• 中国耕地测绘中的差异及其对生物多样性保护的影响

  随着全球人口预计在2050年达到97亿，以及日益增长的饮食需求，如肉类、乳制品和蛋类的消费增加，如何在满足粮食需求的同时保持地球系统的稳定与韧性，已成为全球各国面临的重要挑战。与此同时，农业活动对生态环境的影响也愈发显著，特别是耕地扩张对自然栖息地和生物多样性的威胁。在这一背景下，长期遥感影像的公开、算法的进步以及云计算的发展，为构建国家乃至全球尺度的耕地地图提供了技术基础。这些地图数据在评估农业生产的生态和环境风险方面发挥着关键作用。然而，尽管已有大量耕地地图数据，其在不同区域的差异尚未得到充分探讨，尤其是在评估耕地扩张对生物多样性影响方面。为了更全面地理解这些差异对生态影响评估的影响，本研

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-11-17

• 基于深度学习的植被冠层高度测绘与极化SAR技术：在加蓬热带森林中应用极化融合U-Net模型

  森林是生态系统中不可或缺的一部分，它们为碳储存和生物多样性保护提供了重要的服务。因此，为了准确评估森林结构，我们需要高效且可扩展的方法。主动遥感技术，尤其是合成孔径雷达（SAR），在估计森林结构方面具有巨大潜力，因为SAR能够穿透植被层并与森林的不同元素相互作用。特别是L波段和P波段的SAR信号能够穿透树冠层，这使其成为获取森林结构信息的合适工具。本研究提出了一种新的方法，利用全极化SAR后向散射数据来估计树冠高度，作为森林结构的重要变量。为了捕捉SAR数据与植被树冠高度之间复杂的非线性关系，我们设计了一个极化融合U-Net（PF-Unet）模型，该模型通过有效利用多极化通道（如HH、HV和V

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-11-17

• 综述：茶叶衍生的催化剂：实现有机转化的可持续方法

  随着对可持续和环保催化系统的日益需求，科学家们开始探索利用自然资源来开发新型催化剂。茶作为一种广泛消费的饮料，其富含生物活性化合物，如多酚类物质，被提出作为制备茶衍生催化剂的有效材料。这类催化剂具有高稳定性、可重复使用性以及提升的催化活性，已被成功应用于多种有机反应，如还原反应、两组分催化反应、多组分反应以及其他有机反应，在温和且环保的条件下可获得高产率。本文综述了这些催化剂的制备、表征及其应用，突出了其在绿色化学规则下的有机反应转化潜力，并推动了可持续合成方法的发展。### 引言可持续和环保的催化系统已成为现代有机合成研究的核心主题，其背后是减少对有毒溶剂、有害试剂以及高能耗过程的依赖的迫切

  来源：RSC Advances

  时间：2025-11-17

• 在高氯化物环境中，缺陷锌基和铝基热喷涂涂层在碳钢板上的耐久性和抗腐蚀性

  在现代工程实践中，金属涂层被广泛用于保护钢结构免受腐蚀。这些涂层通过与钢基体形成保护层，提供屏障保护和电化学保护双重机制，以延长结构的使用寿命。然而，在实际应用中，涂层往往因机械损伤、施工缺陷或使用过程中的碰撞导致表面出现裂纹、孔洞等缺陷。这些缺陷会显著影响涂层的防护性能，因为它们可能成为腐蚀介质渗透的通道，加速涂层的降解和基体的腐蚀过程。因此，研究具有缺陷的热喷涂涂层在高氯离子环境下的耐久性和耐腐蚀性，对于提升工程结构在海洋、桥梁等高腐蚀环境中的性能至关重要。本研究聚焦于四种常见的热喷涂金属涂层材料：锌（Zn）、铝（Al）、锌铝合金（Zn-15Al）和铝镁合金（Al-5Mg）。这些材料在不同

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-11-17

• 应对环境脆弱性和资源依赖性：迈向资源丰富经济体中的公平与可持续增长路径

  本研究聚焦于资源丰富的经济体中，环境脆弱性与资源依赖如何塑造经济可持续性。通过分析1990年至2020年间147个国家的面板数据，我们探讨了五个关键的环境压力因素：二氧化碳排放、粮食价格波动、自然资源枯竭、人口密度以及森林面积。研究采用面板ARDL模型框架，并结合FMOLS、DOLS、格兰杰因果关系检验以及稳健性诊断方法，以确保结果的准确性和可靠性。研究发现，不同收入群体之间的异质性显著。在高收入经济体中，森林保护和人口密度有助于增强经济韧性，而二氧化碳排放则可能阻碍可再生能源的采用。在中等收入经济体中，自然资源枯竭和粮食价格波动虽然可能推动短期经济增长，但也会加剧所谓的绿色增长悖论。而在低收

