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2024年的全球白化事件导致了异常的热应力，并在日本从热带琉球群岛到温带太平洋沿岸的整个纬度范围内引发了广泛的珊瑚白化，这是由超过当地基准线并达到3级警报严重程度的异常热异常所驱动的。

本研究利用遥感、地理信息系统（GIS）和机器学习模型来评估普纳次恩楚河（Punatsangchhu）河流沿岸带的生态风险，旨在识别关键预测因子和高风险区域，从而为濒危物种白腹隼的保护工作及可持续水电开发提供指导。

本文表明，对 van Genuchten–Mualem 模型分别进行温度、盐度和滞后效应修正的碎片化且不一致的应用，会在预测土壤水流时引入显著的定量误差（24–68%），并提出了一种统一的闭式参数化方法，通过在不引入新参数的情况下严格耦合这些因素，解决了上述不一致性问题。

这项研究表明，由于未经处理的废水排放，埃塞俄比亚西部阿索萨镇的地下水受到了营养物质、重金属和细菌的严重污染，导致其在很大程度上不适合饮用，并造成了必须进行使用点处理的健康风险。

本研究表明，在控制互花米草（*Spartina alterniflora*）后重建圆叶卡伦迪亚（*Kandelia obovata*）红树林，能够增强深层土壤有机碳浓度，并使微生物资源分配转向磷获取，这凸显了在控制后的评估中，将深度解析的碳测量与微生物营养指标相结合的重要性。

本文介绍了 CLIMAgenAI，这是一个多源因果框架，它将司法、档案和多媒体证据整合为气候相关灾害的统一表示，以支持人工智能驱动的风险分析与治理，并通过对 1998 年萨诺（Sarno）泥石流事件的重建展示了其应用。

本研究针对阿根廷南大西洋沿岸引入了紫外线-热舒适共现指数（IVCC），证明了热舒适度而非仅凭紫外线辐照量，决定了人类暴露机会的时间与空间分布，其中上午晚些时候成为高紫外线风险与热舒适条件相重合的关键窗口期。

这项研究表明，在安第斯咖啡农林复合系统中，由林冠介导的降雨拦截显著减少了土壤水分的输送并改变了滞留物质的组成，这表明遮荫系统中较低的绝对径流量反映的是降雨输入的减少，而非卓越的地表水调节能力。

这项研究表明，城市拉古纳·德·拉斯·伊卢西翁斯（Laguna de las Ilusions）泻湖中长期的铅和镉污染与野生莫氏鳄（*Crocodylus moreletii*）显著且随年龄变化的生化生物标志物改变相关，凸显了该物种作为监测热带城市湿地环境压力哨兵的效用。

本研究表明，结合光学与微物理气溶胶指标，特别是当粗颗粒体积占比大于 0.70 时，能够有效区分自然沙尘与人为细模式气溶胶，从而显著提高在希腊雅典这一受污染城市环境中对撒哈拉沙尘事件可靠检测的能力。