8月15日，浙江大学、中国科学院新疆生态与地理研究所联合发布研究成果，对全球富含铁的酸性土壤中ppm级铀（U）释放的机制进行探讨。研究发现，大气中CO?升高，可以驱动酸化显著增强U的活化和淋失，而非此前认为的非溶解无机碳作用，其中超过90%的U以有机纳米胶体形式释放。因此气候变化加剧将提升酸土中U释放导致的环境与健康风险。相关成果以“Uranium release from iron-rich acid soils under IPCC elevated CO2 scenarios: One-sided organic nanocolloidal dominance rather than expected iron oxide colloids”发表在《Journal of Hazardous Material》上。

8月14日，世界资源研究所、土地与碳实验室展示了AI工具在土地管理与土地修复中的重要作用。DINOv3是由Meta开发的自我监督式学习视觉模型，能够扫描海量未标记的卫星、无人机等图像数据，无需构建定制模型，实现快速自动识别不同物体。DINOv3模型的性能已超越专门的地理空间监测模型，目前已在非洲地区应用于植物数量精确统计、新生植物计数和监测、测算植物高度、土地修复与土地规划等工作中。

7月，欧洲环境署发布报告，系统评估了欧盟土地利用、土地利用变化与林业（LULUCF）部门的碳汇现状与前景。报告指出，作为欧盟唯一能够大规模吸收二氧化碳的部门，LULUCF的碳汇能力出现下降，欧盟设定的2030年净碳目标面临威胁。报告提出多种增强碳汇的措施，包括可持续森林管理、湿地恢复、耕地增碳等，同时也指出需改进监测、报告与核查体系，加强政策协调与资金支持。

《Nature Methods》于2025年10月9日发表了一篇研究报道，介绍了一个名为Giotto Suite的多尺度、多模态空间多组学分析生态系统。 该技术旨在解决当前生命科学领域的数据整合难题。 在细胞生物学的经典时代，研究人员常将细胞从组织环境中分离以深入了解其内在机制，但这种做法忽略了细胞间的相互作用和空间信息。空间组学技术的崛起，使得研究人员能够在保留组织完整结构的情况下，进行分子层面的“侦查”。然而，不同空间组学技术所使用的数据语言、比例尺和绘图风格各异，导致数据整合困难。 Giotto Suite为这些问题提供了一种优雅的解决方案。它能够统一混乱的数据语言，连接孤立的信息岛屿，从而实现对组织复杂结构的全面解码。 Giotto Suite的底层逻辑是一种灵活且极具扩展性的数据框架，不强迫所有数据类型适应单一模子，而是设计了一种通用的数据表示方法。 Giotto Suite具备技术不可知、多尺度处理、多模态整合和卓越的可扩展性，能够从细胞器到整个组织进行无缝分析，融合RNA、蛋白质、表观遗传等信息层，并具有应对天文数字般数据量的处理能力。这一系统不仅解决了当前数据分析者面临的挑战，还为未来空间组学技术的发展和应用提供了坚实的基础。

8月，联合国防治荒漠化公约报告发布，蒙古和UNCCD牵头发起“牧场旗舰倡议”多方合作全球行动。围绕知识、投资、制度三大板块，投入5亿美元启动资金，以可持续放牧与生态修复为核心，针对占全球陆地面积54%的退化草原，在实现土地退化零增长的同时兼顾碳汇、生物多样性与5亿牧民的生计。