• 基于水文 - 水动力 - 深度学习集成模型的大坝调控马哈纳迪河三角洲洪水淹没预测

  洪水，作为全球范围内极具破坏力的自然灾害之一，常常给人类社会带来巨大的经济损失和人员伤亡。据统计，全球超过 30% 的自然灾害经济损失和 50% 的死亡人数都与洪水有关。随着气候变化的加剧，全球许多地区，尤其是热带地区，极端降水事件的发生频率预计将不断增加，这也导致该地区极端洪水的发生概率显著上升。例如，有研究表明，自 2000 年以来，热带地区的洪水发生次数增加了四倍之多。在这样的背景下，如何提高洪水预测的准确性，尤其是在受水库调控影响的热带河流流域，成为了亟待解决的关键问题。目前，水库的存在会显著影响下游的水流贡献和洪峰发生时间，这使得在水库防洪调度过程中，洪水预测、水库蓄水、水位和出库流

  来源：Environmental Modelling & Software

  时间：2025-05-15

• 竹浆作为中国造纸业可持续替代原料的经济与环境效益多维度评估

  中国造纸工业正面临严峻的原料危机。过去十年间，纸品消费量以年均3%的速度增长，2023年人均消费量达93.4公斤，但仍远低于发达国家150-300公斤的水平。更棘手的是，中国54.4%的木浆依赖进口，2017年废纸进口禁令使原料缺口进一步扩大。这种困境不仅威胁产业稳定，还间接导致全球森林砍伐加剧。在此背景下，生长周期短（可年采）、纤维品质接近硬木的竹材，因其占全球21.6%的竹林资源储备，被视为破局关键。然而，竹浆生产存在碱回收困难、硅积累等技术瓶颈，现有研究对其环境经济性能的评估仍存在两大缺陷：一是忽视竹林碳汇的正面效应，二是缺乏区域差异化分析。为填补这些空白，国家自然科学基金支持的研究团队

  来源：Environmental Impact Assessment Review

  时间：2025-05-15

• 问题 1 长寿命木质建筑全生命周期全球变暖潜势评估：动态辐射强迫建模视角下的终末期情景分析

  问题 5研究背景与意义在全球气候变暖的大背景下，建筑行业作为温室气体（GHG）排放的 “大户”，其高碳材料如混凝土、钢铁的广泛使用加剧了气候危机。以预制木质板材（Mass Timber Panels, MTP）为代表的低碳材料，因能替代高含碳材料且具备生物碳储存功能，被视为缓解建筑行业碳压力的重要方向。然而，现有研究大多聚焦于 MTP 建筑的施工阶段，对其终末期（End-of-Life, EOL）处理（如再利用、回收、焚化、填埋）的气候影响关注甚少。特别是交叉层压木材（CLT）等新型木质材料应用时间较短，其终末期分析多基于假设，缺乏长期数据支撑。在此背景下，量化不同终末期情景的全球变暖潜势（G

  来源：Environmental Impact Assessment Review

  时间：2025-05-15

• 外商直接投资对全球生态系统服务价值（ESV）的异质性影响：来自全球 62 个国家的证据

  在全球化浪潮中，资本的跨国流动深刻改变着地球的生态面貌。外商直接投资（FDI）作为经济全球化的重要引擎，在推动各国经济增长的同时，也对东道国的生态环境产生着复杂影响。然而，过往研究大多直接聚焦 FDI 与环境指标的关联，却忽视了土地利用覆盖变化（LUCC）这一关键中间环节 ——FDI 究竟如何通过改变土地用途（如森林砍伐、耕地扩张）影响生态系统服务价值（ESV）？不同行业的 FDI（如制造业、服务业）是否会产生差异化的环境效应？各国在吸引外资时，其自身发展水平、治理能力又该如何平衡经济收益与生态保护？这些问题如同迷雾，阻碍着全球可持续发展目标的推进。为驱散这些认知迷雾，中国研究人员开展了一项覆

  来源：Environmental Impact Assessment Review

  时间：2025-05-15

• 耕地生态系统景观管理的供需动态分化：多情景阈值调控新策略

  在全球城市化浪潮下，耕地资源正面临前所未有的"三重挤压"：过去20年全球耕地面积缩减1.8%-2.4%，而FAO预测2050年粮食需求将激增70%，叠加气候变化导致的极端天气频发，形成"面积萎缩-需求激增-生态退化"的恶性循环。中国作为用8%耕地养活18%人口的典型代表，其武汉地区近20年城市化率飙升64.72%，城市扩张吞噬优质耕地的同时，景观破碎化加剧了生态系统功能(CLEFs)的供需空间错配。传统研究多聚焦供给端单一维度，忽视需求端动态变化，更缺乏量化景观格局(LPs)调控阈值的非线性模型，导致管理策略与实际需求脱节。中国科学院团队通过整合多学科方法，开创性地建立"供给-需求-格局"耦合

