Dovezi că Marea Plasă de Gunoi a Pacificului acumulează rapid plastic | Scientific Reports

Eșantionare

În perioada 27 iulie – 19 septembrie 2015, un total de 652 de tracte cu plase de suprafață au fost efectuate între 25°N-41°N și 129-156°W de către 18 nave participante. În octombrie 2016, am revizitat zona noastră de studiu prin efectuarea a două zboruri cu o aeronavă Hercules C-130 care a colectat imagini aeriene (n = 7.298 de mozaicuri cu un singur cadru) pentru a cuantifica mai bine obiectele din plastic mai mari și mai rare >50 cm (Fig. 1).

Vehiculele au efectuat tracte de plasă cu o durată de 0,35-4 ore, în timp ce navigau cu 0,7-6,8 noduri. Toate traulele au fost concepute astfel încât să se îndepărteze de navă pentru a evita efectele de priveghi asupra eficienței de capturare a dispozitivelor. Toate echipajele navelor au fost instruite cu ajutorul unor materiale online și a unor ateliere individuale care au fost organizate înainte de plecare. În timpul tragerii traulelor, cel mai experimentat marinar de la bordul navei a estimat starea mării (scara Beaufort) prin măsurarea vitezei vântului și observarea înălțimii valurilor. Aceste date au fost înregistrate în fișele de date standard furnizate, alături de data, durata, precum și coordonatele inițiale și finale ale fiecărei remorcări. Locația și lungimea tuturor traulelor de plasă au fost confirmate în timpul fazei de postprocesare prin inspectarea datelor de poziție furnizate de dispozitivele de urmărire GPS instalate pe toate navele participante. Cele mai multe stații de eșantionare au cuprins o singură tragere de plasă (n = 350 de stații de eșantionare) cu ajutorul unui traul Manta (plasă cu ochiuri pătrate de 0,5 mm, gură de 90 cm × 15 cm), care este unul dintre dispozitivele standard pentru cuantificarea nivelurilor de poluare cu plastic. Cu cea mai mare navă participantă (RV Ocean Starr), am remorcat simultan două traule Manta, alături de două traule Neuston mari (ochiuri de plasă pătrate de 1,5 cm, ochiuri de plasă pătrate, gură de 6 m × 1,5 m, din care 0,5 m deasupra liniei de plutire; denumite în continuare „Mega traule”) la fiecare locație de eșantionare (n = 76 de stații). După fiecare tragere a plasei Manta, plasa a fost clătită din exterior cu apă de mare, iar sacul de cod de unică folosință a fost îndepărtat, închis cu capse și plasat într-o pungă individuală cu fermoar. După fiecare traul cu traul Mega, plasa a fost, de asemenea, clătită din exterior cu apă de mare, iar sacul său mare de cod a fost deschis într-o cutie umplută cu apă de mare. Toate materialele plastice plutitoare au fost apoi îndepărtate, învelite în aluminiu și plasate în saci de plastic etichetați. Întregul conținut capturat de traulele Manta a fost depozitat, în timp ce organismele capturate de traulele Mega (în mare parte vii) au fost eliberate înapoi în ocean. Toate eșantioanele au fost depozitate într-un frigider sau congelator în timp ce se aflau pe mare și într-o cutie frigorifică FedEx (2-8 °C) sau într-un container frigorific (-2 °C) în timp ce erau transportate la laborator. Chiar dacă am fost atenți la manipularea eșantioanelor, este posibil ca unele elemente de resturi să se fi rupt în timpul transportului, ceea ce a dus la o anumită distorsiune în distribuția dimensiunilor resturilor noastre. Informații detaliate legate de aceste plase de pescuit (adică coordonate, condiții metoceanice, ore și durate de eșantionare) sunt furnizate în Figshare33.

