Důkazy, že se ve Velké tichomořské odpadkové skvrně rychle hromadí plasty | Scientific Reports

Vzorkování

Od 27. července do 19. září 2015 provedlo 18 zúčastněných plavidel celkem 652 povrchových odlovů mezi 25° s. š. a 41° s. š. a 129-156° z. d.. V říjnu 2016 jsme znovu navštívili naši studovanou oblast provedením dvou letů letounem Hercules C-130, který pořídil letecké snímky (n = 7 298 jednosnímkových mozaik), abychom lépe kvantifikovali větší a vzácnější >plastové objekty o velikosti 50 cm (obr. 1).

Lodě prováděly vleky sítí v délce 0,35-4 hodiny, přičemž se pohybovaly rychlostí 0,7-6,8 uzlu. Všechny vlečné sítě byly navrženy tak, aby se vzdalovaly od plavidla, aby se zamezilo vlivu budících se vln na účinnost zachycení zařízení. Všechny posádky plavidel byly vyškoleny pomocí online materiálů a individuálních seminářů, které proběhly před vyplutím. Během vlečení vlečné sítě odhadoval nejzkušenější námořník na palubě plavidla stav moře (Beaufortova stupnice) měřením rychlosti větru a pozorováním výšky vln. Tyto údaje byly zaznamenány do standardních datových listů spolu s datem, dobou trvání a počátečními a konečnými souřadnicemi každého vlečení. Poloha a délka všech vlečných sítí byla potvrzena během fáze následného zpracování údajů kontrolou údajů o poloze ze sledovacích zařízení GPS instalovaných na všech zúčastněných plavidlech. Většina odběrových stanic zahrnovala jeden odtah sítě (n = 350 odběrových stanic) pomocí vlečné sítě Manta (čtvercová oka 0,5 mm, rozměry ústí 90 cm × 15 cm), která je jedním ze standardních zařízení pro kvantifikaci úrovně znečištění plasty. S největším zúčastněným plavidlem (RV Ocean Starr) jsme na každém místě odběru vzorků (n = 76 stanic) současně táhli dvě vlečné sítě Manta spolu se dvěma velkými vlečnými sítěmi Neuston (čtvercová oka 1,5 cm, ústí 6 m × 1,5 m, z toho 0,5 m nad čárou ponoru; dále nazývané „Mega trawls“). Po každém vytažení sítě Manta byla síť zvenčí opláchnuta mořskou vodou a její jednorázový konec byl vyjmut, uzavřen sponami a vložen do samostatného sáčku na zip. Po každém odtažení vlečnou sítí Mega byla síť rovněž zvenku opláchnuta mořskou vodou a její velká kapsa byla otevřena v krabici naplněné mořskou vodou. Všechny plovoucí plasty byly poté odstraněny, zabaleny do hliníku a uloženy do označených plastových sáčků. Celý obsah zachycený vlečnými sítěmi Manta byl uložen, zatímco organismy zachycené vlečnými sítěmi Mega (většinou živé) byly vypuštěny zpět do oceánu. Všechny vzorky byly během pobytu na moři skladovány v lednici nebo mrazáku a během přepravy do laboratoře v chladicím boxu FedEx (2-8 °C) nebo v chladicím voze (-2 °C). Přestože jsme při manipulaci se vzorky postupovali opatrně, mohlo dojít během přepravy k rozbití některých kusů trosek, což vedlo k určitému zkreslení našeho rozdělení trosek podle velikosti. Podrobné informace týkající se těchto vlečných sítí (tj. souřadnice, metooceánské podmínky, časy a doba trvání odběru vzorků) jsou uvedeny na obr. 33.

