Muestreo
Del 27 de julio al 19 de septiembre de 2015, se llevaron a cabo un total de 652 remolques de red de superficie entre 25°N-41°N y 129-156°W por 18 buques participantes. En octubre de 2016, volvimos a visitar nuestra zona de estudio realizando dos vuelos con un avión Hércules C-130 que recogió imágenes aéreas (n = 7.298 mosaicos de un solo fotograma) para cuantificar mejor los objetos de plástico más grandes y más raros >50 cm (Fig. 1).
Esfuerzo de seguimiento sobre el terreno. Rutas de buques (líneas grises y azul oscuro) y aviones (líneas azul claro) y lugares donde se recogieron datos sobre las concentraciones de plástico oceánico flotante (círculos). Los círculos grises (n = 350) representan las zonas muestreadas con un único remolque de red Manta por 17 buques participantes, entre julio y septiembre de 2015. Los círculos azul oscuro (n = 76) representan áreas muestreadas con remolques de red Manta y Mega emparejados por el RV Ocean Starr, entre julio y agosto de 2015. Los círculos azul claro (n = 31) muestran las ubicaciones de los mosaicos georreferenciados RGB recogidos desde un avión Hércules C-130, en octubre de 2016. Este mapa se creó con la versión 2.18.1 de QGIS (www.qgis.org).
Los buques realizaron arrastres de red de 0,35-4 horas de duración, mientras navegaban a 0,7-6,8 nudos. Todas las redes de arrastre se diseñaron para alejarse del buque para evitar los efectos de la estela en la eficacia de captura de los dispositivos. Todas las tripulaciones de los buques fueron entrenadas con material en línea y talleres individuales que se realizaron antes de la salida. Mientras remolcaba la red de arrastre, el marinero más experimentado a bordo del buque estimaba el estado del mar (escala de Beaufort) midiendo la velocidad del viento y observando la altura de las olas. Estos datos se registraron en las hojas de datos estándar proporcionadas, junto con la fecha, la duración y las coordenadas iniciales y finales de cada remolque. La ubicación y la longitud de todos los remolques de red se confirmaron durante la fase de posprocesamiento mediante la inspección de los datos de posición de los rastreadores GPS instalados en todos los buques participantes. La mayoría de las estaciones de muestreo abarcaron un único remolque de red (n = 350 estaciones de muestreo) utilizando una red de arrastre Manta (malla cuadrada de 0,5 mm, boca de 90 cm × 15 cm), que es uno de los dispositivos estándar para cuantificar los niveles de contaminación por plásticos. Con el mayor buque participante (RV Ocean Starr), remolcamos simultáneamente dos redes de arrastre Manta, junto con dos redes de arrastre Neuston de gran tamaño (malla cuadrada de 1,5 cm, boca de 6 m × 1,5 m, de los cuales 0,5 m por encima de la línea de flotación; a partir de entonces, denominadas «Mega redes de arrastre») en cada lugar de muestreo (n = 76 estaciones). Después de cada remolque de red de manta, la red se enjuagaba por fuera con agua de mar, y se retiraba su copo de un solo uso, se cerraba con grapas y se colocaba en una bolsa individual con cierre. Después de cada remolque de red de arrastre Mega, la red también se enjuagó desde el exterior con agua de mar y su copo grande se abrió en una caja llena de agua de mar. A continuación se retiraron todos los plásticos flotantes, se envolvieron en aluminio y se colocaron en bolsas de plástico etiquetadas. Todo el contenido capturado por las redes de arrastre Manta se almacenó, mientras que los organismos capturados por las redes de arrastre Mega (en su mayoría vivos) se devolvieron al océano. Todas las muestras se almacenaron en un frigorífico o congelador mientras estaban en el mar, y en una caja fría de FedEx (2-8 °C) o en un frigorífico (-2 °C) mientras se enviaban al laboratorio. Aunque fuimos muy cuidadosos al manipular las muestras, es posible que algunos residuos se hayan roto durante el transporte, lo que ha provocado un cierto sesgo en la distribución del tamaño de los residuos. La información detallada relacionada con estos lances de red (es decir, coordenadas, condiciones metoceánicas, tiempos de muestreo y duraciones) se proporciona en Figshare33.
