Mgr. Renata Klufová, Ing. Michael Rost
Katedra aplikované matematiky a informatiky
Zemědělská fakulta Jihočeské Univerzity
Studentská 13
370 05 České Budějovice
E - mail: klufova@zf.jcu.cz , rost@zf.jcu.cz
The aim of this paper is to give short information about the utilization of GIS tools for the analysis of tourism and recreation in The Třeboňsko Protected Area and Biosphere Reserve. GIS served not only as an inventory tool but there were also used various analytical tools, which enable to make overlays of different data layers and to gain thus new information. A specific function of the nature recreational potential was created on the basis of natural characteristics. Socioeconomic characteristics describing tourism and recreational activities were used as partial variables created as a basis for a model of the socioeconomic potential. Models of both functions in the area were interpolated from the point pattern. This pattern included centroids of municipality's cadastres. Values of both functions were then used for the area regionalization from the point of its tourism and recreation use. The regionalization was done on the basis of fuzzy clustering.
Příspěvek si klade za cíl poskytnout stručnou informaci o využití nástrojů GIS pro analýzu využití CHKO a BR Třeboňsko cestovním ruchem a individuální rekreací. GIS zde nesloužil pouze jako inventarizační a vizualizační nástroj, nýbrž byly využity i různé analytické nástroje, umožňující např. provádět topologické překryvy různých datových vrstev a získávat tak nové informace. Na základě přírodních charakteristik sledované oblasti byla vytvořena funkce přírodního rekreačního potenciálu. Socioekonomické charakteristiky, popisující turistické a rekreační aktivity, posloužily jako parciální proměnné, které se staly základem modelu socioekonomického rekreačního potenciálu. Ze známých hodnot byly pak pomocí interpolačních technik vygenerovány modely chování obou těchto funkcí v území. Hodnoty funkcí přírodního i socioekonomického rekreačního potenciálu byly následně použity pro regionalizaci území z hlediska jeho využití cestovním ruchem a rekreací. Regionalizace byla provedena pomocí fuzzy shlukování.
Třeboňsko je již dlouhou dobu předmětem zájmu lidí a různých vědních oborů. Tato oblast byla často zmiňována a zpodobňována v různých literárních i výtvarných dílech, která mají společný jeden znak - upozorňují na harmonii přírody a působení člověka. V současné době profituje oblast ve stále větší míře z cestovního ruchu. Turistika a rekreace nejsou pro Třeboňsko ničím novým, nová je však intenzita, s jakou se rozvíjejí některé formy cestovního ruchu v posledním desetiletí, komercializace a diverzifikace turistických aktivit. Celá oblast Třeboňská má mimořádně vhodné podmínky pro regeneraci lidských sil. Cestovní ruch může být pro region velkým ekonomickým přínosem, ale ne sám o sobě a ne jakýkoliv. Proto je nutno lidskou aktivitu v území vhodným způsobem usměrňovat a plánovat. Dosud byl cestovní ruch v oblasti plánován především na základě praktických zkušeností a odhadů lidí, kteří jsou v turistických a rekreačních aktivitách zainteresováni. Počet prací, které detailněji a pomocí sofistikovaných metod hodnotí problematiku cestovního ruchu a rekreace v CHKO/BR je dosud malý, proto jsme se v rámci analýzy tohoto fenoménu pokusili využít nástrojů GIS v kombinaci s vícerozměrnými statistickými metodami. Jednou z částí analýzy cestovního ruchu a rekreace v oblasti se stal i pokus o vyjádření rekreačního potenciálu území pomocí modelových funkcí v prostředí GIS.
Geometricky je možno problematiku geografických dat modelovat pomocí množin uspořádaných trojic bodů 
považovaných za body v prostoru. Hodnoty dvou statisticky nezávislých proměnných 
jsou považovány za souřadnice průmětu bodu do půdorysny. Třetí hodnota je statisticky závislou proměnnou, která představuje orientovanou vzdálenost od této roviny. Dvojice nezávisle proměnných 
udávají polohu bodů na zemském povrchu v určitém souřadném systému při dané kartografické projekci.