Letecké průzkumy odebíraly vzorky na mnohem větší ploše (311,0 km2) než výše popsané průzkumy vlečnými sítěmi (3,9 km2 a 13,6 km2 pro vlečné sítě Manta a Mega), což umožnilo spolehlivější kvantifikaci úlomků větších než 50 cm, které jsou poměrně vzácné. Oba lety začínaly a končily na letišti Moffett Airfield poblíž Mountain View v Kalifornii. První letecký průzkum byl proveden 2. října 2016 při odběru vzorků od 18:56 do 21:14 UTC času, na konstantní zeměpisné šířce 33,5° s. š. a zeměpisných délkách pohybujících se od 141,4° z. d. do 134,9° z. d.. Druhý průzkum byl zahájen 6. října 2016 odběrem vzorků od 22:14 do 0:37 UTC, od 30,1° s. š., 143,7° z. d. do 32,9° s. š., 138,1° z. d.. V režimu průzkumu letadlo letělo ve výšce přibližně 400 m a rychlostí 140 uzlů. Vzorkovací transekty byly zaměřeny na oblasti, kde byly podmínky stavu moře nejnižší na základě předpovědi počasí, včetně atmosférického tlaku na hladině moře, oblačnosti, rychlosti větru ve výšce 10 m nad mořem a výšky mezní povrchové vrstvy poskytované globálním předpovědním systémem NOAA, jakož i údajů o významné výšce vln a maximální periodě distribuovaných výstupy modelu WaveWatch3 NOAA. Přestože jsme plovoucí trosky zkoumali pomocí vyškolených pozorovatelů a tří typů senzorů (Lidar, SWIR imager a RGB kamera), zde analyzujeme pouze informace pocházející z georeferencovaných mozaik vytvořených RGB kamerou (CS-4800i), která zpravidla pořizovala fotografie každou sekundu během doby průzkumu (velikost snímku = ~360 m napříč dráhou, ~240 m podél dráhy, ~0.Rozlišení 1 m).

Zpracování vzorků vláčení

Vzorky vláčení byly odděleně promyty do sítové věže (pět sít společnosti Glenammer Engineering Ltd. se čtvercovými otvory 0,05 cm, 0,15 cm, 0,5 cm, 1,5 cm a 5 cm), která rozdělila materiál do následujících velikostních tříd: 0,05-0,15 cm, 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm, 1,5-5 cm a >5 cm. Úlomky >5 cm byly poté ručně roztříděny do tříd 5-10 cm, 10-50 cm a >50 cm na základě měření délek objektů (nejširší rozměr objektu) pomocí pravítka. Plovoucí odpad byl oddělen od biomasy umístěním materiálu uvnitř každého síta do filtrované slané vody (salinita 3,5 %, teplota 19-23 °C). Pracovníci laboratoře materiál mnohokrát promíchali, aby zajistili oddělení plovoucích částic od materiálu biomasy. Plovoucí předměty identifikované jako plovoucí zbytky byly ručně vyjmuty z vodní hladiny pomocí kleští, rozděleny podle typů a spočítány. Plovoucí zbytky byly rozděleny podle typu materiálu (plast, sklo, parafín, dehet, guma, dřevo, pemza, semena nebo neznámé), přičemž plasty byly dále rozděleny do následujících kategorií: (1) typ „H“ – úlomky a předměty z tvrdého plastu, plastové fólie nebo filmu; (2) typ „N“ – plastové šňůry, lana a rybářské sítě; (3) typ „P“ – předvýrobní plastové pelety ve tvaru válce, disku nebo koule; a (4) typ „F“ – úlomky nebo předměty z pěnového materiálu (např. expandovaného polystyrenu). Po spočítání a roztřídění byly kusy promyty destilovanou vodou, přeneseny do hliníkových misek, vysušeny přes noc při 60 °C a zváženy pomocí přístroje OHAUS Explorer EX324M (čitelnost 0,0001 g) pro předměty <5 cm a přístroje OHAUS Explorer EX12001M (čitelnost 0,1 g) pro předměty >5 cm.

