Sampling
Dal 27 luglio al 19 settembre 2015, un totale di 652 tows di rete di superficie sono stati effettuati tra 25°N-41°N e 129-156°W da 18 navi partecipanti. Nell’ottobre 2016, abbiamo rivisitato la nostra area di studio conducendo due voli con un aereo Hercules C-130 che ha raccolto immagini aeree (n = 7.298 mosaici a fotogramma singolo) per quantificare meglio gli oggetti di plastica più grandi e più rari >50 cm (Fig. 1).
Sforzo di monitoraggio sul campo. Tracce di navi (linee grigie e blu scuro) e aerei (linee blu chiaro) e luoghi in cui sono stati raccolti i dati sulle concentrazioni di plastica oceanica galleggiante (cerchi). I cerchi grigi (n = 350) rappresentano le aree campionate con una singola traina Manta net da 17 navi partecipanti, tra luglio e settembre 2015. I cerchi blu scuro (n = 76) rappresentano le aree campionate con le reti Manta e Mega accoppiate da RV Ocean Starr, tra luglio e agosto 2015. I cerchi blu chiaro (n = 31) mostrano le posizioni dei mosaici geo-referenziati RGB raccolti da un aereo C-130 Hercules, nell’ottobre 2016. Questa mappa è stata creata utilizzando QGIS versione 2.18.1 (www.qgis.org).
Le imbarcazioni hanno effettuato reti a strascico della durata di 0,35-4 ore, navigando a 0,7-6,8 nodi. Tutte le reti a strascico sono state progettate per allontanarsi dalla nave per evitare effetti di scia sull’efficienza di cattura dei dispositivi. Tutti gli equipaggi delle navi sono stati addestrati con materiale online e workshop individuali condotti prima della partenza. Durante il traino della rete a strascico, il marinaio più esperto a bordo della nave stimava lo stato del mare (scala Beaufort) misurando la velocità del vento e osservando l’altezza delle onde. Questi dati sono stati registrati nelle schede tecniche standard fornite, insieme alla data, alla durata e alle coordinate iniziali e finali di ogni traino. La posizione e la lunghezza di tutte le reti sono state confermate durante la fase di post-elaborazione, controllando i dati di posizione dei localizzatori GPS installati su tutte le navi partecipanti. La maggior parte delle stazioni di campionamento comprendeva una singola rete (n = 350 stazioni di campionamento) utilizzando una rete a strascico Manta (maglia quadrata di 0,5 mm, bocca di 90 cm × 15 cm), che è uno dei dispositivi standard per quantificare i livelli di inquinamento da plastica. Con la più grande imbarcazione partecipante (RV Ocean Starr), abbiamo rimorchiato simultaneamente due reti da traino Manta, accanto a due grandi reti da traino Neuston (1,5 cm di maglia quadrata, 6 m × 1,5 m di bocca, di cui 0,5 m sopra la linea di galleggiamento; in seguito chiamate ‘Mega trawls’) in ogni località di campionamento (n = 76 stazioni). Dopo ogni traino della rete Manta, la rete è stata sciacquata dall’esterno con acqua di mare e il suo sacco monouso è stato rimosso, chiuso con punti metallici e messo in un sacchetto individuale con chiusura lampo. Dopo ogni traino della rete Mega, la rete è stata anche sciacquata dall’esterno con acqua di mare e il suo grande sacco aperto in una scatola piena di acqua di mare. Tutta la plastica galleggiante è stata poi rimossa, avvolta in alluminio e messa in sacchetti di plastica etichettati. L’intero contenuto catturato dalle reti a strascico Manta è stato conservato, mentre gli organismi catturati dalle reti Mega (per lo più vivi) sono stati rilasciati nell’oceano. Tutti i campioni sono stati conservati in un frigorifero o in un congelatore mentre erano in mare, e in una scatola fredda FedEx (2-8 °C) o in un reefer (-2 °C) mentre venivano spediti al laboratorio. Anche se siamo stati attenti nel maneggiare i campioni, alcuni detriti potrebbero essersi rotti durante il trasporto, portando ad alcune distorsioni nella nostra distribuzione delle dimensioni dei detriti. Informazioni dettagliate relative a queste reti (cioè coordinate, condizioni metoceaniche, tempi e durata del campionamento) sono fornite in Figshare33.