Hodnota proměnné 
udává v případě digitálních modelů terénu nadmořskou výšku, v obecném pojetí může tato hodnota představovat libovolnou zkoumanou veličinu. V takovém případě modelujeme chování dané veličiny v území. Na území Třeboňska bylo sledováno chování uměle vytvořených funkcí přírodního (PRP) a socioekonomického (SRP) rekreačního potenciálu. Funkční hodnota přírodního rekreačního potenciálu v daném bodě určitým způsobem charakterizuje vhodnost daného území pro rozvoj rekreačních aktivit z hlediska přírodních podmínek, zatímco hodnoty socioekonomického rekreačního potenciálu charakterizují vhodnost území z hlediska předpokladů podmíněných lidskou činností.
Při tvorbě modelu chování daných funkcí byla použita množina bodů nepravidelně lokalizovaných v území, k nimž byly vztaženy funkční hodnoty obou rekreačních potenciálů. Prvky této množiny se staly centroidy polygonů, představujících katastrální území obcí Třeboňska, které byly získány pomocí rozšíření X_tools programu ArcView.
Při konstrukci funkce přírodního rekreačního potenciálu byla na základě korelační analýzy vytvořena podmnožina A původní množiny U potenciálních proměnných 
taková, že pro 
. Symbol 
označuje párový korelační koeficient daný předpisem
. (1)
S ohledem na různý význam jednotlivých ukazatelů bylo přistoupeno k určení relativní důležitosti jednotlivých proměnných z množiny A. K určení vah bylo využito normovaných vah "unitized weighted value" stanovených dle vztahu
. (2)
Jednotlivé váhy byly určeny na základě dotazníkového šetření určeného návštěvníkům oblasti, které sledovalo reálný stav využití území CHKO a BR Třeboňsko cestovním ruchem a rekreací. Toto šetření bylo uskutečněno jako součást grantu Jihočeské Univerzity č. 20/2001/H-ZF s názvem Analýza využití území Třeboňska cestovním ruchem. Jednou z otázek v rámci dotazníku byl důvod návštěvy oblasti. Relativní četnosti 
jednotlivých důvodů posloužily k určení vah 
proměnných 
. Tímto způsobem stanovené váhy lze považovat za dostatečně reprezentativní, vzhledem k tomu, že byly určeny z výběrového souboru čítajícího celkem 627 vyplněných dotazníků.
Z důvodů jednoduché interpretace jsme funkci přírodního rekreačního potenciálu modelovali jako lineární funkci více proměnných, kde koeficienty u jednotlivých proměnných jsou váhy 
.
Vzhledem k některým nevýhodám polynomických interpolačních technik bylo k vytvoření matematického modelu průběhu hodnot funkce přírodního rekreačního potenciálu využito interpolační metody IDW, tj. metody vážených inverzních vzdáleností. Jde o poměrně výpočetně rychlou metodu. Nevýhodou může být jistá tendence k tvorbě koncentrických izolinií kolem primárních, tj. předem známých hodnot. Metoda IDW využívá váženého lineárního průměru. Interpolovanou hodnotu z v bodě 
získáme z rovnice
, (3)
kde 
je interpolovaná hodnota, 
je předem známá hodnota v bodě 
, dále 
je vzdálenost mezi body 
a 
. Vahou používanou ve výpočtu je pak reciproká hodnota vzdálenosti měření od lokálního odhadu s mocninou h. Mocnina h se volí zpravidla 1, 2 či 3. V případě, že 
mluvíme o inverzní čtvercové vzdálenosti.
Funkční hodnoty přírodního rekreačního potenciálu byly prostorově vztaženy k souřadnicím bodů reprezentujících jednotlivé obce uvnitř studované oblasti. Uspořádané trojice 
spolu s trojicemi 
se staly základem pro vytvoření modelu chování funkce rekreačního potenciálu v daném území. Pro tvorbu daného povrchu byla využita nadstavba Spatial Analyst programu ArcView GIS, která umožňuje práci s geografickými daty v rastrové podobě (analýza povrchů, vzdálenostní mapování, mapová algebra, hydrologické funkce apod.).