Abychom co nejlépe charakterizovali oceánský plast hromadící se v GPGP, provedli jsme s nasbíraným materiálem další analýzy. Nejprve bylo vybráno 10 kusů v rámci každé kategorie velikosti/typu plastu (n = 220 kusů) pro analýzu složení polymerů pomocí infračervené spektroskopie s Fourierovou transformací (FT-IR). Měření byla provedena pomocí přístroje Perkin Elmer Spectrum 100 FT-IR vybaveného univerzálním příslušenstvím ATR (rozsah = 600-4000 cm-1). Příslušný typ polymeru byl určen porovnáním FT-IR spekter vzorků se známými spektry z databáze (Perkin-Elmer ATR of Polymers Library). Zadruhé jsme u všech nasbíraných plastových odpadů zjišťovali data výroby a také případné nápisy, které poskytovaly informace o jejich původu (tj. jazyk a prohlášení „vyrobeno v“). Nakonec jsme klasifikovali plastové předměty typu „H“ a „L“ nasbírané na 30 stanicích RV Ocean Starr podle typů předmětů (např. víčka od lahví, sáčky, láhve atd.). Protože předměty typu „H“ větší než 50 cm byly relativně vzácné, analyzovali jsme 10 dalších stanic RV Ocean Starr pro tento typ/velikostní kategorii. Pokud nebylo možné určit typ předmětu u fragmentu, klasifikovali jsme kus buď jako fragment z tvrdého plastu, nebo jako fragment z fólie v závislosti na tloušťce jeho stěny a pružnosti34. Vzorky z vlečných sítí Manta jsme použili k charakterizaci předmětů v rámci velikostních tříd 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm a 1,5-5 cm a vzorky z vlečných sítí Mega k charakterizaci předmětů v rámci velikostních tříd 5-10 cm, 10-50 cm a >50 cm. Plasty v rámci naší nejmenší velikostní třídy (0,05-0,15 cm) nebyly v této analýze „typu objektu“ zohledněny z důvodu obtížné manipulace s malými úlomky a jejich identifikace.

Číselné/hmotnostní koncentrace vztlakových plastových předmětů (počet/kg plastů na km2 mořské hladiny) naměřené u každého vlečného zařízení byly vypočteny pro všechny kategorie velikosti/typu plastů zvlášť. Za tímto účelem jsme vydělili počet a hmotnost plastových předmětů v rámci každé kategorie plochou vlečeného vzorku. Vlečenou plochu jsme vypočítali vynásobením šířky ústí sítě (90 cm u vlečné sítě Manta, 6 m u vlečné sítě Mega) délkou vlečné sítě (určenou z údajů o poloze GPS). Průměrná plocha pokrytá vlečnými sítěmi Manta byla 0,008 km2 (SD = 0,004, min-max: 0,001-0,018 km2), zatímco průměrná plocha pokrytá vlečnými sítěmi Mega byla 0,090 km2, (SD = 0,013, min-max: 0,046-0,125 km2). Vzhledem k tomu, že plovoucí plasty mohou být povrchovými vlečnými sítěmi přehlédnuty v důsledku míchání způsobeného větrem, odhadli jsme poté „hloubkově integrované“ hmotnostní a numerické koncentrace plastů (Ci) pro všechny typy/velikostní kategorie na každém z míst odběru vzorků vlečnými sítěmi pomocí rovnic popsaných v cit.35. Doplňková metoda 1 uvádí podrobnosti o tom, jak byla Ci vypočtena v závislosti na rychlosti stoupání plastů na konci oceánu (Wb), hloubce, v níž byly vzorky odebírány vlečnou sítí, a stavu moře. Popisuje také, jak jsme měřili Wb pro každý typ/velikostní kategorii této studie. Po porovnání výsledků koncentrace plastů získaných párovými vlečnými sítěmi Manta a Mega (n = 76 lokalit) jsme se rozhodli použít vzorky vlečných sítí Manta a Mega ke kvantifikaci odpadu o velikosti 0,05-5 cm, resp. 5-50 cm. Výsledky srovnání a zdůvodnění tohoto rozhodnutí jsou uvedeny v Doplňkových metodách 2.

