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Originaltitel:
A landscape lens to evaluate agroforestry using robust multi-objective optimization in eastern Panama
Übersetzter Titel:
Ein Landschaftsansatz zur Bewertung von Agroforstwirtschaft durch robuste multikriterielle Optimierung im Osten Panamas
Autor:
Reith, Esther
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Life Sciences
Institution:
Professur für Waldinventur und nachhaltige Nutzung (Prof. Knoke)
Betreuer:
Knoke, Thomas (Prof. Dr.)
Gutachter:
Knoke, Thomas (Prof. Dr.); Rammig, Anja (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
NAT Naturwissenschaften (allgemein)
Stichworte:
Agroforestry ; Forest Landscape Restoration ; Optimization
Übersetzte Stichworte:
Agroforestry ; Forest Landscape Restoration ; Optimierung
TU-Systematik:
FOR 520
Kurzfassung:
Agroforestry (AF) is a promising Forest Landscape Restoration option to blend agriculture and conservation in Eastern Panama. Using surveys and robust multi-objective optimization, this thesis explores the potential of AF to align with society’s and farmers’ needs. To navigate trade-offs and uncertainty, diverse land mosaics including AF seem crucial in agriculture-dominant regions, while caution is urged in forested regions. The study stresses science's role in shaping landscape strategies and...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Agroforstwirtschaft (AF) ist eine vielversprechende Option zur Wiederherstellung von Waldlandschaften, um Landwirtschaft und Naturschutz im Osten Panamas zu vereinen. Mithilfe von Umfragen und robuster multikriterieller Optimierung untersucht diese Arbeit das Potenzial der Agroforstwirtschaft zur Erfüllung der Bedürfnissen der Gesellschaft und der Landwirte. Um Zielkonflikte und Unsicherheiten zu bewältigen, scheinen in landwirtschaftlich geprägten Regionen diversifizierte Landmosaike einschließ...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1730831
Eingereicht am:
04.01.2024
Mündliche Prüfung:
16.07.2024
Dateigröße:
25524399 bytes
Seiten:
172
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240716-1730831-1-6
Letzte Änderung:
13.09.2024
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