Echantillonnage
Du 27 juillet au 19 septembre 2015, un total de 652 traits de filet de surface ont été effectués entre 25°N-41°N et 129-156°W par 18 navires participants. En octobre 2016, nous avons revisité notre zone d’étude en effectuant deux vols avec un avion Hercules C-130 qui a collecté des images aériennes (n = 7 298 mosaïques à image unique) pour mieux quantifier les objets en plastique >50 cm, plus grands et plus rares (Fig. 1).
Effort de surveillance sur le terrain. Trajectoires des navires (lignes grises et bleu foncé) et des avions (lignes bleu clair) et lieux où les données sur les concentrations de plastique flottant dans l’océan ont été recueillies (cercles). Les cercles gris (n = 350) représentent les zones échantillonnées avec un seul trait de filet Manta par 17 navires participants, entre juillet et septembre 2015. Les cercles bleu foncé (n = 76) représentent les zones échantillonnées avec des remorquages de filets Manta et Mega appariés par le RV Ocean Starr, entre juillet et août 2015. Les cercles bleu clair (n = 31) montrent les emplacements des mosaïques géoréférencées RVB collectées à partir d’un avion C-130 Hercules, en octobre 2016. Cette carte a été créée à l’aide de QGIS version 2.18.1 (www.qgis.org).
Les navires ont effectué des traits de filet d’une durée de 0,35 à 4 heures, tout en naviguant à 0,7-6,8 nœuds. Tous les chaluts ont été conçus pour s’éloigner du navire afin d’éviter les effets de sillage sur l’efficacité de capture des dispositifs. Tous les équipages des navires ont été formés à l’aide de matériel en ligne et d’ateliers individuels qui avaient été organisés avant le départ. Pendant le remorquage du chalut, le marin le plus expérimenté à bord du navire a estimé l’état de la mer (échelle de Beaufort) en mesurant la vitesse du vent et en observant la hauteur des vagues. Ces données ont été enregistrées dans les feuilles de données standard fournies, ainsi que la date, la durée et les coordonnées initiales et finales de chaque remorquage. L’emplacement et la longueur de tous les traits de filet ont été confirmés pendant la phase de post-traitement en inspectant les données de position des traceurs GPS installés sur tous les navires participants. La plupart des stations d’échantillonnage comprenaient un seul trait de filet (n = 350 stations d’échantillonnage) utilisant un chalut Manta (maille carrée de 0,5 mm, bouche de 90 cm × 15 cm), qui est l’un des dispositifs standard pour quantifier les niveaux de pollution plastique. Avec le plus grand navire participant (RV Ocean Starr), nous avons simultanément remorqué deux chaluts Manta, ainsi que deux grands chaluts Neuston (mailles carrées de 1,5 cm, bouche de 6 m × 1,5 m, dont 0,5 m au-dessus de la ligne de flottaison ; appelés par la suite « Mega trawls ») à chaque site d’échantillonnage (n = 76 stations). Après chaque trait de filet Manta, le filet a été rincé de l’extérieur avec de l’eau de mer, et son cul de chalut à usage unique a été retiré, fermé avec des agrafes et placé dans un sac individuel à fermeture éclair. Après chaque trait de chalut Mega, le filet a également été rincé de l’extérieur avec de l’eau de mer et son gros cul de chalut ouvert dans une boîte remplie d’eau de mer. Tous les plastiques flottants ont ensuite été retirés, emballés dans de l’aluminium et placés dans des sacs en plastique étiquetés. L’ensemble du contenu capturé par les chaluts Manta a été stocké, tandis que les organismes capturés par les chaluts Mega (la plupart vivants) ont été relâchés dans l’océan. Tous les échantillons ont été conservés dans un réfrigérateur ou un congélateur en mer, et dans une glacière FedEx (2-8 °C) ou un reefer (-2 °C) lors de leur expédition au laboratoire. Bien que nous ayons été prudents lors de la manipulation des échantillons, certains débris ont pu être cassés pendant le transport, ce qui a entraîné une certaine distorsion dans la distribution des tailles de débris. Des informations détaillées relatives à ces traits de filet (c’est-à-dire les coordonnées, les conditions métocéaniques, les heures et les durées d’échantillonnage) sont fournies dans la Figshare33.
