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Este estudio utiliza imágenes Landsat multitemporales procesadas a través de Google Earth Engine y un modelo CA-Markov para analizar la rápida expansión urbana de Tabriz, Irán, desde 1972 hasta 2021 y proyectar su crecimiento continuo e impacto en las tierras agrícolas hasta 2030.
Este artículo presenta un marco de modelado probabilístico que combina modelos jerárquicos bayesianos e ingeniería de características de metadatos para curar, armonizar y validar tres décadas de datos globales de ciencia ciudadana sobre la calidad del agua, transformando observaciones espontáneas ruidosas en conocimientos accionables para la toma de decisiones ambientales.
Este estudio demuestra que el retroceso de la plataforma de hielo de Pine Island entre 2017 y 2020 creó el glaciar Piglet, un tributario desprendido cuya rápida aceleración hacia el interior e intensificado adelgazamiento dinámico revelan cómo el daño de la plataforma de hielo y la atrición del margen de cizalla pueden propagar el estrés de manera eficiente para amplificar la pérdida de masa y fragmentar el sistema de drenaje de la Antártida Occidental en su totalidad.
Mediante el uso de modelos de alta resolución de encuestas de hogares, este estudio revela que más de 2 mil millones de personas en países de ingresos bajos y medios dependen de fuentes de agua subterránea no canalizadas, un componente crítico aunque mayoritariamente invisible de la seguridad hídrica mundial que actualmente está ausente de las principales bases de datos y evaluaciones de vulnerabilidad.
Este estudio analiza 259 especies de plantas con flores en seis montañas subtropicales de la provincia de Jiangxi para revelar que los patrones de la época de floración están impulsados por una compleja interacción de tendencias climáticas dependientes de la elevación, perturbación del hábitat y rasgos funcionales de las plantas, identificándose la masa de la semilla como el determinante principal de los cambios fenológicos.
Este estudio presenta un marco basado en SIG que utiliza herramientas móviles y bases de datos espaciales para estandarizar la recolección de datos ambientales en sitios de vigilancia de humedales, mejorando así el monitoreo de Una Salud y el análisis epidemiológico de la Influenza Aviar Altamente Patógena (IAAP).
Este estudio cualitativo propone un sistema de gestión de riesgos que utiliza una matriz de probabilidad e impacto para abordar los desafíos del cambio climático en el sector de la construcción, con el objetivo de avanzar en los objetivos de desarrollo sostenible y promover las prácticas de edificación sostenible.
Este estudio evalúa diversos modelos climáticos de alta resolución y productos con escala reducida para simular las precipitaciones de la temporada húmeda en el sur de Florida, encontrando que si bien el escalamiento estadístico captura mejor los patrones observados, la resolución nominal de 25 km por sí sola es insuficiente debido a sesgos persistentes en la intensidad y frecuencia de la lluvia que requieren procesos mejorados de convección y acoplamiento aire-mar.
Al integrar datos de InSAR de alta resolución y GNSS, este estudio revela que las fallas intra-bloque acomodan una parte significativa de la deformación por cizalla dentro del bloque central-oriental de Bayan Har, desafiando la cinemática de bloques rígidos y respaldando un modelo de estantería (bookshelf) no rígido y semicontenido para comprender la deformación continental y los peligros sísmicos en el Tíbet.
Este estudio utiliza observaciones multitemporales de ECOSTRESS para caracterizar la heterogeneidad espacial y los factores determinantes de la intensidad de la isla de calor urbana nocturna en Chongqing, revelando condiciones de isla de enfriamiento generalmente débiles con puntos calientes localizados y demostrando que los indicadores de la superficie subyacente explican la variabilidad térmica de manera más efectiva que la topografía en esta ciudad montañosa.