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Aug 28, 2023

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Rapporti scientifici Volume 12,

Scientific Reports volume 12、記事番号: 15459 (2022) この記事を引用

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海洋環境におけるマイクロプラスチックを含む人為起源の粒子の遍在的な発生は、ここ数年で世界的な注目を集めています。 その結果、海洋環境中のマイクロプラスチックの量と種類を推定するための多くの方法が開発されました。 しかし、さまざまな海洋マトリックスをどのようにサンプリングするか、またはこれらの粒子を抽出して識別する方法に関する標準化されたプロトコルはまだなく、有意義なデータ比較が困難になっています。 浮遊性マイクロプラスチックは風や海流の影響を受けるため、時間の経過とともに濃度が大きく変動することが予想されます。 しかし、高密度のマイクロプラスチックと最初は浮遊していたほとんどのマイクロプラスチックは最終的に海底に沈んで沈むことが知られているため、海洋堆積物はマイクロプラスチックのモニタリングに適したマトリックスとして提案されています。 海洋堆積物からマイクロプラスチックを抽出するためのいくつかの原理、装置、プロトコルが提示されていますが、実際の環境サンプルを使用したプロトコルのさまざまなステップの広範な比較は不足しています。 したがって、この研究では、海洋堆積物の複製サンプルからマイクロプラスチックを抽出するための、異なる前処理とその後の密度分離プロトコルが比較されました。 無機化学物質 (NaClO + KOH + Na4P2O7) を使用する方法とブタ膵臓酵素を使用する方法、および沈殿物の前処理を行わない方法の 2 つの前処理方法を、一般的に使用される 2 つの高密度生理食塩水と組み合わせて比較しました。密度分離に使用される塩化ナトリウム (NaCl) と塩化亜鉛 (ZnCl2)。 どちらの前処理方法でも有機物を効果的に除去し、両方の食塩水でポリエチレン (PE) やポリプロピレン (PP) などの軽いプラスチック粒子を抽出しました。 最も効率的な組み合わせである化学的前処理と ZnCl2 による密度分離では、他の処理の組み合わせよりも 15 倍を超える粒子 (≧ 100 μm) が堆積物から抽出されることが判明しました。これは主に、 PVC粒子。

マイクロプラスチック、塗料粒子、タイヤおよび道路摩耗粒子などの人為的微粒子は、人間によって意図的または偶発的に環境中に放出される 1 ～ 1000 μm1 のサイズ範囲の粒子です 2。 陸上での活動は、海洋環境におけるマイクロプラスチック粒子の主な発生源です3。 製品や用途に意図的に含まれる一次マイクロプラスチックは、繊維やタイヤのゴムなどの摩耗粒子や摩擦粒子、二次的に破砕されたマクロプラスチックからの大規模なマイクロプラスチックと同様に、海洋環境で検出される可能性があります1。 海洋に流入したプラスチック廃棄物は、紫外線、波の作用、生分解などの物理的、化学的、生物学的プロセスにより劣化し、断片化すると予想されます3。 浮遊粒子は、地球規模で海洋に流入するプラスチック廃棄物の量の約 1% を占めると推定されています4。 実際、これらのプラスチック粒子のほとんどは遅かれ早かれ沈んで海底に到達し5、堆積物がマイクロプラスチックの吸収源となり、それによってこれらの粒子が海洋生物に暴露される可能性のあるルートにもなります6、7。 モニタリングの観点からは、地表水または水柱をサンプリングすると、特定の場所でのマイクロプラスチック汚染のスナップショット情報が得られます7。 しかし、表面に浮遊するプラスチック粒子は、サンプリング時の風、潮流、潮流の影響を大きく受けます7。 対照的に、堆積物のマイクロプラスチックのモニタリングは、数年から数十年の時間スケールで局所的または地域的な汚染レベルを統合し、長期蓄積のより安定した画像を提供できます8,9。 これは、従来のほとんどの有害物質の監視が堆積物の分析に基づいている理由でもあります10、11、12、13、14。

堆積物からマイクロプラスチック粒子を分離する標準的な方法はありません。 ただし、最も一般的なアプローチは、さまざまな食塩水を使用した密度分離です。 プラスチックと堆積物の粒子の密度の違いに基づいて、マイクロプラスチックなどの軽い粒子は浮遊し、重い粒子は沈みます。 一般的に使用される高密度液体は、密度 1.2 g/cm3 の塩化ナトリウム (NaCl)、密度 1.5 ～ 1.7 g/cm3 の塩化亜鉛 (ZnCl2)、または密度 1.6 ～ 1.8 のヨウ化ナトリウム (NaI) です。 g/cm315,16,17,18。 まず、沈殿物を高密度液体と混合し、撹拌し、沈降させます。 堆積物の重い鉱物粒子は底に沈みますが、マイクロプラスチックや天然有機粒子などの軽い粒子は、相対密度が低いため表面に浮き上がります。 この密度分離は、ビーカー、分液漏斗、またはミュンヘンプラスチック堆積物分離器 (MPSS) などの特別に設計された堆積物抽出装置で行うことができます19。 次に、上清または浮遊画分をメッシュ サイズの異なる 1 つまたはセットの膜で濾過し、粒子をサイズ画分に分類して分析を容易にします。 次に、膜は視覚的および/または分光学的に分析されます20。 プロトコルには、分析中の干渉を最小限に抑えるために天然有機物を消化し、マトリックスを解離してマイクロプラスチック粒子を抽出しやすくする、抽出前の沈殿物の前処理を含めることができます21,22。 ただし、ほとんどのプロトコールでは、分光法を使用したその後の分析を容易にするために、酵素または酸化化学試薬による入念な処理に基づいた抽出後のサンプル前処理が使用されています 16、23、24、25。 選択された処理は、プラスチックを化学的または物理的に損傷せずに、干渉する天然微粒子を効率的に除去するものでなければなりません29、30、31。