Le indagini aeree hanno campionato un’area molto più grande (311,0 km2) rispetto alle indagini a strascico descritte sopra (3,9 km2 e 13,6 km2, rispettivamente per le reti Manta e Mega), dando così una quantificazione più affidabile dei detriti più grandi di 50 cm, che sono relativamente rare. Entrambi i voli sono iniziati e finiti al Moffett Airfield vicino a Mountain View, in California. Il primo rilevamento aereo è stato condotto il 2 ottobre 2016 campionando dalle 18:56 alle 21:14 ora UTC, ad una latitudine costante di 33,5°N, e longitudini variabili da 141,4°W a 134,9°W. La seconda indagine è iniziata il 6 ottobre 2016 campionando dalle 22:14 alle 0:37 UTC, da 30.1°N, 143.7°W a 32.9°N, 138.1°W. Mentre era in modalità di indagine, l’aereo ha volato ad un’altitudine di circa 400 m e ad una velocità al suolo di 140 nodi. I transetti di campionamento hanno preso di mira le aree in cui le condizioni dello stato del mare erano le più basse, sulla base delle previsioni meteorologiche, tra cui la pressione atmosferica sulla superficie del mare, la copertura nuvolosa, la velocità del vento a 10 m sopra il livello del mare e l’altezza dello strato superficiale limite fornite dal Global Forecasting System del NOAA, nonché l’altezza significativa delle onde e i dati sul periodo di picco distribuiti dai risultati del modello WaveWatch3 del NOAA. Anche se abbiamo rilevato i detriti galleggianti utilizzando osservatori addestrati e tre tipi di sensori (Lidar, imager SWIR e fotocamera RGB), qui analizziamo solo le informazioni provenienti dai mosaici geo-referenziati prodotti da una fotocamera RGB (CS-4800i) che generalmente ha scattato fotografie ogni secondo durante il tempo di rilevamento (dimensioni del fotogramma = ~360 m attraverso la pista, ~240 m lungo la pista, ~0.1 m di risoluzione).
Trawl samples processing
I campioni sono stati lavati separatamente in una torre di setacciatura (cinque setacci Glenammer Engineering Ltd, con aperture quadrate di 0,05 cm, 0,15 cm, 0,5 cm, 1,5 cm e 5 cm) che ha diviso il materiale nelle seguenti classi di dimensioni: 0,05-0,15 cm, 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm, 1,5-5 cm e >5 cm. I detriti >5 cm sono stati poi ordinati manualmente in classi di 5-10 cm, 10-50 cm e >50 cm misurando la lunghezza dell’oggetto (la dimensione più larga dell’oggetto) con un righello. I detriti galleggianti sono stati separati dalla biomassa mettendo il materiale in ogni setaccio in acqua salata filtrata (salinità 3,5%, temperatura 19-23 °C). Il personale di laboratorio ha agitato il materiale molte volte per assicurare che le particelle galleggianti si staccassero dal materiale della biomassa. Gli oggetti galleggianti identificati come detriti galleggianti sono stati estratti manualmente dalla superficie dell’acqua usando delle pinze, separati in tipi e contati. I detriti galleggianti sono stati classificati per tipo di materiale (plastica, vetro, paraffina, catrame, gomma, legno, pomice, semi o sconosciuto), con la plastica ulteriormente suddivisa nelle seguenti categorie: (1) tipo “H” – frammenti e oggetti di plastica dura, fogli o pellicole di plastica; (2) tipo “N” – linee di plastica, corde e reti da pesca; (3) tipo “P” – pellet di plastica di pre-produzione a forma di cilindro, disco o sfera; e (4) tipo “F” – frammenti o oggetti di materiale espanso (ad esempio polistirene espanso). Una volta contati e classificati, i pezzi sono stati lavati con acqua distillata, trasferiti in piatti di alluminio, asciugati per una notte a 60 °C e pesati utilizzando un OHAUS Explorer EX324M (0,0001 g di leggibilità) per oggetti <5 cm, e un OHAUS Explorer EX12001M (0,1 g di leggibilità) per oggetti >5 cm.
