大家好,这里是环境小喇叭栏目的第4期。在这个栏目,你可以看到气候、污染、能源、农业等不同的议题,了解我们的环境最近发生了什么样的变化,有什么样好消息和(很多)坏消息。

这一期,我们为大家搜罗了以下值得一看的环境研究和新闻:

1)研究发现,一升瓶装水中大约有24万个塑料颗粒

2)一项新技术可以更好地回收旧衣物

3)格陵兰岛消失的冰盖比以前估计的多20%

4)全球气温上升,冰面的安全期缩短

5)底拖网每年可能向大气中释放高达3.7亿吨的二氧化碳

6)人工智能耗电量将大幅增长

一升瓶装水中大约有24万个塑料颗粒

最近一篇发表在《美国国家科学院院刊》上的研究发现,平均每升瓶装水中含有24万个可检测的塑料颗粒——这比之前的估计高出10到100倍。因为技术革新后,研究人员得以探索一个全新的塑料世界——纳米塑料领域,比微塑料还要小。

纳米塑料有多小?微塑料指的是1微米到5毫米的塑料碎片,纳米塑料则是小于1微米的塑料颗粒。人类的头发丝直径约为70微米,小于1微米的纳米塑料肉眼根本分辨不出。

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一个可怕的纳米塑料世界|Naixin Qian

和微塑料不同,纳米塑料可以直接通过肠道和肺部进入血液,进而运输到心脏和大脑。它们还可以入侵单个细胞,并通过胎盘进入未出生的胎儿体内。纳米塑料对人类身体具体的损害还在研究中。

全球的塑料年产量接近4亿吨。许多塑料制品在使用的过程中会脱落塑料颗粒。难以降解的塑料垃圾,会不断分裂成越来越小的塑料颗粒,但不会彻底消失。

瓶装水的纳米塑料研究可能只是一个开始。塑料就好像地球慢慢扩散的癌症,我们再不采取行动,整个地球上的生灵可能都逃不过塑料的入侵。

一项新技术可以更好地回收旧衣物

衣物回收一直是个老大难的问题。平常我们生活中遇到的衣物回收,基本是卖给二手商店或者捐赠给有需要的人。但是衣物再怎么利用都有到头的一天,最终被丢弃后,下场基本就是送到垃圾填埋场或者被焚烧。

把一件旧衣服的面料重新变成一件新衣服,最大的困难在于:衣服的化学成分很复杂,很难把不同的成分分开。随手拿出一件衣服,看衣物成分标签,能看到许多不同成分——棉、羊毛、尼龙(也就是锦纶)等等。回收的时候如果不把这些成分区分开来,会大大影响新面料的性能。

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一件披肩中不同织物成分|编辑拍摄

丹麦奥胡斯大学的研究人员最近开发了一种新的回收技术,可以从尼龙中完全去除弹性纤维

衣服一般是将尼龙或者棉等纤维缠绕在弹性纤维上制成,而弹性纤维主要由长分子链构成。研究人员把衣物“一锅热”,加热到225摄氏度,并添加特定的酒精等化学品,让弹性纤维分子的长链分崩离析。这样,弹性纤维就能和其他成分分离出来。

不过这项技术还没有准备好大规模的试验。回收衣物是个难题,有突破性进展的话,可以让被快消品支配的世界稍稍喘一口气。

格陵兰岛消失的冰盖比以前估计的多20%

格陵兰岛的冰盖在不断缩小。最近一项发表在《自然》期刊上的研究发现,格陵兰岛消失的冰盖比之前预估的多了约20%,几乎每条冰川都在退缩。自1992年以来,格陵兰岛总共损失了近5万亿吨的冰

一旦冰川融化,它就会向海洋增加大量的淡水,影响洋流系统,进而影响沿岸国家地区的温度。

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苏黎世联邦理工学院的团队在测量瑞士罗纳冰川的缩减速度|nytimes.com

目前也有一些减缓冰川融化的应急措施,比如给冰川“盖层大被子”,减少冰川吸收的太阳辐射。2020年,我国就有研究团队给青藏高原东缘的达古冰川盖上了一层500平方米的“被子”,用人工手段减缓冰川消融。

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给达古冰川盖被子中|华西都市报

最近,还有一件关于冰川的事情很火——从格陵兰岛运10万年前的冰块到迪拜酒吧。搞事的人还振振有词,说收集冰块的方式不会伤害冰川,而且可以防止融化的冰导致海平面上升。虽然有专家认为这种采冰的方式可能对冰川影响确实不大,但是运输过程中产生的碳排放也是巨大的。人类真的需要喝来自巴黎的矿泉水、吃格陵兰岛运过来的冰吗……

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格陵兰岛的冰被认为是”最纯净的冰“|@QSGREENLAND/TIKTOK