モニタリングに関する推奨事項 10、14、32 では、サンプルを代表する視覚的に検査されたマイクロプラスチックのサブセットを分光分析による同定によって検証することが提案されることがよくあります。 しかし、マトリックス内で見つかった粒子を代表するものでなければならないということ以外に、どの粒子を選択すべきかについては表現されていません。 この選択自体が、環境サンプルのマイクロプラスチック分析に潜在的な偏りをもたらす可能性があります。 視覚的および触覚的識別の両方を含み、場合によっては粒子の加熱、つまり熱い針で粒子を突くことを含む視覚的分析は、プラスチック粒子の偽陰性および偽陽性の識別をもたらす誤認の危険性のため批判されている20,33,34。 、35。 一方、分光法は化学スペクトルの解釈 36 に基づいており、特定のポリマー組成 2 を含むマイクロプラスチックの同定に関する分光学的な手がかりを提供できます。 しかし、コンピュータベースのデータベース一致識別は不一致を起こしやすい可能性があり 37,38、オペレータのバイアスも分光学的識別におけるバイアスにつながる可能性があります 39。 さらに、サンプル中のすべての粒子を手作業で分光学的に識別するのは時間がかかり、スペクトル一致の基準についての合意はまだ決まっていません。 自動化された高スループットの方法が開発され、使用されており、オペレータのバイアスを最小限に抑えると考えられる固定のコンピュータ化された命令を使用して、すべての粒子を分光学的に調べることができます39,40。 しかし、監視の観点から見ると、自動化された方法は時間とコスト効率の点でまだ完全には確立されておらず、証明されていません36,40。

この研究の主な目的は、天然の泥質海洋堆積物からマイクロプラスチックを抽出するための、さまざまな前処理、密度分離ソリューション、およびそれらの組み合わせの効率を評価することでした。 さらに、識別方法の相互の精度を評価するために、視覚的アプローチに続いて化学的識別を行います。 そこで、沈殿物の非前処理、酵素処理、および 2 つの密度分離ソリューション (NaCl と ZnCl2) と組み合わせた無機化学処理の 3 つの条件を比較しました (3 つの処理と 2 つの密度分離ソリューション、\(n=3\) 2 倍 = 6\)41)。

2018年10月24日、スウェーデン西海岸ステヌングスンド郊外のアスケロフィヨルデン、N58°5'21'' E11°48'6'' (中央)の観測所で、ジェミニコアラーを使用して10個の堆積物コアが収集されました。 堆積物は、スウェーデン地盤工学協会の勧告に従って特徴づけられました42。砂質、シルト質のジッチャ粘土、生物撹乱種、および底生の大型動物種が特定され、Amphiura spp.の種が最も多く含まれていました。 そして北極諸島。 すべての芯から上部 2 cm をプールし、ステンレス鋼のスプーンを備えた 10 L ステンレス鋼のポットに均質化し、それぞれ 200 mL (約 314 g) の容量を持つガラス蓋付きの 15 個のガラス容器に移しました (表 1)。 ）。 すべてのサンプルは、さらなる分析まで 8 °C で保存されました。