Studiile aeriene au eșantionat o suprafață mult mai mare (311,0 km2) decât studiile cu traul descrise mai sus (3,9 km2 și 13,6 km2, pentru plasele de pescuit Manta și, respectiv, Mega), obținând astfel o cuantificare mai fiabilă a resturilor mai mari de 50 cm, care sunt relativ rare. Ambele zboruri au început și s-au încheiat la Moffett Airfield, lângă Mountain View, California. Primul sondaj aerian a fost efectuat la 2 octombrie 2016, eșantionând între orele 18:56 și 21:14, ora UTC, la o latitudine constantă de 33,5°N, iar longitudinile au variat de la 141,4°W la 134,9°W. Al doilea studiu a început la 6 octombrie 2016, eșantionând de la ora 22:14 la 0:37 UTC, de la 30,1°N, 143,7°W la 32,9°N, 138,1°W. În timp ce se afla în modul de sondaj, aeronava a zburat la o altitudine de aproximativ 400 m și la o viteză la sol de 140 de noduri. Transectele de eșantionare au vizat zonele în care condițiile de stare a mării erau cele mai scăzute, pe baza previziunilor meteorologice, inclusiv presiunea atmosferică la suprafața mării, acoperirea de nori, viteza vântului la 10 m deasupra nivelului mării și înălțimea stratului superficial limită furnizate de Sistemul global de prognoză al NOAA, precum și înălțimea semnificativă a valurilor și datele privind perioada de vârf distribuite de rezultatele modelului WaveWatch3 al NOAA. Chiar dacă am supravegheat resturile plutitoare folosind observatori instruiți și trei tipuri de senzori (Lidar, SWIR imager și cameră RGB), aici analizăm doar informațiile provenite din mozaicurile georeferențiate produse de o cameră RGB (CS-4800i) care, în general, a făcut fotografii la fiecare secundă în timpul supravegherii (dimensiunea cadrului = ~360 m de-a lungul pistei, ~240 m de-a lungul pistei, ~0.1 m rezoluție).

Procesarea eșantioanelor de traistă

Eșantioanele de traistă au fost spălate separat într-un turn de cernere (cinci cernere Glenammer Engineering Ltd, cu deschideri pătrate de 0,05 cm, 0,15 cm, 0,5 cm, 1,5 cm și 5 cm) care a împărțit materialul în următoarele clase de mărime: 0,05-0,15 cm, 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm, 1,5-5 cm și >5 cm. Elementele de resturi >5 cm au fost apoi sortate manual în clase de 5-10 cm, 10-50 cm și >50 cm prin măsurarea lungimii obiectului (cea mai largă dimensiune a obiectului) cu o riglă. Resturile plutitoare au fost separate de biomasă prin plasarea materialului din fiecare sită în apă sărată filtrată (salinitate 3,5 %, temperatură 19-23 °C). Personalul de laborator a agitat materialul de mai multe ori pentru a se asigura că particulele plutitoare au fost detașate de materialul de biomasă. Obiectele plutitoare identificate ca fiind resturi plutitoare au fost extrase manual de la suprafața apei cu ajutorul unor pensete, separate pe tipuri și numărate. Resturile plutitoare au fost clasificate în funcție de tipul de material (plastic, sticlă, parafină, gudron, cauciuc, lemn, piatră ponce, semințe sau necunoscut), iar materialele plastice au fost împărțite ulterior în următoarele categorii: (1) tipul „H” – fragmente și obiecte din plastic dur, folie sau peliculă de plastic; (2) tipul „N” – parâme, frânghii și plase de pescuit din plastic; (3) tipul „P” – granule de plastic de pre-producție în formă de cilindru, disc sau sferă; și (4) tipul „F” – fragmente sau obiecte din material spumos (de exemplu, polistiren expandat). După ce au fost numărate și clasificate, bucățile au fost spălate cu apă distilată, transferate în farfurii de aluminiu, uscate peste noapte la 60 °C și cântărite cu ajutorul unui OHAUS Explorer EX324M (citire de 0,0001 g) pentru obiectele <5 cm și al unui OHAUS Explorer EX12001M (citire de 0,1 g) pentru obiectele >5 cm.