冰面,可能没那么结实了……

今年冬天哈尔滨着实火了一把。如果你去哈尔冰玩了,也可以看到河道被冻得严严实实,甚至可以开车上去,在上面溜冰、冰钓,别提有多好玩了。

但噩耗是,上升的气温正在破坏世界各地湖泊的冰况。一篇2022年的研究指出,如果全球变暖超过1.5摄氏度,那“安全冰”的时间将缩短两周;如果变暖超过3摄氏度,将缩短三周

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冰钓|图虫创意

最近两个月,美国的明尼苏达州因为暖冬,以往可以冰钓的湖面成了“陷阱”。一些冰钓爱好者在冬季像前几年一样开车上冰面,但因为冰不像以前一样冻得那么结实,不幸坠入冰冷的湖中死亡。

明尼苏达州当局在2021年调查了该州的数十个湖泊后表示:“在过去50年中,明尼苏达州平均缩短了10到14天的湖面结冰时间,一些受欢迎的湖甚至缩短了近三周。”

底拖网可能每年释放3.7亿吨的二氧化碳

底拖网一直饱受诟病。它是一种大型的渔网,被船拖着沉到海底,像张开的大嘴,把海底的海洋生物全都收入囊中。

被底拖网拖过的海底可以说是寸草不生。珊瑚、海草床之类的生态系统被大大破坏,而这些栖息地对于海洋生物来说尤为重要。底拖网也容易捕获非目标的物种,大嘴一张,不管你是海龟还是未成年鱼,通通捕上来。这种拖拽方式也容易导致渔网的损坏,成为海洋垃圾。因此,底拖网捕鱼是一种不太可持续的捕捞方式。

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底拖网会捕捞大量非目标渔获|Western Sahara Resource Watch

现在,一项新研究发现底拖网对气候也有害。发表在《海洋科学前沿》(Frontiers in Marine Science)期刊上的研究指出,底拖网每年可能向大气中释放多达3.7亿公吨的二氧化碳。根据国际能源署(International Energy Agency)的估计,这相当于整个国际航运业每年产生的排放量的一半左右

这些碳来自长期埋藏在海底的有机物。在没有人类干扰的情况下,这些沉积物可以呆在原地不动数千年。但是底拖网捕鱼会搅动海床,将储存的碳释放回海水并扩散到空气中

不过,也有一些研究者认为此研究中估计的碳排放量太高,具体的排放数字还在争论中。但是底拖网的“罪状”已经不少,加强监管是很有必要的。

人工智能耗电量将翻倍

1月24日,国际能源署发布《电力2024》(Electricity 2024)报告,分析和预测了关于全球电力的政策和市场发展。

报告中指出,由于人工智能和加密货币等新兴技术的发展,数据中心对电力的消耗正在增加。到2026年,全世界的数据中心对能源的消耗预计将超过1000太瓦时,这相当于日本全国的能源消耗量。仅在美国,数据中心消耗的能源将可能占所有能源需求的三分之一以上。

2022年,全球数据中心消耗的能源大约为460太瓦时,而新兴技术——尤其是生成式人工智能的快速发展,让这一行业消耗的能源也迅速增长。人工智能、加密货币等技术依赖于复杂的计算能力,这不仅需要许多大型机器的驱动,更需要大量的电力和水来维持机器的运转和冷却。因此,更新法规、改进技术以提高效率,对于减缓数据中心对能量的消耗至关重要。

参考文献

[1] https://www.nytimes.com/2024/01/17/climate/greenland-ice-sheet-melting.html

[2] https://www.vice.com/en/article/xgwpzq/how-bad-is-shipping-arctic-ice-to-dubai-bars-actually

[3] https://www.scientificamerican.com/article/ice-fishing-turns-deadly-as-world-warms/

[4] Atwood, T. B., Romanou, A., Devries, T., Lerner, P. E., Mayorga, J. S., Bradley, D., ... & Sala, E. Atmospheric CO2 emissions and ocean acidification from bottom trawling. Frontiers in Marine Science, 10, 1125137.

[5] Martin B. Johansen, Bjarke S. Donslund, Martin L. Henriksen, Steffan K. Kristensen, Troels Skrydstrup. Selective chemical disassembly of elastane fibres and polyurethane coatings in textiles. Green Chemistry, 2023; 25 (24): 10622 DOI: 10.1039/D3GC02994H

[6] Naixin Qian, Xin Gao, Xiaoqi Lang, Huiping Deng, Teodora Maria Bratu, Qixuan Chen, Phoebe Stapleton, Beizhan Yan, Wei Min. Rapid single-particle chemical imaging of nanoplastics by SRS microscopy. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2024; 121 (3) DOI: 10.1073/pnas.2300582121

[7]https://www.iea.org/events/electricity-2024

作者:奥氏体、麦麦

编辑:小毛巾、麦麦

题图来源:图虫创意

来源: 果壳自然