• 基于吸附、矿化和再吸附作用的镧改性粉煤灰球体对磷控制的机理研究

  研究通过建立124天的沉积-水界面模拟系统，探究镧改性 fly ash 球体（La-FAS）对内源磷释放的控制机制。结果显示La-FAS使总磷和磷酸盐释放分别减少48%和95%，维持弱还原环境抑制磷释放，同时通过调控微生物群落功能基因（gcd、phoD）形成吸附-矿化-再吸附闭环机制，实现长期磷稳定。分隔符：

  来源：Journal of Environmental Chemical Engineering

  时间：2026-02-08

• 综述：凝胶在绿色分析样品制备中应用的最新进展

  本综述系统梳理了2013-2025年间凝胶材料在绿色分析样品制备中的前沿应用。文章详细阐述了水凝胶（hydrogels）、离子凝胶（ionogels）、低共熔凝胶（eutectogels）、干凝胶（xerogels）、气凝胶（aerogels）和冷冻凝胶（cryogels）等多种凝胶的特性、制备方法及其在固相萃取（SPE）、分散固相萃取（dSPE）、磁固相萃取（mSPE）等技术中的应用。重点突出了凝胶材料的高比表面积、可调孔隙、环境友好性及其与金属有机框架（MOFs）、碳纳米管（CNTs）等纳米材料协同提升选择性和萃取容量的机制，为环境监测、食品安全和生物分析领域的绿色分析方法开发提供了重要参考。

  来源：Journal of Chromatography Open

  时间：2026-02-08

• 综述：新型生态系统的构建：一个基于过程的测量、分析和应用框架

  这篇综述提出了一个跨学科框架，旨在系统分析驱动新型生态系统（Novel Ecosystems）形成的过程，而非仅仅识别其最终状态。文章强调从生物（包括群落组成和功能）、非生物（如气候、土壤）和社会（人类认知与干预）四个维度，量化生态新颖性（Ecological Novelty）的产生机制。该框架（Hypothesise-Quantify-Interpret三阶段）为在全球变化背景下评估、预测和管理生态系统的演变提供了概念基础和操作路径，尤其适用于修复生态学（Restoration Ecology）、保护生物学（Conservation Biology）和全球变化生态学（Global Change Ecology）等领域的研究与实践。

  来源：Methods in Ecology and Evolution

  时间：2026-02-08

• OccuGAMs：利用广义加性模型改进野生动物占有率和丰度非线性建模

  本综述系统介绍了将广义加性模型（GAMs）整合到分层占有率和丰度模型（HOAMs）框架中的方法学创新（OccuGAMs）。通过模拟数据和东南亚相机陷阱实证研究，证明OccuGAMs能更精准地捕捉物种对环境因子的非线性响应（如阈值效应和超丰度现象），相比传统多项式模型具有更好的曲线拟合能力和稳定性。文章为生态学家提供了在JAGS、Stan及R包mvgam/flocker中的实现代码，推动复杂生态关系的探索。

  来源：Methods in Ecology and Evolution

  时间：2026-02-08

• 降低相机陷阱密度估计的数据处理负担：通过显式建模动物检测过程扩展REST模型

  本文创新性地提出了RAD-REST模型（Random Encounter and Staying Time model Relying on All Detections），该模型是对REST（Random Encounter and Staying Time）模型的重要扩展，旨在显著减少野生动物（尤其是地表栖居哺乳动物）种群密度估算中繁重的数据处理工作。通过显式建模动物进入预定义焦点区域的概率过程，该模型允许仅分析部分视频的进入次数和停留时间，同时利用全部视频的捕获率数据，实现了在保持估计无偏性和适当覆盖率的条件下，将分析工作量降低至全视频分析的约6.45%-7.00%（对应CV≤0.2的高精度标准）。作者还开发了用户友好的R软件包‘ctrest’，提供了完整的贝叶斯框架实现。研究表明，RAD-REST模型为实现大规模、多物种的持续性监测提供了高效且成本效益优异的解决方案，是推进保护生物学和生态监测领域方法学的重要进展。

  来源：Methods in Ecology and Evolution

  时间：2026-02-08

• 多年冻土土壤描述中冷生结构与冷冻土壤结构术语的标准化进展

  本文系统梳理并规范了多年冻土区土壤的冷生结构（cryostructure）和冷冻土壤结构（cryogenic soil structure）的野外描述术语与方案，旨在解决长期存在的术语混淆问题，并与美国农业部自然资源保护局（USDA-NRCS）的土壤描述标准接轨。文章明确了冰在土壤中的分布形态（冷生结构）与冰形成过程导致的土壤形态结构（冷冻土壤结构）之间的关键区别，将冷生结构系统划分为非分凝冰、可见分凝冰和冰基质三大类，并引入了标准化的代码和参数以实现机器可读的数据采集。该标准化方案将极大促进野外观测数据在多年冻土稳定性、基础设施脆弱性及生态系统响应等景观尺度评估中的整合与应用，为快速变化的北极和亚北极环境下的建模与决策提供亟需的定量数据支持。

