Екологія

Вчені з’ясували, як сонячне світло змінює хімію мікропластику

Вивільнення сполук з мікропластику може впливати на екосистеми, мікроби, якість води та глобальний цикл вуглецю.


Підписуйтеся на нас в Гугл Новини, а також читайте в Телеграм і Фейсбук


Сонячне світло змінює хімічну поведінку мікропластику у воді, змушуючи його виділяти складні розчинені органічні сполуки з потенційно значущими екологічними наслідками.

Молекулярний рівень розуміння динаміки походження розчиненої органічної речовини, що походить з мікропластику. Джерело: Шітін Лю, Сяму Зелан, Чао Ма, Чжуою Лі, Сіньюе Ван, Ханью Цзю, Цзінцзе Чжан і Цзюньянь Гуань.

Мікропластик у річках, озерах і океанах є не лише «твердим забруднювачем», а й джерелом «розчиненої органічної речовини», яка постійно надходить у воду. Дослідники показали, що ця речовина формується і трансформується під дією сонячного світла. Процес має динамічний і довготривалий характер.

У роботі, опублікованій у журналі New Contaminants, проаналізовано чотири поширені полімери. Кожен із них формує власну «молекулярну сигнатуру». «Мікропластик створює невидимий хімічний шлейф, який змінюється під впливом погодних умов», — зазначає Джуніан Гуан. Ці сполуки істотно відрізняються від природної органіки річок.

Експерименти показали, що ультрафіолетове випромінювання різко підсилює вивільнення «розчиненого органічного вуглецю». Біорозкладні пластики, зокрема PLA та PBAT, вивільняли його найбільше. Це пов’язують із менш стабільною полімерною структурою. Швидкість процесу обмежується поверхневими фізико-хімічними механізмами.

Мас-спектрометрія виявила суміш добавок, мономерів і фотоокислених фрагментів. З часом зростала кількість «кисневмісних функціональних груп». З’являлися спирти, карбоніли та фталати. Ароматичні полімери формували особливо складні хімічні профілі.

Флуоресцентний аналіз показав схожість MP DOM із «мікробіологічно зумовленою органікою». «Ці молекули можуть змінювати мікробну активність і цикл поживних речовин», — наголошує Шітінг Лю. Їхній вплив може посилюватися зі зростанням пластикового забруднення.

Дослідники вказують на потребу прогнозних моделей. Машинне навчання може допомогти передбачати еволюцію MP DOM. Розуміння цього процесу важливе для оцінки ризиків для екосистем і глобального вуглецевого циклу.


Підписуйтеся на нас в Гугл Новини, а також читайте в Телеграм і Фейсбук


Back to top button