Zpracování leteckých snímků

Všechny snímky RGB pořízené během našich průzkumných letů (n = 7 298) byly georeferencovány pomocí přesných údajů o poloze a výšce letadla získaných během průzkumů. Poté byly zkontrolovány dvěma vyškolenými pozorovateli a detekčním algoritmem. Pozorovatelé zkontrolovali všechny snímky na celé obrazovce na monitoru Samsung HD (LU28E590DS/XY) a ty jednosnímkové mozaiky obsahující trosky byly nahrány do softwaru QGIS (verze 2.18.3-Las Palmas) k zaznamenání jejich polohy a charakteristik. Věříme, že jsme zaznamenali velmi malý počet falešně pozitivních a vysoký počet falešně negativních výsledků. Důvodem je konzervativní přístup pozorovatelů: prvky zaznamenávali jako trosky pouze tehdy, když si byli jejich identifikací velmi jisti. Mnoho prvků, které by mohly být úlomky, ale podobaly se jiným přírodním prvkům, jako je odlesk slunce nebo lámající se vlna, tak nebylo do našeho souboru údajů o oceánských plastech zaznamenáno. Po dokončení této práce jsme v rámci kontroly kvality spustili experimentální algoritmus schopný detekovat potenciální odpad ve všech našich mozaikách RGB. Abychom se vyhnuli falešně pozitivním výsledkům, všechny prvky detekované algoritmem byly také vizuálně zkontrolovány pozorovatelem a pouze ty, které byly vizuálně identifikovány jako úlomky, byly zaznamenány do naší databáze QGIS. U každého pozorování jsme zaznamenali polohu (zeměpisná šířka, délka), délku (nejširší rozměr objektu), šířku a typ objektu: (1) „svazková síť“ – skupina rybářských sítí pevně svázaných dohromady; obvykle jsou barevné a mají zaoblený tvar; (2) „volná síť“ – jedna rybářská síť; obvykle byly poměrně průsvitné a měly obdélníkový tvar; (3) „kontejner“ – obdélníkové a světlé předměty, jako jsou rybářské bedny a sudy; (4) „lano“ – dlouhé válcovité předměty o tloušťce kolem 15 cm; (5) „bójka/víko“ – oblé světlé předměty, které mohly být buď velkým víkem, nebo bójkou; (6) „neznámé“ – předměty, které jsou zjevně troskami, ale jejichž typ předmětu nebyl identifikován, většinou se jednalo o předměty nepravidelného tvaru připomínající plastové fragmenty; a (7) ostatní – pouze jeden předmět byl úspěšně identifikován, ale nepatřil do žádné z výše uvedených kategorií: záchranný kruh. Zaznamenali jsme 1 595 předmětů z trosek (403 a 1 192 v letech 1 a 2); 626 předmětů mělo délku 10-50 cm a 969 předmětů mělo délku >50 cm. Většina z nich byla klasifikována jako „neznámý“ (78 % pro 10-50 cm, 32 % pro >50 cm), dále jako „bójka nebo víko“ (20 %) a „svazková síť“ (1 %) pro 10-50 cm úlomky a „svazková síť“ (29 %), „kontejner“ (18 %), „bójka nebo víko“ (9 %), „lano“ (6 %) a „ztracená síť“ (4 %) pro >50 cm úlomky. Pro výpočet koncentrace plastů v oceánu jsme seskupili georeferencované snímky do 31 mozaik o rozloze ~10 km2. Pro číselné koncentrace jsme jednoduše vydělili počet kusů odpadu 10-50 cm a >50 cm v každé mozaice pokrytou plochou. Pro odhad hmotnostních koncentrací jsme museli nejprve odhadnout hmotnost každého spatřeného objektu a poté jsme zvlášť sečetli hmotnost trosek 10-50 cm a >50 cm v rámci každé mozaiky podle pokryté plochy. Více informací o tom, jak jsme odhadovali hmotnost jednotlivých spatřených objektů, je uvedeno v Doplňkových metodách 3.

