• 填补极危鱂鱼Leptopanchax itanhaensis (Aplocheiloidei: Rivulidae)的生物学空白

  Leptopanchax itanhaensis是一种极危的一年生鱂鱼，是巴西东南部大西洋森林临时水生栖息地的特有种，然而其生物学和生态学仍鲜为人知。在此，研究人员基于在Preto河子流域（该物种目前已知的唯一分布区）为期14个月的监测工作，提供了初步的自然史

  来源：Environmental Biology of Fishes

  时间：2026-08-29

• 山楂（Crataegus monogyna）浆果（CMB）对非洲鲶鱼（Clarias gariepinus）生长、血液学、抗氧化、消化酶活性、肠道微生物群及抗病性的影响

  本研究评估了日粮补充山楂（Crataegus monogyna）浆果（CMB）对非洲鲶鱼（Clarias gariepinus）生长性能、血液学参数、抗氧化状态、消化酶活性、肠道微生物群及抗病性的影响。将600尾鱼随机分为4个日粮处理组，分别添加0%（C）、0

  来源：Aquaculture International

  时间：2026-08-29

• 凹凸棒土和生物炭协同添加对浒苔堆肥过程中氨气和一氧化二氮排放的减缓及堆肥周期的缩短

  摘要自2007年以来，中国沿海水域每年都会出现绿藻刚毛藻的大规模爆发，对当地水产养殖和生态环境构成严重威胁。堆肥处理是管理刚毛藻废弃物的理想方式。本研究探讨了单独或联合添加凹凸棒石（AT）和生物炭（BC）对刚毛藻与农业废弃物共堆肥过程中氨（NH3）和一氧化二氮（N2O）排放、

  来源：Sustainable Environment Research

  时间：2026-08-29

• 基于指示物种阈值的观测野生动物与车辆碰撞累积空间评估

  摘要背景全球道路网络的扩张加剧了野生动物与车辆的碰撞事件。然而，传统风险评估主要假设景观特征与观测到的碰撞数量之间存在线性关系，忽视了生态响应的非线性阈值特征。目标本研究旨在量化陆生脊椎动物对不同景观条件的非线性响应阈值，并刻画基于阈值的累积得分在全国范围内的空间格局。我们进

  来源：Landscape Ecology

  时间：2026-08-29

• 纳入线形景观要素可提升蜜蜂和食蚜蝇的精细尺度物种分布模型

  **摘要** **背景**：物种分布模型结合环境数据和物种出现记录数据，以绘制和预测某物种的栖息地适宜性。由于农业区域历史上采样不足，以及农田旁存在小型景观要素或非生产性土地，在农业区域预测物种分布可能颇具挑战性。 **目标**：我们以10米分辨率对荷兰农业区域的蜜蜂和食

  来源：Landscape Ecology

  时间：2026-08-29

• 贝叶斯时空计数模型在伦巴第（Lombardy）对流层臭氧日超标天数中的应用

  在意大利北部，空气质量近期已成为主要关注问题。伦巴第地区因地理因素、高人口密度和工业活动的综合影响，被列为欧洲污染最严重区域之一。研究人员聚焦地面臭氧（O3），其受欧盟空气质量阈值监管。在伦巴第，臭氧水平频繁超过这些阈值，引发对健康风险和环境影响的关注，使得控

  来源：Environmetrics

  时间：2026-08-29

• 在存在缺失值与辅助协变量时增强可辨识变分自编码器用于时空臭氧建模

  地面臭氧的形成遵循复杂的非线性光化学过程，这些过程受多种环境因素影响，并具有强烈的时空结构。用于研究这些动态过程的环境数据通常来自多个来源，包括原位监测站和卫星观测。虽然原位数据能提供更准确的测量，但往往存在缺失值与覆盖范围有限的问题，因此纳入额外的卫星协变量

  来源：Environmetrics

  时间：2026-08-29

• 揭秘空间混杂——协变量效应估计偏倚的统一分析框架

  在空间回归模型中，由空间随机效应表示的未测量空间变量通常与观测协变量不独立，并能在协变量效应估计中诱发显著的偏倚。这一被称为空间混杂的基本问题已被广泛研究，但有时得到的结果令人困惑且看似矛盾。在此，研究人员引入了一个广泛的理论框架，为空间混杂带来数学上的清晰度

  来源：Environmetrics

  时间：2026-08-29

• 一个带有物理障碍的贝叶斯分层时空模型用于爱尔兰极端海平面预测

  海平面上升通过更高的极端海平面加剧了沿海地区的脆弱性。本文使用具有时空随机效应的贝叶斯分层极值模型，估算了爱尔兰及英国西海岸周围有验潮站和无验潮站沿海位置的极端海平面。潮汐残差的年最大值采用混合广义极值分布（bGEV）建模，其位置分位数通过潜在高斯场在空间和时

  来源：Environmetrics

  时间：2026-08-29

• 时间感知UNet与超分辨率深度残差网络用于空间降尺度

  大气污染物的卫星观测通常仅以粗空间分辨率提供，这限制了其在局部尺度环境分析中的应用。空间降尺度方法旨在将此类数据转换为高分辨率场。在本研究中，两种广泛使用的深度学习架构——超分辨率深度残差网络(SRDRN)和基于编码器-解码器的UNet——通过添加轻量级时间模

  来源：Environmetrics

  时间：2026-08-29

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