  来源：Soil Science Society of America Journal

  时间：2026-02-08

• 半干旱草地土壤碳组分对放牧强度与质地的响应机制：80年长期试验揭示的碳固存调控路径

  本研究通过长达80年的放牧控制试验，揭示半干旱混合草原中土壤质地（黏壤土 vs. 粉砂黏土）显著调控放牧强度（GI）对土壤有机碳（SOC）组分的影响。贝叶斯混合模型表明，高GI促进黏壤土表层（0–7.5 cm）颗粒有机碳（POM-C）积累，而矿物结合有机碳（MAOM-C）对GI响应不显著。POM:MAOM比值在粗质地土壤和高GI下升高，暗示POM-C易损性。研究强调土壤物理背景是评估草地碳固存策略的关键。

  来源：Soil Science Society of America Journal

  时间：2026-02-08

• 咖啡壳生物炭与磷肥协同提升埃塞俄比亚酸性土壤中亚麻荠生产力的效应与机制

  本文系统研究了咖啡壳生物炭与过磷酸钙（TSP）在埃塞俄比亚哈迪亚地区酸性土壤中对亚麻荠（Camelina sativa）生长、产量及磷利用效率（PUE）的协同增效机制。通过田间试验发现，生物炭（12–14 t ha−1）与TSP（23–69 kg ha−1）配施可显著改善土壤理化性质（如pH从5.0升至6.5，有效磷从8 mg kg−1增至85–87 mg kg−1），并提升亚麻荠叶片面积（48%）、植株高度（39%）及籽粒产量（最高达2.64 t ha−1）。研究为酸性土壤改良和油料作物可持续生产提供了关键技术路径。

  来源：Agrosystems, Geosciences & Environment

  时间：2026-02-08

• 生物炭基肥料对酸性尼蒂土壤小麦产量及土壤性质的参与式评价研究

  本研究通过参与式田间试验系统评估了生物炭基肥料（BBF）在埃塞俄比亚酸性尼蒂土壤（Nitisols）中对土壤理化性质及面包小麦（Triticum aestivum）生产力的影响。结果表明，BBF与50%推荐氮肥（RN）配施可显著改善土壤pH值、有机碳（OC）及全氮（TN）含量，并提高小麦籽粒产量（强酸性条件下增产达49%）。该集成施肥策略为酸性土壤可持续管理提供了有效途径，兼具环境与农业协同效益。

  来源：Agrosystems, Geosciences & Environment

  时间：2026-02-08

• 美国陆军驱动材料科学与工程创新及领导力发展的250年历程

  本综述系统梳理了美国陆军250年来在材料科学领域的创新历程，从早期兵工厂的互换零件技术到当今人工智能驱动的材料发现体系。文章详述了陆军在金属材料（高熵合金HEAs）、陶瓷（超高温陶瓷UHTCs）、聚合物（尼龙、凯夫拉纤维）、含能材料（RDX、CL-20）和复合材料等领域的突破性贡献，并分析了陆军研究实验室（ARL）与西点军校（USMA）在集成计算材料工程（ICME）和增材制造（AM）等前沿领域的协同创新机制。

  来源：ACS Applied Materials & Interfaces

  时间：2026-02-08

• 通过降低血液透析患者的透析液钠浓度来改善两次透析间收缩压（SBP）的波动性：一项随机对照试验

  本文综述了有氧运动联合动态抗阻训练（尤其热水环境）对难治性高血压的临床效果，指出有氧运动可显著降低血压并减少药物依赖，但抗阻训练、太极瑜伽等研究不足，需进一步探索数字干预等提升依从性的方法。

  来源：Journal of Hypertension

  时间：2026-02-08

• 分子印迹中模板回收新策略：液相微萃取与电膜萃取的性能比较与应用前景

  本综述系统比较了液相微萃取（LPME）与电膜萃取（EME）技术在分子印迹聚合物（MIP）模板回收中的应用。研究首次以磺胺二甲嘧啶为模型模板，揭示LPME在宽浓度范围内保持高回收率（89.9%）的优势，而EME需通过优化电压（提升至60V）将回收率从32.1%改善至74.7%。该工作为绿色合成MIP的模板回收技术选择提供了重要指导。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-02-08

• 综述：铜基金属有机框架用于可持续催化：机理见解、稳定性及新兴研究方向

  这篇综述系统阐述了铜基金属有机框架（Cu-MOFs）在可持续催化领域的最新进展，重点聚焦其合成策略（如水热法、微波辅助法）、结构优势（如配位不饱和位点CUS、氧化还原活性）及多功能应用（光催化CO2还原、电催化析氢反应HER、抗生素降解）。文章深入分析了Cu2+/Cu+循环机制与稳定性增强途径（如异质金属掺杂、后合成修饰PSM），并前瞻性提出机器学习辅助设计等未来方向，为绿色能源与环境修复材料开发提供重要理论支撑。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-02-08