堆積物サンプルの重量を測定した後、5 mL のサブサンプルを採取し、水分含有量の分析のために 105 °C で 24 時間乾燥させました。 堆積物サンプル (n = 15) は 3 つのグループに分けられ、1 つのグループは無機化学物質で処理され (n = 4)、もう 1 つのグループは酵素で処理され (n = 5)、3 番目のグループは未処理のままでした (n = 6)。 無機化学物質による処理は、Strand and Tairova 201622 によって開発されたプロトコルに基づいていますが、0.67 mol/L NaClO、0.45 mol/L KOH、および 0.022 mol/L Na4P2O7 の混合物から構成されるため、わずかに変更されています。 約４００ｍＬの化学処理物（沈降物の体積の２倍）を、沈降物が入ったガラス蓋付きのガラス容器に加えた。 サンプルを室温で 160 rpm の振動撹拌テーブル上で 1 時間インキュベートしました。 pHを下げて水酸化亜鉛の沈殿を避けるために、化学処理後に追加のすすぎステップが必要でした。 続いて、Milli-Q 水を加えて沈殿物を洗浄し、続いて激しく振盪し、1000 rpm で 30 分間遠心分離しました。 この洗浄手順を３回繰り返した。 繰り返しの間に上清を除去し、新しい Milli-Q 水を加えました。 上清を50μmフィルターで濾過し、さらなる分析のために保管した。 遠心分離後、沈殿物をガラス容器に戻しました。 ブタ膵臓酵素は有機物の酵素消化に使用されました 43。 緩衝酵素使用溶液は、10 mL のトリス塩酸塩溶液 (Trizma、pH 8.0、1 M、0.2 μm ろ過、Sigma-アルドリッチ、T3038、米国)。 完全な溶解は、加熱したインキュベーションシェーカー (New Brunswick Scientific、Innova 40) 上で穏やかに温め (30 °C)、125 rpm で 30 分間振盪することによって達成されました。 あらかじめ洗浄したガラス瓶中の沈殿物の湿重量（WW）1 g あたり 10 mL の使用溶液を加えました。 沈殿物と酵素溶液を混合し、pH 指示棒を使用して pH を評価しました。 必要に応じてさらにトリス塩酸溶液を加えることにより、ｐＨを８．０に調整した。 充填されたガラス容器に蓋をし、インキュベーションシェーカー上で 37.5 °C で一晩激しく振盪 (150 rpm) させました。

分解レベルは、分解処理の前後に、同位体比質量分析計（20-22、Secron Ltd.、クルー、英国）に接続された元素分析装置を使用した TOC 分析によって定量化されました。

広く使用されている 2 つの異なる密度分離ソリューション、NaCl (密度 1.2 g/cm3) と ZnCl2 (1.8 g/cm3) の有効性を比較するために、前処理されたサンプルを 2 つのグループに分け、ZnCl2 (n = 7) または ZnCl2 でさらに処理しました。 NaCl (n = 8)。 密度分離は、Kristineberg Micro Plastic Sediment Separator (KMSS) を使用して実行されました。 この分離器はミュンヘンのプラスチック分離器 19 からインスピレーションを得て社内で設計されましたが、高さと幅の両方が小さく、スタンドパイプの傾斜が急になっており、沈降を監視するために沈殿物容器の上にガラスシリンダーが付いています（図 1）。 。

ミュンヘンのプラスチック分離器に倣って設計された Kristineberg マイクロプラスチック堆積物分離器 (KMSS) (Imhof et al., 2012)。 パート 1、ローターと底部バルブを備えた沈殿物コンテナ、パート 2、ガラスシリンダー、パート 3 スタンドパイプ、およびボールバルブとフィルターホルダーを備えた上部分割チャンバー。

前処理後、沈殿物サンプルを KMSS の底部沈殿物容器に移し、塔のスタンドパイプ部分を取り付け、塔の底部にあるローターの電源を入れました。 生理食塩水を底部のバルブから導入し、塔の体積の 85% まで満たしました。 3 時間後にローターのスイッチを切り、沈殿物を沈降させました。 12 時間の静置後、分割チャンバーをスタンドパイプの上部に取り付け、塔を密度分離流体 (ZnCl2 または NaCl) で満たしました。 充填したら、ボールバルブを閉じ、液面を下げ、分割チャンバーを取り外しました。 次に、分割チャンバーを逆さにし、溶液を濾過した。 無機化学物質による前処理にさらされ、ZnCl2 で分離された沈殿物を 300 μm のポリアミド (PA) メッシュで濾過し、残った上部溶液を収集し、ミネラルが多いため、ガラスビーカー内の ZnCl2 で 2 回目の分離を実行しました。コンテンツ。 第二の密度の分離(撹拌し、24時間静置)後、溶液をメッシュサイズ100μmのPAフィルターを通して濾過した。 酵素処理および未処理のサンプル、および NaCl で抽出したすべてのサンプルについては、無機化学薬品で前処理して ZnCl2 で分離した場合と比較して、抽出される鉱物粒子が少なかったため、分離は 1 回のみ実行されました。 溶液を、メッシュサイズ３００μｍおよび１００μｍの２つのＰＡフィルターを通して濾過した。 濾過後、フィルターを Milli-Q 水ですすぎ、塩の結晶を除去しました。

サンプリング中に使用されたすべての機器は、プラスチックを含まない水路フード内で乾燥する前に、実験室で Milli-Q 水で洗浄および洗浄されました。 堆積物サンプルの保管にはガラス蓋付きのガラス容器を使用し、堆積物の均質化にはステンレス鋼のポットとステンレス鋼のスプーンを使用しました。 すべてのサンプルは、実験室で処理されるまでガラス瓶に保管されました。 すべての機器と実験室の表面は実験室での作業前に清掃され、綿の白衣と衣服のみが着用されました。 ZnCl2 は 10 μm、5 μm、1 μm の 3 つの膜を通して濾過されました。 ＮａＣｌを１０μｍで濾過した。

沈殿物のない 6 つのブランクサンプルを、前処理と密度分離溶液の組み合わせごとに 1 つずつ処理しました。 すべてのブランクは、サンプリング前、現場、保管、処理、分離、分析中にボトルを洗浄して対応する沈殿物サンプルとして処理されました。