  来源：Resources Policy

  时间：2025-11-17

• 是开采还是不开采，这是个问题：通过挪威的一项选择实验来评估公众对深海采矿的偏好

  深海采矿（Deep Sea Mining, DSM）作为一种资源开采方式，近年来在全球范围内引起了越来越多的关注。这一领域的发展可以追溯到20世纪60年代和70年代，当时人们开始探索深海作为获取关键矿产资源的潜在来源。然而，由于当时陆地资源相对充足，加上深海采矿技术尚不成熟，这项活动并未立即得到广泛实施。随着陆地矿产资源的逐渐枯竭以及对清洁能源技术需求的不断上升，深海采矿再次成为全球关注的焦点。与此同时，深海环境的复杂性和脆弱性也引发了广泛的讨论，特别是在其对生态系统可能产生的影响方面。深海采矿活动可能带来一系列环境风险，包括对海底栖息地的破坏、生物多样性的减少以及对海洋生态系统的长期干扰。由

  来源：Resources Policy

  时间：2025-11-17

• 在充满争议的采矿环境中社区的应对方式：印度尼西亚贝卢图岛的认知与权力关系

  本文探讨了在资源丰富的地区，特别是印度尼西亚的北布里顿岛，社区如何感知和协商锡矿开采这一议题。研究的核心在于揭示“职业距离”这一概念，即个体与采矿活动之间的经济和社会关系，如何影响他们对采矿业的立场和态度。通过对146户家庭的调查和12次深入访谈，研究发现社区对锡矿开采的看法并非简单或自愿的，而是由不平等的政治经济结构所塑造，这种结构受到治理失败和社会经济依赖的中介作用。研究进一步指出，经济依赖、环境破坏感知或个人损失并不能稳定地预测社区对采矿活动的同意或反对。这挑战了主流的治理框架中过于简化的假设，强调了在理解社区对资源开采的反应时，必须考虑更广泛的社会和生态过程。北布里顿岛是全球锡生产的重

  来源：Resources Policy

  时间：2025-11-17

• 无化石的ecoinvent：一种用于生成去化石化生命周期数据库的参数化模型

  在未来能源转型的背景下，如何构建一个能够准确反映未来低碳社会的生命周期评估（LCA）数据库成为了一个重要的研究课题。本文提出了一种名为“Fossil-free ecoinvent”的工具，旨在为未来导向的LCA提供一个灵活、透明且可定制的解决方案。通过系统性地替换传统化石能源和材料流，该工具可以帮助研究者和实践者更好地理解在全面实现能源脱碳后，生产与消费活动的环境足迹将如何变化。在当前的能源系统中，化石燃料仍然是电力、供暖和交通等关键领域的主导能源。然而，随着全球对气候变化问题的关注不断加深，以及各国推动可再生能源和清洁技术的政策日益加强，未来的能源结构将不可避免地发生重大转变。传统的LCA数

  来源：Review of Materials Research

  时间：2025-11-17

• 通过交叉比较和扩展的三重配准分析来最小化检测偏差，从而实现对全球火灾辐射功率的全面评估

  这项研究聚焦于卫星遥感技术在评估火灾辐射功率（Fire Radiative Power, FRP）方面的应用，特别是在全球尺度上如何克服传统方法中存在的局限性。FRP作为衡量火灾行为和估算生物质燃烧排放的重要指标，对于理解火灾动态具有关键作用。然而，FRP的评估面临诸多挑战，主要源于地面观测数据的匮乏以及不同卫星传感器在观测条件和性能上的显著差异。以往的研究多依赖于有限的案例对比，且未能完全摆脱传感器检测能力的影响，导致评估结果存在偏差。为了解决这一问题，研究团队提出了一种全新的全球评估框架，结合了MODIS、VIIRS和SLSTR三种卫星传感器的数据，以更全面、更准确的方式评估FRP。研究采

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-11-17

• 在未进行调查的地区，利用基于合成数据训练的网络来监测当季作物的生长情况

  在这项研究中，科学家们探讨了如何利用卫星遥感技术在没有地面调查数据的地区进行作物生长阶段的实时监测。传统的方法依赖于实地调查数据，这些数据通常来自田间试验或调查，但它们限制了方法的应用范围，只能用于已调查的区域。为了克服这一限制，研究人员开发了一种新的方法，该方法结合了已调查区域的数据和为未调查区域生成的合成作物生长数据，以提高作物生长阶段估算（CPE）的准确性。研究使用了阿根廷的玉米种植区作为未调查区域的代表，因为这些区域的气候和双季种植系统与美国中西部的单季种植系统不同。阿根廷的玉米种植区分为13个区域，其中11个区域进行了实地调查。这些区域中，9个区域同时种植早季和晚季玉米，形成了玉米生

