Ячейка сетка рабица: Размер ячейки сетки рабицы

Ячейка сетка рабица: Размер ячейки сетки рабицы – минимум, максимум, маркировка

alexxlab | 24.11.1976 | 0 | Разное

Содержание

Размер ячейки сетки рабицы – минимум, максимум, маркировка

Насколько важным параметром является для забора размер ячейки сетки рабицы? Все зависит от того, с какой целью устанавливается ограждение. Если это обозначение границы владений, тогда оптимальным будет размер ячейки 50х50 мм. Использование более мелкой сетки рабицы влечет за собой переплату, а крупноячеистая может провиснуть со временем. Если рабица применяется для изготовления вольера для птиц – размер следует уменьшить до размера живности.

Какие ячейки сетки рабицы бывают?

Ключевых отличий два: Материал подготовлен для сайта www.moydomik.net

Вид плетения

Выделяют ромбовидную или классическую сетку.

Визуально они достаточно похожи, однако, сетка рабица квадратная ячейка, которая переплетена под углом 90° менее распространена и более прочная, нежели сетка рабица ромбическая ячейка, которая переплетена под острым углом в 60° (ГОСТ 5336-80).

Размер ячейки

Производители предлагают широкий ассортимент сетки рабицы с ячейками разных размеров. Необходимо отметить, что размер ячейки определяется тремя параметрами: длиной и шириной сторон, а также диаметром проволоки, из которой изготовлена сетка. Эти параметры находятся в прямой зависимости друг от друга.

Сетка рабица ячейка 20х20Таким образом, если указано – сетка рабица ячейка 20х20 мм., это означает, что ее стороны равны 20х20 миллиметров с учетом диаметра проволоки и узла ее соединения.

Размеры ячейки сетки рабицы варьируются в диапазоне от 5х5 мм до 100х100 мм. Градация всех размеров приведена в таблице.

Сетка рабица ячейка 5х5 мм – это минимальный размер ячейки. Сетка рабица с мелкой ячейкой (малая) часто является наиболее прочной и компактной. Ее используют для просеивания сыпучих материалов или для изготовления клеток для животных.

Максимальный размер ячейки сетки рабица – 100х100 мм.

Примечание. Чем меньше размер ячейки, тем прочнее будет сетка, однако тем больше будет вес и меньше способность пропускать свет.

По точности размеров ячеек сетки рабица объединяются в две группы:

сетка 1 группы имеет минимально допустимое отклонение в размерах;
сетка 2 группы может иметь более значительные отклонения.

Примечания. Допустимое отклонение составляет согласно ГОСТ 6727-80 от +0,05 мм до – 0,15 мм.

Маркировка рабицы

Собираясь купить сетку рабицу нужно обратить внимания на ее маркировку. Обычно она обозначается следующим образом:

25х25. 2,0х10 (т.1,4), это означает – сетка рабица с размером ячейки 25 мм, высотой 2 м.п., длиной 10 м.п. изготовлена из проволоки толщиной 1,4 мм. Конечно, маркировка у разных производителей отличается, но обязательно содержит эти параметры. Источник www.moydomik.net/materialy/metally/479-razmer-yacheyki-setki-rabicy.html

Толщина проволоки

Помимо размера ячеек важным является параметр толщины проволоки и степень ее защищенности. Так, производство сетки рабица регламентируется ГОСТ 5336-80, но производители предлагают облегченный вариант сетки, из более тонкой проволоки. Ее легко отличить путем взвешивания рулона. Вес будет на 10-15% легче стандартного. Соответственно и цена облегченной рабицы меньше.

Кроме того, на цену влияет и вид защиты. Для изготовления используется не оцинкованная проволока (самая дешевая сетка, срок эксплуатации до 10 лет), оцинкованная (средний ценовой диапазон, срок службы до 10-20 лет), полимерная (отличается высокой ценой, гарантийный срок службы – 20 лет).

Окончательный выбор размера ячейки сетки рабица зависит от предполагаемых нагрузок на сетку и длины ограждения.

Ячейка в сетке рабицы

Как выбрать ячейку для сетки рабицы?

Сетку рабицу производят согласно ГОСТ 5336-80, в котором определены размеры ячеек от 5 до 100 мм. Размер изготовляемой ячейки зависит от подготовленной оснастки. Именно поэтому ячейка получается ромбическая или квадратная. Так как основной гибочный элемент делается на токарном станке и шаг резки зависит от его возможностей. Поэтому при производстве выбор ячейки происходит гораздо раньше до ее изготовления.

Фрагмент чертежа винтовой втулки:

Размер ячейки влияет фактически на все. Чем меньше ячейка:

– тем более плотная сетка

– более жесткая

– более устойчивая к механическим нагрузкам

– имеет больший вес

– большая стоимость при покупки

Сетка рабица – цель ячейки.

При покупки сетки рабицы естественным образом должен быть целесообразным. Если у вас обычный забор не требующий определенной защиты при которой нужно использовать мелкую ячейку – лучше переплатить за толщину проволоки. Таким образом срок эксплуатации можно продлить на столетия.

Из за дороговизны изготовления, так как сетка с мелкой ячейкой производиться в два – три раза дольше по времени и требует больше сырья для ее изготовления. Ее следует использовать по назначению. В декоративных целях. Для использования в птичниках, начиная от защиты птицы от мелких хищников – заканчивая как ограждение птенцов. Для производства штукатурных и других работ с использованием сетки как армирующего элемента. И множества других прагматичных решений.

Позвоните или напишите нам – мы с удовольствием вам ответим на все вопросы!

Тел. +375-44-752-02-26 (VELCOM)

Тел. +375-29-752-02-26 (MТC)

Режим работы: 09:00 – 20:00.

E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

ПЕРЕЙТИ НА ГЛАВНУЮ

Сетка Рабица

Применяют:

для ограждений;

в качестве арматуры под штукатурку;
для просеивания сыпучих материалов;

Сетка металлическая плетеная Flexyfort, Flexyplast (рабица) изготавливается из низкоуглеродистой термически необработанной проволоки круглого сечения, а также из оцинкованной проволоки и из проволоки, покрытой полимером.
Металлическая сетка рабица была изобретена в 1864 году и получила название в честь своего “создателя” немецкого инженера-строителя Карла Рабица. Сам изобретатель видел главной целью её использования увеличение надёжности штукатурного слоя.
Сегодня же металлическую сетку рабица используют повсеместно. Для увеличения её срока службы, рабицу оцинковывают, что позволяет ей служить более 50 лет.
Забор из рабицы пользуются огромным спросом в садовых хозяйствах благодаря невысокой стоимости, быстроте установки и не требуют особенного ухода.
Сложность покраски переплетающихся спиралей данного вида металлической сетки существенно снижается при покупке

оцинкованной сетки рабица.

Сетка Рабица

Загиб с двух сторон. Оцинкованная.

Форма выпуска: -рулон, высота- h, длина- L

Наименование
Цена
Цена ОПТ
Крупный ОПТ
Ед. изм.

Сетка рабица, ячейка 25х25, h -1м, L-10м
1050
1000
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 25х25, h -1,2м, L-10м
1250
1200
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 25х25, h -1,5м, L-10м
1450
1400
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 35х35, h -1,2м, L-10м
950
900
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 35х35, h -1,5м, L-10м
1150
850
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 35х35, h -1,8м, L-10м
1350
1300
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 45х45, h -1,5м, L-10м
920
870
договорная
шт

ВНИМАНИЕ АКЦИЯ!

Наименование
Цена
Цена ОПТ
Крупный ОПТ
Ед. изм.

Сетка рабица, ячейка 55х55, h -1,2м, L-10м
700
620
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 55х55, h -1,5м, L-10м
770
690
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 55х55, h -1,8м, L-10м
930
850
договорная
шт

Сетка рабица, ячейка 55х55, h -2м, L-10м
1040
960
договорная
шт

Сетка рабица 20х20 мм, цена за рулон

Толщина проволоки

0,9 мм 1 1,2 мм 1 1,4 мм 1 0,7 мм 0,8 мм 1 мм 1,25 мм 1,6 мм 1,7 мм 1,8 мм 2,2 мм 2,5 мм 2,6 мм 3 мм 3,5 мм 3,8 мм 4 мм 5 мм 6 мм 8 мм

Показать ещёСкрыть

Ячейки в сетке рабица – Металлоизделия плюс

Популярную сетку рабицу изготавливают в соответствии с требованиями ГОСТ 5336-80, регламентирующим размер ячеек в пределах 5-100 мм. Итоговый размер ячейки определяется типом подготовленной оснастки. Шаг резки полностью зависит от выбранного гибочного элемента, производимого при помощи токарного станка. Форма, которую получает ячейка, может быть квадратной или ромбической. Каждый из этих вариантов имеет свои преимущества. Выбор параметров ячейки нужно произвести до начала ее изготовления.

Сетка рабица широко востребована в быту и строительстве. Ее можно использовать для ограждения участка, создания вольеров и клеток. Размер ячейки при этом существенным образом влияет на возможности сетки рабицы. Чем он меньше, тем плотнее, жестче, прочнее, тяжелее и дороже становится сетка.