Los estudios aéreos muestrearon un área mucho mayor (311,0 km2) que los estudios de arrastre descritos anteriormente (3,9 km2 y 13,6 km2, para los lances de red Manta y Mega, respectivamente), lo que permite una cuantificación más fiable de los residuos mayores de 50 cm, que son relativamente raros. Ambos vuelos comenzaron y terminaron en el aeródromo de Moffett, cerca de Mountain View, California. El primer reconocimiento aéreo se llevó a cabo el 2 de octubre de 2016 tomando muestras desde las 18:56 hasta las 21:14 hora UTC, a una latitud constante de 33,5°N, y longitudes que variaban entre 141,4°W y 134,9°W. El segundo sondeo comenzó el 6 de octubre de 2016 muestreando desde las 22:14 hasta las 0:37 UTC, desde los 30,1°N, 143,7°W hasta los 32,9°N, 138,1°W. Mientras estaba en modo de estudio, la aeronave voló a una altitud de aproximadamente 400 m y a una velocidad en tierra de 140 nudos. Los transectos de muestreo se dirigieron a zonas donde las condiciones del estado del mar eran las más bajas, basándose en la previsión meteorológica, incluyendo la presión atmosférica en la superficie del mar, la nubosidad, la velocidad del viento a 10 m sobre el nivel del mar y la altura de la capa superficial límite proporcionada por el Sistema de Previsión Global de la NOAA, así como los datos de la altura significativa de las olas y el período máximo distribuidos por los resultados del modelo WaveWatch3 de la NOAA. Aunque hemos estudiado los desechos flotantes utilizando observadores capacitados y tres tipos de sensores (Lidar, generador de imágenes SWIR y cámara RGB), aquí sólo analizamos la información procedente de los mosaicos georreferenciados producidos por una cámara RGB (CS-4800i) que generalmente tomaba fotografías cada segundo durante el tiempo de estudio (tamaño de la imagen = ~360 m a lo largo de la pista, ~240 m a lo largo de la pista, ~0. 1 m de resolución).1 m de resolución).
Procesamiento de muestras de rastreo
Las muestras de rastreo se lavaron por separado en una torre de tamizado (cinco tamices de Glenammer Engineering Ltd, con aberturas cuadradas de 0,05 cm, 0,15 cm, 0,5 cm, 1,5 cm y 5 cm) que dividieron el material en las siguientes clases de tamaño: 0,05-0,15 cm, 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm, 1,5-5 cm y >5 cm. Los restos >5 cm se clasificaron manualmente en clases de 5-10 cm, 10-50 cm y >50 cm midiendo la longitud de los objetos (la dimensión más ancha del objeto) con una regla. Los restos flotantes se separaron de la biomasa colocando el material dentro de cada tamiz en agua salada filtrada (salinidad 3,5%, temperatura 19-23 °C). El personal de laboratorio agitó el material muchas veces para asegurarse de que las partículas flotantes se desprendieran del material de la biomasa. Los objetos flotantes identificados como restos flotantes se extrajeron manualmente de la superficie del agua con unas pinzas, se separaron por tipos y se contaron. Los restos flotantes se clasificaron por tipo de material (plástico, vidrio, parafina, alquitrán, caucho, madera, piedra pómez, semillas o desconocido), y los plásticos se dividieron a su vez en las siguientes categorías (1) Tipo «H» – fragmentos y objetos de plástico duro, lámina o película de plástico; (2) Tipo «N» – cabos, cuerdas y redes de pesca de plástico; (3) Tipo «P» – bolitas de plástico de preproducción en forma de cilindro, disco o esfera; y (4) Tipo «F» – fragmentos u objetos de material espumado (por ejemplo, poliestireno expandido). Una vez contadas y clasificadas, las piezas se lavaron con agua destilada, se transfirieron a platos de aluminio, se secaron durante la noche a 60 °C y se pesaron utilizando un OHAUS Explorer EX324M (0,0001 g de legibilidad) para los objetos <5 cm, y un OHAUS Explorer EX12001M (0,1 g de legibilidad) para los objetos >5 cm.