Les relevés aériens ont échantillonné une zone bien plus grande (311,0 km2) que les relevés au chalut décrits ci-dessus (3,9 km2 et 13,6 km2, pour les traits de filet Manta et Mega, respectivement), ce qui permet d’obtenir une quantification plus fiable des débris de plus de 50 cm, qui sont relativement rares. Les deux vols ont débuté et se sont terminés à l’aérodrome de Moffett, près de Mountain View, en Californie. Le premier relevé aérien a été effectué le 2 octobre 2016 en échantillonnant de 18:56 à 21:14 heure UTC, à une latitude constante de 33,5°N, et à des longitudes variant de 141,4°W à 134,9°W. Le deuxième relevé a commencé le 6 octobre 2016, échantillonnant de 22:14 à 0:37 UTC, de 30,1°N, 143,7°W à 32,9°N, 138,1°W. En mode relevé, l’avion a volé à une altitude d’environ 400 m et à une vitesse sol de 140 nœuds. Les transects d’échantillonnage ciblaient les zones où les conditions d’état de la mer étaient les plus basses, d’après les prévisions météorologiques, notamment la pression atmosphérique à la surface de la mer, la couverture nuageuse, la vitesse du vent à 10 m au-dessus du niveau de la mer et la hauteur de la couche limite de surface fournies par le Global Forecasting System de la NOAA, ainsi que les données sur la hauteur significative des vagues et la période de pointe distribuées par les sorties du modèle WaveWatch3 de la NOAA. Bien que nous ayons étudié les débris flottants à l’aide d’observateurs formés et de trois types de capteurs (Lidar, imageur SWIR et caméra RVB), nous n’analysons ici que les informations provenant des mosaïques géoréférencées produites par une caméra RVB (CS-4800i) qui prenait généralement des photos toutes les secondes pendant la durée de l’étude (taille de l’image = ~360 m sur la trajectoire, ~240 m le long de la trajectoire, ~0.1 m de résolution).
Traitement des échantillons de chalut
Les échantillons de chalut ont été lavés séparément dans une tour de tamisage (cinq tamis Glenammer Engineering Ltd, avec des ouvertures carrées de 0,05 cm, 0,15 cm, 0,5 cm, 1,5 cm et 5 cm) qui a divisé le matériau dans les classes de taille suivantes : 0,05-0,15 cm, 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm, 1,5-5 cm, et >5 cm. Les débris de >5 cm ont ensuite été triés manuellement en classes de 5-10 cm, 10-50 cm, et >50 cm en mesurant la longueur des objets (dimension la plus large de l’objet) avec une règle. Les débris flottants ont été séparés de la biomasse en plaçant le matériel dans chaque tamis dans de l’eau salée filtrée (salinité 3,5%, température 19-23 °C). Le personnel de laboratoire a remué le matériel plusieurs fois pour s’assurer que les particules flottantes étaient détachées du matériel de biomasse. Les objets flottants identifiés comme débris flottants ont été extraits manuellement de la surface de l’eau à l’aide de pinces, séparés en types et comptés. Les débris flottants ont été classés par type de matériau (plastique, verre, paraffine, goudron, caoutchouc, bois, pierre ponce, graines ou inconnu), les plastiques étant ensuite divisés en catégories suivantes : (1) type » H » – fragments et objets en plastique dur, en feuille ou en film plastique ; (2) type » N » – lignes, cordes et filets de pêche en plastique ; (3) type » P » – granulés de plastique de pré-production en forme de cylindre, de disque ou de sphère ; et (4) type » F » – fragments ou objets en mousse (par exemple, polystyrène expansé). Une fois comptés et catégorisés, les morceaux ont été lavés avec de l’eau distillée, transférés dans des plats en aluminium, séchés pendant la nuit à 60 °C, et pesés à l’aide d’un OHAUS Explorer EX324M (lisibilité de 0,0001 g) pour les objets <5 cm, et d’un OHAUS Explorer EX12001M (lisibilité de 0,1 g) pour les objets >5 cm.
