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From diversity patterns to assembly processes: plankton community assembly along a natural salinity gradient in northern plateau lakes of China

Este estudio revela que el aumento de la salinidad a lo largo de un gradiente natural en los lagos de la meseta del norte de China impulsa un descenso lineal en la diversidad taxonómica y la riqueza funcional del plancton, desplaza el ensamblaje de la comunidad desde un filtrado ambiental determinista en aguas dulces hacia una mayor estocasticidad en aguas salobres, y desacopla parcialmente la biodiversidad del funcionamiento del ecosistema bajo el estrés por salinidad.

Yi Zhang, Wenjie Liu, Jinrui Zhang, Zhendong Wu, Pan Hu, Yongli Tian, Xinliang Zhao, Hao Li, Juanjuan Qi, Rui Wang, Xuwa (…)2026-07-30
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Spatiotemporal Assessment of Ambient Air Quality in Selected Urban, Tourist and Industrial Regions of Himachal Pradesh, India: A Case Study

Este estudio de caso utiliza 30 días de datos de monitoreo público de junio a julio de 2026 para demostrar que los centros industriales y urbanos de Himachal Pradesh (Baddi y Solan) experimentan niveles de contaminación del aire significativamente más altos, impulsados principalmente por el material particulado en comparación con los pueblos turísticos de montaña, estableciendo una línea base crítica para la gestión diferenciada de la calidad del aire a través de estos distintos entornos de uso de suelo.

OM RAJ, Indramani Dhada2026-07-30
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Rainfall-Driven Variability of Physicochemical Water Quality Parameters in the Meghna River, Bangladesh: A Preliminary Monthly Assessment Using Correlation, Regression, and Principal Component Analysis

Este estudio preliminar analiza los datos mensuales de 2023 del río Meghna en Bangladesh para explorar la variabilidad de los parámetros fisicoquímicos del agua impulsada por las precipitaciones, revelando fuertes correlaciones entre la lluvia y contaminantes específicos como la DQO, al tiempo que reconoce explícitamente las limitaciones estadísticas impuestas por un tamaño de muestra pequeño de seis meses.

Abu Bakor Siddique Patwary2026-07-30
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Habitat contractions to drive future planktonic foraminifera distribution and diversity change

Este estudio proyecta que el calentamiento global impulsará a los foraminíferos planctónicos a desplazarse hacia los polos y a experimentar disminuciones significativas en su abundancia y pérdidas de diversidad en las latitudes bajas para el año 2100, con implicaciones profundas para el ciclo del carbono oceánico y las redes tróficas marinas.

Annabelle Gao, Sonia Chaabane, Gregory Beaugrand, Thibault de Garidel-Thoron, Thomas Chalk, Ralf Schiebel, Julie Meillan (…)2026-07-30
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Morphometric Properties and Land Cover Dynamics of River Shemankar Upper Drainage Basin, Plateau State, Nigeria

Este estudio analiza las propiedades morfométricas y la dinámica de la cobertura del suelo de la cuenca de drenaje superior del río Shemankar de sexto orden en el estado de Plateau, Nigeria, revelando una expansión agrícola significativa y un declive de la vegetación junto con fuertes correlaciones entre los cambios en el uso del suelo y las características de la cuenca, al tiempo que valida la utilidad comparable del SRTM y otros DEM para el modelado hidrológico.

Peter Damulak DAKUNG, Aderemi ADEDIJI, Samson Akintunde OGUNYEMI, Damilola Bolarinwa FAGBOHUN, Samuel Adeyemi SAMSON, Ar (…)2026-07-30
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Spatio-temporal Assessment of PM10 and its Correlation with Meteorological Parameters: A Case Study in Cumilla, Bangladesh

Este estudio analiza las variaciones espaciotemporales de PM10 en Cumilla, Bangladesh, de enero a abril de 2026, revelando concentraciones máximas en febrero que superan los límites nacionales y una fuerte correlación negativa con la temperatura y la precipitación, proporcionando así una base para pronosticar picos de contaminación y diseñar políticas de mitigación estacionales.

Abu Bakor Siddique Patwary2026-07-30
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El Nino Southern Oscillation-Driven Variability in Vegetation Indices and Carbon Fluxes over Rajasthan, India: A Non-parametric District-level Analysis (2000-2024)

Este análisis no paramétrico a nivel de distrito de Rajasthan (2000–2024) revela que los eventos de El Niño suprimen significativamente la vegetación de kharif y los flujos de carbono, particularmente en las regiones áridas, al tiempo que identifica fuertes tendencias positivas a largo plazo y permite pronósticos precisos para 2026 basados en la dinámica de ENSO y de las precipitaciones del monzón.

Priyanka Swami2026-07-30
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Seasonal Adaptive Analysis of Radon Data and Correlation with Regional Earthquake Events

Este estudio utiliza un análisis adaptativo estacional de datos de radón atmosférico recolectados a 540 m de altitud para identificar una anomalía significativa el 28 de julio de 2026, la cual se correlaciona con la actividad sísmica regional, respaldando así la hipótesis de que la desgasificación cortical inducida por el estrés puede servir como un precursor de terremotos.

Nikos Petrakis2026-07-30
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Analysis of Habitat Factors Influencing Natural Forest Regeneration Status of Tilaghor Eco-park in Bangladesh

Este estudio evalúa el estado de la regeneración natural del Parque Eco-Turístico Tilaghor en Bangladesh mediante el análisis de 100 parcelas y la aplicación de los modelos NMDS y GLM para determinar que la altura de los árboles, la riqueza de árboles y las métricas de plántulas son los principales factores del hábitat que influyen significativamente en la riqueza y abundancia de plántulas, proporcionando así directrices basadas en evidencia para priorizar la conservación de especies autóctonas y las estrategias de plantación específicas de cada área.

Lubaba Noshin, Rabeya Sultana, Kazi Mohammad Masum2026-07-30
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Benchmarking Machine Learning and Seismic-Derived Heat Flow Models to Decipher the Lithospheric Thermal Architecture of the Arabian-Nubian Shield

Este estudio presenta un novedoso marco de evaluación que combina un modelo de Bosque Aleatorio basado en datos y una conversión de Velocidad-Temperatura basada en la física para mapear la arquitectura térmica del Escudo Arábigo-Nubio, revelando que, si bien ambos métodos capturan patrones a gran escala, el enfoque de aprendizaje automático ofrece una precisión predictiva superior para la evaluación de recursos geotérmicos en entornos tectónicos complejos.

Menna Haggag, Mohamed Sobh, Hosni H. Ghazala2026-07-30