Para caracterizar mejor el plástico oceánico que se acumula dentro del GPGP, realizamos análisis adicionales con el material recogido. En primer lugar, se seleccionaron 10 piezas dentro de cada categoría de tamaño/tipo de plástico (n = 220 piezas) para analizar la composición de los polímeros mediante espectroscopia infrarroja por transformación de Fourier (FT-IR). Las lecturas se realizaron con un Perkin Elmer Spectrum 100 FT-IR equipado con un accesorio ATR universal (rango = 600-4000 cm-1). El tipo de polímero respectivo se determinó comparando los espectros FT-IR de las muestras con los espectros conocidos de una base de datos (Perkin-Elmer ATR of Polymers Library). En segundo lugar, se examinaron todos los residuos de plástico recogidos para comprobar las fechas de producción, así como cualquier declaración escrita que diera información sobre su origen (es decir, el idioma y las declaraciones «made in»). Por último, clasificamos los artículos de plástico de los tipos «H» y «L» recogidos en 30 estaciones RV Ocean Starr en tipos de objetos (por ejemplo, tapas de botellas, bolsas, botellas, etc.). Como los objetos ‘H’ mayores de 50 cm eran relativamente raros, analizamos 10 estaciones RV Ocean Starr adicionales para esta categoría de tipo/tamaño. Si no se podía determinar el tipo de objeto de un fragmento, lo clasificamos como fragmento de plástico duro o fragmento de película en función del grosor de su pared y de su flexibilidad34. Utilizamos muestras de redes de arrastre de Manta para caracterizar los objetos de las clases de tamaño 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm y 1,5-5 cm, y muestras de redes de arrastre de Mega para caracterizar los objetos de las clases de tamaño 5-10 cm, 10-50 cm y >50 cm. Los plásticos dentro de nuestra clase de tamaño más pequeña (0,05-0,15 cm) no se consideraron en este análisis de «Tipo de objeto» debido a la dificultad de manipular e identificar los fragmentos pequeños.
Las concentraciones numéricas/masas de elementos plásticos flotantes (recuento/kg de plástico por km2 de superficie marina) medidas por cada remolque de red se calcularon para todas las categorías de tamaño/tipo de plástico por separado. Para ello, dividimos el recuento y el peso de los objetos de plástico dentro de cada categoría por el área remolcada de la muestra. Calculamos el área remolcada multiplicando la anchura de la boca de la red (90 cm para la red de arrastre Manta, 6 m para la red de arrastre Mega) por la longitud del remolque (determinada a partir de los datos de posición del GPS). El área media cubierta por los arrastres de la red Manta fue de 0,008 km2 (SD = 0,004, min-max: 0,001-0,018 km2), mientras que el área media cubierta por los arrastres de la red Mega fue de 0,090 km2, (SD = 0,013, min-max: 0,046-0,125 km2). Como los plásticos flotantes pueden pasar desapercibidos en las redes de arrastre de superficie debido a la mezcla impulsada por el viento, estimamos la masa «integrada en profundidad» y las concentraciones numéricas de plástico (Ci) para todas las categorías de tipo/tamaño en cada uno de los lugares de muestreo de las redes de arrastre utilizando las ecuaciones descritas en la ref. 35. Los Métodos Suplementarios 1 proporcionan detalles sobre cómo se calculó Ci en función de la velocidad de ascenso terminal del plástico oceánico (Wb), la profundidad muestreada por la red de arrastre y el estado del mar. También describe cómo medimos Wb para cada una de las categorías de tipo/tamaño de este estudio. Después de comparar los resultados de la concentración de plástico obtenidos por remolques de red Manta y Mega emparejados (n = 76 lugares), decidimos utilizar las muestras de red de arrastre Manta y Mega para cuantificar los desechos de 0,05-5 cm y 5-50 cm de tamaño, respectivamente. Los resultados de la comparación y el razonamiento detrás de esta decisión se proporcionan en los Métodos Suplementarios 2.