Per caratterizzare al meglio la plastica oceanica che si accumula nel GPGP, abbiamo eseguito ulteriori analisi sul materiale raccolto. In primo luogo, 10 pezzi all’interno di ogni categoria di dimensioni/tipo di plastica (n = 220 pezzi) sono stati selezionati per l’analisi della composizione dei polimeri mediante spettroscopia infrarossa a trasformata di Fourier (FT-IR). Le letture sono state effettuate utilizzando un Perkin Elmer Spectrum 100 FT-IR dotato di un accessorio ATR universale (range = 600-4000 cm-1). Il rispettivo tipo di polimero è stato determinato confrontando gli spettri FT-IR del campione con gli spettri noti di un database (Perkin-Elmer ATR of Polymers Library). In secondo luogo, abbiamo esaminato tutti i detriti di plastica raccolti per le date di produzione, così come tutte le dichiarazioni scritte che danno informazioni sulla sua origine (cioè la lingua e le dichiarazioni “made in”). Infine, abbiamo classificato gli oggetti di plastica di tipo ‘H’ e ‘L’ raccolti in 30 stazioni RV Ocean Starr in tipi di oggetti (ad esempio coperchi di bottiglie, sacchetti, bottiglie, ecc). Poiché gli oggetti ‘H’ più grandi di 50 cm erano relativamente rari, abbiamo analizzato 10 stazioni RV Ocean Starr extra per questa categoria di tipo/dimensione. Se il tipo di oggetto di un frammento non poteva essere determinato, abbiamo classificato il pezzo come frammento di plastica dura o frammento di pellicola a seconda dello spessore della parete e della flessibilità34. Abbiamo usato campioni di Manta per caratterizzare gli oggetti nelle classi di dimensioni 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm e 1,5-5 cm, e campioni di Mega per caratterizzare gli oggetti nelle classi di dimensioni 5-10 cm, 10-50 cm e >50 cm. La plastica all’interno della nostra classe di dimensioni più piccole (0,05-0,15 cm) non è stata considerata in questa analisi del “tipo di oggetto” a causa della difficoltà di maneggiare e identificare i piccoli frammenti.
Le concentrazioni numeriche/masse di oggetti di plastica galleggianti (conte/kg di plastica per km2 di superficie marina) misurate da ogni traino della rete sono state calcolate separatamente per tutte le categorie di dimensioni/tipo di plastica. Per fare ciò, abbiamo diviso il conteggio e il peso degli oggetti di plastica all’interno di ogni categoria per l’area rimorchiata del campione. Abbiamo calcolato l’area rimorchiata moltiplicando la larghezza della bocca della rete (90 cm per la rete da traino Manta, 6 m per la rete da traino Mega) per la lunghezza della rete (determinata dai dati di posizione GPS). L’area media coperta dalle reti Manta è stata di 0,008 km2 (SD = 0,004, min-max: 0,001-0,018 km2), mentre l’area media coperta dalle reti Mega è stata di 0,090 km2, (SD = 0,013, min-max: 0,046-0,125 km2). Poiché la plastica galleggiante può essere persa dalle reti a strascico di superficie a causa della miscelazione causata dal vento, abbiamo quindi stimato la massa “integrata in profondità” e le concentrazioni numeriche di plastica (Ci) per tutte le categorie di tipo/dimensione in ciascuna delle località di campionamento con reti a strascico utilizzando le equazioni descritte in rif. 35. I metodi supplementari 1 forniscono dettagli su come Ci è stato calcolato in funzione della velocità di risalita del terminale di plastica oceanica (Wb), della profondità campionata dalla rete a strascico e dello stato del mare. Descrive anche come abbiamo misurato Wb per ciascuna delle categorie di tipo/dimensione di questo studio. Dopo aver confrontato i risultati della concentrazione di plastica ottenuti da reti Manta e Mega accoppiate (n = 76 località), abbiamo deciso di utilizzare i campioni di rete a strascico Manta e Mega per quantificare i detriti di dimensioni 0,05-5 cm e 5-50 cm, rispettivamente. I risultati del confronto e il ragionamento alla base di tale decisione sono forniti in Metodi supplementari 2.
