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巴西研究人员致力于将龙舌兰转化为“sert<s:1>的甘蔗”

2024-11-13 10:32 来源:本站编辑

气候变化导致巴西半干旱气候区人口增加。数据来自联合国医学中心自然灾害监测和预警(CEMADEN)与联合国巴西国家空间研究所(INPE)表示,自1990年以来,巴西每年以7500平方公里的速度扩张,相当于<s:1>圣保罗市面积的5倍。在欧洲和北非的一些区域也观察到类似的现象。

考虑到这一点,并希望找到缓解气候变化的解决方案,一组巴西研究人员开始寻找有潜力用于产生生物能源的植物,这些植物可以在气候不利于甘蔗生长的地方种植。他们决定研究龙舌兰,这是一种多肉植物,包括200多种,在墨西哥被广泛用于制作龙舌兰酒。

这项工作是在FAPESP的支持下在巴西龙舌兰发展(BRAVE)项目中进行的,该项目涉及坎皮纳斯州立大学(UNICAMP),壳牌公司和其他教学和研究机构,如Senai CIMATEC(国家工业服务集成制造和技术园区,CNI的非营利倡议,国家工业联合会),Recôncavo达巴伊亚联邦大学(UFRB),圣保罗大学(USP)和 圣保罗州立大学(UNESP)。10月14日,UNICAMP生物研究所(IB)教授Marcelo Falsarella Carazzolle在意大利FAPESP周上公布了最新的研究结果,他与同样来自IB-UNICAMP的gonaperalo Pereira一起协调了该计划。该活动于10月15日结束,是与博洛尼亚大学(UNIBO)合作举办的。

“在巴西,种植的主要品种是剑麻龙舌兰,其叶子用于制造剑麻纤维。然而,这一过程只利用了植物的4%,产生了大量的废物,现在这些废物被放在田间降解,”研究人员说。“然而,从富含菊粉(一种糖)的叶子和富含纤维素的甘蔗渣中提取的汁液中都可以产生生物能源。除了叶子,龙舌兰松果也积累了大量可以利用的菊粉。这些植物(与甘蔗相比)需要更少的水和肥料,在五年内生长,每公顷产生800吨生物质。”

该组织在巴西和墨西哥、澳大利亚等国收集了不同种类的龙舌兰,建立了一个种质资源库。它正在研究植物的表型,评估它的糖成分,光合作用和生长速度,它需要多少灌溉,以及它与土壤的关系,以及其他因素。根据这些信息,该组织正在制定战略,帮助克服将龙舌兰转化为“sert o地区的甘蔗”所面临的挑战。sert o地区是巴西东北地区干旱肆虐的腹地。

主要的困难之一是,通常用于乙醇生产的酵母,酿酒酵母,不能代谢菊糖,菊糖是一种果糖聚合物,必须水解才能释放出可发酵的糖。该小组为此开发了一种转基因菌株,并向国家工业产权局(INPI)申请了该过程的专利。改性酵母也被开发出来并获得专利,用于代谢甘蔗渣中存在的一种糖木糖。

另一个挑战是寻找能够加速龙舌兰生长速度的生物刺激剂和肥料,人们认为龙舌兰生长缓慢。他说:“我们正在为一种能使(生长速度)翻倍的化合物申请专利,我们已经确定了另外四种有希望的化合物,评估了分子基础和它们的作用机制。”

另一个突破是开发出一种转基因植物,使其能够耐受草甘膦,这是世界上使用最广泛的除草剂之一。“我们为龙舌兰的基因转化申请了专利,因为即使在半干旱地区,杂草也有很多竞争。”

该项目的最终目标是使龙舌兰不仅可以生产乙醇,还可以生产生物甲烷、生物氢和生物炭。

精准农业

Carazzolle的演讲是关于农业食品系统和可持续发展的小组讨论的一部分。其他与会者包括来自UNICAMP农业工程学院(FEAGRI)的Lucas Rios do Amaral,以及来自unbo农业和食品科学系的Valda Rondelli和Matteo Vittuari。该小组由路易斯·德奎罗斯农业学院(ESALQ-USP)教授约瑟·保罗·莫林(jos Paulo Molin)协调。

“巴西的农业发展迅速。该国的产量在1950-1960年左右开始增加。这一过程的起点是机械化的开始,这使得大面积种植成为可能。这与主要来自意大利和德国的移民的到来密切相关。他们今天仍然在这个国家,以生产农业机械的大公司的形式存在。”“现在我们正在进行下一步,那就是自动化。例如,这涉及到嵌入机器中的人工智能工具,”ESALQ-USP教授介绍了Amaral的演讲主题,该主题强调了FAPESP资助的一个项目的结果。

“我们需要增加粮食产量,因为人口在增长。但我们需要优化自然资源的利用,使这一过程更具可持续性。施肥对我们来说是最重要的资源之一,因为巴西的土壤很贫瘠。化肥的不当使用增加了生产成本,并对环境产生了影响。在这种情况下,精准农业成为另一种选择,”Amaral解释说。

这名科学家还说,农业地区的土壤质量有很大的差异,对整个地区进行均匀处理是对资源的浪费。为了避免这种情况,农民需要聘请公司来评估这种变化,方法是手动收集大量样本,然后在实验室进行分析。研究结果提供了一个“处方图”,指出在哪些地方需要使用更多或更少的给定产品。

Amaral项目的目标是利用从遥感(卫星和无人机)和近距离遥感(例如拖拉机上的设备)获得的数据来优化样本收集。“我的重点不是为农民提供地图,而是支持提供地图的服务提供商。数百家公司收集样本来生成地图。我正在努力提高这一过程的效率,以便收集更少的样本来生成更准确的地图,”她向Agência FAPESP解释道。

Valda Rondeli介绍了与农业自动驾驶汽车开发相关的项目,包括拖拉机。这个想法是使用智能设备来获取数据并开发能够支持农场决策的系统。“我们正处于大数据时代。我们需要使用人工智能来处理数据,并在正确的时间获得正确的信息。”

马泰奥·维图瓦里谈到了如何推动促进粮食系统转型和可持续发展的公共政策。他还谈到了如何让公民和机构参与这一进程,以及如何衡量这些战略的影响。

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