In this work, several modelling approaches are explored to represent spatial pattern dynamics of aquatic populations in aquatic ecosystems by the combination of models, knowledge and data in different scales.
It is shown that including spatially distributed inputs retrieved from Remote Sensing images, a conventional physically-based Harmful Algal Bloom model can be enhanced. Also, Cellular Automata based models using high resolution photographs prove to be good in representing aquatic plant growth. Multi-Agent Systems can capture well the spatial patterns exhibited in GIS density maps. A synthesis modelling framework was developed to include biological/ecological growth and diffusive processes, and local effects in conventional modelling framework. The results of the complementary modelling paradigms investigated in this research can be of help in achieving a sustainable environmental management strategy.
Maksa helposti kortilla, Klarnalla, Apple Paylla tai Google Paylla. Etkö ole tyytyväinen? Sinulla on aina 14 päivän palautusoikeus. Lue lisää ehdoistamme. Jos sinulla on kysyttävää, lähetä meille sähköpostia osoitteeseen hello@memmo.org.
Memmo tekee opiskelusta helpompaa – missä päin maailmaa ikinä oletkin. Meillä yhdistät kurssikirjat ja fiksut opiskelutyökalut yhteen paikkaan: tiivistelmät, visat, podcastit ja muistikortit. Ja sitten Ted, opiskelukaverisi, joka vastaa kaikkeen, mitä ikinä mietitkin. Yli 50 000 opiskelijaa opiskelee jo täällä – rakennettu auttamaan sinua oppimaan nopeammin ja stressaamaan vähemmän.