分析ワークフローは、地域海域条約および欧州委員会から公開されているか、作業草案として入手可能な現在のコンセンサスガイドラインに準拠しました10、14、32。 すべてのフィルターは最初に実体顕微鏡 (Leica M205 C 80–160x Wetzlar、ドイツ) を使用して目視検査されました。 その後、カールソンらに従って、人為起源の疑いがあると視覚的に特定されたすべての粒子が発見されました。 ２０２０４４をピンセットを用いて孔径２００ｎｍの異なる酸化アルミニウムフィルター（Ｗｈａｔｍａｎ Ａｎｏｄｉｓｋ ２５）に移した。 各処理およびサイズ画分ごとに 1 つのフィルター、つまり 300 μm メッシュ上で収集された粒子を 1 つの酸化アルミニウムフィルターに移動し、100 μm の粒子を別のフィルターに移動しました。 遠心分離溶液から収集された粒子も 1 つのフィルターに移されました。 1 つの Anodisk フィルターに収まる量より多くの疑わしい粒子がある場合は、2 つのフィルターが使用されました。 粒子を含む Anodisk フィルターの全領域を光学顕微鏡 (Zeiss、AxioImager) で画像化しました。 Karlsson et al. に従って、すべての粒子 (300 μm フィルター、100 μm フィルター、および遠心分離溶液から 50 μm で収集) を視覚的な外観に従って特徴付けました。 202044 は、2D 形状、3D 形状、堅牢性、色、および古典的な視覚的識別が注目されました。 続いて、300 μm フィルターからのすべての粒子と、ランダムに選択した 8 つの 100 μm サンプル上のすべての粒子を、532 nm レーザーと 600 g/mm 回折格子を使用したラマン顕微鏡 (Witec、alpha 300R) で化学的に識別しました。 レーザー出力は、ポリマー、信号強度、粒子のサイズ、倍率に基づいて選択されました。 スペクトルは 200 ～ 3500 cm-1 の波数範囲で測定され、識別のために社内ライブラリと比較されました (HQI 最小 75、大部分が 80 以上)。 このライブラリは、風化粒子を含む既知のプラスチック粒子から取得したスペクトルと、RUFF45 および ST Japan のスペクトル データベースからのスペクトルで構成されています。 比較のために、ランダムに選択した 2 つのサンプルからの 300 µm フィルターも、透過モード (256 スキャン、解像度 4 cm-1、スペクトル範囲 4000 ～ 675 cm-1) を使用したフーリエ変換赤外分光法 FTIR (Thermo Scientific Nicolet iN10) で化学的に同定しました。 、液体窒素で冷却された検出器、256 のバックグラウンド スキャンと相関付けられます)。 遠心分離溶液（すべての無機前処理と前処理された酵素の 1 つ）からの上清中の粒子は、ラマン顕微鏡で分析される前に、まず視覚的に特徴付けられました。 2 つのランダムサンプルからの PA フィルター上の残りの粒子 (遠心分離溶液からの 300 μm、100 μm、および 50 μm)、つまり人為的粒子として視覚的に識別されなかった粒子を、ラマン顕微鏡で分析して偽陰性を識別しました。

堆積物から抽出された人為起源の粒子は、まず実体顕微鏡を使用して視覚的および触覚的な外観に従って分類されました44,46。 使用されたカテゴリは、半透明のマイクロプラスチック、白色のマイクロプラスチック、黒色の硬質エラストマー、塗料粒子、合成繊維、およびその他の人為起源の微粒子でした (図 2)。 300 μm フィルター上では、ほとんどのプラスチック粒子は半透明 (277 個の粒子の 59%) であり、形態の明らかな違いに基づいて視覚的に 3 つのサブクラスに分類されました。 サブクラス 1 は縞模様、サブクラス 2 は球状模様で構成され、サブクラス 3 は縞模様も球状模様も持たない半透明の粒子でした。 視覚サブクラス 1 内のすべての粒子は PE (n = 106) であることが確認され、サブクラス 2 内のすべての粒子は PP (n = 15) であることが確認されました (図 3)。 サブクラス 3 では、PS や PMMA などのポリマーが特定されました。 これは、この場合、視覚的な識別を使用して半透明粒子を異なるポリマー組成のサブクラスに分離できることを意味します。 半透明の PP および PE 粒子の特定の表面パターンは、それらが両方とも異なる供給源に由来することを示しています。 合計で、300 μm フィルター上の半透明粒子の 66% が PE、10% が PP として識別されました (図 4A)。 予想通り、より多くの人為起源の粒子が 100 μm フィルター上に収集され、合計 4329 個の粒子が収集されました (図 4B、表 1)。 100 µm フィルターには、半透明と白色の 2 つの主要なカテゴリのプラスチック粒子があり、それぞれ総数の 46% と 38% を占めていました。 分光法で分析されたすべての粒子 (n = 335) は、視覚的に識別され、PE、PP、および PVC であることが確認されました。 遠心分離サンプルの上清から、粒子の大部分 (64%) が半透明として分類され、分光学的に PE (n = 47) および PP (n = 9) として識別されました。

