• 基于RUSLE模型与径流小区实测验证的卢旺达Akanyaru子流域土壤流失时空评估

  土壤侵蚀是由土地利用变化和不合理农业实践驱动的重大环境问题，在卢旺达尤为突出，该国一半的农业用地已处于中度至重度退化状态。本研究采用修正通用土壤流失方程（Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE）结合地理信息系统（

  来源：Land

  时间：2026-09-15

• 住房类型与城市传染病空间格局：西班牙马拉加家庭层面COVID-19病例的空间分析

  尽管许多研究考察了COVID-19封锁期间的住房条件，但较少有研究探讨住房属性及其空间分布与疾病风险的关系。本研究采用探索性空间数据分析（ESDA）框架，将马拉加（西班牙）的住房与COVID-19数据联系起来。利用空间点模式方法生成相对风险面，以识别高风险区域

  来源：Land

  时间：2026-09-15

• 耦合栅格尺度随机森林预测与斜坡单元的滑坡易发性制图

  滑坡易发性制图（landslide susceptibility mapping）用于识别在相似环境和触发条件下易发生边坡失稳的地形。基于栅格的机器学习输出结果在空间上往往呈碎片化，难以转化为斜坡尺度的减灾措施。研究人员在中国广东省平远县开发了一种两阶段“栅格

  来源：Land

  时间：2026-09-15

• 基于真实行车记录仪数据的V2V协作感知与LLM推理危险检测框架CoSafe

  通过车对车（Vehicle-to-Vehicle, V2V）通信实现的协作感知能够解决单车系统无法克服的遮挡问题，然而现有框架依赖于模拟环境和昂贵的多传感器平台。本文提出CoSafe，一种基于集成全球定位系统（GPS）的行车记录仪获取的真实世界数据构建的协作感

  来源：Sensors

  时间：2026-09-15

• 基于概率机器学习与共形预测的河流流量预测不确定性估计——以伊朗Sattarkhan大坝为例

  可靠的流量预报及其不确定性量化对半干旱地区的水资源管理、防洪和气候适应至关重要。本研究引入了一个框架，该框架将三种共形预测（conformal prediction）技术——包括分裂共形预测（Split Conformal Prediction, SplitC

  来源：Sensors

  时间：2026-09-15

• 基于多源感知的可靠性一致性跨境短期预测框架研究

  摘要：短期跨境预测对于全球供应链风险管理、国际贸易决策及稳定性具有重大意义。然而，现有方法主要依赖单一价格序列或有限的结构化变量，难以有效感知复杂外部因素，包括跨境贸易流动、物流状态变化、汇率波动及政策冲击。为应对上述挑战，提出一种人工智能驱动的、面向感知的可

  来源：Sensors

  时间：2026-09-15

• 基于SPLYZA Motion的无标记步态分析初步验证：实际测量条件下的波形一致性研究

  摘要专业翻译 本研究旨在通过评估实际测量条件下的波形一致性，对基于SPLYZA Motion的无标记步态分析开展初步验证。研究人员将关节角度波形与基于标记的动作捕捉系统所获取的数据进行比较。结果显示，SPLYZA Motion在躯干和下肢近端关节运动学方面与参

  来源：Sensors

  时间：2026-09-15

• **基于TOPSIS与博弈论组合赋权的库布齐沙漠多维度水资源承载力时空演变及障碍因子诊断**

  库布齐沙漠是中国第七大沙漠，面临着严重的水资源供需失衡与生态脆弱性问题。本研究采用基于博弈论组合赋权的TOPSIS模型（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，逼近理想解排序

  来源：Water

  时间：2026-09-15

• 相位方差：一种面向地震数据质量控制的新属性

  摘要专业翻译 陆地地震采集中所部署的地震传感器记录的波场受到近地表非均质性的强烈畸变，这种非均质性引入了与单道相关的、随频率变化的相位扰动，且即使在先进的时间域处理之后仍然存在。对于高密度单点接收器采集而言，此类畸变更为显著，因为单个传感器的耦合条件、局部场地

  来源：Sensors

  时间：2026-09-15

• 基于循环统计的相位方差：面向指令缓存并发任务执行的32位微控制器运行时固件更新质量评估指标

  陆地采集部署的地震传感器所记录的波场受到近地表非均质性的强烈畸变，这种非均质性引入了随道变化的、频率依赖的相位扰动，且即使在经过高级时间处理后仍然持续存在。对于密集单传感器采集而言，这些畸变更为显著，因为单个传感器的耦合效应、局部场地条件以及接收点级别的近地表

  来源：Sensors

  时间：2026-09-15

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