Plastic burning: An important global source of atmospheric nanoplastic particles
Notice bibliographique
Résumé
Small nano-sized plastic particles can enter the atmosphere and be transported globally from source areas to remote regions. In contrast to secondary nanoplastic emissions, plastic materials exposed to high temperatures can emit large amounts of nanoplastics directly into the atmosphere. However, very little is known about emission rates and physical and chemical characteristics of these particles. In this work, we conducted laboratory smoldering experiments to simulate smoldering emissions of PVC, PP, LDPE, PET and PS. We measured the chemical composition using aerosol mass spectrometry show that both polymeric materials (characteristic of nanoplastics) and thermo-oxidation products are emitted in submicron particles. Based on the emission factors measured, we estimate that plastic waste burning and building fires can contribute roughly 0.5–5 megatons per year of nanoplastics, which exceeds emissions from oceans, and comparable to tire wear.The chemical fate of these particles was also examined by exposing the particles to atmospheric oxidants. We observe that these particles can age at appreciable rates under simulated oxidation conditions, on the order of days to weeks. These rates are similar to that of organic aerosol. This extent of oxidation in the atmosphere has strong implications on their hygroscopicity and their atmospheric fate, suggesting extensive oxidation prior to their deposition. Our laboratory studies provide mechanistic understanding for modeling atmospheric processes of nanoplastic particles and quantitative information for estimating atmospheric burden from plastic burning.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».