资料来源:(1) NexantECA 分析 (2) EU BREF LVIC 2007 (3) 欧盟排放交易体系第 4 阶段 2021-2025 年基准值更新,https://www.environdec.com/library/epd10666 (4) https://www.environdec.com/library/epd10667 (5) 每公吨二氧化碳当量 (6) 根据生命周期分析方法计算每公吨散装纯碱产品二氧化碳当量排放强度。WE Soda 报告的 2023 年二氧化碳当量强度为每公吨纯碱 0.334 公吨二氧化碳当量,是基于温室气体协议计算的 Eti Soda 和 Kazan Soda 的综合生产设施排放量,其中包括其他运营排放量。
预计到2050年世界人口将达到93亿。人口爆炸式增长、极端气候和环境恶化使实现粮食安全的目标愈加困难。人们致力于保护农田土壤免受工业化、过度施肥、有机或重金属污染以及盐碱化等影响。土壤盐碱化是一种日益严重的环境威胁,它使四分之一到三分之一的农作物产量受损。水分亏缺和不合理的灌溉方式是干旱半干旱地区土壤盐碱化的主要原因。深耕、轮作、滴灌、有机肥和土壤调理剂等改良方案尚未在盐碱地改良方面取得重大成功。到2050年,大约50%的可耕地将因土壤盐碱化而恶化,而60%的盐碱地是苏打土。 1、所谓钠质土,是指富含强碱——弱酸盐Na 2 CO 3 和NaHCO 3 的土壤,其pH值为7.5~9.0,最高可达9.5,极高可达13.0;而pH值为7.0~7.5的中性盐渍土,其盐分成分以NaCl和Na 2 SO 4 为主。
天然苏打灰是通过处理天然存在的Trona矿石地下获得的。苏打灰是由于简单的生产过程(例如过滤,浓度增加,结晶和干燥)而产生的。在玻璃制造中使用了超过一半的苏打水生产。苏打灰还参与了各种产品的生产过程,例如粉末洗涤剂,肥皂和可充电电池。它在药品,食品,化妆品产业和冶金生产过程中也有重要地位。
尽管人为活性是温室气体(GHG)排放量增加的主要驱动因素,但必须承认湿地是这些气体的重要来源。巴西的pantanal是最大的热带内陆湿地,包括许多带有淡水和苏打湖的湖泊系统。这项研究的重点是苏打湖,以探索潜在的生物地球化学循环以及从水柱(尤其是甲烷)中生物性温室气体排放的贡献。每个检查的湖泊的季节性变化和富营养状况都显着影响温室气体排放。富营营养的浑浊湖(ET)显示出明显的甲烷排放,这可能是由于蓝细菌开花所致。蓝细菌细胞的分解,以及通过光合作用的有机碳的涌入,加速了异养社区在水柱中高有机物含量的降解。此过程释放的副产物随后在沉积物中代谢,导致甲烷产生,在干旱增加时期更为明显。相比之下,由于水中的硫酸盐水平高,贫营养性浑浊湖(OT)避免了甲烷排放,尽管它们确实发出了CO 2和N 2O。清晰的植被贫营养的浊度湖(CVO)也发射了甲烷,这可能是由于植物碎屑分解过程中有机物输入而发出的,尽管其水平低于ET。多年来,有关趋势的一种
苏打湖是具有高碱度和盐分的独特聚会环境,尽管具有极端的性质,但仍支持各种微生物群落。在这项研究中,使用Amplicon测序确定了三个苏打湖,阿比亚塔湖,Chitu湖和沙拉湖的样品中的原核和真核微生物多样性。与培养的分析显示,所有三个苏打湖中原核和真核微生物群落的多样性都比以前报道的要高。通过非依赖性的扩增子测序发现了总共3,603个原核生物和898个真核操作分类单元(OTU),而只有134个细菌Otus仅通过丰富的培养物获得3%。这表明在实验室条件下只能培养这些栖息地的微生物的一部分。在三个苏打湖中,来自奇图湖的样品显示出最高的原核多样性,而沙拉湖的样品显示出最低的多样性。Pseudomonadota ( Halomonas ), Bacillota ( Bacillus , Clostridia ), Bacteroidota ( Bacteroides ), Euryarchaeota ( Thermoplasmata , Thermococci , Methanomicrobia , Halobacter ), and Nanoarchaeota ( Woesearchaeia ) were the most common prokaryotic microbes in the three soda lakes.鉴定出高度多样性的真核生物,主要由Ascomycota和basidiomycota代表。与其他两个湖泊相比,在阿比亚塔湖(Lake Abijata)发现了更多的真核OTU。本研究表明,这些独特的栖息地具有多种微生物遗传资源,并可能在生物技术应用中使用,应通过功能性宏基因组学进一步研究。
历史,MV; Guarrasi,V.;苏打,P.; Petrosillo,N.;古里埃里,F.;隆戈(UG); Ciccozzi,M.;河流,E.; Angeletti,S.新发微生物和传染病:健康共享愿景的健康方法。基因 2024, 15, 908。https://doi.org/10.3390/gene15070908
每天在全球范围内数以万计的应用程序检查数十亿种产品,许多没有机器视觉技术就无法生产的产品。是验证在输送机上行驶的苏打瓶的填充水平,在汽车零件上读取油染色的代码,还是在智能手机上定位触摸屏,以达到微观级别的准确性,机器视觉技术在高速生产线上执行高度详细的任务。