Pentru a caracteriza cât mai bine plasticul oceanic care se acumulează în cadrul GPGP, am efectuat analize suplimentare cu materialul colectat. În primul rând, 10 bucăți în cadrul fiecărei categorii de mărime/tip de plastic (n = 220 de bucăți) au fost selectate pentru analiza compoziției polimerice prin spectroscopie în infraroșu cu transformată Fourier (FT-IR). Citirile au fost efectuate cu ajutorul unui Perkin Elmer Spectrum 100 FT-IR echipat cu un accesoriu universal ATR (interval = 600-4000 cm-1). Tipul de polimer respectiv a fost determinat prin compararea spectrelor FT-IR ale probelor cu spectrele cunoscute dintr-o bază de date (Perkin-Elmer ATR of Polymers Library). În al doilea rând, am analizat toate resturile de plastic colectate pentru a verifica datele de producție, precum și orice mențiuni scrise care oferă informații privind originea acestora (de exemplu, limba și mențiunile „made in”). În cele din urmă, am clasificat articolele din plastic din tipurile „H” și „L” colectate la 30 de stații RV Ocean Starr în tipuri de obiecte (de exemplu, capace de sticle, pungi, sticle etc.). Deoarece obiectele „H” mai mari de 50 cm au fost relativ rare, am analizat 10 stații RV Ocean Starr suplimentare pentru această categorie de tip/dimensiuni. În cazul în care tipul de obiect al unui fragment nu a putut fi determinat, am clasificat piesa fie ca fragment de plastic dur, fie ca fragment de folie, în funcție de grosimea peretelui și de flexibilitatea acestuia34. Am utilizat eșantioane de traul Manta pentru a caracteriza obiectele din clasele de mărime 0,15-0,5 cm, 0,5-1,5 cm și 1,5-5 cm, iar eșantioane de traul Mega pentru a caracteriza obiectele din clasele de mărime 5-10 cm, 10-50 cm și >50 cm. Materialele plastice din cadrul celei mai mici clase de dimensiuni (0,05-0,15 cm) nu au fost luate în considerare în această analiză a „tipului de obiect” din cauza dificultății de manipulare și de identificare a fragmentelor mici.

Concentrațiile numerice/mase ale obiectelor din plastic plutitoare (număr/kg de plastic pe km2 de suprafață a mării) măsurate de fiecare traul de plasă au fost calculate pentru toate categoriile de dimensiuni/tipuri de plastic separat. Pentru a face acest lucru, am împărțit numărul și greutatea obiectelor din plastic din fiecare categorie la suprafața remorcată a eșantionului. Am calculat suprafața remorcată prin înmulțirea lățimii gurii plasei (90 cm pentru traulul Manta, 6 m pentru traulul Mega) cu lungimea remorcii (determinată pe baza datelor de poziție GPS). Suprafața medie acoperită de traulările cu plasa Manta a fost de 0,008 km2 (SD = 0,004, min-max: 0,001-0,018 km2), în timp ce suprafața medie acoperită de traulările cu plasa Mega a fost de 0,090 km2, (SD = 0,013, min-max: 0,046-0,125 km2). Având în vedere că plasticele plutitoare pot fi ratate de traule de suprafață din cauza amestecului provocat de vânt, am estimat apoi masa „integrată în adâncime” și concentrațiile numerice de plastic (Ci) pentru toate categoriile de tip/dimensiuni la fiecare dintre locațiile de eșantionare cu traule, utilizând ecuațiile descrise în ref.35. Metodele suplimentare 1 oferă detalii cu privire la modul în care a fost calculată Ci în funcție de viteza de creștere a plasticului terminal oceanic (Wb), de adâncimea eșantionată de traul și de starea mării. De asemenea, se descrie modul în care am măsurat Wb pentru fiecare dintre categoriile de tip/dimensiuni din acest studiu. După ce am comparat rezultatele privind concentrația de plastic obținute prin traularea perechilor de plase Manta și Mega (n = 76 de locații), am decis să folosim eșantioane de traul Manta și Mega pentru a cuantifica resturile cu dimensiuni de 0,05-5 cm și, respectiv, 5-50 cm. Rezultatele comparației și raționamentul care a stat la baza unei astfel de decizii în Metode suplimentare 2.