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-11-17

• 关于SAR C波段和L波段双极化数据在热带地区早期森林砍伐检测中的敏感性

  热带森林的监测对于全球环境管理和可持续发展具有重要意义。然而，由于云层遮挡，光学遥感技术在热带地区的应用面临挑战。因此，雷达遥感技术因其穿透云层的能力而成为一种重要的补充手段。本研究通过分析两种可用的雷达数据集，探讨它们在不同森林变化阶段的敏感性，旨在为未来的森林监测提供科学依据。研究选择了巴西罗森迪亚地区作为研究区域，该地区拥有丰富的热带森林变化数据。研究时间段为2018年至2020年，覆盖了多个阶段的森林变化过程。通过分析C波段和L波段的雷达数据，研究者们发现L波段数据在早期森林破坏检测中表现出更高的敏感性，而C波段数据在检测后期森林变化时更为有效。这一发现为未来结合不同波段雷达数据的多源

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-11-17

• 用于欧洲高分辨率水文建模的地球观测产品的相互比较

  随着全球气候变化和全球变暖的加剧，水文极端事件的发生频率和严重性显著上升，这对社会和生态系统构成了严峻挑战。为了有效应对这些变化，需要发展早期预警系统以及切实可行的适应和缓解策略。这些系统和策略的核心在于提供详细的水文预测信息，而水文模型正是获取这类信息的主要工具。然而，当前最先进的水文预测在空间分辨率方面仍存在局限。因此，研究者们提出将高分辨率（通常指1公里以下）的地球观测（EO）产品集成到水文模型中，以实现超分辨率（约1平方公里）的水文模拟。尽管这一方法具有潜力，但如何合理利用这些数据仍需深入研究，尤其是如何处理其固有的不确定性。水文模型和陆地表面模型（HMs/LSMs）已被广泛应用于早期

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-11-17

• Fe 0.64Ni 0.36（质量百分比）的纳米颗粒被封装在碳纳米管中，作为高效的阳极催化剂，应用于生物能源收集系统以提升发电效率

  微生物燃料电池（Microbial Fuel Cell, MFC）因其能够从有机物中提取可再生能源的潜力而受到广泛关注。然而，目前MFC在大规模应用中仍面临诸多挑战，例如电力供应不稳定、输出功率较低以及成本高昂等问题。这些问题严重制约了MFC在实际能源生产中的推广。为了解决这些问题，研究人员开发了一种新型的阳极催化剂——铁镍合金纳米颗粒（Fe₀.₆₄Ni₀.₃₆）封装在碳纳米管（CNT）中的复合材料（Fe₀.₆₄Ni₀.₃₆@CNT）。该材料通过简单的两步热解法合成，具有优异的导电性和生物电催化活性，从而显著提升了MFC的性能。在本研究中，该阳极材料被用于MFC，使其最大功率密度达到4.88

  来源：Renewable Energy

  时间：2025-11-17

• 利用约束性深度神经网络，从MODIS观测数据（2000-2023年）中对全球每日1公里地表辐射预算各组成部分进行联合估算

  表面辐射预算（Surface Radiation Budget, SRB）是理解地球气候系统的重要组成部分，它反映了地表吸收的太阳辐射与发射的长波辐射之间的动态平衡。太阳辐射，也被称为短波辐射，是驱动地球天气和气候的关键能量来源。大约三分之二的太阳辐射能量被地球表面吸收，从而加热地表，而剩余的三分之一则被反射回太空，这一反射特性由地表反照率决定。与此同时，地球表面也会向太空发射长波辐射，以调节其温度。这些辐射过程的相互作用决定了地表的净辐射收支，进而影响区域乃至全球的气候模式。因此，对SRB各个组成部分的精确表征对于气候研究、生态监测和水文分析等领域具有重要意义。当前，SRB的估算主要依赖于四

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-11-17

• 利用InSAR技术对美国全国范围内的地面沉降情况进行测绘和特征分析

  土地沉降（Land Subsidence, LS）是一种由于地表材料压缩或地下资源过度开采而导致地表向下的移动现象。这种现象对公共安全和可持续的社会经济发展构成了严重威胁，尤其是在美国。随着经济的复苏和气候变化带来的挑战日益加剧，土地沉降的发生频率和严重程度预计会进一步上升，这可能会对国家的长期发展造成阻碍。因此，有效的土地沉降监测对于减轻相关风险、制定应对策略具有重要意义。在美国，土地沉降已经影响了超过44,000平方公里的国土，涉及45个州。由于土地沉降造成的洪水和结构损坏，每年的经济损失超过了1.25亿美元。尽管已有许多研究致力于在局部地区识别和分析土地沉降的原因，但全国范围内的土地沉降

