Potential Influence of Microplastics on Cloud Formation through Heterogeneous Ice Nucleation
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies highlight the environmental threat of microplastic pollution, both in waterways and as airborne particles.1,2 Airborne microplastics may affect climate by influencing cloud formation and precipitation through heterogeneous ice nucleation.3,4 In addition, if microplastics are effective at nucleating ice, their lifetime may be influenced by ice nucleation followed by precipitation. Yet, the role of microplastics as ice-nucleating particles and their impact on cloud ice formation remains largely unknown.Here, we present evidence of ice nucleation in the immersion freezing mode induced by various microplastics. Specifically, two polypropylene samples and one polyethylene terephthalate sample exhibited heterogeneous freezing with median temperatures of -20.9°C, -23.2°C, and -21.9°C, respectively, while the water background froze at -25.8°C. The number of ice nucleation sites per surface area, ns(T), ranged from 10-1 to 104 cm-2 within a temperature range of -15 to -25°C, similar to volcanic ash and fungal spores. Following exposure to ozone or a combination of UV light and ozone, mimicking atmospheric aging, the ice nucleation activity either decreased or remained unchanged.5In addition, we investigated the ice nucleation ability of tire wear particles, which are classified as microplastics and are considered a dominant type of urban airborne microplastics.6 Tire wear aerosols were generated by running a truck on a dynamometer to simulate real-world driving conditions. Aerosols were collected on Nuclepore filters and tested for freezing activity, revealing freezing temperatures above the water background.Our freezing data suggest that microplastics including tire wear samples may promote ice formation in cloud droplets. In addition, based on a comparison of our freezing results and previous simulations using a global transport model, ice nucleation by microplastics will impact their long-range transport to faraway locations and global distribution. References:1. Dris, R.; Gasperi, J.; Rocher, V.; Saad, M.; Renault, N.; Tassin, B. Microplastic Contamination in an Urban Area: A Case Study in Greater Paris. Environ. Chem. 2015, 12 (5), 592–599.2. Allen, S.; Allen, D.; Baladima, F.; Phoenix, V. R.; Thomas, J. L.; Le Roux, G.; Sonke, J. E. Evidence of Free Tropospheric and Long-Range Transport of Microplastic at Pic Du Midi Observatory. Nat. Commun. 2021, 12 (1), 7242.3. Ganguly, M.; Ariya, P. A. Ice Nucleation of Model Nanoplastics and Microplastics: A Novel Synthetic Protocol and the Influence of Particle Capping at Diverse Atmospheric Environments. ACS Earth Space Chem. 2019, 3 (9), 1729–1739.4. Aeschlimann, M., Li, G., Kanji, Z.A. and Mitrano, D.M. Potential impacts of atmospheric microplastics and nanoplastics on cloud formation processes. Nat. Geosci. 2022, 15(12), 967-975.5. Seifried, T.M., Nikkho, S., Morales Murillo, A., Andrew, L.J., Grant, E.R. and Bertram, A.K. Microplastic particles contain ice nucleation sites that can be inhibited by atmospheric aging. Environ. Sci. Technol. 2024, 58(35), 15711-15721.6. Evangeliou, N., Grythe, H., Klimont, Z., Heyes, C., Eckhardt, S., Lopez-Aparicio, S. and Stohl, A. Atmospheric transport is a major pathway of microplastics to remote regions. Nat. Commun., 2020, 11(1), 3381.
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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 | 0,000 | 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 ».