Procesarea imaginilor aeriene

Toate imaginile RGB realizate în timpul zborurilor noastre de studiu (n = 7.298) au fost georeferențiate folosind date precise privind poziția și altitudinea aeronavei colectate în timpul studiilor. Acestea au fost apoi inspectate de doi observatori instruiți și de un algoritm de detecție. Observatorii au inspectat toate imaginile la ecran complet pe un monitor Samsung HD (LU28E590DS/XY), iar acele mozaicuri cu un singur cadru care conțineau resturi au fost încărcate în software-ul QGIS (versiunea 2.18.3-Las Palmas) pentru a înregistra poziția și caracteristicile acestora. Avem încredere că am avut un număr foarte mic de falsuri pozitive și un număr mare de falsuri negative. Acest lucru se datorează faptului că observatorii au adoptat o abordare conservatoare: au înregistrat caracteristicile ca fiind resturi doar atunci când au fost foarte siguri de identificarea lor. Astfel, multe caracteristici care ar putea fi resturi, dar care semănau cu alte caracteristici naturale, cum ar fi strălucirea soarelui și valurile care se sparg, nu au fost înregistrate în setul nostru de date privind plasticul oceanic. Odată ce această activitate a fost finalizată, am rulat un algoritm experimental capabil să detecteze potențiale resturi în toate mozaicurile noastre RGB ca etapă de control al calității. Pentru a evita orice fals pozitiv, toate caracteristicile detectate de algoritm au fost, de asemenea, inspectate vizual de către un observator și numai cele identificate vizual ca fiind resturi au fost înregistrate în baza noastră de date QGIS. Pentru fiecare observație, am înregistrat poziția (latitudine, longitudine), lungimea (cea mai mare dimensiune a obiectului), lățimea și tipul de obiect: (1) „plasă împachetată” – un grup de plase de pescuit împachetate strâns împreună; acestea sunt de obicei colorate și de formă rotunjită; (2) „plasă liberă” – o singură plasă de pescuit; acestea erau în general destul de translucide și de formă dreptunghiulară; (3) „container” – obiecte dreptunghiulare și luminoase, cum ar fi lăzi de pescuit și butoaie; (4) „frânghie” – obiecte lungi și cilindrice cu o grosime de aproximativ 15 cm; (5) „geamandură/ capac”, obiecte rotunjite și luminoase care ar putea fi fie un capac mare, fie o geamandură; (6) „necunoscut” – obiecte care sunt în mod clar resturi, dar al căror tip de obiect nu a fost identificat; acestea erau în cea mai mare parte obiecte de formă neregulată care semănau cu fragmente de plastic; și (7) „altele” – un singur obiect a fost identificat cu succes, dar nu aparținea niciunei categorii de mai sus: un inel de salvare. Am înregistrat 1 595 de resturi (403 și 1 192 în zborurile 1 și, respectiv, 2); 626 aveau o lungime de 10-50 cm și 969 aveau >50 cm. Cele mai multe dintre acestea au fost clasificate ca fiind „necunoscute” (78% pentru 10-50 cm, 32% pentru >50 cm), urmate de „geamandură sau capac” (20%) și „plasă împachetată” (1%) pentru resturile de 10-50 cm, și de „plasă împachetată” (29%), „container” (18%), „geamandură sau capac” (9%), „frânghie” (6%) și „plasă pierdută” (4%) pentru resturile de >50 cm. Pentru a calcula concentrațiile de plastic oceanic, am grupat imaginile georeferențiate în 31 mozaicuri de ~10 km2. Pentru concentrațiile numerice, am împărțit pur și simplu numărul de bucăți de resturi de 10-50 cm și >50 cm din fiecare mozaic la suprafața acoperită. Pentru a estima concentrațiile masice, a trebuit mai întâi să estimăm masa fiecărui obiect reperat, apoi am însumat separat masa resturilor de 10-50 cm și >50 cm din cadrul fiecărui mozaic cu suprafața acoperită. Mai multe informații despre modul în care am estimat masa fiecărui obiect reperat sunt furnizate în Metode suplimentare 3.

