Systemy siatek geograficznych 

3. Nazwy geograficzne 

4. Jednostki administracyjne 

5. Adresy 

6. Działki katastralne 

7. Sieci transportowe 

8. Hydrografia 

9. Obszary chronione 

Aneks II: 

1. Ukształtowanie terenu 

2. Użytkowanie terenu 

3. Ortofotomapa 

4. Geologia 

Aneks III: 

1. Jednostki statystyczne 

2. Budynki 

3. Gleba 

4. Zagospodarowanie przestrzenne 

11

5. Zdrowie i bezpieczeństwo ludzi 

6. Usługi użyteczności publicznej i służby państwowe 

7. Urządzenia do monitorowania środowiska 

8. Obiekty produkcyjne i przemysłowe 

9. Obiekty rolnicze i akwakultury 

10.Rozmieszczenie ludności – demografia 

11. Gospodarowanie obszarem/strefy ograniczone/regulacyjne 

i jednostki sprawozdawcze 

12. Strefy zagrożenia naturalnego 

13. Warunki atmosferyczne 

14. Warunki meteorologiczno-geograficzne 

15. Warunki oceanograficzno-geograficzne 

16. Regiony morskie 

17. Regiony biogoegraficzne 

18. Siedliska i obszary przyrodniczo jednorodne 

19. Rozmieszczenie gatunków 

20. Zasoby energetyczne 

21. Zasoby mineralne 

Tak szeroki zakres informacji wskazuje na możliwość wszechstronnego 

zastosowania infrastruktury do celów gospodarczych, społecznych i politycznych. 

2.2. Ustawa o Infrastrukturze Informacji Przestrzennej (IIP) 

Dyrektywa INSPIRE zobligowała do ustanowienia krajowej infrastruktury 

informacji przestrzennej wchodzącej w skład infrastruktury europejskiej wszystkich 27 

krajów członkowskich. 

Ustawa o Infrastrukturze Informacji Przestrzenne z dnia 4 marca 2010r. jest 

osobnym aktem prawnym, zmieniającym jednocześnie dotychczas obowiązujące ustawy. 

Zmiany dotyczą ustawy z dnia 17 maja 1989 r. — Prawo geodezyjne i kartograficzne, 

ustawy z dnia 4 lutego 1994 r. — Prawo geologiczne i górnicze, ustawy z dnia 29 

czerwca 1995 r. o statystyce publicznej, ustawy z dnia 27 kwietnia 2001 r. — Prawo 

ochrony środowiska, ustawy z dnia 16 kwietnia 2004 r. o ochronie przyrody (zmiany 

zawarte w art. 23 – art. 28 IIP). Nowelizacja Prawa Geodezyjnego i Kartograficznego 

w szczególności miała na celu dostosowanie przepisów tej ustawy do potrzeb związanych 

z tworzeniem w Polsce infrastruktury informacji przestrzennej 

(http://www.bip.mswia.gov.pl/ [6]). 

„Celem ustawy IIP jest dostosowana do potrzeb i łatwo dostępna informacja 

przestrzenna dla każdego” (Gaździcki, 2009). Jej zadaniem jest również optymalizacja 

pozyskiwanych danych przestrzennych oraz utrzymanie tych zasobów przez 

12

administrację publiczną. Koordynatorem działań związanych z tworzeniem, 

utrzymywaniem i rozwijaniem infrastruktury jest minister właściwy ds. administracji 

publicznej (rys. 2.2). Jego zadaniem jest również informowanie Komisji Europejskiej 

o postępach tworzenia i funkcjonowania infrastruktury. Główny Geodeta Kraju 

wykonuje określone zadania koordynacyjne zawarte w art. 19 IIP. Organem 

opiniodawczym i doradczym jest Rada Infrastruktury Przestrzennej (art. 22). Dla 

każdego tematu danych przestrzennych (zawartych w załączniku do ustawy, wyznaczone 

przez INSPIRE) przewidziany jest organ wiodący. Może nim być minister lub centralny 

organ administracji, którego zadaniem jest koordynowanie prac w zakresie określonego 

przez ustawę tematu. 

„Infrastruktura jest tworzona, utrzymywana i rozwijana, a także funkcjonuje 

w wyniku współdziałania współtworzących ją organów administracji oraz osób trzecich” 

(art. 17 ust. 1 IIP). 

Rys. 2.2 Struktura koordynacyjna (http://www.akademiainspire.pl/[1]). 

13

Podsumowując, ustawa definiuje zasady tworzenia infrastruktury, wyznacza 

organy właściwe w tej sprawie, definiuje zasady współpracy i koordynacji 

funkcjonowania infrastruktury. Określa również zasady korzystania z niej (dostęp do 

zbiorów danych przestrzennych, form udostępniania danych). 

2.3. Krajowy System Informacji Geograficznej 

Adresatem Dyrektywy INSPIRE jest administracja publiczna wszystkich szczebli 

(rys. 2.3), toteż informacje na przestrzeni kraju zbierane są na różnych poziomach 

i o różnej szczegółowości tworząc Krajowy System Informacji Geograficznej (KSIG). 

Europa 

Polska 

Województwo 

Powiat 

Gmina 

Rys. 2.3 Struktura tworzenia geoinformacji (Jarząbek, 2011) 

INSPIRE nie jest nowym programem zbierania danych. Zakłada on optymalizację 

zakresu wykorzystywania już dostępnych, poprzez określenie wymagań odnośnie 

dokumentacji istniejących danych, wdrożenia usług ukierunkowanych na łatwiejszy do 

nich dostęp (Preuss, 2004a). Krajowy system tworzony na trzech poziomach powstaje 

w oparciu o dane z różnych źródeł (Preuss, 2004b): 

• krajowy – nadzorowany przez Głównego Geodetę Kraju w oparciu o Bazę 

Danych Ogólnogeograficznych w skali 1: 250 000; 

• wojewódzki - przez marszałków województw w oparciu o TBD w skali 1:10 000 

i VMap 2 w skali 1:50 000; 

• powiatowy - przez starostów w oparciu o ewidencję gruntów. 

Baza Danych Ogólnogeograficznych BDO zawiera podstawowe informacje 

zapisane z dokładnością właściwą skali 1:250 000. Są one uporządkowane w ośmiu 

tematach podzielonych na dwadzieścia warstw informacyjnych 

14

(http://www.codgik.gov.pl/ [8]). Baza ta powstała w oparciu o wiele różnych materiałów 

źródłowych, wśród których najistotniejszym był zasób bazy VMap poziomu 1, 

udostępniony przez Zarząd Geografii Wojskowej Sztabu Generalnego Wojska Polskiego. 

Celem tej bazy jest umożliwienie prezentacji obiektów i zjawisk w skali kraju przez różne 

instytucje i urzędy (Osada, 2009). 

Baza Danych Topograficznych TBD zawiera informacje odpowiadające 

szczegółowości mapy topograficznej w skali 1:10 000. Jej treść obejmuje 10 obszarów 

tematycznych, z których każdy zapisany jest w kilku warstwach (jednostki podziału 

administracyjnego, sieci dróg i kolei, budowle i urządzenia, kompleksy pokrycia terenu, 

kompleksy użytkowania terenu, sieci cieków, tereny chronione, osnowa, sieci uzbrojenia 

terenu, punkty adresowe). Podzielona jest na następujące komponenty: wektorowa baza 

danych topograficznych, mapa cyfrowa, baza Ortofotomapa cyfrowych, numeryczny 

model rzeźby terenu (Osada, 2009). Producentami składowych Bazy Danych 

Topograficznych są firmy komercyjne, zwykle geodezyjne a dysponentem danych - 

poprzez CODGiK oraz WODGiK, jest GUGIK (Osada, 2009). 

Idąc dalej w kierunku integracji baz danych tworzonych w skali kraju, 

wykorzystano wojskowe mapy wektorowe. Vmap L2, czyli wojskowa mapa poziomu 

drugiego (odpowiadająca skali 1:50 000) obejmuje obszar całego kraju, opracowana 

została w formacie VPF, który jest standardem NATO. Treść tego produktu obejmuje 110 

klas obiektów zgrupowanych w dziewięciu użytkowych warstwach tematycznych: 

granice administracyjne, rzeźba terenu, fizjografia, transport, zabudowa, hydrografia, 

roślinność, infrastruktura obsługi ruchu powietrznego i przemysł (Bielecka, 2006). 

Krajowy system uzupełniają również mapy topograficzne w skalach 1:50 000 

i 1:10 000, mapa zasadnicza, ortofotomapa oraz dane z Ewidencji Gruntów i Budynków 

(EGiB) (rys. 2.4). 

15

Rys. 2.4 Składniki Krajowego Systemu Informacji Geograficznej (Brożek, 2011). 

Rysunek 2.5 przedstawia ideę interoperacyjności pomiędzy różnymi zasobami 

danych przestrzennych prowadzonymi na poziomie krajowym, wojewódzkim 

i powiatowym w ramach Krajowego Systemu Informacji o Terenie. Rysunek obrazuje jak 

np. budynek z bazy EGiB przechodzi do bazy TBD a budynek z bazy TBD może zasilić 

bazę danych ogólnogeograficznych. Przedstawiony jest również przepływ informacji 

w drugą stronę. Zasoby różnych baz uzupełniają się dając spójny wynik (Osada, 2009). 

Rys. 2.5 Idea interoperacyjności pomiędzy różnymi danym prowadzonych na różnych 

poziomach (Osada, 2009). 

16

2.3.1. Wkład samorządu terytorialnego w tworzenie Krajowego Systemu 

Informacji Geograficznej na przykładzie gminy 

Nowelizowane przepisy art. 47a i art. 47b wypełniają lukę prawną dotyczącą 

treści i zasad prowadzenia przez gminy ewidencji numeracji porządkowej nieruchomości, 

która jest jednym z referencyjnych rejestrów krajowej infrastruktury informacji 

przestrzennej (http://www.bip.mswia.gov.pl/ [6]). 

Rolę katastru w Polsce pełni Ewidencja Gruntów i Budynków (EGiB) 

w powiązaniu z systemem ksiąg wieczystych. W EGiB zapisana jest identyfikacja 

nieruchomości w przestrzeni, w księgach wieczystych prawa rzeczowe do nieruchomości. 

Powiązaniem między tymi systemami jest numer księgi wieczystej, zapisany jako atrybut 

działek ewidencyjnych w EGiB, i identyfikator geodezyjny działki zapisany w księdze 

wieczystej (Gotlib i in., 2007). 

Prowadzenie EGiB jest zadaniem rządowym powierzonym samorządom (Prawo 

Geodezyjne i Kartograficzne, art. 22). Z reguły EGiB prowadzą władze samorządowe 

powiatu, czasem gminy. Kontrolę nad EGiB sprawuje Główny Geodeta Kraju przez 

wojewódzkich inspektorów Nadzoru Geodezyjnego i Kartograficznego 

(http://www.zcpwz.pl/ [18]). 

Najcenniejszym elementem każdego systemu informacji o terenie są dane. Dane 

EGiB pokrywające całą powierzchnię kraju są znakomitym punktem wyjścia do 

tworzenia takich systemów. Szczególną rolę odgrywają w systemach informacji o terenie 

na szczeblu powiatowym i miejskim, dla którego są naturalną warstwą referencyjną. 

Dane z tej ewidencji są wykorzystywane przez urzędy powiatowe i gminne, stanowią 

podstawę do planowania przestrzennego, wydawania decyzji administracyjnych 

i zarządzania infrastrukturą. 

W urzędach powiatowych z danych EGiB korzystają m.in. (Gotlib i in., 2007): 

• wydziały urbanistyki, architektury i budownictwa do ustalania stron postępowania 

przy wydawaniu pozwoleń na budowę, tzn. właścicieli działek graniczących 

z działką na której ma być prowadzona budowa; 

• wydziały gospodarki nieruchomościami i mieniem powiatu do stworzenia bazy 

danych o nieruchomościach Skarbu Państwa oraz bazy danych 

o nieruchomościach stanowiących własność powiatu; 

17

• wydziały ochrony środowiska, rolnictwa i leśnictwa do wydawania decyzji 

o wyłączeniu gruntu w produkcji rolnej i naliczaniu opłat za to wyłączenie, 

pozwoleń wodnoprawnych oraz zezwoleń na wycięcie drzew; 

• dane z EGiB wykorzystywane są przy kontrolach terenowych prowadzonych 

z urzędu lub w odpowiedzi na skargi ludności, do planowania lokalizacji 

inwestycji ważnych dla środowiska. 

W urzędach miast i gmin wykorzystywane są dane EGiB przy (Gotlib i in., 2007): 

• naliczaniu podatków od nieruchomości, podatku rolnego i podatku leśnego; 

• naliczaniu opłat za wieczyste użytkowanie gruntów komunalnych; 

• tworzeniu bazy danych o nieruchomościach tworzących zasób gminny (rejestr 

mienia komunalnego); 

• regulacji stanu prawnego; 

• opracowaniu danych na potrzeby statystyki; 

• wydawaniu decyzji o warunkach zabudowy; 

• śledzeniu zmian w terenie; 

• określaniu nowych terenów pod inwestycje; 

• tworzeniu map tematycznych (drogi gminne, uzbrojenie terenu). 

2.3.2. Regionalne systemy informacji przestrzennej 

Regionalny System Informacji Przestrzennej jest częścią składową Krajowego 

Systemu Informacji o Terenie. Tworzenie ich ma na celu głównie optymalizację 

procesów decyzyjnych administracji publicznej wszystkich szczebli, zwiększenie 

skuteczności ochrony i monitorowania środowiska oraz usprawnienie procesów 

planistycznych. Ważnym aspektem jest również usprawnienie działania służb zarządzania 

kryzysowego. Dodatkowo możliwym staje się wykorzystanie baz danych w dziedzinach 

(Gotlib i in., 2007): 

• ratownictwo medyczne; 

• statystyka publiczna; 

• projektowanie i utrzymywanie sieci uzbrojenia terenu i urządzeń technicznych; 

• nadzorowanie stanu płatności za dostarczone usługi użytkownikom; 

• ujawnianie prawidłowości zjawisk przyrodniczych i społeczno-gospodarczych; 

18

• rozwój geobiznesu i geomarketingu; 

• przygotowanie opracowań fizjograficznych w obrębie planowanych przebiegów 

nowych i modernizowanych tras komunikacyjnych; 

• przygotowanie wariantów koncepcyjnych lokalizacji inwestycji. 

Systemy informacji przestrzennej tworzone w skali lokalnej ułatwiają władzom 

realizację wielu zadań ustawowych oraz ułatwiają życie mieszkańcom, dlatego wiele 

województw, powiatów i miast opracowało portale geoinformacyjne. Zazwyczaj są one 

tworzone przez specjalistyczne firmy GIS we współpracy z ośrodkami dokumentacji 

geodezyjno-kartograficznej (Gotlib i in., 2007). 

Przykłady regionalnych systemów informacji przestrzennej: 

• Regionalny System Informacji Przestrzennej Województwa Łódzkiego; 

• Mazowiecki System Informacji Przestrzennej; 

• Regionalny System Informacji Przestrzennej Województwa Śląskiego; 

• Podlaski System Informacji Przestrzennej; 

• Kujawsko-Pomorski System Informacji Przestrzennej; 

• Dolnośląski System Informacji Przestrzennej; 

• Opolski System Informacji Przestrzennej; 

• Wrota Małopolski. 

Wrota Małopolski 

Jednym z bardziej znanych wojewódzkich serwisów internetowych są „Wrota 

Małopolski”. Celem jego realizacji było zgromadzenie różnorodnych zasobów 

i udostępnienie ich w jednolity zintegrowany sposób. Głównymi modułami tematycznymi 

portalu są: „aktualności”, „wizytówka Małopolski”, „edukacja”, „kultura”, 

„niepełnosprawni”, „praca”, „przedsiębiorczość”, „środowisko i obszary wiejskie”, 

„turystyka”, „zdrowie”, „mapy GIS-GPS”. Zasoby kartograficzne udostępniane 

w ostatnim z wymienionych modułów pochodzą ze zbiorów Wojewódzkiego Ośrodka 

Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej. System udostępniono aby upowszechnić 

informacje geograficzne o województwie małopolskim (http://mapy.wrotamalopolski.pl/ 

[12]). 

Moduł „mapy GIS-GPS” składa się z kilku elementów. Najważniejszymi są 

aplikacje „mapa interaktywna” i „Małopolska z lotu ptaka” umożliwiające szybkie 

19

przeglądanie bardzo dużych zasobów danych rastrowych. Istnieje możliwość 

dynamicznego przesuwania obrazu, zmiany skali, wyszukiwanie zdefiniowanych 

punktów (kościoły, skrzyżowania, urzędy gmin, szkoły). 

Serwis udostępnia trzy rodzaje map: klasyczne mapy topograficzne opracowane 

w skali 1:10000, mapy fotograficzne wykonane na podstawie zdjęć lotniczych oraz mapa 

historyczna całego województwa. Pomijając mapę historyczną aktualność map jest 

zróżnicowana, najstarszymi są dwukolorowe mapy topograficzne (1985-95), mapy 

topograficzne wielokolorowe i mapy fotograficzne wykonane w ostatnich dziesięciu 

latach (Gotlib i in., 2007). 

2.4. GIS w monitoringu i zarządzaniu środowiskiem 

„Komisja Europejska do tej pory wdrożyła już wiele dyrektyw mających na celu 

poprawę stanu środowiska naturalnego. Na przykład ESE Natura 2000 działająca 

w sposób bezpośredni, bądź dyrektywa 90/313/EWG w sposób pośredni poprzez 

zagwarantowanie dostępu do informacji o środowisku. Wejście w życie dyrektywy 

INSPIRE miało na celu stworzenie jednolitej infrastruktury danych przestrzennych, 

stanowiącej podstawę monitoringu i oceny stanu środowiska naturalnego, a w 

konsekwencji źródła informacji dla potrzeb kreowania polityki UE w tym zakresie” 

(Wężyk i in., 2009). 

Organem utworzonym w celu zapewnienia wiarygodnych informacji o stanie 

środowiska jest Państwowy Monitoring Środowiska (PMŚ). Ustawa Prawo ochrony 

środowiska (P.o.ś.) definiuje PMŚ jako obejmujący nie tylko diagnozę stanu środowiska, 

ale także jego prognozę, nałożyła również obowiązek systematycznego gromadzenia, 

przetwarzania i rozpowszechniania informacji o środowisku (art. 25 ust. 1 i 2). 

System informatyczny funkcjonujący w Inspektoracie Ochrony Środowiska na 

potrzeby Państwowego Monitoringu Środowiska w Województwie Małopolskim składa 

się z kilku podsystemów związanych z poszczególnymi komponentami środowiska. 

Systemy te rejestrują, przetwarzają i udostępniają dane o środowisku przy użyciu technik 

informatycznych. 

W województwie małopolskim w ramach PMŚ funkcjonują bazy danych 

(http://www.krakow.pios.gov.pl/ [11]): 

• w podsystemie monitoringu powietrza: 

20

system zbierania danych z monitoringu automatycznego powietrza oparty na 

oprogramowaniu XR francuskiej firmy ISEO, 

JPOAT – baza danych jakości powietrza, służy do przekazywania zgodnie 

z wymaganiami ustawowymi informacji o stacjach i stanowiskach 

pomiarowych oraz wynikach z pomiarów, 

• w podsystemie monitoringu wód 

JAWO – baza danych o jakości wód powierzchniowych płynących, 

• w podsystemie monitoringu hałasu 

rejestr wyników badań klimatu akustycznego (arkusze w formacie Excel), 

• w podsystemie monitoringu pól elektromagnetycznych 

rejestr wyników badań pól elektromagnetycznych (arkusze w formacie Excel). 

Dla potrzeb PMŚ gromadzone są informacje również w innych bazach 

funkcjonujących w Inspektoracie (http://www.krakow.pios.gov.pl/ [11]): 

• w Wojewódzkiej Bazie Informacji o Środowisku (WBIoŚ) funkcjonującej 

w systemie EKOINFONET, realizowanej zgodnie z obowiązkiem określonym 

w art. 286a ustawy P.o.ś. Baza danych prowadzona jest w oparciu o dane 

o emisjach zanieczyszczeń do powietrza, poborze wód oraz odprowadzaniu 

ścieków, ujętych w formularzach przesyłanych przez podmioty korzystające ze 

środowiska, 

• w bazie składowisk i spalarni – rejestrowane są wszystkie zmiany stanu 

ilościowego oraz prawnego składowisk przemysłowych i komunalnych oraz dane 

o instalacjach do termicznego przekształcania odpadów. 

Obecnie funkcjonujące bazy danych nie spełniają wymogów sprawozdawczości 

międzynarodowych, wobec czego Główny Inspektorat Ochrony Środowiska (GIOŚ) 

planuje budowę nowych baz danych PMŚ w oparciu o aktualizację koncepcji 

SI EKOINFONET, opracowanie koncepcji Systemu Informacji Przestrzennej (GIS) dla 

SI EKOINFONET oraz wykonanie projektów wstępnych czterech baz danych PMŚ: 

• monitoringu powietrza; 

• monitoringu hałasu; 

• monitoringu wód powierzchniowych (rzeki); 

• monitoringu promieniowania niejonizującego. 

21

Program Państwowego Monitoringu Środowiska województwa małopolskiego na 

lata 2010-2012 przewiduje zestandaryzowanie informacji przestrzennej uwzględniającej 

interoperacyjność i harmonizację danych przestrzennych zgodnie z prawodawstwem 

krajowym i aktami wykonawczymi KE do dyrektywy 2007/2/WE ustanawiającej 

infrastrukturę informacji przestrzennej we Wspólnocie (INSPIRE). Dotychczas 

tematyczny geoportal funkcjonuje jedynie w obszarze osadów. 

2.4.1. Koncepcja Ekoinfonetu 

Koncepcja działania systemu Ekoinfonet polega na doskonaleniu form i sposobów 

gromadzenia, przetwarzania i wizualizacji danych o stanie środowiska (rys. 2.6) 

Rys. 2.6 Schemat działania Ekoinfonetu (Kraszewski, 2002). 

„Koncepcja rysuje zamysł systemu baz danych tworzących Krajowe 

Repozytorium Danych Inspekcji Ochrony Środowiska (KRDIOŚ), gdzie byłyby 

archiwizowane wszystkie wyniki pomiarów i obserwacji, jakie są zbierane 

w podsystemach PMŚ, jak również informacje dotyczące pozostałych dziedzin 

działalności Inspekcji” (Kraszewski, 2003). 