Formulace numerického modelu

Oceánské dráhy plastů lze reprezentovat Lagrangeovými trajektoriemi částic31. V našem rámci byly částice advekovány následujícími environmentálními faktory: mořskými povrchovými proudy, Stokesovým driftem vyvolaným vlnami a větry. Vycházeli jsme z identických úniků částic a vytvořili jsme řadu vynucených scénářů, které reprezentují rozmanitost tvaru a složení oceánských plastů. Vycházeli jsme pouze z mořských povrchových proudů a postupně jsme přidávali vlivy představující působení atmosférického odporu a větrných vln na vztlakové úlomky. Působení větru bylo simulováno uvažováním posunu částic jako podílu rychlosti větru ve výšce 10 m nad hladinou moře. To se označuje jako „koeficient navátí“. Posuzovali jsme různé scénáře koeficientu větru, včetně 0 %, 0,1 %, 0,5 %, 1 %, 2 % a 3 %. Zdrojem dat pro globální mořské povrchové proudy (1993 až 2012) byla globální reanalýza HYCOM + NCODA 1/12° (experiment 19.0 a 19.136,37,38) a data o rychlosti a směru větru (10 m nad hladinou moře) (1993 až 2012) globální reanalýza NCEP/NCAR39. Amplituda Stokesova driftu vyvolaného vlnami byla vypočtena pomocí objemových koeficientů vlnového spektra (významná výška vlny, maximální perioda a směr vlny) z výstupů modelu Wavewatch340.

Pro každý vynucující scénář byly částice identicky a kontinuálně uvolňovány v čase od roku 1993 do roku 2012 podle prostorového rozložení a amplitudy významných oceánských zdrojů plastů na souši (pobřežní populační ohniska23 a velké řeky24) i na moři (rybolov26,41, akvakultura42 a lodní průmysl43). Scénáře zdrojů byly kombinovány na základě relativního podílu zdrojů a geografického rozložení uvedeného v doplňkových metodách 4. Pomocí výše popsaných scénářů zdrojů jsme advekovali globální částice v čase a úspěšně reprodukovali vznik oceánských odpadkových oblastí, přičemž tvar a gradient koncentrací částic v těchto oblastech se u jednotlivých scénářů zdrojů lišil. Počítali jsme denní návštěvy částic na mřížkách s rozlišením 0,2°, které odpovídají naší pozorovací oblasti a sahají od 160° západní délky do 120° západní délky a od 20° severní šířky do 45° severní šířky. Počet denních návštěv částic byl sjednocen na celkový počet částic přítomných v globálním modelu v daném čase. Modelově předpovězená nedimenzionální koncentrace δ i buňky i byla vypočtena takto:

$${\delta }_{i}=\sum _{s}{\alfa }_{s}{\delta }_{i,s}$

(1)

kde αs je nedimenzionální hmotnost vzhledem k příspěvku zdroje s a δi,s je procento globálních částic ze zdroje s v buňce i. δi,s se vypočítá pomocí počtu částic ni,s ze zdroje s v buňce i k celkovému počtu globálních částic Σ i n s ze zdroje s:

$${\delta }_{i,s}=\frac{{{n}_{i,s}}{{\sum }_{i}{n}_{s}}$$

(2)

Kalibrace numerického modelu

Měření na moři jsme shromáždili v letech 2015 a 2016, ale náš numerický model používá reanalýzu oceánské cirkulace pokrývající období 1993 až 2012. Modelovaná data oceánské cirkulace po roce 2012 jsou k dispozici z HYCOM, nikoli však jako produkt reanalýzy. Proto jsme se rozhodli je v této studii nepoužít. Vzhledem k tomu, že počáteční modelové částice uvolněné v roce 1993 se v oblasti začínají výrazně hromadit přibližně po 7 letech, zprůměrovali jsme uniformované denní návštěvy částic za 12 let, od roku 2000 do roku 2012. Pozorované velikostní třídy úlomků jsme rozdělili do čtyř kategorií: mikroplasty (0,05-0,5 cm), mezoplasty (0,5-5 cm), makroplasty (5-50 cm) a megaplasty (>50 cm). Porovnávali jsme modelové předpovědi s hloubkově integrovanými koncentracemi mikroplastů, protože tento soubor dat shromážděný pomocí vlečných sítí Manta měl největší prostorové pokrytí. Hmotnostní koncentrace odvozené z měření vlečnými sítěmi byly seskupeny do buněk s rozlišením 0,2 stupně a porovnány s modelově předpovězenými nedimenzionálními koncentracemi δ pro pět různých scénářů ovlivnění. Nejlepší shoda s modelem byla zjištěna pro scénář ovlivňování pouze mořským povrchovým prouděním (R2 = 0,52, n = 277 buněk). Regresní koeficient klesal se zvyšováním členu atmosférického odporu (R2 = 0,39 až 0,21 v závislosti na koeficientu větru).