Procesamiento de imágenes aéreas
Todas las imágenes RGB tomadas durante nuestros vuelos de estudio (n = 7.298) fueron georreferenciadas utilizando datos precisos de posición y altitud de la aeronave recogidos durante los estudios. A continuación, fueron inspeccionadas por dos observadores entrenados y un algoritmo de detección. Los observadores inspeccionaron todas las imágenes a pantalla completa en un monitor Samsung HD (LU28E590DS/XY) y los mosaicos de un solo fotograma que contenían restos se cargaron en el software QGIS (versión 2.18.3-Las Palmas) para registrar su posición y características. Confiamos en que tuvimos un número muy pequeño de falsos positivos y un alto número de falsos negativos. Esto se debe a que los observadores adoptaron un enfoque conservador: sólo registraron rasgos como restos cuando estaban muy seguros de su identificación. Por lo tanto, muchos elementos que podrían ser residuos, pero que se parecían a otros elementos naturales, como el brillo del sol o la ola rompiendo, no se registraron en nuestro conjunto de datos de plásticos oceánicos. Una vez finalizado este trabajo, ejecutamos un algoritmo experimental capaz de detectar posibles residuos en todos nuestros mosaicos RGB como paso de control de calidad. Para evitar falsos positivos, todas las características detectadas por el algoritmo fueron también inspeccionadas visualmente por un observador y sólo las identificadas visualmente como residuos se registraron en nuestra base de datos QGIS. Para cada avistamiento, registramos la posición (latitud, longitud), la longitud (dimensión más ancha del objeto), la anchura y el tipo de objeto: (1) «red atada»: grupo de redes de pesca atadas fuertemente; suelen ser coloridas y de forma redondeada; (2) «red suelta»: una sola red de pesca; suelen ser bastante translúcidas y de forma rectangular; (3) «contenedor»: objetos rectangulares y brillantes, como cajas de pesca y bidones; (4) «cuerda»: objetos cilíndricos largos de unos 15 cm de grosor; (5) «boya/tapa», objetos redondeados y brillantes que podrían ser tanto una tapa grande como una boya; (6) «desconocido»: objetos que son claramente desechos pero cuyo tipo de objeto no se identificó, eran en su mayoría artículos de forma irregular que parecían fragmentos de plástico; y (7) «otros»: sólo se identificó con éxito un objeto que no pertenecía a ninguna de las categorías anteriores: un aro salvavidas. Se registraron 1.595 objetos de desecho (403 y 1.192 en los vuelos 1 y 2 respectivamente); 626 medían entre 10 y 50 cm y 969 tenían una longitud >50 cm. La mayoría de ellos se clasificaron como «desconocidos» (78% para 10-50 cm, 32% para >50 cm), seguidos de «boya o tapa» (20%) y «red atada» (1%) para los residuos de 10-50 cm, y de «red atada» (29%), «contenedor» (18%), «boya o tapa» (9%), «cuerda» (6%) y «red perdida» (4%) para los residuos de >50 cm. Para calcular las concentraciones de plástico oceánico, agrupamos las imágenes georreferenciadas en 31 mosaicos de ~10 km2. Para las concentraciones numéricas, simplemente dividimos el número de piezas de desechos de 10-50 cm y >50 cm dentro de cada mosaico por el área cubierta. Para estimar las concentraciones de masa, primero tuvimos que estimar la masa de cada objeto avistado, y luego sumamos por separado la masa de los restos de 10-50 cm y >50 cm dentro de cada mosaico por el área cubierta. Más información sobre cómo estimamos la masa de cada uno de los objetos manchados se proporciona en los Métodos Suplementarios 3.
