მეცნიერება

მეცნიერებს ტყეში ხანძართან დასაძლევად უვითარდებათ გელი

ეს გელი გამიზნულია შეერთებულ შტატებში ხანძრის თავიდან ასაცილებლად.

სტენფორდის უნივერსიტეტის მოხსენებაში წარმოდგენილია ახალი პროდუქტი, რომელიც მიზნად ისახავს ბრძოლა ტყის ხანძრის წინააღმდეგ, რომელიც ხდება კალიფორნიის შტატში, შეერთებულ შტატებში. პროდუქტი შედგება ჟელატინისგან, რომელიც არ აზიანებს რაიმე ტიპის მცენარეულობას; ის ასევე შეიცავს ეფექტს ცეცხლისა და ანთებითი ქიმიკატების წინააღმდეგ. ქიმიური გელი წარმატებით გამოიცადა და გარანტირებულია, რომ იგი გახდება უკიდურესად მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტი ტყის ხანძრის პრევენციაში.

ეს ჟელატინი ეხმარება და ინარჩუნებს სპეციალიზებულ ქიმიკატებს მცენარეულ მცენარეებში ხანძრის თავიდან ასაცილებლად.

სუპრესანტები, რომლებიც გამოიყენება ტყის ხანძრების დასაყენებლად ან თავიდან ასაცილებლად, ხშირად იყენებენ ამონიუმის ფოსფატს ან მის ზოგიერთ წარმოებულს, როგორც მთავარ ნივთიერებას; თუმცა ისინი მცენარეულობაში მხოლოდ მოკლე დროში რჩებიან, რის შედეგადაც მათი მოქმედება ძალზე შეზღუდულია. გელი, რომელსაც სტენფორდის უნივერსიტეტის მეცნიერები წარმოადგენენ; მას აქვს მცენარეულობასთან მიერთების უნარი გაცილებით მეტხანს, მიუხედავად ისეთი ფაქტორებისა, როგორიცაა ნიავი, წვიმა და ა.შ. ეს ფუნქცია ზრდის ცეცხლის გავრცელების შეჩერების ან / და შემცირების შესაძლებლობას.

ხანძარი უფრო დიდი პრობლემაა

ბოლო ორი წლის განმავლობაში კალიფორნიის შტატმა განიცადა ისტორიაში რამდენიმე ყველაზე საშინელი ხანძარი, რომლებმაც 120-ზე მეტი ადამიანი იმსხვერპლა.

ექსპერტებმა დაადგინეს, რომ ეს ხანძრები გამოწვეულია მრავალი მიზეზით, როგორიცაა კლიმატის ცვლილება და რამდენიმე წლის გვალვა, რომელიც განიცადა სახელმწიფომ სხვადასხვა სფეროში.

გელი წაისვეს და გამოიყენეს მშრალი ბალახით დაფარულ ადგილას, რომელსაც ცეცხლი წაუკიდეს; ხელსაყრელი შედეგებით, სადაც გელის მიერ გამოყენებული ფართობი ყველაზე ნაკლებად განიცდიდა წარმოქმნილ მთელ ცეცხლს.

NASA და მისი მილიონერი ინვესტიცია მთვარეზე გადასასვლელად მუდმივად დარჩენისთვის

დატოვე პასუხი

თქვენი ელფოსტის მისამართი გამოქვეყნებული არ იყო. აუცილებელი ველები აღნიშნულია *

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.