Spatial optimization managed ecosystems von hof john bevers michael (23 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Very Good. First Edition. Octavo, illustrated with charts and figures, pp xxii, 258, one gathering is slightly indented at the for-edge, otherwise this copy is virtually as new, paperback. [Spatial optimization is a methodology used to maximize or minimize a management objective, given the limited area, finit…e resources, and spatial relationships in an ecosystem. Optimization approaches can be used to evaluate a great variety of options and allow tradeoff analyses that might be impossible with other methods. This book presents ideas and methods for directly optimizing the spatial layout of the landscape features in which an ecosystem functions. The problems Hof and Bevers address are complex, and the book relies heavily on mathematical presentations; the ideas are explained in a tutorial fashion that allows readers to grasp the general principals even if they skip the math. The first of four parts treats static spatial relationships that reflect the importance of shape, size, and proximity within an ecosystem. Part 2 considers spatial autocorrelation in a chance-constrained modeling framework. Part 3 discusses dynamic spatial changes within modeled ecosystems, and the final section focuses on diversity and sustainability. Although most discussion concerns wildlife habitat issues, the authors also include chapters on recreation, timber management, water runoff, and pest management.].
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Zustand: New. This book presents ideas and methods for directly optimizing the spatial layout of the landscape features in which an ecosystem functions. There is rich discussion of wildlife habitat issues as well as chapters on recreation, timber management, water runoff, and pest management. Series: Complexity in Ecological Sys…tems. Num Pages: 320 pages, 48 illus. BIC Classification: RNC; RNK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 226 x 148 x 14. Weight in Grams: 817. . 1998. Paperback. . . . .
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Zustand: New. This book presents ideas and methods for directly optimizing the spatial layout of the landscape features in which an ecosystem functions. There is rich discussion of wildlife habitat issues as well as chapters on recreation, timber management, water runoff, and pest management. Series: Complexity in Ecological Sys…tems. Num Pages: 320 pages, 48 illus. BIC Classification: RNC; RNK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 226 x 148 x 14. Weight in Grams: 817. . 1998. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Hardcover. Zustand: New. Contents: Preface. 1. Introduction. I. Static spatial relationships: 2. A cellular model of wildlife habitat spatial relationships. 3. A geometric model of wildlife habitat spatial relationships. 4. Spatial supply-demand equilibrium: a recreation example. II. Spatial autocorrelation: 5. A cellular timber… model with spatial autocorrelation. 6. A geometric wildlife model with spatial autocorrelation and habitat connectivity. 7. Pragmatic approaches to handling risk and uncertainty. III. Dynamic movement: 8. A cellular model of wildlife population growth and dispersal. 9. The black-footed ferret: a case study. 10. A cellular model of pest management. 11. A nested-schedule model of stormflow. IV. Diversity and sustainability: 12. Species richness objective functions. 13. Sustainability of species richness. 14. Synthesis. References. Index. " Spatial optimization is a methodology used to maximize or minimize a management objective, given the limited area, finite resources, and spatial relationships in an ecosystem. Optimization approaches can be used to evaluate a great variety of options and allow tradeoff analyses that might be impossible with other methods. "This book presents ideas and methods for directly optimizing the spatial layout of the landscape features in which an ecosystem functions. The first of four parts treats static spatial relationships that reflect the importance of shape, size, and proximity within an ecosystem. Part 2 considers spatial autocorrelation in a chance-constrained modeling framework. Part 3 258 pp.
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