Formulación del modelo numérico
Las trayectorias del plástico oceánico pueden representarse mediante trayectorias de partículas lagrangianas31. En nuestro marco, las partículas son arrastradas por los siguientes factores ambientales: las corrientes de la superficie del mar, la deriva de Stokes inducida por las olas y los vientos. Partiendo de liberaciones de partículas idénticas, produjimos una serie de escenarios de forzamiento para representar la diversidad de formas y composición de los plásticos oceánicos. Empezando por utilizar únicamente la corriente de la superficie del mar, añadimos gradualmente términos de forzamiento que representaban las acciones del arrastre atmosférico y de las olas del viento sobre los desechos flotantes. La acción del viento se simuló considerando el desplazamiento de las partículas como una fracción de la velocidad del viento a 10 m sobre el nivel del mar. Esto se denomina «coeficiente de viento». Evaluamos diferentes escenarios de coeficiente de viento, incluyendo 0%, 0,1%, 0,5%, 1%, 2% y 3%. Obtuvimos las corrientes globales de la superficie del mar (1993 a 2012) del reanálisis global HYCOM + NCODA 1/12° (experimento 19.0 y 19.136,37,38), y los datos de velocidad y dirección del viento (10 m sobre el nivel del mar) (1993 a 2012) del reanálisis global NCEP/NCAR39. La amplitud de la deriva de Stokes inducida por las olas se calculó utilizando los coeficientes del espectro de las olas (altura significativa de las olas, período máximo de las olas y dirección) a partir de los resultados del modelo Wavewatch340.
Para cada escenario de forzamiento, las partículas se liberaron de forma idéntica y continua en el tiempo desde 1993 hasta 2012 siguiendo las distribuciones espaciales y las amplitudes de las fuentes significativas de plástico oceánico en tierra (focos de población costera23 y ríos principales24), así como en el mar (pesca26,41, acuicultura42 e industrias navieras43). Los escenarios de fuentes se combinaron utilizando la contribución relativa de las fuentes, así como la distribución geográfica presentada en los Métodos Suplementarios 4. Realizamos una advección de partículas globales en el tiempo utilizando los escenarios de forzamiento descritos anteriormente y reprodujimos con éxito la formación de parches de basura oceánica, con la forma y el gradiente de las concentraciones de partículas en estas áreas que difieren entre los escenarios de forzamiento. Calculamos las visitas diarias de partículas en cuadrículas de 0,2° de resolución correspondientes a nuestro dominio de observación y que se extienden de 160°O a 120°O en longitud y de 20°N a 45°N en latitud. El número de visitas diarias de partículas se uniformizó sobre el número total de partículas presentes en el modelo global en un momento dado. La concentración adimensional predicha por el modelo δ i de la celda i, se calculó de la siguiente manera:
donde αs es el peso adimensional relativo a la contribución de la fuente s y δi,s es el porcentaje de partículas globales de la fuente s en la celda i. δi,s se calcula con el número de partículas ni,s de la fuente s en la celda i sobre el número total de partículas globales Σ i n s de la fuente s:
Calibración del modelo numérico
Recogimos mediciones en el mar en 2015 y 2016, pero nuestro modelo numérico utiliza reanálisis de la circulación oceánica que cubren el periodo de 1993 a 2012. Los datos de la circulación oceánica modelada después de 2012 están disponibles en HYCOM, pero no como producto de reanálisis. Por ello, hemos decidido no utilizarlos en este estudio. Dado que las partículas iniciales del modelo liberadas en 1993 comienzan a acumularse significativamente en la zona después de unos 7 años, promediamos las visitas diarias de partículas uniformadas durante 12 años, desde 2000 hasta 2012. Agrupamos las clases de tamaño de los residuos observados en cuatro categorías: microplásticos (0,05-0,5 cm), mesoplásticos (0,5-5 cm), macroplásticos (5-50 cm) y megaplásticos (>50 cm). Comparamos las predicciones del modelo con las concentraciones de microplásticos integradas en la profundidad, ya que este conjunto de datos recogidos por las redes de arrastre de Manta tenía la mayor cobertura espacial. Las concentraciones de masa derivadas de las mediciones de las redes de arrastre se agruparon en celdas con una resolución de 0,2 grados y se compararon con la concentración adimensional δ predicha por el modelo para los cinco escenarios de forzamiento diferentes. El mejor ajuste del modelo se encontró para el escenario de forzamiento con corriente superficial del mar solamente (R2 = 0,52, n = 277 celdas). El coeficiente de regresión disminuyó a medida que aumentamos el término de arrastre atmosférico (R2 = 0,39 a 0,21 en función del coeficiente de viento).
