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Quantifying internal variability in large-ensemble climate data with the Wasserstein distance
本文提出了一种基于 1-Wasserstein 距离的鲁棒且无参数的度量方法，用于量化大样本集合气候数据中内部变率的相对量级，并证明了在各种分布形状和强迫情景下，该方法相比现有方法具有更优越的稳定性和清晰度。
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1371 篇论文
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Future North Atlantic Oscillation weakening linked to land–sea warming contrast
这项研究表明，由于陆海温差减小，与厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）无关的北大西洋涛动（NAO）组分在全球变暖背景下表现出稳健的减弱趋势，而由 ENSO 驱动的变化所带来的不确定性，则导致了不同模型对总北大西洋涛动变率预测的分歧。
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Global oil palm deforestation declines after zero-deforestation commitments
本研究利用高分辨率全球制图技术证明，尽管零毁林承诺显著降低了自2015年以来由油棕驱动的森林流失率，但并未完全消除毁林现象，而毁林仍集中在东南亚，并主要由工业种植园所驱动。
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Effects of Macrophyte Species and Seasonal Variation on Domestic Greywater Treatment in Free Water Surface Constructed Wetlands
本研究表明，无论物种如何，浮萍和香根草两种挺水植物在自由水面人工湿地中均能达到相当的灰水处理性能，且季节变化仅对生化需氧量去除率产生显著影响。
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Making it in the city: Public data reveal patterns and drivers of terrestrial mammal occurrence across urban Philippines
对42,688条出现记录的分析表明，尽管菲律宾的城市化进程在分类学上不均衡地重塑了陆生哺乳动物群落——其中蝙蝠的代表性尤为显著——但它并未显著降低整体多样性，因为物种的存在主要受森林覆盖率、人口密度和城市规模的驱动，而非源于对城市生活的真正适应。
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Using decadal forecasts of modes of variability to refine the first few years of climate projections
本文介绍了一种将年代际预测与长期气候投影无缝结合的方法，该方法通过在去除强迫信号后根据近期演变进行加权，从而在提高前几年全球温度和特定区域气候预测准确性的同时，为决策者提供关于适当提前期的指导。
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Decoding the precipitation dynamics at an East Himalayan glacier using Spectral Bin Classification and Boosted Regression Trees
本研究利用谱类分类法（Spectral Bin Classification）和提升回归树（Boosted Regression Trees）解码了东喜马拉雅亚拉冰川的降水动态，揭示了相对湿度是跨季节降雪的主导驱动因素，而长波辐射则支配着温度变化，并最终确立了增强冰川质量的正常昼夜循环与加速其消融的异常增温事件之间的一种关键平衡。
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Spatiotemporal evolution and future projections of habitat quality along the Duku Highway tourist corridor
本研究利用 InVEST 和 PLUS 模型证明，尽管存在特定的土地利用转换和季节性旅游压力，中国独库公路旅游廊道的生境质量在 2000 年至 2024 年间保持高度稳定，并预计到 2030 年仍将基本保持不变。
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Best practices for managing ornamental invasive species in the Balcones Canyonlands Preserve, Central Texas, using community education and incentive programs
本研究指出，巴尔科内斯峡谷保护区（Balcones Canyonlands Preserve）相邻的私人土地所有者愿意采用原生景观设计，但面临着植物供应有限和业主协会（HOA）限制等障碍，这表明有效的保护策略应当结合免费的原生植物激励措施、退款计划以及多样化且具有当地相关性的教育推广。
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Subsurface fault geometries in inland Hokkaido from geometric clustering of dense hypocenter distributions
通过应用基于深度学习的地震相拾取技术和层次聚类方法对密集震源分布进行分析，本研究重建了北海道内陆的184条隐伏断层几何结构，揭示了一个由高角度、北西至东北走向断层主导的区域，这些断层在当前应力条件下极易发生破裂，从而为未来的地震灾害评估提供了一份关键的更新图件。