Pour mieux caractériser le plastique océanique qui s’accumule dans le GPGP, nous avons effectué des analyses supplémentaires avec le matériel collecté. Tout d’abord, 10 morceaux dans chaque catégorie de taille/type de plastique (n = 220 morceaux) ont été sélectionnés pour une analyse de la composition des polymères par spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FT-IR). Les lectures ont été effectuées à l’aide d’un Perkin Elmer Spectrum 100 FT-IR équipé d’un accessoire universel ATR (gamme = 600-4000 cm-1). Le type de polymère respectif a été déterminé en comparant les spectres FT-IR des échantillons à des spectres connus provenant d’une base de données (Perkin-Elmer ATR of Polymers Library). Ensuite, nous avons vérifié la date de production de tous les débris plastiques collectés, ainsi que toute mention écrite donnant des informations sur leur origine (c’est-à-dire la langue et les mentions « made in »). Enfin, nous avons classé les articles en plastique des types ‘H’ et ‘L’ collectés dans 30 stations RV Ocean Starr en types d’objets (par ex. couvercles de bouteilles, sacs, bouteilles, etc.). Comme les objets de type ‘H’ de plus de 50 cm étaient relativement rares, nous avons analysé 10 stations RV Ocean Starr supplémentaires pour cette catégorie de type/taille. Si le type d’objet d’un fragment ne pouvait pas être déterminé, nous avons classé la pièce comme fragment de plastique dur ou fragment de film en fonction de l’épaisseur de sa paroi et de sa flexibilité34. Nous avons utilisé les échantillons du chalut Manta pour caractériser les objets dans les classes de taille 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm, et 1,5-5 cm, et les échantillons du chalut Mega pour caractériser les objets dans les classes de taille 5-10 cm, 10-50 cm, et >50 cm. Les plastiques de notre plus petite classe de taille (0,05-0,15 cm) n’ont pas été pris en compte dans cette analyse du » type d’objet » en raison de la difficulté à manipuler et à identifier les petits fragments.
Les concentrations numériques/massiques d’articles en plastique flottant (comptage/kg de plastique par km2 de surface de la mer) mesurées par chaque trait de filet ont été calculées pour toutes les catégories de taille/type de plastique séparément. Pour ce faire, nous avons divisé le nombre et le poids des objets en plastique de chaque catégorie par la surface remorquée de l’échantillon. Nous avons calculé la surface remorquée en multipliant la largeur de la bouche du filet (90 cm pour le chalut Manta, 6 m pour le chalut Mega) par la longueur du remorquage (déterminée à partir des données de position GPS). La surface moyenne couverte par les chaluts Manta était de 0.008 km2 (SD = 0.004, min-max : 0.001-0.018 km2), tandis que la surface moyenne couverte par les chaluts Mega était de 0.090 km2, (SD = 0.013, min-max : 0.046-0.125 km2). Comme les plastiques flottants peuvent être manqués par les chaluts de surface en raison du mélange causé par le vent, nous avons ensuite estimé la masse intégrée à la profondeur et les concentrations numériques de plastique (Ci) pour toutes les catégories de type/taille à chacun des emplacements d’échantillonnage du chalut en utilisant les équations décrites dans la réf.35. Les Méthodes supplémentaires 1 fournissent des détails sur la façon dont Ci a été calculée en fonction de la vitesse de montée terminale du plastique océanique (Wb), de la profondeur échantillonnée par le chalut et de l’état de la mer. Elle décrit également comment nous avons mesuré Wb pour chacune des catégories de type/taille de cette étude. Après avoir comparé les résultats de la concentration de plastique obtenus par des paires de chaluts Manta et Mega (n = 76 sites), nous avons décidé d’utiliser les échantillons des chaluts Manta et Mega pour quantifier les débris de 0,05-5 cm et de 5-50 cm de taille, respectivement. Les résultats de la comparaison et le raisonnement derrière une telle décision sont fournis dans les Méthodes supplémentaires 2.