Al analizar la acumulación de partículas del modelo en la región del GPGP, observamos importantes variaciones estacionales e interanuales de la posición del GPGP. Las dimensiones del GPGP modelado fueron relativamente consistentes a lo largo de nuestros 12 años de análisis, pero la posición relativa de esta zona de acumulación varió con los años y las estaciones. En primer lugar, decidimos comprobar la variación estacional de nuestro modelo comparando nuestras concentraciones de microplásticos (medidas en julio-septiembre de 2015) con los promedios de las concentraciones modeladas para los períodos de julio-septiembre de 2000 a 2012. Esta comparación arrojó resultados más pobres (R2 = 0,46 a 0,21, dependiendo del escenario de forzamiento) que con la solución promedio de 12 años (R2 = 0,52), ya que la posición del GPGP de julio-septiembre varió sustancialmente entre años.
La relación entre la acumulación de desechos marinos en el Pacífico Norte y eventos climáticos como El Niño Oscilación del Sur (ENSO) y la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO) ha sido discutida previamente18. Por ello, para tener en cuenta la variación interanual, comparamos la posición latitudinal y longitudinal del GPGP con estos dos índices climáticos: ENSO y PDO. Encontramos que los años 2002 y 2004 fueron similares a las condiciones experimentadas durante nuestra expedición de varios buques. Por lo tanto, comparamos nuestras mediciones con los promedios de visitas de partículas para julio-septiembre de 2002 y 2004 combinados. Este segundo intento mostró mejores resultados (R2 = 0,58 a 0,41, dependiendo del escenario de forzamiento), lo que sugiere que eventos climáticos como el ENSO o la PDO influyen en la posición media del GPGP. Por lo tanto, decidimos utilizar la media de julio-septiembre de 2002 y 2004, que da cuenta mejor de las variaciones interanuales de la posición de la GPGP. En los Métodos Complementarios 5 se ofrece más información sobre la selección de años para calibrar el modelo con los datos de los estudios aéreos y de arrastre. El mejor ajuste entre las predicciones del modelo y las observaciones de microplásticos se encontró una vez más para el escenario de forzamiento con la corriente superficial del mar solamente (R2 = 0,58, n = 277). El mejor ajuste de regresión entre las concentraciones de microplásticos medidas y modelizadas tuvo a = -8,3068 y b = 0.6770 en la formulación paramétrica:
A partir de esta formulación, calculamos la concentración de masa de microplásticos modelada en nuestra zona de dominio y extrajimos los niveles de contorno por orden de magnitud, desde 0.01 g km-2 a 10 kg km-2. El GPGP definido en este estudio corresponde al nivel de concentración de masa de microplásticos de 1 kg km-2 que cubre un área de 1,6 millones de km2 y se representa como una línea en negrita en la Fig. 2a. Como validación, clasificamos las mediciones de microplásticos dentro y fuera de la línea de contorno de 1 kg km-2 (Fig. 2b). Para las estaciones dentro del GPGP predicho por el modelo, la mediana de la concentración de microplásticos medida fue de 1,8 kg km-2 (percentiles 25-75 = 3,5-0,9 kg km-2) mientras que para las estaciones fuera, la mediana fue de 0,3 kg km-2 (percentiles 25-75 = 0,2-0,7 kg km-2). Utilizando nuestra distribución calibrada de microplásticos, calculamos la masa y la concentración numérica para las clases de tamaño individuales a partir del escalado de las concentraciones modeladas por la relación entre la distribución media de microplásticos modelada dentro del GPGP y las concentraciones medias medidas por clase de tamaño de las estaciones dentro de la mancha. En la Fig. 2c y d se ofrece una comparación entre las concentraciones másicas/numéricas medidas y modelizadas para todas las clases de tamaño de plástico oceánico.