Rysunek 2.7 przedstawia schemat zbierania danych pochodzących ze stacji 

automatycznych pomiarów, z pomiarów manualnych, a także już istniejących 

22

magazynowanych w archiwach różnych instytucji i uczelni. Zebrane dane zostają 

ujednolicone w jednej bazie danych, przez co stają się szerzej i częściej wykorzystywane. 

Rys. 2.7 Podsystem zbierania danych, wprowadzenie danych do KRDIOŚ 

(Kraszewski, 2002). 

2.4.2. Ekoinfonet Osady 

W ramach podsystemu Państwowego Monitoringu Środowiska – Monitoring 

jakości śródlądowych wód powierzchniowych serwis internetowy Osady prezentuje dane 

dotyczące badań osadów wodnych rzek i jezior. Projekt został zrealizowany przez 

Państwowy Instytut Geologiczny (obecnie Państwowy Instytut Badawczy) dla Głównego 

Inspektoratu Ochrony Środowiska. Bezpośredni nadzór nad realizacją programu badań 

sprawuje Departament Monitoringu GIOŚ. Serwis składa się z dwóch sekcji 

(http://ekoinfonet.gios.gov.pl/): 

• „Wyniki badań” w formie tabeli dla wybranego roku prezentuje informacje 

o zanieczyszczeniach oraz wynikach ocen; 

• „Mapa”- aktywna przeglądarka danych przestrzennych pozwala na wyszukanie 

i dostęp do atrybutów monitorowanego punktu oraz wizualizację na tle 

wybranych warstw referencyjnych. 

23

Zgodnie z dyrektywą INSPIRE dane prezentowane w serwisie dostępne są 

również w postaci usług WMS i WFS. 

Poniższy rysunek 2.8 przedstawia zakres udostępnionych informacji 

o przykładowym monitorowanym punkcie na rzece Dunajec. Punkt zaprezentowano na 

warstwie bazowej - Mapa Wektorowa Poziomu 0. Pozostałymi dostępnymi warstwami 

referencyjnymi są: Państwowy Rejestr Granic oraz Granice Regionalnych Zarządów 

Gospodarki Wodnej. 

Rys. 2.8 Ekoinfonet Osady – przykład geoportalu tematycznego zawierającego dane 

z jednego z podsystemów PMŚ (zakres udostępnianych danych). 

2.5. Wykorzystanie informacji o środowisku (przykład) – wybór 

miejsca lokalizacji biogazowni rolniczej w Gminie Zagórz” 

Większość decyzji w gminach podejmowanych jest na podstawie informacji 

przestrzennych. Podjęcie decyzji wymaga zestawienia ze sobą informacji z różnych map. 

Najczęściej wykorzystywanymi informacjami przestrzennymi są: mapa ewidencyjna, 

mapa zasadnicza, miejscowe plany zagospodarowania przestrzennego, studium 

24

uwarunkowań i kierunków zagospodarowania przestrzennego, mapa topograficzna, mapa 

obszarów chronionych, mapa glebowo – rolnicza, ortofotomapa. Przydatnymi są też 

informacje o rozmieszczaniu pozwoleń na budowę, rozmieszczeniu decyzji o warunkach 

zabudowy oraz decyzji o lokalizacji inwestycji celu publicznego, rozmieszczenie 

ludności. 

Projekt Gminy Zagórz miał na celu wskazanie odpowiedniej lokalizacji pod 

inwestycję biogazowi (http://www.akademiainspire.pl [3]) . Rozważono kilka 

wariantów inwestycji spełniających kryteria: 

• wybrane miejsce lokalizacji nie będzie ingerowało w obszary chronione, 

• dostępność do niezbędnej infrastruktury technicznej, 

• dostępność substratów, 

• teren przeznaczony w miejscowym planie zagospodarowania przestrzennego pod 

prowadzenie inwestycji o charakterze przemysłowym oraz zgodność z kierunkami 

polityki przestrzennej Gminy Zagórz, 

• w przypadku braku miejscowego planu, teren przewidziany pod inwestycje 

powinien spełniać przesłanki niezbędne do wydania decyzji lokalizacyjnej, 

• teren lokalizacji inwestycji położony z dala od zabudowy mieszkaniowej, 

• planowana inwestycja zlokalizowana będzie na działkach stanowiących własność 

gminy. 

Wykorzystane dane przestrzenne 

Dane nr 1 

Nazwa: Ortofotomapa 

Źródło: serwis WMS Geoportal.gov.pl 

Rodzaj danych: raster 

Przeznaczenie: podkład do wizualizacji projektu studium przypadku 

Dane nr 2 

Nazwa: warstwa działek ewidencyjnych 

Źródło: serwis WMS Geoportal.gov.pl 

Rodzaj danych: wektor 

Przeznaczenie: podkład do analizy granic i pow. działek ewidencyjnych na 

których możliwa będzie realizacja inwestycji, usytuowanie przestrzenne 

działki oraz podkład wizualizacji projektu studium przypadku 

Dane nr 3 

Nazwa: dane katastralne 

25

Źródło: PODGiK 


Przeznaczenie: ustalenie właścicieli działek niezbędnych do wykupienia 

celem realizacji inwestycji oraz dokładnej powierzchni i sposobu 

użytkowania gruntów 

Dane nr 4 

Nazwa: dane adresowe 

Źródło: zasób własny 

Rodzaj danych: tekstowe 

Przeznaczenie: ustalenie adresów działek niezbędnych do wykupienia celem 

realizacji inwestycji 

Dane nr 5 

Nazwa: studium ochrony przeciwpowodziowej 

Źródło: Regionalny Zarząd Gospodarki Wodnej w Krakowie 


Przeznaczenie: wizualizacja wyznaczonych obszarów bezpośredniego 

zagrożenia powodzią oraz zasięgów stref zalewowych dla wód 

powodziowych o prawdopodobieństwie przewyższenia p=0,5%, p=1% 

i p=2% tle planowanej inwestycji 

Dane nr 6 

Nazwa: Studium Uwarunkowań i Kierunki Zagospodarowania Przestrzennego 

Gminy Zagórz 



Przeznaczenie: wizualizacja uwarunkowań i kierunki polityki przestrzennej 

dzielnicy Zasław na tle planowanej inwestycji – sprawdzenie, czy rozważane 

warianty lokalizacji biogazowi są zgodne z kierunkami – polityki 

przestrzennej Gminy Zagórz 

Dane nr 7 

Nazwa: Miejscowy Plan Zagospodarowania Przestrzennego dla miasta 

Zagórz o nazwie „Zastaw-I” 



Przeznaczenie: ustalenie przeznaczenie terenów objętych planem i ich 

wizualizacja w stosunku do rozważanych wariantów lokalizacji biogazowi. 

Inwestycja wymagała współpracy z wieloma instytucjami m.in. z Urzędem Miasta 

i Gminy Zagórz (Referat Architektury, Gospodarki Nieruchomościami i Ochrony 

Środowiska) który opiniował lokalizację pod względem urbanistyczno-architektonicznym 

i estetycznym; szkodliwości dla środowiska i zdrowia ludzi. Referat Organizacyjny 

i Spraw Obywatelskich udostępniał informacje o danych adresowych właścicieli działek. 

26

Do zadań Referatu Rozwoju i Gospodarki Komunalnej należało opiniowanie lokalizacji 

w zakresie istniejącej i projektowanej infrastruktury technicznej oraz w zakresie 

dostępności terenu inwestycji do dróg publicznych. Regionalny Dyrektor Ochrony 

Środowiska w Rzeszowie – Wydział Ocen Oddziaływania na Środowisko to instytucja 

odpowiedzialna za obszar Natura 2000, na który inwestycja może potencjalnie znacząco 

oddziaływać. Instytucją do której należała odpowiedzialność za utrzymanie dobrego stanu 

wód oraz konsultacje w zakresie terenów bezpośredniego zagrożenia powodziowego był 

Regionalny Zarząd Gospodarki Wodnej w Krakowie, Zarząd Zlewni Sanu z/s 

w Przemyślu. 

Spośród czterech wariantów (rys. 2.9) wybrano rozwiązanie najkorzystniejsze dla 

środowiska. Wybrany teren cechował się dobrą infrastrukturą komunikacyjną. Wybrane 

miejsce lokalizacji nie ingeruje w obszar Natura 2000 i inne obszary chronione, nie miał 

przeszkód prawnych zarówno do wydania decyzji lokalizacyjnej jak i sporządzenia 

miejscowego planu zagospodarowania przestrzennego, nie narusza własności osób 

prywatnych (rys. 2.10). 

Miejsce lokalizacji położone jest poza terenami bezpośredniego zagrożenia 

powodziowego oraz poza granicami zalewu wodą (rys. 2.11). Inwestycję zlokalizowano 

na gruncie w pełni uzbrojonym w niezbędną infrastrukturę techniczną, nie sąsiaduje 

również bezpośrednio z terenami zabudowy jednorodzinnej. 

Rys. 2.9 Lokalizacja scenariuszy na tle obszarów chronionych 

(http://www.akademiainspire.pl/[3]) 

27

Rys. 2.10 Najkorzystniejsza lokalizacja biogazowni na tle katastru 

(http://www.akademiainspire.pl/[3]) 

Rys. 2.11 Najkorzystniejsza lokalizacja biogazowni na tle projektu Studium Zagrożenia 

Powodziowego (http://www.akademiainspire.pl/[3]). 

28

3. GIS jako system wspomagania decyzji 

Podjęcie decyzji ma swój początek w gromadzeniu informacji. Tworzenie baz danych 

przestrzennych to początek na drodze do rozwiązania problemów lokalizacyjnych. Baza 

w formie elektronicznej umożliwia sortowanie danych, a przez to szybki dostęp do tych które 

nas interesują. To właśnie selektywny dostęp do danych GIS pozwala na tworzenie map 

tematycznych. Wielu użytkowników może korzystać z tej samej bazy i wykorzystywać ją do 

tworzenia map na własne potrzeby. System GIS umożliwia również przeprowadzanie analiz 

przestrzennych których wyniki przedstawia się w postaci map (Hejmanowska, 2005). Taka 

analiza wymaga doboru odpowiednich kryteriów, np. teren pod wyciąg narciarski powinien 

uwzględniać m.in. następujące: 

• nachylenie terenu – przykładowo minimum 10%; 

• zaleganie pokrywy śnieżnej – przykładowo powyżej 70 dni/rok; 

• minimalna powierzchnia terenu – przykładowo nie mniej niż10 ha. 

Właściwy dobór kryteriów jest bardzo istotny w trakcie podejmowania decyzji. 

W zależności od rodzaju kryteriów przyjętych do analiz rozróżnia się dwie metody 

wykorzystywane do rozwiązania danego problemu: twarde, miękkie. 

Zastosowanie kryterium np. powierzchnia terenu minimum 10 ha, charakteryzuje 

metodę twardą. Barierą nazywa się wartość progową przyjmowaną w analizach. Korzystając 

z twardych kryteriów analizy uzyskuje się mapę przedstawiającą tereny spełniające oraz 

niespełniające postawionych warunków. Stosując kryteria miękkie otrzymuje się stopień 

przydatności określonych obszarów dla określonego w trakcie analizy celu. Kryterium to nie 

jest definiowane jako jedna liczba, ale jako przestrzenny rozkład parametru związanego na 

przykład z nachyleniem terenu (Hejmanowska, 2004). 

3.1. Deterministyczne metody podejmowania decyzji 

Uwzględniając rodzaj posiadanych informacji, problemy decyzyjne dzieli się na 

podejmowane w warunkach (Hejmanowska, 2004): 

• pewności – decyzja pociąga za sobą określone, znane konsekwencje; 

29

• ryzyka – decyzja pociąga za sobą więcej niż jedną konsekwencję, znany jest zbiór 

możliwych konsekwencji i prawdopodobieństwa ich wystąpienia; 

• niepewności – gdy nie znamy prawdopodobieństw wystąpienia konsekwencji danej 

decyzji. 

Deterministyczne metody podejmowania decyzji pojawiają się w warunkach 

pewności. W procesie decyzyjnym wybierany jest wariant optymalny. Następnie definiuje się 

zestaw kryteriów lub warianty zestawu kryteriów, które są analizowane w trakcie procesu 

podejmowania decyzji z wykorzystaniem GIS. W procesie oceny kryteriów można stosować 

(Hejmanowska, 2005): 

• analizę wieloparametryczną MCE (Multi-Criteria Evaluation), 

• analizę z uwzględnieniem kilku celów MOE (Multi-Objective Evaluation). 

3.1.1. Analiza wieloparametryczna MCE 

Analiza MCE polega na wyselekcjonowaniu obszarów które jednocześnie spełniają 

wszystkie postawione kryteria. W tej analizie kryteria mogą być jednakowo ważne, ale jest 

możliwe również ich wagowanie. W przypadku kryteriów twardych w wyniku analizy 

otrzymuje się obszary spełniające i niespełniające zadane warunki. Analiza z miękkimi 

kryteriami wyznacza stopień przydatności danego obszaru. 

Analiza kryteriów może odbywać się trzema metodami (Hejmanowska, 2005): 

• Nakładkowania, 

jest to metoda twarda, polega na pomnożeniu przez siebie lub dodaniu do siebie 

wszystkich wyników analiz spełniających pojedyncze kryteria. Wynikiem takiej analizy 

jest albo część wspólna (operacja logiczna AND) albo suma logiczna (OR) składowych 

wyników analiz. Wynikiem operacji AND jest obszar dla którego zostały spełnione 

wszystkie kryteria, natomiast dla operacji OR wystarczy, że zostało spełnione 

przynajmniej jedno kryterium. 

• Liniowego wagowania WLC (Weighted Linear Combination), 

metoda miękka, polega na pomnożeniu każdego kryterium przez wagę tego kryterium 

i zsumowaniu wyników tego mnożenia 

30

(3.1) 

Gdzie: 

S – przydatność, 

w – waga kryterium, 

x – wartość parametru, 

i – kryterium, 

n – liczba kryteriów. 

Uzyskany wynik jest następnie mnożony przez bariery zgodnie ze wzorem, jeśli 

są dodatkowo zdefiniowane kryteria w postaci barier. 

(3.2) 

Gdzie: 

c j – j-ta bariera 

W analizie typu WLC czynniki (miękkie kryteria) standaryzuje się do ciągłej skali 

przydatności mieszczącej się w wartościach od 0 (najmniej przydatne) do 255 

(najbardziej przydatne). Takie przeskalowanie pozwala na połączenie i porównanie 

kryteriów ze sobą. Miękkie kryteria definiowane są jako obszary przydatności o nieostrej 

granicy pomiędzy terenami przydatnymi i nieprzydatnymi. Natomiast bariery mają 

charakter kryteriów twardych, mapa przydatności jest zero – jedynkowa, obszar jest 

przydatny (1) lub nieprzydatny (0). 

Standaryzacja 

Do standaryzacji czynników zazwyczaj wykorzystuje się teorię zbiorów 

rozmytych (fuzzy sets), gdzie liniowa funkcja wzrostu/spadku przydatności jest jedną 

z możliwości. Najważniejszym problemem standaryzacji jest kwestia wyboru punktów 

końcowych, których przynależność do zbioru osiąga 0 lub 1 (0 lub 255). 

31

Istnieją cztery typy standaryzacji (Eastman, 2006): 

Funkcja sigmoidalna („s-kształtna”), 

jest najbardziej popularna. Charakteryzują ją cztery punkty przegięcia (a, b, c, 

d) wzdłuż osi x regulujące kształt krzywej (a – wzrost powyżej 0, b – osiągnięcie 1, 

c – spadek poniżej 1, d – osiągnięcie 0). Cztery warianty funkcji: monotonicznie 

rosnąca (a, b=c=d), monotonicznie malejąca (a=b=c, d), rosnąca – malejąca (a, b=c, 

d), rosnąca-stała-malejąca (a, b, c, d). 

Rys. 3.1 Rodzaje funkcji sigmoidalnej (Eastman, 2006). 

Funkcja „J-kształtna”(wykładnicza), 

również ma szerokie zastosowanie, choć w większości przypadków 

trafniejszym wydaje się zastosowanie funkcji sigmoidalnej. Wymaga podania 

położenia wartości czterech punktów: a – wzrost powyżej 0,5, b – osiągnięcie 1, c – 

spadek poniżej 1, d – spadek poniżej 0,5. 

Wykresy przedstawiają różne warianty funkcji: monotonicznie rosnąca (a, b=c=d), 

monotonicznie malejąca (a=b=c, d), rosnąca – malejąca (a, b=c, d), rosnąca – stała – 

malejąca (a, b, c, d). 

Rys. 3.2 Rodzaje funkcji „j-shaped” (Eastman, 2006). 

Funkcja liniowa, 

stosowana bardzo często w urządzeniach elektronicznych wykorzystujących 

logikę zbiorów rozmytych ze względu na prostotę i wykorzystywanie sygnałów 

czujnika – najczęściej liniowego. Warianty funkcji podobne jak w dwóch poprzednich 

typach funkcji. 

32

Rys. 3.3 Rodzaje funkcji liniowej (Eastman, 2006). 

Funkcja zdefiniowana przez użytkownika 

W przypadku gdy żadna ze standardowych funkcji nie może być zastosowana 

użytkownik podaje funkcję własną. Może zawierać dowolną ilość punktów 

kontrolnych (przegięć funkcji). Pomiędzy punktami wartość przynależności jest 

interpolowana liniowo. 

Rys. 3.4 Funkcja zdefiniowana przez użytkownika (Eastman, 2006). 

Wagi kryteriów 

Wagi kryteriów mogą być opracowywane na wiele sposobów. W prostych 

przypadkach można na podstawie swojej wiedzy i doświadczeń przypisać wartości 

wag (podział 1,0 na poszczególne kryteria). Jeśli pojawia się większa ilość kryteriów 

i należy rozważyć wszystkie ich wzajemne relacje stosuje się metodę porównania 

parami. Zastosowanie takiego sposobu daje możliwość otrzymywania pewniejszych 

ocen względnej ważności poszczególnych kryteriów. Technika porównywania parami 

jest częścią procedury decyzyjnej AHP której szerszy opis znajduje się w rozdziale 

3.3. 

• Uporządkowanej średniej ważonej OWA (Ordered Weighted Average), 

metoda miękka, stanowi rozwinięcie metody liniowego wagowania WLC. W metodzie tej 

dodatkowo wprowadza się dodatkowy zestaw wag porządkujących. Działanie wag 

porządkujących ilustruje rysunek 3.5. 

33

Rys. 3.5 Kompromis w zależności od ryzyka (Hejmanowska, 2004). 

Metoda OWA jest najogólniejszym przypadkiem analizy, natomiast metoda 

nakładkowania i metoda liniowego wagowania są szczególnymi przypadkami metody 

OWA. 

3.1.2. Ocena wielopodmiotowa MOE 

Ocena uwzględniająca kilka celów może dotyczyć wspólnych celów lub celów 

przeciwstawnych. Proces decyzyjny w pierwszym przypadku może być przeprowadzony przy 

wykorzystaniu jednej z metod MCE. W modelach decyzyjnych w przypadku sytuacji 

konfliktowej obszar może zostać przydzielony zgodnie z jednym z celów. Rozwiązanie 

sytuacji konfliktowej może przebiegać etapowo: 

• uszeregowanie celów zgodnie z priorytetem ważności; 

• wybranie celu o najwyższym priorytecie i wykonanie dla niego analizy przydatności. 

Wynik takiej analizy można potraktować jako kryterium typu bariera i kontynuować 

analizę biorąc pod uwagę następne cele (Hejmanowska, 2005). 

3.2. Niedeterministyczne metody podejmowania decyzji 

Najczęściej jednak proces decyzyjny przebiega w warunkach niepewności. 

Wykorzystywane dane mają różną dokładność, co od samego początku obciąża proces 

decyzyjny. Innym źródłem błędów jest niemożność idealnego wymodelowania relacji między 

danymi. Wybrana reguła decyzyjna również stanowi źródło błędów. Istnieje różna 

kombinacja uwzględniania błędności baz danych GIS w procach decyzyjnych (rys 3.6). 

Uwzględnić można tylko niedokładność danych, dalszą analizę przeprowadza się 

uwzględniając jedynie twarde kryteria. Można również przeprowadzić pełną analizę 

34

dokładności i przeprowadzić „miękką” regułę decyzyjną, dającą prawdopodobieństwo 

wystąpienia przydatności jakiegoś zjawiska (Hejmanowska, 2004). 

Rys. 3.6 Problem niedokładności w procesie podejmowania decyzji (Hejmanowska, 2004). 

Dokładność danych źródłowych 

Proces podejmowania decyzji należy rozpocząć od rozpoznania dokładności danych 

źródłowych. W przypadku danych pomiarowych dokładność może być określana przez błąd 

średni. Może on dotyczyć niedokładności związanej z lokalizacją przestrzenną lub 

z niedokładnością atrybutów. Dokładność niemierzalnych danych wyraża się w sposób 

proporcjonalny, np. jako proporcjonalny błąd nadmiaru lub/i niedomiaru wynikowej klasy 

uzyskanej w rezultacie automatycznej klasyfikacji obrazu (Hejmanowska, 2005) 

Błędy modelu 

Proces wspomagania decyzji systemami GIS wymaga zgromadzenia danych 

wejściowych (np. DTM, mapa pokrycia terenu) które są obciążone błędami. Dane źródłowe 

w trakcie wykonywanych analiz są poddawane transformacjom. Błędy danych wejściowych 

przenoszą się na wyniki wszystkich wykonywanych analiz, stając się błędem modelu. Każda 

analiza jest modelowaniem jakiejś innej wielkości np. na podstawie współrzędnych oblicza 

się powierzchnię obiektu, z DTM modelowane są nachylenia. System GIS wykorzystuje 

w tych przypadkach wybrany algorytm obliczeniowy, który mniej lub bardziej adekwatnie 

modeluje wartości powierzchni terenu czy nachylenia w danym punkcie. Nieadekwatność 

modelu w stosunku do rzeczywistości oraz błąd danych źródłowych sumują się i określają 

błąd modelu (Hejmanowska, 2004). 