Какую ячейку выбрать?

Для каждого конкретного случая использования сетки рабицы определены приоритетные размеры его делений. Если вы планируете возвести забор, не требующий особой защиты, ориентируйтесь на изделия из толстой проволоки с крупной ячейкой. Так вы сможете продлить срок службы своего ограждения на десятилетия.

Изделия с мелкой ячейкой изготавливаются в 2-3 раза дольше и требуют заметно большего количества сырья. Они используются в следующих случаях:

Для декоративного украшения участка. Мелкая ячейка эффектно подчеркивает одни дизайнерские элементы и скрывает другие.
Для защиты домашней птицы.
При проведении строительных работ, в которых сетка выступает в роли армирующего материала. Чем мельче ячейка при этом, тем большую прочность набирает конструкция.
При возведении заборов в местах, предполагающих высокую механическую нагрузку со стороны окружающей среды. За счет большей плотности ячеек сетка лучше держит удар.

Если вы испытываете затруднения при выборе, обращайтесь к нам. Специалисты ООО «Металлоизделия Плюс» помогут подобрать вам изделия с требуемыми характеристиками.

Ячейка сетка рабица

Размеры ячеек сетки рабицы, вид плетения и толщина проволоки

Какие ячейки сетки рабицы бывают?

Ключевых отличий два: Материал подготовлен для сайта www.moydomik.net

Вид плетения

Выделяют ромбовидную или классическую сетку.

Размер ячейки

Сетка рабица ячейка 5х5 мм – это минимальный размер ячейки. Сетка рабица с мелкой ячейкой (малая) часто является наиболее прочной и компактной. Ее используют для просеивания сыпучих материалов или для изготовления клеток для животных.

Максимальный размер ячейки сетки рабица – 100х100 мм.

По точности размеров ячеек сетки рабица объединяются в две группы:

сетка 1 группы имеет минимально допустимое отклонение в размерах;
сетка 2 группы может иметь более значительные отклонения.

Примечания. Допустимое отклонение составляет согласно ГОСТ 6727-80 от +0,05 мм до – 0,15 мм.

Маркировка рабицы

25х25. 2,0х10 (т.1,4), это означает – сетка рабица с размером ячейки 25 мм, высотой 2 м.п., длиной 10 м.п. изготовлена из проволоки толщиной 1,4 мм. Конечно, маркировка у разных производителей отличается, но обязательно содержит эти параметры. Источник www.moydomik.net/materialy/metally/479-razmer-yacheyki-setki-rabicy.html

Толщина проволоки

Метки: Рабица Сетка

Рекомендуем статьи на похожие темы

Изготовление калитки из сетки рабицы своими силами. Место установки и расположение, материал для изготовления, монтаж, сварка каркаса, крепление и…

Как сделать распашные ворота из сетки рабицы для дачи своими руками. Пошаговая инструкция, материал для изготовления, технология устройства каркаса…

Как сделать забор из сетки рабицы своими силами – виды, выбор, расчет, установка столбов, изготовление секций, крепление сетки к столбам,…

Как сделать вертикальную клумбу своими руками – устройство вертикальных клумб для петуний из подручных материалов: из труб, сетки-рабицы. Как…

Что такое противомоскитные сетки, какие форм-факторы бывают. Советы по выбору и уходу за москитными сетками….

Оставьте свой комментарий

moydomik.net

Размеры ячеек сетки рабицы, вид плетения и толщина проволоки

Как важным параметром является для забора размер ячейки сетки рабицы? Все зависит от того, с какой мишенью устанавливается ограждение. Если это обозначение границы владений, тогда оптимальным будет размер ячеи 50х50 мм. Использование более мелкой сетки рабицы влечет за собой переплату, а крупноячеистая может провиснуть со порой. Если рабица применяется для изготовления вольера для птиц – размер вытекает уменьшить до размера живности.

Какие ячейки сетки рабицы случаются?

Ключевых отличий два: Материал подготовлен для сайта www.moydomik.net

Вид плетения

Выделяют ромбовидную или классическую сетку.

Визуально они довольно похожи, однако, сетка рабица квадратная ячейка, которая переплетена под углом 90° немного распространена и более прочная, нежели сетка рабица ромбическая ячея, которая переплетена под острым углом в 60° (ГОСТ 5336-80).

Размер ячеи

Производители предлагают широкий ассортимент сетки рабицы с ячейками различных размеров. Необходимо отметить, что размер ячейки определяется тремя параметрами: длиной и шириной сторонок, а также диаметром проволоки, из которой изготовлена сетка. Эти параметры есть в прямой зависимости друг от друга.

Сетка рабица ячейка 20х20Таким манером, если указано – сетка рабица ячейка 20х20 мм., это означает, что ее стороны равновелики 20х20 миллиметров с учетом диаметра проволоки и узла ее соединения.

Размеры ячеи сетки рабицы варьируются в диапазоне от 5х5 мм до 100х100 мм. Градация всех размеров повергнута в таблице.

Сетка рабица ячейка 5х5 мм – это минимальный размер ячейки. Сетка рабица с тонкой ячейкой (малая) часто является наиболее прочной и компактной. Ее используют для просеивания сыпучих материалов или для изготовления клеток для звериных.

Максимальный размер ячейки сетки рабица – 100х100 мм.

Примечание. Чем меньше размер ячеи, тем прочнее будет сетка, однако тем больше будет вес и меньше способность пропускать свет.

По точности размеров ячей сетки рабица объединяются в две группы:

сетка 1 группы имеет минимально допустимое отклонение в размерах;
сетка 2 группы может владеть более значительные отклонения.

Примечания. Допустимое отклонение составляет сообразно ГОСТ 6727-80 от +0,05 мм до — 0,15 мм.

Маркировка рабицы

Собираясь приобрести сетку рабицу нужно обратить внимания на ее маркировку. Обычно она обозначается вытекающим образом:

25х25. 2,0х10 (т.1,4), это означает – сетка рабица с размером ячеи 25 мм, высотой 2 м.п., длиной 10 м.п. изготовлена из проволоки толщиной 1,4 мм. Разумеется, маркировка у разных производителей отличается, но обязательно содержит эти параметры. Ключ www.moydomik.net/materialy/metally/479-razmer-yacheyki-setki-rabicy.html

Толщина проволоки

Помимо размера ячей важным является параметр толщины проволоки и степень ее защищенности. Так, производство сетки рабица регламентируется ГОСТ 5336-80, но производители предлагают облегченный вариант сетки, из немало тонкой проволоки. Ее легко отличить путем взвешивания рулона. Вес будет на 10-15% легче типового. Соответственно и цена облегченной рабицы меньше.

Кроме того, на стоимость влияет и вид защиты. Для изготовления используется не оцинкованная проволока (самая недорогая сетка, срок эксплуатации до 10 лет), оцинкованная (средний ценовой диапазон, срок службы до 10-20 лет), полимерная (выделяется высокой ценой, гарантийный срок службы – 20 лет).

Окончательный выбор размера ячеи сетки рабица зависит от предполагаемых нагрузок на сетку и длины ограждения.

Точны: Рабица Сетка

polemo.ru

Размер ячейки сетки рабицы – минимум, максимум, маркировка

Какие ячейки сетки рабицы бывают?

Ключевых отличий два: Материал подготовлен для сайта www.moydomik.net

Вид плетения

Выделяют ромбовидную или классическую сетку.

Размер ячейки

Максимальный размер ячейки сетки рабица – 100х100 мм.

По точности размеров ячеек сетки рабица объединяются в две группы:

сетка 1 группы имеет минимально допустимое отклонение в размерах;
сетка 2 группы может иметь более значительные отклонения.

Примечания. Допустимое отклонение составляет согласно ГОСТ 6727-80 от +0,05 мм до — 0,15 мм.

Маркировка рабицы

Толщина проволоки

Метки: Рабица Сетка

thewalls.ru

Сетка рабица: основные виды, особенности установки и их основные характеристики (95 фото)

Для каждого дачника или владельца частного дома стоит вопрос о выборе материала для установки ограждения между своим и соседским участком. Те, для кого важно чтобы посаженные на участке растения росли хорошо и не затенялись заборами, а также естественно вентилировались, делают выбор в пользу сетки рабица.

То, что она собой представляет внешне, можно увидеть на фото в каталогах продукции фирм- производителей и на сайтах специализированных магазинов. А при покупке или заказе нужно учитывать следующие вещи.

Типы сетки

Существует несколько типов такой сетки. Наиболее приемлемыми являются оцинкованная сетка и сетка с полимерным покрытием, хоте есть и другие варианты.

Не оцинкованная сетка. Её можно использовать только как временную ограду , так как она подвержена коррозии и быстро ржавеет. Максимальный срок её использования не более трёх лет.

Оцинкованная сетка может использоваться длительное время, в этом ее отличие от простой сетки без покрытия, но она немного выше по стоимости.

Большинство дачников или собственников домов выбирают именно её. Главное достоинство цинкового покрытия – его устойчивость к коррозии. Чем больше цинка нанесено на поверхность сетки, тем дольше она прослужит.