代表的な粒子、半透明のプラスチック粒子、白 (PVC 粒子)、塗料粒子、黒色エラストマー、合成繊維、その他の人為的微粒子のカテゴリ。

サブクラス 1 (PP) およびサブクラス 2 (PE) の半透明のプラスチック粒子。

(A) 300 μm より大きい粒子、(B) 100 ～ 300 μm の間、および (C) 100 μm より大きい粒子に対する人為起源の微粒子の粒子濃度。

最高濃度である堆積物の乾燥重量 (DW) 1 g あたり 2.82 個のマイクロプラスチック粒子が、無機化学前処理にさらされ ZnCl2 で抽出されたサンプルで見つかりました。 これらの粒子の大部分 (74%) は PVC であると特定されました (図 4)。 PVC 粒子の数は、他の処理と比較して、無機化学前処理と ZnCl2 の組み合わせで明らかに高く、0 ～ 0.12 PVC 粒子/g DW 堆積物と比較して、1.81 ～ 2.29 PVC 粒子/g DW 堆積物でした (図 4C)。 。

半透明のプラスチック粒子、すなわち主に PP および PE 粒子の濃度は、DW 堆積物 1 g あたり 0.25 ～ 0.76 粒子の範囲でした。 半透明のマイクロプラスチックの最高濃度は、酵素で前処理され、NaCl で抽出されたサンプルで見つかりました。 最も低い濃度は、密度分離溶液とは関係なく、不安定な有機物を除去する処理が行われていないサンプルで確認されました。 ただし、完全に同一の堆積物サンプルを取得することは不可能であるため、処理や密度分離溶液に関係なく、粒子分布にはある程度の違いが生じることが予想されます。

ブランクからは、半透明のマイクロプラスチック、合成繊維、およびその他の人為起源の微粒子のカテゴリのみを含む、サンプルあたり 5 ～ 13 個の粒子のみが抽出されました。 ZnCl2 で抽出したブランクサンプルでは、​​ほとんどの人為起源の粒子は他の人為起源の微粒子のカテゴリーに属していましたが、NaCl で抽出したブランクサンプルでは、​​半透明のプラスチック粒子が大半を占め、次に合成繊維やその他の人為起源の微粒子が続きました。 白いマイクロプラスチック粒子はどのブランクサンプルからも抽出されませんでした。 抽出されたマイクロプラスチックの数が最も多かったブランクサンプルは、酵素による前処理から NaCl で抽出されたもので、13 個の粒子が特定され、そのうち 10 個が半透明のマイクロプラスチック、サブクラス 3 に分類されました。すべての粒子は視覚的に人為起源であると識別されました。ブランクサンプルの結果を図 4 に示します。

ブランクから抽出された粒子と堆積物サンプルの粒子を比較すると、ブランクと堆積物サンプルの間のプラスチック濃度に有意な差があることがわかります (p < 0.001 (2 サンプル T 検定)) (図 4)。

マイクロプラスチック粒子の視覚的識別に関しては、オペレーター間の偏見のリスク、および偽陽性と偽陰性の両方の識別のリスクのため、科学的な懸念があります20、33、34、35。 実体顕微鏡でプラスチックから構成されていると確認されたすべての粒子、すなわち視覚的に非人為的であると考えられるすべての粒子を除去した後にPA膜上に残っている粒子をラマン顕微鏡で分析した。 酵素で前処理し、NaCl で抽出した膜では、300 μm で 3 個の粒子、100 μm で 11 個の粒子がプラスチックとして識別され、それぞれ 2% と 13% に相当しました。 無機化学薬品で前処理し、ZnCl2 で抽出した膜には 5 個の粒子が残っており、後に各膜上にプラスチックであると識別されました。これは粒子の総量の 1% に相当します。 これは、少なくとも今回の研究では、熟練したオペレーターが視覚的および触覚的識別技術を使用して、偽陰性をほとんど発生させずに 100 μm までのプラスチック粒子を識別できたことを示しています。

サンプル中の有機物の粘着性を低下させ、マイクロプラスチックとマトリックスの接着を破壊するのに役立つ 2 つの前処理 (無機化学物質と酵素) が、TOC 分析によって機能的に評価されました。 無機化学前処理の TOC 含有量は 1.55% でしたが、未処理サンプルの TOC 含有量は 2.89% でした。 一方、酵素処理では TOC レベルが 4.02% と高く、これはおそらく酵素がサンプルに炭素を追加するためであると考えられます。 ただし、回収率から、300 μm を超える粒子については、さまざまな前処理方法で特定された粒子の濃度が未処理のサンプルと同様であることは明らかであり、300 μm を超える粒子のみが対象の場合は、前処理が必要であることがわかります。治療は必要ありません。 ただし、100 ～ 300 μm のより小さい軽量粒子 (PVC は除く) では、前処理サンプルと未処理サンプルの間で濃度に有意な差が見られました (p = 0.00116)。 さらに、無機化学物質で前処理され、ZnCl2 で抽出された堆積物サンプルでは、​​プラスチック濃度に有意な差 (p < 0.001) が見られます。これは主に、この組み合わせによる PVC 粒子の高抽出によるものです。