35

Wiarygodność reguł decyzyjnych 

Analiza przestrzenna składa się z poszczególnych analiz cząstkowych. Końcowym 

etapem procesu decyzyjnego jest zastosowanie wybranej reguły decyzyjnej. Oprócz 

„twardych” metod decyzyjnych, w których nie uwzględnia się niedokładności reguły 

decyzyjnej, można wykorzystać metody na definiowanych poziomach wiarygodności 

(Hejmanowska, 2005) 

• prawdopodobieństwie (metoda „rozmyta” – fuzzy); 

• prawdopodobieństwie warunkowym (metoda Bayesa); 

• ufności i wiarygodności (metoda Dempstera-Shafera). 

„Miękkie” reguły decyzyjne wykorzystuje się gdy brana jest pod uwagę 

niedokładność danych lub relacji. Ostatecznie wybrana metoda decyzyjna ma wpływ na 

wiarygodność wyniku analizy. 

3.3. AHP 

Analityczny proces hierarchiczny (AHP) (rys. 3.7) jest jedną z metod służących do 

wspomagania procesów decyzyjnych. Metoda opracowana przez Saaty’ego, ułatwia 

dokonywanie optymalnych wyborów w przypadku wielokryterialnych problemów 

decyzyjnych poprzez ich redukcje do serii porównań parami. W efekcie pozwala to na 

liczbowe przedstawienie ważności analizowanych elementów. Dzięki niej możliwe jest 

porównanie czynników zarówno jakościowych, jak i ilościowych. Nadanie hierarchii 

wykonuje się z wielu różnych punktów widzenia (w różnych kategoriach) uwzględniając 

priorytety oceniającego, pozwala to na wybór najlepszego wariantu 

(https://www.gddkia.gov.pl/ [9]). 

36

Rys. 3.7 Schemat hierarchiczny w metodzie Saaty’ego (https://www.gddkia.gov.pl/ [9]). 

Model AHP skład się z następujących etapów (Bohatkieiwicz i in., 2008): 

• określenie wariantów przedsięwzięcia. 

• Określenie celu analizy 

W etapie tym określa się cel analizy, jaki chce się uzyskać oraz spełniających 

do kryteriów, według których będą oceniane warianty. 

• Ustalenie skali ocen. 

Zwyczajowo w metodzie AHP używa się poniższej skali ocen wariantów: 

9 – pierwszy element jest zdecydowanie korzystniejszy do drugiego, 

7 – pierwszy element jest dużo korzystniejszy od drugiego, 

5 – pierwszy element jest wyraźnie korzystniejszy od drugiego, 

3 – pierwszy element jest nieznacznie korzystniejszy od drugiego, 

1 – oba elementy są jednakowo korzystne, 

1/3 – pierwszy element jest nieznacznie mniej korzystny od drugiego, 

1/5 – pierwszy element jest wyraźnie mniej korzystny od drugiego, 

1/7 – pierwszy element jest dużo mniej korzystny od drugiego, 

1/9 – pierwszy element jest zdecydowanie mniej korzystny od drugiego. 

Liczbami 2, 4, 6, 8, 1/2, 1/4, 1/6, 1/8 oznacza się oceny pośrednie. 

37

• Określenie istotności kryteriów. 

Do późniejszych obliczeń koniecznym jest określenie, które z analizowanych 

kryteriów jest najistotniejsze, a które mniej istotne. Każdemu z kryteriów przypisuje 

się odpowiednią wartość – wagę. 

• Porównanie wariantów. 

W następnym kroku porównuje się ze sobą wszystkie warianty przedsięwzięcia 

(na zasadzie każdy z każdym) względem każdego z kryteriów. Przy analizie, 

porównując każdą parę elementów danego poziomu, rozważa się następujące aspekty: 

Który z porównywanych wariantów jest ważniejszy/lepszy 

Jak bardzo wariant jest ważny 

• Analiza hierarchii rozwiązań. 

W kolejnym etapie wykonując obliczenia, mnoży się wynik oceny każdego 

wariantu dla danego kryterium oraz wagę danego kryterium. Wyniki mnożenia dla 

każdego wariantu dodaje się do siebie otrzymując jego globalna ocenę w aspekcie 

analizowanych kryteriów. Wykonując tę czynność dla każdego z wariantów otrzymuje 

się wynik w postaci hierarchii rozwiązań (macierzy). 

• Sprawdzenie poprawności otrzymanych wyników. 

Stosując metodę AHP należy sprawdzić, czy otrzymane wyniki nie naruszają 

zasady stałości preferencji – prawidłowego porównania wariantów oraz kryteriów 

między sobą. W tym celu należy obliczyć współczynnik niespójności. Przy 

prawidłowo skonstruowanej macierzy wartość współczynnika niespójności nie 

przekracza 0,1. 

Metoda ta mimo wielu zalet nie jest pozbawiona wad, o których napisali w swej 

publikacji Bohatkiewicz i in. (2008): 

• ograniczoną liczbę porównywanych elementów na tym samym poziomie hierarchii; 

• założenie pełnej porównywalności kryteriów i wariantów występujących w modelu, co 

nie jest zawsze zgodne z rzeczywistością (np. elementy ilościowe i jakościowe); 

• utrudnione uwzględnienie zależności pomiędzy cząstkowymi kryteriami celu. 

38

4. Opracowanie projektu GIS 

Kompleksowe opracowanie projektu GIS wymaga wiedzy eksperckiej z zakresu 

wymagań prawnych co do właściwej lokalizacji danego obiektu. Nie jest łatwym 

określenie wszystkich kryteriów mających wpływ na lokalizację, gdyż jest ich dużo, 

dodatkowo opisane są w wielu aktach prawnych. Ponadto należy uwzględnić również 

kryteria odnajdujące uzasadnienie jedynie w regułach wynikających ze sztuki 

projektowania. W rozdziale 4.1 zostały wymienione akty prawne, których zapisy 

warunkowały powstanie niektórych kryteriów. 

Istotnym jest znajomość analizowanego terenu, jego lokalizacja np. względem 

większych skupisk ludzi (ważne w przypadku analiz pod kątem odległości i czasu 

dojazdu z miasta do obiektu narciarskiego). Dokładne poznanie terenu może przyczynić 

się do zauważenia istotności nowych kryteriów, jak choćby lokalizacja obiektu 

rekreacyjnego w pobliżu atrakcyjnych turystycznie miejsc (występowanie parków 

narodowych, rezerwatów). Analizy terenu pod tym kątem dokonano w rozdziale 4.2. 

Kolejny krok w tworzeniu projektu GIS to pozyskanie danych o ukształtowaniu 

terenu, jego dotychczasowym zagospodarowaniu, planowanym zagospodarowaniu oraz 

szeregu informacji o środowiskowych uwarunkowaniach (opis danych źródłowych 

zawiera rozdział 4.4). Przy wykorzystaniu ww. danych źródłowych powstała przestrzenna 

baza danych potrzebnych do właściwych analiz (etapy powstania bazy zawiera rozdział 

4.5). 

Wykorzystanie danych, wraz z odpowiednim oprogramowaniem (którego opis 

i sposób wykorzystania opisuje rozdział 4.3), wyposaża użytkownika w komplet narzędzi 

potrzebnych do powstania projektu. 

4.1. Przepisy prawne dotyczące lokalizacji wyciągów 

Aby podjąć decyzję o lokalizacji należy uwzględnić wiele różnorodnych 

kryteriów, które opisane są w poniższych ustawach i rozporządzeniach. 

39

Ustawy: 

• Ustawa z dnia 3 lutego 1995 r. o ochronie gruntów rolnych i leśnych (Dz.U. 

z 2004 Nr 121, poz. 1266 z późn. zm), 

• Ustawa z dnia 18 lipca 2001 r. Prawo wodne (Dz.U. 2001 Nr 115 poz. 1229), 

• Ustawa z dnia 31 stycznia 1959 r. o cmentarzach i chowaniu zmarłych (Dz.U. 

z 2000 Nr 23, poz. 295 z późn. zm), 

• Ustawa z dnia 16 kwietnia 2004 r. o ochronie przyrody (Dz.U. Nr 92, poz. 880 

z późn. zm), 

• Ustawa z dnia 23 lipca 2003 r. o ochronie zabytków i opiece nad zabytkami 

(Dz.U. Nr 162, poz. 1568 z późn. zm), 

• Ustawa z dnia 21 marca 1985 r. o drogach publicznych (Dz.U. z 2007 Nr 19, poz. 

115 z późn. zm), 

• Ustawa z dnia 27 kwietnia 2001 r. Prawo ochrony środowiska (Dz.U. z 2008 Nr 

25, poz. 150 z późn. zm). 

Rozporządzenia: 

• Rozporządzenie Ministra Infrastruktury z dnia 7 marca 2008 r. w sprawie 

wymagań, jakie muszą spełniać cmentarze, groby i inne miejsca pochówku zwłok 

i szczątków (Dz. U. z dnia 21 marca 2008 r.), 

• Rozporządzenie Ministra Infrastruktury z dnia 11 grudnia 2003 r. w sprawie 

zasadniczych wymagań dla kolei linowych przeznaczonych do przewozu osób 

(Dziennik Ustaw z dnia 3 lutego 2004 r. Nr 15 poz. 130), 

• Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 6 maja 1997 r. w sprawie określenia 

warunków bezpieczeństwa osób przebywających w górach, pływających, 

kąpiących się i uprawiających sporty wodne. (Dz. U. z 7 czerwca 1997 r.), 

• Rozporządzenie Ministra Gospodarki Komunalnej z dnia 25 sierpnia 1959 r. 

w sprawie określenia, jakie tereny pod względem sanitarnym są odpowiednie na 

cmentarze (Dz.U. 1959 Nr 52, poz. 315), 

• Rozporządzenie Ministra Transportu i Gospodarki Morskiej z dnia 2 marca 1999 

r. w sprawie warunków technicznych, jakim powinny odpowiadać drogi 

publiczne i ich usytuowanie (Dz.U. 1999 Nr 43, poz. 430). 

40

Nie wszystkie kryteria mają swoje prawne uwarunkowania, w analizie uwzględniono 

również takie które związane są z dobrą sztuką projektowania. Przykładem takiego 

kryterium jest ekspozycja, czy zaleganie pokrywy śnieżnej. 

4.2. Charakterystyka terenu badań 

Analizowany w niniejszej pracy obszar (rys. 4.1) obejmuje gminy: Miasto 

Kraków, Michałowice, Zielonki, Wielka Wieś, Kocmyrzów-Luborzyca, Słomniki – 

obszar wiejski, Iwanowice, Zabierzów, Jerzmanowice-Przeginia, Skała-miasto, Skała – 

obszar wiejski, Trzyciąż, Gołcza, Wolbrom – obszar wiejski, Olkusz – obszar wiejski. 

powierzchnia całego obszaru wynosi 66 157 ha. W obrębie terenu znajduje się północna 

część Krakowa (dzielnice: Stare Miasto, Grzegórzki, Prądnik Czerwony, Prądnik Biały, 

Mistrzejowice, Bieńczyce; przylegające do nich Krowodrza, Bronowice, Wzgórza 

Krzesławickie, Nowa Huta we fragmentach) (http://www.bip.krakow.pl/ [5]) oraz miasto 

Skała. W bliskim sąsiedztwie granic znajdują się miasta: Słomniki, Krzeszowice, Olkusz, 

Wolbrom, Miechów. 

Najludniejszym miastem jest Kraków (750 tys. osób), 37 tys. to liczba ludności 

w Olkuszu, w Krzeszowicach, Wolbromiu oraz Miechowie wynosi ok. 10 tys. 

W najmniejszych miastach Skała i Słomniki mieszka kolejno 3,5 tys., 4,3 tys. ludności 

(http://www.stat.gov.pl/ [14]). 

Teren usytuowany jest w pasie Wyżyny Olkuskiej (będącej częścią Wyżyny 

Krakowsko-Częstochowskiej) i Wyżyny Miechowskiej (http://www.widoczek.nets.pl/ 

[16]). Wyżyny te to obszary typowo rolnicze, pokryte utworami lessowymi sprzyjającymi 

uprawom. Duży procent analizowanego terenu stanowią gleby o wysokiej przydatności 

rolniczej kompleksu 2 (pszennego dobrego), prawie 14% gleb to gleby kompleksu 1 

pszennego bardzo dobrego (patrz rozdział 5.2.5 rys. 5.14). 

Wyżyna Olkuska zbudowana jest z wapieni jurajskich. Ma bardzo urozmaiconą 

rzeźbę, oprócz ostańców krasowych występują tu wąwozy krasowe. Do interesujących 

form należą znajdujące się w dnach dolin iglice skalne m.in. Maczuga Herkulesa i Igła 

Deotymy w Dolinie Prądnika (Kondracki, 2000). 

W pobliżu Krakowa istnieją dwa kompleksy narciarskie: w Sieprawiu oddalonym 

o 22 km oraz w Podstolicach o 16 km. Oba położone są na południe od Krakowa. 

41

4.3. Oprogramowanie 

Rys. 4.1 Podział administracyjny analizowanego terenu. 

W niniejszej pracy wykorzystano oprogramowanie IDRISI Andes oraz GeoMedia 

Professional. Poniżej znajduje się ich krótka charakterystyka. 

IDRISI Andes 

IDRISI należy do programów z rodziny Systemów Informacji Geograficznej 

(GIS). Został opracowany na Uniwersytecie Clark w Stanach Zjednoczonych w ramach 

utworzonego tam Projektu IDRISI. Obecnie rozwój oraz dystrybucja oprogramowania 

odbywa się poprzez specjalną jednostkę Uniwersytetu Clark, zajmującą się zagadnieniami 

GIS – Clark Labs. Ponadto jednostka ta prowadzi prace badawcze z zakresu geografii 

i GIS, jej działalność na charakter niekomercyjny. 

IDRISI jest programem rastrowym, o wartości dydaktycznej, mimo to posiada 

zdolności analityczne na profesjonalnym poziomie. Dokonuje się w nim m.in. analiz 

danych przestrzennych w formacie rastrowym, interpolacji przestrzennych. Możliwa jest 

42

analiza cyfrowych modeli wysokości. Posiada elementy relacyjnej bazy danych. Cechuje 

się łatwym zarządzaniem danymi oraz łatwością wizualizacji wyników. Umożliwia 

konwersję i eksport do wielu plików. Ma zastosowanie również w teledetekcji 

(http://beskid.geo.uj.edu.pl/ [4]). 

GeoMedia Professional 

GeoMedia Professional jest oprogramowaniem GIS tworzonym przez firmę 

Intergraph. Przede wszystkim wykorzystywany jest jako narzędzie do analiz danych 

przestrzennych. Wyposażony jest w zestaw narzędzi do prowadzenia analiz takich jak: 

kwerendy dotyczące atrybutów i położenia obiektów, wyznaczanie stref buforowych, 

przestrzenne nakładanie warstw tematycznych. Dane mogą być przechowywane 

w plikach formatu GeoMedia, jak również w systemach zarządzania bazami danych jak 

Oracle, Microsoft Access czy SQL. Program obsługuje wszystkie ważniejsze formaty 

plików z danymi przestrzennymi (CAD oraz standardowe formaty relacyjnych baz 

danych). Program umożliwia prowadzenie analiz obrazów rastrowych, tworzenie modeli 

DEM (Longley, 2006). 

Przygotowanie danych oraz ich obróbkę wykonano w programie GeoMedia. 

Przygotowanie polegało na zaimportowaniu danych źródłowych (w formacie 

wektorowym) do programu, następnie wykonaniu analiz przestrzennych polegających na 

zapytaniach do baz danych (tzw. zapytania atrybutowe). W ten sposób wyodrębniono np. 

kategorie dróg (każda droga posiadała swój atrybut przypisujący ją do określonej 

kategorii). Pogram ten posłużył również do eksportu przygotowanych danych do formatu 

SHAPE (format reprezentacji danych wektorowych, opracowany przez firmę ESRI). 

W końcowym etapie zaprezentowano w nim wyniki analiz. 

W programie IDRISI wykonano wszystkie zasadnicze etapy pracy. 

Przeprowadzono szereg operacji matematycznych na obrazach rastrowych. Jedną 

z najczęściej wykonywanych operacji były analizy odległości (etapem pośrednim 

standaryzacji czynników często było wyznaczenie odległości od danego obiektu; 

wyznaczanie buforów; generowanie mapy kosztów). Korzystano również z analiz 

sąsiedztwa (filtracja, mapa spadków, ekspozycji, analiza kosztów). W efekcie utworzono 

mapy wszystkich kryteriów będących składowymi analizy MCE wykonanej również 

w tym programie. 

43

4.4. Dane 

Dane wykorzystane w pracy pochodzą z następujących źródeł: 

• Numeryczna mapa hydrograficzna Polski w skali 1:50 000 z Wojewódzkiego 

Zasobu Geodezyjnego i Kartograficznego w Krakowie 

• Mapa Geośrodowiskowa Polski w skali 1:50 000 pochodząca z Państwowego 

Instytutu Geologicznego w Warszawie 

• Mapa glebowo-rolnicza w skali 1:25000 z Instytutu Uprawy Nawożenia 

i Gleboznawstwa w Puławach. 

• Baza Danych Topograficznych - drogi oraz koleje w formacie SHAPE (SKJZ_L, 

SKKL_L), 

• VMap w formacie SHAPE 

Dane z powyżej wymienionych źródeł są danymi wektorowymi. Dodatkowo 

w pracy korzystano z mapy użytkowania terenu w 19 kategoriach oraz Numerycznego 

Model Terenu o rozdzielczości geometrycznej 30 m. Są to mapy rastrowe. Szczegółowy 

wykaz użytych danych i ich źródeł zawiera tabela 4.1. Dodatkowo z VMAP-y 

wykorzystano dane dotyczące granic administracyjnych. Posłużyły one do prezentacji 

wyników z poszczególnych etapów pracy. 

Wszystkie wymienione wyżej dane otrzymano z Katedry Geoinformacji, 

Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska Wydziału Geodezji Górniczej i Inżynierii 

Środowiska AGH w Krakowie. 

44

Tab. 4.1 Wykaz użytych danych i ich źródeł do opracowania kryteriów. 

L.p. Kryteria Wykorzystane dane 

1. Mapa czasu podróży 

2. 

Mapa zalegania pokrywy 

śnieżnej 

3. ekspozycja 

4. Mapa spadków 

5. 

Mapa przydatności 

rolniczej gleb 

6. Mapa odległości od dróg 

Mapa pokrycia 

Mapa dróg (SKJZ_L.shp) 

NMT_30 

Gleby prądnik, baza_gleby.mdb 

Mapa dróg (SKJZ_L.shp) 

Pochodzenie 

danych 

TBD 

Mapa glebowo 

rolnicza 

TBD 

7. 

8. 

9. 

10. 

11. 

Mapa terenów 

podmokłych 

Mapa form ochrony 

przyrody 

Mapa odległości od 

terenów chronionych 


pomników przyrody 

i obiektów dziedzictwa 

kulturowego 


zwartej zabudowy 

12. Mapa odległości od wód 

Tereny podmokłe - tereny_p 

Bagna, trzęsawiska - 

bagno_trzesawisko_p 

Parkia narodowe - f32c_park_n 

Otuliny parków narodowych - 

f32c_stref_pn 

Rezerwaty - f35c_rezerwat 

Obszar chronionego krajobrazu - 

f34c_ochk 



f32c_stref_pn 


Pomniki przyrody ożywionej - 

f37l_przyroda, f37p_przyroda 

Pomniki przyrody nieożywionej - 

f38p_ob_prz_n 

Obiekty dziedzictwa 

kulturowego - f39c_dz_kult 

Zabudowa zwarta 

Rzeki - rzeka_strumien_a, 

rzeka_strumien_l; 

Jeziora i stawy – 

jezioro_staw_a 

45 

Hydrologiczna 

mapa Polski 

VMap 

Mapa 

geośrodowiskowa 

Mapa 


Mapa 


Mapa pokrycia 

VMap 

hydrologiczna 

mapa Polski

13. 


cmentarzy 

14. Mapa ograniczeń 

Zbiorniki retencyjne - 

f19c_zbiornik 

cmentarz_a, cmentarz_p 

Sieć dróg (SKJZ_L.shp) 

Sieć torów kolejowych 

(SKKL_L.shp) 

Rzeki - rzeka_strumien_a, 

rzeka_strumien_l; 

Jeziora i stawy - jezioro_staw_a 

Zbiorniki retencyjne - 

f19c_zbiornik 



f32c_stref_pn 


Tereny zalewowe - 

f20c_powodz 

Pomniki przyrody ożywionej - 

f37l_przyroda, f37p_przyroda 

Pomniki przyrody nieożywionej - 

f38p_ob_prz_n 

Obiekty dziedzictwa 

kulturowego - f39c_dz_kult 

Strefy ochronne ujęć wody - 

f22p_ujecie 

Mapa 


VMap 

TBD 

TBD 

VMap 

hydrologiczna 

mapa Polski 

Mapa 


Mapa 


Mapa 


Mapa 


Mapa 


4.5. Opracowanie przestrzennej bazy danych 

Przygotowanie danych polegało na wczytaniu istniejących danych z różnych 

źródeł do programu Geomedia. Następnie przetworzono je (tj. wykonano analizy 

przestrzenne mające na celu uzyskanie nowych informacji np. z mapy gleb 

wyodrębniono kompleksy) i wyeksportowano do formatu SHAPE. 

Pierwszym etapem pracy było utworzenie nowej geoprzestrzeni, w której 

wyświetlono dostępne dane. 

Create a new GeoWorkspace using → Blank GeoWorkspace 

46

Następnie zdefiniowano system współrzędnych w układzie „1992” 

View → GeoWorkspace Coordinate System 

W poszczególnych zakładkach wybrano następujące parametry: 

• Ogólne informacje (General): 

Projection - układ współrzędnych prostokątnych płaskich, 

• Przestrzeń odwzorowania (Projection Space): 

odwzorowanie Transverse Mercator o parametrach: 

południk centralny: 19°, 

przesunięcie współrzędnej poziomej: 500 000m, 

przesunięcie współrzędnej pionowej: - 5 300 000m, 

skala na południku centralnym: 0,9993, 

• Przestrzeń geograficzna (Geographic Space): 

Geodezyjny układ odniesienia: WGS84 

Elipsoida referencji: WGS84 

Kolejny krok to utworzenie geohurtowni, w której umieszczono dane potrzebne 

do dalszej pracy. 

Warehouse → New Warehouse (wykorzystano istniejący szablon normal.mdt). 