Při analýze akumulace modelových částic v oblasti GPGP jsme zaznamenali významné sezónní a meziroční změny polohy GPGP. Rozměry modelované oblasti GPGP byly po celých 12 let naší analýzy relativně stálé, ale relativní poloha této akumulační zóny se v jednotlivých letech a ročních obdobích měnila. Nejprve jsme se rozhodli otestovat náš model z hlediska sezónních výkyvů porovnáním našich koncentrací mikroplastů (naměřených v červenci až září 2015) s modelovanými průměry koncentrací za období červenec až září v letech 2000 až 2012. Toto srovnání přineslo horší výsledky (R2 = 0,46 až 0,21, v závislosti na vynucujícím scénáři) než u řešení s průměrem za 12 let (R2 = 0,52), protože poloha GPGP v červenci až září se v jednotlivých letech značně lišila.

Souvislost mezi akumulací mořského odpadu v severním Pacifiku a klimatickými jevy, jako je jižní oscilace El Niño (ENSO) a pacifická dekadická oscilace (PDO), byla již dříve diskutována18. Proto jsme za účelem zohlednění meziročních výkyvů porovnávali zeměpisnou šířku a podélnou polohu GPGP s těmito dvěma klimatickými indexy: ENSO a PDO. Zjistili jsme, že v letech 2002 a 2004 panovaly podobné podmínky jako během naší vícedenní expedice. Porovnali jsme tedy naše měření s průměry návštěv částic za červenec až září 2002 a 2004 dohromady. Tento druhý pokus vykazoval lepší výsledky (R2 = 0,58 až 0,41, v závislosti na vynucujícím scénáři), což naznačuje, že klimatické jevy jako ENSO nebo PDO ovlivňují průměrnou polohu GPGP. Proto jsme se rozhodli použít průměr červenec-září pro roky 2002 a 2004, který lépe zohledňuje meziroční změny polohy GPGP. Více informací o výběru let pro kalibraci modelu na základě údajů z vlečných sítí a leteckých průzkumů je uvedeno v doplňkových metodách 5. Nejlepší shoda mezi modelovými předpověďmi a pozorováními mikroplastů byla opět zjištěna pro vynucující scénář pouze s mořským povrchovým prouděním (R2 = 0,58, n = 277). Nejlepší regresní shoda mezi naměřenými a modelovanými koncentracemi mikroplastů měla a = -8,3068 a b = 0.6770 v parametrické formulaci:

$$\,{c}_{mod}=\,{10}^{\frac{{\mathrm{log}}_{10}\delta -a}{b}}$$

(3)

Na základě této formulace jsme vypočítali modelovanou hmotnostní koncentraci mikroplastů v oblasti naší domény a extrahovali úrovně kontur podle řádu, od 0.01 g km-2 až 10 kg km-2. GPGP definovaná v této studii odpovídá úrovni hmotnostní koncentrace mikroplastů 1 kg km-2 , která pokrývá oblast o rozloze 1,6 milionu km2 a je znázorněna na obr. 2a jako tučná čára. Jako ověření jsme provedli kategorizaci měření mikroplastů uvnitř a vně obrysové čáry 1 kg km-2 (obr. 2b). Pro stanice uvnitř modelově předpovězeného GPGP byl medián naměřených koncentrací mikroplastů 1,8 kg km-2 (25.-75. percentil = 3,5-0,9 kg km-2), zatímco pro stanice mimo něj byl medián 0,3 kg km-2 (25.-75. percentil = 0,2-0,7 kg km-2). Pomocí našeho kalibrovaného rozložení mikroplastů jsme vypočítali hmotnostní a početní koncentrace pro jednotlivé velikostní třídy na základě škálování modelovaných koncentrací poměrem mezi průměrným modelovaným rozložením mikroplastů uvnitř GPGP a průměrnými naměřenými koncentracemi pro jednotlivé velikostní třídy stanic uvnitř oblasti. Porovnání naměřených a modelovaných hmotnostních/početních koncentrací pro všechny velikostní třídy oceánských plastů je uvedeno na obr. 2c a d.