  来源：Environmental Impact Assessment Review

  时间：2025-05-15

• 全球变暖风险解构与对冲：基于能源期货波动的 XGB-GP 机器学习框架研究

  全球变暖正以前所未有的速度改变着地球的气候系统，不仅对生态环境造成严重威胁，也给金融市场和企业价值带来了显著冲击。当前，如何有效量化全球变暖风险（Global Warming Risk, GWR）并构建相应的对冲策略成为学术界和产业界共同关注的焦点。传统研究多依赖环境数据预测气候风险，却忽视了能源市场与温室气体（GHG）波动之间的紧密联系，且缺乏有效的对冲机制。在此背景下，探索金融市场数据与气候风险的关联，开发更精准的预测模型和实操性强的对冲策略，成为应对全球变暖挑战的关键。为填补这一研究空白，浙江地区研究机构的研究人员开展了相关研究，其成果发表在《Environmental Impact A

  来源：Environmental Impact Assessment Review

  时间：2025-05-15

• 综述：基于可再生能源的可持续智能岛村：综述

  摘要岛屿因基础设施不足、能源资源有限、远离大陆及政府限制等独特特征，加剧了居民本就不稳定的经济状况。本研究围绕智能岛村（SIV）概念框架内的可再生能源（RES）选择展开全面文献综述，旨在为可持续经济发展贡献力量。通过运用扩展 PRISMA（e-PRISMA）协议，系统分析 2015 至 2023 年间发表的 105 篇 Scopus 索引文章，识别出推动 SIV 发展的关键因素，将其归类为基础设施、可及性和可持续性。此外，把基于 RES 的解决方案分为可行性、农村电气化、生计、社会生态考量四个不同子主题。研究强调这些因素之间的相互依赖关系，着重指出它们共同为可及性、基础设施和可持续性（A-I-

  来源：Environmental Development

  时间：2025-05-15

• 中国NO2人群暴露高分辨率卫星制图：揭示城乡污染差异与健康干预新靶点

  【研究背景】氮氧化物（NO2）作为城市空气污染的"标志性分子"，其暴露与呼吸系统疾病、早逝等健康风险密切相关。世界卫生组织2021年报告指出，全球每年约400万人死于空气污染相关疾病，其中NO2贡献显著。传统评估方法依赖化学传输模型，但面临两大瓶颈：一是NO2垂直分布建模存在误差（如Ahmad等2024年指出的边界层参数化问题），二是排放清单不确定性导致城市尺度暴露评估失真。更棘手的是，卫星原始数据分辨率不足——OMI为25 km，TROPOMI为3.5 km，难以捕捉污染与人口分布的微观耦合特征。【研究突破】中国某研究机构团队在《Environmental Development》发表的研究

  来源：Environmental Development

  时间：2025-05-15

• 海岸带湿地修复的动态经济评估：应对气候与生物多样性挑战的自然解决方案

  在气候变化与生物多样性危机交织的当下，海岸带湿地作为 “蓝碳” 生态系统的核心，其在碳汇、防灾减灾和物种保护中的重要性日益凸显。然而，当前湿地修复的经济评估多聚焦静态市场价值，忽视生态恢复的时间维度与非市场效益（如气候调节、生物栖息地维持）。例如，仅有 4.3% 的红树林修复研究同时涵盖生态与经济指标，且多数研究假设修复效益即时兑现，未能捕捉碳固存、物种丰富度等随时间演变的非线性特征。此外，非市场估值（NMV）方法常依赖横截面调查，难以反映百年尺度的动态变化，导致政策制定者难以平衡短期投入与长期收益。为填补这一空白，研究团队开展了海岸带湿地修复的动态经济评估研究。通过构建整合生态响应与经济估值

  来源：Environmental Challenges

  时间：2025-05-15

• 泰国野火面积与PM2.5水平对精神障碍患病率的直接影响机制研究

  在东南亚地区，野火已成为威胁公共健康的重要环境因素。泰国北部每年旱季爆发的野火多源于农耕焚烧，不仅造成生态系统破坏，更释放大量PM2.5等污染物。既往研究多聚焦单一重大野火事件对呼吸/心血管疾病的影响，而慢性野火暴露与精神健康的关联机制，特别是PM2.5是否作为中介因子，始终缺乏系统性证据。更值得注意的是，泰国独特的农耕文化与地理特征使其野火模式显著区别于欧美国家，亟需本土化研究数据支撑精准干预。来自Chomthong医院的研究团队在《Environmental Challenges》发表论文，通过分析泰国77省9年数据，首次揭示野火对精神健康的直接影响超越PM2.5途径。研究整合多源异构数据

