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通过将活跃消融的公里级接地带纳入校准后的冰盖模型，研究人员证明了斯韦茨冰川的退缩是由这些此前被忽视的过程驱动的，与早先的估计相比，这可能会使到2100年其对海平面上升的潜在贡献翻倍。

本文提出了一种具有可解释性和不确定性感知能力的机器学习框架，该框架整合了气候预测与社会环境数据，旨在预测在各种气候变化情景下，中东地区埃及伊蚊栖息地的向北扩张以及随之而来的虫媒传染病风险的增加。

本研究表明，作为印度玛雅布尔国际奎师那知觉协会（ISKCON）奉献者所实践的一种形式，灵性生态学通过将日常灵性仪式与伦理价值观及科学方法相结合以促进可持续性，为整体性的环境保育提供了一个全面且包容的范式。

本研究整合了地球物理调查与反应输运模拟，用以表征伟晶岩系统中受裂隙控制的渗透率与矿物分布，展示了结构异质性如何促进高效且环境负责的稀土元素回收。

本研究表明，居家腹膜透析的环境可持续性在很大程度上取决于空间因素，揭示了与中心透析相比，运输包装液体的过程会增加居家腹膜透析的碳足迹，从而凸显了本地化制造是实现真正可持续医疗的关键策略。

本研究利用中国西部城市层面的面板数据，证明了旅游韧性表现出显著的阈值依赖性和区域差异性，其中气候风险对旅游绩效的影响受经济发展水平和适应能力的非线性调节，因此有必要采取特定于地域的治理策略。

本研究揭示了极地海洋碳调节作用中显著的半球不对称性，表明南冰洋主要受生物过程和风力诱导过程驱动，而北冰洋则由热力学和淡水分层作用主导，从而导致了截然相反的表层二氧化碳分压（pCO₂）长期趋势。

本研究提出将联合分布随机变量（JDRV）方法作为一种计算高效且准确的解析解，用于三角形岩楔边坡的地震可靠性分析，证明了将所有岩土工程和几何参数视为随机变量会产生更保守的失效概率，并确定滑动面摩擦角是最关键的敏感性因素。

这项研究表明，制造人工智能硬件所产生的温室气体排放量可能与人工智能数据中心运营产生的排放量相当，甚至更高，这凸显了在评估人工智能的总气候足迹时，将硬件生产和企业脱碳努力纳入考量的紧迫性。

本研究利用 LandscapeDNDC 模型揭示，2018 年的干旱导致德国森林碳汇强度出现了显著且持续的下降，并呈现出空间异质性的影响，同时还表明气候强迫数据（特别是 E-OBS 与 ERA5 之间）的不确定性通过影响蒸发、蒸腾和呼吸速率，关键性地改变了模拟的碳通量估算。