CONSTRUÇÃO E VALIDAÇÃO DE BIODIGESTOR DE BANCADA, TIPO BATELADA, PARA QUANTIFICAR BIOGÁS A BAIXO CUSTO

The objective of this work was to build and validate 24 batch-type biodigestors to quantify biogas produced from the anaerobic fermentation of agro-industrial residues. The effluents and effluents of the biodigesters were characterized in terms of physical parameters (Total Solids, Fixed Solids and Volatile Solids) and physical chemical parameters: (pH and Electrical Conductivity). The yield (L biogás.kg-1SV.ad), the productivity (Lbiogás.L-1reactor.d-1) of biogas and the Volumetric Organic Load added COVad (kgSV.L-1reactor.d-1) were calculated. . The experiment was carried out at the Campus of Agricultural Sciences of the Federal University of Vale do São Francisco with a hydraulic retention time of 30 days, using a randomized block design (DBC). The production of biogas from the anaerobic fermentation of the analyzed treatments did not have a significant difference at 5% probability. The physical parameters of the effluents and affluents of the biodigesters showed values similar to those found in the literature for both treatments. The physical chemical parameters of the effluents and effluents of the biodigesters did not remain within the ranges, called ideal described in the literature for biogas production, except for the treatments bovine manure (T2) and sorghum 25% + bovine manure 75% (T4). Cattle manure (T2) showed the highest yield (240.04 Lbiogás.kg-1SVad) and a higher mean COVad of 8.00 kgSV.L-1reactor.d-1.El objetivo de este trabajo fue construir y validar 24 biodigestores de sobremesa, tipo lote, para cuantificar el biogás producido a partir de la fermentación anaeróbica de residuos agroindustriales. Los efluentes y afluentes de los biodigestores se caracterizaron en términos de parámetros físicos (Sólidos Totales, Sólidos Fijos y Sólidos Volátiles) y parámetros físico-químicos (pH y Conductividad Eléctrica). Se calculó el rendimiento (Lbiogás.kg-1SVad), la productividad (Lbiogas.L-1reator.d-1) del biogás y la Carga Orgánica Volumétrica añadida COVad (kgSV.L-1reator.d-1). El experimento fue realizado en el Campus de Ciencias Agrícolas de la Universidad Federal de Vale do São Francisco con un tiempo de retención hidráulica de 30 días, utilizando un diseño de bloque aleatorio (DBC). La producción de biogás a partir de la fermentación anaeróbica de los tratamientos analizados no tuvo diferencia significativa con una probabilidad del 5%. Los parámetros físicos de los efluentes y afluentes de los biodigestores presentaron valores similares a los encontrados en la literatura para ambos tratamientos. Los parámetros fisicoquímicos de los efluentes y afluentes de los biodigestores no se mantuvieron dentro de los rangos, llamados ideales descritos en la literatura para la producción de biogás, a excepción de los tratamientos de residuos bovinos (T2) y sorgo 25% + estiércol bovino 75% (T4). El estiércol bovino (T2) mostró mayor rendimiento (240,04 Lbiogás.kg-1SVad) y un COVad promedio mayor de 8,00 kgSV.L-1reator.d-1.Objetivou-se com este trabalho construir e validar 24 biodigestores de bancada, tipo batelada, para quantificar biogás produzido a partir da fermentação anaeróbia de resíduos agroindustriais. Caracterizou-se os efluentes e afluentes dos biodigestores quanto aos parâmetros físicos (Sólidos Totais, Sólidos Fixos e Sólidos Voláteis) e físico químicos: (pH e Condutividade Elétrica). Calculou-se o rendimento (Lbiogás.kg-1SVad), a produtividade (Lbiogás.L-1reator.d-1) de biogás e a Carga Orgânica Volumétrica adicionada COVad (kgSV.L-1reator.d-1). O experimento foi conduzido no Campus de Ciências Agrárias da Universidade Federal do Vale do São Francisco com tempo de retenção hidráulica de 30 dias, utilizando o delineamento em blocos casualizados (DBC). A produção de biogás a partir da fermentação anaeróbia dos tratamentos analisados não teve diferença significativa a 5% de probabilidade. Os parâmetros físicos dos efluentes e afluentes dos biodigestores apresentaram valores similares aos encontrados na literatura para ambos os tratamentos. Os parâmetros físico químicos dos efluentes e afluentes dos biodigestores não permaneceram dentro das faixas, denominadas ideais descritas na literatura para produção de biogás, exceto os tratamentos dejetos bovino (T2) e sorgo 25% + dejeto bovino 75% (T4). O dejeto bovino (T2) apresentou maior rendimento (240,04 Lbiogás.kg-1SVad) e uma maior COVad média de 8,00 kgSV.L-1reator.d-1.Objetivou-se com este trabalho construir e validar 24 biodigestores de bancada, tipo batelada, para quantificar biogás produzido a partir da fermentação anaeróbia de resíduos agroindustriais. Caracterizou-se os efluentes e afluentes dos biodigestores quanto aos parâmetros físicos (Sólidos Totais, Sólidos Fixos e Sólidos Voláteis) e físico químicos: (pH e Condutividade Elétrica). Calculou-se o rendimento (Lbiogás.kg-1SVad), a produtividade (Lbiogás.L-1reator.d-1) de biogás e a Carga Orgânica Volumétrica adicionada COVad (kgSV.L-1reator.d-1). O experimento foi conduzido no Campus de Ciências Agrárias da Universidade Federal do Vale do São Francisco com tempo de retenção hidráulica de 30 dias, utilizando o delineamento em blocos casualizados (DBC). A produção de biogás a partir da fermentação anaeróbia dos tratamentos analisados não teve diferença significativa a 5% de probabilidade. Os parâmetros físicos dos efluentes e afluentes dos biodigestores apresentaram valores similares aos encontrados na literatura para ambos os tratamentos. Os parâmetros físico químicos dos efluentes e afluentes dos biodigestores não permaneceram dentro das faixas, denominadas ideais descritas na literatura para produção de biogás, exceto os tratamentos dejetos bovino (T2) e sorgo 25% dejeto bovino 75% (T4). O dejeto bovino (T2) apresentou maior rendimento (240,04 Lbiogás.kg-1SVad) e uma maior COVad média de 8,00 kgSV.L-1reator.d-1

