浙江台州8月8日電 題:海洋廢塑料變身潮品 「藍色循環」模式促新生 記者 官逸倫 在「藍色循環」項目發起成員之一、浙江藍景科技有限公司(下簡稱「藍景科技」)的展示區域,人們或許很難想像,製成方巾、領帶、單肩包等產品的重要材料是曾被丟棄在海洋中的廢塑料瓶。 8月7日,作為「藍色循環」項目發起成員之一的浙江藍景科技有限公司展示了由海洋廢棄塑料瓶製成的產品。宋雪晴 攝 作為一種海洋塑料廢棄物治理模式,「藍色循環」由中國浙江省台州市於2020年率先開始探索。該模式通過吸納沿海民眾和漁民加入海洋塑料廢棄物收集,聯合企業製成再生海洋塑料粒子,最終生產出包括再生紡織品、再生塑料製品等符合國際生態環保理念、具有更高附加值的產品,成功讓海洋廢塑料獲得「新生」。 每年有大量塑料廢棄物流入海洋。聯合國秘書長古特雷斯曾警告說,若不採取行動,預計到2050年,海洋中的塑料總量或將超越魚類。 張文祥是「藍色循環」模式下海洋塑料廢棄物收集儲存站點「小藍之家」的「家長」。曾經是村幹部的他在退休後加入「小藍之家」。張文祥表示,在其所負責的站點,有時一天可以收到上百斤的海洋塑料廢棄物。他說,當地沿海環境在「小藍之家」建立後得到明顯改善。 為確保收集的塑料廢棄物來源於海洋,「藍色循環」利用區塊鏈和物聯網等技術,實現海洋塑料從回收到應用的全過程可視化追溯,解決了數據流轉真實性的問題。通過掃描產品二維碼,製成該產品的海洋廢棄物由誰收集、儲存、轉運、再生、加工等信息一目了然。 在國家海洋環境監測中心研究員李方看來,「藍色循環」創新了海洋塑料汙染治理模式,形成了海洋汙染物收集、運輸、再生、高值利用的閉環價值鏈,並通過將一部分利潤反哺給漁民和沿海居民,激勵其收集海洋垃圾,進一步形成良性循環。 2023年10月,為表彰該模式對近岸海域塑料汙染治理作出的傑出貢獻,聯合國環境規劃署宣布,將聯合國環保領域最高榮譽「地球衛士獎」獎項授予「藍色循環」治理模式。截至目前,台州市已累計回收海洋塑料廢棄物5.45萬噸。 藍景科技生產副總經理方敏告訴記者,漁民的觀念在這幾年裡改變了很多:一開始他們覺得將捕魚時打撈上來的塑料廢棄物帶回陸地很麻煩,但現在他們會覺得這是應該做的。方敏表示,漁民逐漸意識到,如果把這些垃圾丟在海裡,海洋裡的魚最終會越來越少,「其實對自己是沒有好處的」。 獲得「地球衛士獎」以來,「藍色循環」模式在從一地試點到向全省推廣、從塑料瓶到全品類塑料回收利用、從單一主體到更多主體參與等方面實現拓展。 據台州市生態環境局海洋生態環境處負責人王安介紹,在「藍色循環」模式獲得「地球衛士獎」後,該市開始探索制定中國首部海洋塑料廢棄物治理的地方性法規,了解企業、漁民等多方需求,以期將好的經驗轉化為制度,也把前期遇到的問題和困難在制度中予以規範。 王安表示,《台州市海洋塑料廢棄物治理規定》將於今年10月1日起施行。她希望能通過聚焦海洋塑料廢棄物這一小切口,帶動其他海洋廢棄物的治理。 李方表示,海洋塑料廢棄物治理規範化將有助於相關實踐的推廣。「海洋環境治理問題需要大家共同參與。但怎麼參與,需要一定的規範。」 李方同時告訴記者,未來,「藍色循環」模式亦可進一步探索如何將收集處理海洋塑料廢棄物與源頭汙染防治相結合,如通過升級改造相關設施減少進入海洋的塑料廢棄物數量。在他看來,這對「藍色循環」模式來說或許是一個新的動力。(完)
科技日報訊 (記者劉霞)由美國德克薩斯大學奧斯汀分校科學家領銜的國際天文學家團隊,利用詹姆斯·韋布空間望遠鏡,捕捉到宇宙大爆炸後僅5億年就已存在的超大質量黑洞。它的質量相當於3億個太陽的質量,並以133億歲「高齡」刷新了迄今發現最古老黑洞紀錄,為揭開宇宙黎明時期的奧秘打開了新窗口。相關研究成果發表於最新一期《天體物理學雜誌快報》。 天文學家藉助光譜學,將光分成許多不同波長來研究物體特徵。當氣體繞黑洞旋轉並落入黑洞時,遠離地球的氣體發出的光會被黑洞拉伸成更紅的波長;而靠近地球的氣體發出的光則會被壓縮成更藍的波長。這種紅藍交錯的光譜成為分析遙遠物體物理性質的獨特武器。 研究團隊此次通過分析韋布空間望遠鏡CAPERS項目——旨在確認和研究最遙遠星系的光譜數據,發現目標星系CAPERS-LRD-z9呈現獨特的「小紅點」特徵。這類誕生於宇宙嬰兒期(前15億年)的星系通常體積緊湊、色澤紅豔且異常明亮。 進一步研究發現,超大質量黑洞是CAPERS-LRD-z9星系中意外亮度的來源,且該黑洞的質量估計為太陽的3億倍。該黑洞也是目前已確認的最遙遠的黑洞,其能通過壓縮並加熱所吞噬的物質,產生巨大的光和能量。 團隊表示,新發現星系有助於揭示「小紅點」星系呈現明亮紅色的原因。這可能是由於黑洞周圍存在一團厚厚的氣體雲,將穿過的光線扭曲成更紅的波長。在早期宇宙中發現如此巨大的黑洞,也為研究這些天體的演化歷程提供了寶貴的機會。天文學家推測,要麼它在誕生初期就擁有超乎想像的「原始體重」;要麼其成長速度比現有模型預測的快得多。
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