Traitement de l’imagerie aérienne
Toutes les images RVB prises pendant nos vols d’enquête (n = 7 298) ont été géoréférencées à l’aide des données précises de position et d’altitude de l’avion recueillies pendant les enquêtes. Elles ont ensuite été inspectées par deux observateurs entraînés et un algorithme de détection. Les observateurs ont inspecté toutes les images en plein écran sur un moniteur Samsung HD (LU28E590DS/XY) et les mosaïques d’une seule image contenant des débris ont été téléchargées dans le logiciel QGIS (version 2.18.3-Las Palmas) pour enregistrer leur position et leurs caractéristiques. Nous pensons avoir eu un très petit nombre de faux positifs et un nombre élevé de faux négatifs. Cela s’explique par le fait que les observateurs ont adopté une approche conservatrice : ils n’ont enregistré les caractéristiques comme débris que lorsqu’ils étaient très sûrs de leur identification. Ainsi, de nombreuses caractéristiques qui pourraient être des débris, mais qui ressemblaient à d’autres caractéristiques naturelles, telles qu’un reflet du soleil ou une vague déferlante, n’ont pas été enregistrées dans notre ensemble de données sur le plastique océanique. Une fois ce travail finalisé, nous avons exécuté un algorithme expérimental capable de détecter les débris potentiels dans toutes nos mosaïques RVB comme étape de contrôle de la qualité. Pour éviter les faux positifs, toutes les caractéristiques détectées par l’algorithme ont également été inspectées visuellement par un observateur et seules les caractéristiques identifiées visuellement comme des débris ont été enregistrées dans notre base de données QGIS. Pour chaque observation, nous avons enregistré la position (latitude, longitude), la longueur (dimension la plus large de l’objet), la largeur et le type d’objet : (1) « filet en faisceau » – un groupe de filets de pêche regroupés en faisceau serré ; ils sont généralement colorés et de forme arrondie ; (2) « filet libre » – un seul filet de pêche ; ils sont généralement assez translucides et de forme rectangulaire ; (3) « conteneur » – objets rectangulaires et brillants, tels que des caisses de pêche et des barils ; (4) « corde » – longs objets cylindriques d’environ 15 cm d’épaisseur ; (5) « bouée/couvercle » – objets arrondis et brillants qui pourraient être soit un grand couvercle, soit une bouée ; (6) « inconnu » – objets qui sont clairement des débris mais dont le type d’objet n’a pas été identifié ; il s’agissait principalement d’objets de forme irrégulière ressemblant à des fragments de plastique ; et (7) « autre » – un seul objet a été identifié avec succès mais n’appartenait à aucune des catégories ci-dessus : une bouée de sauvetage. Nous avons enregistré 1 595 débris (403 et 1 192 dans les vols 1 et 2 respectivement) ; 626 avaient une longueur de 10 à 50 cm et 969 une longueur de >50 cm. La plupart d’entre eux ont été classés comme « inconnus » (78% pour les 10-50 cm, 32% pour les >50 cm), suivis par « bouée ou couvercle » (20%) et « filet groupé » (1%) pour les débris de 10-50 cm, et par « filet groupé » (29%), « conteneur » (18%), « bouée ou couvercle » (9%), « corde » (6%), et « filet perdu » (4%) pour les débris de >50 cm. Pour calculer les concentrations de plastique océanique, nous avons regroupé les images géoréférencées en 31 mosaïques de ~10 km2. Pour les concentrations numériques, nous avons simplement divisé le nombre de débris de 10-50 cm et de >50 cm dans chaque mosaïque par la surface couverte. Pour estimer les concentrations de masse, nous avons dû d’abord estimer la masse de chaque objet repéré, puis nous avons additionné séparément la masse des débris de 10-50 cm et >50 cm dans chaque mosaïque par la zone couverte. Plus d’informations sur la façon dont nous avons estimé la masse de chaque objets repérés sont fournies dans les méthodes supplémentaires 3.
