Veränderung der Wälder in Hoa Binh - Vietnam
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
39,90 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
In dieser Studie wurden die räumlichen Muster der Waldveränderungen in Hoa Binh, Vietnam, von 2005 bis 2017 auf der Grundlage von Fernerkundung und GIS ermittelt. Ein MLR-Modell wurde angepasst, um die Triebkräfte von drei Arten von Waldveränderungen zu analysieren, darunter (i) Entwaldung und Walddegradierung, (ii) Wiederaufforstung und (iii) Plantagenexpansion. Die Ergebnisse zeigen, dass die Erreichbarkeit und die lokale wirtschaftliche Entwicklung die Dynamik der Waldbedeckung während der Integrations- und Globalisierungsperiode bestimmt haben und dass der erhöhte Bevölkerungsdruck ...
In dieser Studie wurden die räumlichen Muster der Waldveränderungen in Hoa Binh, Vietnam, von 2005 bis 2017 auf der Grundlage von Fernerkundung und GIS ermittelt. Ein MLR-Modell wurde angepasst, um die Triebkräfte von drei Arten von Waldveränderungen zu analysieren, darunter (i) Entwaldung und Walddegradierung, (ii) Wiederaufforstung und (iii) Plantagenexpansion. Die Ergebnisse zeigen, dass die Erreichbarkeit und die lokale wirtschaftliche Entwicklung die Dynamik der Waldbedeckung während der Integrations- und Globalisierungsperiode bestimmt haben und dass der erhöhte Bevölkerungsdruck und die Armut nicht mehr die Hauptfaktoren für die Veränderung der Waldbedeckung waren. Mehrere wichtige politische Maßnahmen in diesem Zeitraum wirkten sich positiv auf die Veränderung der Waldbedeckung aus, indem sie die Beteiligung des Privatsektors an der Entwicklung der Waldwirtschaft auslösten und insbesondere Haushalte sowie kleine und mittlere Unternehmen einschlossen. Die Ergebnisse dieserStudie können Anhaltspunkte für die Umsetzung einer nachhaltigen Waldbewirtschaftungspolitik in anderen vietnamesischen Provinzen oder in Nachbarländern liefern. Diese Untersuchung hat ein effektives Instrument zur Visualisierung der Interaktion zwischen Mensch und Waldökosystem geliefert.
Andere Kunden interessierten sich für
