Using East Kalimantan as a case stu

Using East Kalimantan as a case study, we are prioritising degraded forest for restoration and determining which restoration actions should be implemented across multiple ecosystem types, ranging from mangrove forest to montane forest. We are developing a forest restoration scenario that will be simulated using a combination of non-spatial and spatially explicit optimization algorithms. We will use a simulated annealing algorithm to optimize ‘where’ different restoration actions should occur with the objective to minimize the overall costs of restoration while achieving pre-defined targets for each restoration action. The targets for each restoration action will be determined using an exhaustive search algorithm to determine ‘how much’ of each restoration action should be allocated to ‘which’ restoration zones, in order to maximize the recovery of features (i.e. carbon sequestrated and mammal habitat restored) given particular levels of resources (e.g. budget, area extent).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยใช้กรณีศึกษา กาลิมันตันตะวันออกเรามี prioritising ป่าเสื่อมโทรมสำหรับการคืนค่า และกำหนดดำเนินการดำเนินการคืนค่าในหลายระบบนิเวศชนิด ตั้งแต่ป่าชายเลนป่า montane เรากำลังพัฒนาสถานการณ์ฟื้นฟูป่าที่จะสามารถจำลองการใช้อัลกอริทึม spatially ชัดเจน และไม่มีพื้นที่เพิ่มประสิทธิภาพ เราจะใช้อัลกอริทึมการจำลองหลอมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการคืนค่าที่แตกต่าง 'ที่' จะเกิดขึ้น มีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนโดยรวมของในขณะที่บรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับแต่ละการดำเนินการคืนค่า เป้าหมายสำหรับแต่ละการดำเนินการคืนค่าจะถูกกำหนดโดยใช้อัลกอริทึมการค้นหาที่ครบถ้วนสมบูรณ์เพื่อกำหนด 'จำนวน' ของแต่ละการดำเนินการฟื้นฟูควรปันส่วนโซน 'ที่' การคืนค่า เพื่อเพิ่มการกู้คืนคุณลักษณะ (เช่นคาร์บอน sequestrated และอยู่อาศัยเท้าคืน) ให้ระดับเฉพาะของทรัพยากร (เช่นงบประมาณ ที่ตั้งขอบเขต)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กาลิมันตันตะวันออกใช้เป็นกรณีศึกษาที่เราจะจัดลำดับความสำคัญของป่าเสื่อมโทรมเพื่อการฟื้นฟูและการกำหนดซึ่งการดำเนินการฟื้นฟูควรจะดำเนินการในทุกประเภทของระบบนิเวศหลายตั้งแต่ป่าชายเลนเพื่อภูเขาป่าไม้ เรามีการพัฒนาสถานการณ์การฟื้นฟูป่าที่จะถูกจำลองโดยใช้การรวมของการไม่เชิงพื้นที่และเชิงพื้นที่อย่างชัดเจนขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ เราจะใช้ขั้นตอนวิธีการอบจำลองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ 'ที่' การกระทำที่แตกต่างกันฟื้นฟูควรจะเกิดขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อลดค่าใช้จ่ายโดยรวมของการฟื้นฟูขณะที่การบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการดำเนินการฟื้นฟูในแต่ละ เป้าหมายสำหรับการดำเนินการฟื้นฟูแต่ละคนจะได้รับการพิจารณาโดยใช้วิธีการค้นหาอย่างละเอียดเพื่อตรวจสอบ 'เท่าใด "ของการดำเนินการฟื้นฟูแต่ละคนควรได้รับการจัดสรรให้กับ' ซึ่ง 'โซนบูรณะเพื่อเพิ่มการกู้คืนของคุณสมบัติ (เช่นคาร์บอน sequestrated และที่อยู่อาศัยเลี้ยงลูกด้วยนมบูรณะ ) โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ได้รับระดับของทรัพยากร (งบประมาณเช่นขอบเขตพื้นที่)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้จังหวัดกาลีมันตันตะวันออก เป็นกรณีศึกษาที่เรา prioritising ป่าเสื่อมโทรมเพื่อการฟื้นฟูบูรณะและการกําหนดซึ่งการกระทำควรจะดำเนินการในระบบนิเวศหลายประเภท ตั้งแต่ป่าชายเลนเพื่อภูเขาป่า เรากำลังพัฒนาฟื้นฟูป่าจำลองสถานการณ์ว่า จะใช้การรวมกันของการเปลี่ยนที่ชัดเจนและไม่เพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมเราจะใช้วิธีปรับการดำรงอยู่ ' ที่ ' การกระทำฟื้นฟูที่แตกต่างกันควรเกิดขึ้นด้วยวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนโดยรวมของในขณะที่การบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการบูรณะฟื้นฟูแต่ละปฏิบัติการเป้าหมายในการฟื้นฟูการกระทำจะถูกกำหนดโดยใช้อัลกอริทึมการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วนเพื่อกำหนดเท่าใดแต่ละฟื้นฟู ' ' การกระทำ ' ' ซึ่งควรได้รับการจัดสรรเพื่อการฟื้นฟูพื้นที่ เพื่อขยายการกู้คืนคุณสมบัติ ( เช่นคาร์บอนและ sequestrated สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมที่อยู่อาศัยเดิม ) ให้เฉพาะระดับของทรัพยากร เช่น งบประมาณ ขนาดพื้นที่ )