Formulare numerică a modelului

Cursele de plastic din oceane pot fi reprezentate prin traiectorii de particule Lagrangian31. În cadrul nostru, particulele au fost advectate de următorii factori de mediu: curenții de la suprafața mării, deriva Stokes indusă de valuri și vânturile. Pornind de la eliberări identice de particule, am produs o serie de scenarii de forțare pentru a reprezenta diversitatea formei și compoziției materialelor plastice oceanice. Pornind doar de la utilizarea curentului de la suprafața mării, am adăugat treptat termeni de forțare care să reprezinte acțiunea rezistenței atmosferice și a valurilor de vânt asupra deșeurilor plutitoare. Acțiunea vântului a fost simulată prin considerarea deplasării particulelor ca o fracțiune din viteza vântului la 10 m deasupra nivelului mării. Acest coeficient este denumit „coeficientul de vânt”. Au fost evaluate diferite scenarii privind coeficientul de vânt, inclusiv 0%, 0,1%, 0,5%, 1%, 2% și 3%. Am obținut curenții globali de la suprafața mării (1993-2012) din reanaliza globală 1/12° HYCOM + NCODA (experimentul 19.0 și 19.136,37,38), iar datele privind viteza și direcția vântului (la 10 m deasupra nivelului mării) (1993-2012) din reanaliza globală NCEP/NCAR39. Amplitudinea de derivă Stokes indusă de valuri a fost calculată folosind coeficienții de volum ai spectrului de valuri (înălțimea semnificativă a valurilor, perioada de vârf a valurilor și direcția) din datele de ieșire ale modelului Wavewatch340.

Pentru fiecare scenariu de forțare, particulele au fost eliberate în mod identic și continuu în timp, din 1993 până în 2012, urmărind distribuțiile spațiale și amplitudinile surselor semnificative de plastic oceanic pe uscat (puncte fierbinți ale populației de coastă23 și râuri importante24), precum și pe mare (pescuit26,41, acvacultură42 și industria navală43). Scenariile surselor au fost combinate folosind contribuția relativă a surselor, precum și distribuția geografică prezentată în metodele suplimentare 4. Am advectat particule globale în timp folosind scenariile de forțare descrise mai sus și am reprodus cu succes formarea de pete oceanice de gunoi, forma și gradientul concentrațiilor de particule în aceste zone fiind diferite în funcție de scenariile de forțare. Am calculat vizitele zilnice de particule pe grile cu o rezoluție de 0,2° care corespund domeniului nostru de observație și care se extind de la 160°W la 120°W în longitudine și de la 20°N la 45°N în latitudine. Numărul de vizite zilnice ale particulelor a fost uniformizat în funcție de numărul total de particule prezente în modelul global la un moment dat. Concentrația nedimensională δ i a celulei i, prezisă de model, a fost calculată după cum urmează:

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

(1)

unde αs este ponderea nedimensională în raport cu contribuția sursei s și δi,s este procentul de particule globale din sursa s în celula i. δi,s se calculează cu numărul de particule ni,s de la sursa s din celula i raportat la numărul total de particule globale Σ i n s de la sursa s:

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

(2)

Calibrarea modelului numeric

Am colectat măsurători în mare în 2015 și 2016, dar modelul nostru numeric utilizează reanalize ale circulației oceanice care acoperă perioada 1993-2012. Datele privind circulația oceanică modelată după 2012 sunt disponibile de la HYCOM, însă nu ca produs de reanaliză. Ca atare, am decis să nu le folosim în acest studiu. Deoarece particulele inițiale ale modelului eliberate în 1993 încep să se acumuleze semnificativ în zonă după aproximativ 7 ani, am calculat media vizitelor zilnice uniformizate de particule pe o perioadă de 12 ani, din 2000 până în 2012. Am grupat clasele de dimensiuni ale resturilor observate în patru categorii: microplastice (0,05-0,5 cm), mezoplastice (0,5-5 cm), macroplastice (5-50 cm) și megaplastice (>50 cm). Am comparat predicțiile modelului cu concentrațiile de microplastice integrate în adâncime, deoarece acest set de date colectate de traulerele Manta a avut cea mai mare acoperire spațială. Concentrațiile de masă derivate din măsurătorile traulelor au fost grupate în celule cu o rezoluție de 0,2 grade și au fost comparate cu concentrația nedimensională δ preconizată de model pentru cele cinci scenarii de forțare diferite. Cea mai bună potrivire a modelului a fost găsită pentru scenariul de forțare doar cu curentul de la suprafața mării (R2 = 0,52, n = 277 de celule). Coeficientul de regresie a scăzut pe măsură ce am crescut termenul de rezistență atmosferică (R2 = 0,39 până la 0,21 în funcție de coeficientul de vânt).