Naše intervaly spolehlivosti byly formulovány tak, aby zohledňovaly nejistoty při odběru vzorků i modelování. U sběru vlečnými sítěmi (tj. mikro-, mezo- a makroplastů) jsme uvažovali nejistoty související s korekcemi vertikálního míchání aplikovanými na povrchové koncentrace s využitím hlášeného stavu moře a rychlostí stoupání plastů (viz Doplňkové metody 1). U leteckých mozaik jsme zohlednili nejistoty související s odhadem hmotnosti pozorovaných objektů na základě korelací mezi plochou horního pohledu a suchou hmotností objektů nasbíraných ve vlečných sítích (viz Doplňkové metody 3). A konečně, abychom zohlednili modelové nejistoty, přičetli jsme (resp. odečetli) standardní chybu naměřené koncentrace k (resp. od) průměrné horní (resp. dolní) hmotnostní koncentraci při škálování distribuce mikroplastů do jednotlivých velikostních tříd.

Charakterizace podle typů, zdrojů a forcing scénářů

Celkové odhadované hmotnostní zatížení oceánskými plasty v GPGP podle velikostních tříd bylo dále rozděleno podle typů. Vypočítali jsme průměrný hmotnostní podíl jednotlivých typů oceánských plastů na jeden odběr vzorků pro stanice uvnitř oblasti (doplňková tabulka 1) a odvodili jsme podíl typů „H“, „N“, „F“ a „P“. Vzhledem k tomu, že jsme pozorovali převážně odpad pocházející z mořských zdrojů, zkoumali jsme dále podíl zdrojů předpovídaný naším kalibrovaným modelovým rozdělením. Pro jednotlivé modelové buňky jsme vypočítali procento návštěv Lagrangeových částic z jednotlivých zdrojů. Vzhledem k tomu, že výchozí částice byly váženy v souladu s odhadovanými globálními vstupy, modelové částice z mořských zdrojů původně představovaly 28,1 % celkového množství materiálu s rybolovem (17,9 %), akvakulturou (1,3 %) a lodní dopravou (8,9 %). Vypočítali jsme rozdíl od této počáteční procentuální hodnoty pro každou modelovou buňku a uvedli jej k předpokládané celkové hmotnostní koncentraci. Přitom jsme definovali „anomálie“ v podílu mořských zdrojů v severním Pacifiku a vyjádřili je v jednotkách hmotnosti na plochu. A konečně, přestože náš kalibrovaný model uvažoval pouze mořské povrchové proudění, porovnávali jsme převahu scénářů ovlivnění vyhodnocením příslušného počtu návštěv částic pro jednotlivé modelové buňky. Vypočítali jsme obrysy kolem GPGP pro jednotlivé forsážní scénáře tak, aby materiál obsažený uvnitř každého obrysu odpovídal našemu výchozímu forsážnímu scénáři (tj. pouze mořskému povrchovému proudění).

