• 基于图注意力对比学习的区域特异性哺乳动物分类：推进野生动物图像分析

  摘要翻译： 相机陷阱已成为野生动物生态学研究的基石，然而人工分析其产生的数百万张图像需要耗费大量的时间和资源。基于深度学习（deep learning）的自动化方法已成为一种有前景的解决方案。然而，现有的全球通用模型在精确识别当地特有种和适应独特当地生态系统

  来源：Ecological Solutions and Evidence

  时间：2026-09-29

• 沙丘与洼地生境中的蜥蜴：植被结构、群落组成与避难距离的关联性研究

  ： 栖息地结构（habitat structure）介导体温调节、觅食机会和避难所的获取，从而影响动物对空间的利用方式及其遭遇风险的概率。沙丘-洼地镶嵌体（dune–swale mosaic）在短距离内呈现鲜明的结构对比，为检验结构与群落组成之间的联系以及动物

  来源：Austral Ecology

  时间：2026-09-29

• 基于模拟的大环境设计（MED）优化：稀疏多环境试验的策略

  植物育种项目旨在通过在多个地点网络中评估潜在品种来鉴定优良品种，这些评估通常被称为多环境试验（multi-environment trials, METs）。在资源分配方面优化多环境试验对于确保准确高效的实验至关重要。已有研究表明，大环境设计（mega-env

  来源：Crop Science

  时间：2026-09-29

• 量化多域建模假设对城市建筑能耗需求影响的模块化框架

  城市区域是脱碳与气候韧性行动的核心。据国际能源署（IEA）统计，城市约占全球能源消耗的75%和温室气体排放的70%。城市建筑能耗需求会因建筑类型、使用模式、围护结构及能源系统特性、局地气候条件（即微气候）以及电动汽车（EV）充电等新兴负荷而产生显著差异。因此，

  来源：Sustainable Cities and Society

  时间：2026-09-29

• 可持续食品包装用软物质材料：品质保持与环境影响

  由于对传统石油基塑料日益增长的环境担忧，可持续食品包装用软物质材料的开发不断增加。生物基聚合物、可食用薄膜、可生物降解复合材料以及纳米结构材料所具备的黏弹性（viscoelasticity）、分子自组装（molecular self-assembly）、界面相

  来源：Frontiers in Soft Matter

  时间：2026-09-29

• 黄河干流流域生态安全评估中的生态系统风险-健康-服务耦合框架：时空动态与非线性驱动特征解析

  对黄河流域（Yellow River Basin, YRB）生态安全（Ecological Security, ES）的科学评估及其关键驱动因子的非线性机制研究，对于区域生态保护与可持续发展具有重要意义。本研究提出一种将生态系统风险（Ecosystem Ris

  来源：Land Degradation & Development

  时间：2026-09-29

• 影响生物多样性保护实践与政策中科学证据使用的因素：基于系统地图的综合分析

  以证据为基础的保育（evidence-based conservation）具有改善生物多样性成果的潜力。然而，尽管有诸多努力推广科学证据的使用，许多保育决策仍未明确纳入科学证据。为强化科学证据在保育决策中的信息支撑作用，理解哪些因素影响决策者对科学证据的使用

  来源：Journal of Applied Ecology

  时间：2026-09-29

• 喜马偕尔喜马拉雅地区景观变化下生态系统服务的海拔梯度与驱动机制

  研究人员识别了四种生态系统服务（ecosystem services, ESs）的空间分布及其相互关系。支持服务在喜马偕尔喜马拉雅地区表现出强烈的协同关系。通过随机森林（Random Forest, RF）模型确定了生态系统服务的主要驱动机制。降水（preci

  来源：Watershed Ecology and the Environment

  时间：2026-09-29

• 地形异质性调控中国生态过渡带植被对气候与人类活动的非线性响应

  生态过渡带被认为是气候敏感区和生物多样性热点，其植被动态对于维持区域生态平衡至关重要。然而，地形异质性如何影响植被对气候变化和人类活动的非线性响应尚不明确，这一认知空白限制了对生态系统恢复力的理解。本研究聚焦于中国秦岭-大巴山生态过渡带，利用2000—2022

  来源：Frontiers in Forests and Global Change

  时间：2026-09-29

• 人工智能驱动的土地利用变化下森林动态与生态系统服务评估：当前进展与未来展望

  森林覆盖全球陆地表面约31%，提供包括碳封存、水文调节和生物多样性支持在内的关键生态系统服务，然而持续的毁林和破碎化正逐步削弱这些服务。人工智能（AI）、多源遥感与云计算的融合为监测森林动态和量化生态系统服务对土地利用变化的响应提供了前所未有的机遇，但现有文献

  来源：Frontiers in Forests and Global Change

  时间：2026-09-29

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