Cum am analizat acumularea de particule de model în regiunea GPGP, am observat variații sezoniere și interanuale semnificative ale poziției GPGP. Dimensiunile GPGP modelate au fost relativ constante de-a lungul celor 12 ani de analiză, dar poziția relativă a acestei zone de acumulare a variat în funcție de ani și anotimpuri. Am decis mai întâi să testăm modelul nostru pentru variația sezonieră prin compararea concentrațiilor noastre de microplastic (măsurate în perioada iulie-septembrie 2015) cu mediile concentrațiilor modelate pentru perioadele iulie-septembrie din 2000 până în 2012. Această comparație a dat rezultate mai slabe (R2 = 0,46 până la 0,21, în funcție de scenariul de forțare) decât cu soluția medie pe 12 ani (R2 = 0,52), deoarece poziția GPGP din iulie-septembrie a variat substanțial între ani.

Relația dintre acumularea de deșeuri marine în Pacificul de Nord și evenimentele climatice, cum ar fi El Niño Southern Oscillation (ENSO) și Pacific Decadal Oscillation (PDO), a fost discutată anterior18. Ca atare, pentru a ține cont de variația interanuală, am comparat poziția latitudinală și longitudinală a GPGP cu acești doi indici climatici: ENSO și PDO. Am constatat că 2002 și 2004 au fost condiții similare cu cele experimentate în timpul expediției noastre cu mai multe nave. Astfel, am comparat măsurătorile noastre cu mediile vizitelor de particule pentru lunile iulie-septembrie din 2002 și 2004 combinate. Această a doua încercare a prezentat rezultate mai bune (R2 = 0,58 până la 0,41, în funcție de scenariul de forțare), sugerând că evenimentele climatice precum ENSO sau PDO influențează poziția medie a GPGP. Prin urmare, am decis să folosim media iulie-septembrie pentru 2002 și 2004, care ține mai bine seama de variațiile interanuale ale poziției GPGP. Mai multe informații privind selecția anilor pentru calibrarea modelului în funcție de datele obținute din traul și din anchetele aeriene sunt furnizate în metodele suplimentare 5. Cea mai bună potrivire între previziunile modelului și observațiile privind microplasticul a fost găsită din nou pentru scenariul de forțare doar cu curentul de la suprafața mării (R2 = 0,58, n = 277). Cea mai bună potrivire prin regresie între concentrațiile de microplastic măsurate și cele modelate a avut a = -8,3068 și b = 0.6770 în formularea parametrică:

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

(3)

Din această formulare, am calculat concentrația masică de microplastice modelată în zona domeniului nostru și am extras nivelurile de contur pe ordine de mărime, de la 0.01 g km-2 până la 10 kg km-2. GPGP, așa cum a fost definit în acest studiu, corespunde nivelului de concentrație a masei de microplastice de 1 kg km-2 care acoperă o suprafață de 1,6 milioane de km2 și este reprezentat ca o linie îndrăzneață în Fig. 2a. Ca o validare, am clasificat măsurătorile de microplastice în interiorul și în afara liniei de contur de 1 kg km-2 (Fig. 2b). Pentru stațiile din interiorul GPGP preconizate de model, concentrația mediană de microplastice măsurată a fost de 1,8 kg km-2 (percentilele 25-75 = 3,5-0,9 kg km-2), în timp ce pentru stațiile din afara acesteia, mediana a fost de 0,3 kg km-2 (percentilele 25-75 = 0,2-0,7 kg km-2). Utilizând distribuția noastră calibrată de microplastice, am calculat concentrația masică și numerică pentru clasele de mărime individuale prin scalarea concentrațiilor modelate cu raportul dintre distribuția medie de microplastice modelată în interiorul GPGP și concentrațiile medii măsurate pentru fiecare clasă de mărime din stațiile din interiorul zonei. O comparație între concentrațiile masice/numerice măsurate și cele modelate pentru toate clasele de dimensiuni ale plasticului oceanic este prezentată în Fig. 2c și d.

