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Matched Riverbank–Channel Elemental Profiles along the Tigris River: An Exploratory Compositional Survey
这项针对底格里斯河七个河段、21组匹配样本的探索性研究发现，河道沉积物与河岸土壤之间不存在统计学上显著的一致性地球化学差异，这表明虽然可能存在局部水力分选现象，但当前数据仅为未来的针对性监测提供了基准，而非确立明确的环境风险。
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Combined Inversion of Active and Passive Seismic Data Based on Optimized Data Selection
本文提出了一种通过优化被动事件选择来最大化地下照明和模型分辨率，且不引入由异质数据分布引起的偏差的方法，用于主动与被动地震数据的联合反演，并在瑞士 BedrettoLab 岩石实验室的应用中得到了成功验证。
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Circular economy and decarbonization reshape appliance material demand and emissions in Europe
这项研究表明，虽然循环经济策略本身可以显著降低欧洲家用电器的材料需求和排放量，但要实现到2050年的深度脱碳，需要一种结合了循环性、能效以及电力系统脱碳的综合政策方法。
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Indirect electrification enables the 2°C goal without reliance on carbon dioxide removal
本研究表明，在不依赖二氧化碳移除技术的情况下，通过间接电气化实现 2°C 目标是可行的，前提是能够克服大规模提升可再生能源、电解槽以及需求侧电气化规模所面临的重大技术挑战，尽管这会带来约 20% 的成本增加。
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Facies-dependent response of reef–shoal development to orbital pacing in the Changxing Formation, Sichuan Basin
本研究表明，尽管相同的轨道律动驱动了四川盆地长兴组的礁滩发育，但不同相带之间形成的层序架构却显著不同，其中平台内部环境倾向于持续的垂直加积，而平台边缘环境则促进了反复的滩涂扩张与退缩。
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Positive effect of long-term nutrient additions on litter decomposition depends on the stage coordination between litter quality and soil environment in a subtropical plantation
亚热带杉木人工林长期氮、磷添加通过一种阶段依赖性的协同作用加速凋落物分解，其中氮主要通过增加土壤有效性和纤维素释放来驱动早期阶段的质量损失，而磷则在后期阶段成为主要的驱动因素。
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Large-scale climate variability and marine heatwaves increase harmful algal bloom events along global coastlines
本研究建立了一个多尺度框架，证明了海洋热浪驱动了全球有害藻类暴发呈非线性增长，且这种关系受到厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）相位等背景气候条件以及海表高度和铁可用性等特定环境因素的显著调节。
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Pilot-scale evaluation of floating macrophytes for tertiary polishing of dairy wastewater: An integrated assessment ofCd and Pb removal mechanisms
这项中试规模的研究表明，浮叶植物，特别是大薸（*Pontederia crassipes*）和水芙蓉（*Pistia stratiotes*），通过受 pH 值驱动的金属形态演变影响的机制，在去除有机污染物及富集镉和铅方面，有效地作为乳制品废水的三级深度处理系统，从而验证了它们在低成本农工业废水处理方面的潜力。
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Heavy Metal Distribution and Ecological Risk Assessment of Agricultural Wetland Sediments Surrounding a Proposed Uranium Exploration Area in Tanzania
本研究评估了坦桑尼亚拟议铀勘探区周边农业湿地沉积物中的重金属浓度，发现污染水平普遍较低且生态风险极小，从而在尽管某一处位点存在轻微铅富集的情况下，为未来的环境监测建立了稳定的基准。
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Bayesian Gaussian Process Modeling of Nonstationary Climate Extremes with Unknown Physical Drivers: A GP-GEV Framework for West African Rainfall
本研究引入了一种贝叶斯高斯过程—广义极值（GP–GEV）框架，该框架利用潜过程而非不确定的物理协变量对西非降水极端值进行非平稳建模，证明了其与传统的平稳模型及参数趋势模型相比，具有更优越的预测精度和不确定性校准能力。