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The global limits of sustainable irrigation as an adaptation to climate change
本研究采用一个集成建模框架来证明，虽然可持续灌溉可以通过提高效率在低变暖情景下增强农业适应能力，但气候变化的加剧将使灌溉转向依赖性，并最终揭示到2050年，定义这一适应策略硬性限制的是水资源可用性而非农学。
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earth_science
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Quantitative correlation between DNSH Criteria and LCA Indicators: methodological proposal and case studies validation in the wastewater sector
本研究通过生命周期评估，评估了三座意大利污水处理厂的环境绩效及对欧盟分类法中“无显著损害”（DNSH）原则的合规性，结果表明，流量集中化和效率升级是降低影响并确保经济可行性最有效的策略，而生物干燥处理尽管具有微小益处，却可能增加排放。
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SDG Indicators as the basis for monitoring city climate action
本文通过开发一个由100个全球城市气候战略中提取的34个经过验证的、与可持续发展目标（SDG）一致的指标库，旨在倡导一种结合了国际可比性SDG指标与本地化定制指标的双重监测框架，以解决当前战略全面性不足以及缺乏科学支撑基准的问题。
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Scientometric assessment of research trends in vegetation indices applied to the Cerrado
这项科学计量学研究分析了用于巴西塞拉多（Cerrado）环境监测的植被指数（特别是 NDVI）研究的演变、合作网络和主题重点，揭示了产出的显著增长，并确定了旨在指导未来保护工作的关键趋势。
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Spatiotemporal Estimation of Daily Peatland Gross Primary Production with Landsat Remote Sensing Data in Germany, Estonia and Finland
本研究表明，基于 Landsat 数据并利用涡度协方差数据进行训练的随机森林模型，能够有效估算德国、爱沙尼亚和芬兰不同泥炭地管理体制下的日总初级生产力，从而实现在不同气候和土地利用条件下对泥炭地生产力的持续性大规模监测。
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Evidence of expanding range of Culex perexiguus in Northern Italy (Emilia-Romagna, 2025)
2025年，意大利北部的艾米利亚-罗马涅大区记录了通常与干旱地区相关并能够传播西尼罗河病毒的佩雷西古库伊蚊（*Culex perexiguus*）的意外扩张，这可能是由气候异常和生境变化所驱动，同时也伴随着对模西库伊蚊（*Culex modestus*）数量的下降，从而凸显了加强公共卫生监测的必要性。
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A Multi-Species, Multi-Disease Outbreak on Norfolk Island Inshore Cor
本研究记录了诺福克岛珊瑚礁发生的一场严重的、多物种的动物流行病，其特征为导致快速群体死亡和卵母细胞吸收的急性白化综合征，强调了将疾病动态纳入珊瑚礁管理策略的紧迫性。
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How Do Exports and Imports Drive Per Capita Carbon Emissions? A Spatial Panel Analysis of the Persian Gulf Region
这项针对1995年至2020年间七个海湾国家的空间面板分析证实了环境库兹涅茨曲线假说，并揭示了出口和进口均会显著增加人均二氧化碳排放量，且进口的影响更为强烈，从而敦促政策制定者采用更清洁的生产技术和碳高效型贸易结构，以缓解环境退化。
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Wildfire-induced nutrient redistribution drives depth-dependent functional decoupling and network destabilization
本研究表明，亚热带森林中的野火驱动了深度依赖性的功能脱节与网络失稳，即增加的火灾强度在富集表层土壤氮、磷循环的同时减少了碳降解并破坏了微生物相互作用网络，而较深层的土壤则在这些影响中保持了相对的缓冲。
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A Stacked Deep Learning Framework for 100m Gridded Anthropogenic Heat Inventory Mapping in 64 Belt and Road Countries
本研究通过一个集成了多源遥感、气象及城市兴趣点（POI）数据的堆叠深度学习框架，生成了2022年“一带一路”沿线64个国家的高分辨率（100米）人为热清单数据集，旨在为区域气候模拟和环境政策制定提供支持。