Podobným způsobem jako přírodní rekreační potenciál jsme se pokusili modelovat sociálně geografický potenciál oblasti pro cestovní ruch a rekreaci, který byl opatřen pracovním označením SRP. Parciální proměnné, jejichž lineární kombinací měla vzniknout funkce sociálně geografického potenciálu byly vybírány s ohledem na dostupná data. Použity byly tyto proměnné: dopravní dostupnost byla vyjádřena součinem vzdálenosti dané obce od Třeboně (nástupní centrum oblasti) v km podle jízdního řádu s celkovým počtem spojů z Třeboně do dané obce za den, index mládí místního obyvatelstva vyjadřuje podíl počtu obyvatel ve věku do 15 let k počtu obyvatel ve věku nad 65 let. Posloužil jako zástupná proměnná, charakterizující strukturu místního obyvatelstva. Relativní index vývoje počtu místního obyvatelstva charakterizuje vývoj počtu obyvatelstva obce v období 1921 (období maximálních počtů obyvatel ve většině obcí Třeboňska) až 2001 ve vztahu k vývoji počtu obyvatelstva celého studovaného území. Tato proměnná tedy určitým způsobem vypovídá o úrovni vylidňování či rozvoje jednotlivých obcí, což se projevuje zejména ve vztahu k druhému bydlení (chataření, chalupaření). Celková ubytovací kapacita byla zjištěna pomocí prostorového spojení datové vrstvy ubytovacích zařízení v území s vrstvou katastrálních území obcí a následného nasčítání ubytovacích kapacit za jednotlivé polygony. Při vytváření vrstvy ubytovacích zařízení byl použit mj. také přijímač GPS. Údaje o ubytovacích kapacitách jednotlivých zařízení byly získávány prostřednictvím dotazníkového šetření, určeného majitelům a provozovatelům tohoto typu zařízení a terénním šetřením v kombinaci s údaji z různých propagačních materiálů.
Vzhledem k tomu, že byly tyto údaje dostupné pouze za celé obce a ne ve větším územním detailu (části obcí), byl SRP modelován na této úrovni. PRP, který byl původně modelován za jednotlivé části obcí, musel být z důvodu sjednocení základní prostorové jednotky pro modelování celkového rekreačního potenciálu namodelován za území celých obcí. Proto musely být určeny hodnoty jednotlivých parciálních proměnných PRP na úrovni celých obcí. K tomu posloužily analytické nástroje GIS, např. agregování polygonů na základě společné hodnoty určitého atributu pomocí příkazu dissolve či jiné operace pro topologické překrytí datových vrstev.
Určitým problémem se stalo stanovení vah (koeficientů lineární kombinace) jednotlivých parciálních proměnných ve výsledné funkci SRP. V daném případě nebylo možno použít při stanovování vah stejného přístupu jako u PRP. Rozhodli jsme se proto využít pro určení vah jednotlivých parciálních proměnných "mini expertního" šetření, kdy byli za tímto účelem dotazováni zejména studenti oboru Ekonomika cestovního ruchu Zemědělské fakulty JU, kteří byli požádáni o přiřazení vah jednotlivým proměnným. Tohoto "mini expertního" šetření se zúčastnilo celkem 70 osob, zabývajících se či studujících problematiku cestovního ruchu a rekreace, které přidělily váhy jednotlivým proměnným podle jejich subjektivního uvážení hodnotami z intervalu <0,100> tak, aby jejich součet dával 100. Tak bylo zajištěno to, že váhy SRP mají stejné základní vlastnosti jako váhy PRP. Výsledné hodnoty koeficientů lineární kombinace (vah) byly pak získány prostým zprůměrováním jednotlivých odpovědí a upraveny tak, aby byl jejich součet roven 100.
