Small-Size Microplastics in Urban Stormwater Runoff are Efficiently Trapped in a Bioretention Cell
Notice bibliographique
Résumé
As they decrease in size, microplastics pose increasing environmental and public health risks. Previous work has shown that bioretention cells, a type of low impact development, are effective at removing microplastics greater than approximately 100 µm from urban stormwater runoff. This two-year field study investigates whether bioretention cells provide similar water quality benefits by removing microplastics as small as 25 µm in size from urban stormwater. The use of automated µFTIR mapping allowed for the analysis of smaller microplastics, less than 100 µm, which, until recently, have rarely been analyzed in stormwater due to the difficulty of their identification. A 71% concentration decrease was observed in the bioretention cells. In this 25-100 µm size range, the median microplastic concentrations were 227 microplastics/L in the stormwater (i.e., the bioretention inlet) and 66.5 microplastics/L at the outlet. The most prevalent types of synthetic polymers were polypropylene and polyethylene. Rubber and fibers were not analyzed in this study due to method limitations. No correlations between climate variables and microplastic quantities were observed, highlighting that other factors are likely involved in the fate and transport of microplastics in stormwater, such as weather-induced particle fragmentation. These results demonstrate that this filtration-based low impact development system continues to provide effective microplastic removal down to 25 µm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».