Сетка рабица с полимерным покрытием (цветная) не прослужит так же долго, как оцинкованная. Нанесенный полимер не является надёжной защитой от погодных условий, он скорее делает эту сетку более пригодной для декоративных целей. Стоимость такой сетки выше чем у не оцинкованной, но срок эксплуатации ненамного больше.

Если покупателю важно украсить свой участок, сделать его более ярким и в то же время необходимо сохранить установленное заграждение как можно дольше, то имеет смысл приобретать оцинкованную сетку с полимерным покрытием. Такой тип сетки стоит, естественно, дороже всех вышеперечисленных, но это того стоит.

Размер сетки

Далее, на что следует обратить внимание при выборе сетки, это ее размеры, а также величина ячеек и толщина проволки.

Ширина сетки — это и есть высота планируемого ограждения, плюс еще необходимо добавить 5-15 сантиметров от нижнего края до поверхности грунта, ведь сетка будет крепиться на столбах и нежелательно устанавливать ее очень близко к поверхности земли. Оптимальная высота забора, сконструированного из такой сетки ,должна быть не более чем 1,5 м.

По ячейки по форме являются квадратными или ромбовидными и имеют разные размеры. Мелкая сетка рабица стоит дороже, так как имеет больший вес. Её основным преимуществом является прочность.

Сетка с крупными ячейками таким свойством не обладает в полной мере, но у нее есть другое достоинство – она лучше пропускает солнечный свет, что важно для многих садоводов. Размеры ячеек колеблются от 10 мм до 100 мм., наиболее предпочитаем размер 50 х50 мм.

Толщина проволоки имеет очень большое значение, так как от нее зависит прочность всей конструкции. Минимальная толщина – 1 мм, но устанавливать такую сетку не рекомендуется из-за её ненадёжности. С течением времени она быстро провисает, ветшает. При установке такой сетки её необходимо еще дополнительно закреплять.

Рекомендуется же выбирать сетку с толщиной 2-3 мм., но и тут следует учитывать, что если она покрыта полимером , то реальная толщина металла под краской на 0,4 мм. меньше. Такая сетка способна прослужить 10-15 лет.

Продается сетка рабица в рулонах, это означает что при транспортировке её не будет больших сложностей.

Основа для установки сетки

При покупке сетки для установки ограждения необходимо озаботиться и выбором основы — столбов для её крепления. Наиболее распространены деревянные и металлические опоры с круглой или квадратной формой. По стоимости более доступными являются круглые столбы, но на них сложнее крепить сетку.

Если под основу выбран деревянный столб, то на него наносится специальное покрытие для защиты от повреждений. Длина столба должна быть выше высоты забора (ширины сетки) не менее чем на метр, для того чтобы их можно было прочно и надёжно забетонировать в грунт.

При расчёте количества покупаемых столбов нужно учесть, что расстояние между ними не должно быть более 2,5 м.

Крепится сетка к столбам гвоздями, если они деревянные, если же опора из металла, используется оцинкованная проволка. В некоторых случаях на металлические столбы крепятся специальные крючки. Такие столбы с приваренными крючками также можно приобрести в специализированных магазинах.

Крепление сетки с помощью крючков считается наиболее надёжным. Для придания еще более высокой прочности по верху и по нижней части сетки желательно пропустить очень толстую проволоку.

Сетка рабица имеет невысокую стоимость, проста в установке, достаточно надёжна в эксплуатации. Сейчас это один из самых популярных и бюджетных вариантов для благоустройства земельных участков.

Фото сетки рабицы

Также рекомендуем посетить:

materialyinfo.ru

Сетка рабица ЗаСлон лайт 1,5х10м ячейка 50мм оцинкованная 7,5 кг

**Изображение может не соответствовать действительности, более точную информацию Вы можете узнать по телефону (4852) 94-65-24

Расчет материалов

Распил материалов

Доставка по области

Строительно-монтажные работы

Характеристики
Размерность	50x1500x10000
Категория	Арматура и цемент
Подкатегория	Арматура

Расчитать доставку Заказать расчет материалов

О товаре

Описание

Сетка рабица ЗаСлон лайт 1,5х10м ячейка 50мм оцинкованная 7,5 кг

Рабица — это довольно быстрый и самый экономный вариант ограждения вашего участка, один из самых популярных видов металлических ограждений дачи или частного дома. Заграждение из рабицы «ЗаСлон» отличается от деревянного забора и забора из профнастила тем, что не затеняет участок. Забор из сетки так же может служить опорой для плетущихся растений.

Сама сетка рабица «ЗаСлон» – это практичный и доступный материал, недорогой и надежный. Купить ее можно на Строительном рынке Снабженец. Транспортировать ее легко – выпускается и продается такая сетка рулонами, можно доставить на участок в багажнике или прицепе. Монтаж забора из сетки рабицы «ЗаСлон» по силам каждому, для этого не требуется каких то специальных навыков.

Характеристики

Категория	Арматура и цемент
Подкатегория	Арматура
Размер, мм	50x1500x10000
Страна	Россия

Фотографии

Что такое Mobile Mesh Networking ?. Руководство по мобильной сетке для новичков… | Эмбер МакЛеннан | RightMesh

Руководство по мобильным ячеистым сетям для начинающих: что это такое и почему они важны

Что такое мобильные ячеистые сети?

Мобильные ячеистые сети формируются путем создания одноранговых (или между устройством) соединений между мобильными телефонами или устройствами IoT (Интернет вещей). Соединения формируются через Bluetooth, прямой Wi-Fi и существующие телефонные технологии.

После подключения устройства к мобильной ячеистой сети оно может отправлять сообщения, файлы, данные и т. Д.одним из двух способов:

Данные могут быть отправлены за один «переход» напрямую с одного устройства на другое.
Данные могут доставляться “многозвенно”, когда сообщения передаются через множество узлов (устройств), пока не достигнут своей конечной точки. Этот метод упрощает автономную доставку сообщений на большие расстояния.

Например, , представьте, что вы находитесь на музыкальном фестивале в отдаленном районе, где нет сотовой связи. Вы пришли со своим другом, но среди толпы вас разлучили.Хотя у вас нет панелей подключения, у вас есть приложение для обмена сообщениями с поддержкой сетки. Вы можете отправить сообщение с одной стороны фестиваля, которое безопасно перескакивает с одного устройства на другое, не делая его видимым для кого-либо, пока оно не достигнет вашего друга с другой стороны (F.1).

F.1 Как сообщения отправляются через локальную сетку, например через музыкальный фестиваль.

Чем отличается мобильная ячеистая сеть от других ячеистых сетей?

1. В мобильных ячеистых сетях узлы не являются стационарными и постоянно находятся в движении.

2. Платформы мобильных ячеистых сетей, такие как RightMesh, используют алгоритм прямой маршрутизации, основанный на маршрутизации идеального пути, которая эффективна с точки зрения ресурсов, в отличие от широковещательной рассылки сообщений всем узлам в ячеистой сети, которая требует значительных ресурсов.

Почему ячеистая сеть важна?

Мир зависит от возможности подключения, и использование данных растет. Согласно последнему отчету Ericsson о мобильности, к 2022 году мировой трафик смартфонов вырастет в 8 раз, и для сохранения статус-кво потребуются инвестиции в размере 500 млрд долларов в традиционную инфраструктуру.Растущее число пользователей Интернета создает значительную перегрузку сети и не является устойчивым.

Чтобы выделить степень перегрузки сети, давайте рассмотрим пример того, как вы отправляете сообщение WhatsApp другу, сидящему рядом с вами на конференции (F.2). Сообщение отправляется с вашего телефона на конференц-Wi-Fi, к региональным поставщикам услуг Интернета (ISP), вплоть до магистрали Интернета, где оно распознает IP-адрес устройства вашего друга и отправляется обратно, пока не достигнет их телефона. .Это долгий и сложный путь, просто чтобы пройти через комнату.

F.2: Текущее путешествие, которое сообщение проходит от вашего устройства к другу в той же комнате.

В отличие от типичных инфраструктур, мобильные ячеистые сети позволяют людям напрямую подключаться друг к другу и использовать Интернет только тогда, когда это необходимо, а не постоянно подключаться к Интернету. В случае отправки сообщения другу, сидящему рядом с вами, сообщение нужно будет только передать с устройства на устройство – никаких других действий не требуется.Это снижает нагрузку на сеть и увеличивает скорость подключения.

У меня все в порядке, почему меня это должно волновать?

Многие люди считают само собой разумеющимся, что Wi-Fi доступен на каждом углу, например, в кафе, и что в кафе есть достаточно быстрый доступ в Интернет.

Однако во многих частях мира подключение к Интернету очень медленное, ненадежное, слишком дорогое или просто отсутствует. Фактически, более половины населения мира не имеет доступа в Интернет из-за непомерно высокой стоимости широкополосной связи и отсутствия инфраструктуры.По данным Международного союза электросвязи ООН, эта проблема наиболее остро стоит в мире среди «женщин, пожилых, менее образованных, малообеспеченных и сельских (населения)».