Hodnoty obou funkcí přírodního i socioekonomického rekreačního potenciálu byly následně použity spolu s dalšími faktory ovlivňujícími turistické a rekreační využití oblasti pro rajonizaci území z hlediska jeho využití tímto typem aktivit. Datovým vstupem pro zamýšlenou regionalizaci se stala matice vybraných proměnných, charakterizujících různé aspekty využití území turistickými a rekreačními aktivitami nebo tyto aktivity přímo či nepřímo ovlivňujících. Základními prostorovými jednotkami, které byly statisticky zpracovávány se stala k. ú. obcí (46 polygonů). Do souboru sledovaných proměnných byly zařazeny údaje o dopravní dostupnosti jednotlivých obcí, počtech rekreačních objektů (druhé bydlení) a turistických atraktivit, údaje o vývoji a struktuře místního obyvatelstva (které ovlivňují zejména rozvoj individuální rekreace), údaje o využití ploch v jednotlivých k. ú., údaje o turistické infrastruktuře území (hustoty naučných stezek, značených turistických tras), údaje o zaměstnanosti ve službách, těsně spojených s cestovním ruchem (ubytování, obchod a pohostinství), celková ubytovací kapacita jednotlivých prostorových jednotek a rozsahu památkově chráněných zón. Tyto proměnné tvořili vstupní datovou matici X. Data, týkající se (nejen turistické) infrastruktury území i přírodních předpokladů (silniční síť, vodní toky, naučné stezky, značené turistické trasy, cyklotrasy apod.) byla (v případě, kdy nebyla k dispozici v digitální podobě) nejprve digitalizována a následně posloužila jako zdroj pro topologická překrytí, jejichž cílem bylo určit výše zmíněné hustoty vodních toků, silniční sítě, naučných stezek, značených turistických tras a cyklotras v jednotlivých k. ú. obcí. Podobným způsobem byly pomocí analytických nástrojů GIS zjištěny počty turistických atraktivit a bodových kulturních památek v jednotlivých k. ú. obcí. Při digitalizaci nově značených cyklotras a naučných stezek z obrazovky byly (vzhledem k jejich prostorovému rozsahu) využívány nástroje X_tools. Rovněž k určení plošného rozsahu kulturně chráněných zón (vesnické památkové zóny, městská památková rezervace) bylo využito nástrojů GIS.
K dosažení vytýčeného cíle regionalizace území z hlediska jeho využití turistickými a rekreačními aktivitami byla využita moderní fuzzy shluková analýza. Konkrétněji byl použit algoritmus známý pod akronymem "Fanny" od autorů Kaufmana a Rousseeuwa [1990]. Ten na rozdíl od tradičních shlukovacích metod tzv. "ostře klasifikujících", připouští i přesahování jednotlivých skupin. Základní princip této metody vychází z teorie fuzzy množin. Algoritmus je založen na minimalizaci výrazu:
, (4)
přičemž pro každý objekt i a každý shluk v hledáme stupeň příslušnosti 
. Algoritmus Fanny předpokládá znalost matice vzdáleností jednotlivých objektů. Jednotlivé stupně příslušnosti 
, lze následovně interpretovat jako míru intenzity příslušnosti patřičného objektu do jednotlivých shluků na základě zjištěných hodnot. Těmi jsou zpravidla hodnoty získané pomocí provedeného experimentu. Hledané stupně příslušnosti 
musí zároveň splňovat určité podmínky, které jistým způsobem omezují jejich hodnoty. Rousseeuwova metoda, pak požaduje aby platilo následující:
pro všechna 
a všechna 
(5)
pro všechna 
. (6)
Samotný proces výpočtu je iterativní a v jeho průběhu se uplatňují i Lagrangeovy multiplikátory vzhledem k omezení (5) a (6). Při určování optimálního rozkladu daného souboru lze postupovat přes tzv. obrysovou hodnotu 
viz [Kaufman, Rousseeuw, 1990]. Informace o povaze shlukování je dána prostřednictvím Dunnova koeficientu, který je definován předpisem
, přičemž 
. (7)
Pokud nabývá koeficient nízkých hodnot, má shlukování výrazný fuzzy charakter. V případě opačného extrému tj. 
jde o klasické shlukování. V některých případech je udávána i normalizovaná verze tohoto koeficientu.
S ohledem na dostupné softwarové vybavení byla v příspěvku využita výše zmíněná fuzzy shluková analýza Fanny. Tento algoritmus je implementován např. do prostředí S-Plus. Pro výpočet matice vzdáleností byla zvolena prostá Euklidovská metrika daná předpisem:
(8)
Na základě korelační analýzy proměnných, uvažovaných jako faktory determinující rekreační aktivity, byly do množiny A parciálních proměnných nově vytvářené funkce přírodního rekreačního potenciálu vybrány parametry (podíly ploch na celkové ploše k. ú. v případě kategorií využití ploch či podíl na celkové délce za celé studované území v případě silnic a vodních toků) uvedené v Tab. 1, vyloučeny byly tyto silně korelované parametry: zahrady, lesní okraje a ostatní plochy.