La formulation du modèle numérique
Les voies plastiques océaniques peuvent être représentées par des trajectoires de particules lagrangiennes31. Dans notre cadre, les particules ont été advectées par les moteurs environnementaux suivants : courants de surface de la mer, dérive de Stokes induite par les vagues et les vents. En partant de rejets de particules identiques, nous avons produit une série de scénarios de forçage pour représenter la diversité de forme et de composition des plastiques océaniques. En commençant par utiliser uniquement les courants de surface de la mer, nous avons progressivement ajouté des termes de forçage représentant les actions de la traînée atmosphérique et des vagues de vent sur les débris flottants. L’action du vent a été simulée en considérant le déplacement des particules comme une fraction de la vitesse du vent à 10 m au-dessus du niveau de la mer. C’est ce qu’on appelle le « coefficient de vent ». Nous avons évalué différents scénarios de coefficient de vent, dont 0%, 0,1%, 0,5%, 1%, 2% et 3%. Nous avons obtenu les courants de surface de la mer à l’échelle mondiale (1993 à 2012) à partir de la réanalyse mondiale 1/12° HYCOM + NCODA (expériences 19.0 et 19.136,37,38), et les données sur la vitesse et la direction du vent (10 m au-dessus du niveau de la mer) (1993 à 2012) à partir de la réanalyse mondiale NCEP/NCAR39. L’amplitude de la dérive de Stokes induite par les vagues a été calculée à l’aide des coefficients d’encombrement du spectre des vagues (hauteur significative de la vague, période de pointe de la vague et direction) provenant des sorties du modèle Wavewatch340.
Pour chaque scénario de forçage, les particules ont été libérées de manière identique et continue dans le temps de 1993 à 2012 en suivant les distributions spatiales et les amplitudes des sources significatives de plastique océanique sur terre (points chauds de la population côtière23 et principaux fleuves24) ainsi qu’en mer (industries de la pêche26,41, de l’aquaculture42 et de la navigation43). Les scénarios de sources ont été combinés en utilisant la contribution relative des sources ainsi que la distribution géographique présentée dans les méthodes supplémentaires 4. Nous avons advecté les particules mondiales dans le temps en utilisant les scénarios de forçage décrits ci-dessus et avons réussi à reproduire la formation de plaques d’ordures océaniques, la forme et le gradient des concentrations de particules dans ces zones différant selon les scénarios de forçage. Nous avons calculé les visites quotidiennes de particules sur des grilles de résolution 0,2° correspondant à notre domaine d’observation et s’étendant de 160°W à 120°W en longitude et de 20°N à 45°N en latitude. Le nombre de visites quotidiennes de particules a été uniformisé sur le nombre total de particules présentes dans le modèle global à un moment donné. La concentration non dimensionnelle δ i de la cellule i, prédite par le modèle, a été calculée comme suit :
où αs est le poids non dimensionnel relatif à la contribution de la source s et δi,s est le pourcentage de particules globales provenant de la source s dans la cellule i. δi,s est calculé avec le nombre de particules ni,s de la source s dans la cellule i sur le nombre total de particules globales Σ i n s de la source s :
Calibrage du modèle numérique
Nous avons collecté des mesures en mer en 2015 et 2016, mais notre modèle numérique utilise une réanalyse de la circulation océanique couvrant la période de 1993 à 2012. Les données de circulation océanique modélisées après 2012 sont disponibles dans HYCOM, mais pas en tant que produit de réanalyse. Nous avons donc décidé de ne pas les utiliser dans cette étude. Comme les particules initiales du modèle libérées en 1993 commencent à s’accumuler de manière significative dans la zone après environ 7 ans, nous avons calculé la moyenne des visites quotidiennes de particules uniformisées sur 12 ans, de 2000 à 2012. Nous avons regroupé les classes de taille des débris observés en quatre catégories : microplastiques (0,05-0,5 cm), mésoplastiques (0,5-5 cm), macroplastiques (5-50 cm) et mégaplastiques (>50 cm). Nous avons comparé les prédictions du modèle avec les concentrations de microplastiques intégrées dans la profondeur, car cet ensemble de données collectées par les chaluts Manta avait la plus grande couverture spatiale. Les concentrations de masse dérivées des mesures des chaluts ont été regroupées dans des cellules de 0,2 degré de résolution et comparées à la concentration non dimensionnelle δ prédite par le modèle pour les cinq scénarios de forçage différents. Le meilleur ajustement du modèle a été trouvé pour le scénario de forçage avec le courant de surface de la mer seulement (R2 = 0,52, n = 277 cellules). Le coefficient de régression a diminué lorsque nous avons augmenté le terme de traînée atmosphérique (R2 = 0,39 à 0,21 selon le coefficient de vent).