  来源：Remote Sensing of Environment

  时间：2025-11-17

• 环极北地区的卫星图像处理：通过预测北极海冰范围来理解气候危机

  北极冰盖的退缩和变化是理解气候危机的重要指标。随着全球变暖，北极海冰的减少不仅改变了海面的景观，还对生态系统、海岸线以及人类社会产生了深远的影响。近年来，科学家们开始利用机器学习和深度学习技术，从卫星图像中提取信息，以更好地预测和分析这些变化。本文提出了一种结合门控循环单元（GRU）和基于Transformer的模型的深度学习方法，旨在预测未来北极海冰的范围和其对海岸线的影响。### 模型的创新点该模型采用了一种多模态方法，综合了三类数据：手工艺特征（如海冰覆盖率和退缩百分比）、海面温度（SST）以及原始的卫星图像数据。这种方法不仅考虑了数据的数值特征，还利用了图像的视觉信息，从而提高了预测的

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-11-17

• 深度学习在预测淡水水库中蓝藻有害藻华中的应用

  这项研究的核心在于解决全球范围内日益严重的富营养化问题，特别是水库中蓝藻有害藻华（Cyano-HABs）的监测与预警。随着全球温度的上升和人为活动导致的营养物质输入增加，蓝藻的生长速度和范围都在扩大，这对水生生态系统、人类健康以及环境安全构成了重大威胁。因此，开发一种高效、准确的监测系统变得尤为迫切。研究团队提出了一种基于多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）深度学习算法的方法，将实地观测数据与Sentinel-2卫星图像相结合，以实现对水库中叶绿素-a（Chl-a）、蓝藻含量和水体浊度的估算与可视化。在传统的水体质量监测中，实地测量虽然准确，但往往需要大量的人力

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-11-17

• 基于形态学的校正方法提高了在密集盐沼植被冠层中，利用无人机拍摄的RGB光栅扫描（SfM）照片进行植物高度估算的准确性

  这项研究聚焦于如何提高无人机获取的数字表面模型（DSM）在估算盐沼植物冠层高度方面的准确性。盐沼植被的高度是评估生态健康、监测盐沼修复进展以及评估沿海防护能力的重要生物物理特征。研究团队通过分析不同飞行高度下的无人机图像数据，发现这些数据对应的地面采样距离（GSD）从1毫米/像素到34毫米/像素不等。通过在0.5米×0.5米的网格中估算平均冠层高度，并与现场的实时动态全球导航卫星系统（RTK-GNSS）测量进行比对，研究发现当飞行高度低于或等于60米（GSD ≤17毫米/像素）时，DSM的高程估算误差小于5厘米，表现出较高的精度。研究还发现，通过改变图像比例和点密度设置来增加点云密度，并未显著

  来源：Remote Sensing Applications: Society and Environment

  时间：2025-11-17

• 环境法规、经济政策不确定性以及地缘政治风险：对经合组织国家能源生产率的影响

  杨刘福州外国语外贸大学金融学院，中国福建省福州市，350202摘要随着全球能源需求的增长和环境压力的加剧，新兴国家面临着在保持经济增长的同时提高能源效率的双重挑战。本研究探讨了1990年至2021年间可再生能源（RE）利用、国内生产总值（GDP）和能源生产率（ET）之间的关系。研究采用了先进的计量经济学方法，包括自回归分布滞后（ARDL）、动态普通最小二乘（DOLS）、完全修正普通最小二乘（FMOLS）和典型协整回归（CCR），以评估短期和长期动态。数据来源于多个国际机构：经济合作与发展组织（OECD）提供的能源生产率和环境法规（ER）数据、国际货币基金组织（IMF）的Caldara和Iaco

  来源：Renewable Energy

  时间：2025-11-17

• 高级蒙特卡洛模拟作为混合场剂量测定的实用解决方案

  在研究人类演化与环境之间复杂关系的背景下，植物生态和古环境重建为我们理解尼安德特人（Neanderthal）在欧洲及其他地区的生活方式、生态适应能力以及他们与自然环境的互动提供了重要的视角。文章强调了植物在尼安德特人生活中的重要性，并指出传统的尼安德特人形象往往被简化为寒冷或荒漠景观，而忽视了他们在多样植被环境中生活的事实。这种偏差可能影响了公众对尼安德特人生态适应性的认知，因此，通过古艺术（paleoart）来描绘尼安德特人所处的植被环境显得尤为重要。植物在古生态研究中扮演着关键角色，它们不仅提供了关于古环境的直接证据，还能帮助我们理解气候变迁对生态系统的影响。在尼安德特人生活的地区，植物群

  来源：Radiation Measurements

  时间：2025-11-17

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