Intervalele noastre de încredere au fost formulate pentru a ține cont de incertitudinile atât în eșantionare, cât și în modelare. Pentru colectarea prin traulare (adică micro, mezo și macroplastice), am luat în considerare incertitudinile legate de corecțiile de amestecare verticală aplicate concentrațiilor de la suprafață folosind starea mării raportată și vitezele de ascensiune ale plasticului (a se vedea Metode suplimentare 1). Pentru mozaicurile aeriene, am luat în considerare incertitudinile legate de estimarea masei obiectelor observate pe baza corelațiilor dintre suprafața de vedere de sus și greutatea uscată a obiectelor colectate în traule (a se vedea Metode suplimentare 3). În cele din urmă, pentru a ține cont de incertitudinile de modelare, am adăugat (respectiv am scăzut) eroarea standard a concentrației măsurate la (respectiv din) concentrația medie superioară (respectiv inferioară) a masei atunci când am scalat distribuția microplasticelor la clasele de mărime individuale.

Caracterizarea pe tipuri, surse și scenarii de forțare

Încărcarea masică totală estimată a plasticului oceanic în GPGP pe clase de mărime a fost împărțită în continuare pe tipuri. Am calculat fracțiunea medie în masă a tipurilor individuale de plastic oceanic per eveniment de eșantionare pentru stațiile din interiorul zonei de plasmă (tabelul suplimentar 1) și am derivat contribuția tipurilor „H”, „N”, „F” și „P”. În plus, deoarece am observat cu precădere resturi provenite din surse marine, am investigat contribuția sursei prezise de distribuția noastră modelată calibrată. Pentru celulele individuale ale modelului, am calculat procentul de vizite ale particulelor lagrangiane provenite din surse individuale. Deoarece particulele inițiale au fost ponderate în conformitate cu intrările globale estimate, particulele modelului provenite din surse marine au reprezentat inițial 28,1% din cantitatea totală de material, cu pescuit (17,9%), acvacultură (1,3%) și transport maritim (8,9%). Am calculat diferența față de această valoare procentuală inițială pentru fiecare celulă de model și am raportat-o la concentrația masică totală prezisă. Procedând astfel, am definit „anomalii” în ceea ce privește contribuția sursei marine în Pacificul de Nord și le-am exprimat în unități de masă pe suprafață. În cele din urmă, chiar dacă modelul nostru calibrat a luat în considerare doar curentul de la suprafața mării, am comparat predominanța scenariilor de forțare prin evaluarea numărului respectiv de vizite de particule pentru fiecare celulă de model. Am calculat contururile din jurul GPGP pentru scenariile de forțare individuale în așa fel încât materialul conținut în interiorul fiecărui contur să fie egal cu scenariul nostru inițial de forțare (adică doar curentul de la suprafața mării).

