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这项研究表明，赞比亚的姆万巴希—卡富埃河系存在显著的季节性重金属污染，特别是铜，其主要在沉积物中累积，并由采矿活动驱动，构成了相当大的生态风险。

本研究利用遥感和降水数据，证明了美国东部的热带气旋驱动了不成比例的高河流沉积物通量（相较于非气旋事件），揭示了对于基础设施规划和水质管理至关重要的、本质上不同的沉积物响应机制。

本研究提出了一种针对半干旱地区的集成 GeoAI–ML–XAI 框架，该框架利用高精度机器学习模型和新型可解释性指标来预测地下水污染、识别关键污染驱动因素，并生成可持续且具解释性的脆弱性指数，以改善环境决策。

这项研究表明，尽管太阳能和风能等依赖天气的可再生能源在安装层面表现出良好的能量回报，但若将系统边界扩大到包含必要的调峰基础设施（如储能、过剩建设和备用设施），则会大幅降低整体能量回报并增加碳排放，这表明可靠的脱碳需要具备充足净能量盈余的稳定低碳发电。

本文提出了一个综合性的空间决策支持框架，该框架结合了未来发展潜力、环境考量和社会价值，旨在确定公用事业规模可再生能源的优先区域，从而引导可持续扩张，并最大限度地减少对生物多样性和农村生计的影响。

本研究利用生态网络分析表明，2000年至2020年的人口迁移驱动了中国家庭碳排放量的净增长，这主要是通过东部沿海城市群的消费扩张实现的，从而为将人口重新分布与碳中和目标相一致提供了治理策略。

本研究量化了“第三国碳”——即产生于直接贸易伙伴之外但嵌入其供应链中的二氧化碳排放量——揭示了此类排放量在2021年占全球贸易隐含碳近28%，并强调了将碳核算从终点责任转向基于路径和源头框架的必要性。

本研究通过揭示沿海水域和海水广泛存在的单体污染，开发出一种用于追踪污染来源的新型热分解方法，并得出结论指出，数十年的塑料积累仍在持续释放有毒单体并导致全球变暖，从而量化了北半球的全球塑料污染情况。

通过将一种新的三维电阻率模型与地球化学及地质数据相结合，本研究揭示了西藏南部的古隆和加玛斑岩铜矿床共享深部岩浆房与流体通道，同时也阐明了促进相关钼主导型矿床形成的 hydrothermal 流体的侧向迁移过程。

本研究引入了一个整合生态风险、生态系统服务价值与机器学习的风险-服务错配框架，旨在识别 2000 年至 2020 年间中国三大城市群（京津冀、长江三角洲以及粤港澳大湾区）中不同的保护与修复优先级。