Regional sources drive atmospheric microplastic deposition at rural background sites
Notice bibliographique
Résumé
) using pleurocarpous moss collected from 33 background rural sites across Tuscany, Central Italy. A total of 288 MPs (>50-5000 μm) were found across all sites, dominated by fibres at 86.8 % and tire wear particles at 4.9 %. Given the dominance of textile fibres, polyethylene terephthalate was the dominant polymer at 29.2 %; nonetheless, the diversity of polymers also suggested local agricultural sources, such as plastic mulch (polyethylene and copolyester, both at 12.5 %) and agricultural superabsorbent hydrogel polymers (polyacrylic acid at 16.7 %). The accumulation of MPs ranged from 1.3 to 11.6 MPs per gram of moss dry weight (median 4.8 ± 2.3 MP/g) and estimated mass concentration ranged from 0.3 to 116.8 μg/g (median 2.9 ± 2.1 μg/g). Median particle length was 650 μm and median particle mass was 0.5 μg, suggesting that atmospheric transport was the primary pathway for these small lightweight particles. The population within a 10 km buffer, distance to urban centres, and moss tissue content of chromium (Cr) and nickel (Ni) were significantly associated with airborne MPs, suggesting that MP concentrations were primarily influenced by local and regional-scale anthropogenic factors within a range of 10-100 km, rather than long-range sources. The sources of Cr and Ni are primarily geogenic, originating from ultramafic rocks, particularly ophiolites, which are a unique indicator of Tuscan aeolian dust emissions from agricultural fields or wind-blown soil particles. These findings highlight the potential of moss biomonitoring as a practical and scalable tool for the source assessment of atmospheric MP contamination on a regional scale. Further, our results identify agricultural plastics and urban centres as important regional sources of microplastics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».