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Cette étude utilise l'imagerie Landsat multi-temporelle traitée via Google Earth Engine et un modèle CA-Markov pour analyser l'expansion urbaine rapide de Tabriz, en Iran, de 1972 à 2021 et projeter sa croissance continue ainsi que son impact sur les terres agricoles jusqu'en 2030.
Cet article présente un cadre de modélisation probabiliste qui combine des modèles hiérarchiques bayésiens et l'ingénierie de caractéristiques de métadonnées pour organiser, harmoniser et valider trois décennies de données mondiales de sciences citoyennes sur la qualité de l'eau, transformant ainsi des observations citoyennes bruitées en informations exploitables pour la prise de décision environnementale.
Cette étude démontre que le retrait de la plateforme de glace de Pine Island entre 2017 et 2020 a créé le glacier Piglet, un tributaire détaché dont l'accélération rapide vers l'intérieur des terres et l'amincissement dynamique intensifié révèlent comment les dommages aux plateformes de glace et l'attrition des marges de cisaillement peuvent propager efficacement les contraintes pour amplifier la perte de masse et fragmenter le système de drainage plus large de l'Antarctique occidental.
En utilisant une modélisation à haute résolution de données d'enquêtes auprès des ménages, cette étude révèle que plus de 2 milliards de personnes dans les pays à revenu faible et intermédiaire dépendent de sources d'eau souterraines non raccordées au réseau, une composante critique bien que largement invisible de la sécurité hydrique mondiale qui est actuellement absente des principales bases de données et des évaluations de vulnérabilité.
Cette étude analyse 259 espèces de plantes à fleurs à travers six montagnes subtropicales de la province du Jiangxi pour révéler que les modèles de floraison sont régis par une interaction complexe de tendances climatiques dépendantes de l'altitude, de perturbations de l'habitat et de traits fonctionnels des plantes, la masse des graines étant identifiée comme le principal déterminant des changements phénologiques.
Cette étude présente un cadre basé sur les SIG utilisant des outils mobiles et des bases de données spatiales pour standardiser la collecte de données environnementales sur les sites de surveillance des zones humides, améliorant ainsi la surveillance « One Health » et l'analyse épidémiologique de l'influenza aviaire hautement pathogène (IAHP).
Cette étude qualitative propose un système de gestion des risques utilisant une matrice probabilité-impact pour relever les défis du changement climatique dans le secteur de la construction, visant à faire progresser les objectifs de développement durable et à promouvoir les pratiques de construction durable.
Cette étude évalue divers modèles climatiques à haute résolution et produits de descente d'échelle pour simuler les précipitations de la saison humide dans le sud de la Floride, concluant que, bien que la descente d'échelle statistique capture mieux les motifs observés, la résolution nominale de 25 km seule est insuffisante en raison de biais persistants dans l'intensité et la fréquence des précipitations qui nécessitent une amélioration des processus de convection et de couplage air-mer.
En intégrant des données InSAR à haute résolution et des données GNSS, cette étude révèle que les failles intra-bloc accommodent une partie significative de la déformation de cisaillement au sein du bloc central-est du Bayan Har, remettant en question la cinématique des blocs rigides et soutenant un modèle de failles en « étagère » (bookshelf-fault) semi-confiné et non rigide pour la compréhension de la déformation continentale et des aléas sismiques au Tibet.
Cette étude utilise des observations multi-temporelles d'ECOSTRESS pour caractériser l'hétérogénéité spatiale et les facteurs déterminants de l'intensité de l'îlot de chaleur urbain nocturne à Chongqing, révélant des conditions d'îlot de fraîcheur généralement faibles avec des points chauds localisés et démontrant que les indicateurs de surface sous-jacents expliquent la variabilité thermique plus efficacement que la topographie dans cette ville montagneuse.