Program wyświetla dane zawarte w geohurtowni wykorzystując system 

współrzędnych zdefiniowany dla geoprzestrzeni. Zmiana systemu współrzędnych nie 

wpływa na dane w geohurtowni a jedynie na dane w oknie mapy. 

W następnym etapie załadowano dane do projektu 

Warehouse → New Connection. 

Za pomocą tego narzędzia dodano do geohurtowni kolejno: 

• mapę geośrodowiskową – typ połączenia Access, 

• mapę gleby – typ połączenia Access, 

• mapę hydrograficzną – typ połączenia MapInfo, 

• TBD – typ połączenia ArcView 

• VMap – typ połączenia ArcView 

47

Połączenie typu Access oznacza, że treść mapy jest przechowywana w postaci 

bazy danych o rozszerzeniu MDB. Połączenie MapInfo zastosowano w przypadku mapy 

postaci bazy danych o rozszerzeniu DBF, natomiast typu ArcView – gdy plik był 

formatu SHAPE. 

Aby wyświetlić obiekty wyżej wymienionych map należało dodać je do legendy 

Legend → Add Legend Entries. 

Przykładową, wielowarstwową kompozycję map przestawiono na rys 4.2. 

Rys. 4.2 Wielowarstwowa kompozycja map w programie GeoMedia. 

48

5. Wielokryterialna analiza MCE 

5.1. Podział kryteriów 

Kryteria w analizie MCE dzieli się na kryteria typu bariera i kryteria typu 

parametr (czynnik). Podziału na bariery i parametry dokonano na podstawie ważności 

kryteriów lokalizacyjnych odnalezionych w przepisach prawnych oraz wynikających 

z zasad dobrego projektowania. W tabeli 5.1 zostały wymienione czynniki wraz ze 

skróconą informacją dotyczącą standaryzacji. W tabeli 5.2 wymieniono bariery. 

czynnik 

Mapa czasu dojazdu 

(patrz 5.2.1) 

Mapa zalegania pokrywy śnieżnej 

(patrz 5.2.2) 

Mapa ekspozycji 

(patrz 5.2.3) 

Mapa spadków 

(patrz 5.2.4) 

Mapa przydatności rolniczej gleb 

(patrz 5.2.5) 

Tab. 5.1 Podział czynników 

standaryzacja 

Mapa przydatności (fuzzy) 

Funkcja liniowa monotonicznie malejąca, c = 1, d = 123 


funkcja liniowa monotonicznie rosnącą, a = 75, b = 100 

Mapa przydatności (reclass) 

Azymuty N, NW – 255, NE – 100, E, SE, S, SW, W – 50 


Funkcja sigmoidalna monotonicznie rosnącą, a = 6, b = 20 


Kompleksy 1,2,1z, lasy – 10; kompleksy 3, 4, 5, 8, 2z – 

100, kompleksy 6, 7, 9, 14, 3z – 230; gleby rolniczo 

nieprzydatne (RN), nieużytki – 255. 

Mapa odległości od dróg: A, S, GP 

(patrz 5.2.6) 

Mapa odległości od dróg: G, L, Z 

(patrz 5.2.6) 

Mapa terenów podmokłych 

(patrz 5.2.7) 


Funkcja sigmoidalna monotonicznie rosnąca, a=1000, 

b=2000 


Funkcja sigmoidalna symetryczna, 

a=30, b=100, c=1000, d=1500 


bagna, trzęsawiska – 10, tereny podmokłe – 50, 

reszta – 255 

49

Mapa form ochrony przyrody 

[park narodowy, otulina parku 

narodowego, rezerwaty, obszar 

chronionego krajobrazu] 

(patrz 5.2.8) 

Mapa odległości od form ochrony 

przyrody 

[park narodowy, strefa parku 

narodowego, rezerwaty] 

(patrz 5.2.9) 


pomników przyrody 

[ożywionej, nieożywionej, obiekty 

dziedzictwa kulturowego] 

(patrz 5.2.9) 

Mapa odległości od zabudowy 

zwartej 

(patrz 5.2.10) 

Mapa odległości od wód 

[rzeki, zbiorniki wodne (jeziora, 

stawy, zbiorniki retencyjne)] 

(patrz 5.2.11) 

Mapa odległości od cmentarzy 

(patrz 5.2.12) 


park narodowy, jego otulina oraz rezerwaty – 0, obszar 

chronionego krajobrazu – 150, pozostałe tereny - 255 


Funkcja sigmoidalna symetryczna, a=5, b=10, c=3000, 

d=25000 


Funkcja sigmoidalna symetryczna, 

punkty kontrolne: a=100, b=150, c=1000, d=4000 



b=4000 


Funkcja sigmoidalna monotonicznie rosnąca a=100, b=200 



b=1000 

Tab. 5.2 Podział barier 

bariera 

standaryzacja 

Drogi drogi – 0, pozostałe tereny – 1 

Rzeki rzeki – 0, pozostały teren – 1 

Zbiorniki wodne zbiorniki wodne – 0, pozostałe tereny – 1 

Tereny zalewowe tereny zalewowe – 0, pozostałe tereny – 1 

Park narodowy park narodowy – 0, pozostałe tereny – 1 

Otulina parku narodowego otulina parku narodowego – 0, pozostałe tereny – 1 

Rezerwaty rezerwaty – 0, pozostałe tereny – 1 

Zabudowa zabudowa – 0, pozostałe tereny – 1 

Ujęcia wody (bufor 100 m) ujęcia wody – 0, pozostałe tereny – 1 

Pomniki przyrody (bufor 100 m) pomniki przyrody – 0, pozostałe tereny – 1 

50

5.2. Opracowanie map czynników 

5.2.1. Mapa czasu podróży 

Pierwszym z czynników mogących wpływać na opłacalność inwestycji jest jej 

dostępność względem aglomeracji. W związku z tym postanowiono zamodelować czas 

dotarcia do danego miejsca z Krakowa zakładając, że podróżujący korzysta z samochodu, 

a opuszczając pojazd porusza się pieszo poza drogami. 

Prędkość przemieszczania w dużym stopniu zależy od terenu, po którym odbywa 

się ruch. Poruszanie się po drogach jest szybsze i wygodniejsze niż po bezdrożach. 

Szczególnie ważnym aspektem podróżowania są koszty, bardziej ekonomiczna jest jazda 

po drogach głównych, niż po drogach lokalnych. 

W systemach GIS obliczanie mapy kosztów rozpoczyna się od określenia kosztów 

jednostkowych dla różnych elementów pokrycia terenu (mapa tarcia). Jako koszt bazowy 

przyjęto 60 km/h (tarcie = 1j), jest to średnia prędkość poruszania się po drogach 

kategorii A oraz S, ruch pieszy jest wielokrotnie niższy np. 4 km/h (tarcie = 15j). Ujemna 

wartość kosztów jednostkowych oznacza, że na danym terenie nie można się 

przemieszczać (np. rzeka), takie tereny określa się mianem barier i przypisuje wartość -1. 

Wartości tarcia poszczególnych elementów pokrycia terenu zawiera tabela nr 5.3. 

drogi 

pokrycie 

Tab. 5.3 Koszty jednostkowe elementów pokrycia terenu. 

Element pokrycia terenu 

Średnia 

prędkość 

[km/h] 

Wartość 

tarcia 

1 klasa A 60 1 

2 klasa S 60 1 

3 klasa GP 60 1 

4 klasa G 30 2 

5 klasa Z 30 2 

6 klasa L 30 2 

1 zabudowa zwarta miejska 5 12 

2 zabudowa luźna wielorodzinna 5 12 

3 zabudowa luźna jednorodzinna 5 12 

4 zabudowa letniskowa 3 20 

5 zabudowa przemysłowa 3 20 

6 zabudowa handlowa 3 20 

51

7 

zabudowa użyteczności 

publicznej 

3 20 

8 Tereny komunikacyjne 10 6 

9 kopalnie i zwałowiska - -1 

10 budowy - -1 

11 zieleń urządzona 3 20 

12 tereny rolnicze 2 30 

13 użytki zielone 3 20 

14 nieużytki 3 20 

15 lasy 4 15 

16 zadrzewienia i zakrzewienia 4 15 

17 

tereny otwarte ze sporadyczną 

roślinnością 

4 15 

18 podmokłości 1 60 

19 wody - -1 

Mapy dróg oraz pokrycia przeskalowano stosując narzędzie RECLASS. Powstały 

w ten sposób dwa obrazy przedstawiające rozmieszczenie wartości tarcia (zał. 1 a. – 

pokrycie trenu, zał. 1 b. – drogi). Dodatkowo utworzono mapę barier (zał. 1 c.), na którą 

składają się wody i kolej, wokół których zastosowano 30-metrowy bufor. Obrazy 

pokrycia terenu i dróg z wartościami tarcia oraz bariery połączono stosując narzędzie 

Image Calculate → COVER. 

Wynik wykorzystano jako powierzchnię tarcia przy tworzeniu mapy kosztów. 

GIS Analysis → Distance Operators → COST 

Z dostępnych algorytmów wybrano Cost grow (rys. 5.1). 

Rys. 5.1 Zastosowanie algorytmu COST. 

52

Algorytm ten wymaga zdefiniowania punktu startowego, od którego będzie 

liczony koszt podróży. Jest nim punkt zlokalizowany w centrum Krakowa. Wynikiem 

analizy jest mapa kosztów (rys. 5.2) 

Rys. 5.2 Mapa kosztów. 

Kolejny etap to transformacja mapy kosztów na mapę czasu dojazdu. 

Wykorzystano do tego wzór: 

1,8 

mapa _ dojazdu = mapa _ kosztów∗ 

60 

(5.1) 

Licznik współczynnika 1,8/60 to rozdzielczość piksela (30 m) podzielona przez 

przyjętą w analizie średnią prędkość poruszania się po drogach (17 m/s), mianownik 

przeskalował wynik na minuty. 

Powstały obraz przedstawia rozmieszczenie obszarów do których dojazd 

z centrum Krakowa może zająć od kilku minut do dwóch godzin (rys. 5.3). 

53

Rys. 5.3 Czas dojazdu [min]. 

Rys. 5.4 Czas dojazdu – przydatność. 

Mapę czasu dojazdu przeskalowano narzędziem FUZZY stosując funkcję liniową 

monotonicznie malejącą (Linear Monotonically decreasing) o punktach kontrolnych 

c = 1, d = 123 (rys. 5.4). Tak przygotowana mapa jest jednym z czynników analizy MCE. 

5.2.2. Mapa zalegania pokrywy śnieżnej 

Zaleganie pokrywy śnieżnej warunkuje uprawianie narciarstwa. Duże znaczenie 

dla utrzymania odpowiedniej pokrywy śnieżnej mają wysokość terenu n.p.m., stosunki 

termiczne, anemometryczne, radiacyjne i wilgotnościowe (Nowosad, 1992). 

Odpowiednio niska temperatura pozwala na dłuższe utrzymanie pokrywy śnieżnej 

również w przypadku sztucznego naśnieżania. 

Nowosad (1992) w swym opracowaniu podaje wzór na liczbę dni z pokrywą 

śnieżną. Skonstruowane wzory empiryczne są uzależnione od charakterystyk 

meteorologicznych, od szerokości i długości geograficznej oraz wysokości terenu. 

Wykorzystanie modelu na zaleganie pokrywy daje pełny obraz rozmieszczenia 

najzimniejszych terenów. Na potrzebę przeprowadzonych w dalszej części pracy analiz, 

powstałe dane zastępują dane z nieposiadanej mapy temperatur. 

Opis metody zastosowanej w opracowaniu: 

Rozważania przeprowadzone zostały na przykładzie średniej rocznej liczby dni 

z pokrywą śnieżną w 56 stacjach i posterunkach zlokalizowanych w części polskiej 

Karpat. Ponownej analizie została poddana średnia z 42 stacji i posterunków położonych 

54

w Beskidach i na Pogórzach. Zastosowana metoda najmniejszych kwadratów pozwoliła 

na skonstruowanie wielomianów 1-ego, 2-ego i 3-ego stopnia. Stosowano tu tradycyjną 

metodę, wykorzystując średnie ze wszystkich stacji. 

Średnie pogrupowano w zależności od wysokości stacji. Dla przedziałów 100 m 

obliczono średnią wysokość n. p. m. stacji i posterunków z tego przedziału oraz średnią 

ze średnich liczb dni z pokrywą śnieżną. Dopiero tak utworzone pary liczb posłużyły do 

skonstruowania poniższych wzorów: 

• dla Beskidów i Pogórzy: 

wklęsłe formy terenu (209 – 710 m n.p.m.): 

l. dni = 0.1031 * h + 48.7 (5.2) 

 

 

wypukłe formy terenu (237 – 1022 m n.p.m.): 

l. dni = 0.0846 * h + 56.6 (5.3) 

42 stacje łącznie (209 – 1022 m n.p.m.): 

l. dni = 0.0872 * h + 56.3 (5.4) 

• dla polskiej części Karpat: 

wklęsłe formy terenu (209 – 1520 m n.p.m.): 

l. dni = 0.0889 * h + 53.5 (5.5) 

wypukłe formy terenu (237 – 1991 m n.p.m.): 

l. dni = 0.0821 * h + 58.2 (5.6) 

 

56 stacji łącznie (209 – 1991 m n.p.m.): 

l. dni = 0.0847 * h + 56.5 (5.7) 

Przedmiotem rozważań niniejszej pracy dyplomowej są tereny usytuowane 

w pasie Wyżyny Krakowsko-Częstochowskiej i Wyżyny Miechowskiej. W dostępnej 

literaturze nie znaleziono modelu opisującego zaleganie pokrywy śnieżnej dla tego 

obszaru. Zastosowano więc model dla Beskidów i Pogórzy obliczony przez Nowosada 

(1992). Okres zalegania pokrywy śnieżnej głównie zależy od wysokości terenu. Dla 

analizowanego obszaru wahają się one w przedziale od 200 do 500 m n.p.m. (wzór 

obejmuje wysokości 200 do 1200 m n.p.m.). Kolejnym czynnikiem mającym wpływ na 

zaleganie jest klimat. Klimat rejonu wyżyn jest nieco różny od klimatu Pogórza. Cechą 

55

charakterystyczną warunków klimatycznych Wyżyny Krakowsko-Częstochowskiej 

i Wyżyny Miechowskiej jest oddziaływanie krakowskiej miejskiej wyspy ciepła. Jej 

wpływ przejawia się podwyższeniem średniej rocznej temperatury o 1,2 st. C oraz 

przedłużeniem termicznych pór roku w stosunku do Pogórza Karpackiego 

(http://www.wrotamalopolski.pl [17]). Wynikiem zastosowania wzoru dla Pogórzy mogą 

być pewne przekłamania w ilości dni zalegania pokrywy śnieżnej na terenach 

wyżynnych. 

Zastosowanie wzorów wymaga rozgraniczenia terenów na wypukłe i wklęsłe. 

W tym celu użyto filtru uśredniającego (Mean Filter) 7x7 (rys. 5.5). 

GIS Analysis → Context Operators → FILTER 

Filtracja sama w sobie polega na przekształceniu obrazu źródłowego w celu 

wydobycia z niego informacji które są potrzebne do dalszej obróbki. Filtr uśredniający 

jest filtrem wygładzającym, jego klasycznym zadaniem jest przestrzenne uśrednienie 

wartości obrazu prowadzące do redukcji szumów. W tym przypadku jest to uproszczona 

metoda wyselekcjonowania obszarów leżących powyżej lub poniżej lokalnej przeciętnej 

wysokości terenu. 

Rys. 5.5 NMT po filtracji uśredniającej (obszar 

gm. Michałowice). 

Rys. 5.6 Formy wklęsłe (odcienie zieleni) 

i wypukłe (odcienie żółci i czerwieni) (obszar 


Dlatego kolejny etap to odjęcie nmt po filtracji od nmt przed filtracją. Wynikiem 

jest obraz przedstawiający formy wklęsłe i wypukłe (Rys. 5.6). 

56

Modułem RECLASS rozdzielono formy wklęsłe i wypukłe na dwa niezależne 

obrazy (o wartościach binarnych), pomnożone przez NMT przedstawiają rozkład 

wysokości (Rys. 5.7, Rys. 5.8). 

Rys. 5.7 Wysokości form wklęsłych (obszar 


Rys. 5.8 Wysokości form wypukłych (obszar 


Powstałe obrazy wysokości form wklęsłych i wypukłych podstawiono kolejno do 

wzorów na liczbę dni ze stałą pokrywą śnieżną dla form wklęsłych (wzór 5.2) oraz dla 

form wypukłych (wzór 5.3). 

Wynik zastosowania modułu dla obu form pomnożono przez obraz tych form 

o wartościach 0 i 1 (np. dla form wklęsłych: formy wklęsłe 1, formy wypukłe 0), 

zsumowane przedstawiają przestrzenne rozmieszczenie ilości dni ze stałą pokrywą 

śnieżną (rys. 5.10 w obszarze gminy Michałowice, rys. 5.9 w obszarze całego 

analizowanego terenu). Najmniejszą liczbą dni charakteryzują się południowe tereny 

form wklęsłych. Model obliczył dla Krakowa 70 dni zalegania. 

57

Rys. 5.9 Ilość dni ze stałą pokrywą śnieżną. 

Rys. 5.10 Ilość dni ze stałą pokrywą śnieżną 

(obszar gm. Michałowice). 

Rys. 5.11 Zaleganie pokrywy śnieżnej – mapa przydatności. 

Przy pomocy FUZZY przeskalowano powyższą mapę funkcją liniową 

monotonicznie rosnącą (Linear Monotonically increasing) o punktach kontrolnych 

a = 75, b = 100 (rys. 5.11). 

58

5.2.3. Ekspozycja 

Duży wpływ na warunki śnieżne i długość zalegania pokrywy śnieżnej ma 

ekspozycja stoku (kierunek jego nachylenia). Najlepsze są stoki północno-zachodnie 

i północne, ponieważ są najmniej nasłonecznione co przyczynia się do dłuższego 

zalegania na nich śniegu (http://www.tatrzanska.com/ [15]). 

Ekspozycję wyznaczono za pomocą funkcji ASPECT. Wynikiem działania 

modułu jest obraz przedstawiony w wartościach azymutu. 

GIS Analysis → Surface Analysis → Topographic Variables → ASPECT 

Wynik zreklasyfikowano (tab. 5.4) tworząc obraz przedstawiający teren 

z ekspozycją na osiem kierunków świata (rys. 5.12). 

L.p. Kierunek 

Tab. 5.4 Ekspozycje i współczynniki ich opłacalności. 

Azymut 

Współczynnik 

opłacalności (0-255) 

1. N 337.5 – 0 oraz 0 – 22.5 255 

2. NE 22.5 – 67.5 100 

3. E 67.5 – 112.5 50 

4. SE 112.5 – 157.5 50 

5. S 157.5 – 202.5 50 

6. SW 202.5 – 247.5 50 

7. W 247.5 – 292.5 50 

8. NW 292.5 – 337.5 255 

59

Rys. 5.12 Mapa ekspozycji stoków względem stron świata. 

Kolejny etap to przygotowanie mapy ekspozycji do analizy MCE w tym celu 

dokonano następnej reklasyfikacji przypisując wartości zamieszczone w tabeli 5.4, wynik 

reklasyfikacji znajduje się w załączniku 3 a. 

5.2.4. Mapa spadków 

Jednym z najistotniejszych kryteriów dotyczącym lokalizacji wyciągu jest 

nachylenie terenu. Mapa spadków została wygenerowana w stopniach na podstawie 

analizy powierzchni numerycznego modelu terenu za pomocą funkcji SLOPE 

GIS Analysis → Surface Analysis → Topographic Variables → SLOPE 

Pojedynczy piksel powstałego obrazu zawiera informację na temat wartości 

nachylenia w danym miejscu. Największe spadki znajdują się na terenie Ojcowskiego 

60

Parku Narodowego, jest to jednak obszar wykluczony z możliwości inwestowania. 

Zróżnicowanie pozostałego analizowanego terenu jest niewielkie. Tereny o nachyleniu 

powyżej 12 stopni, stanowią jedynie 3% powierzchni całego obszaru (powierzchnia 

terenów powyżej 12 st. wynosi 1237,5 ha, całkowita powierzchnia obszaru 41698,7 ha, 

obliczenia nie uwzględniają terenów będących barierą). 

Współczynnik opłacalności został przyporządkowany rosnąco w stosunku do 

rosnącej wartości spadków. Użyto modułu FUZZY, obraz przeskalowano funkcją 

sigmoidalną monotonicznie rosnącą o punktach przegięcia a = 6, b = 20 (zał. 3 b), 

oznacza to, że spadki powyżej 20 stopni mają najwyższy współczynnik przydatności 255. 

5.2.5. Mapa przydatności rolniczej gleb 

W ustawie o ochronie gruntów rolnych i leśnych można znaleźć kryterium 

odnośnie wykorzystania gruntów. 

Na cele nierolnicze i nieleśne można przeznaczać przede wszystkim grunty oznaczone 

w ewidencji gruntów jako nieużytki, a w razie ich braku – inne grunty o najniższej 

przydatności produkcyjnej. (art. 6 ust 1.) 

Przeznaczenia gruntów rolnych i leśnych na cele nierolnicze i nieleśne zawiera 

miejscowy plan zagospodarowania przestrzennego uwzględniający wymagane zgody 

określone w ust. 2 art. 7. 

Przeznaczenie na cele nierolnicze i nieleśne: 

1) gruntów rolnych stanowiących użytki rolne klas I–III, jeżeli ich zwarty obszar 

projektowany do takiego przeznaczenia przekracza 0,5 ha – wymaga uzyskania zgody 

Ministra Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej, 

2) gruntów leśnych stanowiących własność Skarbu Państwa – wymaga uzyskania zgody 

Ministra Ochrony Środowiska, Zasobów Naturalnych i Leśnictwa lub upoważnionej przez 

niego osoby, 

5) pozostałych gruntów leśnych 

– wymaga uzyskania zgody marszałka województwa wyrażanej po uzyskaniu opinii izby 

rolniczej.(art. 7 ust.2) 

61

Źródłem danych do pozyskania mapy przydatności rolniczej gleb jest Mapa 

glebowo-rolnicza z IUNG w Puławach w skali 1:25000. Poszczególne kompleksy gleb 

wyodrębniono w programie GeoMedia Professional wykorzystując zapytania trybutowe 

Analysis → Attribute Query. 