Dependența traiectoriei particulelor de coeficientul de vânt prezis de modelul nostru este în bună concordanță cu observațiile și modelarea resturilor provenite din tsunamiul Tohoku din 2011 din Japonia44,45. Primele elemente de resturi japoneze identificate care au ajuns după 10 până la 12 luni pe țărmurile nord-americane au fost obiecte cu o mare rezistență la vânt, cum ar fi geamanduri, bărci și docuri plutitoare. De asemenea, resturile au ajuns pe insulele Hawaii la 18 luni după incident. Momentul sosirii a fost strâns legat de tipurile de obiecte, începând în primul an cu geamanduri mari pentru crescătorii de stridii și alte plutitoare, containere și canistre. În al doilea an au sosit mai multe geamanduri, bărci răsturnate, frigidere și paleți, urmate mai târziu de grinzi de lemn și resturi de lemn. Modelul nostru a prezis că numai obiectele cu un coeficient de vânt de peste 3 % ar putea ajunge în Hawaii în al doilea an după tsunamiul din 2011. Obiectele cu un coeficient de vânt cuprins între 1 și 2 % ar ajunge în Hawaii în cel de-al treilea an, în timp ce obiectele fără vânt s-ar acumula în cea mai mare parte în GPGP, la nord-est de arhipelag.

Analiză pe termen lung

Definirea unei limite dinamice a GPGP care să țină cont de variabilitățile sezoniere și interanuale ne-a permis să estimăm ce puncte de date ale traulelor de la suprafața mării din literatura de specialitate se află în interiorul sau în afara regiunii GPGP. Prin urmare, am folosit modelul nostru calibrat pentru a evalua evoluția decenală a concentrațiilor de masă de microplastic (kg km-2) în interiorul și în jurul GPGP. Datele privind concentrațiile din literatura de specialitate (Tabelul suplimentar 2) au fost obținute din seturi de date publicate sau digitizate din figuri atunci când nu erau disponibile în format digital17,46,47. Atunci când datele au fost raportate în unitatea de masă pe volum de apă48, am utilizat adâncimea netă de remorcare pentru a calcula concentrația pe unitatea de suprafață. Atunci când a fost raportată doar concentrația numerică22,48, am estimat concentrația de masă utilizând masa medie a plasticului oceanic de la tragerile cu plasă în care au fost raportate atât concentrațiile de masă, cât și cele numerice (m = 3,53 mg, SE: 0,10 mg, n = 872).

Am comparat limita GPGP preconizată de model cu locațiile probelor colectate între 1999 și 201221,22,48,49. Probele colectate înainte de 199917,46,47,48 au fost comparate cu poziția GPGP estimată pentru lunile și anii eșantionați în perioada 1999-2012 care au avut valori ENSO și PDO similare (a se vedea Metode suplimentare 6). Folosind ca referință limita dinamică a modelului nostru GPGP, am clasificat fiecare remorcă de plasă în 3 categorii: (1) eșantionat în interiorul limitei GPGP, (2) eșantionat în afara limitei GPGP, dar peste 20°N și sub 45°N și (3) eșantionat în restul Pacificului de Nord. Am utilizat doar plasele de pescuit din primele două categorii de mai sus, astfel încât statisticile privind concentrațiile din afara zonei să nu fie influențate de măsurătorile efectuate în apele ecuatoriale și polare, unde concentrațiile erau foarte scăzute. Am grupat apoi aceste observații privind concentrațiile de microplastic din traule de plasă de plancton pe decenii, luând datele înregistrate între 1965-1974 (n = 20 în interior și n = 58 în exterior17,48), 1975-1984 (n = 0 în interior și n = 19 în exterior46), 1985-1994 (n = 4 în interior și n = 2 în exterior47), 1995-2004 (n = 2 în interior și n = 252 în exterior22,49), 2005-2014 (n = 195 în interior și n = 861 în exterior21,22,48) și, în cele din urmă, 2015 (n = 288 în interior și n = 213 în exterior); prezentul studiu). Am calculat media (± eroarea standard) a concentrației masice de microplastice măsurate pe decenii pentru interiorul și în jurul limitei GPGP. În cele din urmă, am extras tendințele decenale prin ajustarea unei funcții exponențiale (R2 = 0,94) presupunând concentrații nule la începutul secolului XX. Ajustarea exponențială a prezentat rezultate mai bune decât funcțiile liniare, pătratice sau cubice (R2 = 0,71, R2 = 0,86 și, respectiv, R2 = 0,91).

Evidențe că Marea Plasă de Gunoi a Pacificului acumulează rapid plastic