Затронуты как развитые, так и развивающиеся рынки. В Соединенных Штатах 39% сельских жителей США по-прежнему не имеют доступа к широкополосному Интернету, как указано в Отчете о прогрессе в области широкополосной связи за 2016 год. В развивающихся странах этот процент намного выше, например, в Кении, где 1 ГБ данных стоит столько же, сколько аренда на неделю, и более бедным гражданам необходимо постоянно выбирать между подключением и повседневными услугами.

Поскольку мобильные ячеистые сети позволяют людям подключаться друг к другу напрямую, вместо того, чтобы зависеть от постоянного подключения к Интернету, и не требуют дорогостоящей инфраструктуры, такие платформы, как RightMesh, могут сделать подключение более доступным.

Каковы сценарии использования мобильных ячеистых сетей?

Улучшенные возможности подключения: С ростом количества пользователей Интернета существующая инфраструктура не успевает за ними. Только для поддержания статус-кво в телекоммуникационную инфраструктуру требуется вложить 500 миллиардов долларов.Мобильные ячеистые сети соединяют людей друг с другом, а не обязательно с Интернетом, уменьшая перегрузку сети. Когда нужен доступ в Интернет, он меньше перегружен и от этого выигрывают все.
Вот некоторые примеры:
– Университетские городки
– Конференции
– Перегруженные районы, такие как вокзалы
Уменьшение цифрового разрыва: Более половины мира страдает от отсутствия доступа к общей глобальной информации, такой как ресурсы здравоохранения и образования.Доказано, что возможность подключения улучшает социальные и экономические условия. Платформы мобильных ячеистых сетей, такие как RightMesh, превращают смартфоны в узлы в самоформирующейся, самовосстанавливающейся и саморегулирующейся сети, чтобы улучшить социальные преимущества и результаты для здоровья.
Вот некоторые примеры:
– Географические потребности, определяемые сообществом
– Предупреждения, связанные со здоровьем
– Содействие дистанционному обучению
– Коммуникационные платформы для лагерей беженцев
Соединение, когда все другие варианты не работают – Стихийные бедствия:
Торнадо, цунами, циклоны, лесные пожары, наводнения … наш мир пострадал от экстремальных погодных условий, и наш изменяющийся климат, вероятно, увеличит частоту и воздействие дальнейших катастроф.Предоставляя возможности подключения, которые не зависят от традиционной инфраструктуры, мобильные ячеистые сети позволяют аварийным службам связываться друг с другом и с теми, кто в них нуждается.
Примеры включают:
– Экстренные оповещения
– Обмен сообщениями
– Геолокация
Свобода подключения – #KeepItOn:
В 2018 году было 188 инцидентов отключения Интернета по всей стране, и эта цифра сохраняется расти. Во многих странах власти фильтруют электронную почту, блокируют доступ к веб-сайтам, отслеживают онлайн-активность или предоставляют доступ только в определенных «точках доступа».
За счет децентрализации подключения и обеспечения истинной одноранговой связи мобильные ячеистые сети поддерживают свободу связи и концепцию сетевого нейтралитета.
Примеры включают:
– Новости, созданные пользователями
– Обмен сообщениями
– Безопасность и душевное равновесие

Заключительные мысли:

Глобальное использование данных растет, а вместе с ним и цифровой разрыв. Традиционная инфраструктура не может поддерживать темп, и необходимы альтернативные инновационные решения для облегчения расширения.

Мобильные ячеистые сети предлагают решение, от подключения устройств в одной комнате до решения реальных и распространенных проблем, например, во время стихийного бедствия.

Пришло время решить проблему подключения к Интернету, от которой страдают 3,9 миллиарда человек во всем мире.

Пора #MoveToMesh.

Пришло время использовать ячеистые сети для создания собственного Интернета?

На прошлой неделе Федеральная комиссия по связи США реализовала крайне непопулярный план по прекращению защиты сетевого нейтралитета, предоставив таким интернет-провайдерам, как AT&T, Verizon и Comcast, беспрецедентный контроль над нашей работой в сети.Но что, если бы вы и ваше сообщество могли стать вашим собственным интернет-провайдером?

Конгресс все еще может отклонить решение FCC, хотя по крайней мере один предложенный закон предполагает, что есть причина не быть излишне оптимистичной, что они спасут положение. В любом случае, возможно, пришло время переосмыслить наши отношения с Интернетом – и с крупными интернет-провайдерами, которые облегчают нам доступ к Интернету.

Вместо того, чтобы зависеть от монополистических корпораций, пользователи Интернета могут вернуть себе сеть, создав свои собственные сети, поддерживаемые сообществом.Могут помочь ячеистые сети.

Ячеистая беспроводная антенна в Чайнатауне, Нью-Йорк. NYC Mesh

Что такое ячеистая сеть?

Когда мы получаем доступ к Интернету через Интернет-провайдера, мы, вероятно, подключаемся через широкополосный доступ, который представляет собой буквально гигантский кабель, соединяющий нашего Интернет-провайдера с Интернет-обменниками верхнего уровня. Другими словами, интернет-провайдер действует как центральный привратник, который в конечном итоге контролирует нашу точку онлайн-доступа.

Mesh-сети, с другой стороны, соединяют устройства напрямую друг с другом.Вместо того, чтобы проходить через центральную точку, ячеистые сети позволяют нам автоматически изменять конфигурацию в зависимости от доступности и близости полосы пропускания и хранилища.

Поскольку они децентрализованы, единственный способ выключить или иным образом нарушить работу ячеистой сети – это выключить каждый узел в сети. Это делает их более устойчивыми к помехам и другим помехам.

С практической точки зрения, путем настройки специально настроенных беспроводных маршрутизаторов (известных как «узлы»), которые подключаются к другим настроенным беспроводным маршрутизаторам, ячеистые сети позволяют локальным пользователям создавать сеть, физически отличную от Интернета.(Хотя он может подключаться к Интернету, он также может существовать как собственная локальная сеть.) Затем антенны, установленные снаружи зданий, соединяются друг с другом, образуя ячеистую сеть.

Существует ли это в реальном мире?

Карта текущих узлов NYC Mesh. Активные узлы выделены красным, а линии показывают соединения надузлов. NYC Mesh

Беспроводные сети Mesh уже развернуты по всему миру, от NYC Mesh в Нью-Йорке, Детройтской инициативы Equitable Internet Initiative до FabFi на востоке Афганистана – хотя в конечном итоге она была закрыта под давлением местных телекоммуникационных компаний – до сельских общин в Южной Африке.

Одной из самых сложных беспроводных ячеистых сетей является Guifi.net, общинная сеть в Испании, которая выросла с одного узла в 2004 году до более 30 000 в 2016 году. Она породила создание локальных интернет-провайдеров, которые подключают пользователей к оптоволокну. Интернет.

За короткое время после решения Федеральной комиссии по связи о сетевом нейтралитете уже появилось несколько новых проектов в области ячеистого Интернета, в том числе Honolulu Mesh на Гавайях, а группа в Лос-Анджелесе только что объявила о своей первой встрече для начала планирования.

Другие ячеистые беспроводные сети были временными и служили резервным источником Интернета, когда обычные сети были отключены. После урагана «Сэнди», когда Интернет и сети сотовой связи были отключены в бруклинском районе Ред-Хук, ячеистая беспроводная сеть стала основой коммуникации для сообщества, в основном с низким уровнем доходов. В конечном итоге FEMA установило спутниковое подключение к Интернету в общественном центре, которое затем распространило Интернет через сеть.

Как сделать свою собственную

Несколько организаций предлагают руководства и бесплатные ресурсы для создания собственных ячеистых беспроводных сетей.

Commotion Wireless, проект Института открытых технологий New America Foundation, предоставляет наиболее полное руководство по началу работы, а также бесплатную загрузку его прошивки для маршрутизаторов, телефонов и компьютеров.

NYC Mesh также имеет руководство, которое включает в себя все, от того, как вовлечь и мобилизовать все сообщество, до специфики необходимого оборудования.

Между тем, LibreMesh, запущенная в 2013 году, предоставляет еще один вариант прошивки для создания ячеистой беспроводной сети.Несколько больших ячеистых сетей построены на основе LibreMesh, в том числе Guifi.net в Испании, но для этого требуется немного больше понимания настройки сети.

Конечно, проще всего присоединиться к существующей сети, такой как NYC Mesh, которая продает настроенные маршрутизаторы на своих ежемесячных встречах.

Почему же тогда они не везде?

Несмотря на свои многочисленные преимущества, ячеистые сети все еще остаются нишевыми. Отчасти это связано с тем, что подключиться к ячеистой сети все еще намного сложнее, чем просто подписаться на Интернет-услуги через Интернет-провайдера и оплатить ежемесячный счет за Интернет.

Кроме того, ячеистая беспроводная сеть «занимает в общественном сознании место, которое не всегда может соответствовать скучной реальности», – говорит Дэн Фиффер, выдающийся программист и защитник бесплатного Интернета, создавший даркнет для Occupy Wall Street, Inverse in электронное письмо. Он добавляет, что в сетке есть несколько компонентов, которые объединяются, но что «технологию сетки [которая позволяет устройствам подключаться друг к другу] и возможности сообщества одноранговых сетей можно понимать отдельно». Кроме того, ни одна из этих возможностей , не позволяет пользователям подключаться к Интернету.