Obraz filtrowano narzędziem Filter gdzie jako atrybut wybrano „KOMPLEKS” 

do którego kolejno przypisywano wartości oznaczające kompleksy gleb. 

Rys. 5.13 Filtracja mapy - etap tworzenia mapy kompleksów gleb GeoMedia Professional 

Kolejnym krokiem było przejście z danymi z programu GeoMedia Professional do 

IDRISI. W tym celu wykonano eksport poszczególnych kompleksów w GeoMediach do 

formatu SHAPE. 

Warhouse →Export to → Export to Shapefile 

Następnie import plików SHAPE w programie IDRISI. 

File → Import → Software → Specific Formats → ESRI Formats → SHAPEIDR 

Powstałe obrazy zamieniono z formatu wektorowego na rastrowy. 

Reformat → RASTERVECTOR 

W przypadku kompleksów gleb jako opcję konwersji zaznaczono polygon to 

raster. Nazwę obrazu wyjściowego skopiowano z obrazu wejściowego. Modułem 

INITIAL skopiowano parametry przestrzenne z mapy pokrycia . 

Wymienione powyżej narzędzia programu IDRISI przedstawiono na zdjęciu obrazu 

z okna programu (zał. 2). 

62

Każdy kolejny kompleks reklasyfikowano przypisując im wartości od 1 do 16. 

Numery kompleksów oraz ich pełne nazwy wraz z współczynnikami opłacalności 

zestawiono w tabeli 5.5. 

L.p. 

Tab. 5.5 Kompleksy przydatności rolniczej 

Kompleksy przydatności rolniczej na 

gruntach ornych 

Współczynnik 

opłacalności (0- 

255) 

1. Kompleks 1 Pszenny bardzo dobry 10 

2. Kompleks 2 Pszenny dobry 10 

3. Kompleks 3 Pszenny wadliwy 100 

4. Kompleks 4 Żytni bardzo dobry 100 

5. Kompleks 5 Żytni dobry 100 

6. Kompleks 6 Żytni słaby 230 

7. Kompleks 7 Żytni bardzo słaby 230 

8. Kompleks 8 

Zbożowo-pastewny 

mocny 

100 

9. Kompleks 9 Zbożowo-pastewny słaby 230 

10. Kompleks 14 

Gleby orne przeznaczone 

pod użytki zielone 

230 

Kompleksy przydatności rolniczej na 

użytkach zielonych 

11. Kompleks 1z Bardzo dobry i dobry 10 

12. Kompleks 2z Średni 100 

13. Kompleks 3z Słaby i bardzo słaby 230 

14. Gleby rolniczo nieprzydatne (RN) 255 

15. Nieużytki 255 

16. Lasy 10 

Zsumowano wszystkie klasy w jedną mapę (rys. 5.14) wykorzystując kalkulator 

obrazów (Image Calculator). Tak przygotowaną mapę przeskalowano w sposób, aby 

tereny na których najbardziej opłaca się inwestować (gleby o najniższych klasach) 

otrzymały jak największy współczynnik opłacalności (wartości współczynników 

opłacalności zawiera tabela 5.5, obraz po przeskalowaniu zawiera załącznik 3 j). 

63

Rys. 5.14 Mapa przydatności rolniczej gleb. 

5.2.6. Mapa odległości od dróg 

Artykuł 43 ustawy z dnia 21 marca 1985 r. o drogach publicznych określa 

minimalne odległości obiektów budowlanych od zewnętrznej krawędzi jezdni (tab. 5.6). 

Tab. 5.6 Minimalne odległości obiektów budowlanych od zewnętrznej krawędzi jezdni (Ustawa 

o drogach publicznych). 

W rozporządzeniu w sprawie warunków technicznych, jakim powinny 

odpowiadać drogi publiczne i ich usytuowanie znajduje się paragraf 4, który 

przyporządkowuje klasy dróg do odpowiednich kategorii 

64

„§ 4. 1. W celu określenia wymagań technicznych i użytkowych wprowadza się 

następujące klasy dróg: 

1) autostrady, oznaczone dalej symbolem "A", 

2) ekspresowe, oznaczone dalej symbolem "S", 

3) główne ruchu przyspieszonego, oznaczone dalej symbolem "GP", 

4) główne, oznaczone dalej symbolem "G", 

5) zbiorcze, oznaczone dalej symbolem "Z", 

6) lokalne, oznaczone dalej symbolem "L", 

7) dojazdowe, oznaczone dalej symbolem "D". 

2. Drogi zaliczone do jednej z kategorii, w rozumieniu przepisów o drogach 

publicznych, powinny mieć parametry techniczne i uŜytkowe odpowiadające 

następującym klasom dróg: 

- drogi krajowe - klasy A, S, GP i wyjątkowo klasy G, 

- drogi wojewódzkie - klasy G, Z i wyjątkowo klasy GP, 

- drogi powiatowe - klasy G, Z i wyjątkowo klasy L, 

- drogi gminne - klasy L, D i wyjątkowo klasy Z.” 

Klasy dróg podobnie jak kompleksy gleb wyodrębniono w programie GeoMedia 

stosując zapytania atrybutowe. Przejście z danymi z GeoMediów do IDRISI przebiegało 

analogicznie jak w przypadku mapy przydatności rolniczej gleb. Mapę sieci dróg 

przedstawiono w 6 kategoriach A – autostrady, S – drogi ekspresowe, GP – drogi główne 

ruchu przyspieszonego, G – drogi główne, Z – drogi zbiorcze, L – drogi lokalne (rys. 

5.15) 

Rys. 5.15 Sieć dróg, centrum Krakowa i obszar na północny zachód od Krakowa. 

65

Klasy dróg podzielono na dwie kategorie. Pierwsza z nich, czyli drogi A, S, GP są 

to drogi krajowe łączące duże miasta, umożliwiają szybką komunikację między nimi. 

Jako najważniejszy powód odsunięcia inwestycji od tych dróg uznano hałas. Optymalna 

odległość od tych dróg stanowi czynnik zwiększający atrakcyjność terenu. Optymalna - 

rozumiana jako jednocześnie ułatwiająca dotarcie turystom do tras zjazdowych i nie 

wpływająca niekorzystnie na walory turystyczne. 

Druga kategoria do której zaliczono drogi klas G, L oraz Z to drogi o mniejszym 

natężeniu ruchu i hałasu. W projekcie inwestycji przewidziane jako drogi bezpośredniego 

dojazdu pod wyciąg narciarski. 

Oba czynniki poddano standaryzacji. Pierwszym krokiem do standaryzacji jest obliczenie 

odległości od obiektów, wykorzystano w tym celu funkcję DISTANCE (Przykładowy 

obraz odległości od dróg A, S, GP przedstawia rysunek 5.16). 

GIS Analysis → Distance Operators → Distance 

Proces standaryzacji przebiegł następująco: 

Czynnik drogi A, S, GP standaryzowano przy użyciu funkcji sigmoidalnej 

monotonicznie rosnącej (Sigmoidal Monotonically increasing) o punktach przegięcia 

a=1000, b=2000. 

GIS Analysis → Desicion Support → FUZZY. 

Efektem standaryzacji jest rozkład przydatności o wartościach w zakresie od 0 do 

255. W odległości do 1 km teren jest nieprzydatny, jego przydatność wzrasta wraz ze 

wzrostem odległości do 2 km, dalej teren jest tak samo przydatny (rys 5.17). 

Czynnik drogi G, Z, L standaryzowano funkcją sigmoidalną (Sigmoidal 

Symmetric) o punktach przegięcia a=30, b=100, c=1000, d=1500. Efektem takiego 

doboru parametrów standaryzacji jest obraz przedstawiony na rysunku 5.18. Teren jest 

nieprzydatny w odległości 30 m od drogi, jego przydatność wzrasta do odległości 100 m 

i utrzymuje się do 1 km, po przekroczeniu 1 km maleje do osiągnięcia odległości 1.5 km. 

66

Rys. 5.16 Odległość od dróg A, 

S, GP. 

Rys. 5.17 Odległość od dróg 

A, S, GP – przydatność. 

Rys. 5.18 Odległość od dróg G, 

Z, L – przydatność. 

5.2.7. Mapa terenów podmokłych 

Inwestowanie na terenach podmokłych generuje dodatkowe koszty osuszania 

dlatego przypisano im małe wartości przydatności. 

Mapa terenów podmokłych powstała dwóch elementów: 

• tereny podmokłe - pochodzące z numerycznej mapy hydrograficznej Polski, 

• bagna, trzęsawiska – obiekt VMapy. 

Kolejny etap to reklasyfikacja, poszczególnym elementom przypisano nowe 

wartości, charakteryzujące opłacalność inwestowania na danym terenie: bagna, 

trzęsawiska-10, tereny podmokłe-50, reszta-255 (zał. 3 c). 

5.2.8. Mapa form ochrony przyrody 

Elementami mapy form ochrony przyrody są (rys. 5.19): 

• park narodowy, 

• otulina parku narodowego, 

• rezerwaty, 

• obszary chronionego krajobrazu. 

Mapa form ochrony przyrody została zreklasyfikowana, każdemu z elementów 

przypisano współczynnik opłacalności: Ojcowski Park Narodowy i jego otulina, a także 

rezerwaty – 0, obszary chronionego krajobrazu – 150, pozostałe tereny – 255 (zał. 3 d). 

67

W obszarach parku narodowego, rezerwatów, otuliny parku narodowego zabrania 

się budowania nowych obiektów budowlanych, dlatego te tereny otrzymały wartość 0. 

Obszary chronionego krajobrazu są terenami wartościowymi ze względu na możliwość 

zaspokajania potrzeb związanych z turystyką i wypoczynkiem, podlegają ochronie na 

podstawie ustawy z 16 kwietnia 2004 r. o ochronie przyrody. Na takim obszarze może 

być wprowadzony zakaz realizacji przedsięwzięć mogących znacząco oddziaływać na 

środowisko w rozumieniu przepisów ustawy z 3 października 2008 r. o udostępnianiu 

informacji o środowisku i jego ochronie, udziale społeczeństwa w ochronie środowiska 

oraz o ocenach oddziaływania na środowisko. Zakaz nie dotyczy realizacji przedsięwzięć, 

dla których przeprowadzona ocena oddziaływania na środowisko wykazała brak znacząco 

negatywnego wpływu na ochronę przyrody obszaru chronionego krajobrazu. Ta forma 

ochrony obejmuje znaczną część analizowanego terenu. 

Rys. 5.19 Mapa form ochrony przyrody. 

68

5.2.9. Mapy odległości od formy ochrony przyrody i pomników przyrody. 

Sąsiedztwo form ochrony przyrody i pomników przyrody stanowi o atrakcyjności 

terenów mogących stać się terenami tras narciarskich. Ładne widoki, cisza to wielkie 

zalety, dlatego w projekcie uwzględniono bliskie sąsiedztwo parków i rezerwatów 

przypisując takim terenom wysokie wartości przydatności. 

Mapa odległości od terenów chronionych. 

Na mapę form ochrony przyrody w tym przypadku składają się elementy: 

• park narodowy, 

• strefa ochronna parku narodowego, 

• rezerwaty. 

Od sumy tych elementów policzono odległość. Standaryzację przeprowadzono 

wykorzystując funkcję sigmoidalną (Sigmoidal Symmetric) o punktach przegięcia a=5, 

b=10, c=3000, d=20000 (zał. 3 e). 

Mapa odległości od pomników przyrody i obiektów dziedzictwa kulturowego 

Pomniki przyrody jako formę ochrony środowiska definiuje ustawa o ochronie 

środowiska: 

Pomnikami przyrody są pojedyncze twory przyrody żywej i nieożywionej lub ich skupiska 

o szczególnej wartości przyrodniczej, naukowej, kulturowej, historycznej lub 

krajobrazowej oraz odznaczające się indywidualnymi cechami, wyróżniającymi je wśród 

innych tworów, okazałych rozmiarów drzewa, krzewy gatunków rodzimych lub obcych, 

źródła, wodospady, wywierzyska, skałki, jary, głazy narzutowe oraz jaskinie (art. 40 ust. 

1). 

Na terenach niezabudowanych, jeżeli nie stanowi to zagrożenia dla ludzi lub mienia, 

drzewa stanowiące pomniki przyrody podlegają ochronie aż do ich samoistnego, 

całkowitego rozpadu (art. 40 ust. 2). 

O obiektach dziedzictwa kulturowego mówi ustawa o ochronie zabytków i opiece 

nad zabytkami. Ustawa definiuje zabytek jako nieruchomość lub rzecz ruchomą, ich 

części lub zespoły, będące dziełem człowieka lub związane z jego działalnością 

i stanowiące świadectwo minionej epoki bądź zdarzenia, których zachowanie leży 

69

w interesie społecznym ze względu na posiadaną wartość historyczną, artystyczną lub 

naukową(art. 3 ust. 1) 

Ochronie i opiece podlegają, bez względu na stan zachowania: 

1) zabytki nieruchome będące, w szczególności: 

g) parkami, ogrodami i innymi formami zaprojektowanej zieleni, 

h) miejscami upamiętniającymi wydarzenia historyczne bądź działalność wybitnych 

osobistości lub instytucji (art. 6 ust. 1) 

Stanowiska archeologiczne zawierające się w obiektach dziedzictwa kulturowego mapy 

można zaliczyć do zabytków archeologicznych na podstawie art.6 ust.1 pkt.3. 

Dla powyżej zdefiniowanych obiektów ustanowiono barierę 100 m, która zapewni 

ich nienaruszalność jak również stref bezpośrednio do nich przylegających. 

Elementy mapy: 

• pomniki przyrody ożywionej, 

• pomniki przyrody nieożywionej, 

• obiekty dziedzictwa kulturowego. 

Źródłem danych jest mapa geośrodowiskowa. 

Zastosowano standaryzację typu sigmoidalna (Sigmoidal Symmetric) o punktach 

przegięcia a=100, b=150, c=1000, d=4000 (zał. 3 f). Do 100 m to tereny nieprzydatne, dla 

terenów od 100 do 150 m przydatność rośnie, a powyżej 150 m aż do 1000 m 

przydatność jest najwyższa, po przekroczeniu 1000 m spada aż do osiągnięcia 4000 m, 

tereny powyżej 4 km to tereny nieprzydatne. 

5.2.10. Mapa odległości od zabudowy zwartej 

Kompleks narciarski aby zaspokoić wymogi turystyki rekreacyjnej powinien 

znajdować się w odpowiedniej odległości od dużych skupisk ludzi (rys. 5.20). Możliwość 

aktywnego wypoczynku z dala od hałasu i wielkomiejskiej zabudowy zapewni terenom 

większe zainteresowanie wśród narciarzy. Jako minimalną odpowiednią odległość 

zaproponowano 3 km. 

70

Rys. 5.20 Rozmieszczenie zabudowy zwartej i luźnej. 

Zabudowa zwarta została wyodrębniona z mapy pokrycia. Czynnik ten 

zestandaryzowano przy użyciu funkcji sigmoidalnej monotonicznie rosnącej (Sigmoidal 

Monotonically increasing) o punktach przegięcia a=3000, b=4000 (zał. 3 f). Przydatność 

terenów rośnie od 3 km do 4 km, powyżej 4 km tereny mają taką samą najwyższą 

przydatność. 

5.2.11. Mapa odległości od wód 

Wody analizowanego obszaru to w większości rzeki. Tereny wzdłuż rzek to 

zawsze potencjalne tereny zalewowe, dlatego zdecydowano się na odsunięcie inwestycji 

od wód. Oddalenie stało się istotnym również ze względu na częste występowanie wzdłuż 

rzek stoków nieatrakcyjnych pod kątem planowanej inwestycji tj. krótkich, bardzo 

stromych oraz nachylonych w kierunku rzeki. Z powyższych przyczyn uznano teren do 

100 m od rzek za nieprzydatne. 

71

Na mapę wód składają się: 

• rzeki; 

• zbiorniki wodne : jeziora i stawy; zbiorniki retencyjne. 

Standaryzację wykonano przy użyciu funkcji sigmoidalnej monotonicznie 

rosnącej (Sigmoidal Monotonically increasing) o punktach przegięcia a=100, b=200 (zał. 

3 h). Przydatność terenów rośnie od 100m do 200 m, powyżej 200 m tereny mają taką 

samą najwyższą przydatność. 

Poniżej na rysunku 5.21 przedstawiono południowo-wschodnią część 

analizowanej powierzchni z fragmentem terenu zalewowego na rzece Dłubni oraz 

zbiornikiem Zesławice; obrazuje również zbiorniki retencyjne będące w fazie projektu na 

rzece Baranówka. 

Rys. 5.21 Rozmieszczenie elementów mapy wód w południowo-wschodniej części 

analizowanego obszaru. 

5.2.12. Mapa odległości od cmentarzy 

Pewne obostrzenia, co do lokalizacji w sąsiedztwie cmentarzy znajdujemy 

w prawie. 

72

Na podstawie rozporządzenia ministra gospodarki komunalnej z dn. 25 sierpnia 

1959 r. w sprawie określenia, jakie tereny pod względem sanitarnym są odpowiednie na 

cmentarze wyznacza się strefy sanitarne od cmentarzy. 

(§ 3 ust.1): „Odległość cmentarza od zabudowań mieszkalnych, od zakładów 

produkujących artykuły żywności, zakładów żywienia zbiorowego bądź zakładów 

przechowujących artykuły żywności oraz studzien, źródeł i strumieni, służących do 

czerpania wody do picia i potrzeb gospodarczych, powinna wynosić co najmniej 150 m; 

odległość ta może być zmniejszona do 50 m pod warunkiem, że teren w granicach od 50 

do 150 m odległości od cmentarza posiada sieć wodociągową i wszystkie budynki 

korzystające z wody są do tej sieci podłączone.” 

Mapa cmentarzy zawiera dane typu powierzchnia oraz typu punkt (cmentarz_a – 

nazwa obiektu uzupełniona o literkę „a” oznacza , że jego powierzchnia jest odpowiednio 

duża by przedstawić go w skali mapy, cmentarz_p – literka „p” informuje o tym, że jest 

to mały obiekt którego lokalizację jedynie zaznaczono w formie punktu na mapie – nie 

w skali). Dane o cmentarzach pochodzą z VMapy. 

Do standaryzacji zastosowano funkcję sigmoidalną (Sigmoidal Monotonically 

increasing) o punktach przegięcia a=150, b=1000 (zał. 3, i). Zastosowanie tej funkcji dało 

obraz przydatności terenu, w którym obszar w odległości do 150 m od cmentarzy jest 

nieprzydatny, przydatność wzrasta do osiągnięcia 1km, dalej osiąga stałą, najwyższą 

wartość. 

5.3. Opracowanie mapy ograniczeń 

Ograniczenia lokalizacyjne dotyczą terenów, na których z przyczyn fizycznych 

bądź zakazów prawnych nie można budować nowych obiektów. Najoczywistszymi dla 

niniejszej inwestycji są wody, tereny zabudowane, drogi, tory kolejowe. Dodatkowo 

prawo chroni takie tereny jak parki narodowe i ich otuliny, rezerwaty, strefy ujęć wody, 

pomniki przyrody czy tereny zalewowe. 

Kolej 

Artykuł 53 ust. 2 ustawy o transporcie kolejowym określa odległość usytuowania 

obiektów budowlanych w odległości nie mniejszej niż 20 m od osi skrajnego toru. 

Dodatkowo: Odległości, o których mowa w ust. 2, dla budynków mieszkalnych, szpitali, 

73

domów opieki społecznej, obiektów rekreacyjno-sportowych, budynków związanych 

z wielogodzinnym pobytem dzieci i młodzieży powinny być zwiększone, w zależności od 

przeznaczenia budynku, w celu zachowania norm dopuszczalnego hałasu w środowisku, 

określonych w odrębnych przepisach(art. 53 ust. 3). 

Park narodowy i rezerwat 

Park narodowy oraz rezerwat są formami ochrony przyrody określonymi 

w ustawie o ochronie przyrody (art. 6 ust. 1). 

Park narodowy obejmuje obszar wyróżniający się szczególnymi wartościami 

przyrodniczymi, naukowymi, społecznymi, kulturowymi i edukacyjnymi, o powierzchni nie 

mniejszej niż 1 000 ha, na którym ochronie podlega cała przyroda oraz walory 

krajobrazowe(art. 8 ust. 1). 

Rezerwat przyrody obejmuje obszary zachowane w stanie naturalnym lub mało 

zmienionym, ekosystemy, ostoje i siedliska przyrodnicze, a także siedliska roślin, siedliska 

zwierząt i siedliska grzybów oraz twory i składniki przyrody nieożywionej, wyróżniające 

się szczególnymi wartościami przyrodniczymi, naukowymi, kulturowymi lub walorami 

krajobrazowym (art. 13 ust. 1). 

Na obszarach graniczących z parkiem narodowym wyznacza się otulinę parku 

Narodowego (art. 11 ust. 1). Ustawa definiuje otulinę jako: 

strefę ochronną graniczącą z formą ochrony przyrody i wyznaczoną indywidualnie dla 

formy ochrony przyrody w celu zabezpieczenia przed zagrożeniami zewnętrznymi 

wynikającymi z działalności człowieka (art. 5). 

W parkach narodowych oraz w rezerwatach przyrody zabrania się: 

1) budowy lub rozbudowy obiektów budowlanych i urządzeń technicznych, z wyjątkiem 

obiektów i urządzeń służących celom parku narodowego albo rezerwatu przyrody; 

9) niszczenia gleby lub zmiany przeznaczenia i użytkowania gruntów; 

22) wykonywania prac ziemnych trwale zniekształcających rzeźbę terenu (art. 15 ust. 1). 

Ujęcia wody 

Ograniczenia lokalizacyjne można odnaleźć w Prawie wodnym. 

W celu zapewnienia odpowiedniej jakości wody w ujęciu wody dla ludności wymagane 

jest ustanowienie stref ochronnych ujęć wody (podziemnej i powierzchniowej) oraz 

obszarów ochronnych zbiorników śródlądowych. 

74

Strefę ochronną ujęć stanowi obszar, na którym obowiązują zakazy i ograniczenia 

użytkowania gruntów i korzystania z wody. Strefa ochronna została podzielona na teren 

ochrony bezpośredniej i pośredniej. 

