Veids, kā okeānos tiek noteikts plastmasas piesārņojuma līmenis

Lai gan mēs zinām, ka plastmasa ir ļoti kaitīga jūras iemītniekiem, šāda veida piesārņojuma atklāšana okeānos ir ārkārtīgi problemātiska. Plastmasa ir daudzās krāsās, tā sadalās mikroskopiskā lielumā un ir izgatavota no dažādām ķīmiskām vielām. Problēmu papildina milzīgais okeāna izmērs, kurā katru gadu nonāk miljoniem tonnu plastmasas.

Lai efektīvi organizētu tīrīšanu un piesārņojuma novēršanu, ir svarīgi noteikt, kurās okeāna daļās nonāk visvairāk plastmasas. Spriežot pēc pētījuma, kas nesen tika  publicēts izdevumā Nature Communications, satelīti, kas aprīkoti ar mašīnmācīšanos, ir labs variants, lai izsekotu plastmasas piesārņojumu.

Zinātnieku grupa no Plymouth Marine laboratorijas Apvienotajā Karalistē pārbaudīja, vai datus no diviem Eiropas Kosmosa aģentūras ekspluatētiem satelītiem var analizēt, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmu, kas apmācīts noteikt plastmasu. Abi šajā pētījumā izmantotie Sentinel-2 satelīti ir aprīkoti ar 12 joslu daudzspektrālo instrumentu (MSI) sensoriem. Izmantojot abus satelītus, katras 2 – 5 dienas tiek apkopota informācija par piekrastes vietām visā pasaulē. Citiem vārdiem sakot, katra pasaules daļa, kur atrodas jūras vai okeāni, tiek monitorēta 6 līdz 15 reizes mēnesī, kā rezultātā tiek iegūts ļoti daudz datu.

Papildus tam satelīti vāc datus par gaismas signāliem. Materiālus var atšķirt, izmantojot gaismas signālus, pamatojoties uz gaismas viļņu garumu, ko tie atstaro. Lai gan dzidrs ūdens efektīvi absorbē gaismu infrasarkanā un tuvu infrasarkanā starojuma diapazonā, peldošie materiāli, piemēram, plastmasa un citi atkritumi drīzāk atspoguļo tuvu infrasarkano starojumu. Šīs gaismas absorbcijas atšķirības ļauj satelītiem no augšas noteikt peldošos objektus.

https://www.mdpi.com/remotesensing/remotesensing-11-02159/article_deploy/html/images/remotesensing-11-02159-ag-550.jpg
Foto: mdpi.com

Izmantojot satelītu datus, pētnieki apmācīja mašīnmācīšanās algoritmu. Lai noteiktu peldošās plastmasas gaismas signālu, pie Grieķijas krastiem tika palaisti plastmasas pludiņi un no satelītiem iegūti to atstarotās gaismas dati. Pētnieki izmantoja šos gaismas datus, lai iemācītu algoritmam saistīt noteiktus tuvu infrasarkanās gaismas signālus ar peldošām plastmasas atliekām. Tāpat viņi mācīja algoritmu, kā atšķirt plastmasu no dabīgiem materiāliem, piemēram, jūraszālēm, dreifējošiem kokiem un jūras putām.

Tiklīdz algoritms bija izveidots un darbojās, pētnieki to pārbaudīja, izmantojot satelītdatus no piekrastes ūdeņiem četrās vietās visā pasaulē: Akrā (Gana), San Juan salās (Kanāda), Da Nanng (Vjetnama) un Skotijā (Apvienotā Karaliste). Kopumā algoritms atklāja plastmasu ar 86% precizitāti. Tomēr, analizējot San Juan salu datus, algoritms bija 100% precīzs.

Svarīgi, ka šis algoritms ir aprīkots, lai atrastu plastmasas gabalus, kuru izmērs ir 5 mm vai lielāks. Tieši no šīm peldošajām makroplastmasas daļiņām veidojas daudz kaitīgākā mikroplastmasa. Šie rezultāti liecina, ka satelītdati apvienojumā ar mašīnmācību algoritmiem varētu palīdzēt izsekot un pēc tam attīrīt plastmasas piesārņojumu visā pasaulē.

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn
Share on whatsapp
WhatsApp

Atbildēt

Jūsu e-pasta adrese netiks publicēta. Obligātie lauki ir atzīmēti kā *