Assessing the suitability of winery waste bentonite (WB) and winery wastewater (WW) from BC wineries as a soil amendment using plant assays, germination indices, and spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The seasonal generation, high volume, and variable characteristics (high acidity, high salinity, high organic loads) of winery wastes require timely, economical, and sustainable management to promote a circular economy and nutrient cycling in the wine industry. Geoenvironmental engineers have utilized the wastes’ macro- and micro-elemental composition and organic enrichment from wine clarification processes for soil nutritional enhancement and plant growth. Winery bentonite (WB) and winery wastewater (WW) obtained from the local wineries of the Okanagan Valley of British Columbia, Canada were used in different dosages as organic amendments for a commercially available potting mix. Three different plant species- lettuce (L. sativa), wheat (T. aestivum), and tomato (S. lycopersicum) were studied. Germination indices (Germination Index (GI), Mean time to Germinate (MTG), etc), as well as plant growth parameters (height, fresh biomass, fruit count and weight) were evaluated. In addition, Inductively Couple Plasma-Mass Spectroscopy (ICP-MS) test was conducted to analyze the elemental composition of amended soils and plant tissues post-harvest for phytotoxic elements. The germination study shed light on phytotoxicity-induced effects at play, i.e., higher MTG values were seen for WW dosages. Plant growth parameters relayed the positive benefits of an amendment, i.e., increased plant biomass and heights, possibly due to the organic matter (OM) enrichment of the winery wastes. The FTIR-spectra revealed the presence (e.g., polysaccharides (1100-1080 cm⁻¹)) and absence (2850-2920 cm⁻¹ for C-H vibration of methylenes) of some aliphatic peaks. Partial mineralization of the organic matter in winery wastes was evident in the waste or amended soils (e.g., 875 cm⁻¹ for carbonates). Finally, an evaluation and quantification of the trace elements in amended soils relayed concentrations well within allowable limits for all heavy metals, except copper (Cu). For plant tissues, microelements (Mg, Na, P, K, Fe) and heavy metals (Cr, Zn, and especially, Cu) were found in excess compared to the values obtained by studies growing leafy vegetables under natural conditions. Thus, WB and WW would require pretreatments (like filtration or liming of WW, composting of WB, increased drying of WB, or possible removal of copper in WB) to convert it to a completely mineralized, stable and safe organic product.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».