私たちの結果は Enders らの結果と一致しています。 (2017) 彼は、魚の胃の消化のために KOH と NaClO を組み合わせてテストし、この処理が効果的に組織を消化することを示しました。 さらに、この処理が 12 種類の一般的なポリマーのラマン スペクトルに影響を与えるかどうかをテストしたところ、アクリロニトリル ブタジエン スチレン (ABS) 粒子については低いピーク変化のみが見つかりました。 しかし、彼らはまだこのポリマーを特定することができました30。 酵素処理は、一般的なプラスチック 47 を傷つけることなく組織 43 を効果的に消化することも示されています。

ZnCl2 を使用した場合、NaCl を使用した場合よりもプラスチック粒子の抽出効率が高くなりました。 PVC などのより重いポリマーは ZnCl2 で回収されましたが (図 4)、NaCl 食塩水の密度が低いことから予想されるように、NaCl では回収されませんでした。 モニタリングの観点から見ると、NaCl は毒性がなく、ZnCl2 よりもコストが低いため、魅力的な代替品です (工業グレードの ZnCl2 は 1 kg あたり約 4 ユーロです)。 ただし、ポリエチレン テレフタレート (PET) や PVC など、1.2 g/cm3 より高密度の粒子をターゲットとする場合は、NaCl はお勧めできません。 包括的なポリマー抽出には、PET や PVC も含む大部分のポリマーを抽出できるため、より高密度の溶液 (> 1.5 g/cm3) が推奨されます。 最近、北極のマイクロプラスチック監視プログラムでは、食塩水密度分離溶液の少なくとも 1.6 g/cm3 の密度が推奨されました 14。

不安定な有機物を除去するために無機化学物質または酵素で前処理したサンプルでは、​​前処理していないサンプルと比較して、より高濃度のマイクロプラスチック粒子が確認され、前処理ステップによりマイクロプラスチックの抽出が向上することが示されました。 ただし、300 μm を超える粒子のみを考慮する場合、前処理ステップは必要ありません。 NaCl と ZnCl2 のどちらの密度分離ソリューションでも、PE や PP などの軽量のマイクロプラスチック粒子の抽出に成功しました。 さらに、無機前処理と ZnCl2 の組み合わせにより、PVC 粒子の抽出に成功しました。 モニタリングの観点から見ると、当社の結果は、PET および PVC 粒子も含む包括的なポリマー抽出を達成するには、少なくとも 1.6 g/cm3 の密度を推奨する北極モニタリング評価プログラム (AMAP)14 と一致しています。

現在の研究で使用および分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

アクリロニトリルブタジエンスチレン

北極の監視および評価プログラム

乾燥重量

フーリエ変換赤外分光法

Kristineberg マイクロプラスチック堆積物分離装置

ミュンヘンのプラスチック製沈殿分離器

ポリアミド

ポリエチレン

ポリエチレンテレフタレート

ポリメチルメタクリレート）

ポリプロピレン

ポリスチレン

ポリ塩化ビニル

湿重量

ハートマン、NBら。 私たちは同じ言語を話しているのでしょうか? プラスチック破片​​の定義と分類の枠組みに関する推奨事項。 環境。 科学。 テクノロジー。 53(3)、1039–1047 (2019)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Mattsson, K. et al. 環境中の人為起源の粒子のモニタリング: 分析手法の最前線における最近の開発と残された課題。 カー。 意見。 コロイド界面科学。 56、101513 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

アラバマ州アンドラディ 海洋環境におけるマイクロプラスチック。 3月汚染。 ブル。 62(8)、1596–1605 (2011)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

van Sebille、E. et al. 浮遊する小さなプラスチックの破片の世界的な目録。 環境。 解像度レット。 10(12)、124006 (2015)。

記事 ADS Google Scholar

Woodall, LC et al. 深海はマイクロプラスチックの破片の主な沈み場です。 R. Soc. オープンサイエンス。 1(4)、140317 (2014)。

記事 ADS MathSciNet PubMed PubMed Central Google Scholar

ヴェルラ、AW 他マイクロプラスチックと有毒な化学相互作用: 定量化されたレベル、メカニズム、および影響に関するレビュー研究。 SN Appl. 科学。 1(11)、1–30 (2019)。

記事 ADS CAS Google Scholar

ミラー、Ｅ．ら。 環境メディアにおけるマイクロプラスチックの収集、分析、報告に関する推奨ベスト プラクティス: サンフランシスコ湾の包括的なモニタリングから学んだ教訓。 J.ハザード。 メーター。 409、124770 (2021)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ハリス、PT 海洋堆積環境におけるマイクロプラスチックの運命: レビューと総合。 3月汚染。 ブル。 158、111398 (2020)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

ダール、M.ら。 地中海の海草土壌におけるマイクロプラスチック汚染の一時的な記録。 環境。 汚染。 273、116451 (2021)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

