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2353 Arbeiten

📄 Geowissenschaften

Environmental Baseline Assessment of Phthalate Pollution in Water and Soil Within the Vicinity of Ibeju-Lekki Area of Lagos State, Nigeria

Diese Studie offenbart eine signifikante räumliche Heterogenität und lokalisierte Hotspots der Phthalatkontamination im Boden und Wasser von Ibeju-Lekki, Lagos, die durch nahegelegene Infrastrukturen des Erdölsektors verursacht werden, wobei spezifische Standorte wie SS9A und UW17A extreme Verschmutzungswerte aufweisen, die eine dringende Überwachung und Quellkontrolle erforderlich machen.

Michael Olufemi Dosunmu, Gregory Olufemi Adewuyi2026-09-22
📄 Geowissenschaften

Ecosystem-scale methane fluxes in terrestrial uplands diverge from soil-sink expectations

Diese Studie stellt die traditionelle Annahme infrage, dass terrestrische Böden in Hochlagen konsistente Methanquellen sind, indem sie durch Ökosystem-weite Messungen in ganz Nordamerika nachweist, dass die meisten Standorte in Hochlagen tatsächlich als Netto-Methanquellen fungieren, was einen kritischen Skalen-Inferenzfehler in aktuellen globalen Methan-Budget-Schätzungen offenlegt.

Sparkle Malone, Jaclyn Matthes, Cove Sturtevant, Angel Chen, Roisin Commane, Kyle Delwiche, Ankur Desai, Christopher Flo (…)2026-09-22
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Hydrologically Mediated Soil Carbon Dynamics and Physicochemical Controls Across Forest–Ecotone–Wetland Systems: Implications for Climate Resilience

Diese Untersuchung der sri-lankischen Kaskaden-Reservoir-Landschaften zeigt, dass die Bodenkohlenstoffvorräte entlang hydrologischer Gradienten von Wäldern zu Feuchtgebieten signifikant ansteigen, wobei die verbindenden Ökotone ein konsistentes Kohlenstoffdefizit von 32–35 % im Vergleich zu erwarteten Mischmodellen aufweisen, was ihre strukturelle Vulnerabilität und die entscheidende Rolle von Feuchtgebieten als terminale Kohlenstoffsenken hervorhebt.

Nalika R. Dayananda, Janitha A. Liyanage, Muhammad Usman, Muhammad Akram Shaikh2026-09-22
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Spatiotemporal heterogeneity and nonlinear drivers of carbon storage in the Pearl River Delta using GTWR and XGBoost-SHAP

Diese Studie analysiert die spatiotemporale Entwicklung der Kohlenstoffspeicherung im Perlflussdelta in China von 2000 bis 2023 unter Verwendung der InVEST-, GTWR- und XGBoost-SHAP-Modelle, um einen Wandel von einem durch das Terrain dominierten hin zu einem durch menschliche Störungen getriebenen Dynamikprozess aufzuzeigen, wobei die Vegetation als primärer Stabilisierungsfaktor identifiziert wird und gezielte Strategien für die Erhaltung von Kohlenstoffsenken sowie die Kontrolle der Stadtentwicklung bereitgestellt werden.

Shaopei Chen, Huixia Zhang, Ming Fang2026-09-22
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Development and Application of a Non-ergodic Ground-Motion Model for the Czech Republic

Diese Arbeit präsentiert ein nicht-ergodisches Bodenbewegungsmodell für die Tschechische Republik, das regionale Daten nutzt, um standort- und pfadspezifische Terme abzuleiten, wodurch die aleatorische Variabilität signifikant reduziert und die seismischen Gefahrschätzungen im Vergleich zu traditionellen ergodischen Modellen verändert werden.

Chih-Hsuan Sung, Norman Abrahamson, Ivan prachar, Jiri Vackar, Jiri Malek2026-09-22
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Multi Temporal Mapping and Severity Classification of Soil Erosion in Imo State Nigeria Using RUSLE and Cloud Based Geospatial Modelling

Diese Studie nutzt die Google Earth Engine Plattform zur Implementierung des RUSLE-Modells mit multitemporalen Daten und zeigt auf, dass Topographie und sich ändernde Landbedeckung die primären Treiber für signifikante Bodenerosion im Bundesstaat Imo, Nigeria, sind, wobei Oguta und Ohaji/Egbema als kritische Hotspots identifiziert wurden, die eine gezielte Erhaltungsplanung erfordern.

Okoli Emeka Austin¹, Jeremiah Toluwani Oladipupo, Omoko Ejiro Newton, Echerobia Christopher, Chinyere Pauline Alozie, Oh (…)2026-09-22
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A Hybrid Sunshine–Temperature–Humidity Model for Estimating the Monthly Mean Daily Global Solar Radiation of Tébessa, Algeria

Diese Studie zeigt, dass die Hinzufügung der relativen Sonnenscheindauer zu einem auf Temperatur und Luftfeuchtigkeit basierenden Modell die Genauigkeit signifikant verbessert und den systematischen Bias der monatlichen Mittelwerte der täglichen globalen Sonneneinstrahlung für Tébessa, Algerien, reduziert, trotz der hohen Kollinearität der Prädiktoren auf monatlicher Ebene.

Tidjani Boutora2026-09-22
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Changes in the root system architecture of Agriophyllum squarrosum and soil-driven mechanisms along the sand fixation gradient on the southeastern edge of the Tengger Desert

Diese Studie zeigt auf, dass eine zunehmende Sandfixierung *Agriophyllum squarrosum* dazu antreibt, sein Wurzelsystem von tiefen, groben Strukturen zu flachen, komplexen Strukturen zu verändern, eine Transformation, die primlich durch Verbesserungen der Bodenfeuchtigkeit, der Nährstoffverfügbarkeit und der Bodenstruktur vermittelt wird.

Keer Lou, Wenjie Qu, Lin Chen, Yinglong Chen, Xinguo Yang2026-09-22
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Does enforcing physics improve evapotranspiration downscaling? A controlled comparison of mass-conserving and direct deep-learning models for WaPOR

Diese Studie zeigt, dass bei der Downscaling-Anwendung von WaPOR-Evapotranspirationsdaten von 300 m auf 20 m über afrikanischen Bewässerungsstandorten direkte Deep-Learning-Super-Resolution-Modelle physikinformierte Netzwerke hinsichtlich der Genauigkeit signifikant übertreffen, was darauf hindeutet, dass das Erzwingen harter Massenerhaltungsgrenzen zwar die Konsistenz verbessert, aber nicht die Vorhersgeleistung.

Zolo Kiala¹, Karim Bergaoui, Petra Schmitter, Mariangel Garcia Andarcia2026-09-22
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Identification of Green Iguana (Iguana iguana) Hotspots in Urban Kaohsiung Using Citizen-Reported Geographic Information Dataset from the Kaohsiung City 1999 Call Center

Diese Studie nutzt von Bürgern gemeldete Daten des Kaohsiung City 1999 Callcenters, um räumliche Hotspots und Migrationsmuster der invasiven Grünen Leguane zu identifizieren, wobei eine Konzentration in den mittel- bis südglichen Regionen der Stadt, eine Ausbreitung über spezifische Brücken und Wasserwege sowie eine potenzielle Ausbreitung in Richtung der Stadt Tainan aufgezeigt werden.

Chia-Hung JEN, Chien-Min Chu, Yu-Xiang Wang, Bao-Sen Shieh, Shih-Hsiung Liang2026-09-22