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Tutorium 1

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by Angelina D.

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben. (7)

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. kybernetisch

    selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. kybernetisch

    selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind Projekte, die von langfristigen beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch … … beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - - und Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. kybernetisch

    selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. kybernetisch

    selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst und der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte erfordert bei Experimenten

  5. kybernetisch

    , , sie streben immer einen an - kausale Untersuchung von bestimmten und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. kybernetisch

    selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. kybernetisch

    selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen und Skalenebenen ab - Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem muss durch Untersuchung vieler Rechnung getragen werden

Nennen Sie wichtige Systemeigenschaften von Wäldern und erläutern Sie jeweils kurz, welche Konsequenzen sich daraus für die Waldwachstumskunde ergeben.

  1. langlebig

    Analysen und Experimente sind langfristige Projekte, die von langfristigen Trends beeinflusst werden (z.B. Klimawandel) - Ergebnisse von Untersuchungen können unter Umständen erst nach Jahrzehnten zur Verfügung stehen

  2. offen

    Experimente mit Waldbeständen sind immer durch externe Faktoren beeinflusst (Stickstoffdeposition aus der Luft) - behandlungs- und standortssensitive Modelle

  3. strukturdeterminiert

    Struktur der Waldbestände beeinflusst Wachstum und Zuwachs der Einzelbäume und des Gesamtbestandes - Struktur ist als Determinante zu beachten

  4. geschichtlichgeprägt

    z.B. ehemalige Heideflächen, ehemalige Bestockung - z.T. unbekannte Vorgeschichte erfordert Wiederholungen bei Experimenten

  5. kybernetisch

    selbstregulierend, selbstorganisierend, sie streben immer einen Gleichgewichtszustand an - kausale Untersuchung von bestimmten Einzelprozessen und Beziehungen schwierig, da „alles von allem beeinflusst wird“

  6. hierarchisch organisiert

    Prozesse laufen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalenebenen ab - übergreifende Analyse erforderlich

  7. haben multikriterielle Ausgabegrößen

    vielfältigem Informationsbedarf muss durch Untersuchung vieler Variablen Rechnung getragen werden

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