Geospatial analysis of the sand market as a factor in selecting the location of a plant producing dry mortar mixtures

openaccess, Vol. 636 (8) 2025 / czwartek, 28 sierpnia, 2025

Geoprzestrzenna analiza rynku piasku jako czynnik wyboru lokalizacji zakładu produkcji suchych mieszanek mineralnych

(Open Access)

DOI: 10.15199/33.2025.08.11

citation/cytuj: Machniak Ł., Łochańska D. Geospatial analysis of the sand market as a factor in selecting the location of a plant producing dry mortar mixtures. Materiały Budowlane. 2025. Volume 636. Issue 08. Pages 89-100. DOI: 10.15199/33.2025.08.11

The purpose of the study was to apply GIS to analyze sand availability in selecting the location of a dry mix plant. Geospatial analysis showed that only 18% of the country’s area met the minimum assumed location criteria. This proves that the sand availability factor can be important in site selection together with other factors, i.e.: availability of transportation infrastructure, demand for final products, competitive analysis, as well as land use, regulatory and environmental aspects.

Artykuł dotyczy zastosowania GIS do analizy dostępności piasku przy wyborze lokalizacji zakładu produkcji suchych mieszanek. Analiza geoprzestrzenna wykazała, że tylko 18% powierzchni kraju spełnia minimalne założone kryteria lokalizacyjne. Dowodzi to, że czynnik dostępności piasku może mieć istotne znaczenie w doborze lokalizacji wspólnie z innymi czynnikami, tj. dostępność infrastruktury transportowej, popyt na produkty końcowe, analiza konkurencji, a także aspekty związane z zagospodarowaniem przestrzennym, regulacjami prawnymi oraz ochroną środowiska.
and market; mining of sand; spatial analysis; optimisation; geographic information systems (GIS).

rynek piasku; wydobycie piasku; analiza przestrzenna; optymalizacja; system informacji geograficznej (GIS).
  1.  Turczak A, Zwiech P. Optymalizacja lokalizacji dla nowo powstałego obiektu, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania. Metody ilościowe w ekonomii no. 36, Vol. 1; 2014. pp. 447‒461.
  2. Wachowiak K. Procesy decyzyjne w inwestycjach budowlanych. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej; 2017.
  3. Kremer H, Schütz C, Wiemer H. Strategische Unternehmensplanung und Investitionsentscheidungen. Gabler Verlag; 2020.
  4. Pichór J (Ed.). Analizy przedinwestycyjne i oceny efektywności projektów inwestycyjnych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie; 2019.
  5. Sierpińska M, Jachna T. Ocena efektywności inwestycji w przedsiębiorstwie. Wydawnictwo Naukowe PWN; 2017.
  6.  Stadnicki J, Terebukh A. Rationale of the optimal location of production: a system approach. Management and Production Engineering Review, no. 3, Vol. 13; 2022. pp. 110–117; https://doi.org/10.24425/mper.2022.142388
  7.  Glatte T. Location Strategies: Methods and their methodological limitations. Journal for Engineering, Design and Technology, Vol. 13, Issue 3; 2015. pp. 435–462; https://doi.org/10.1108/jedt‑01- 2013-0004.
  8. Michałek K. Analiza ryzyka w projektach inwestycyjnych. Wydawnictwo Politechniki Warszawskiej; 2019.
  9. Czajkowski M, Kaczmarek T. Analiza przestrzenna z wykorzystaniem GIS w planowaniu inwestycji. Wydawnictwo Akademickie; 2020.
  10. Bojar J, Stachowiak M. Systemy informacyjne w procesach zarządzania inwestycjami. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej; 2019.
  11.  Pavani P, Komatireddy S, Yarasuri V, Police V, Tanneru S, Al‑Jawahry H. Geographic information systems applications in business decision‑making. E3S Web of Conferences 529, 04006; 2024; https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202452904006
  12.  Weber P, Chapman D. Location intelligence: an innovative approach to business location decision‑making. Transactions in GIS 15 (3); 2011. pp. 309‒328; https://doi.org/10.1111/j.1467‒9671.2011.01253.x
  13. Rybak A, Włodarczyk E. Narzędzia GIS wspomagające analizy przestrzenne sieci dystrybucji przedsiębiorstwa górniczego. Zeszyty naukowe IGSMiE PAN, nr 103; 2018. pp. 65‒74; https://doi.org/10.24425/123703
  14. Szuflicki M (Ed.), Malon A (Ed.), Tymiński M (Ed.). Bilans zasobów złóż kopalin w Polsce wg stanu na 31 XII 2023 r. PIG‑PIB, ISSN 2299‒4459; 2024.
  15.  Piotrowska A, Złoża naturalnych piasków i żwirów zasoby, wydobycie, obrót międzynarodowy. Surowce i Maszyny Budowlane 4; 2009. pp. 8‒12.
  16. Ney R (Ed.). Surowce skalne: kruszywa mineralne. Wydawnictwo Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2007.
  17.  MIDAS, https://midas‑app. pgi.gov.pl/ords/r/public/midas/zl‑wyszukiwanie? clear=100,101, dostęp: 10.01.2025
  18.  Baic I, Kozioł W, Miros A. 30 years of extraction of construction aggregates in Poland – analysis of changes and forecasts. Materiały Budowlane, no. 7; 2024. pp. 30‑37; https://doi.org/10.15199/33.2024.07.05
  19.  Infogeoskarb, https://igs‑app. pgi.gov.pl/ords/r/public/igs/home, dostęp: 10.01.2025
  20.  Stryszewski M, Łochańska D. Optymalizacja bilansowania podaży z popytem na kruszywa naturalne. Przegląd Górniczy, no. 10, vol. 70; 2014. pp. 36‑40.
dr inż. Łukasz Machniak, AGH Akademia Górniczo‑Hutnicza, Wydział Inżynierii Lądowej i Gospodarki Zasobami
0000-0001-9014-9922
dr. inż. Dorota Łochańska, AGH Akademia Górniczo‑Hutnicza, Wydział Inżynierii Lądowej i Gospodarki Zasobami
0000-0002-0518-3067

dr inż. Łukasz Machniak, AGH Akademia Górniczo‑Hutnicza, Wydział Inżynierii Lądowej i Gospodarki Zasobami
0000-0001-9014-9922

Correspondence address: machniak@agh.edu.pl

Full paper:

DOI: 10.15199/33.2025.08.11

Article in PDF file

Received: 14.02.2025 / Artykuł wpłynął do redakcji: 14.02.2025 r.
Revised: 17.03.2025 / Otrzymano poprawiony po recenzjach: 17.03.2025 r.
Published: 21.08.2025 / Opublikowano: 08.2025 r.