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dc.contributor.author
Meyra, Ariel German  
dc.contributor.author
Zarragoicoechea, Guillermo Jorge  
dc.contributor.author
Kuz, Victor Alfredo  
dc.date.available
2025-08-29T13:17:10Z  
dc.date.issued
2012-02  
dc.identifier.citation
Meyra, Ariel German; Zarragoicoechea, Guillermo Jorge; Kuz, Victor Alfredo; Vegetation patterns in limited resource ecosystems: a statistical mechanics model and Monte Carlo simulations; Taylor & Francis Ltd; Molecular Physics; 110; 3; 2-2012; 173-178  
dc.identifier.issn
0026-8976  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/269964  
dc.description.abstract
The model considers individuals (plants) forming the living biomass as particles having an excluded area and a facilitation/competition pair interaction that is controlled by four parameters. Two are related to the plant morphology while the others to the plant?plant interaction strength. By using the principle of maximum entropy and Monte Carlo simulations in the grand canonical ensemble, vegetation patterns and clusters are obtained thatresemble those of stressed ecosystems. The shape and size of these clusters strongly depend on potential external resources or natural environmental resources. A non-linear relation between the biomass density and the activityof the environmental resources as well as a shift in the vegetation cover are predicted. The model seems to be a powerful tool for the description of systems with limited resources.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Taylor & Francis Ltd  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Vegetation patterns  
dc.subject
Monte Carlo  
dc.subject
Stressed ecosystems  
dc.subject
Facilitation/competition  
dc.subject.classification
Física de los Materiales Condensados  
dc.subject.classification
Ciencias Físicas  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Vegetation patterns in limited resource ecosystems: a statistical mechanics model and Monte Carlo simulations  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2025-08-21T13:27:35Z  
dc.journal.volume
110  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
173-178  
dc.journal.pais
Reino Unido  
dc.journal.ciudad
Londres  
dc.description.fil
Fil: Meyra, Ariel German. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Zarragoicoechea, Guillermo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Kuz, Victor Alfredo. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos; Argentina  
dc.journal.title
Molecular Physics  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00268976.2011.637521#preview  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1080/00268976.2011.637521