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本研究表明，将公民科学数据与现有的欧洲监测项目（特别是针对土壤 pH 值）相结合，可以通过提高数字土壤制图的准确性并将其覆盖范围扩展到城市土壤等代表性不足的环境，从而有效地增强大规模土壤监测。

本研究利用对 ERA5 再分析数据（2000–2025年）的一阶马尔可夫链分析，表征了马鲁古群岛每日降水持续性的显著时空异质性，揭示了季风环流与复杂岛屿地形之间的相互作用如何支配该数据匮乏热带地区的干旱-湿润时段动态及极端降水阈值。

本研究利用从垂直电测深数据中导出的 Dar–Zarrouk 参数，来表征印度北阿坎德邦塔纳克普尔（Tanakpur）地区复杂的喜马拉雅山麓地带中异质含水层的属性，并评估其地下水潜力。

本研究通过对泰国75个雨量站及三种网格数据集的45年逐日极端降水进行分析，揭示出虽然MSWEP能最好地重现事件发生情况，但所有网格产品都倾向于低估极端阈值并高估空间尺度，且虽然ERA5捕捉到了观测到的极端降水频率的长期增强趋势，但MSWEP未能做到这一点。

本研究实证评估了改造植草池作为英国城市雨水管理中基于自然的解决方案在个体及网络尺度上的水文学性能，证明其能显著降低并延迟峰值流量，同时强调了与屋顶汇流贡献相关的设计不确定性。

这项研究表明，尽管在 20 个美国城市中，纯电动汽车始终提供最低的全生命周期温室气体排放量，但小型和中型车型往往通过同时实现比传统替代方案更低的持有成本和更低的排放，从而实现负碳减排成本，这使得电气化成为即使对于大型车辆也是一种具有成本效益的减排策略。

本研究表明，CMIP6模型在模拟印度夏季季风降水、其空间结构以及相关的印度洋遥相关方面，相较于CMIP5表现出显著改进，这体现在更高的相关系数、更好的方差捕获能力以及对大尺度环流特征更真实的表征。

本研究利用针对1960–2026年间20,693条地震记录的统计框架和迭代回溯算法，证明了在168小时窗口内，四点中继地震链以显著非随机的41.30%完成概率发生，揭示了独特的区域易感性和能量衰减模式，从而为应力传递和中期地震危险性评估提供了新见解。

本研究利用综合垂直电测深、Dar–Zarrouk 参数和统计分析来表征德拉顿萨哈斯普尔区块（Sahaspur Block）的非均质含水层，揭示了厚度较大的风化、破碎及高导电性地层是该地区地下水潜力的主要驱动因素。

本研究将修正后的通用土壤流失方程（RUSLE）与地理信息系统（GIS）以及四种机器学习模型相结合，旨在评估印度奇塔尔河（Chittar River）流域的土壤侵蚀易发性，结果发现随机森林模型在识别侵蚀易发区域方面达到了最高的预测准确度（AUC = 0.967），从而为可持续流域管理提供支持。