Elaborazione delle immagini aeree
Tutte le immagini RGB scattate durante i nostri voli di indagine (n = 7.298) sono state georeferenziate utilizzando la posizione accurata dell’aereo e i dati di altitudine raccolti durante le indagini. Sono state poi ispezionate da due osservatori addestrati e da un algoritmo di rilevamento. Gli osservatori hanno ispezionato tutte le immagini a schermo intero su un monitor Samsung HD (LU28E590DS/XY) e i mosaici di singoli fotogrammi contenenti detriti sono stati caricati nel software QGIS (versione 2.18.3-Las Palmas) per registrarne la posizione e le caratteristiche. Confidiamo di aver avuto un numero molto piccolo di falsi positivi e un alto numero di falsi negativi. Questo perché gli osservatori hanno adottato un approccio conservativo: hanno registrato le caratteristiche come detriti solo quando erano molto sicuri della loro identificazione. Come tale, molte caratteristiche che potrebbero essere detriti, ma che assomigliano ad altre caratteristiche naturali, come il bagliore del sole e le onde che si infrangono, non sono state registrate nel nostro set di dati sulla plastica oceanica. Una volta completato questo lavoro, abbiamo eseguito un algoritmo sperimentale in grado di rilevare potenziali detriti in tutti i nostri mosaici RGB come passo di controllo della qualità. Per evitare falsi positivi, tutte le caratteristiche rilevate dall’algoritmo sono state anche ispezionate visivamente da un osservatore e solo quelle identificate visivamente come detriti sono state registrate nel nostro database QGIS. Per ogni avvistamento, abbiamo registrato la posizione (latitudine, longitudine), la lunghezza (la dimensione più ampia dell’oggetto), la larghezza e il tipo di oggetto: (1) “bundled net” – un gruppo di reti da pesca impacchettate strettamente insieme; sono comunemente colorate e di forma arrotondata; (2) “loose net” – una singola rete da pesca; erano generalmente abbastanza traslucide e di forma rettangolare; (3) “container” – oggetti rettangolari e luminosi, come casse da pesca e fusti; (4) “rope” – lunghi oggetti cilindrici spessi circa 15 cm; (5) ‘boa/coperchio’, oggetti luminosi arrotondati che potrebbero essere sia un grande coperchio che una boa; (6) ‘sconosciuto’ – oggetti che sono chiaramente detriti ma il cui tipo di oggetto non è stato identificato, erano per lo più oggetti di forma irregolare simili a frammenti di plastica; e (7) Altro – solo un oggetto è stato identificato con successo ma non apparteneva a nessuna categoria sopra: un anello vitale. Abbiamo registrato 1.595 oggetti di detriti (403 e 1.192 nei voli 1 e 2 rispettivamente); 626 erano 10-50 cm e 969 erano >50 cm di lunghezza. La maggior parte di essi sono stati classificati come “sconosciuti” (78% per 10-50 cm, 32% per >50 cm), seguiti da “boa o coperchio” (20%) e “rete in fasci” (1%) per i detriti 10-50 cm, e da “rete in fasci” (29%), “contenitore” (18%), “boa o coperchio” (9%), “corda” (6%) e “rete a perdere” (4%) per i detriti >50 cm. Per calcolare le concentrazioni di plastica oceanica, abbiamo raggruppato le immagini georeferenziate in 31 mosaici di ~10 km2. Per le concentrazioni numeriche, abbiamo semplicemente diviso il numero di pezzi di detriti 10-50 cm e >50 cm all’interno di ogni mosaico per l’area coperta. Per stimare le concentrazioni di massa, abbiamo dovuto prima stimare la massa di ogni oggetto individuato, poi abbiamo sommato separatamente la massa dei detriti 10-50 cm e >50 cm all’interno di ogni mosaico per l’area coperta. Maggiori informazioni su come abbiamo stimato la massa di ogni oggetto individuato sono fornite in Metodi supplementari 3.
