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本研究通过将多源数据（GPS、验潮站、GRACE 和卫星高度计）与机器学习模型相结合，评估了埃及地中海沿岸的海平面上升风险，确定 XGBoost 是最准确的预测器，并预测到 2050 年海平面将持续以每年 2.8 至 4.09 毫米的速度上升，这将威胁到亚历山大、塞得港和艾利什等沿海城市。
本研究通过基于观测的高分辨率全球评估，呈现了2016年至2024年年度温室气体总排放量与吸收量的状况，揭示了尽管陆地作为每年-3.6±4.1 Gt CO2e的净汇，但这些通量在空间上高度集中，仅4.5%的排放陆地就产生了总排放量的一半。
对挪威海微层理硅藻土的分析表明，在高纬度海洋生态系统中，在古新纪—始新纪热极值事件（PETM）发生期间，生产力和分层作用维持着持久的季节性循环，这为研究表层海洋动力学如何响应极端温室效应变暖提供了罕见的亚年度证据。
本研究利用多区域投入产出框架分析了美洲地区肉类供应链的能源强度，揭示了贸易依赖度、物流绩效以及结构性制度条件是比收入水平或可再生能源占比更关键的效率决定因素，从而为整合粮食安全与能源政策提供了新的见解。
这项研究表明，在休斯顿、迈阿密和诺福克，复合型热浪-洪水暴露是不成比例地集中在社会脆弱人口普查区中，其中在迈阿密发现的关联最为强烈，而在休斯顿则表现为局部集中的社区，这表明这些双重灾害是以加法而非乘法的方式追踪社会不平等的。
本研究全面评估并比较了常规氯消毒剂与氰尿酸稳定氯消毒剂在自来水和游泳池水基质中消毒副产物的形成及其相关的健康风险，揭示了稳定型消毒剂通常产生的致癌风险较低，同时强调了挥发性化合物带来的显著吸入危害以及当前毒理学数据的空白。
本研究利用遥感技术和空间统计学分析了2020年科伦坡的热浪现象，揭示了高密度建筑区内城市热压力、地表温度和人为热通量的显著空间聚类特征，同时强调了水体对降温的影响，旨在为可持续城市规划提供参考。
本研究应用 T-learner 对重庆滑坡数据进行分析，旨在评估蒸散发和降水等环境因素对滑坡风险的因果效应，从而提供了一个补充传统机器学习关联分析的探索性框架，同时也强调了未来开展时间维度及控制混杂因素研究的必要性。
本研究表征了松辽盆地三肇凹陷的T2多边形断裂网络，并建立了超压、烃类排驱强度与断裂强度之间的定量耦合阈值，从而有效预测了有利的致密油富集区，揭示了断裂强度而非连通性是控制烃类聚集的主要因素。
本文以弗吉尼亚州为案例研究，认为人工智能数据中心的快速扩张造成了严重的环境与社区负担，而这些负担被不足的效率指标和薄弱的监管框架所掩盖，最终呼吁加强透明度并制定可执行的政策，以防止成本不成比例地转嫁给当地民众。