塞维利亚大学领导根据在西班牙塞维利亚托洛斯-德蒙特利里奥(Tholos de Montelirio)遗址的发现，進行这种服装在各种未知方面的研究及其重要意义。

随着遥感影像自然资源要素变化监测技术的快速发展，如何提高变化图斑的准确性并减少虚警率成为科学研究的重点。武汉大学遥感信息工程学院李彦胜教授等人提出了一种基于遥感时空知识图谱的自然资源要素变化图斑智能净化方法，该方法能够在确保高召回率的同时有效降低虚警图斑率，从而大幅提升自然资源监测效率。相关研究成果发表于《地球信息科学学报》。

该研究针对叙事地图修辞中悬而未决的关键问题进行探讨，包括如何概念化、分类以及理解修辞在叙事地图中的作用机制。文章首先通过厘清叙事地图中修辞的本质，对叙事地图的修辞进行概念界定和特征辨析；其次，立足于内容语义表征和逻辑语义表征的差异性，提出了叙事地图修辞的分类准则；进而，从修辞维度、作用层级、综合运用和适用性原则4个方面，深入剖析了叙事地图中修辞的作用机制；最后，结合《江南运河》的典型案例，说明了修辞体系框架如何支撑叙事地图设计实践。该研究不仅为叙事地图理论的发展开辟了新路径，也丰富了当代地图学的相关知识。

研究人员报告称，尽管 2023 年初南加州的降雨量创下了历史纪录，但该地区只有一小部分的地下水储量得到了补充。他们的研究利用了整个大洛杉矶地区的地震噪声数据，凸显了对改进该州关键地下水储备进行监测和管理的迫切需要。在经历了长达二十年的严重干旱之后，加州在 2023 年迎来了降雨量的突如其来的气象学改变。从 2022 年底到 2023 年初，连续出现了 16 条大气河流，接着在 8 月出现的飓风希拉里（Hurricane Hilary）带来了强降雨，导致了该地区有记录以来降雨量最高的一年。大洛杉矶地区的降雨量达到历史常态的 300%。尽管这段时间的强降水迅速补充了加州地表水库的水量，使其达到历史平均水平的 128%，但地下水储量的恢复程度则仍不确定。对地下水储量变化进行准确量化对于评估干旱影响和确保可持续性水资源管理至关重要。然而，要做到这一点仍面临复杂挑战，特别是在对从流域到集水区尺度上的资源规划至关重要。Shujuan Mao 和同事的研究所侧重的是洛杉矶地区；该研究证明，地震噪声分析可以高分辨率地有效追踪地下水储量的变化。利用现有地震仪网络从 2003 年到 2023 年的环境场干涉测量和被动数据，Mao 等人测量了地震波速度的变化；这些变化反映了由地下水补给引起的地下水分布的变化。区域地震水文图显示，2023 年的风暴仅补充了过去二十年间流失的约 25% 的地下水，它突显了地下水长时间的大量消耗以及深层含水层在十年尺度上的缓慢恢复。Taka’aki Taira 和 Roland Bürgmann 在相关的《视角》中写道：“将 Mao 等人的地震成像技术与现有的方法（如现场井监测和基于卫星或空中的遥感观测）相结合，人们可以实现对地下水的全面追踪。这将有助于确保为子孙后代保存可持续的水资源。”