Orná | 1,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Sady | 0,09 | 1,00 |
|
|
|
|
|
|
|
Louky | 0,29 | 0,07 | 1,00 |
|
|
|
|
|
|
Pastviny | 0,05 | 0,24 | 0,18 | 1,00 |
|
|
|
|
|
Lesy | -0,01 | 0,03 | 0,31 | 0,27 | 1,00 |
|
|
|
|
Vody | 0,18 | 0,04 | 0,11 | -0,01 | 0,03 | 1,00 |
|
|
|
zastavěné | 0,59 | 0,08 | 0,58 | 0,01 | 0,09 | 0,24 | 1,00 |
|
|
vodní toky | 0,17 | 0,07 | 0,48 | 0,13 | 0,50 | 0,28 | 0,42 | 1,00 |
|
Silnice | 0,35 | 0,05 | 0,51 | 0,08 | 0,45 | 0,28 | 0,47 | 0,72 | 1,00 |
Tab. 1.: korelační matice - pro přehlednost je uvedena pouze část pod hlavní diagonálou
Parciální proměnné funkce přírodního rekreačního potenciálu byly označeny následujícím způsobem: X1 ....zastavěné plochy , X2 ....silnice, X3....orná půda, X4....sady, X5....louky, X6....lesy, X7....pastviny, X8....vodní plochy, X9....vodní toky. Na základě vzájemné asociace jednotlivých parciálních proměnných s důvody, jejichž relativní četnosti byly použity jako jejich váhy (Tab. 2), byla definována funkce přírodního rekreačního potenciálu
Důvod | Vypočtené váhy na základě v % |
historické památky | 16,00 |
příroda | 24,00 |
voda | 44,0 |
cykloturistika | 13,0 |
jiný důvod | 3,0 |
Tab.2.: váhy stanovené na základě dotazníkového šetření
následujícím způsobem:
. (9)
Spojitý průběh chování dané funkce v území, který byl vygenerován z bodového pole prostřednictvím nadstavby Spatial Analyst programu ArcView je zachycen na Obr. č. 1.
Obr č. 1: model přírodního rekreačního potenciálu (prohlédnout v plném rozlišení)
Váhy parciálních proměnných funkce socioekonomického rekreačního potenciálu získané vyhodnocením provedeného "mini expertního" šetření obsahuje tabulka č. 3.
Proměnná | Váha |
Dopravní dostupnost | 0.3015 |
Index mládí místního obyvatelstva* | 0.0646 |
Relativní index růstu počtu místního obyvatelstva v období 1921 - 2001 | 0.1237 |
Podíl ekonomicky aktivních obyvatel zaměstnaných v pohostinství, ubytování, obchodě* | 0.2003 |
Celková ubytovací kapacita | 0.2456 |
Podíl neobydlených domů na celkovém bytovém fondu obce* | 0.0643 |
Tbl. č. 3: parciální proměnné SRP a jejich váhy
Proměnné označené v tabulce č. 3 hvězdičkou byly získány ze Sčítání lidu, domů a bytů 2001. Vzhledem k tomu, že byly dostupné pouze za celé obce, byli jsme nuceni modelovat funkce rekreačních potenciálů na této řádovostní úrovni, která se nám však jeví jako příliš hrubá. Bylo by tedy žádoucí modelovat obě funkce na úrovni prostorových jednotek představujících větší územní detail. Chování funkce socioekonomického rekreačního potenciálu v území znázorňuje obr. č. 2.
Obr. č. 2: model funkce socioekonomického rekreačního potenciálu
Z hlediska fuzzy shlukovací analýzy dat, jejímž cílem byla regionalizace území z hlediska jeho využití cestovním ruchem, se jako nejvýhodnější jeví rozdělení území CHKO a BR Třeboňsko do dvou subregionů (viz tab. 4 a obr. 3), neboť při rozkladu do dvou subregionů dosáhla průměrná obrysová hodnota s(i) hodnoty cca 0,84. Hodnota 0,84 ukazuje na existující a dosti výraznou strukturu. Při pohledu na obrysový graf obr.3 lze říci, že oba subregiony jsou poměrně kompaktní. Zároveň si lze všimnout, že došlo v jednom případě k chybné klasifikaci. Pro účely regionalizace území se však jeví smysluplnější rozdělení datové matice X do tří skupin, tj. subregionů. Obrysová hodnota sice klesne, ale hodnota 0,65 indikuje stále dostatečnou a relativně silnou strukturu. Jednotlivé subregiony jsou i zde relativně kompaktní. Při tomto rozkladu došlo ve dvou případech rovněž k chybné klasifikaci (záporná obrysová hodnota).