En analysant l’accumulation des particules du modèle dans la région du GPGP, nous avons remarqué des variations saisonnières et interannuelles importantes de la position du GPGP. Les dimensions du GPGP modélisé étaient relativement cohérentes tout au long de nos 12 années d’analyse, mais la position relative de cette zone d’accumulation variait selon les années et les saisons. Nous avons d’abord décidé de tester notre modèle pour les variations saisonnières en comparant nos concentrations de microplastiques (mesurées en juillet – septembre 2015) aux moyennes des concentrations modélisées pour les périodes juillet-septembre de 2000 à 2012. Cette comparaison a donné de moins bons résultats (R2 = 0,46 à 0,21, selon le scénario de forçage) qu’avec la solution moyenne sur 12 ans (R2 = 0,52), car la position du GPGP de juillet-septembre variait considérablement d’une année à l’autre.
La relation entre l’accumulation de débris marins dans le Pacifique Nord et les événements climatiques tels que l’oscillation australe El Niño (ENSO) et l’oscillation décennale du Pacifique (PDO) a déjà été discutée18. Ainsi, pour tenir compte des variations interannuelles, nous avons comparé la position latitudinale et longitudinale du GPGP à ces deux indices climatiques : ENSO et PDO. Nous avons constaté que les années 2002 et 2004 étaient similaires aux conditions rencontrées lors de notre expédition multi-navires. Nous avons donc comparé nos mesures aux moyennes des visites de particules pour les mois de juillet et septembre de 2002 et 2004 combinés. Cette deuxième tentative a donné de meilleurs résultats (R2 = 0,58 à 0,41, selon le scénario de forçage), ce qui suggère que les événements climatiques tels que ENSO ou PDO influencent la position moyenne du GPGP. Nous avons donc décidé d’utiliser la moyenne juillet-septembre pour 2002 et 2004, qui rend mieux compte des variations interannuelles de la position du GPGP. De plus amples informations sur la sélection des années pour l’étalonnage du modèle par rapport aux données du chalut et des relevés aériens sont fournies dans les Méthodes supplémentaires 5. Le meilleur ajustement entre les prédictions du modèle et les observations de microplastiques a été trouvé une fois de plus pour le scénario de forçage avec le courant de surface de la mer uniquement (R2 = 0,58, n = 277). Le meilleur ajustement de régression entre les concentrations de microplastiques mesurées et modélisées avait a = -8.3068 et b = 0.6770 dans la formulation paramétrique :
À partir de cette formulation, nous avons calculé la concentration massique modélisée en microplastiques dans notre zone de domaine et extrait les niveaux de contour par ordre de grandeur, de 0.01 g km-2 à 10 kg km-2. Le GPGP tel que défini dans cette étude correspond au niveau de concentration de masse de microplastiques de 1 kg km-2 couvrant une zone de 1,6 million de km2 et représenté par une ligne en gras sur la figure 2a. À titre de validation, nous avons classé les mesures de microplastiques à l’intérieur et à l’extérieur de la ligne de contour de 1 kg km-2 (Fig. 2b). Pour les stations situées à l’intérieur du GPGP prédit par le modèle, la concentration médiane de microplastiques mesurée était de 1,8 kg km-2 (25e-75e percentiles = 3,5-0,9 kg km-2), tandis que pour les stations situées à l’extérieur, la médiane était de 0,3 kg km-2 (25e-75e percentiles = 0,2-0,7 kg km-2). En utilisant notre distribution de microplastiques calibrée, nous avons calculé la masse et la concentration numérique pour les classes de taille individuelles en mettant à l’échelle les concentrations modélisées par le rapport entre la distribution moyenne de microplastiques modélisée à l’intérieur du GPGP et les concentrations moyennes mesurées par classe de taille des stations à l’intérieur du patch. Une comparaison entre les concentrations massiques/numériques mesurées et modélisées pour toutes les classes de taille de plastique océanique est donnée dans les figures 2c et d.
