📄 earth_science

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

Deze studie onthult dat de toenemende saliniteit langs een natuurlijk gradiënt in meren op het noordelijke Chinese plateau een lineaire afname van de taxonomische diversiteit en functionele rijkdom van plankton veroorzaakt, de gemeenschapsassemblage verschuift van deterministische milieufiltratie in zoet water naar grotere stochastiek in brak water, en de biodiversiteit gedeeltelijk ontkoppelt van ecosysteemfuncties onder saliniteitsstress.

Yi Zhang, Wenjie Liu, Jinrui Zhang, Zhendong Wu, Pan Hu, Yongli Tian, Xinliang Zhao, Hao Li, Juanjuan Qi, Rui Wang, Xuwa (…)2026-07-30
📄 earth_science

Spatiotemporal Assessment of Ambient Air Quality in Selected Urban, Tourist and Industrial Regions of Himachal Pradesh, India: A Case Study

Deze casestudy maakt gebruik van 30 dagen aan publieke monitoringsgegevens van juni tot juli 2026 om aan te tonen dat de industriële en stedelijke centra van Himachal Pradesh (Baddi en Solan) aanzienlijk hogere luchtvervuilingsniveaus ervaren, die voornamelijk worden gedreven door fijnstof in vergelijking met toeristische bergstadjes, waarmee een kritieke baseline wordt vastgesteld voor gedifferentieerd luchtkwaliteitsbeheer over deze verschillende landgebruiksettings.

OM RAJ, Indramani Dhada2026-07-30
📄 earth_science

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

Deze voorlopige studie analyseert maandelijkse gegevens uit 2023 van de Meghna-rivier in Bangladesh om de door neerslag gedreven variabiliteit in fysisch-chemische waterkwaliteitsparameters te verkennen, waarbij sterke correlaties tussen neerslag en specifieke verontreinigende stoffen zoals CZV worden onthuld, terwijl de statistische beperkingen die worden opgelegd door een kleine steekproefomvang van zes maanden expliciet worden erkend.

Abu Bakor Siddique Patwary2026-07-30
📄 earth_science

Habitat contractions to drive future planktonic foraminifera distribution and diversity change

Deze studie voorspelt dat de opwarming van de aarde planktonische foraminiferen zal dwingen om naar de polen te verschuiven en dat zij tegen 2100 aanzienlijke afnames in abundantie en verliezen in diversiteit zullen ervaren in lage breedtegraden, met diepgaande implicaties voor de oceanische koolstofcyclus en mariene voedselwebben.

Annabelle Gao, Sonia Chaabane, Gregory Beaugrand, Thibault de Garidel-Thoron, Thomas Chalk, Ralf Schiebel, Julie Meillan (…)2026-07-30
📄 earth_science

Morphometric Properties and Land Cover Dynamics of River Shemankar Upper Drainage Basin, Plateau State, Nigeria

Deze studie analyseert de morfometrische eigenschappen en landbedekkingsdynamiek van het stroomgebied van de 6e-orde River Shemankar Upper Drainage Basin in Plateau State, Nigeria, waarbij een significante agrarische expansie en vegetatieafname worden onthuld, naast sterke correlaties tussen landgebruikveranderingen en bekkenkenmerken, terwijl de vergelijkbare bruikbaarheid van SRTM en andere DEM's voor hydrologische modellering wordt gevalideerd.

Peter Damulak DAKUNG, Aderemi ADEDIJI, Samson Akintunde OGUNYEMI, Damilola Bolarinwa FAGBOHUN, Samuel Adeyemi SAMSON, Ar (…)2026-07-30
📄 earth_science

Spatio-temporal Assessment of PM10 and its Correlation with Meteorological Parameters: A Case Study in Cumilla, Bangladesh

Deze studie analyseert de spatiotemporele variaties van PM10 in Cumilla, Bangladesh, van januari tot april 2026, waarbij piekconcentraties in februari worden onthuld die de nationale limieten overschrijden en een sterke negatieve correlatie met temperatuur en neerslag, waardoor een basis wordt geboden voor het voorspellen van vervuilingspieken en het ontwerpen van seizoensgebonden mitigatiebeleid.

Abu Bakor Siddique Patwary2026-07-30
📄 earth_science

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

Deze non-parametrische analyse op districtsniveau van Rajasthan (2000–2024) onthult dat El Niño-events de kharif-vegetatie en koolstofstromen aanzienlijk onderdrukken, met name in aride regio's, terwijl het sterke positieve langetermijntrends identificeert en nauwkeurige prognoses voor 2026 mogelijk maakt op basis van ENSO- en moessonregendynamiek.

Priyanka Swami2026-07-30
📄 earth_science

Seasonal Adaptive Analysis of Radon Data and Correlation with Regional Earthquake Events

Deze studie maakt gebruik van een seizoensgebonden adaptieve analyse van atmosferische radongegevens verzameld op 540 m hoogte om een significante anomalie op 28 juli 2026 te identificeren, die correleert met regionale seismische activiteit, waardoor de hypothese wordt ondersteund dat door spanning veroorzaakte crustale ontgassing kan dienen als een aardbevingprecursor.

Nikos Petrakis2026-07-30
📄 earth_science

Analysis of Habitat Factors Influencing Natural Forest Regeneration Status of Tilaghor Eco-park in Bangladesh

Deze studie evalueert de status van natuurlijke regeneratie van het Tilaghor Eco-park in Bangladesh door 100 plots te analyseren en NMDS- en GLM-modellen toe te passen om vast te stellen dat boomhoogte, boomrijkdom en zaailingmetrieken de primaire habitatfactoren zijn die de rijkdom en abundantie van zaailingen significant beïnvloeden, waarmee bewijsgestuurde richtlijnen worden geboden voor het prioriteren van de instandhouding van inheemse soorten en gebiedsspecifieke plantstrategieën.

Lubaba Noshin, Rabeya Sultana, Kazi Mohammad Masum2026-07-30
📄 earth_science

Benchmarking Machine Learning and Seismic-Derived Heat Flow Models to Decipher the Lithospheric Thermal Architecture of the Arabian-Nubian Shield

Deze studie presenteert een nieuw benchmarkingskader dat een datagestuurd Random Forest-model combineert met een natuurkundig gebaseerde snelheid-temperatuurconversie om de thermische architectuur van het Arabisch-Nubische Schild in kaart te brengen, waarbij wordt onthuld dat hoewel beide methoden grootschalige patronen vastleggen, de machine learning-benadering een superieure voorspellende precisie biedt voor de beoordeling van geothermische hulpbronnen in complexe tektonische omgevingen.

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