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本研究利用基于地理信息系统（GIS）的空间评估框架，对 Jepara 地区 Ujung Piring 的海岸承载力与当前利用情况之间的兼容性进行了评估，结果显示 96% 的现有活动符合环境限制，从而支持了可持续海岸管理策略。
本文提出了一种低成本、具有不确定性量化的人工智能后处理系统，用于校准东非的全球降水预报，证明了其在预测降水极端事件方面的准确性有所提高，并为早期预警系统（特别是在较长提前期下）提供了具有实践意义的见解。
本研究利用集成DPSIR–SBM-DEA框架，评估了2008年至2019年间安徽省16个地级市旅游生态安全的时空演变及其驱动机制，揭示了在游客人数、人口密度和环境指标等因素驱动下，呈现出波动上升趋势且具有显著“南高北低”空间格局的演变特征。
本文提出了一种轻量级、全自动的工作流，通过检测并定位此前被遗漏的事件，显著扩大了火山构造地震目录，其在智利维拉里卡火山上的成功应用证明了这一点，该应用在保持与专家人工分析相当的准确性的同时，使现有记录几乎翻了一番。
本研究开发了一种自适应模糊层次分析法框架，用于定量评估中国华南梅州市气候驱动型滑坡因素的权重，揭示了降雨是主要的诱发因素，并为在气候不确定性下优化预警系统和工程优先排序提供了一种可复制的工具。
本研究引入了一种气候兼容型机器学习框架，该框架直接从标准气候模型输出中估算未来的降雨侵蚀性，揭示了土耳其全国范围内预计会出现的下降趋势，同时也展现了显著的区域异质性以及到本世纪末日益增加的模型分歧。
这项研究表明，尽管非洲“大绿墙”计划中的绿化工作改善了生计，但同时也通过增加大气中的水分，同步放大了危险的湿热风险，从而使数百万人面临更频繁且更剧烈的热应激，这使得采取紧急适应策略变得至关重要。
本研究利用一个基于地理信息系统（GIS）的框架，整合了由 Landsat 8 衍生的热红外与植被指数以及公园可达性缓冲区分析，旨在识别新城市绿地的优先区域，为缓解金奈城市热岛效应提供战略性的决策支持工具。
通过将高分辨率物理模型与北卡罗来纳州东部的建筑级数据相结合，本研究表明，尽管风灾影响的房屋数量最多，但涉及风灾与洪涝的罕见复合事件却导致了不成比例的经济损失，并揭示了一个关键的保护缺口，即最脆弱且未投保的家庭面临着最高的风险。
这项研究表明，喜马拉雅地区冰前湖泊的快速扩张驱动了2021年后的冰流脱节，导致66%受研究的湖泊终止型冰川消融区出现加速现象，这种加速克服了由变薄引起的减速，从而使得在水安全和洪水风险管理预测模型中，必须整合局部地形及湖泊驱动因素。