Na terenach ochrony pośredniej może być zabronione lub ograniczone wykonywanie 

robót oraz innych czynności powodujących zmniejszenie przydatności ujmowanej wody 

lub wydajności ujęcia, a w szczególności: 

wykonywanie robót melioracyjnych oraz wykopów ziemnych (art. 54 ust. 1 pkt. 6). 

(…) oprócz zakazów lub ograniczeń, o których mowa w ust. 1, może być zabronione lub 

ograniczone: 

lokalizowanie budownictwa mieszkalnego oraz turystycznego (art. 54 ust.3 pkt. 1). 

Strefa ochronna ujęcia wody z potoku górskiego lub z górnego biegu rzeki może 

obejmować całą zlewnię cieku powyżej ujęcia wody (art. 56 ust. 3). 

Tereny zalewowe 

Na obszarach szczególnego zagrożenia powodzią zabrania się wykonywania robót 

oraz czynności utrudniających ochronę przed powodzią lub zwiększających 

zagrożenie powodziowe, w tym: 

1) wykonywania urządzeń wodnych oraz budowy innych obiektów budowlanych; 

2) sadzenia drzew lub krzewów, z wyjątkiem plantacji wiklinowych na potrzeby regulacji 

wód oraz roślinności stanowiącej element zabudowy biologicznej dolin rzecznych lub 

służącej do wzmacniania brzegów, obwałowań lub odsypisk; 

3) zmiany ukształtowania terenu, składowania materiałów oraz wykonywania innych 

robót, z wyjątkiem robót związanych z regulacją lub utrzymywaniem wód oraz brzegu 

morskiego, a także utrzymywaniem, odbudową, rozbudową lub przebudową wałów 

przeciwpowodziowych wraz z obiektami związanymi z nimi funkcjonalnie (art. 88l ust. 1 

Prawo wodne). 

Podsumowując, na mapę ograniczeń składają się elementy (ich obrazy kolejno 

zamieszczone są w załączniku 4): 

• sieć dróg (zał. 4 a); 

• sieć torów kolejowych wraz z buforem 30 m (zał. 4 b); 

• wody tj. rzeki oraz zbiorniki wodne (zał. 4 c); 

75

• park narodowy (zał. 4 d); 

• otulina parku narodowego (zał. 4 e); 

• rezerwat (zał. 4 f); 

• tereny zalewowe z mapy stref zalewowych (zał. 4 g); 

• tereny zabudowane (zał. 4 h); 

• pomniki przyrody wraz z buforem 100 m (zał. 4 i); 

• strefy ochronne ujęć wody wraz z buforem 100 m (zał. 4 j). 

Mapa ograniczeń jest mapą o wartościach binarnych. Wartość 0 przypisano 

terenom stanowiącym barierę lokalizacyjną, natomiast wartość 1 takim, na których 

istnieje możliwość lokalizacji inwestycji (rys. 5.22). 

Rys. 5.22 Mapa ograniczeń. 

76

5.4. Lokalizacja ośrodka narciarskiego 

Poniżej zaprezentowano sposób postępowania, jaki zastosowano do wyszukania 

lokalizacji ośrodka narciarskiego. Najlepsze położenie takiego obiektu to połączenie 

dwóch sąsiadujących z sobą terenów o różnych uwarunkowaniach morfologicznych. 

Jeden o dużych spadkach, odpowiedni na stok zjazdowy oraz drugi płaski, na którym 

można umieścić całą towarzyszącą infrastrukturę jak hotel, parking. 

W związku z powyższym, etapy poszukiwania odpowiedniej lokalizacji 

podzielono na dwie części. Celem pierwszej było znalezienie stoków (patrz rozdz. 5.4.1, 

5.4.2 oraz 5.4.3). Wykorzystano w niej czynniki i bariery przygotowane w sposób 

opisany w powyższych podrozdziałach rozdziału 5. Celem drugiego było znalezienie 

terenów pod pozostałą zabudowę turystyczną. Analiza drugiej części wymagała nieco 

innej konfiguracji czynników (patrz rozdz. 5.4.4). 

5.4.1. Wagowanie 

Część pierwsza obejmowała dwie niezależne analizy MCE zróżnicowane pod 

względem znaczenia poszczególnych kryteriów. Aby wygenerować wagi kryteriów 

zastosowano metodę porównywania parami (AHP). Idea oraz sposób przypisywania wag 

w tej metodzie zostały opisane w rozdziale 3.3. Tabele prezentujące etap porównania 

kryteriów (na zasadzie „każdy z każdym”) zawiera załącznik 5 (dla analizy ze 

zwiększonym znaczeniem aspektu ekonomicznego) oraz załącznik 6 (dla analizy ze 

zwiększonym znaczeniem aspektu atrakcyjności turystycznej). 

Pierwszą analizę nazwano „ekonomiczną” z racji kierowania się w trakcie 

przypisywania wag surowymi zasadami opłacalności inwestowania. Skupiono się na tym, 

aby inwestor poniósł jak najmniejsze koszty w trakcie budowy, starano się również tak 

wagować by koszty eksploatacji były niskie. 

Drugi nazwany „turystycznym” to w rzeczywistości aspekt również w głównej 

mierze nastawiony na zysk, stawia jednak na atrakcyjność nie tylko samego terenu 

inwestycyjnego, ale również jego okolic. Uwzględnia potrzeby i wymagania 

potencjalnego klienta. 

77

O ile pierwszy aspekt ukierunkowano na zyski – oszczędności na kosztach, o tyle 

drugi przewiduje ewentualne poniesienie większych nakładów finansowych na budowę 

i eksploatację, upatruje natomiast zysków z wysokiej frekwencji użytkowników. 

W obu przypadkach istotną rolę odegrały czynniki środowiskowe. Przykładowo, 

czynnik przydatności rolniczej gleb wagowano, często przyrównując jego ważność do 

ważności innych kierunkowych czynników poszczególnych aspektów (załączniki 5 i 6 

przedstawiają etap porównań). Takie działanie ma na celu ochronę gleb wysokich klas 

oraz terenów leśnych przed degradacją. 

Wagowanie w analizie 1 – aspekt ekonomiczny 

W pierwszej analizie kryteria wagowano uwzględniając głównie aspekt 

ekonomiczny (opłacalność inwestowania), dlatego najistotniejszymi są: 

• odpowiednio długo zalegająca pokrywa śnieżna – w efekcie wydłużenie sezonu, 

mniejsze koszty związane z naśnieżaniem; 

• duże nachylenie – warunkuje możliwość powstania tras zjazdowych; 

• bliska odległość do dróg dojazdowych – łatwość dojazdu zapewnia większą 

frekwencję. 

Tańszym będzie również wykupienie działek mających status nierolniczy bądź 

nieleśny, zatem dużą wagę przypisano kryterium przydatności rolniczej gleb. 

Wzdłuż rzek występuje dużo stromych lecz krótkich, a zatem nieprzydatnych 

stoków, dlatego uznano również za ważny czynnik odległość od wód (zarówno dla 

aspektu ekonomicznego jak i turystycznego). Wysoką wagę uzasadniono wynikami 

przeprowadzonego eksperymentu w którym, czynnikowi odległość od wód przypisano 

małą wagę 0.02. Rysunki 5.23 a. i b. przedstawiają przykłady wyników takiej analizy 

o przydatności minimum 170 i powierzchni minimum 6 ha (te same dolne wartości 

zarówno przydatności jak i powierzchni występują we wszystkich analizach tej pracy). 

Widać na nich stoki w bezpośrednim sąsiedztwie rzek. Dla porównania przedstawiono 

przykładowe wyniki analiz: aspektu turystycznego w którym waga czynnika wynosiła 

0.0740 (rysunek 5.23 c – lokalizacja 1) oraz aspektu ekonomicznego, waga czynnika to 

0.0796 (rysunek 5.23 d – lokalizacja 3), w odniesieniu do lokalizacji względem rzek. 

Efektem zastosowania wysokich wag jest oddalenie wyników od rzek. 

78

a. b. 

c. 

d. 

Rys. 5.23 Przykładowe wyniki: a) i b) analizy eksperymentalnej w której czynnikowi 

odległość od wód przypisano niską wagę; c) analizy aspektu turystycznego oraz d) aspektu 

ekonomicznego w których czynnikowi przypisano wysoką wagę. 

Względnie dużą wagę nadano również terenom podmokłym, których osuszenie 

generowałoby dodatkowe koszty. 

Wagowanie w analizie 2 – aspekt turystyczno-społeczny 

Druga analiza jako ważniejsze uwzględniła czynniki określające atrakcyjność 

turystyczną terenu. Do takich zalicza się bliskość parków narodowych, rezerwatów 

i pomników przyrody. W założeniu idei bliskiej lokalizacji w stosunku do parku, klient 

(narciarz) nie tylko będzie mógł spędzić aktywnie czas na stoku, ale także pozwiedzać 

okoliczne tereny. Może to stanowić swego rodzaju rekompensatę w przypadku braku 

pogody narciarskiej. 

Większą wagę ma również czas dojazdu do mającego powstać obiektu. Bliskie 

sąsiedztwo może zachęcić narciarzy, dla których cenniejszy jest czas spędzony na stoku 

niż w podróży. 

79

Mimo znaczącego oddziaływania tych czynników najważniejszymi wciąż 

pozostały nachylenie stoku, długość zalegania pokrywy śnieżnej oraz bliska odległość od 

dróg dojazdowych. Ich duże wagi stanowią o opłacalności inwestycji. 

Poniższa tabela 5.7 zawiera zestawienie wag kryteriów obu analiz. 

Tab. 5.7 Wagi kryteriów generowane w oparciu o metodą porównywania parami (AHP). 

Czynnik 

Wagi analizy 

nr 1 (aspekt 

ekonomiczny) 

Wagi analizy 

nr 2 (aspekt 

turystyczny) 

Pokrywa śnieżna 0.2103 0.1638 

Nachylenie terenu 0.2091 0.2299 

Odległość od dróg kategorii G, Z, L 0.1644 0.1377 

Odległość od dróg kategorii A, S, GP 0.0148 0.0387 

Przydatność rolnicza gleb 0.1221 0.1022 

Formy ochrony przyrody 0.0336 0.0158 

Odległość od terenów podmokłych 0.0422 0.0116 

Odległość od wód 0.0796 0.0740 

Czas podróży 0.0282 0.0448 

Odległość od zwartej zabudowy 0.0166 0.0252 

Odległość od cmentarzy 0.0144 0.0409 

Ekspozycja 0.0433 0.0184 

Odl. od terenów chronionych (parki narodowe, 

rezerwaty) 

Odl. od pomników przyrody i obiektów 

dziedzictwa kulturowego 

0.0108 0.0526 

0.0106 0.0445 

Współczynnik spójności 0.10 0.07 

Największe zmiany w wagach pomiędzy dwoma analizami nastąpiły dla czynnika 

„pokrywa śnieżna” (różnica wynosi 0.0465), stosunkowo duża była również dla czynnika 

odległości od terenów podmokłych (0.0306). W obu tych przypadkach wagi większe 

cechowały aspekt ekonomiczny, wynika to z tego iż aspekt ekonomiczny to lokalizacja, 

której budowa i eksploatacja przewiduje jak najniższe koszty. Drugi z aspektów, zysków 

dopatruje się w innych możliwościach. 

Przewagę w ważności czynnika „czas podróży” zauważyć można w analizie 

drugiej. Ideą doboru wag analizy nr 2 „turystycznej” jest zachęcenie do korzystania 

z usług ośrodka, „wyposażając” go w dodatkowe walory, jakim jest np. krótszy czas 

dojazdu. Warto zauważyć również różnicę w wagach czynnika „odległość od cmentarzy”, 

jest to zmiana o 0.0265, także z przewagą dla analizy nr 2. Waga w pierwszej analizie 

80

odzwierciedla jedynie obowiązek prawny odsunięcia inwestycji od cmentarzy, wartość 

w drugiej to zapewnienie wyeliminowania widoku na cmentarz. 

Śledząc tabelę widać dużo wyższe wagi kryteriów „odległość od terenów 

chronionych” oraz „odległość od pomników przyrody i obiektów dziedzictwa 

kulturowego” w analizie aspektu turystycznego. Bliska odległość do parku narodowego 

czy pomników przyrody w zamierzeniach powinna stanowić dodatkową atrakcję, 

zachęcić do dłuższego pobytu. 

Bardzo podobne wagi można zauważyć w przypadku czynnika „odległość od 

wód” (różnica wag to jedynie 0.0056). Jest to czynnik o stałej ważności, nie zależy od 

założeń żadnego z aspektów. 

5.4.2. Analiza nr 1 – aspekt ekonomiczny 

Wynik analizy MCE nr 1 uwzględniający aspekt ekonomiczny przedstawia 

rysunek 5.24. Intensywnie czerwone obszary są terenami o najwyższej przydatności, dla 

których wartość wynosi 225 w skali od 0 do 255. Przydatność 200 charakteryzuje tylko 

kilka terenów o relatywnie małej powierzchni, nieprzydatnej pod inwestycję wyciągu 

narciarskiego. Dopiero dla przydatności o minimalnym progu 170 następuje 

wyselekcjonowanie odpowiednio dużych obszarów. 

Aby obliczyć powierzchnię wybranych obszarów zastosowano następujące 

funkcje: 

GROUP w celu pogrupowania obiektów, 

GIS Analysis → Context Operators → GROUP 

AREA to funkcja obliczająca powierzchnię pojedynczych obiektów. 

GIS Analysis → Database Query → AREA 

Stosując kalkulator obrazów (Image Calculator) wybrano obiekty powyżej 6 ha. 

Uznano to jako wystarczającą (minimalną) powierzchnię dla tego typu inwestycji. 

Proponowana wielkość nie odbiega bowiem od wielkości powierzchni stoków innych 

ośrodków zlokalizowanych blisko Krakowa np. ośrodek w Podstolicach, którego 

powierzchnia stoków zjazdowych niewiele przekracza 6 ha (zał. 7). 

81

Rys. 5.24 Wynik analizy MCE, mapa przydatności – aspekt ekonomiczny. 

Następnie zastosowano funkcję PERIM w celu wykluczenia spośród wyników 

terenów nieprzydatnych, o kształcie nieregularnym będących często stokami szerokimi, 

ale krótkimi. 

GIS Analysis → Database Query → PERIM 

Funkcja ta obliczyła dla wcześniej pogrupowanych wyników proporcję pomiędzy 

obwodem a powierzchnią obszarów, co jest równe wskaźnikowi regularności. Im wyższy 

wskaźnik tym obszar bardziej regularny. W tej analizie uznano jako odpowiedni 

o wartości 0.09 (tj. na tyle dużej by wyeliminować stoki najbardziej nieregularne – 

najniższa wartość 0.059). 

Rysunek 5.25 przedstawia efekt selekcji z użyciem PERIM. Dla łatwiejszej 

orientacji na mapie jako punkt odniesienia przedstawiono lokalizację Ojcowskiego Parku 

Narodowego. Jak widać, uzyskano 7 potencjalnych terenów pod inwestycję. Poniżej 

każdy z nich opatrzono szerszym komentarzem, charakteryzując je na podstawie ich 

82

manualnej analizy na tle map każdego z czynników, bądź weryfikacji na podkładzie 

mapy topograficznej. 

Wyniki końcowe w postaci map i najistotniejszych parametrów stoków 

przedstawiono w rozdziale podsumowującym (patrz rozdz. 5.6, tab. 5.8), gdzie znalazły 

się również wnioski z dodatkowej analizy związanej z możliwością lokalizacji w pobliżu 

infrastruktury obiektu. 

Rys. 5.25 Lokalizacja obszarów wynikowych analizy nr 1 (aspekt ekonomiczny). 

Lokalizacja nr 1 – aspekt ekonomiczny 

Teren wysunięty najdalej na zachód od Ojcowskiego Parku Narodowego, znajduje 

się w miejscowości Jerzmanowice. Największa różnica wzniesień wynosi 40 m, 

najdłuższy stok mierzy ok. 350 m. Spadki niewielkie w granicach 10 – 11 stopni, ostatnie 

100 m stoku charakteryzuje niewielki wzrost nachylenia do 14 stopni. Bliska odległość 

od drogi dojazdowej(ok. 100 m), długość zalegania pokrywy śnieżnej to od 94 do 98 dni. 

83

Czas dojazdu z centrum Krakowa to około pół godziny. Większa część obszaru zawiera 

się w glebach kompleksu 3 pszennego wadliwego, pozostała mniejsza część to kompleks 

2 pszenny dobry. 


Lokalizacja w wsi Wierzchowice, bliskie południowe sąsiedztwo z parkiem 

narodowym. Spadki wahają się między 12 a 18 stopniami. Różnica wzniesień wynosi 45 

stopni, najdłuższa możliwa trasa zjazdowa to około 300 m. Bardzo bliska odległość od 

drogi lokalnej, do drogi zbiorczej ok. 600 m. Zaleganie pokrywy śnieżnej to ok. 90 dni. 

Czas dojazdu – 35 minut. Cała powierzchnia znajduje na glebach kompleksu 3 oraz 14 są 

to gleby orne przeznaczone pod użytki zielone. 


Obszar w granicach wsi Iwanowice, wysunięty na wschód od parku narodowego. 

Około 70 % powierzchni terenu to gleby kompleksu 3 pszennego wadliwego, pozostała 

część - gleby kompleksu 10 orne przeznaczone pod użytki zielone. Długość zalegania 

pokrywy śnieżnej wynosi około 81 - 84 dni, stoki krótkie (maksymalna długość ok. 200 

m), spadki 11 – 16 stopni, maksymalna różnica wzniesień 35 m. Bliskość zarówno do 

dróg lokalnych jak i zbiorczych, 1,5 km do drogi głównej, czas dojazdu około pół 

godziny. 


Największy obszar, jego powierzchnia to aż 28 ha. Spadki są tutaj bardzo małe 

1 - 5 stopni, a więc teren całkowicie nieprzydatny pod tego rodzaju inwestycję. Jego duża 

przydatność (z analizy MCE) o wartości 170 wynika z dużych wag przypisanych dwóm 

najistotniejszym czynnikom z punktu opłacalności inwestycji: spadkom i czasowi 

zalegania pokrywy śnieżnej. Jest to obszar wysunięty daleko na północ, gdzie pokrywa 

śnieżna zalega nawet przez 95 dni. Duże znaczenie w przypisaniu wysokiej przydatności 

w analizie miała również wysoka waga czynnika przydatności rolniczej gleb, rozważany 

teren w 100 % zajmuje kompleksy o niskiej użyteczności rolniczej, stąd ich duża 

przydatność inwestycyjna (żytni słaby oraz żytni bardzo słaby). 

84


Kolejny teren wysunięty na północ, charakteryzuje się niewielkimi spadkami 3 do 

11 stopni, jego wysoka przydatność spowodowana jest podobnie jak w przypadku 

poprzednio opisywanego terenu długością zaleganiem pokrywy śnieżnej (95 dni). Stok 

o nachyleniu 9 do 11 stopni to 200 m potencjalnej trasy zjazdowej przy różnicy wzniesień 

około 20 m. Znajduje się blisko drogi zbiorczej, czas dojazdu z centrum Krakowa 

zajmuje godzinę. 

Lokalizacja nr 6 i nr 7 – aspekt ekonomiczny 

Obszary nr 6 i nr 7 sąsiadują ze sobą, są najbardziej wysuniętymi na północ. 

Długość zalegania pokrywy śnieżnej to nawet 98 dni. Oba charakteryzują się podobnymi 

rozmieszczeniami spadków 6 do 12 stopni, fragmenty na wyższej wysokości mają 

mniejsze spadki, im niżej nachylenie rośnie. Są to duże stoki 9 i 10,5 ha. Trasa zjazdowa 

mogłaby mierzyć 250 m ze spadkami 11-12 stopni przy różnicy wzniesień 35 m 

w przypadku obszaru nr 7, nr 6 to stok o długości 300 m ze spadkami 9-11 stopni, różnica 

wzniesień 40 m. Najbliższa droga dojazdowa jest oddalona o około kilometr. Czas 

dojazdu 1h 15 min. Oba tereny zalegają na glebach kompleksów 3, 4 i 6 o dużej 

przydatności inwestycyjnej. 

Spośród powyższych wyników najatrakcyjniejszym okazała się lokalizacja nr 2. 

Odznacza się najróżnorodniejszymi i największymi spadkami (12-18 stopni). Na tle 

innych charakteryzuje się dużą różnicą wzniesień (45 m) i długim stokiem (300 m). 

Kolejną atrakcyjną jest lokalizacja nr 1 - posiada mniejsze spadki (10-14), nieco mniejszą 

różnicę wzniesień (40 m), jest jednak dłuższym stokiem od poprzedniego o 50 m. 

85

5.4.3. Analiza nr 2 – aspekt atrakcyjności turystycznej 

Analiza nr 2 (rys. 5.26) wykazała najwyższą przydatność 234 w skali od 0 do 

255. Z tych samych względów, co w analizie nr 1 wyselekcjonowano jednak obszary 

o mniejszej przydatności równej bądź wyższej od 170 i o minimalnej powierzchni 

6 ha. Zastosowano również funkcję PERIM, w celu eliminacji stoków nieregularnych, 

szerokich ale krótkich. 

Rys. 5.26 Wynik analizy MCE, mapa przydatności – aspekt turystyczny. 

Analiza ta, przypisująca większą wagę czynnikom mającym wpływ na walory 

turystyczne, powieliła generalnie selekcję i wskazanie obszarów, jakie wystąpiło 

w analizie nr 1. Istotną zmianą są dwa dodatkowe tereny położone bliżej Krakowa. 

Rys. 5.27, przedstawia rozmieszczenie wyników, podobnie jak w poprzedniej 

analizie, dla łatwiejszej orientacji na mapie jako punkt odniesienia przedstawiono 

lokalizację Ojcowskiego Parku Narodowego. Poniżej podano charakterystykę nowych 

terenów. 

86

Rys. 5.27 Lokalizacja obszarów wynikowych analizy nr 2 (aspekt atrakcyjności 

turystycznej). 

Lokalizacja nr 1 – aspekt atrakcyjności turystycznej 

Obszar znajduje się we wsi Kozierów w gminie Michałowice. Jest szerokim 

stokiem o powierzchni 12,6 ha, spadkach 9 do 15 stopni. Przykładowa trasa zjazdowa to 

trasa o spadkach 10 przez 12 do 15 stopni o długości 300 m przy różnicy wzniesień 40 m. 

