New machine learning framework improves groundwater recharge estimates in WA
一项新研究揭示了一个基于机器学习的框架，该框架使用卫星数据准确估算珀斯盆地的地下水补给量，特别关注 Gnangara 地下水系统。 Gnangara 含水层系统位于西澳大利亚南部，是该地区最关键的水资源之一，但也是最容易受到气候变化影响的资源之一。
Why plant-based diets can prevent cancer
癌症是全球死亡的主要原因之一，但研究表明，我们吃的东西可以在降低患癌症的风险方面发挥重要作用。越来越多的研究表明，植物性饮食（富含水果、蔬菜、全谷物、坚果、种子和豆类）有助于预防某些类型的癌症。虽然 […] 为什么植物性饮食可以预防癌症 一文首先出现在 Knowridge Science Report 上。
Uranium Mining Revival Portends Nuclear Renaissance In Texas & Beyond
铀矿开采复兴预示着德克萨斯州及其他地区的核能复兴作者：Dylan Baddour，来自 Inside Climate News（重点是我们），在德克萨斯州南部的旧牧场，休眠的铀矿正在重新投入使用。一批新的铀矿有望很快投产，从该地区的浅层含水层中提取放射性燃料。随后可能会有更多铀矿投入生产。随着美国潜在的核能行业开始再次活跃起来，这些矿山是德克萨斯州政府和行业领袖希望的核能复兴的前沿。德克萨斯州目前正在发展一系列需要大量电力的高科技产业，从加密货币矿场和人工智能到氢气生产和海水淡化。现在，该州的强大利益集团正在推动用下一代核反应堆为其提供动力。 “我们可以让德克萨斯州成为世界核能之都，”德克萨斯
[A] Stenacellus stygopersicus Jugovic、Malek-Hosseini 和 Issartel sp。十一月[B, C] S. tashanicus Khalaji-Pirbalouty、Fatemi、Malek-Hosseini 和 Kuntner，2018 年，伊朗塔山洞穴。 Jugovic, Malek-Hosseini, Issartel, Konecny-Dupré, Kuntner, Fatemi, Flot, Douady 和 Malard, 2024.DOI: doi.org/10.5852/ejt.2024.968.2733摘要我们报告了 St
Researchers find evidence of hot water on Mars — in a rock on Earth
来自火星陨石的锆石晶体揭开了 44.5 亿年前富含水、充满活力的火星的秘密。
California’s Farmland is Sinking Faster Than Ever – Can We Stop It?
加州圣华金谷因地下水过度开采而出现严重的地面沉降，造成了广泛的破坏和经济损失。斯坦福大学 2006 年至 2022 年的一项研究表明，平均沉降率接近每年一英寸。该研究建议使用洪水管理的含水层补给来可持续地解决这一问题，方法是重新填充含水层并防止进一步 [...]
Groundwater pumping drives rapid sinking in California
自 2006 年以来，加州中部广阔的圣华金谷以创纪录的速度下沉。斯坦福大学研究人员的一项新研究探讨了含水层的战略性补给如何有助于减缓或阻止下沉。
Газета.ru: Ученые ГНФ разработали проект по захоронению углекислого газа на 200 лет
大量二氧化碳导致剧烈的气候变化并恶化地球生态系统。通过储存温室气体供以后处理可以减少向大气中的排放。例如，为了在含有地下水的岩石中利用它，石油和天然气技术部的科学家开发了一个在含水层中埋藏二氧化碳的项目，计算了储存设施的体积和参数。 Gazeta.ru
Researchers Create AI-Powered Electronic Tongue To Detect Food Freshness and Safety Instantly
宾夕法尼亚州立大学的电子舌头通过人工智能增强，通过定义自己的参数，可以检测液体中细微的变化，用于食品安全和诊断，准确率超过 95%。新开发的电子舌头可以区分类似液体的细微差别，例如含水量不同的牛奶，以及识别各种产品，[...]
Nitrate contamination in Nebraska’s Ogallala aquifer | Science
主页科学第 386 卷，第 6719 期内布拉斯加州奥加拉拉含水层的硝酸盐污染返回第 386 卷386，第 6719 号 完全访问 内布拉斯加州奥加拉拉蓄水层硝酸盐污染的信件分享 Chittaranjan Ray [email protected] 和 Arindam Malakar [email protected]作者信息和附属机构科学 2024 年 10 月 17 日第 386 卷，第 6719 期，第 280 页 DOI：10.1126/science.adr3796 上一篇文章居里夫人的智力成果……
How did Mars turn into an uninhabitable desert? Curiosity rover rock samples may have answers
美国宇航局的“好奇号”探测器对火星如何从一个可能适合居住、富含水的星球变成一个绝对不适合居住的沙漠有了新的见解。
A matter of taste: Electronic tongue reveals AI inner thoughts
宾夕法尼亚州立大学研究人员领导的团队最近开发了一种电子舌头，能够识别类似液体之间的差异，例如含水量不同的牛奶；各种产品，包括苏打水类型和咖啡混合物；果汁变质的迹象；以及食品安全问题的例子。他们发现，当人工智能使用自己的评估参数来解释电子舌头生成的数据时，结果会更加准确。
在通过 NASA 的 OSIRIS-REx 接收最大的小行星样本一年后，有关早期生命和太阳系的重要发现得以揭晓。样本分析指出 Bennu 的起源富含水，并通过后续任务和教育计划为行星防御和太空探索开辟了新途径。历史性样本返回这是一个 [...]
Predicting Soil Moisture Content Using Physics-Informed Neural Networks (PINNs)
摘要：近地表土壤含水量等环境条件是物体检测问题中的宝贵信息。然而，如果没有主动感知，通常无法以必要的规模获得此类信息。理查兹方程是一个描述非饱和土壤入渗过程的偏微分方程 (PDE)。求解理查兹方程可以得到有关土壤体积含水量、水力传导率和毛细管压力头的信息。然而，由于理查兹方程的非线性，它很难近似。有限差分法 (FDM) 和有限元法 (FEM) 等数值求解器是近似理查兹方程解的常规方法。但此类数值求解器在实时使用时非常耗时。物理信息神经网络 (PINN) 是依赖物理方程近似解的神经网络。一旦经过训练，这些网络就可以快速输出近似值。因此，PINN 在数值 PDE 社区中引起了广泛关注。该项目旨在将
Critical Eastern Arkansas groundwater security projects underway
地下水是一种可再生资源，可通过位于地表下含水土壤和岩石中的水井获取。然而，在某些地区，例如东阿肯色州地区，地下水的使用率远远超过补充率，这造成了严重的问题。冲积层和斯巴达含水层的地下水是东阿肯色州地区的命脉，提供高质量的饮用水，以及农业灌溉和养鱼所需的几乎所有水。含水层的损失将破坏该地区的经济状况、全国稻米生产、区域饮用水供应，并对粮食安全产生深远影响。美国陆军工程兵团 (USACE) 正在建设两个大型地下水安全项目，旨在解决这一严重问题。大草原地区项目由美国陆军工程兵团孟菲斯区项目经理 Billy Grantham 领导，P.E.，而 Bayou Meto 盆地项目由美国陆军工程兵团孟菲斯区
Icy Planetesimals: The Chilling Secret Behind Earth’s Water
一项研究表明，在早期太阳系寒冷的外围形成的富含水的行星为地球提供了水……
Knowing and governing India’s rainfed agriculture
繁荣和可持续的雨养农业系统需要公共投资，以确保保护性灌溉、活土壤、生物流域和健康的含水层