Formulazione del modello numerico
I percorsi plastici dell’oceano possono essere rappresentati da traiettorie lagrangiane di particelle31. Nel nostro quadro, le particelle sono state trasportate dai seguenti fattori ambientali: correnti di superficie del mare, deriva di Stokes indotta dalle onde e venti. Partendo da rilasci di particelle identiche, abbiamo prodotto una serie di scenari di forzatura per rappresentare la diversità di forma e composizione della plastica oceanica. Partendo dall’utilizzo della sola corrente superficiale del mare, abbiamo gradualmente aggiunto termini di forzatura che rappresentano le azioni della resistenza atmosferica e delle onde del vento sui detriti galleggianti. L’azione del vento è stata simulata considerando lo spostamento delle particelle come una frazione della velocità del vento a 10 m sul livello del mare. Questo è indicato come il “coefficiente di windage”. Abbiamo valutato diversi scenari di coefficiente di windage tra cui 0%, 0,1%, 0,5%, 1%, 2% e 3%. Abbiamo ottenuto le correnti globali della superficie del mare (dal 1993 al 2012) dalla rianalisi globale 1/12° HYCOM + NCODA (esperimento 19.0 e 19.136,37,38), e i dati di velocità e direzione del vento (10 m sopra il livello del mare) (dal 1993 al 2012) dalla rianalisi globale NCEP/NCAR39. L’ampiezza della deriva di Stokes indotta dalle onde è stata calcolata utilizzando i coefficienti dello spettro d’onda (altezza significativa dell’onda, periodo di picco dell’onda e direzione) dai risultati del modello Wavewatch340.
Per ogni scenario di forzatura, le particelle sono state rilasciate in modo identico e continuo nel tempo dal 1993 al 2012 seguendo le distribuzioni spaziali e le ampiezze delle fonti significative di plastica oceanica sulla terraferma (hotspot di popolazione costiera23 e fiumi principali24) e in mare (pesca26,41, acquacoltura42 e industrie navali43). Gli scenari di origine sono stati combinati usando il contributo relativo della fonte e la distribuzione geografica presentata nei metodi supplementari 4. Abbiamo fatto avanzare le particelle globali nel tempo utilizzando gli scenari di forzatura descritti sopra e abbiamo riprodotto con successo la formazione di macchie di spazzatura oceanica, con la forma e il gradiente delle concentrazioni di particelle in queste aree che differiscono tra gli scenari di forzatura. Abbiamo calcolato le visite giornaliere di particelle su griglie di risoluzione 0,2° corrispondenti al nostro dominio di osservazione e che si estendono da 160°W a 120°W in longitudine e da 20°N a 45°N in latitudine. Il numero di visite giornaliere di particelle è stato uniformato sul numero totale di particelle presenti nel modello globale in un dato momento. La concentrazione non dimensionale δ i della cella i, prevista dal modello, è stata calcolata come segue:
dove αs è il peso non dimensionale relativo al contributo della sorgente s e δi,s è la percentuale di particelle globali dalla sorgente s nella cella i. δi,s è calcolato con il numero di particelle ni,s dalla sorgente s nella cella i sul numero totale di particelle globali Σ i n s dalla sorgente s:
Calibrazione del modello numerico
Abbiamo raccolto misure in mare nel 2015 e 2016, ma il nostro modello numerico utilizza la rianalisi della circolazione oceanica che copre il periodo dal 1993 al 2012. I dati sulla circolazione oceanica modellata dopo il 2012 sono disponibili da HYCOM, ma non come prodotto di rianalisi. Come tale, abbiamo deciso di non usarli in questo studio. Poiché le particelle iniziali del modello rilasciate nel 1993 iniziano significativamente ad accumularsi nell’area dopo circa 7 anni, abbiamo fatto la media delle visite giornaliere uniformizzate di particelle su 12 anni, dal 2000 al 2012. Abbiamo raggruppato le classi di dimensioni dei detriti osservati in quattro categorie: microplastiche (0,05-0,5 cm), mesoplastiche (0,5-5 cm), macroplastiche (5-50 cm) e megaplastiche (>50 cm). Abbiamo confrontato le previsioni del modello con le concentrazioni di microplastiche integrate in profondità, poiché questo set di dati raccolti dalle reti a strascico Manta ha la più grande copertura spaziale. Le concentrazioni di massa derivate dalle misurazioni delle reti a strascico sono state raggruppate in celle di risoluzione di 0,2 gradi e confrontate con la concentrazione non dimensionale δ prevista dal modello per i cinque diversi scenari di forzatura. Il miglior adattamento del modello è stato trovato per lo scenario di forzatura con la sola corrente superficiale del mare (R2 = 0,52, n = 277 celle). Il coefficiente di regressione è diminuito con l’aumento del termine di resistenza atmosferica (R2 = 0,39 a 0,21 a seconda del coefficiente di windage).
