Сэкономьте затраты и время с помощью нового метода обнаружения и идентификации морского микропластика.

Недавно разработанный полуавтоматический метод анализа сочетает в себе окрашивание частиц микропластика, флуоресцентный краситель (нильский красный) и алгоритмы машинного обучения. Первый алгоритм (дерево решений) помогает определить, сделаны ли частицы из пластика или нет (Plastic Detection Model – PDM). Второй алгоритм (Random Forest) классифицирует пластиковые частицы на основе типа их полимера (модель идентификации полимера – PIM).

Работоспособность этих двух моделей изначально была проверена на микропластике (50–1200 мкм). А также микропластик, который исследователи позволили подвергать воздействию элементов в полуконтролируемых условиях на поверхности и в глубокой морской воде. Модели случайного леса оказались более надежными для идентификации полимеров, даже частиц.

В качестве третьего шага исследователи вводили экологически значимый микропластик в морские организмы, которые затем извлекали и анализировали. Модели Random Forest в очередной раз доказали свою высокую надежность в обнаружении и идентификации как настоящего пластика (точность >88%), так и наиболее подверженного воздействию атмосферных воздействий пластика (>70%). Для частиц размером от 2 до 10 микрометров можно достичь точности более 90%.

Наконец, Нелли проверила эффективность обеих моделей на реальных образцах морской воды и отложений из бельгийского Северного моря. Комбинация оптимизированных протоколов и моделей экстракции также доказала свою надежность – по крайней мере, для нефибриллярных молекул. Обнаружение микропластических волокон возможно, но оно еще не идеально. Его улучшение выходило за рамки времени работы над этой докторской диссертацией. Тематическое исследование в Северном море привело к тому, что место захоронения дноуглубительных работ «Лосваль-Зебрюгге-Ост» стало настоящей горячей точкой для микропластика.

Наконец, был проведен анализ экономической эффективности широко используемых методов анализа микропластика в морской воде и разработаны прогностические инструменты, которые предоставляют объективную информацию исследователям и политикам, среди прочих, чтобы сделать осознанный выбор между различными методами анализа и определить эффективность использования своих финансовых ресурсов для мониторинга и изучения.

Нелли защитила докторскую диссертацию 19 июня в кампусе InnovOcean в Остенде. Промоутером этой докторской степени является проф. врач. Колин Янсен (УГент) под руководством доктора. э-э. Пааво де Вит (ILVO) и Др. э-э. Герт Эверетт (ВЛИЗ).

Исследование проводилось в рамках проекта «Андромеда», финансируемого Федеральным управлением научной политики Бельгии (BELSPO). Экспериментальная работа проводилась в лабораториях Фламандского морского института (VLIZ) и Института исследований сельского хозяйства, рыболовства и пищевых продуктов (ILVO) в Остенде.