Calibración del modelo numérico. (a) El límite del GPGP (línea azul) se estima comparando las mediciones de concentración de microplásticos (círculos) con los promedios de visitas de partículas del modelo que tuvieron en cuenta las variaciones estacionales e interanuales. Este mapa se creó con la versión 2.18.1 de QGIS (www.qgis.org). (b) Validación del modelo mostrando la mediana de la concentración de masa medida para los microplásticos de las estaciones situadas fuera y dentro de nuestro límite GPGP previsto de 1 kg km-2. Las barras se extienden desde el percentil 25 hasta el 75, mientras que los bigotes se extienden hasta el mínimo y el máximo que no es un valor atípico. Los valores atípicos se representan con cruces. (c) Concentraciones de masa medidas frente a concentraciones de masa modelizadas para microplásticos, mesoplásticos, macroplásticos y megaplásticos. (d) Igual que (c) pero con concentraciones numéricas.
Nuestros intervalos de confianza se formularon para tener en cuenta las incertidumbres tanto en el muestreo como en la modelización. Para la recogida de redes de arrastre (es decir, micro, meso y macroplásticos), consideramos las incertidumbres relacionadas con las correcciones de mezcla vertical aplicadas a las concentraciones superficiales utilizando el estado del mar informado y las velocidades de ascenso de los plásticos (ver Métodos Suplementarios 1). Para los mosaicos aéreos, tuvimos en cuenta las incertidumbres relacionadas con la estimación de la masa de los objetos avistados basándonos en las correlaciones entre el área de visión superior y el peso seco de los objetos recogidos en las redes de arrastre (ver Métodos Suplementarios 3). Por último, para tener en cuenta las incertidumbres de la modelización, añadimos (respectivamente restamos) el error estándar de la concentración medida a (respectivamente de) la concentración de masa media superior (respectivamente inferior) al escalar la distribución de microplásticos a clases de tamaño individuales.
Caracterización por tipos, fuentes y escenarios de forzamiento
La carga de masa total estimada de plástico oceánico en el GPGP por clases de tamaño se dividió además por tipos. Calculamos la fracción media en masa de los distintos tipos de plástico oceánico por evento de muestreo para las estaciones dentro de la mancha (Tabla Suplementaria 1) y obtuvimos la contribución de los tipos ‘H’, ‘N’, ‘F’ y ‘P’. Además, dado que los residuos observados proceden principalmente de fuentes marinas, investigamos la contribución de la fuente prevista por nuestra distribución modelizada calibrada. Para las celdas individuales del modelo, calculamos el porcentaje de visitas de partículas lagrangianas procedentes de fuentes individuales. Como las partículas iniciales se ponderaron de acuerdo con las entradas globales estimadas, las partículas del modelo procedentes de fuentes marinas representaban originalmente el 28,1% de la cantidad total de material con la pesca (17,9%), la acuicultura (1,3%) y el transporte marítimo (8,9%). Calculamos la diferencia de este valor porcentual inicial para cada celda del modelo y la comunicamos a la concentración de masa total prevista. Al hacerlo, definimos «anomalías» en la contribución de la fuente marina en el Pacífico Norte y las expresamos en unidades de masa por superficie. Finalmente, aunque nuestro modelo calibrado consideraba sólo la corriente superficial del mar, comparamos el predominio de los escenarios de forzamiento evaluando el número respectivo de visitas de partículas para cada celda del modelo. Calculamos los contornos alrededor del GPGP para los escenarios de forzamiento individuales de manera que el material contenido dentro de cada contorno es igual a nuestro escenario de forzamiento inicial (es decir, la corriente superficial del mar solamente).
