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本研究表明，将可见-近红外-短波红外（VNIR-SWIR）光谱技术与利用卫星数据（Sentinel-2、PRISMA 和 EnMap）及实验室光谱的多变量统计技术相结合，能够有效绘制巴西半干旱地区土壤和储层沉积物的关键理化性质图谱，从而为农业管理的沉积物再利用策略提供支持。
通过将区域能源建模与生物多样性数据相结合，本研究表明，只要将可再生能源的部署进行战略性重新分配，以适应空间限制并解决区域公平问题，希腊就可以在不损害生态保护的前提下实现其气候目标。
这篇综合性综述强调了建筑化学品（如减水剂、环氧树脂和重金属）所带来的显著生态与人类健康风险，这些化学品会恶化室内空气、土壤及水质，同时倡导通过包括环保替代品和规范应用实践在内的可持续管理策略，来减轻这些对环境造成的影响。
这项关于尼日利亚奥索格博街道尘埃的研究表明，尽管大多数有毒元素源于地质来源，但商业区和废物区的拟人活动已导致显著的生态污染，并造成了升高的非致癌和致癌健康风险，特别是对于暴露于铅、镉和铬环境下的儿童而言。
这项研究表明，来自摩洛哥卢科斯盆地的螃蟹存在超过监管限制的多残留农药污染，这构成了可接受的非致癌但潜在的长期致癌健康风险，特别是对儿童而言，从而凸显了加强环境监测和更严格农药管理的紧迫性。
本文介绍了“rosetta”，这是一个基于 Brightway 框架的 Python 工作流，旨在协调不同软件和数据库之间的生命周期评估（LCA）数据与方法，并揭示了软件实现差异和过时的清单会导致影响结果产生显著变化，从而证明了该工具在提高 LCA 研究的一致性和可比性方面的有效性。
本研究评估了六种基于地理信息系统（GIS）的空间插值方法，用于估算尼日利亚莫罗罗地方政府区在干旱和湿润气候极端情况下的降水量，结果发现径向基函数（RBF）在准确绘制该数据稀缺地区的降雨分布方面优于包括克里金法在内的其他技术。
本研究表明，将偏差修正后的 CMIP6 气候投影与机器学习模型（特别是随机森林）相结合，显著提高了数据匮乏的库尔福河流域径流预测的准确性，并揭示了在各种气候变化情景下，气温上升、年径流量下降以及水文不确定性增加的未来趋势。
通过使用肯尼亚的数据，本文表明，气候变率导致的胎儿健康风险主要由短期温度和降水异常、非线性极端情况以及妊娠晚期暴露所驱动，而非平均状况，从而调和了现有文献中不一致的研究结果。
本文提出并验证了一种用于估算围栏式地中海景观中鹿类种群密度的经济高效且简化的方法，该方法通过利用稳定的“个体每组粪便数”（Pgi）值来绕过传统的排泄与分解率计算，并证明了带状样线调查法具有最高的精度成本比。