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本研究开发了一种基于 Sentinel-2 影像和随机森林分类的高精度、层级化土地利用/土地覆盖制图框架，用以区分东加尔各答湿地内细微尺度的水依赖型类别，从而为这一关键拉姆萨尔湿地的可持续废水管理、洪水缓冲及侵占控制提供支持。
这项包含585个案例的元分析表明，虽然放牧通常会对草地植被和土壤质量产生负面影响，但适度的放牧强度通过使土壤和植被指标达到最大化来优化生态系统功能，而高强度放牧则会导致生物量、养分和土壤健康状况显著下降。
本研究通过整合遥感、地理信息系统（GIS）、垂直电测深技术与层次分析法（AHP），评估了埃塞俄比亚南部塞兰贝尔地区（Selamber District）的地下水潜力区，旨在为可持续水资源开发绘制有利选址图。
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。