Большинство пользователей ячеистой сети Интернет по-прежнему зависят от традиционного интернет-провайдера для подключения к Интернету либо через их собственные подписки, либо через соединение, совместно используемое другим узлом. Но децентрализация, которая делает сетку более устойчивой к помехам, также означает, что подключение к Интернету через множество «прыжков» сетки будет медленным. Настоящее решение – объединение ячеистой технологии с прямым доступом к обмену данными в Интернете.

Но это непростая задача. Волонтер NYC Mesh Брайан Холл рассказал Inverse , что организация запустила свой первый супернод только в 2016 году, после более чем года переговоров.Организация нашла финансового спонсора для приема грантов и пожертвований и договорилась о безвозмездном обмене Интернет-соединением, «транзите», а также пропускной способности Интернета.

Все-таки затраты немалые. «Каждый суперузел стоит около 5000 долларов на установку и 1000 долларов в месяц на обслуживание», – говорит Холл Inverse .

Но все это окупилось. Сегодня к суперноду в центре Манхэттена подключено 15 зданий, что позволяет им получать доступ в Интернет на сверхвысоких скоростях – без интернет-провайдеров.Они надеются сохранить бесплатный доступ в Интернет за счет грантов, пожертвований и подписок. «В настоящее время индивидуальные пожертвования почти покрывают расходы», – говорит Холл.

Беспроводная технология Mesh существует уже давно, как и шумиха вокруг ее потенциала. Но конец сетевого нейтралитета усилил ощущение безотлагательности.

«Голосование Федеральной комиссии по связи в этом году показало, что на карту поставлено гораздо больше», – говорит Дэн Фиффер. «Политический ландшафт в этом году сильно изменился.

И это определенно повысило интерес к ячеистым сетям. Сеть NYC Mesh получила рекордный уровень запросов на присоединение с момента отмены сетевого нейтралитета, в то время как новые проекты, такие как проекты в Гонолулу и Лос-Анджелесе, также начинаются в результате изменения правил FCC.

Хотя еще слишком рано говорить о том, действительно ли ячеистые сети начнут развиваться в этот раз, поскольку стоимость Интернета в стране растет, а стандартные скорости замедляются, создание собственного Интернета или подключение к сети «сделай сам» – одно из лучших решений. решение противостоять крупным корпорациям.

Концентрации микропластика и антропогенных волокон в озерах отражают землепользование в окружающей среде

Abstract

Загрязнение от микропластика и антропогенных волокон угрожает озерам, но мы мало знаем о том, какие факторы предсказывают его накопление. Озера могут быть особенно загрязнены из-за длительного времени удержания воды и близости к источникам загрязнения. Здесь мы исследовали антропогенные микрочастицы, то есть микропластик и антропогенные волокна, в поверхностных водах 67 европейских озер, охватывающих 30 ° широты и больших градиентов окружающей среды.Путем сопоставления данных из более чем 2100 опубликованных ловушек мы обнаружили, что концентрации микрочастиц в нашем полевом исследовании были выше, чем сообщалось ранее, в озерах и сопоставимы с реками и океанами. Затем мы связали концентрацию микрочастиц в нашем полевом исследовании с окружающим землепользованием, химическим составом воды и выбросами пластика с местами, оцененными на основе местной гидрологии, плотности населения и образования отходов. Концентрация микрочастиц в европейских озерах увеличилась в четыре раза, так как увеличились как оценочные объемы неправильного обращения с отходами, так и нагрузка на очистку сточных вод на водосборах.Концентрации снизились в 2 и 5 раз в диапазоне окружающего лесного покрова и потенциального биоразложения в озерах, соответственно. Поскольку антропогенный мусор продолжает загрязнять окружающую среду, наши данные помогут контекстуализировать будущую работу, а наши модели могут помочь в усилиях по контролю и восстановлению.

Образец цитирования: Tanentzap AJ, Cottingham S, Fonvielle J, Riley I., Walker LM, Woodman SG, et al. (2021) Концентрация микропластика и антропогенного волокна в озерах отражает окружающее землепользование.ПЛоС Биол 19 (9): e3001389. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001389

Академический редактор: Альберт Кельманс, НИДЕРЛАНДЫ

Поступила: 24 июня 2021 г .; Принят в печать: 10 августа 2021 г .; Опубликован: 14 сентября 2021 г.

Авторские права: © 2021 Tanentzap et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе, а также данные от S1 до S4.

Финансирование: Эта работа финансировалась Стартовым грантом 804673 sEEIngDOM Европейского исследовательского совета Horizon 2020 и исследовательским грантом Исаака Ньютона 19,23 (s) для AJT. CMP и ER были поддержаны Кембриджским креативным круговым центром пластмасс в Великобритании по исследованиям и инновациям (грант EP / S025308 / 1). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Сокращения: ATR, ослабленное полное отражение; CI, достоверный интервал; ЕЭЗ, Европейское агентство по окружающей среде; EU-DEM, Европейская цифровая модель рельефа; FTIR, Инфракрасное преобразование Фурье; ВВП, Валовый Внутренний Продукт; MPW, неправильное обращение с пластиковыми отходами; UWWTD, Директива по очистке городских сточных вод; WwTWs, очистные сооружения сточных вод

Введение

Прогнозирование места скопления антропогенного мусора в водных экосистемах необходимо для борьбы с ним и восстановления окружающей среды, но относительно мало известно о его распространении за пределами океанов [1,2].Микрочастицы, происходящие из синтетических (т.е. пластиковых) полимеров и регенерированных или обработанных натуральных материалов, используемых в текстильных изделиях, вызывают особую озабоченность по крайней мере по двум причинам. Во-первых, малый размер и широкое распространение микрочастиц, часто определяемых в поверхностных водах как частицы размером от 300 мкм до 5 мм [3], делают их легко поглощаемыми микроскопическими или крупными животными, что создает явную токсическую опасность [4–6]. Волокнистые микрочастицы, например, представляют собой наиболее распространенный класс размеров антропогенного мусора, который, как сообщается, попадает в организм морских позвоночных [7].Микрочастицы также могут поддерживать более плотные колонии биопленок, чем более крупный мусор, и агрегироваться с микробными клетками [8]. Полученные агрегаты могут изменять круговорот азота [9] и углерода [10] и даже субсидировать передачу энергии через пищевую сеть [11]. Во-вторых, микрочастицы являются конечной конечной точкой для более крупных продуктов, которые фрагментируются и разлагаются, например, одежды, сумок и бутылок, в дополнение к преднамеренному производству, как те, которые используются в промышленных абразивных материалах. Таким образом, микрочастицы могут составлять значительную часть массового баланса открытых вод [12].Они могут попадать в водные пути несколькими путями, включая сброс сточных вод, сток и ветровую транспортировку неадекватно удаляемых отходов, замусоривание и даже атмосферные осадки [13], что еще больше усложняет усилия по контролю их численности по сравнению с более крупными обломками. От 4500 до 5200 миллионов метрических тонн отходов синтетических полимеров уже находятся в естественной среде [14], при этом, по прогнозам, глобальные водные пути будут переносить постоянно увеличивающуюся долю в ближайшие десятилетия [15].

Озера не рассматриваются как потенциальные очаги накопления антропогенного мусора.Поскольку текущие воды, такие как ручьи и реки – основной канал для перемещения антропогенного мусора с суши в океаны [16] – входят в неподвижные воды озер, микрочастицы будут задерживаться дольше и, следовательно, могут накапливаться в более высоких концентрациях. Озера в речных сетях также могут получать больше микрочастиц в целом, чем прибрежные районы, поскольку они находятся ближе к источникам загрязнения. Большинство озер мира расположено в развитых северных странах [17], где образуется большое количество твердых отходов [18,19].Половина всех людей в этих странах также живет в пределах 3 км от пресной воды по сравнению с более низкими группами населения непосредственно у берегов [20]. Наиболее распространенные типы микрочастиц, например, полипропилен и полиэтилен, содержащиеся в бутылках и пакетах [21], могут быть особенно опасными для пищевых сетей озера. Эти микрочастицы не погружаются в отложения, а остаются плавучими в толще воды из-за более низкой плотности, чем пресная вода, и поэтому они легко доступны для организмов. Учитывая их близость к источникам отходов, попадание микрочастиц в озера также, вероятно, будет более молодым и менее деградированным, чем в океанах, что приведет к большей потенциальной ассимиляции пищевых цепей [22,23].

