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本研究整合了可解释机器学习、极值分析以及 CMIP6 投影，揭示了土耳其东地中海沿岸在 2020 年后发生的降水机制转变，识别出近地面湿度是极端事件的主导驱动因素，并预测在气候变化情景下，未来的降水事件将呈现数量减少但强度可能增加的趋势。
这项中型生态系统研究表明，与单一种植相比，播种多物种草类混合物在不同土壤类型和管理制度下，通过增加生物量生产、微生物分解代谢多样性以及温室气体排放，一致地增强了地下土壤功能。
这项研究表明，尽管孟加拉国河滩地居民通过互助和适应性住房等本土实践展现出了卓越的社会与心理韧性，但由于缺乏制度性支持和政策整合，其生存仍受到限制，因此有必要从反应式应对转向可持续的系统性韧性。
本文介绍了 GMIA-NEXT，这是一个针对 2023/24 种植季开发的具有 30 米分辨率的稳健全球灌溉面积数据集，通过将多源地球观测数据与机器学习以及新编制的地面真实数据库相结合，旨在克服现有灌溉图层分辨率粗糙或时效性不足的局限性。
本研究表明，将 Sentinel-2 NDVI 数据与实地测量相结合，能够有效量化东帝汶一个 148 公顷森林景观修复项目的植被恢复成效，为监测热带干旱地区修复成果提供了一个具有可扩展性的框架。
本文引入了作为地震前兆的震级压缩指数（C），证明了其在验证四个构造体制中的信号方面的有效性，并识别了克什米尔喜马拉雅断裂带三个特定区域内迫在眉睫的 M 5.0–6.0 级地震风险，且随后证实了预测事件的发生。
这项研究表明，作为一种土壤中型动物，颤蚓显著驱动了微塑料从小污染热点向水平方向的重新分布，揭示了一个此前被忽视的路径，该路径与已知由蚯蚓介导的垂直运输过程相辅相成。
由于未能获得所有贡献者的充分同意，作者已撤回本文，并明确要求不得将其作为参考文献引用。
这项元分析识别了影响中国化学农药棕地土壤有机气味污染的关键因素，揭示了生产区表现出最高的污染水平，而浓度与温度和土壤深度呈负相关，但与生产时长和农药品种多样性呈正相关。
这项研究表明，红海亚庆巴湾（Gulf of Aqaba）每年的大型藻类爆发会引发一种生物地球化学级联反应，这种反应使沉积物铁缓冲能力过载，从而产生有毒的硫化物斑块，严重损害了茎叶藻（*Halophila stipulacea*）的光合作用并威胁到海草床的完整性。