Závislost trajektorie částic na koeficientu větru předpovězená naším modelem je v dobré shodě s pozorováními a modelováním úlomků pocházejících z tsunami Tohoku v Japonsku v roce 201144,45 . První identifikované japonské trosky, které dorazily po 10 až 12 měsících na severoamerické pobřeží, byly objekty s vysokou větrnou silou, jako jsou bóje, lodě a plovoucí doky. Trosky dorazily také na Havajské ostrovy 18 měsíců po události. Doba příchodu úzce souvisela s typy objektů, počínaje prvním rokem s velkými bójemi ústřicových farem a dalšími plováky, kontejnery a kanystry. Ve druhém roce dorazily další bóje, převrácené čluny, lednice a palety, později následovaly dřevěné trámy a dřevěné trosky. Náš model předpovídal, že ve druhém roce po tsunami v roce 2011 mohly na Havaj dorazit pouze předměty s koeficientem navátí vyšším než 3 %. Předměty s koeficientem navátí v rozmezí 1 až 2 % by se na Havaj dostaly během třetího roku, zatímco předměty bez navátí by se většinou hromadily v oblasti GPGP, severovýchodně od souostroví.

Dlouhodobá analýza

Definice dynamické hranice GPGP, která zohledňuje sezónní a meziroční proměnlivost, nám umožnila odhadnout, které body údajů z vlečných sítí na mořské hladině z literatury se nacházejí uvnitř nebo vně oblasti GPGP. Proto jsme náš kalibrovaný model použili k posouzení desetiletého vývoje hmotnostních koncentrací mikroplastů (kg km-2) uvnitř a v okolí GPGP. Údaje o koncentracích z literatury (doplňková tabulka 2) byly získány z publikovaných souborů dat nebo digitalizovány z obrázků, pokud nebyly k dispozici v digitální podobě17,46,47. Pokud byly údaje uváděny v jednotkách hmotnosti na objem vody48 , použili jsme k výpočtu koncentrace na jednotku plochy čistou hloubku vleku. Pokud byla uvedena pouze numerická koncentrace22,48, odhadli jsme hmotnostní koncentraci pomocí průměrné hmotnosti oceánských plastů ze síťových vleků, kde byly uvedeny jak hmotnostní, tak numerické koncentrace (m = 3,53 mg, SE: 0,10 mg, n = 872).

Předpokládanou modelovou hranici GPGP jsme porovnali s místy vzorků odebraných v letech 1999 až 201221,22,48,49 . Vzorky odebrané před rokem 199917,46,47,48 byly porovnány s polohou GPGP odhadnutou pro odebrané měsíce a roky v období 1999-2012, které měly podobné hodnoty ENSO a PDO (viz Doplňkové metody 6). Pomocí naší dynamické hranice modelu GPGP jako reference jsme každý čistý vlek rozdělili do 3 kategorií: (1) odebrané v rámci hranice GPGP, (2) odebrané mimo hranici GPGP, ale nad 20° s. š. a pod 45° s. š. a (3) odebrané ve zbytku severního Pacifiku. Použili jsme pouze odběry sítí z prvních dvou výše uvedených kategorií, aby statistiky koncentrací mimo oblast nebyly zkresleny měřeními provedenými v rovníkových a polárních vodách, kde byly koncentrace velmi nízké. Tato pozorování koncentrace mikroplastů z planktonních vlečných sítí jsme pak seskupili podle desetiletí, přičemž jsme vzali údaje zaznamenané v letech 1965-1974 (n = 20 uvnitř a n = 58 vně17,48), 1975-1984 (n = 0 uvnitř a n = 19 vně46), 1985-1994 (n = 4 uvnitř a n = 2 vně47), 1995-2004 (n = 2 uvnitř a n = 252 vně22,49), 2005-2014 (n = 195 uvnitř a n = 861 vně21,22,48) a konečně 2015 (n = 288 uvnitř a n = 213 vně; tato studie). Vypočítali jsme průměr (± standardní chybu) naměřené hmotnostní koncentrace mikroplastů za desetiletí pro oblast uvnitř a kolem hranice GPGP. Nakonec jsme extrahovali dekádové trendy fitováním exponenciální funkce (R2 = 0,94) za předpokladu nulových koncentrací na začátku 20. století. Exponenciální fit vykazoval lepší výsledky než lineární, kvadratická nebo kubická funkce (R2 = 0,71, R2 = 0,86 a R2 = 0,91).