GESAMP、ガイドラインまたはガイドライン、または海洋のプラスチックごみとマイクロプラスチックのモニタリングと評価。 (Kershaw PJ、Turra A.、および Galgani、F. 編) (IMO/FAO/UNESCO-IOC/UNIDO/WMO/IAEA/UN/UNEP/UNDP/ISA Joint Group of Experts on the Scientific Aspects of Marine Environmental Protection ）。 スタッド議員で。 GESAMP No. 99. 130 (2019)。

Bosker, T.、Guaita, L.、Behrens, P. 小アンティル諸島のカリブ海のビーチにおけるマイクロプラスチック汚染。 3月汚染。 ブル。 133、442–447 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Lots、FAE et al. マイクロプラスチック汚染の大規模調査: ヨーロッパの海岸堆積物におけるマイクロプラスチックの量と特徴。 3月汚染。 ブル。 123(1–2)、219–226 (2017)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ピノン・コリン、TJ 他メキシコ、バハカリフォルニア半島の砂浜のマイクロプラスチック。 3月汚染。 ブル。 131(Pt A)、63–71 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

地図。 AMAP のゴミとマイクロプラスチックのモニタリング ガイドライン。 バージョン1.0。 257. (北極監視評価プログラム (AMAP)、トロムソ、2021)。

ベラシ、A.ら。 堆積物からのマイクロプラスチックの抽出: 既存の方法の概要と、新しく環境に優しい代替方法の提案。 Chemosphere 278、130357 (2021)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

プラタ、JC et al. 水および堆積物中のマイクロプラスチックのサンプリングと検出の方法: 批判的なレビュー。 Trac-Trends アナル。 化学。 110、150–159 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

Van Cauwenberghe、L. 他深海の堆積物におけるマイクロプラスチック汚染。 環境。 汚染。 182、495–499 (2013)。

論文 PubMed Google Scholar

Cutroneo、L. et al. 堆積物からマイクロプラスチックを抽出する際の密度分離に使用される塩に関する考察。 3月汚染。 ブル。 166、112216 (2021)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Imhof、HK et al. 水生環境の堆積物中のプラスチック粒子を分離および定量するための、新規で高効率な方法。 リムノール。 Oceanogr.-Methods 10、524–537 (2012)。

記事 CAS Google Scholar

Hidalgo-Ruz、V. et al. 海洋環境におけるマイクロプラスチック: 識別と定量化に使用される方法のレビュー。 環境。 科学。 テクノロジー。 46(6)、3060–3075 (2012)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

ジャン、C.ら。 チベット高原の河川におけるマイクロプラスチック汚染。 環境。 汚染。 249、91–98 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Strand, J. & Tairova, Z. 北海堆積物中のマイクロプラスチック粒子 2015。DCE デンマーク環境エネルギーセンターの科学レポート 2016。No. 178 (2016)。

ローダー、MGJら。 環境サンプル中のマイクロプラスチックの酵素精製。 環境。 科学。 テクノロジー。 51(24)、14283–14292 (2017)。

論文 ADS PubMed Google Scholar

Nuelle、MT et al. 海洋堆積物中のマイクロプラスチックを監視するための新しい分析アプローチ。 環境。 汚染。 184、161–169 (2014)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Duan、J. et al. 植物が豊富な粘土質マングローブ堆積物中のマイクロプラスチック汚染を判定するための消化法の開発。 科学。 トータル環境。 707、136030 (2020)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

ボルドス、G. et al. ヨーロッパのカルパティア盆地の魚のいる池と自然の淡水環境におけるマイクロプラスチックの特定。 Chemosphere 216、110–116 (2019)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

スー、L.ら。 中国の太湖のマイクロプラスチック。 環境。 汚染。 216、711–719 (2016)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ハーブ、M.ら。 堆積物中の大小のマイクロプラスチックが語るさまざまな物語 — ノルウェーの都市受容体におけるマイクロプラスチック濃度の最初の報告。 3月汚染。 ブル。 141、501–513 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Pfeiffer, F. & Fischer, EK マイクロプラスチックサンプル処理におけるさまざまな消化プロトコル - さまざまな合成ポリマーの耐性と生体有機物の破壊効率を評価します。 フロント。 環境。 科学。 8, 572424 (2020)。

記事 Google Scholar

エンダース、K. et al. 生物相からのマイクロプラスチックの抽出: 推奨される酸性消化は、一般的なプラスチックポリマーを破壊します。 ICES J. Mar. Sci. 74(1)、326–331 (2017)。

記事 Google Scholar

コール、M.ら。 生物相が豊富な海水サンプルおよび海洋生物中のマイクロプラスチックの分離。 科学。 議員4、4528（2014）。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

ハンケ、G.ら。 ヨーロッパ海における海洋ごみのモニタリングに関するガイダンス。 EUR 26113。JRC83985 (欧州連合出版局、ルクセンブルク、2013)。