Хотя методы идентификации и количественной оценки концентраций антропогенных микрочастиц быстро развивались в последнее десятилетие, нерешенным остается вопрос, как их численность связана с деятельностью человека и маршрутами транспортировки с суши в воду [1,2]. Гидрологическая связь водосборов с деятельностью человека должна быть основным показателем попадания микрочастиц в пресные воды. Например, микрочастицы обычно более многочисленны в реках, которые стекают большие водосборные бассейны с более высокой плотностью населения и более непроницаемыми поверхностями (например,g., от урбанизации), особенно после дождей и наводнений [16,24–26]. В этих водосборах могут также размещаться крупные очистные сооружения сточных вод (WwTW), в дополнение к образованию большего количества твердых отходов, которые распадаются на вторичные частицы и пленки [16]. Текстильные волокна, выделяемые при стирке одежды, и другие первичные микрочастицы (например, микрошарики) в основном происходят из сточных вод WwTW [27] и могут накапливаться в больших количествах даже после очистки сточных вод просто из-за огромных объемов обрабатываемой воды [ 28].Однако эмпирические исследования обычно проверяют влияние характеристик водосбора на концентрацию микрочастиц в относительно локальном регионе, и их нелегко сравнить, поскольку в них использовались разные методологии (например, [24,25,29–32]). Чтобы понять, почему микрочастиц больше в одних местах, чем в других, требуется стандартизованный отбор проб по большим градиентам окружающей среды, например, в землепользовании, топографии и гидрологии.

После экспорта в озера качество воды на месте может еще больше влиять на концентрацию антропогенных микрочастиц.Например, микрочастицы можно удалить путем фоторастворения в прозрачных поверхностных водах, которые немного ослабляют ультрафиолетовое излучение [33]. Озера с высоким уровнем микробной активности могут аналогичным образом удалять больше микрочастиц из поверхностных вод. Удаление может происходить в результате биообрастания, которое вызывает опускание частиц [34,35] и агрегацию с органическим детритом в поверхностном слое [36]. Новые данные также свидетельствуют о том, что микробы могут напрямую ассимилировать и минерализовать некоторые микрочастицы [8], такие как полиэтилентерефталат и полиамид, посредством ферментативного расщепления [37,38].Эти эффекты сами по себе могут различаться в зависимости от озера из-за различий в составе и биомассе местных микробных сообществ [39].

Здесь мы исследовали концентрации антропогенных микрочастиц в 67 европейских озерах, расположенных на 30 ° широты и охватывающих большие градиенты окружающей среды. Мы связали концентрации микрочастиц в горизонтальной сетке поверхностных вод с окружающим землепользованием и химическим составом воды, зарегистрированными в ходе наших исследований. В масштабе ландшафта мы предсказали, что концентрация микрочастиц будет наибольшей в водосборах, где больше антропогенной деятельности, например, в большей доле городских территорий и WwTW, которые перерабатывают большие объемы сточных вод [24,25,40].Напротив, мы прогнозировали более низкие концентрации в водосборах с нетронутой естественной растительностью, например в лесах [24], которые могут быть менее подвержены влиянию деятельности человека. Мы также предсказали, что концентрация микрочастиц будет увеличиваться при засорении и ненадлежащем удалении отходов, что мы оценили в окружающих водосборах с помощью существующей пространственно явной модели выбросов плавающего пластика в водоприемники [16]. Мы предсказали, что внутри озер потенциал биологической и фотохимической деградации поверхностных вод будет связан с более низкими концентрациями микрочастиц, например, из-за большей микробной активности или более глубокого проникновения ультрафиолетового излучения [41].

Результаты

Характеристика микропластика из европейских озер в глобальном контексте

Концентрации микрочастиц в поверхностных водах европейских озер в нашем полевом исследовании значительно варьировались от 0 до 7,3 (медиана = 0,28) частиц m ⁻³. Однако четкого широтного тренда не наблюдалось (корреляционный тест Спирмена, ρ = 0,08, p = 0,546; рис. 1A). Подавляющее большинство частиц представляют собой антропогенные волокна (92%) из синтетических или природных источников, что согласуется с исследованиями поверхностных пресных вод, подвергшихся воздействию деятельности человека (например,г., [42–44]). В подмножестве 56 микрочастиц, измеренных с помощью инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье (FTIR), 77% были классифицированы как антропогенные на основании колебательных полос, включая волокна, частицы и пленки. Остальные 23% микрочастиц неизвестного происхождения все структурно идентифицированы как целлюлозные волокна. Поскольку некоторые натуральные целлюлозные волокна производятся намеренно, например хлопок, используемый для текстильных изделий, их нельзя окончательно отличить от других волокон на основе целлюлозы, производимых в естественной среде, например, из водорослей и растений, без справочных баз данных [45,46].Сопоставление спектров со спектрами в существующих базах данных антропогенных и природных материалов подтвердило эти классификации, за исключением классификации 3 неизвестных целлюлозных волокон как полученных из естественной окружающей среды (т.е. волокна травы) и еще 2 как антропогенных. Комбинируя ручную проверку известных колебательных полос с подборкой из библиотеки, 94% идентифицируемых микрочастиц пришли из антропогенных источников (таблица S1).

Рис. 1. Озера в Европе содержат больше антропогенных микрочастиц, чем где-либо еще.

(a) Концентрации микрочастиц (от 310 до 5000 мкм) в 67 озерах, отобранных в 2019 году. (b) Концентрации микрочастиц в поверхностных водах европейских озер из пункта (а) (квадратный символ) в среднем превышали расчетные , в опубликованных исследованиях озер, но был подобен морской / эстуарной и речной средам. Закрашенные кружки представляют собой оценочные средние значения ± 95% доверительных интервалов, составленные из опубликованных исследований для каждой среды, а квадрат обозначает концентрации, наблюдаемые в этом исследовании.Цифры под типами местообитаний – это общее количество тралов / уникальных исследований, а значения (67/1) из этого исследования включены в подсчет озер. В исследованиях обычно учитывались частицы размером до 5000 мкм, но некоторые не указывали верхний предел, а нижние пределы варьировались от 45 до 780 мкм и учитывались при оценке средних значений в нашем статистическом анализе (см. Методы). Опубликованные исследования составлены по обзорам [6] ( N = 55), [47] ( N = 7), [48] ( N = 8), [49] ( N = 2). , [50] ( N = 1) и себя ( N = 23).Данные, лежащие в основе (a), приведены в S1 Data, с базовой картой, полученной с Natural Earth (http://www.naturalearthdata.com). Отдельные точки, показанные в (b), получены путем подгонки модели, приведенной в S3 Data, к необработанным данным в S1 Data, со значениями сводной статистики, приведенными в таблице S2.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001389.g001

Чтобы контекстуализировать концентрации микрочастиц, наблюдаемые в нашем полевом исследовании, мы синтезировали существующие данные горизонтальных тралов озер, рек и морской / устьевой среды.Следовательно, мы создали самую крупную и наиболее воспроизводимую базу данных с открытым доступом о концентрациях микрочастиц в глобальных поверхностных водах, которая доступна в настоящее время, состоящая из> 2100 отдельных нетто-пучков (данные S1). Некоторые исследования в нашей базе данных могли непреднамеренно классифицировать регенерированные или обработанные природные материалы (например, синтетическую целлюлозу или текстильные волокна) как микропластики, но эта информация не может быть выведена ретроспективно [51,52]. Вместо этого мы рассмотрели антропогенные микрочастицы более широко и не дифференцировали их состав.Затем мы сравнили синтезированные данные с данными наших наблюдений, подгоняя обобщенную линейную смешанную модель к чистым концентрациям буксиров с учетом различий в окружающей среде, размере ячеек и пределе обнаружения между исследованиями, в дополнение к случайным вариациям в самих исследованиях.

Хотя мы обнаружили, что в озерах в синтетической базе данных концентрации микрочастиц схожи с другими средами, они были относительно недостаточно изучены и смещены в сторону участков, менее подверженных антропогенному загрязнению (рис. 1B).95% доверительный интервал (ДИ) для разницы в средних концентрациях микрочастиц между озерами (как из опубликованных исследований, так и нашего полевого исследования) и морской / устьевой средой перекрывался нулем при учете размера ячеи и предела обнаружения исследований, а озера имели немного меньшее значение. концентрации, чем в реках (95% доверительный интервал: от -0,08 до 0,71 и от 0,06 до 1,25 частиц на м ^-3, соответственно). Этот результат мог возникнуть из-за того, что большинство озер из литературных исследований были исключительно большими, и их концентрации микропласта отрицательно коррелировали с площадью озера ( ρ = -0.26, p <0,001, n = 359). Из 18 уникальных исследований озер в нашей синтетической базе данных 11 проводились на участках с площадью поверхности> 1 000 км ², несмотря на то, что только 0,0002% озер во всем мире имеют такой размер [17]. В меньших европейских озерах из нашего полевого исследования (средняя площадь = 1,84 км ²; диапазон = 0,05 до 1083 км ²), где может быть меньше растворения антропогенного мусора, концентрации микрочастиц были выше и больше не отличались от речных. исследования (95% доверительный интервал для разницы: -0.От 20 до 1,21 частиц м ^-3; Рис 1B). Одно из объяснений разницы в концентрациях между опубликованными исследованиями и нашим полевым исследованием состоит в том, что мы рассматривали все микрочастицы, тогда как другие могли сосредоточиться только на микропластиках. Концентрации микрочастиц в озерах в целом (то есть как в опубликованных исследованиях, так и в нашем полевом исследовании) также могли статистически не отличаться от морской / устьевой среды из-за их гораздо большей изменчивости (рис. 1B). Озера могут иметь большие региональные различия в концентрациях микрочастиц, отражая различные источники загрязнения.Например, на некоторых участках могут преобладать сточные воды, городская застройка и близость к полигонам [24,25,28,29], тогда как удаленные участки могут вместо этого получать большую часть своих частиц в результате переноса и осаждения по воздуху [53].