  来源：Environmental Challenges

  时间：2025-05-15

• 综述：南亚马铃薯生产的气候智能型和抗风险适应策略：一项荟萃分析

  1. 引言气候变化（CC）对农业构成重大威胁，带来温度波动、降雨异常等危害，影响作物生产力与粮食安全。马铃薯作为全球重要作物，在南亚种植迅速扩张，但其生产受气候变化影响显著，面临土壤健康差、水资源短缺等挑战。气候智能型农业（CSA）适应策略如间作、覆盖等被认为可维持马铃薯生产力。meta 分析通过综合多项研究数据，能得出更全面结论，在农业领域应用广泛。然而，针对南亚马铃薯种植的气候智能适应策略综述较少，本研究旨在填补这一空白，评估该区域多种适应策略在不同环境危害下的效果。2. 材料与方法2.1 系统文献综述（SLR）研究首先检索 2010-2023 年南亚四国（印度、尼泊尔、孟加拉国、斯里兰卡

  来源：Environmental Challenges

  时间：2025-05-15

• 基于 Aczel-Alsina 算子的语言 q - 梯正交对模糊集聚合方法及其在电动汽车充电站选址中的应用

  随着全球城市化进程加速，交通领域化石燃料的大量使用导致空气污染与气候变化问题日益严峻。电动汽车（EV）作为清洁能源交通工具，其普及对缓解环境压力至关重要。然而，充电基础设施的不足成为制约 EV 推广的关键瓶颈 —— 充电站选址需综合考虑交通流量、电力供应、城市规划等多维度复杂因素，传统决策方法难以有效处理评估中的不确定性与模糊性。在此背景下，如何建立科学高效的充电站选址决策模型，成为推动 EV 产业发展的核心议题。为攻克这一难题，研究团队开展了基于语言 q - 梯正交对模糊集（Lq-ROFS）的多属性群决策（MAGDM）方法研究。Lq-ROFS 是一种融合语言术语与 q - 梯正交对模糊集的新

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-15

• 基于视觉 - 语言模型生成塑形奖励引导强化学习

  机器人在动态环境中执行复杂操作任务的需求日益增长，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为实现机器人自主学习的核心技术，却面临奖励函数设计的难题：稀疏奖励导致学习效率低下，密集奖励需依赖专业知识手动设计，通用性差。尽管逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）尝试从专家演示中学习奖励函数，但在多物体交互的复杂场景中，仅靠演示难以明确任务目标和关键物体。此时，自然语言描述凭借其直观性和高效性，成为引导机器人学习的新方向，现有研究虽结合自然语言和图像进行奖励塑形，却因忽视图像中空间关系的时序信息，导致模型性能受限。为突破这一瓶颈

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-15

• 鱼类种群时变繁殖 - 补充动态估计与检测建议

  在气候变化与人类活动影响下，鱼类种群动态正经历前所未有的改变。传统渔业管理依赖的固定模型（Stationary Model）假定种群波动围绕长期平均值，却难以捕捉繁殖 - 补充关系（Spawner-Recruit Relationship，SRR）中因环境变化引发的参数漂移，可能导致资源评估偏差，进而引发过度捕捞或不必要的保守管理。例如，当种群内在生产力（Productivity）或环境容纳量（Capacity）发生显著变化时，固定模型可能将其误判为随机噪声，致使管理参考点失效。在此背景下，发展能准确刻画时变动态（Time-Varying Dynamics）的评估模型，成为全球渔业科学的紧迫议

  来源：Ecological Modelling

  时间：2025-05-15

• 欧洲农业环境计划创新设计的影响路径比较研究：基于 9 个案例的变革理论分析

  农业生产与生态保护的平衡始终是全球可持续发展的核心议题之一。在欧洲，尽管农业环境计划（Agri-Environmental Schemes, AES）作为生态系统服务付费（Payments for Ecosystem Services, PES）的重要类型，自 20 世纪 90 年代起逐步纳入欧盟共同农业政策（Common Agricultural Policy, CAP），但其在设计、实施和评估中仍面临诸多挑战。例如，传统 AES 难以有效激励集约化农场参与，合同类型单一导致环境效益提升有限，且现有研究多聚焦于农民参与率等短期产出（Outputs），而对长期环境影响（Impacts）和结果（