Calibrage du modèle numérique. (a) La limite du GPGP (ligne bleue) est estimée en comparant les mesures de concentration de microplastiques (cercles) aux moyennes de visites de particules du modèle qui ont pris en compte les variations saisonnières et interannuelles. Cette carte a été créée à l’aide de QGIS version 2.18.1 (www.qgis.org). (b) Validation du modèle montrant la concentration massique médiane mesurée pour les microplastiques dans les stations situées à l’extérieur et à l’intérieur de notre limite prédite de 1 kg km-2 de GPGP. Les barres s’étendent du 25e au 75e percentile tandis que les moustaches s’étendent au minimum et au maximum des valeurs non aberrantes. Les valeurs aberrantes sont représentées par des croix. (c) Concentrations massiques mesurées par rapport aux concentrations massiques modélisées pour les microplastiques, les mésoplastiques, les macroplastiques et les mégaplastiques. (d) Identique à (c) mais avec des concentrations numériques.
Nos intervalles de confiance ont été formulés pour tenir compte des incertitudes à la fois dans l’échantillonnage et la modélisation. Pour la collecte au chalut (c’est-à-dire les micro-, méso- et macroplastiques), nous avons considéré les incertitudes liées aux corrections de mélange vertical appliquées aux concentrations de surface en utilisant l’état de la mer rapporté et les vitesses de remontée du plastique (voir Méthodes supplémentaires 1). Pour les mosaïques aériennes, nous avons pris en compte les incertitudes liées à l’estimation de la masse des objets observés sur la base des corrélations entre la surface de la vue du dessus et le poids sec des objets collectés dans les chaluts (voir Méthodes supplémentaires 3). Enfin, pour tenir compte des incertitudes de modélisation, nous avons ajouté (respectivement soustrait) l’erreur standard de la concentration mesurée à (resp. de) la concentration massique moyenne supérieure (resp. inférieure) lors de la mise à l’échelle de la distribution des microplastiques aux classes de taille individuelles.
Caractérisation par types, sources et scénarios de forçage
La charge massique totale estimée de plastique océanique dans le GPGP par classes de taille a ensuite été divisée par types. Nous avons calculé la fraction moyenne en masse des différents types de plastique océanique par événement d’échantillonnage pour les stations à l’intérieur du patch (Tableau supplémentaire 1) et avons dérivé la contribution des types ‘H’, ‘N’, ‘F’ et ‘P’. De plus, comme nous avons observé que la plupart des débris provenaient de sources marines, nous avons étudié la contribution de la source prédite par notre distribution modélisée calibrée. Pour les cellules individuelles du modèle, nous avons calculé le pourcentage de visites de particules lagrangiennes provenant de sources individuelles. Les particules initiales ayant été pondérées en fonction des apports globaux estimés, les particules modélisées provenant de sources marines représentaient à l’origine 28,1 % de la quantité totale de matière avec la pêche (17,9 %), l’aquaculture (1,3 %) et le transport maritime (8,9 %). Nous avons calculé la différence par rapport à cette valeur initiale du pourcentage pour chaque cellule du modèle et l’avons rapportée à la concentration massique totale prédite. Ce faisant, nous avons défini des » anomalies » dans la contribution des sources marines dans le Pacifique Nord et nous les avons exprimées en unités de masse par surface. Enfin, même si notre modèle calibré ne tenait compte que du courant de surface de la mer, nous avons comparé la prédominance des scénarios de forçage en évaluant le nombre respectif de visites de particules pour chaque cellule du modèle. Nous avons calculé les contours autour du GPGP pour les scénarios de forçage individuels de manière à ce que le matériau contenu à l’intérieur de chaque contour soit égal à notre scénario de forçage initial (c’est-à-dire le courant de surface de la mer uniquement).