Географические предубеждения могли также занижать потенциальные концентрации микрочастиц в озерах по сравнению с исследованиями рек. Большая часть (82%) наблюдений за озерами в нашей синтетической базе данных поступила из богатых стран (например, валовой внутренний продукт (ВВП) на душу населения> 10 000 долларов США в 2016 году) с более совершенными системами управления отходами [18,54].В ходе нашего полевого исследования в Европе были произведены аналогичные выборки в основном из более богатых стран Северной и Западной Европы, где всего 5 озер в странах бывшего Восточного блока. Таким образом, исторические различия в установках по обращению с отходами в последних, особенно в сельской местности, могут привести к более высоким концентрациям пластика, чем указано здесь [55]. Однако большая часть площади озер в мире расположена в северных широтах в богатых странах [17], поэтому наши результаты можно легко обобщить. Эти страны также могут производить большие абсолютные количества отходов на душу населения, даже если меньшая их часть используется неправильно [18].

Концентрации микрочастиц варьируются в зависимости от землепользования, гидрологии и микробной активности в озере

По данным нашего полевого исследования, деятельность человека была самым надежным предиктором концентрации микрочастиц в поверхностных водах европейских озер. Предполагалось, что концентрации увеличатся в четыре раза, в среднем, от 0,47 до 1,92 микрочастиц на метр ^-3 в диапазоне расчетных вкладов пластической массы (95% доверительный интервал для эффекта в логарифмическом масштабе: от 0,18 до 0,40; рис. 2A), что позволило интегрировать плотность населения. , размер и образование стока каждого водосбора с учетом времени удерживания воды в соответствующем озере.WwTW имели столь же большой положительный эффект на концентрации микрочастиц (95% ДИ: от 0,10 до 0,35; фиг. 2B). Находились ли люди в городской среде, не имело большого значения (95% ДИ для эффекта городского землепользования: от -0,15 до 0,13), предполагая, что одного их присутствия было достаточно для образования неправильно обработанных пластиковых отходов (MPW). Точно так же мы обнаружили больше микрочастиц в водосборах с более низким лесным покровом (95% ДИ: от -0,34 до -0,07). Концентрации удвоились, в среднем, с 0,39 до 0,78 частиц м ^-3, поскольку окружающий лесной покров уменьшился со 100% до 0% при средних значениях всех других переменных (рис. 2C).

Рис. 2. Микрочастицы реже встречаются в водах менее нарушенных водосборных бассейнов и имеют больший потенциал для микробного разложения.

Линии показывают среднее соответствие модели (± 95% ДИ) при среднем значении всех других переменных для эффектов (a) расчетные входы пластической массы , интегрированные по времени удерживания в озере до отбора проб, (b) загрузка сточные воды, собранные очистными сооружениями в окружающем водосборе в pe, (c) лесного покрова в окружающем водосборе и (d) дыхание, измеренное в ходе 24-часовой лабораторной инкубации озерной воды как показатель разложения органических веществ [56 ].Среднее (95% ДИ) байесовское R ² = 0,37 (от 0,21 до 0,54). N = 67. Отдельные точки данных были получены путем подгонки модели, приведенной в S3 Data, к необработанным данным в S2 Data, со значениями, используемыми для генерации линий и ошибок, приведенными в таблице S2. p.e., эквивалент населения; WwTWs, очистные сооружения.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001389.g002

Концентрации микрочастиц также варьировались в зависимости от возможности биологического, но не химического разложения озер.В ходе нашего полевого исследования мы обнаружили меньше микрочастиц в озерах, где местные микробные сообщества быстрее разлагали органическое вещество (95% ДИ для эффекта: от -0,50 до -0,14), на что указывает более высокий уровень потребления кислорода при краткосрочной лабораторной инкубации озерной воды [ 56]. Концентрации микрочастиц снизились в среднем в 4,8 раза, с 0,64 до 0,13 частиц на метр ^-3 в диапазоне наблюдаемых скоростей дыхания при средних значениях всех других переменных (рис. 2D). Это снижение не было артефактом снижения дыхания в менее нарушенных озерах, которые также получали меньше питательных веществ.Первичная продуктивность как индикатор трофического состояния не коррелировала с потенциальным дыханием ( ρ = 0,10, p = 0,394). Важность биологической деградации может объяснить, почему в некоторых озерах, даже в северных широтах, были высокие концентрации микрочастиц (рис. 1A). Хотя эти участки могут быть относительно изолированы от воздействий землепользования, они с меньшей вероятностью удалят любые микрочастицы, которые они действительно получают из местных источников, например, в результате рыболовной деятельности или атмосферного осаждения.В более общем плане эти результаты предполагают, что более низкая обработка в озере может компенсировать снижение концентраций микрочастиц из-за снижения доставки. Мы также не обнаружили связи между концентрацией микрочастиц и фотодеградацией в озере (95% ДИ: от -0,12 до 0,14), на что указывает изменение УФ-поглощения воды в озере с увеличением длины волны [57].

Обсуждение

Наши полевые исследования в масштабе континента выходят за рамки описания структур антропогенных микрочастиц в природе, чтобы разработать прогнозное понимание особенностей ландшафта, связанных с их численностью.Несмотря на то, что мы были разработаны и откалиброваны для оттока крупных рек в Мировой океан, мы независимо проверили глобальную модель поступления пластиковых отходов в речные сети [16]. Мы обнаружили, что эту модель можно использовать для прогнозирования поверхностных микрочастиц в совершенно новой среде обитания (например, в поверхностных водах озера), где накопление микрочастиц относительно велико, но на сегодняшний день изучено недостаточно [2]. Более того, эта модель выбросов пластиковых отходов лучше предсказывала концентрацию микрочастиц в озерах, чем традиционные корреляты, например.г., землепользование и проникновение света [25,41]. Прогнозы на основе этой модели могут только улучшиться с будущими уточнениями, например, с учетом транспортной неровности отдельных водоразделов с учетом их уклона и землепользования, например, расположения свалок и пространственной ориентации [58]. Наши результаты также предполагают, что местоположение и нагрузка WwTW могут помочь предсказать концентрацию микрочастиц ниже по потоку в большом пространственном масштабе, как и ожидалось, даже если они выбрасывают относительно небольшую долю отходов в окружающую среду [28].Важно отметить, что наши результаты демонстрируют потенциал пространственно явных моделей стока и землепользования для определения приоритетности озер с точки зрения смягчения последствий загрязнения и восстановления.

Важность потенциала микробной, но не фотохимической деградации в каждом озере предполагает, что некоторые естественные таксоны и ферментативные процессы могут помочь удалить антропогенные микрочастицы из окружающей среды. Например, ферменты, участвующие в гидролизе полиэтилентерефталата, могут быть повсеместно распространены в морской и наземной среде [59].Однако не все микрочастицы одинаково подвержены микробной деградации. Полимеры различаются по структуре их основной цепи. Например, конденсационные полимеры, полиэтилентерефталат и полиуретан, которые содержат сложноэфирные и уретановые связи, соответственно, в своих основных цепях, могут быть более легкими для окисления микробов по сравнению с аддитивными полимерами, в которых преобладают основные цепи C – C с небольшим количеством функциональных групп, такие как полипропилен и полиэтилен [38,60]. Исследования, которые связывают таксоны и функции микробов с различными типами пластмасс, теперь должны стать приоритетными, чтобы помочь выявить кандидатов для будущих усилий по восстановлению и предоставить информацию для создания более биоразлагаемых полимеров.Более высокая частота дыхания также могла быть связана с более низкими концентрациями микрочастиц, поскольку они отражали озера с более продуктивными сообществами в целом. Например, микрочастицы могут напрямую попадать в организм многоклеточных животных и выводиться из скоплений поверхностных вод с органическим детритом [36,61]. Биопленки водорослей также могут колонизировать плавающие материалы и вызывать их разложение и тонуть, отчасти за счет пополнения новых бактериальных сообществ [62].