Analizzando l’accumulo di particelle del modello nella regione del GPGP, abbiamo notato significative variazioni stagionali e interannuali della posizione del GPGP. Le dimensioni GPGP modellate erano relativamente coerenti durante i nostri 12 anni di analisi, ma la posizione relativa di questa zona di accumulo variava con gli anni e le stagioni. Abbiamo prima deciso di testare il nostro modello per la variazione stagionale confrontando le nostre concentrazioni di microplastiche (misurate nel periodo luglio-settembre 2015) con le medie delle concentrazioni modellate per i periodi luglio-settembre dal 2000 al 2012. Questo confronto ha dato risultati più poveri (R2 = 0,46 a 0,21, a seconda dello scenario di forzatura) che con la soluzione media di 12 anni (R2 = 0,52) come la posizione GPGP luglio-settembre variava sostanzialmente tra gli anni.
La relazione tra l’accumulo di detriti marini nel Nord Pacifico ed eventi climatici come El Niño Southern Oscillation (ENSO) e l’Oscillazione Decadale Pacifica (PDO) è stata precedentemente discussa18. Come tale, per tenere conto della variazione interannuale, abbiamo confrontato la posizione latitudinale e longitudinale del GPGP con questi due indici climatici: ENSO e PDO. Abbiamo trovato che il 2002 e il 2004 erano simili alle condizioni sperimentate durante la nostra spedizione multivello. Così, abbiamo confrontato le nostre misurazioni con le medie delle visite di particelle per luglio-settembre del 2002 e del 2004 combinati. Questo secondo tentativo ha mostrato risultati migliori (R2 = da 0,58 a 0,41, a seconda dello scenario di forzatura), suggerendo che gli eventi climatici come ENSO o PDO influenzano la posizione media del GPGP. Pertanto, abbiamo deciso di utilizzare la media luglio-settembre per il 2002 e il 2004, che rappresenta meglio le variazioni inter-annuali nella posizione del GPGP. Maggiori informazioni sulla selezione degli anni per la calibrazione del modello rispetto ai dati delle reti a strascico e delle indagini aeree sono fornite nei Metodi Supplementari 5. Il miglior adattamento tra le previsioni del modello e le osservazioni di microplastiche è stato trovato ancora una volta per lo scenario di forzatura con la sola corrente superficiale del mare (R2 = 0,58, n = 277). Il miglior adattamento di regressione tra le concentrazioni di microplastiche misurate e modellizzate aveva a = -8.3068 e b = 0.6770 nella formulazione parametrica:
Da questa formulazione, abbiamo calcolato la concentrazione di massa di microplastica modellata nella nostra area di dominio ed estratto livelli di contorno per ordine di grandezza, da 0.01 g km-2 a 10 kg km-2. Il GPGP come definito in questo studio corrisponde al livello di concentrazione di massa di microplastiche di 1 kg km-2 che copre un’area di 1,6 milioni di km2 e raffigurato come una linea in grassetto in Fig. 2a. Come convalida, abbiamo classificato le misurazioni di microplastiche all’interno e all’esterno della linea di contorno di 1 kg km-2 (Fig. 2b). Per le stazioni all’interno del GPGP previsto dal modello, la concentrazione mediana misurata di microplastiche era 1,8 kg km-2 (25°-75° percentile = 3,5-0,9 kg km-2), mentre per le stazioni all’esterno, la mediana era 0,3 kg km-2 (25°-75° percentile = 0,2-0,7 kg km-2). Usando la nostra distribuzione calibrata delle microplastiche, abbiamo calcolato la massa e la concentrazione numerica per le singole classi di dimensioni scalando le concentrazioni modellate dal rapporto tra la distribuzione media modellata delle microplastiche all’interno del GPGP e la media delle concentrazioni misurate per classe di dimensioni delle stazioni all’interno della patch. Un confronto tra le concentrazioni di massa/numeriche misurate e modellizzate per tutte le classi di dimensioni della plastica oceanica è riportato in Fig. 2c e d.
