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本研究は、Google Earth Engineを通じて処理されたマルチテンポラルなLandsat衛星画像とCA-マルコフモデルを利用して、1972年から2021年までのイランのタブリーズにおける急速な都市拡大を分析し、2030年までの継続的な成長と農地への影響を予測するものである。
本論文は、ベイズ階層モデルとメタデータ特徴量エンジニアリングを組み合わせた確率的モデリングフレームワークを提示し、30年間にわたる世界のシチズンサイエンスによる水質データを精査、調和、および検証することで、ノイズの多い草の根の観測データを環境意思決定のための実行可能な洞察へと変貌させるものである。
本研究は、2017年から2020年にかけてのパインアイランド棚氷の後退が、離脱した支流であるピグレット氷河を生み出したことを示しており、その急速な内陸への加速と激化した動的な薄層化は、棚氷の損傷とシア・マージンの摩耗がいかに効率的にストレスを伝播させ、質量損失を増幅させ、より広範な西南極の排水システムを断片化させるかを明らかにしている。
家計調査データの高解像度モデリングを用いた本研究は、低・中所得国における20億人以上の人々が、主要なデータベースや脆弱性評価からは現在欠落している、極めて重要でありながら大部分が不可視の状態にある世界の水安全保障の構成要素である、非配管型の地下水水源に依存していることを明らかにしている。
本研究は、江西省の6つの亜熱帯山岳における259種の開花植物を分析し、開花時期のパターンが、標高依存的な気候傾向、生息地の攪乱、および植物の機能的形質の複雑な相互作用によって駆動されており、種子質量がフェノロジーの変化の主要な決定要因であることを明らかにしている。
本研究は、湿地の監視現場における環境データの収集を標準化するために、モバイルツールと空間データベースを活用したGISベースのフレームワークを提示するものであり、それによって高病原性鳥インフルエンザ（HPAI）のワンヘルス・モニタリングおよび疫学的解析を強化するものである。
本質的研究である本研究は、持続可能な開発目標を推進し、グリーンビルディングの実践を促進することを目的として、建設部門における気候変動の課題に対処するために、確率・影響マトリックスを活用したリスク管理システムを提案するものである。
本研究は、南フロリダの雨季における降雨をシミュレートするための様々な高解像度気候モデルおよびダウンスケーリング生成物を評価し、統計的ダウンスケーリングが観測されたパターンを最も良く捉える一方で、名目上の25km解像度だけでは、対流および海陸相互作用プロセスの改善を必要とする降雨強度と頻度における持続的なバイアスのために不十分であることを明らかにしている。
高解像度のInSARとGNSSデータを統合することにより、本研究は、バヤンハルブロック中央東部においてブロック内断層が剪断歪みの大部分を収容していることを明らかにし、剛体ブロック運動論に異を唱え、チベットにおける大陸変形と地震ハザードを理解するための半拘束的な非剛体ブックシェルフ断層モデルを支持している。
本研究は、マルチテンポラルなECOSTRESSの観測データを用いて、重慶における夜間の都市表面熱島強度の空間的不均一性とその駆動要因を特性化しており、全体として弱いクールアイランド条件と局所的なホットスポットが存在すること、および、この山岳都市においては地表指標が地形よりも効果的に熱的変動を説明することを明らかにしている。