  来源：Ecosystem Services

  时间：2025-05-15

• 基于深度学习的海洋声景预测：一种异常检测与趋势分析的新方法

  海洋环境正面临气候变化和人类活动的双重威胁，而声景监测作为评估海洋生态健康的重要手段，却长期面临两大技术瓶颈：一是台风、寒潮等极端事件导致的声景异常难以捕捉，二是声景的复杂时空模式使传统预测方法效果不佳。台湾海峡作为重要航运通道和生物栖息地，其声景同时受船舶噪声（10-500 Hz）、鱼类（500-3000 Hz）和虾类（3000-24,000 Hz）生物声学活动的多重影响，亟需建立智能化的预测体系。研究人员创新性地构建了"检测-分析-预测"三级研究框架。首先采用无监督学习的孤立森林（iForest）算法识别异常事件，发现低频段（10-500 Hz）75%的异常由台风和寒潮引发，而中高频段异常

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-15

• 回归分析与人工神经网络在社区森林松树材积预测中的比较研究

  森林资源的精准评估是实现可持续林业管理的核心环节，而树木材积的准确预测则是其中的关键难题。传统的回归模型，如非线性看似不相关回归（NSUR），虽能通过直径（d）和树高（h）等变量估算树干材积（vst）和全树材积（vwt），但在处理复杂非线性关系时往往力有不逮。此外，墨西哥南部社区森林中沿用的老旧材积模型仅能估算树干材积，无法满足当前对全树材积及多物种精准评估的需求，尤其在应对气候变化下的碳储存计算和生物量分析时，传统方法的局限性愈发凸显。为突破这一困境，来自墨西哥研究机构的科研团队开展了一项对比研究，旨在评估回归分析与人工神经网络（ANNs）在松树材积预测中的效能差异。研究以墨西哥南部社区森林

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-15

• 印度 IUCN 濒危红树林的关联分析：一种用于恢复策略的数据驱动规则筛选新方法

  红树林作为 “海岸卫士”，在固碳、抵御风暴潮和维持生物多样性方面功勋卓著。然而，气候变化、非法砍伐和污染等 “生态杀手” 正让全球红树林面临萎缩危机，印度的红树林也未能幸免，尤其是 IUCN 红色名录中的濒危物种如Heritiera fomes、Sonneratia griffithii等，其生存岌岌可危。传统的恢复策略常依赖广泛分布物种，却忽视了物种间的生态关联和分类区分度（Taxonomic Distinctness, TD），导致恢复效果有限，难以构建稳定的生态系统。为破解这一困局，研究人员开展了一项极具创新性的研究，试图通过数据驱动的方法为红树林恢复提供科学精准的策略。不过文档中未明确

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-15

• 基于改进轻量化DeepLabV3+模型的高分辨率无人机影像裸岩提取方法及其在地质灾害预警中的应用

  在风景如画的桂林喀斯特地貌区，裸露的岩石既是独特景观，也是潜在地质灾害的"定时炸弹"。这些岩石与周边植被光谱特征相似，边界模糊不清，传统分类方法难以准确识别过渡区域。更棘手的是，卫星影像分辨率不足，而人工实地调查又费时费力。面对频发的山体崩塌事件——如2015年叠彩山景区事故造成7死25伤——桂林理工大学的研究团队决定用"无人机+AI"破解这一难题。研究人员采用DJI Phantom 4 RTK无人机进行五向航拍，构建5472×3648像素的高分辨率数据集。技术核心是改进的DeepLabV3+架构：以MobileNetV2为骨干网络降低参数量至5.81M；在ASPP模块和解码器中嵌入通道注意力

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-15

• 中国城市土地绿色利用效率的驱动因素：基于全球元前沿 Malmquist 指数方法的研究

  随着中国城镇化的快速推进，城市土地资源供需矛盾日益凸显，粗放式土地利用模式带来了生态破坏、环境污染等一系列问题。如何在有限的土地资源下实现经济增长与生态保护的平衡，提升城市土地绿色利用效率（Urban Land Green Use Efficiency, ULGUE），成为亟待解决的重要课题。当前，区域间土地利用技术水平参差不齐、管理效率差异显著，且传统研究往往忽视技术异质性，难以精准揭示效率提升的关键障碍。在此背景下，国内研究人员开展了相关研究，旨在全面评估中国城市土地绿色利用效率，剖析区域差异背后的技术与管理因素，为土地资源的可持续利用提供科学依据。该研究成果发表在《Ecological

  来源：Ecological Indicators

  时间：2025-05-15

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