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Este estudio utiliza el modelo SWAT para demostrar que los cambios significativos en el uso del suelo y la variabilidad climática han aumentado sustancialmente la escorrentía en la cuenca del río Hasdeo, con proyecciones futuras bajo escenarios RCP que indican una intensificación del flujo estacional de los arroyos y un mayor riesgo de inundaciones.
Este estudio analiza datos de panel de 14 países de Asia-Pacífico (2000–2019) utilizando un modelo ARDL y pruebas de causalidad para revelar que el turismo internacional exacerba significativamente la degradación ambiental al aumentar el consumo de energía y las emisiones de CO2, al tiempo que acelera la deforestación, destacando así la ineficacia de las actuales políticas de turismo verde y la urgente necesidad de adoptar energías renovables e iniciativas ecológicas.
Este estudio demuestra que la combinación de la espectroscopia VNIR-SWIR con técnicas estadísticas multivariantes utilizando datos satelitales (Sentinel-2, PRISMA y EnMAP) y espectros de laboratorio mapea eficazmente las propiedades fisicoquímicas clave de los suelos y sedimentos de reservorios en la región semiárida de Brasil, apoyando así las estrategias de reutilización de sedimentos para el manejo agrícola.
Al integrar el modelado energético regional con datos de biodiversidad, este estudio demuestra que Grecia puede alcanzar sus objetivos climáticos sin comprometer la conservación ecológica, siempre que el despliegue de energía renovable se reasigne estratégicamente para dar cabida a las restricciones espaciales y abordar, al mismo tiempo, las preocupaciones de equidad regional.
Esta revisión exhaustiva destaca los significativos riesgos ecológicos y para la salud humana que representan los productos químicos de construcción, tales como los superplastificantes, las resinas epoxi y los metales pesados, los cuales degradan la calidad del aire interior, del suelo y del agua, al tiempo que aboga por estrategias de gestión sostenibles, incluyendo alternativas respetuosas con el medio ambiente y prácticas de aplicación reguladas para mitigar estos impactos ambientales.
Este estudio del polvo de las calles en Osogbo, Nigeria, revela que, si bien la mayoría de los elementos tóxicos se originan en fuentes geogénicas, las actividades antropogénicas en áreas comerciales y de desechos han causado una contaminación ecológica significativa y plantean riesgos para la salud no carcinogénicos y carcinogénicos elevados, particularmente para los niños expuestos al plomo, el cadmio y el cromo.
Este estudio revela que los cangrejos de la cuenca del Loukkos en Marruecos exhiben una contaminación por múltiples residuos de pesticidas que supera los límites regulatorios, lo que plantea riesgos para la salud no carcinogénicos aceptables pero potenciales riesgos carcinogénicos a largo plazo, particularmente para los niños, destacando así la urgente necesidad de un mayor monitoreo ambiental y una gestión de pesticidas más estricta.
Este artículo presenta "rosetta", un flujo de trabajo basado en Python dentro del marco de trabajo de Brightway que armoniza los datos y métodos de Análisis de Ciclo de Vida (ACV) a través de diferentes software y bases de datos, revelando que las discrepancias en la implementación del software y los inventarios desactualizados pueden causar variaciones significativas en los resultados de impacto, demostrando así la efectividad de la herramienta para mejorar la consistencia y comparabilidad de los estudios de ACV.
Este estudio evalúa seis métodos de interpolación espacial basados en SIG para estimar la precipitación en el Área de Gobierno Local de Moro, Nigeria, bajo extremos climáticos secos y húmedos, encontrando que las Funciones de Base Radial (RBF) superan a otras técnicas, incluyendo el kriging, al mapear con precisión la distribución de la lluvia en esta región con escasez de datos.
Este estudio demuestra que la integración de las proyecciones climáticas del CMIP6 con corrección de sesgo con modelos de aprendizaje automático, particularmente Random Forest, mejora significativamente la precisión de la predicción del caudal en la cuenca del río Kulfo, la cual carece de datos, revelando una tendencia futura de aumento de las temperaturas y disminución del caudal anual con una mayor incertidumbre hidrológica bajo diversos escenarios de cambio climático.