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本研究利用 Landsat 影像和机器学习技术分析了 2001 年至 2024 年间金沙萨的城市化进程，揭示了建成区和农用地正以牺牲森林和稀树草原为代价进行快速的离心式扩张，这显著加剧了景观的人类活动化，并强调了改进城市规划和生态系统保护的紧迫性。
本研究建立了米纳斯吉拉斯州铝土矿开采前的生态水文学基准，揭示了尽管目前的土壤条件仍保持可行，但无节制的取水以及土壤机械抗力与入渗能力之间存在的关键反向关系，对泉水流量和水安全构成了严重风险，因此有必要为未来的采矿作业制定严格的修复策略。
本研究评估了乌拉圭一家石灰岩采石场的三种爆破孔钻屑采样方法，结果发现，虽然径向采样器相对于全锥体对照具有最高的分析准确度，但单次插入式圆柱管在连续水泥生产的操作可行性方面表现最佳。
本研究评估了尼日利亚东南部 Nworie 河的重金属污染状况，发现虽然大多数金属含量符合世界卫生组织标准，但由于疏浚活动导致的铅和铁含量升高，结合汞的高生态风险因子，表明存在显著的负面污染，需要立即进行监测和废物管理干预。
这项研究表明，斯里兰卡德杜鲁奥亚水库（Deduru Oya Reservoir）的尼罗罗非鱼受到微塑料的严重污染，其中主要是聚乙烯纤维，在近83%的采样鱼类中均有发现，并构成了显著的生态和食品安全风险。
本研究利用迭代观测差分干涉合成孔径雷达（IO-DInSAR）方法结合多源地理空间数据，重建了由2022年印度尼西亚帕萨曼Mw 6.1级地震引发的震前及震后垂直变形与滑坡活动的演化过程，证明了该方法在监测构造活跃区域级联地震灾害方面的有效性。
本文提出了一种综合性的蓝色经济核算框架，该框架结合了蓝色核算、水下领域感知以及基于建模与仿真的海洋空间规划，旨在为热带国家实现基于证据、可持续且具气候韧性的海洋治理。
本研究通过分析十八年的历史数据和未来气候预测，旨在证明埃塞俄比亚东部气温上升、降雨量减少以及生长周期缩短正导致阿拉比卡咖啡产量持续下降，从而迫切需要采取适应策略，例如开发耐热品种和实施土壤保护措施，以保障生计和出口潜力。
本研究利用一个可定制的 Python 工具分析了 1996 年至 2024 年的 NOAA NCEI 数据，揭示了多重灾害事件及其相关的生命和经济损失主要发生在美国本土的春季和夏季，且在西南部、中部地区及沿海地区存在显著的空间热点，同时强调了多重灾害定义对所选时间窗口的敏感性。
本研究通过对索马里1990–2022年数据进行ARDL模型分析，发现环境库兹涅茨曲线假说并不成立，同时强调可再生能源消耗和环境责任型外商直接投资是降低二氧化碳排放的关键驱动因素。