Pokrywa śnieżna zalega tu ok. 85 dni a gleby są kompleksów 2 i 3. Droga lokalna 

znajduje się kilka metrów od stóp zbocza, czas dojazdu z centrum Krakowa 20 minut. 

W analizie nr 1 teren nie został wybrany z uwagi na wyższą wagę czynnika 

zalegania pokrywy śnieżnej względem analizy nr 2 (różnica wag to prawie 22%). 

Lokalizacja ta charakteryzuje się krótko zalegającą pokrywą w porównaniu z wynikami 

poprzedniej analizy (w której prawie wszystkie wyniki cechują się ponad 90 dniowym 

zaleganiem). 

87


Drugi obszar znajduje się we wsi Masłomiąca, w tej samej gminie. Jest to stok 

szeroki, ale krótki (ok. 150 m) o powierzchni 10 ha i spadkach 10-14 stopni. Droga 

lokalna znajduje się w odległości 500 m, czas dojazdu – 20 minut. Śnieg zalega tu 82 dni, 

wyznaczony obszar obejmuje gleby kompleksu 3. 

W analizie nr 1 teren nie został wybrany z uwagi na sporą różnicę wag czynnika 

długości zalegania pokrywy śnieżnej w porównaniu do analizy nr 2. Sytuacja podobna do 

opisanej w lokalizacji nr 1. 

Spośród opisanych wyników analizy aspektu turystycznego lepszą jest lokalizacja 

nr 1 gdyż charakteryzuje się znacznie dłuższym stokiem (długości 350 m podczas gdy 

drugi stok to jedynie 150 m). 

5.4.4. Napotkane nieprawidłowości, próby ich uniknięcia 

Przy okazji weryfikacji obszaru nr 2 analizy nr 2 (aspekt turystyczny) (rys. 5.28, 

c) na mapie topograficznej zauważono sąsiedztwo obszaru o atrakcyjniejszym nachyleniu 

i dłuższym stoku (rys. 5.28, b). Analiza MCE przypisała temu terenowi przydatność 

o wartości 200, jest więc interesującym z punktu widzenia inwestora. Jego kształt jest 

jednak bardzo nieregularny. Pojawiły się wątpliwości o nie do końca słusznym 

zastosowaniu funkcji PERIM gdyż ta przypisując mu wartość 0.090 wyeliminowała go 

uznając za stok nieprzydatny. Podobnie wykluczono wiele innych terenów, których 

eliminacja z kolei okazała się jednak słuszna, jak choćby przedstawiony na rysunku 

oznaczony literką „a” którego wartość PERIM wynosi 0.097. Jest to stok bardzo szeroki 

i krótki. Z kolei obszar „b” jest stokiem o długości 400 m, różnicy wzniesień 45 m 

i spadkach od 10 do 18 stopni. Pominięcie tego wyniku to utrata interesującego obszaru 

spełniającego wszelkie wymagania morfologiczne i lokalizacyjne. 

88

a. 

b. 

c. 

Rys. 5.28 Lokalizacja stoków analizy aspektu atrakcyjności turystycznej – efekty zastosowania 

funkcji PERIM. 

Aby uniknąć podobnych nieprawidłowości podjęto próbę zastosowania filtru 

modalnego. Jego działanie polega na obliczeniu w obszarze maski filtru, wartości 

modalnej – wartości najbardziej prawdopodobnej w otoczeniu piksela bieżącego. Efektem 

zastosowania filtru oraz funkcji MAX (w celu połączenia obrazu po filtracji i obrazu 

wejściowego) było połączenie dwóch blisko siebie leżących obszarów, bądź 

uregulowanie ich kształtów. Jednak częstym niepożądanym efektem było łączenie 

krótkich, szerokich stoków o przeciwnych ekspozycjach (przykład – rys. 5.29). 

Zastosowanie filtru nie przyniosło oczekiwanych rezultatów, dlatego z niego 

zrezygnowano. 

89

a. 

c. 

b. 

Rys. 5.29 Przykład niepożądanego efektu filtracji modalnej. a) obraz przed filtracją; b) obraz po 

filtracji; c) obraz po filtracji na podkładzie mapy topograficznej. 

Powyższe dwa przykłady przedstawiają problem braku uwzględnienia czynnika 

długości stoków. Niestety program IDRISI wykorzystywany do przeprowadzania analiz 

nie dysponuje funkcją umożliwiającą ich obliczanie. Konieczne byłoby zastosowanie 

innych narzędzi, jak program GRASS, jednak przekroczyło to zakres niniejszej pracy. 

Spośród sposobów rozwiązania problemu długości stoków najmniej zawodnym 

okazało się zastosowanie funkcji PERIM. Należy jednak traktować jej działanie jako 

wymagające kontroli ze strony użytkownika. Zawężona liczba wyników przedstawionych 

w pracy dla analiz obu aspektów jest rezultatem zastosowania właśnie tej funkcji. 

5.5. Analiza nr 3 – tereny infrastruktury turystycznej towarzyszącej 

stokowi narciarskiemu. 

Wykonanie dodatkowej analizy MCE nr 3 ma na celu znalezienie terenów 

odpowiednich na zagospodarowanie pod wypożyczalnie sprzętu narciarskiego, hotelu, 

restauracji i parkingu. Uwzględnia ona jedynie kilka istotnych kryteriów (ze zmianami 

ich wag w stosunku do poprzednich analiz a w niektórych przypadkach, jak spadków, 

również zmiany samej waloryzacji terenu) oraz wszystkie ograniczenia zastosowane 

w poprzednich analizach. 

90

Kryteria 

Mapy spadków, odległości od dróg klas G, Z, L oraz przydatności rolniczej gleb 

zostały przygotowane w taki sam sposób jak do poprzednich analiz MCE. Zmiany 

nastąpiły w sposobie standaryzacji w przypadku czynników: spadki oraz odległość od 

dróg klas G, Z, L. 

Mapa spadków 

Współczynnik opłacalności zostały przyporządkowany malejąco w stosunku do 

rosnącej wartości spadków. Użyto modułu FUZZY, obraz przeskalowano funkcją 

sigmoidalną monotonicznie malejącą o punktach przegięcia a = 6, b = 20 (zał. 8 a), 

oznacza to, że spadki poniżej 6 stopni mają najwyższy współczynnik przydatności 255. 

Standaryzacja tej analizy przypisuje najwyższą przydatność terenom płaskim, 

w poprzednich rzecz działa się przeciwnie. Przydatność wzrastała wraz z rosnącą 

wartością spadków. 

Mapa odległości od dróg klas G, Z, L 

Czynnik drogi G, Z, L standaryzowano funkcją sigmoidalną monotonicznie 

malejącą (Sigmoidal Monotonically Decreasing) o punktach przegięcia c=1, d=1000 (zał. 

8 b). Przydatność terenu maleje wraz z odległością do 1000 m, po przekroczeniu tej 

odległości przyjmuje wartość 0. 

W przypadku poprzednich analiz czynnik ten zestandaryzowano przypisując 

przydatność 0 terenom do 30 m, od 100 m do 1 km teren cechował się najwyższą 

przydatnością, malała do osiągnięcia odległości 1.5 km. 

Mapa przydatności rolniczej gleb 

analizach. 

Wartości przydatności kompleksów gleb pozostały takie same jak w poprzednich 

Z powodu małej ilości czynników nie zastosowano metody AHP do 

wygenerowania wag. Przypisano je na podstawie własnej wiedzy i doświadczeń. 

Najwyższą wagę nadano odległościom od dróg klas G, Z, L 0.4, pozostałym czynnikom 

po 0.3. Analiza wykazała wysoką przydatność dużej ilości obszarów. Istotnym było 

jednak znalezienie obszarów o dużej przydatności i o odpowiednio dużej powierzchni, 

a przy tym leżących w bliskim sąsiedztwie wybranych wcześniej stoków. Jako 

91

wystarczającą powierzchnię pod zabudowę tego typu obiektów uznano 0.8 ha. Z wyniku 

analizy wyselekcjonowano obszary o przydatności 170 lub wyższej. 

5.6. Kompleksowa waloryzacja wyselekcjonowanych obszarów 

W niniejszym rozdziale przedstawiono efekt poszukiwań najlepszej lokalizacji 

stoku oraz towarzyszącej mu infrastruktury. Każdy z dziewięciu wyników (siedem 

uzyskanych przy analizie aspektu ekonomicznego oraz dodatkowe dwa przy analizie 

aspektu turystycznego) przedstawiono na podkładzie mapy topograficznej w układzie 

1992 i 1965 w skali 1:10 000. Oprócz obszarów przydatnych jako stoki narciarskie 

i wyciągi, zaprezentowano powiązane z nimi obszary przeznaczone na niezbędną 

infrastrukturę dla tego typu przedsięwzięć (odpowiadające wymogom analizy nr 3) 


Rys. 5.30 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 1 – aspekt ekonomiczny. 

92

Przedstawiony stok jest stokiem długim o spadkach 10-14 stopni (dokładniejszy 

opis stoku w rozdziale 5.4.2). Ponadto przylega do niego obszar odpowiedni pod 

zabudowę towarzyszącą (o powierzchni 0.8 ha) w bliskiej odległości od drogi dojazdowej 

co stanowi dodatkowy atut tej lokalizacji. 



Jest to stok bardzo atrakcyjny pod względem nachylenia oraz różnicy wzniesień. 

Jego długość to 300 m, zlokalizowany jest bardzo blisko drogi dojazdowej (dokładniejszy 

opis w rozdziale 5.4.2). Do wyznaczonego stoku bezpośrednio przylega również teren 

odpowiedni pod infrastrukturę, wątpliwym pozostaje jednak jego lokalizacja na szczycie 

stoku. 

93



Stok tej lokalizacji mierzy jedynie 200 m długości. Posiada natomiast inne walory 

jak np. spore spadki (nawet 16 stopni) czy bezpośrednio przylegające tereny odpowiednie 

pod zabudowę typu parkig, restauracja. Warto zwrócić uwagę, że spośród wyników 

analizy aspektu ekonomicznego charakteryzuje się najkrócej zalegającą pokrywą śnieżną. 

94



Przedstawiony teren jest terenem całkowicie nieprzydatnym ze względu na bardzo 

małe nachylenie (1-5 stopni). Charakteryzuje się natomiast długo zalegającą pokrywą 

śnieżną (do 95 dni), jest to czynnik o bardzo dużej wadze. Pojawienie się obszaru 

niemalże płaskiego jest wynikiem przypisania prawie tak samo dużej wagi zarówno 

czynnikowi długości zalegania pokrywy śnieżnej jak i wysokim spadkom. Uznanie 

przydatności analizy MCE na poziomie 170 za wystarczającą nie eliminuje tego typu 

problematycznych wyników. 

Z uwagi na nieprzydatność terenu jako stok, na rysunku nie przedstawiono 

wyników analizy wyznaczającej tereny pod zabudowę pod pozostałą infrastrukturę 

turystyczną. 

95



Obszar charakteryzuje się krótkim stokiem o niewielkich spadkach od 3 do 11 

stopni. Jego zaletą jest jedynie długo zalegająca pokrywa śnieżna oraz sąsiedztwo 

obszarów pod zabudowę towarzyszącą blisko drogi dojazdowej. 

96

Lokalizacja nr 6 i nr 7 – aspekt ekonomiczny 

Rys. 5.35 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 6 i nr 7 – aspekt ekonomiczny. 

Tereny nr 6 i nr 7 przedstawiono na jednym rysunku dlatego, iż sąsiadują ze sobą, 

poza tym cechują się bardzo podobnymi parametrami. Podobnie jak na obszarach 

lokalizacji nr 4 i nr 5 śnieg zalega bardzo długo, na obydwu nawet 97 dni. Występują na 

nich spadki o małych wartościach głównie w przedziale 5-8 stopni (lokalnie 12 stopni), 

a czas dojazdu jest jednym z najdłuższych i wynosi 75 minut. 

Obszary pozostałej infrastruktury turystycznej w sporej części pokrywają się ze 

stokami. Warto zauważyć, że dokładnie te części stoków które nie pokrywają się 

z wynikami analizy dla infrastruktury są najbardziej interesujące pod względem spadków. 

Analiza nr 3 zadziałała w tym wypadku jako dodatkowy czynnik selekcjonujący obszary 

pod kątem atrakcyjności dla stoków. 

97


Rys. 5.36 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 1 – aspekt atrakcyjności turystycznej. 

Pierwszy z wyników analizy aspektu turystycznego to stok o spadkach nawet do 

15 stopni. Jest to atrakcyjny teren dodatkowo ze względu na sporą różnicę wysokości (40 

m) oraz długość stoku 300 m (dokładniejszy opis stoku w rozdziale 5.4.3). Posiada 

również atrakcyjne, przyległe tereny pod zabudowę typu parking, restaurację w bliskiej 

odległości od dróg dojazdowych. Warto zauważyć, że obszar ten znajduje się bardzo 

blisko Krakowa, czas dojazdu zajmuje jedynie 20 minut. 

98


Rys. 5.37 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 2 – aspekt atrakcyjności turystycznej. 

Przedstawiony stok charakteryzuje się spadkami w przedziale 10 – 14 stopni. 

Zlokalizowany jest blisko Krakowa, dodatkową zaletą jest bliskie sąsiedztwo terenów 

pod pozostałą zabudowę turystyczną. Zdecydowanie najgorszym parametrem, 

decydującym o nieatrakcyjności tej lokalizacji jest bardzo krótki stok mierzący zaledwie 

150 m. 

Tak krótki stok nie został wyeliminowany na etapie analizy MCE (w której 

przewidziano występowanie podobnych stoków wzdłuż rzek, dlatego czynnikowi 

odległości od wód przypisano dużą wagę), gdyż stok ten nie znajduje się w bliskiej 

odległości od rzeki. Nie wyeliminowano go również poprzez zastosowanie funkcji 

PERIM, gdyż posiadał zbyt duży współczynnik. Przyczyną pojawienia się takiego stoku 

wśród wyników jest brak modułu w programie IDRISI wyliczającego długość stoków. 

Ostatnim sposobem na eliminację tego typu niechcianych wyników jest weryfikacja na 

mapie topograficznej i odrzucenie ich przez analityka. 

99

Zbiorcza informacja na temat podstawowych parametrów wyszukanych 

lokalizacji stoku obu aspektów zestawiono w tabeli 5.8. 

Tab. 5.8 Podstawowe parametry wybranych stoków. 

Lokalizacja 

Nachylenie 

[°] 

Różnica 

wzniesień 

[m] 

Długość 

stoku [m] 

Długość 

zalegania 

pokrywy 

śnieżnej 

[dni] 

Powierzchnia 

[ha] 

Czas 

dojazdu 

[min] 

Analiza nr 1 – aspekt ekonomiczny 

lok. nr 1 10-14 40 350 94-98 7.5 30 

lok. nr 2 12-18 45 300 90 6.5 35 

lok. nr 3 11-16 35 200 81-84 6.5 30 

lok. nr 4 1-5 10 600 95 28 70 

lok. nr 5 3-11 20 200 95 8 60 

lok. nr 6 6-12 65 500 91-97 9 75 

lok. nr 7 6-12 45 400 94-98 10.5 75 

Analiza nr 2 – aspekt turystyczny 

lok. nr 1 9-15 40 300 85 12.6 20 

lok. nr 2 10-14 30 150 82 10 20 

Spośród wyżej zaproponowanych lokalizacji za najlepszą uznano lokalizację nr 1 

aspektu ekonomicznego. Za tym wyborem przemawiają dobre parametry stoku, 

dodatkowo u jego podstawy w bardzo dobrej lokalizacji tj. blisko drogi dojazdowej, 

znajduje się teren pod pozostałą infrastrukturę turystyczną. Atutem tego obszaru jest 

także bardzo długo zalegająca pokrywa śnieżna. 

Lepszym stokiem pod względem parametrów jest stok lokalizacji nr 2 aspektu 

ekonomicznego. Bezpośrednio do niego przylega również teren pod pozostałą 

infrastrukturę, wątpliwym jest jednak jego położenie względem stoku, gdyż znajduje się 

na jego szczycie a nie jak w przypadku lokalizacji nr 1 u stóp zbocza. 

Interesującym wynikiem jest również lokalizacja nr 1 aspektu turystycznego. Stok 

posiada dobrą możliwość lokalizacji infrastruktury towarzyszącej (w pobliżu drogi 

dojazdowej oraz u dołu stoku). Wynik ten nieco gorzej wypada względem poprzednich 

100

pod względem długości zalegania pokrywy śnieżnej, najlepiej natomiast wypada, co do 

czasu dojazdu z Krakowa (zajmuje jedynie 20 minut). 

Zdecydowanym faworytem pozostaje więc lokalizacja nr 1 aspektu 

ekonomicznego, gdyż zapewnia możliwość lokalizacji obu niezbędnych elementów (tj. 

stoku oraz infrastruktury towarzyszącej), wspólnie stanowiących w pełni kompleksowy 

obiekt narciarski. Przy tym, jest kompromisem pomiędzy nieco mniej stromym stokiem, 

ale dłuższym i dłużej utrzymującym pokrywę śnieżną. 

Powyższe porównania najciekawszych terenów utwierdzają w przekonaniu, że 

pomimo nieuwzględnienia istotnego kryterium, jakim jest długość stoków, 

przeprowadzone analizy doprowadziły do znalezienia wartych zainteresowania 

lokalizacji. 

101

6. Podsumowanie i wnioski 

Po przeglądzie dostępnych informacji przestrzennych, do analizy wykorzystano dane 

charakteryzujące analizowany teren pod kątem przydatności rolniczej gleb, pokrycia 

użytkowego (zabudowa, drogi), pokrycia różnymi formami ochrony przyrody, rozmieszczenia 

obiektów kulturowych, pokrycia siecią rzeczną, wysokości topograficznej (NMT). Na 

podstawie mapy NMT oraz dysponując odpowiednimi narzędziami programu IDRISI 

uzyskano dodatkowe informacje o terenie: jego nachylenia, ekspozycja stoków oraz długość 

zalegania pokrywy śnieżnej. 

Przydatnymi danymi, których zabrakło, mogłyby okazać się dane z mapy temperatur. 

Uzupełniłyby one analizę o informacje na temat najzimniejszych obszarów, na których śnieg 

zalegałby najdłużej. Istotną informację stanowić by mogła również mapa potencjalnych 

użytkowników obiektu (rozmieszczenie ludności lub – jeszcze lepiej – rozmieszczenie 

ludności aktywnie uprawiających sporty zimowe). Z braku takich danych przyjęto jako 

jedynych odbiorców mieszkańców Krakowa. 

Od strony narzędziowej brakowało możliwości obliczenia długości stoków, 

z problemem tym próbowano radzić sobie na kilka sposobów m.in. zastosowano funkcję 

PERIM. Funkcja ta przypisując wartości obiektom na podstawie obliczeń ich obwodów, 

umożliwia porównanie ich między sobą pod względem regularności kształtów. To działanie 

w zamierzeniu miało doprowadzić do wyeliminowania stoków szerokich, lecz krótkich 

(których w analizowanym terenie występuje dużo). Zastosowanie tego sposobu w dużym 

stopniu poradziło sobie z problemem. Metoda ta nie jest jednak w pełni niezawodna. 

Potwierdziła to weryfikacja wyników, gdy napotkano na atrakcyjny obszar wyeliminowany 

przez jego zastosowanie. Zastosowanie funkcji PERIM to dobry kierunek w stronę 

automatyzacji selekcji, wymaga jednak dopracowania. 

Innym zastosowanym sposobem na wykluczenie nieprzydatnych stoków było 

zwiększenie (na etapie przygotowywania map czynników) buforu terenów nieprzydatnych 

w odległości od rzek, gdyż spora część tego typu terenów znajduje się wzdłuż nich. Pozostałe 

krótkie stoki eliminowano w trakcie weryfikacji na mapie topograficznej. 

102

Pomimo zestawienia wielu danych o terenie w kryteria warunkujące lokalizację stoku, 

to wśród wyników analizy MCE znalazło się kilka terenów, które są całkowicie nieprzydatne 

dla rozpatrywanego rodzaju inwestycji. Są to tereny o bardzo małych spadkach. Ich 

pojawienie się wśród wyników należy tłumaczyć tym iż przyznano porównywalne, duże wagi 

dwóm kryteriom: długości zalegania pokrywy śnieżnej oraz nachyleniu terenu (są to kryteria 

warunkujące opłacalność inwestycji). Oznacza to, że teren o niekoniecznie dużym spadku, ale 

z długo zalegającą pokrywą śnieżną stanowi ten sam stopień użyteczności, w tym przypadku 

na poziomie przydatności 170 analiz aspektu ekonomicznego i turystycznego. Teoretycznie 

problem takich wyników można rozwiązać dodając jako ograniczenie tereny o niższych 

spadkach niż 10 stopni. Metoda taka wyklucza jednak również takie stoki, w których 

miejscowo pojawia się mniejszy spadek rozbijający ciągłość powierzchni. Taki teren na 

dalszym etapie selekcji mógłby zostać wyeliminowany z powodu nieregularnych kształtów 

lub zbyt małego pola powierzchni. 

Lepszym podejściem wydaje się zastosowanie mniej restrykcyjnych warunków. 

Analiza wyłania wówczas większą ilość wyników, wśród których najwłaściwszą selekcję 

zapewni weryfikacja analityka. Ten oceni, w jakim stopniu każdy wynik spełnia wymagania 

poszczególnych kryteriów. Należy podkreślić, że takie działanie ma sens jedynie, gdy ilość 

wyników nie jest nadmiernie duża, czyli w przypadku niewielkiego terenu, jak ten 

analizowany w niniejszej pracy. W przypadku większych obszarów należy postawić na 

bardziej rygorystyczne warunki i w ten sposób ograniczyć liczbę wyników. 

Wyniki przeprowadzonych dwóch analiz (pierwsza – aspekt ekonomiczny, druga – 

uwarunkowania turystyczne) nie różnią się od siebie w znaczący sposób. W obu 

uwzględniono wszystkie opracowane czynniki, zmieniano jedynie ich wagi. Analizowany 

obszar analiz jest zbyt mały by zauważyć znaczące różnice. Dodatkowo charakter inwestycji 

z góry przesądza o dużych wagach czynników morfologicznych, toteż spora część terenu 

zostaje odrzucona z powodu małych nachyleń w każdym z rozpatrywanych wariantów analizy 

MCA. Najwięcej atrakcyjnych spadków znajduje się w obrębie Ojcowskiego Parku 

Narodowego i jego otulinie, które zostały wyłączone z możliwości inwestowania (w ich 

obszarze znajduje się aż 50 % stoków o nachyleniu powyżej 10 stopni dla przyjętego obszaru 

badań). Na pozostałe nieliczne stoki w mniejszym stopniu oddziaływała reszta czynników, 

stąd kilka pokrywających się wyników. 

