ZASTAVěNé PROST EDí V POHYBOVé AKTIVITě OBYVATEL OLOMOUCE S VYU ITíM GEOGRAFICKYCH INFORMA NíCH SYSTéM [THE BULIT ENVIRONMENT IN PHYSICAL ACTIVITY RESEARCH IN OLOMOUC USING GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM]

Geografické informa ní systémy (GIS) umo ňují kombinovat r zné datové vrstvy zastavěného prost edí a díky tomu modelují oblasti s odli nou mírou sídelní hustoty, konektivity, hustoty sportovních za ízení, dostupnosti slu eb a rekrea ních prvk . Hlavním cílem studie je analyzovat vztah mezi vybranymi charakteristikami prost edí a úrovní pohybové aktivity (PA) dospělych obyvatel pomocí GIS. Vyzkumny soubor tvo ilo 70 náhodně vybranych obyvatel města Olomouce. Soubor byl vnit ně diferencován na základě indexu chodeckosti (spo ítaném v GIS) a pr měrného denního po tu krok . Pro stanovení indexu chodeckosti, hlavního kritéria hodnocení vlivu prost edí na úroveň PA, bylo nezbytné analyzovat v software ArcGIS 9.3 vybraná data: buffer bydli tě, vrstva obydlenych dom , vrstva st edních ar uli ní sítě, vrstva vyu ití území (land-use mix), vrstva budov s obchodním vyu itím a demografická data. PA ú astník byla monitorována pedometrem Yamax SW-700 v pr běhu jednoho tydne. Vzhledem k vy ímu pr měrnému po tu krok u obyvatel ijících v oblastech s vysokym indexem chodeckosti p edpokládáme, e zastavěné prost edí má vliv na úroveň PA. [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.]