• 黄粉虫幼虫产品的环境评估：模型选择分析与营养影响调整比较

  本综述通过生命周期评估（LCA）和营养生命周期评估（n-LCA）方法，系统分析了黄粉虫（Tenebrio molitor）及其衍生食品（千层面）的环境影响。研究比较了归因性模型（aLCA）和后果性模型（cLCA）的结果，并采用营养质量评分（qNRF1.10.2）进行营养调整比较。结果表明，昆虫饲料生产是黄粉虫系统的主要环境热点，而建模方法的选择显著影响结果。尽管黄粉虫营养密度相对较低，但其营养调整后的环境影响普遍低于传统动物产品，凸显了昆虫作为可持续蛋白质来源的潜力与挑战。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-02-08

• 天然气生物脱氮新系统：固定化固氮微生物的建模与仿真研究

  本文提出了一种基于固定化固氮微生物（diazotrophs）的填充床生物反应器（packed-bed bioreactor）系统，用于去除天然气中的氮气（N2）。通过建立包含一阶表观反应速率和扩散-反应（diffusion–reaction）模型的数学框架，结合反应器尺度质量平衡和压降（pressure-drop）效应，系统评估了在商业可行支撑体特性（如比表面积、孔隙率、孔径和颗粒半径）范围内的参数敏感性。研究结果表明，该系统可在温和条件下将天然气中氮含量降至≤4%，为替代高能耗传统分离技术（如深冷蒸馏、变压吸附PSA）提供了环境友好且技术可行的解决方案，对减少天然气放空燃烧（flaring）造成的经济损失和环境污染具有重要意义。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-02-08

• 复杂野外环境下基于改进A*算法与动态窗口法的无人车路径规划研究

  本文针对野外环境中地形起伏复杂、地表属性多样导致的路径规划难题，提出一种融合全局与局部规划的新方法。研究通过设计坡度成本函数、距离成本函数及双向搜索策略，开发了面向三维野外环境的改进A*算法，显著提升规划效率；同时结合车辆运动学约束，引入全局路径距离函数与曲率相似性评价函数优化动态窗口法（DWA），有效提高了路径安全性、可追踪性及避障成功率。该研究为无人车在复杂野外环境中的自主导航提供了创新性解决方案。

  来源：Chinese Journal of Mechanical Engineering

  时间：2026-02-08

• 全细胞生物报告器揭示了阳离子-DOM-金属三元体系中的拮抗作用和协同作用

  本研究系统探究了水体中无机阳离子（K⁺、Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺）与溶解有机物（DOM）对镉、镍、锌生物有效性的协同或拮抗作用机制。通过单因素和多因素实验发现，Ca²⁺和Mg²⁺浓度依赖性抑制目标金属生物有效性，其中Ca²⁺对Zn抑制最强；Na⁺和K⁺呈现非线性效应，低浓度增强Ni和Zn，高浓度抑制Cd；DOM通过络合作用降低Cd生物有效性。多因素条件下，Ca²⁺和Mg²⁺与DOM竞争金属结合位点，导致生物有效性动态变化，尤其在过量离子浓度时，与模型预测存在显著差异。研究揭示了三元体系中离子的复杂调控机制，验证了生物传感器在复杂水体中的可靠性，为精准环境风险评估模型开发奠定理论基础。

  来源：Chinese Journal of Physics

  时间：2026-02-08

• Sm₂O₃-SiO₂、Yb₂O₃-SiO₂和Lu₂O₃-SiO₂体系相图的热力学建模

  采用CALPHAD方法建立Sm₂O₃-SiO₂、Yb₂O₃-SiO₂和Lu₂O₃-SiO₂系统的热力学模型，通过对比实验数据验证了模型的自洽性和可靠性，为稀土硅酸盐环境屏障涂层设计提供理论基础。

  来源：Calphad

  时间：2026-02-08

• 基于模糊层次分析法（FAHP）的阿联酋区块链技术采纳关键影响因素评估

  为探究区块链在政府与私营部门采纳的决定性因素，研究人员构建了基于FAHP的评估模型。研究揭示，技术因素是采纳的最关键维度，其中复杂性是首要挑战。该研究为决策者提供了结构化、基于证据的策略工具，以评估准备度并推动实施。

  来源：Blockchain: Research and Applications

  时间：2026-02-08

• 基于贝叶斯神经网络的季节性降水预测不确定性分解与量化研究

  本研究针对季节性气候预测中固有的不确定性问题，利用贝叶斯神经网络（BNN）对基于TelNet模型的机器学习季节性预报（MLSF）进行了不确定性分解与量化。研究人员通过变分推断和蒙特卡洛（MC）丢弃法将TelNet重构为贝叶斯框架，分别使用ERA5再分析数据和CMIP6历史模拟进行训练，评估了连续（集合）和分类（三分位）预测策略。结果表明，ML-偶然不确定性（数据相关）平均比ML-认知不确定性（模型相关）高两个数量级，是预测不确定性的主要来源；CMIP6训练的模型虽具有较高的偶然不确定性，但校准性更好；连续目标训练的模型不确定性低于分类模型。该研究为季节性降水预测提供了可靠的不确定性量化方法，对提升气候预测的可靠性具有重要意义。

  来源：Atmospheric Research

  时间：2026-02-08

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