Calibrazione del modello numerico. (a) Il confine GPGP (linea blu) è stimato confrontando le misure di concentrazione di microplastica (cerchi) con le medie delle visite di particelle del modello che tengono conto delle variazioni stagionali e interannuali. Questa mappa è stata creata utilizzando QGIS versione 2.18.1 (www.qgis.org). (b) Convalida del modello che mostra la concentrazione di massa mediana misurata per le microplastiche delle stazioni fuori e dentro il nostro confine GPGP previsto di 1 kg km-2. Le barre si estendono dal 25° al 75° percentile mentre i baffi si estendono al minimo e al massimo non-outlier. I valori anomali sono rappresentati come croci. (c) Concentrazioni di massa misurate rispetto alle concentrazioni di massa modellate per microplastiche, mesoplastiche, macroplastiche e megaplastiche. (d) Come in (c) ma con concentrazioni numeriche.
I nostri intervalli di confidenza sono stati formulati per tenere conto delle incertezze sia nel campionamento che nella modellazione. Per la raccolta a strascico (cioè micro-, meso- e macroplastica), abbiamo considerato le incertezze relative alle correzioni di mescolamento verticale applicate alle concentrazioni di superficie utilizzando lo stato del mare riportato e le velocità di risalita della plastica (vedi Metodi supplementari 1). Per i mosaici aerei, abbiamo tenuto conto delle incertezze relative alla stima della massa degli oggetti avvistati in base alle correlazioni tra l’area vista dall’alto e il peso secco degli oggetti raccolti nelle reti a strascico (vedi Metodi supplementari 3). Infine, per tenere conto delle incertezze di modellazione, abbiamo aggiunto (rispettivamente sottratto) l’errore standard della concentrazione misurata alla (o dalla) concentrazione di massa media superiore (o inferiore) quando abbiamo scalato la distribuzione delle microplastiche alle singole classi di dimensioni.
Caratterizzazione per tipi, fonti e scenari di forzatura
Il carico di massa totale stimato di plastica oceanica nel GPGP per classi di dimensioni sono stati ulteriormente suddivisi per tipi. Abbiamo calcolato la frazione media in massa dei singoli tipi di plastica oceanica per evento di campionamento per le stazioni all’interno della patch (Tabella 1 supplementare) e abbiamo derivato il contributo dei tipi “H”, “N”, “F” e “P”. Inoltre, poiché abbiamo osservato prevalentemente detriti provenienti da fonti marine, abbiamo studiato il contributo della fonte previsto dalla nostra distribuzione calibrata del modello. Per le singole celle del modello, abbiamo calcolato la percentuale di visite di particelle lagrangiane dalle singole fonti. Poiché le particelle iniziali sono state ponderate in base agli input globali stimati, le particelle del modello provenienti da fonti marine rappresentavano originariamente il 28,1% della quantità totale di materiale con la pesca (17,9%), l’acquacoltura (1,3%) e la spedizione (8,9%). Abbiamo calcolato la differenza da questo valore percentuale iniziale per ogni cella del modello e l’abbiamo riportata alla concentrazione di massa totale prevista. Così facendo, abbiamo definito “anomalie” nel contributo della fonte marina nel Nord Pacifico e le abbiamo espresse in unità di massa per superficie. Infine, anche se il nostro modello calibrato ha considerato solo la corrente superficiale del mare, abbiamo confrontato la predominanza degli scenari di forzatura valutando il rispettivo numero di visite di particelle per ogni cella del modello. Abbiamo calcolato i contorni intorno al GPGP per i singoli scenari di forzatura in modo che il materiale contenuto all’interno di ogni contorno sia uguale al nostro scenario di forzatura iniziale (cioè la sola corrente superficiale del mare).
