Assessment fre data and rather larg

Assessment fre data and rather large spatial units. Hence, generalizations of particular habitat features are unavoidable. Nevertheless, we do not assume that every part of a given habitat type is of equal value with regard to its capacity to provide ecosystem services, social values or management practices. This kind of information is planned to be generated during future applications. After that, results are expected to provide statistical and spatial information and illustrations (maps) which are useful for landscape planning and environmental management. Conceptual models and, in particular, spatially explicit information, like maps, have a high potential to support the understanding of complex systems and interrelationships

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评估框架<br>评估策略的基本思想是对现有景观的数据，以评估在空间的方式提供的生态系统服务能力的分析。在第一步中，这是这里提出，容易获得土地覆盖数据（如CORINE）有联系的有关不同土地覆盖类型的能力，以提供各种生态系统服务的专家判断。对于未来的评估，定量数据以及进一步的景观属性和配置的连续整合计划。有了这个文件，我们要介绍和演示的生态系统服务功能评估空间的潜力。在应用程序的当前状态时，评估是基于高含量的定性数据和相当大的空间单位。因此，特定的生境特征概括是不可避免的。尽管如此，我们不要以为给定的生境类型的每一个部分是同等价值的关于其能力，以提供生态服务，社会价值和管理做法。这种信息计划在未来的应用中产生。在此之后，结果预计将提供统计和空间信息和插图（图）这是景观规划和环境管理有用。概念模型和，特别是空间明晰的信息，如地图，具有高电位，以支持复杂的系统和相互关系的理解结果预计将提供统计和空间信息和插图（图）这是景观规划和环境管理有用。概念模型和，特别是空间明晰的信息，如地图，具有高电位，以支持复杂的系统和相互关系的理解结果预计将提供统计和空间信息和插图（图）这是景观规划和环境管理有用。概念模型和，特别是空间明晰的信息，如地图，具有高电位，以支持复杂的系统和相互关系的理解

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评估框架<br>评估战略的基本思想是分析现有的景观数据，以评估以空间方式提供生态系统服务的能力。在第一步中，很容易获得的土地覆盖数据（如CORINE）与专家对不同土地覆被类型提供各种生态系统服务的能力的判断有关。对于未来的评估，计划连续集成定量数据以及进一步的景观属性和配置。本文旨在介绍和展示生态系统服务空间评估的潜力。在目前的应用状态下，评估基于大量的定性数据和相当大的空间单位。因此，对特定生境特征的概括是不可避免的。然而，我们并不认为某一生境类型的每一部分在提供生态系统服务、社会价值或管理做法的能力方面具有同等价值。计划在将来的应用程序中生成此类信息。之后，预期结果将提供统计和空间信息以及插图（地图），这些资料和插图对景观规划和环境管理非常有用。概念模型，特别是空间明确信息（如地图），具有很高的潜力，有助于理解复杂的系统和相互关系

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评估框架<br>评估策略的基本思想是分析现有的景观数据，以评估以空间方式提供生态系统服务的能力。在这里提出的第一步中，容易获得的土地覆盖数据（如Corine）与专家对不同土地覆盖类型提供各种生态系统服务能力的判断相联系。对于未来的评估，将规划数量数据的连续集成以及进一步的景观属性和配置。本文旨在介绍和论证生态系统服务空间评价的潜力。在目前的应用状态下，评估是基于大量的定性数据和相当大的空间单元。因此，对特定生境特征的概括是不可避免的。然而，我们并不认为某一特定生境类型的每一部分在提供生态系统服务、社会价值或管理做法方面都具有同等价值。此类信息计划在将来的应用程序中生成。在此之后，研究结果有望提供有助于景观规划和环境管理的统计和空间信息及插图（地图）。概念模型，特别是空间上明确的信息，如地图，有很高的潜力支持对复杂系统和相互关系的理解。<br>

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