La dependencia de la trayectoria de las partículas del coeficiente de viento predicho por nuestro modelo está en buen acuerdo con los avistamientos y la modelización de los escombros originados por el tsunami de Tohoku de 2011 en Japón44,45. Los primeros escombros japoneses identificados que llegaron después de 10 a 12 meses a las costas norteamericanas fueron objetos con alto coeficiente de viento, como boyas, barcos y muelles flotantes. Los escombros también llegaron a las islas hawaianas 18 meses después del incidente. El tiempo de llegada estaba estrechamente relacionado con los tipos de objetos, comenzando en el primer año con grandes boyas de ostricultura y otros flotadores, contenedores y bidones. En el segundo año llegaron más boyas, barcos volcados, neveras y palés, seguidos más tarde por vigas y restos de madera. Nuestro modelo predijo que sólo los objetos con un coeficiente de resistencia al viento superior al 3% podrían llegar a Hawái en el segundo año después del tsunami de 2011. Los objetos con un coeficiente de viento que oscilara entre el 1 y el 2% llegarían a Hawái durante el tercer año, mientras que los objetos sin viento se acumularían mayoritariamente en el GPGP, al noreste del archipiélago.
Análisis a largo plazo
La definición de un límite dinámico del GPGP que tiene en cuenta las variabilidades estacionales e interanuales nos permitió estimar qué puntos de datos de arrastre de la superficie del mar procedentes de la bibliografía están dentro o fuera de la región del GPGP. Por lo tanto, utilizamos nuestro modelo calibrado para evaluar la evolución decenal de las concentraciones de masa de microplásticos (kg km-2) dentro y alrededor del GPGP. Los datos de concentración de la literatura (Tabla Suplementaria 2) se obtuvieron de conjuntos de datos publicados o se digitalizaron a partir de figuras cuando no estaban disponibles digitalmente17,46,47. Cuando los datos se presentaron en unidades de masa por volumen de agua48 , se utilizó la profundidad neta de remolque para calcular la concentración por unidad de superficie. Cuando sólo se informó de la concentración numérica22,48, estimamos la concentración de masa utilizando la masa media de plástico oceánico de los remolques de red en los que se informó tanto de la masa como de las concentraciones numéricas (m = 3,53 mg, SE: 0,10 mg, n = 872).
Comparamos el límite del GPGP predicho por el modelo con las ubicaciones de las muestras recogidas entre 1999 y 201221,22,48,49. Las muestras recogidas antes de 199917,46,47,48 se compararon con la posición de la GPGP estimada para los meses y años muestreados en el periodo 1999-2012 que tenían valores similares de ENSO y PDO (Ver Métodos Suplementarios 6). Utilizando nuestro límite dinámico del modelo GPGP como referencia, clasificamos cada remolque neto en 3 categorías (1) muestreados dentro del límite del GPGP, (2) muestreados fuera del límite del GPGP, pero por encima de 20°N y por debajo de 45°N y (3) muestreados en el resto del Pacífico Norte. Sólo utilizamos las redes de las dos primeras categorías para que las estadísticas de concentración fuera del parche no estuvieran sesgadas por las mediciones realizadas en aguas ecuatoriales y polares, donde las concentraciones eran muy bajas. A continuación, agrupamos estas observaciones de concentración de microplásticos procedentes de redes de arrastre de plancton por décadas, tomando los datos registrados entre 1965-1974 (n = 20 dentro y n = 58 fuera17,48), 1975-1984 (n = 0 dentro y n = 19 fuera46) 1985-1994 (n = 4 en el interior y n = 2 en el exterior47), 1995-2004 (n = 2 en el interior y n = 252 en el exterior22,49), 2005-2014 (n = 195 en el interior y n = 861 en el exterior21,22,48) y finalmente 2015 (n = 288 en el interior y n = 213 en el exterior; este estudio). Calculamos la media (± error estándar) de la concentración de masa de microplásticos medida por décadas para dentro y alrededor del límite del GPGP. Finalmente, extrajimos las tendencias decenales ajustando una función exponencial (R2 = 0,94) asumiendo concentraciones nulas a principios del siglo XX. El ajuste exponencial mostró mejores resultados que las funciones lineales, cuadráticas o cúbicas (R2 = 0,71, R2 = 0,86 y R2 = 0,91, respectivamente).