La dépendance de la trajectoire des particules par rapport au coefficient de vent prédit par notre modèle est en bon accord avec les observations et la modélisation des débris provenant du tsunami de Tohoku de 2011 au Japon44,45. Les premiers débris japonais identifiés qui sont arrivés après 10 à 12 mois sur les côtes nord-américaines étaient des objets à fort coefficient de vent tels que des bouées, des bateaux et des docks flottants. Des débris sont également arrivés sur les îles hawaïennes 18 mois après l’incident. Le moment de l’arrivée était étroitement lié aux types d’objets, en commençant la première année par les grandes bouées de parcs à huîtres et autres flotteurs, conteneurs et bidons. Au cours de la deuxième année, d’autres bouées, bateaux basculés, réfrigérateurs et palettes sont arrivés, suivis plus tard par des poutres et des débris de bois. Notre modèle prévoyait que seuls les objets ayant un coefficient de vent supérieur à 3 % pouvaient arriver sur Hawaï au cours de la deuxième année suivant le tsunami de 2011. Les objets avec un coefficient de vent allant de 1 à 2% atteindraient Hawaii au cours de la troisième année, tandis que les objets sans vent s’accumuleraient principalement dans le GPGP, au nord-est de l’archipel.
Analyse à long terme
La définition d’une limite dynamique du GPGP qui tient compte des variabilités saisonnières et interannuelles nous a permis d’estimer quels points de données de chalutage de surface de la mer issus de la littérature se trouvent à l’intérieur ou à l’extérieur de la région du GPGP. Nous avons donc utilisé notre modèle calibré pour évaluer l’évolution décennale des concentrations massiques de microplastiques (kg km-2) à l’intérieur et autour du GPGP. Les données de concentration issues de la littérature (tableau supplémentaire 2) ont été obtenues à partir d’ensembles de données publiés ou numérisées à partir de figures lorsqu’elles n’étaient pas disponibles sous forme numérique17,46,47. Lorsque les données étaient rapportées en unité de masse par volume d’eau48, nous avons utilisé la profondeur nette du remorquage pour calculer la concentration par unité de surface. Lorsque seule la concentration numérique était rapportée22,48, nous avons estimé la concentration massique en utilisant la masse moyenne de plastique océanique des traits de filet où les concentrations massiques et numériques étaient rapportées (m = 3,53 mg, SE : 0,10 mg, n = 872).
Nous avons comparé la limite du GPGP prédite par le modèle avec les emplacements des échantillons collectés entre 1999 et 201221,22,48,49. Les échantillons collectés avant 199917,46,47,48 ont été comparés à la position du GPGP estimée pour les mois et les années échantillonnés au cours de la période 1999-2012 qui présentaient des valeurs ENSO et PDO similaires (voir Méthodes supplémentaires 6). En utilisant la limite de notre modèle GPGP dynamique comme référence, nous avons classé chaque trait de filet en 3 catégories : (1) échantillonné à l’intérieur de la limite du GPGP, (2) échantillonné en dehors de la limite du GPGP, mais au-dessus de 20°N et au-dessous de 45°N et (3) échantillonné dans le reste du Pacifique Nord. Nous n’avons utilisé que les traits de filet des deux premières catégories ci-dessus afin que les statistiques de concentration à l’extérieur du patch ne soient pas biaisées par les mesures prises dans les eaux équatoriales et polaires, où les concentrations sont très faibles. Nous avons ensuite regroupé ces observations de concentration de microplastiques provenant de chaluts à filet planctoniques par décennies, en prenant les données enregistrées entre 1965-1974 (n = 20 à l’intérieur et n = 58 à l’extérieur17,48), 1975-1984 (n = 0 à l’intérieur et n = 19 à l’extérieur46), 1985-1994 (n = 4 à l’intérieur et n = 2 à l’extérieur47), 1995-2004 (n = 2 à l’intérieur et n = 252 à l’extérieur22,49), 2005-2014 (n = 195 à l’intérieur et n = 861 à l’extérieur21,22,48) et enfin 2015 (n = 288 à l’intérieur et n = 213 à l’extérieur ; cette étude). Nous avons calculé la moyenne (± l’erreur standard) de la concentration massique de microplastiques mesurée par décennies à l’intérieur et autour de la limite du GPGP. Enfin, nous avons extrait les tendances décennales en ajustant une fonction exponentielle (R2 = 0,94) en supposant des concentrations nulles au début du 20e siècle. L’ajustement exponentiel a donné de meilleurs résultats que les fonctions linéaire, quadratique ou cubique (R2 = 0,71, R2 = 0,86 et R2 = 0,91, respectivement).