Quantification and Characterization of Microplastics in Selected Water Bodies in and around Dhaka City
Notice bibliographique
Résumé
Plastics pose serious threats to aquatic environments because of their persistence and non-biodegradability. Microplastics, defined as microscopic, manufactured particles (primary sources) or fragments derived from larger plastic debris (secondary sources), can persist in waterbodies for prolonged periods. Extensive research has been conducted to assess microplastic contamination in marine systems; however, freshwater ecosystems remain underexplored, particularly in Bangladesh. To address this gap, the present study identified, quantified, and characterized microplastics across key waterbodies in and around Dhaka City—Dhanmondi Lake, Ramna Lake, Hatirjheel, Buriganga River, and Turag River—during the winter (dry) and summer (wet) seasons. Collected samples were processed through sieving, wet peroxide oxidation (H₂O₂), and density separation (NaCl solution) to isolate, quantify, and characterize microplastics according to their size, shape, color, and texture. Results revealed significant seasonal and spatial variations. Microplastic content ranged from 0.44% (Dhanmondi Lake) to 9.34% (Turag River) in winter, increasing to 1.08% (Hatirjheel)–22.6% (Turag River) in summer. Peripheral rivers (Buriganga and Turag) consistently showed higher concentrations than inland lakes. By weight, larger particles (1.18–4.75 mm) dominated, while smaller particles prevailed by count. Most microplastics were irregular with rough surfaces, indicating prolonged exposure; however, sharp-edged larger particles in Dhanmondi Lake and Buriganga River suggested recent inputs. This study provides the first comprehensive assessment of microplastic pollution in Dhaka's freshwater systems, highlighting the seasonal dynamics and spatial variability of contamination. Advanced techniques such as Raman and Fourier Transform Infrared Spectroscopy can improve microplastic identification and quantification. Developing more sensitive detection methods, coupled with public awareness of their environmental and health impacts, is essential for effective management. Moreover, enforcing stricter regulations on single-use plastics is critical to mitigate microplastic pollution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».