Produção de biogás a partir da fermentação de sorgo sacarino in natura, resíduos de frutas e dejetos de animais: Production of biogas from the fermentation of green sweet sorghum, fruit residues and animal waste

Com o aumento populacional existe uma demanda crescente na produção de alimentos de origem animal e vegetal. Os atuais sistemas de produção, normalmente, apresentam perdas significativas ao longo de toda cadeia produtiva gerando grande volume de resíduos. Neste contexto, os biodigestores anaeróbicos surgem como proposta vantajosa na solução do problema tratando os resíduos, produzindo biogás e biofertilizantes. Objetivou-se com este trabalho avaliar o potencial de produção de biogás a partir da fermentação anaeróbia da biomassa de sorgo sacarino, resíduos de acerola, resíduos de goiaba, dejetos de bovinos e dejetos de caprinos confinados. Caracterizaram-se os efluentes e afluentes dos biodigestores quanto aos parâmetros físicos (Sólidos Totais, Sólidos Fixos e Sólidos Voláteis) e físico-químicos: (pH e Condutividade Elétrica), calculou-se o rendimento (Lbiogáskg-1sv.ad), a produtividade (LbiogásL-1reatord-1) de biogás e a Carga Orgânica Volumétrica adicionada COVad (kgsvL-1reatord-1). O experimento foi conduzido no Campus de Ciências Agrárias da Universidade Federal do Vale do São Francisco com tempo de retenção hidráulica de 42 dias, por meio de delineamento em blocos casualizados (DBC). A produção de biogás a partir da fermentação anaeróbia de dejetos de bovinos e caprinos foi superior aos demais tratamentos de biomassa vegetal. Os parâmetros físicos: Sólidos Totais, Sólidos Fixos e Sólidos Voláteis, dos efluentes e afluentes dos biodigestores, apresentaram valores similares aos encontrados na literatura para ambos os tratamentos. Os parâmetros físico-químicos: pH e Condutividade Elétrica dos efluentes e afluentes dos biodigestores não permaneceram dentro das faixas, denominadas ideais, descritas na literatura para produção de biogás, exceto os tratamentos com dejetos de origem animal. O dejeto bovino apresentou maior rendimento (15,586 Lbiogáskg-1svad) e maior produtividade (0,0206 LbiogásL-1reatord-1) de biogás em relação aos demais tratamentos com uma COV média de 0,371 kgsvL-1reatord-

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Brazilian Flora 2020: Leveraging the power of a collaborative scientific network

International audienceThe shortage of reliable primary taxonomic data limits the description of biological taxa and the understanding of biodiversity patterns and processes, complicating biogeographical, ecological, and evolutionary studies. This deficit creates a significant taxonomic impediment to biodiversity research and conservation planning. The taxonomic impediment and the biodiversity crisis are widely recognized, highlighting the urgent need for reliable taxonomic data. Over the past decade, numerous countries worldwide have devoted considerable effort to Target 1 of the Global Strategy for Plant Conservation (GSPC), which called for the preparation of a working list of all known plant species by 2010 and an online world Flora by 2020. Brazil is a megadiverse country, home to more of the world's known plant species than any other country. Despite that, Flora Brasiliensis, concluded in 1906, was the last comprehensive treatment of the Brazilian flora. The lack of accurate estimates of the number of species of algae, fungi, and plants occurring in Brazil contributes to the prevailing taxonomic impediment and delays progress towards the GSPC targets. Over the past 12 years, a legion of taxonomists motivated to meet Target 1 of the GSPC, worked together to gather and integrate knowledge on the algal, plant, and fungal diversity of Brazil. Overall, a team of about 980 taxonomists joined efforts in a highly collaborative project that used cybertaxonomy to prepare an updated Flora of Brazil, showing the power of scientific collaboration to reach ambitious goals. This paper presents an overview of the Brazilian Flora 2020 and provides taxonomic and spatial updates on the algae, fungi, and plants found in one of the world's most biodiverse countries. We further identify collection gaps and summarize future goals that extend beyond 2020. Our results show that Brazil is home to 46,975 native species of algae, fungi, and plants, of which 19,669 are endemic to the country. The data compiled to date suggests that the Atlantic Rainforest might be the most diverse Brazilian domain for all plant groups except gymnosperms, which are most diverse in the Amazon. However, scientific knowledge of Brazilian diversity is still unequally distributed, with the Atlantic Rainforest and the Cerrado being the most intensively sampled and studied biomes in the country. In times of “scientific reductionism”, with botanical and mycological sciences suffering pervasive depreciation in recent decades, the first online Flora of Brazil 2020 significantly enhanced the quality and quantity of taxonomic data available for algae, fungi, and plants from Brazil. This project also made all the information freely available online, providing a firm foundation for future research and for the management, conservation, and sustainable use of the Brazilian funga and flora