Tělesná kultura 2009, 32(2):100-109 | DOI: 10.5507/tk.2009.013

Zastavěné prostředí v pohybové aktivitě obyvatel Olomouce s využitím geografických informačních systémů

Jan Dygrýn, Josef Mitáš
Fakulta tělesné kultury, Univerzita Palackého, Olomouc, ČR

Geografické informační systémy (GIS) umožňují kombinovat různé datové vrstvy zastavěného prostředí a díky tomu modelují oblasti s odlišnou mírou sídelní hustoty, konektivity, hustoty sportovních zařízení, dostupnosti služeb a rekreačních prvků. Hlavním cílem studie je analyzovat vztah mezi vybranými charakteristikami prostředí a úrovní pohybové aktivity (PA) dospělých obyvatel pomocí GIS. Výzkumný soubor tvořilo 70 náhodně vybraných obyvatel města Olomouce. Soubor byl vnitřně diferencován na základě indexu chodeckosti (spočítaném v GIS) a průměrného denního počtu kroků. Pro stanovení indexu chodeckosti, hlavního kritéria hodnocení vlivu prostředí na úroveň PA, bylo nezbytné analyzovat v software ArcGIS 9.3 vybraná data: buffer bydliště, vrstva obydlených domů, vrstva středních čar uliční sítě, vrstva využití území (land-use mix), vrstva budov s obchodním využitím a demografická data. PA účastníků byla monitorována pedometrem Yamax SW-700 v průběhu jednoho týdne. Vzhledem k vyššímu průměrnému počtu kroků u obyvatel žijících v oblastech s vysokým indexem chodeckosti předpokládáme, že zastavěné prostředí má vliv na úroveň PA.

Klíčová slova: Buffer bydliště, land-use mix, index chodeckosti, pedometr

The bulit environment in physical activity research in Olomouc using geographic information system

Geographical Information Systems (GIS) combine different data layers of the built environment. GIS allow to model the area with varying degrees of residential density, connectivity, density of sports facilities, the availability of services and various recreational items. The main goal of this study is to analyze the relationship between selected environmental characteristics and level of physical activity (PA) of adult population using GIS. Dataset consisted of 70 randomly selected inhabitants of the Olomouc city. The dataset was divided into groups based on the walkability index (calculated in GIS) and average daily number of steps. To determine the walkability index, the main criteria for evaluating the impact of environment on PA level, it is necessary to analyze these data using software ArcGIS 9.3: neighborhood buffer, residential density, street network, land use mix, the layer of buildings with retail area and demographic data. Weeklong PA of participants was measured by using the Yamax SW-700 pedometer. Inhabitants with higher average number of steps live in high walkable areas. We expect that the built environment affects the level of PA.

Keywords: Neighborhood buffer, land-use mix, walkability index, pedometer

Vloženo: srpen 2009; Zveřejněno online: listopad 2009; Zveřejněno: březen 2009  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Dygrýn, J., & Mitáš, J. (2009). Zastavěné prostředí v pohybové aktivitě obyvatel Olomouce s využitím geografických informačních systémů. Tělesná kultura, 32(2), 100-109. doi: 10.5507/tk.2009.013
Sdílet...
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Abu-Omar, K., & Rütten, A. (2008). Relation of leisure time, occupational, domestic, and commuting physical activity to health indicators in Europe. Prev. Med., 47(3), 319-323. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    2. Badland, H. M., Duncan, M. J., & Mummery, W. K. (2008). Travel perceptions, behaviors, and environment by degree of urbanization. Prev. Med., 47(3), 265-269. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    3. Centre for the Built Environment and Health (2007). Retrieved 2. 4. 2009 from the Word Wide Web: http://www.sph.uwa.edu.au/go/C_BEH
    4. Frank, L. D., Schmid, T. L., Sallis, J. F., Chapman, J., & Saelens, B. E. (2005). Linking objectively measured physical activity with objectively measured urban form: Findings from SMARTRAQ. Am. J. Prev. Med., 28(2 Suppl.), 117-125. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    5. Frömel, K., et al. (2004). Physical activity of men and women 18 to 55 years old in Czech Republic. In F. Vaverka (Ed.), Movement and Health (pp. 168-173). Olomouc: Univerzita Palackého.
    6. Giles-Corti, B., & Donovan, R. J. (2002). The relative influence of individual, social and physical environment determinants of physical activity. Soc. Sci. Med., 54(12), 1793-1812. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    7. Humpel, N., Owen, N., & Leslie, E. (2002). Environmental factors associated with adults' participation in physical activity. Am. J. Prev. Med., 22(3), 188-199. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    8. McCormack, G. R., Giles-Corti, B., & Bulsara, M. (2008). The relationship between destination proximity, destination mix and physical activity behaviors. Prev. Med., 46(1), 33-40. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    9. Mitáš, J., Dygrýn, J., & Frömel, K. (2008). Využití geografických informačních systémů při sledování ukazatelů pohybové aktivity. Čes. Kin., 12(4), 21-29.
    10. Owen, N., et al. (2007). Neighborhood walkability and the walking behavior of Australian adults. Am. J. Prev. Med., 33(5), 387-395. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    11. Rodríguez, D. A., Khattak, A. J., & Evenson, K. R. (2006). Can new urbanism encourage physical activity? J. Am. Plann. Assoc., 72(1), 43-54. Přejít k původnímu zdroji...
    12. Sallis, J., et al. (2009). Neighborhood built environment and income: Examining multiple health outcomes. Soc. Sci Med., 68(7), 1285-1293. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    13. Sallis, J., Bauman, A., & Pratt, M. (1998). Environmental and policy interventions to promote physical activity. Am. J. Prev. Med., 15(4), 379-397. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    14. Saelens, B. E., Sallis, J. F., Black, J. B., & Chen, D. (2003). Neighborhood-based differences in physical activity: An environment scale evaluation. Am. J. Pub. Health, 93(9), 1552- 1558. Přejít k původnímu zdroji...
    15. StatSoft CR (2007). Statistika Cz 8.0 [Computer software]. Praha: StatSoft CR.
    16. Tudor-Locke, C., et al., 2004. Descriptive epidemiology of pedometer-determined physical activity. Med. Sci. Sports. Exerc., 36(9), 1567-1573. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    17. Tudor-Locke, C., et al., 2005. How many days of pedometer monitoring predict weekly physical activity in adults? Prev. Med., 40(3), 293-298. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    18. Van Dyck, D., Deforche, B., Cardon, G., & De Bourdeaudhuij, I. (2009). Neighbourhood walkability and its particular importance for adults with a preference for passive transport. Health & Place, 15(2), 496-504. Přejít k původnímu zdroji...

    Tento článek je publikován v režimu tzv. otevřeného přístupu k vědeckým informacím (Open Access), který je distribuován pod licencí Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0), která umožňuje distribuci, reprodukci a změny, pokud je původní dílo řádně ocitováno. Není povolena distribuce, reprodukce nebo změna, která není v souladu s podmínkami této licence.


    Zpět na obsah