Oral histories versus the scientific record in identifying climate trends at Biosphere Reserves in Canada, the USA and Mexico
本研究表明,在三个北美生物圈保护区的温度趋势方面,原住民和当地的口述历史通常与仪器气候记录相补充,尽管由于空间尺度、生计特定敏感性以及数据限制的差异,两者经常会出现分歧。
1371 篇论文
本研究表明,在三个北美生物圈保护区的温度趋势方面,原住民和当地的口述历史通常与仪器气候记录相补充,尽管由于空间尺度、生计特定敏感性以及数据限制的差异,两者经常会出现分歧。
本研究表明,2025年3月的一次重大平流层突然升温通过下传的东风反射行星波以加强东亚槽,从而影响了2025年4月东亚出现的破纪录地面风极端事件,进而通过将平流层数据纳入深度学习模型来提升短期预报技巧。
本研究提出了一个针对加拿大蓝碳生态系统的国家评估框架,揭示了其显著的碳储量与固碳潜力,同时表明将这些生态系统的保护范围扩大到 2030 年前的 30%,到 2050 年可产生巨大的累积气候减缓效益。
本研究结合了云端遥感技术与元胞自动机-人工神经网络(CA-ANN)模型,对埃塞俄比亚吉格尔吉贝一号(Gilgel Gibe I)流域的历史土地利用与土地覆盖(LULC)变化进行了分析并预测了未来趋势,揭示了森林和草地面积的显著减少,以及农业和建筑区区的快速扩张,这些变化威胁到了生态系统服务功能和环境可持续性。
本研究引入了一个高分辨率建模框架,旨在证明未来的城市扩张将不成比例地加剧北美现有高温、高密度人口密集城市核心区的热灾害风险,揭示了由气候变化、人口结构变化和空间开发共同作用所驱动的关键性局部脆弱性。
这项研究表明,来自望加锡塔洛海岸的可食用双壳类动物(*Pilsbryoconcha exilis*)受到微塑料污染,主要为聚乙烯(PE)、聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚氯乙烯(PVC)的蓝色纤维,由于风险指数和超额癌症风险评估值超过了安全阈值,这构成了显著的膳食健康风险——尤其是对儿童而言。
LakeRINO 是一个创新的预测框架,它利用连续时间神经算子以及多样化的静态和时序特征,将不规则的卫星高度计数据转化为对中国湖泊水位准确的短时预测,并展现出在关键低水位异常期间专门提高预测精度的能力。
这项针对越南依赖森林的住户与官员的研究揭示了,在参与森林碳汇试点方面的高意愿与其实际执行能力的有限性之间存在显著差距,凸显了在扩大此类计划规模之前,对开展针对性培训、完善数据基础设施以及进行分阶段且经过性能测试的试点项目之紧迫需求。
这项针对圣文森特和格林纳丁斯群岛原住民加里布社区的研究表明,包括亲属关系和社区组织在内的社会基础设施,是比地理偏远性更关键的气候韧性与脆弱性决定因素,这凸显了加强社会网络和本土知识以实现有效防灾减灾的必要性。
本研究利用在气候模拟数据上训练的神经网络证明,尽管目前全球仅有极小比例的陆地经历着永久超过 1.5°C 全球变暖历史记录的温度,但随着进一步变暖,这一区域正在迅速扩张,使得在全球 3°C 的当前政策轨迹下,绝大多数人口和大部分地上生物量都将面临前所未有的局部高温。