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Cette étude révèle que malgré une grande sensibilisation de la communauté aux bienfaits des zones humides, le marais d'Okole dans la ville de Lira est gravement dégradé principalement en raison de la production d'alcool, ce qui nécessite un renforcement des efforts de conservation menés par la communauté.
Cet article présente le développement et la validation d'un modèle régional de prévision des glissements de terrain pour le bassin sédimentaire de l'ouest du Canada, qui intègre des décennies de données de déplacement d'infrastructures avec des moteurs hydroclimatiques afin de créer un indice d'activité capable de rétro-prévoir les événements passés et de prédire les risques futurs de glissements de terrain pour une atténuation proactive des infrastructures.
En s'appuyant sur des données d'observation et des projections climatiques, cette étude démontre que le réchauffement climatique augmentera de manière significative la densité de la foudre à travers le Brésil d'ici la fin du siècle — particulièrement dans l'Amazonie — indépendamment des incertitudes liées à la teneur simulée en glace des nuages, accentuant ainsi le risque de feux de forêt déclenchés par la foudre.
Cette étude exploratoire de six installations textiles dans la zone de traitement des exportations de Chattogram, au Bangladesh, révèle un découplage entre la conformité organique et celle aux métaux lourds, où les dépassements fréquents des limites de DBO, de DCO et de couleur contrastent avec une adhésion universelle aux réglementations sur le plomb et le chrome, suggérant des sources de polluants et des voies de traitement distinctes.
Cet article présente le Système d'Information sur le Bassin du Congo (CB-CIS), une infrastructure hydrologique numérique unifiée qui intègre diverses sources de données et un cadre de bassin versant imbriqué pour combler les lacunes d'information et permettre une gestion des ressources en eau adaptative et systémique à travers le bassin du fleuve Congo, une zone caractérisée par la rareté des données.
Cette étude intègre les préférences des parties prenantes identifiées auprès de 902 ménages à une analyse spatio-temporelle et à des simulations de réseaux bayésiens pour cartographier les compromis entre les services écosystémiques prioritaires des terres cultivables et délimiter des zones d'optimisation spatiale pour la planification durable de l'utilisation des terres dans le delta du fleuve Yangtsé.
Cette étude révèle que la dégradation des zones humides exacerbe la co-limitation par le carbone et le phosphore du métabolisme microbien du sol dans les zones humides du bas de l'estuaire du fleuve Jaune, principalement en raison des changements induits par la dégradation dans les caractéristiques de la communauté végétale, la conductivité électrique du sol et la disponibilité des nutriments.
Cette étude présente un cadre intégré de statistiques et d'apprentissage automatique pour Delhi qui combine l'analyse de fréquence traditionnelle, la détection de tendances et la modélisation prédictive avancée afin de développer des relations Intensité-Durée-Fréquence (IDF) robustes et d'améliorer l'estimation des précipitations extrêmes pour la gestion des risques d'inondations urbaines.
En utilisant l'analyse ARDL sur des données nigérianes de 2002 à 2023, cette étude confirme une cointégration stable à long terme où l'opulence et l'urbanisation entraînent la dégradation de l'environnement, tandis que l'efficacité de l'innovation technologique pour atténuer ces impacts dépend de manière critique de la qualité institutionnelle et de la capacité réglementaire.
Cette étude démontre que la modularité technologique façonne de manière critique la convergence des coûts des pays de l'arrière-plan dans le secteur des énergies renouvelables, révélant que les économies émergentes parviennent à des réductions de coûts plus rapides que les nations développées dans le domaine du solaire photovoltaïque modulaire grâce au transfert mondial de connaissances, mais font face à des progrès plus lents dans l'éolien terrestre spécifique au site, nécessitant ainsi des stratégies de financement climatique spécifiques à chaque technologie plutôt que des courbes d'apprentissage mondiales uniformes.