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Development of a Regional Landslide Forecast Model for Slowly Moving Landslides in the Western Canada Sedimentary Basin

Questo articolo presenta lo sviluppo e la validazione di un modello regionale di previsione delle frane per il Bacino Sedimentario della Western Canada, che integra decenni di dati sullo spostamento delle infrastrutture con i driver idroclimatici per creare un indice di attività in grado di ricostruire retrospettivamente eventi passati e prevedere i rischi di frana futuri per una mitigazione proattiva delle infrastrutture.

Michael Porter, Corey Froese, Caio Stringari, Vincenzo Coia2026-07-27
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Global warming increases lightning activity over Brazil regardless of the trend in cloud ice content simulated by a GCM

Utilizzando dati osservativi e proiezioni climatiche, questo studio dimostra che il riscaldamento globale aumenterà significativamente la densità dei fulmini in Brasile entro la fine del secolo — particolarmente in Amazzonia — indipendentemente dalle incertezze nel contenuto di ghiaccio nelle nubi simulate, aumentando così il rischio di incendi boschivi innescati dai fulmini.

Caio Lucas Texeira Ferraz De Oliveira, Kleber Pinheiro Naccarato2026-07-27
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Evidence of organic–metal decoupling in textile wastewater from Bangladesh's largest export processing zone

Questo studio esplorativo su sei impianti tessili nella zona di esportazione di Chattogram, in Bangladesh, rivela un disaccoppiamento tra la conformità organica e quella dei metalli pesanti, dove frequenti superamenti dei limiti di BOD, COD e colore contrastano con l'adesione universale alle normative su piombo e cromo, suggerendo fonti di inquinamento e percorsi di trattamento distinti.

Sabbir Ahmed, Muhammad Saidur Rahman2026-07-27
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A Catchment Information System to Advance Systems-Based Management of Large Tropical River Basins

Questo articolo introduce il Congo Basin Catchment Information System (CB-CIS), un'infrastruttura idrologica digitale unificata che integra diverse fonti di dati e un quadro di bacini nidificati per colmare le lacune informative e consentire una gestione delle risorse idriche adattiva e basata su sistemi in tutto il bacino del fiume Congo, caratterizzato da scarsità di dati.

Raphael M. Tshimanga, Landry N. Nkaba, Felly K. Ngandu, Genie K. Lutonadio, Augustin L. Likenge, Victor K. Kadiata, Chri (…)2026-07-27
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Stakeholder-informed prioritization of cropland ecosystem services for spatial optimization in the Yangtze River Delta

Questo studio integra le preferenze degli stakeholder identificate da 902 nuclei familiari con l'analisi spazio-temporale e simulazioni di reti bayesiane per mappare i compromessi tra i servizi ecosistemici prioritari delle terre coltivate e delineare le zone di ottimizzazione spaziale per una pianificazione sostenibile dell'uso del suolo nel delta del fiume Yangtze.

XueQing Wang, Yue Su, Di Wang, Jingjing Qian, Ran Yu, Sinan Li, Congmou Zhu, Chen Li, Shengnan Xing2026-07-27
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Degradation exacerbates C and P limitations of soil microorganisms in the wetland ecosystems

Questo studio rivela che il degrado delle zone umide esacerba la co-limitazione di carbonio e fosforo del metabolismo microbico del suolo nelle zone umide del basso corso del Fiume Giallo, guidata principalmente dai cambiamenti indotti dal degrado nelle caratteristiche della comunità vegetale, nella conducibilità elettrica del suolo e nella disponibilità di nutrienti.

Mingli Zhang, Yike Huang, Xinyu Li, Zhiwei Mao, Kexin Chen, Mei Liu, Yadong Xu, Wenkai Chen, Lin Wang, Ming Dou, Junxian (…)2026-07-27
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Hybrid Statistical–Machine Learning Framework for Trend Analysis and Extreme Rainfall Frequency Modeling in Delhi

Questo studio presenta un quadro integrato di statistica e machine learning per Delhi che combina l'analisi delle frequenze tradizionale, il rilevamento dei trend e la modellazione predittiva avanzata per sviluppare relazioni di Intensità–Durata–Frequenza (IDF) robuste e migliorare la stima delle precipitazioni estreme per la gestione del rischio di inondazioni urbane.

Owais Ahmad Parray, Adnan Ilahi Bhat, Ajmal Hussain, Shahbaz Ahmad, Mujib Ahmad Ansari2026-07-27
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Technology modularity shapes latecomer cost convergence in renewables

Questo studio dimostra che la modularità tecnologica plasma criticamente la convergenza dei costi per i ritardatari nelle energie rinnovabili, rivelando che le economie emergenti ottengono riduzioni dei costi più rapide rispetto alle nazioni sviluppate nel fotovoltaico solare modulare grazie al trasferimento globale di conoscenze, ma affrontano progressi più lenti nell'eolico onshore specifico per il sito, rendendo pertanto necessarie strategie di finanza climatica specifiche per tecnologia piuttosto che curve di apprendimento globali uniformi.

Jing Meng, Litiao Hu, Jack Harris, Zongwei Ma, Jun Bi2026-07-27