レンツ、R.ら。 分析改善のためのラマン分光法を使用した海洋マイクロプラスチックの視覚的識別の重要な評価。 3月汚染。 ブル。 100(1)、82–91 (2015)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Löder, MGJ & Gerdts, G. マイクロプラスチックの検出と識別に使用される方法論 - 重要な評価。 (Bergmann M.、Gutow L.、Klages M. 編) 海洋人為的ごみ。 （スプリンガー、2015）。

レナー、KO、他選択されたパーソナルケア製品に含まれるマイクロプラスチックの特性を評価するためのさまざまなアプローチの比較。 環境。 有毒。 化学。 （2021年）。

Xu、JLら。 マイクロプラスチック分析のための FTIR およびラマンイメージング: 最先端技術、課題、および展望。 Trac-Trends アナル。 化学。 119、115629 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

フェルナンデス・ゴンザレス、V. 他海洋環境における通常の包装ポリマーからのマイクロプラスチックの化学的同定に対する風化の影響。 アナル。 チム・アクタ 1142、179–188 (2021)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Renner, G.、Schmidt, TC & Schram, J. FT-IR 分光法に基づく環境区画からのマイクロプラスチックの自動同定のための新しい化学分析アプローチ。 アナル。 化学。 89(22)、12045–12053 (2017)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

プリンプケ、S.ら。 フーリエ変換赤外 (FTIR) 分光法に基づくマイクロプラスチック サンプルの自動分析のための参照データベース設計。 アナル。 バイオアナル。 化学。 410(21)、5131–5141 (2018)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

プリンプケ、S.ら。 フォーカル プレーン アレイ (FPA) FTIR 顕微鏡検査と画像解析を使用したマイクロプラスチック分析の自動化アプローチ。 アナル。 メソッド 9(9)、1499–1511 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

Beveridge, C. ダミーのための基本的な数学。 378. (ワイリー、2011)。

Eriksson, LG 土壌種の分類と命名。 スウェーデン地盤工学協会 2016。SGF レポート 1 (2016)。

フォン・フリーゼン、LW 他。 二枚貝組織からマイクロプラスチックを抽出するための効率的かつ穏やかな酵素消化プロトコル。 3月汚染。 ブル。 142、129–134 (2019)。

記事 Google Scholar

カールソン、TM et al. マンタトロールと現場ポンプ濾過法の比較、および地表水中のマイクロプラスチックの視覚的識別のためのガイダンス。 環境。 科学。 汚染。 解像度内部。 27(5)、5559–5571 (2020)。

論文 PubMed Google Scholar

Armbruster, T.、Danisi, RM による鉱物結晶学のハイライト。 201. (Walter de Gruyter GmbH、2016)。

Jarlskog, I. et al. タイヤやアスファルトは、都市部の道路や掃砂地、洗濯水などでマイクロプラスチックを摩耗させます。 科学。 トータル環境。 729、138950 (2020)。

論文 ADS PubMed Google Scholar

Piarulli, S. et al. 雑食性カニ Carcinus aestuarii の野生個体群におけるマイクロプラスチック: マイクロファイバーを含む抽出方法のレビューと地域規模のテスト。 環境。 汚染。 251、117–127 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

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私たちは、密度分離塔の建設に多大な貢献をしてくれた Kjell Nordberg と R/V Oscar von Sydow の乗組員、Kalle Haikonen、および密度分離塔の図を描いてくれた Chiranart Petchpromsorn に感謝したいと思います。

ヨーテボリ大学が提供するオープンアクセス資金。 この研究は、北欧大臣評議会、Harmic プロジェクト、スウェーデン EPA、JPI Ocean プロジェクト BASEMAN、JPI Ocean プロジェクト ANDROMEDA、および JPI Ocean プロジェクト FACTS の資金提供を受けました。

スウェーデン、フィスケバッスキル、ヨーテボリ大学クリスティーンバーグ海洋研究所海洋科学部

カリン・マットソン、エリザベート・エクストランド、マルティン・ハッセロフ

IVL スウェーデン環境研究所、クリスティーンベルグ海洋研究所、451 78、フィスケバッスキル、スウェーデン

マリア・グランバーグ & カースティン・マグヌッソン

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Ka.M.、Ke.M.、MG、MH は、この研究のアイデア、作品の構想とデザインを開発しました。 Ke.M. MH が分離器を設計し、KMSS EE と MG が粒子の抽出を実行しました。 Ke.M. 人為起源の粒子を視覚的に識別しました。 Ka.M. は、LM、ラマン顕微鏡、および FTIR を使用して粒子を測定および同定し、原稿の執筆に大きく貢献しました。 Ka.M.、Ke.M. そしてMHはデータを分析し、解釈しました。 著者全員が最終原稿を読んで承認しました。

カリン・マットソンへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Mattsson, K.、Ekstorm, E.、Granberg, M. 他天然海洋堆積物からのマイクロプラスチック抽出を最適化するための前処理方法と高濃度液体の比較。 Sci Rep 12、15459 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-19623-5

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受信日: 2022 年 4 月 19 日

受理日: 2022 年 8 月 31 日

公開日: 2022 年 9 月 14 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-19623-5

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