Klasifikace do k shluků | k=1 | K=2 | k=3 | k=4 | k=5 |
Průměrná hodnota obrysu s(i) | --- | 0.8368381 | 0.6497603 | 0.4268215 | 0.3256311 |
Dunnův koeficient | --- | 0.8691082 | 0.7040274 | 0.4906252 | 0.4147686 |
Tbl. č. 4: charakteristiky pro jednotlivé rozklady.
Obr.3.: grafické znázornění výsledků algoritmu Fanny prostřednictvím obrysových grafů v případě rozkladů do 2 resp. 3 subregionů.
Rozdělení studovaného území do dvou subregionů se jeví z hlediska praktického využití jako příliš hrubé. Odlišuje v podstatě část území intenzivně využívanou veřejnými formami cestovního ruchu od zbývající části, která je využívána spíše pro individuální rekreaci (chataření, chalupaření).
V případě rozkladu do třech subregionů tvoří početně nejrozsáhlejší skupinu obce s podprůměrnými počty rekreačních zařízení (a tudíž i ubytovacími kapacitami a podílem ekonomicky aktivních obyvatel zaměstnaných v obchodě, ubytovacích a stravovacích službách). Podprůměrná je v této skupině i vybavenost turistickou infrastrukturou (značené turistické trasy, naučné stezky) a turistickými atraktivitami. Z hodnot relativního indexu vývoje počtu trvale žijícího obyvatelstva v období mezi roky 1921 (kdy byly ve většině obcí zaznamenány zhruba nejvyšší počty obyvatel) a 2001 a indexu mládí (poměr počtu obyvatel v předproduktivním věku ve vztahu k počtu obyvatel ve věku poproduktivním) lze dedukovat zhruba úroveň vývoje počtu obyvatel a jeho strukturu. V případě první skupiny se jedná o obce, které trpěly odlivem obyvatelstva a v porovnání s celkovým průměrem lze jejich populaci označit za stárnoucí. S tímto do jisté míry koresponduje i podíl neobydlených domů (zhruba třetinový). Podíl neobydlených domů a charakteristiky vývoje a struktury místní populace naznačují stávající využití tohoto subregionu pro individuální (zejména chalupářskou) rekreaci. Území obcí, spadajících do této skupiny vykazuje i podprůměrné hodnoty přírodního rekreačního potenciálu. Tato skupina disponuje mírně nadprůměrným zastoupením kulturně chráněných památkových zón.
Obr. č. 4: kartodiagram příslušností do jednotlivých subregionů pro jednotlivé rozklady
Druhou skupinu tvoří 8 obcí s průměrnou hodnotou přírodního rekreačního potenciálu, mírně nadprůměrnými počty rekreačních zařízení (a s tím i ubytovacích kapacit a podílem zaměstnaných ve službách sloužících cestovnímu ruchu). Mírně nadprůměrná je i vybavenost turistickou infrastrukturou (značené turistické trasy, naučné stezky). Místní obyvatelstvo tohoto subregionu zaznamenalo (v porovnání s prvním subregionem) také úbytky, ale podstatně nižší a vykazuje nejprogresivnější strukturu. Podíl neobydlených domů ukazuje na současné využití individuální rekreací.
Třetí subregion, plošně nejméně rozsáhlý, představuje část území Třeboňska velmi intenzivně využívanou veřejnými formami cestovního ruchu (zejména autokempy, zařízení podnikové rekreace), méně individuální rekreací (s tím korespondují počty rekreačních zařízení, ubytovací kapacity, vybavenost turistickou infrastrukturou, turistické atraktivity i kulturně chráněné památkové zóny a zaměstnanost ve službách sloužících cestovnímu ruchu). Intenzita využití (v některých lokalitách již přesahující únosnou mez) je podmíněna nadprůměrnou úrovní přírodního rekreačního potenciálu. Tento subregion jako jediný zaznamenal rostoucí počty místního obyvatelstva i jeho relativně zdravou strukturu. S těmito skutečnostmi do jisté míry koresponduje i podprůměrný podíl neobydlených domů a tím tedy i jejich nižší úroveň využití pro individuální rekreaci.