La dipendenza della traiettoria delle particelle dal coefficiente di windage previsto dal nostro modello è in buon accordo con gli avvistamenti e la modellazione di detriti originati dallo tsunami Tohoku del 2011 in Giappone44,45. I primi detriti giapponesi identificati che sono arrivati dopo 10-12 mesi sulle coste del Nord America erano oggetti con un alto coefficiente di vento come boe, barche e pontili galleggianti. I detriti sono arrivati anche sulle isole Hawaii 18 mesi dopo l’incidente. Il tempo di arrivo era strettamente legato al tipo di oggetto, iniziando nel primo anno con grandi boe di allevamento di ostriche e altri galleggianti, contenitori e contenitori. Nel secondo anno sono arrivate più boe, barche rovesciate, frigoriferi e pallet, seguiti più tardi da travi di legno e detriti di legno. Il nostro modello ha previsto che solo gli oggetti con un coefficiente di windage superiore al 3% potevano arrivare alle Hawaii nel secondo anno dopo lo tsunami del 2011. Gli oggetti con un coefficiente di ventosità compreso tra l’1 e il 2% avrebbero raggiunto le Hawaii durante il terzo anno, mentre gli oggetti senza ventosità si sarebbero accumulati principalmente nel GPGP, a nord est dell’arcipelago.
Analisi a lungo termine
La definizione di un confine GPGP dinamico che tiene conto delle variabilità stagionali e interannuali ci ha permesso di stimare quali punti di dati della letteratura sulla superficie del mare sono dentro o fuori la regione GPGP. Pertanto, abbiamo usato il nostro modello calibrato per valutare l’evoluzione decadale delle concentrazioni di massa di microplastiche (kg km-2) all’interno e intorno al GPGP. I dati di concentrazione dalla letteratura (Tabella supplementare 2) sono stati ottenuti da set di dati pubblicati o digitalizzati da figure quando non disponibili digitalmente17,46,47. Quando i dati sono stati riportati in unità di massa per volume d’acqua48, abbiamo usato la profondità di traino netto per calcolare la concentrazione per unità di superficie. Quando è stata riportata solo la concentrazione numerica22,48, abbiamo stimato la concentrazione di massa utilizzando la massa media di plastica dell’oceano dalle reti dove sono state riportate sia la massa che le concentrazioni numeriche (m = 3,53 mg, SE: 0,10 mg, n = 872).
Abbiamo confrontato il confine GPGP previsto dal modello con le posizioni dei campioni raccolti tra il 1999 e il 201221,22,48,49. I campioni raccolti prima del 199917,46,47,48 sono stati confrontati con la posizione GPGP stimata per i mesi e gli anni campionati nel periodo 1999-2012 che avevano valori ENSO e PDO simili (vedi metodi supplementari 6). Usando il nostro confine dinamico del modello GPGP come riferimento, abbiamo classificato ogni traino netto in 3 categorie: (1) campionata all’interno del confine del GPGP, (2) campionata al di fuori del confine del GPGP, ma sopra 20°N e sotto 45°N e (3) campionata nel resto del Nord Pacifico. Abbiamo usato solo le reti delle prime due categorie, in modo che le statistiche di concentrazione al di fuori della patch non fossero distorte da misurazioni effettuate in acque equatoriali e polari, dove le concentrazioni erano molto basse. Abbiamo poi raggruppato queste osservazioni di concentrazione di microplastiche da reti da traino plancton per decenni, prendendo i dati registrati tra 1965-1974 (n = 20 all’interno e n = 58 all’esterno17,48), 1975-1984 (n = 0 all’interno e n = 19 all’esterno46), 1985-1994 (n = 4 dentro e n = 2 fuori47), 1995-2004 (n = 2 dentro e n = 252 fuori22,49), 2005-2014 (n = 195 dentro e n = 861 fuori21,22,48) e infine 2015 (n = 288 dentro e n = 213 fuori; questo studio). Abbiamo calcolato la media (± errore standard) della concentrazione di massa microplastica misurata per decenni all’interno e intorno al confine GPGP. Infine, abbiamo estratto le tendenze decadali adattando una funzione esponenziale (R2 = 0,94) assumendo concentrazioni nulle all’inizio del 20° secolo. L’adattamento esponenziale ha mostrato risultati migliori rispetto alle funzioni lineari, quadratiche o cubiche (R2 = 0,71, R2 = 0,86 e R2 = 0,91, rispettivamente).