103

Przeprowadzona została również trzecia analiza MCE, której celem było znalezienie 

terenów będących odpowiednimi pod zabudowę typu parking, hotel, restauracja, czy 

wypożyczalnia sprzętu narciarskiego. Było to dodatkowe kryterium dla lokalizacji ośrodka 

narciarskiego. Ważnym i istotnie różnym od poprzednich analiz czynnikiem było 

preferowanie niewielkiego spadku, którego to występowanie stwarza dogodniejsze warunki 

budowy. Brak takich obszarów w pobliżu wybranych stoków nie jest jednak warunkiem 

eliminującym, gdyż nawet na terenach o dużym spadku można otrzymać pozwolenie na 

budowę obiektów gastronomicznych itp. 

Podsumowując system GIS to możliwość analizowania pod kątem określonych 

inwestycji dużych obszarów, możliwość uwzględnienia wielu czynników mogących 

w mniejszym bądź większym stopniu wpływać na ich lokalizację. Pomimo zastosowania 

zaawansowanych technik systemu GIS ważnym okazuje się również weryfikacja 

otrzymanego wyniku przez analityka, odniesienie go do rzeczywistości. 

System GIS może więc stanowić doskonałe narzędzie selekcji informacji na etapie 

wstępnym, natomiast ostateczne decyzje lokalizacyjne wymagają wnikliwej analizy wielu 

aspektów trudnych na dzień dzisiejszy do pełnego uwzględnienia metodami automatycznymi. 

104

7. Literatura 

Bibliografia 

 

 

 

 

 

Bielecka E., 2006 „Systemy informacji geograficznej. Teoria i zastosowanie”; 

Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych 

Bohatkiewicz J., 2008 „Podręcznik dobrych praktyk wykonywania opracowań 

środowiskowych dla dróg krajowych” wersja 1.1; 

http://edroga.pl/images/stories/os_procedury/podrecznik_dobrych_praktyk/podrec 

znik_dobrych_praktyk.pdf dnia 28.06.2011. 

Brożek M., 2011 „Krajowy System Informacji Geograficznej”, materiały dla 

studentów; http://matrix.ar.krakow.pl/~mbrozek/materialy/sip/KSIG.pdf 

Dygaszewski J., 2006 „GEOPRTAL.GOV.PL jako system udostępniania danych 

z Państwowego Zasobu Geodezyjnego i Kartograficznego”; 

http://www.e-administracja.org.pl/dwumiesiecznik/artykul.phpart=36 

Eastman J. R., 2006 „IDRISI Andes Guide to GIS and Image Processing” Clark 

Labs Clark University, USA 

Gaździcki J., 2009 „INSPIRE – od idei do realizacji” 

http://poklinspire.gugik.gov.pl/files/prezentacje/02_gazdzickij_pokl_inspire_17gr 

ud2009.pdf 

 

 

 

Gotlib D., Iwaniak A., Olszewski R., 2007 „GIS Obszary zastosowań” 

Wydawnictw Naukowe PWN, Warszawa 

Hejmanowska B., 2004 „Ryzyko procesów decyzyjnych w aspekcie dokładności 

baz danych GIS” Akademia Górniczo – Hutnicza im. Stanisława Staszica, 

Kraków 

Hejmanowska B., 2005 „Wpływ jakości danych na ryzyko procesów decyzyjnych 

wspieranych analizami GIS” Rozprawy, monografie 141, AGH Uczelniane 

Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, Kraków 

105

Jarząbek J., 2011 „Infrastruktura informacji przestrzennej w zadaniach 

samorządów”, prezentacja z konferencji "Zainspiruj się! Infrastruktura informacji 

przestrzennej w jednostkach samorządowych", Warszawa 

http://www.akademiainspire.pl/konferencja-2011/prezentacje-z-konferencji/1- 

sesja/113-infrastruktura-informacji-przestrzennej-w-zadaniach-samorzdow 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kondracki J. A., 2000 „Geografia regionalna Polski” Wydawnictwo Naukowe 

PWN, Warszawa 

Kraszewski A., 2002 „Koncepcja systemu informacyjnego Inspekcji Ochrony 

Środowiska Ekoinfonet” Instytut Systemów Inżynierii Środowiska, Politechnika 

Warszawska; http://www.is.pw.edu.pl/plik/202/Ekoinfonet.pdf 

Kraszewski A., 2003 „System informacyjny Inspekcji Ochrony Środowiska - baza 

danych monitoringu powietrza JPOAT.” Konferencja Monitoring środowiska 

w samorządowych sieciach pomiarowych, Warszawa 

Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J, Rhind D.W., 2006 „GIS Teoria 

i praktyka” Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 

Nowosad M., 1992 „Uwagi do metody obliczania liczby dni z pokrywą śnieżną”; 

http://serwisy.umcs.lublin.pl/marek.nowosad/publications%20and%20other%20pa 

pers/1992%20Uwagi%20do%20metody%20obliczania%20liczby%20dni%20z%2 

0pokrywa%20sniezna.pdf 

Osada E., 2009 „Krajowy system informacji o terenie” Wydawnictwo Naukowe 

Dolnośląska Szkoła Wyższa, 

Preuss R., 2004a „Potrzeba budowy portalu obrazowego w Polsce” Archiwum 

Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji vol. 14, Warszawa; 

http://www.sgp.geodezja.org.pl/ptfit/wydawnictwa/bialobrzegi/Bialobrzegi2004/5 

6-preuss.doc 

Preuss R., 2004b „Zakres zastosowań cyfrowej ortofotomapy w Polsce” 

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji vol. 14, Warszawa; 

http://www.sgp.geodezja.org.pl/ptfit/wydawnictwa/bialobrzegi/Bialobrzegi2004/4 

9-preuss.doc 

106

Wężyk P., Mrugała M., Wńczyk R., Szwałko P., 2009 „Portal mapowy Zielony 

Kraków jako element realizacji INSPIRE” Polskie Towarzystwo Informacji 

Przestrzennej, Roczniki Geomatyki 2007, Tom VII, Zeszyt 6, Warszawa 

Netografia 

[1] http://www.akademiainspire.pl/dyrektywa-inspire/ustawa-o-iip - Ustawa 

o Infrastrukturze Informacji Przestrzennej 

[2] http://www.akademiainspire.pl/dyrektywa-inspire - Dyrektywa INSPIRE 

[3] http://www.akademiainspire.pl/najlepsze-gminy-akademii-inspire/zagorz - 

prezentacja studium przypadku „Wybór miejsca lokalizacji Biogazowni rolniczej 

w Gminie Zagórz” w ramach projektu „Geoinformacja w praktyce – Akademia 

INSPIRE”. 

[4] http://www.beskid.geo.uj.edu.pl/idrisi/ - Centrum IDRISI - Polska 

[5] http://www.bip.krakow.pl/sub_dok_id=15464&metka=1 - mapa podziału 

Krakowa na dzielnice 

[6] http://www.bip.mswia.gov.pl/download.phps=4&id=4514 - „Uzasadnienie 

projektu ustawy o infrastrukturze informacji przestrzennej” 

[7] http://www.biznes.gazetaprawna.pl/artykuly/325774,czy_na_obszarze_chronioneg 

o_krajobrazu_mozliwe_sa_komercyjne_inwestycje.html – Artykuł „Czy na 

obszarze chronionego krajobrazu możliwe są komercyjne inwestycje”, 

[8] http://www.codgik.gov.pl/baza-danych-ogolnogeograficznych.html - Baza 

Danych Ogólnogeograficznych 

[9] http://www.gddkia.gov.pl/userfiles/articles/p/posiedzenie-zespolu-ocenyprzeds_3124//documents/porwnanie-wariantw.pdf 

- informacje na temat metody 

porównania parami (AHP). 

[10] http://www.geoportal.gov.pl/index.phpoption=com_content&view=article&id= 

7&Itemid=20 – „Ramy prawne – Dyrektywa INSPIRE” 

[11] http://www.krakow.pios.gov.pl/publikacje/2010/ppms2010_2012.pdf - „Program 

państwowego monitoringu środowiska województwa małopolskiego na lata 2010- 

2012” 

107

[12] http://www.mapy.wrotamalopolski.pl/index.htm - informacje na temat portalu 

Wrota Małopolski 

[13] http://www.ski.podstolice.com.pl/pl/o_podstolice_ski,19,91 - strona ośrodka 

narciarskiego Podstolice-Ski 

[14] http://www.stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/PUBL_L_powierzchnia_ludnosc_teryt_ 

2011.pdf; Główny Urząd statystyczny „Powierzchnia i ludność w przekroju 

terytorialnym w 2011 r.”, Warszawa 

[15] http://www.tatrzanska.com/archiwum/kotelnica/spolka.html - strona ośrodka 

narciarskiego Kotelnica Białczańska; kryteria lokalizacji stacji narciarskiej 

[16] http://widoczek.nets.pl/bieszczady/mezoregion/mapy/duze/mezoregiony_kondra 

ckiego.png - Mapa mezoregionów fizycznogeograficznych Polski na tle 

szczegółowego podziału administracyjnego. 

[17] http://www.wrotamalopolski.pl/root_SIOW/Region/stan+srodowiska/warunki+k 

limatyczne.htm – Informacje na temat warunków klimatycznych województwa 

małopolskiego. 

[18] http://www.zcpwz.pl/projekt/2010/n1125.html - „Modernizacja i aktualizacja 

ewidencji gruntów i budynków - aspekty formalne”, Departament Informacji 

o Nieruchomościach Głównego Urzędu Geodezji i Kartografii. 

108

Spis tabel i rysunków 

Tabele 

Tab. 4.1 Wykaz użytych danych i ich źródeł do opracowania kryteriów. ......................... 45 

Tab. 5.1 Podział czynników ............................................................................................... 49 

Tab. 5.2 Podział barier ....................................................................................................... 50 

Tab. 5.3 Koszty jednostkowe elementów pokrycia terenu. ............................................... 51 

Tab. 5.4 Ekspozycje i współczynniki ich opłacalności. ..................................................... 59 

Tab. 5.5 Kompleksy przydatności rolniczej ...................................................................... 63 

Tab. 5.6 Minimalne odległości obiektów budowlanych od zewnętrznej krawędzi jezdni 

(Ustawa o drogach publicznych). ...................................................................................... 64 

Tab. 5.7 Wagi kryteriów generowane w oparciu o metodą porównywania parami (AHP). 

............................................................................................................................................ 80 

Tab. 5.8 Podstawowe parametry wybranych stoków....................................................... 100 

Rysunki 

Rys. 2.1 Schemat działania Dyrektywy (Jarząbek, 2011). ................................................ 10 

Rys. 2.2 Struktura koordynacyjna (http://www.akademiainspire.pl/[1])........................... 13 

Rys. 2.3 Struktura tworzenia geoinformacji (Jarząbek, 2011)........................................... 14 

Rys. 2.4 Składniki Krajowego Systemu Informacji Geograficznej (Brożek, 2011). ......... 16 

Rys. 2.5 Idea interoperacyjności pomiędzy różnymi danym prowadzonych na różnych 

poziomach (Osada, 2009). ................................................................................................. 16 

Rys. 2.6 Schemat działania Ekoinfonetu (Kraszewski, 2002). .......................................... 22 

Rys. 2.7 Podsystem zbierania danych, wprowadzenie danych do KRDIOŚ (Kraszewski, 

2002). ................................................................................................................................. 23 

Rys. 2.8 Ekoinfonet Osady – przykład geoportalu tematycznego zawierającego dane 

z jednego z podsystemów PMŚ (zakres udostępnianych danych). .................................... 24 

Rys. 2.9 Lokalizacja scenariuszy na tle obszarów chronionych 

(http://www.akademiainspire.pl/[3]).................................................................................. 27 

109

Rys. 2.10 Najkorzystniejsza lokalizacja biogazowni na tle katastru 

(http://www.akademiainspire.pl/[3]).................................................................................. 28 

Rys. 2.11 Najkorzystniejsza lokalizacja biogazowni na tle projektu Studium Zagrożenia 

Powodziowego (http://www.akademiainspire.pl/[3])........................................................ 28 

Rys. 3.1 Rodzaje funkcji sigmoidalnej (Eastman, 2006). .................................................. 32 

Rys. 3.2 Rodzaje funkcji „j-shaped” (Eastman, 2006). ..................................................... 32 

Rys. 3.3 Rodzaje funkcji liniowej (Eastman, 2006). ......................................................... 33 

Rys. 3.4 Funkcja zdefiniowana przez użytkownika (Eastman, 2006). .............................. 33 

Rys. 3.5 Kompromis w zależności od ryzyka (Hejmanowska, 2004). .............................. 34 

Rys. 3.6 Problem niedokładności w procesie podejmowania decyzji (Hejmanowska, 

2004). ................................................................................................................................. 35 

Rys. 3.7 Schemat hierarchiczny w metodzie Saaty’ego (https://www.gddkia.gov.pl/ [9]). 

............................................................................................................................................ 37 

Rys. 4.1 Podział administracyjny analizowanego terenu. .................................................. 42 

Rys. 4.2 Wielowarstwowa kompozycja map w programie GeoMedia. ............................. 48 

Rys. 5.1 Zastosowanie algorytmu COST. .......................................................................... 52 

Rys. 5.2 Mapa kosztów. ..................................................................................................... 53 

Rys. 5.3 Czas dojazdu [min].............................................................................................. 54 

Rys. 5.4 Czas dojazdu – przydatność................................................................................. 54 

Rys. 5.5 NMT po filtracji uśredniającej (obszar gm. Michałowice). ................................ 56 

Rys. 5.6 Formy wklęsłe (odcienie zieleni) i wypukłe (odcienie żółci i czerwieni) (obszar 

gm. Michałowice). ............................................................................................................. 56 

Rys. 5.7 Wysokości form wklęsłych (obszar gm. Michałowice). ..................................... 57 

Rys. 5.8 Wysokości form wypukłych (obszar gm. Michałowice). .................................... 57 

Rys. 5.9 Ilość dni ze stałą pokrywą śnieżną. ...................................................................... 58 

Rys. 5.10 Ilość dni ze stałą pokrywą śnieżną (obszar gm. Michałowice). ........................ 58 

Rys. 5.11 Zaleganie pokrywy śnieżnej – mapa przydatności. ........................................... 58 

Rys. 5.12 Mapa ekspozycji stoków względem stron świata. ............................................. 60 

Rys. 5.13 Filtracja mapy - etap tworzenia mapy kompleksów gleb GeoMedia Professional 

............................................................................................................................................ 62 

Rys. 5.14 Mapa przydatności rolniczej gleb. ..................................................................... 64 

Rys. 5.15 Sieć dróg, centrum Krakowa i obszar na północny zachód od Krakowa. ......... 65 

Rys. 5.16 Odległość od dróg A, S, GP............................................................................... 67 

110

Rys. 5.17 Odległość od dróg A, S, GP – przydatność. ...................................................... 67 

Rys. 5.18 Odległość od dróg G, Z, L – przydatność. ......................................................... 67 

Rys. 5.19 Mapa form ochrony przyrody. ........................................................................... 68 

Rys. 5.20 Rozmieszczenie zabudowy zwartej i luźnej. ..................................................... 71 

Rys. 5.21 Rozmieszczenie elementów mapy wód w południowo-wschodniej części 

analizowanego obszaru. ..................................................................................................... 72 

Rys. 5.22 Mapa ograniczeń. ............................................................................................... 76 

Rys. 5.23 Przykładowe wyniki: a) i b) analizy eksperymentalnej w której czynnikowi 

odległość od wód przypisano niską wagę; c) analizy aspektu turystycznego oraz d) 

aspektu ekonomicznego w których czynnikowi przypisano wysoką wagę. ...................... 79 

Rys. 5.24 Wynik analizy MCE, mapa przydatności – aspekt ekonomiczny. .................... 82 

Rys. 5.25 Lokalizacja obszarów wynikowych analizy nr 1 (aspekt ekonomiczny). ......... 83 

Rys. 5.26 Wynik analizy MCE, mapa przydatności – aspekt turystyczny. ....................... 86 

Rys. 5.27 Lokalizacja obszarów wynikowych analizy nr 2 (aspekt atrakcyjności 

turystycznej). ...................................................................................................................... 87 

Rys. 5.28 Lokalizacja stoków analizy aspektu atrakcyjności turystycznej – efekty 

zastosowania funkcji PERIM. ............................................................................................ 89 

Rys. 5.29 Przykład niepożądanego efektu filtracji modalnej. a) obraz przed filtracją; b) 

obraz po filtracji; c) obraz po filtracji na podkładzie mapy topograficznej. ...................... 90 

Rys. 5.30 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 1 – aspekt ekonomiczny. ................... 92 

Rys. 5.31 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 2 – aspekt ekonomiczny. .................... 93 




Rys. 5.35 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 6 i nr 7 – aspekt ekonomiczny. .......... 97 

Rys. 5.36 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 1 – aspekt atrakcyjności turystycznej. 98 

Rys. 5.37 Końcowy wynik analizy; lokalizacja nr 2 – aspekt atrakcyjności turystycznej. 99 

111

Załączniki 

Zał. 1 Rozmieszczenie wartości tarcia w obszarze gminy Michałowic. 

a. Mapa pokrycia. b. Drogi. c. Mapa barier (rzeki, kolej). 

Zał. 2 Import danych formatu SHAPE do formatu programu. 

112

Zał. 3 Mapy przydatności czynników. 

a. Ekspozycja. b. Spadki. 

c. Tereny podmokłe. d. Formy ochrony przyrody. 

e. Odległość od terenów chronionych. f. Odległość od pomników przyrody. 

113

g. Odległość od zabudowy zwartej h. Odległość od wód. 

i. Odległość od cmentarzy. j. Przydatność rolnicza gleb. 

114

Zał. 4 Mapy ograniczeń. 

a. Ograniczenie – sieć dróg. b. Ograniczenie – sieć kolei. 

c. ograniczenie – wody. d. Ograniczenie – park narodowy. 

e. Ograniczenie – otulina parku narodowego. f. Ograniczenie – rezerwaty przyrody. 

115

g. Ograniczenie – teren zalewowy. h. Ograniczenie – zabudowa. 

i. Ograniczenie – pomniki przyrody. j. Ograniczenie - strefy ujęć wody. 

Zał. 5 Porównywanie czynników parami (AHP) – aspekt ekonomiczny. 

pok_sn 

iez 

spadki_ 

st_trud 

g_z_l 

pok_sniez 1 

spadki_st_tru 

d 

1 1 

g_z_l 1/3 1/3 1 

a_s_gp 

przydat 

_rol_gle 

b 

ter_chro 

nione 

a_s_gp 1/9 1/9 1/9 1 

przydat_rol_g 

leb 

1/3 1/3 1/3 9 1 

ter_chronione 1/7 1/7 1/7 5 1/7 1 

ter_pod 

m 

ter_podm 1/7 1/6 1/6 3 1/5 3 1 

wody 1/5 1/6 1/5 7 1/2 3 5 1 

m_dojazdu 1/9 1/7 1/7 5 1/7 1/3 1/3 1/5 1 

wody 

m_doja 

zdu 

zab_zwar 1/9 1/9 1/9 1/2 1/9 1/5 1/3 1/7 1/3 1 

zab_zw 

ar 

cmentarz 1/9 1/9 1/7 1/3 1/7 1/3 1/5 1/5 1/3 1/3 1 

cmentar 

z 

ekspozycja 1/7 1/7 1/7 5 1/6 3 1 1/3 3 3 5 1 

ekspozy 

cja 

parki_nar 1/9 1/9 1/9 1 1/9 1/3 1/5 1/7 1/5 1/3 1/3 1/4 1 

pom_przyr 1/9 1/9 1/9 1 1/9 1/3 1/5 1/7 1/5 1/3 1/3 1/5 1 1 

parki_n 

ar 

pom_pr 

zyr 

116

Zał. 6 Porównywania czynników parami (AHP) – aspekt atrakcyjności turystycznej. 

pok_sni 

ez 

spadki_ 

st_trud 

g_z_l 

pok_sniez 1 

spadki_st_tru 

d 

3 1 

g_z_l 1 1/3 1 

a_s_gp 

przydat 

_rol_gle 

b 

ter_chro 

nione 

a_s_gp 1/6 1/5 1/5 1 

przydat_rol_g 

leb 

1/4 1/3 1/4 4 1 

ter_chronione 1/7 1/7 1/7 1/4 1/6 1 

ter_pod 

m 

ter_podm 1/7 1/7 1/7 1/6 1/6 2 1 

wody 1/3 1/5 1/3 2 1/3 4 6 1 

m_dojazdu 1/4 1/5 1/3 1 1/3 5 6 1/3 1 

wody 

m_dojaz 

du 

zab_zwar 1/7 1/7 1/3 1/4 1/5 3 4 1/3 1/3 1 

zab_zw 

ar 

cmentarz 1/6 1/6 1/3 1 1/3 4 4 1/3 1 3 1 

cmentar 

z 

ekspozycja 1/6 1/7 1/6 1/3 1/6 3 4 1/3 1/3 2 1/3 1 

ekspozy 

cja 

parki_nar 1/4 1/6 1/3 1 1/3 5 5 1/3 1 5 1 3 1 

pom_przyr 1/4 1/6 1/3 1 1/3 5 5 1/3 1 5 1 3 1/3 1 

parki_n 

ar 

pom_pr 

zyr 

Zał. 7 Uzasadnienie uznania 6 ha powierzchni stoku jako wystarczające. 

a. 

b. 

Krawędzie mierzonej powierzchni (a.) wyznaczono na podstawie rysunku stoków (b.) 

zamieszczonych na stronie ośrodka narciarskiego w Podstolicach. Jest to jedynie szacowana wielkość 

powierzchni (oficjalna strona obiektu nie podaje takiej informacji). Pomiaru dokonano na mapie 

topograficznej pochodzącej z geoportalu. 

117

Zał. 8 Mapy przydatności czynników dla analizy nr 3. 

a. Spadki 

b. Odległość od dróg kategorii G, Z, L. 

118

PRACA DYPLOMOWA - AGH

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?