Vytvořená funkce přírodního rekreačního potenciálu relativně věrně zachycuje reálné předpoklady území pro využití cestovním ruchem a rekreačními aktivitami. Velmi vysoké funkční hodnoty byly identifikovány v lokalitách, které jsou zařazeny do jádrové zóny CHKO Třeboňsko, kde se nacházejí nejcennější biotopy, s nejvyšším stupněm ochrany (Státní přírodní rezervace, Přírodní rezervace). Tyto lokality vykazují zároveň nejvyšší podíly lesních a vodních ploch.
Lokality s vysokým, až velmi vysokým přírodním rekreačním potenciálem je nutno rozdělit do dvou odlišných kategorií. První kategorii tvoří oblast mezi Starou Hlínou, Třeboní a Majdalenou, kde se nacházejí maloplošná chráněná území. Tato oblast není příliš vhodná pro další rozvoj cestovního ruchu a rekreace z důvodu vysokého stupně ochrany přírody. Naproti tomu, druhá kategorie, zahrnující zhruba území podél toků Lužnice a Nežárky, je perspektivní pro další, usměrněný rozvoj rekreačních aktivit. Ten však musí být v souladu se statutem CHKO a principy udržitelného rozvoje.
Funkce socioekonomického přírodního potenciálu vypovídá spíše o úrovni stávajícího využití území aktivitami cestovního ruchu a rekreace a předpokladech pro turistické využití území z hlediska jeho vybavenosti vhodnou infrastrukturou. Z jejího chování v rámci daného území je jasně patrná koncentrace těchto aktivit do střediska oblasti (Třeboň) a jeho okolí, na něž navazuje intenzivně využívaná oblast Chlumu u Třeboně a Staňkova. Tyto skutečnosti potvrzují i závěry z provedených statistických a dotazníkových šetření v CHKO a budou muset být zřejmě zohledněny v rámci dalších úvah o budoucím využití území Třeboňska pro aktivity volného času.
Z hlediska dosažených výsledků statistické analýzy dat prováděné za účelem regionalizace území z hlediska jeho využití aktivitami cestovního ruchu a rekreace se jako nejvýhodnější jeví rozdělení území CHKO a BR Třeboňsko do dvou subregionů, neboť při rozkladu do dvou subregionů dosáhla průměrná obrysová hodnota s(i) hodnoty cca 0,84. Hodnota 0,84 ukazuje na existující a dosti výraznou strukturu.
Z hlediska manažerských a marketingových úvah o budoucím využívání CHKO Třeboňsko cestovním ruchem a individuální rekreací se jako užitečnější jeví dělení území do třech subregionů. První, plošně nejrozsáhlejší subregion lze charakterizovat jako část relativně stále ještě ne příliš intenzivně využívanou veřejnými formami cestovního ruchu, avšak využívanou pro individuální rekreaci, v porovnání se zbývajícími subregiony méně atraktivní pro turistické využití. Vzhledem k relativně dobré dopravní dostupnosti a relativně vyšší vybaveností kulturně chráněnými památkovými zónami, existují zde předpoklady budoucího využití pro kulturní turistiku. Druhý subregion tvoří území obcí podél Lužnice a Nežárky, využívané jak veřejnými formami cestovního ruchu, tak i individuální rekreací. Tento subregion disponuje předpoklady pro další (udržitelný) rozvoj cykloturistiky, vodácké turistiky a různých forem pobytu v přírodě. Třetí subregion lze charakterizovat jako z hlediska přírodních předpokladů velmi atraktivní část Třeboňska, do které jsou nadprůměrnou měrou koncentrována zařízení veřejných forem cestovního ruchu, menší měrou využívaný pro individuální rekreaci. Budoucí využití tohoto subregionu by se mělo ubírat spíše cestou usměrňování turistických aktivit v území.
Další možnosti využití různých nástrojů GIS pro analýzu cestovního ruchu a rekreace v CHKO a BR Třeboňsko předpokládáme při řešení problematiky vytipování ploch vhodných pro další rozvoj turistických a rekreačních aktivit a na druhé straně také určování ploch potenciálně ohrožených těmito aktivitami. V tomto případě bude nutno do analýzy zahrnout jednotlivé zóny ochrany přírody v daném území, jednotlivé prvky územních systémů ekologické stability, maloplošná chráněná území a vytipovat tak potenciální problematická místa, kde by mohl cestovní ruch být v rozporu s ochranou přírody. Výsledky všech těchto zjištění by pak měly posloužit jako podklady pro budoucí management jednotlivých aktivit v tomto území.