Наше полевое исследование имело как минимум пять ограничений в количественной оценке антропогенного мусора европейских озер, несмотря на четкую связь с предикторами уровня водосбора.Во-первых, мы исключили макрочастицы (> 5 мм), которые могут образовываться в больших количествах по сравнению с микрочастицами, в том числе в странах с высоким уровнем дохода [54,63] и представляют собой серьезную экологическую проблему для более крупных организмов [2]. Однако в случае синтетических материалов концентрации макро- и микропластиков имеют тенденцию быть коррелированными (например, [64]), поэтому наша выборка может отражать загрязнение пресной воды в более широком смысле. Во-вторых, мы никогда не брали пробы сверхчистой воды через наше полевое оборудование в качестве дополнительного отрицательного контроля, несмотря на процедурные бланки в лаборатории.Поскольку мы не зарегистрировали микрочастиц в 11 озерах, распределенных относительно равномерно на протяжении всего периода отбора проб, мы уверены, что наше оборудование не было основным источником загрязнения. В-третьих, мы не разделяли частицы органическим гидролизатом или разделением по плотности перед подсчетом. Переваривание обычно используется для удаления непластичного органического материала, особенно из образцов с высоким содержанием органических веществ, таких как отложения, а не из исследованных нами поверхностных вод [65]. В наших образцах также преобладали волокна, которые могут иметь антропогенное происхождение из природных материалов, например.г., хлопок или шерсть. Поэтому переваривание может быть нежелательным, поскольку оно может разрушать как природные, так и синтетические микрочастицы, особенно образцы окружающей среды с пониженной структурной целостностью [65,66]. Вместо этого наше использование FTIR явно учитывает потенциальное загрязнение органическими частицами из естественной окружающей среды, и эта оценка была относительно низкой, то есть 6% идентифицированных микрочастиц. В-четвертых, мы предположили, что отбираем одинаковые объемы с разных сайтов. Однако в озерах может изменяться поверхностный сток во время отбора проб, но, моделируя этот источник ошибок в наших статистических моделях, мы обнаружили, что это вряд ли повлияет на наши результаты.Объемы проб должны были варьироваться между участками на ≥20% и систематически и строго коррелировать (т.е. r > 0,6) с наблюдаемыми концентрациями микрочастиц, чтобы влияние характеристик водосбора больше не было статистически значимым (S1, рис.). Различия в вертикальном перемешивании между озерами могли аналогичным образом повлиять на наблюдаемые концентрации микрочастиц [67], но опять же пришлось бы систематически разбавлять объемы отбора проб ( r > 0.6) среди сайтов для искажения наших статистических моделей (S1 рис.). Вместо этого преобладающие ветровые условия могут объяснить некоторые вариации, которые остаются необъясненными в наших статистических моделях [67], хотя могут быть менее важными для волокон [68]. Наконец, местные источники отходов также могут вносить свой вклад в изменение наблюдаемых нами концентраций и, возможно, не полностью улавливаются предикторами нашей модели. Например, наша модель выбросов MPW предполагает, что объем образования твердых отходов на душу населения зависит от ВВП внутри страны [18].Это предположение слабо поддерживается в нашем регионе исследования (S2 рис.) И может быть более вариабельным в другом месте. Важно отметить, что наша работа представляет собой ценную проверку местных и ландшафтных особенностей, которые позволяют прогнозировать концентрацию микрочастиц в европейских озерах, даже если некоторые вариации остаются необъясненными.

Выводы

Поскольку антропогенный мусор как из синтетических, так и из естественных источников будет продолжать загрязнять окружающую среду в течение десятилетий [14,15] – даже при улучшении управления отходами и смягчения их последствий [18,54], необходимо принять меры для выявления наиболее пострадавших участков.Наше исследование решает эту проблему по двум основным направлениям. Во-первых, используя самое крупное на сегодняшний день полевое обследование озер, мы показываем, что как оценки образования отходов для конкретного водосбора, так и качества воды могут точно предсказать концентрацию микрочастиц в поверхностных водах (таблица S2). Первый прогнозирующий фактор, в частности расчетный вклад пластической массы в озера, также включает временные изменения в потенциале доставки мусора из окружающих водосборов [16], поэтому его можно использовать для создания прогнозов во внутригодовых временных масштабах.Наш опрос также дает ценную основу для будущих сравнений. Несмотря на опасения, что сетевые тралы недооценивают концентрацию микрочастиц, например, из-за больших размеров ячеек, используемых для предотвращения засорения на больших расстояниях, фильтрация грейферных проб меньшего размера (например, <20 л) через более мелкие ячейки также является проблематичной. Последний подход отличается высокой вариабельностью, например, от местных водных структур, что затрудняет пространственную экстраполяцию [69]. Во-вторых, наша база данных по синтетическим сетям тралов позволит согласованно проводить взаимную калибровку исследований антропогенного мусора для контекстуализации местных наблюдений.Большинство исследований микрочастиц сравнивают свои наблюдения с литературой, но часто делают это специально без какого-либо последовательного сравнения. Наш анализ этой новой базы данных также показывает, что различия в размерах ячеек можно скорректировать статистически (таблица S2), по крайней мере, в нашем диапазоне наблюдаемых значений: от 45 до 780 мкм. В совокупности наше исследование обеспечивает ценную базу фактических данных, помогающую приоритизировать мониторинг и смягчение последствий антропогенного мусора в озерах мира.

Методы

Учебные площадки

В период с апреля по сентябрь 2019 года мы отобрали 67 озер и очертили территорию, которая впадала в каждое из них, далее «водосбор».Озера были выбраны для более масштабного исследования на основании доступности и концентрации растворенного органического углерода <15 мг. Л ^-1. Они варьировались по размеру от 0,05 до 1083 (медиана = 1,84) км ², со средней глубиной от 2,3 до 119,8 (медиана = 8,0) м [70]. Водосборы были очерчены путем картирования направления потока и накопления на основе 25-метровой европейской цифровой модели рельефа (EU-DEM) v1.1 [71]. Во-первых, направление ландшафтного потока оценивалось с использованием алгоритма D8 и сеток накопления для EU-DEM с алгоритмом «Breach Depression» из whitebox v1.0.2 [72] в R v.3.6. Затем, используя алгоритм «Водораздел», мы определили, какие пиксели вносят сток в каждое озеро на основе сетки направлений потока. В качестве температуры застывания было выбрано наивысшее значение накопления стока в пределах каждого многоугольника озера, аналогично оттоку. Следовательно, вся земля, которая дренировалась до точки застывания, была классифицирована как водосборный бассейн озера. Когда область, окружающая отток, была особенно плоской, алгоритм направления потока часто недооценивал окружающую среду, способствующую оттоку.Таким образом, мы добавили 25-метровый буфер (т.е. 1 пиксель) к каждому полигону озера в этих случаях, чтобы уменьшить недооценку площади водосбора. Затем мы суммировали окружающий земной покров, вырезав изображение CORINE Land Cover 2018 с разрешением 100 м, созданное Европейским агентством по окружающей среде (ЕАОС) [73], для каждого водосбора. Мы извлекли лесной и городской земельный покров как долю пикселей в каждом водосборе, которые были либо в лиственных, хвойных, либо смешанных лесах, либо в сплошной и прерывистой городской структуре, соответственно.Наконец, мы извлекли объем сточных вод, собранных всеми очистными сооружениями на каждом водосборе в течение 2018 года, вырезав базу данных Директивы по очистке городских сточных вод (UWWTD) [74] ЕАОС для каждого водосбора. Значения были выражены в эквиваленте популяции, определенном UWWTD Европейского Союза (91/271 / EEC), чтобы представить органическую биоразлагаемую нагрузку, эквивалентную 5-дневной биохимической потребности в кислороде 60 г ^-1.

Оценка неуправляемых выбросов пластиковых отходов

Для каждого водосбора мы оценили поступление пластиковой массы в каждое озеро на основе среднемесячных значений стока водосбора и ПДВ, образовавшихся на прилегающих землях в результате засорения и ненадлежащих методов удаления.Сначала мы извлекли суточное образование максимально допустимой массы воды в тоннах на км ² из глобальной сетки с разрешением 30 × 30 угловых секунд (около 1 км), рассчитанной на основе плотности населения (30 × 30 угловых секунд) и образования и обращения с отходами в масштабах страны. статистика [18]. Поскольку уровни потребления пластика и инфраструктуры управления отходами различаются в локальном и региональном масштабах, мы скорректировали образование ПДВ с привязкой к сетке субнациональных оценок ВВП на душу населения, как описано в [18]. Пластическая масса, выбрасываемая в каждое озеро из окружающего водосбора, затем оценивалась на месячном интервале на основе ПДВ, образовавшихся на прилегающих землях, и стока с использованием эмпирической формулы из [16].Среднемесячный сток, выраженный в миллиметрах в день, был получен из набора глобальных данных с координатной привязкой на основе наблюдений с пространственным разрешением 0,5 градуса (около 55 км) [75]. Затем мы просуммировали выбросы пластической массы по времени пребывания в воде каждого озера, полученного с помощью HydroLAKES v1.0 [70].

Выборка поля

Мы провели одиночное траление на 100 м в произвольном направлении, начиная с самой глубокой точки каждого озера. Самая глубокая точка обычно используется при обследовании качества воды, поскольку она считается наиболее репрезентативной для всего водосбора и сводит к минимуму процессы внутреннего перемешивания [76].Расстояние было нанесено на карту с помощью эхолота STRIKER Plus 4cv GPS (Garmin International, США). Для отбора проб всегда было 100 м воды, хотя небольшие размеры некоторых озер означали, что мы иногда доходили до прибрежных зон. По этой причине трансекты не могли быть длиннее, если бы мы хотели использовать последовательную методологию, а размеры озер в целом означали, что наша трансекта для отбора проб покрывала гораздо большую долю площади поверхности, чем при морских съемках. Мы также собрали пробы с поверхности из самой глубокой точки каждого озера, чтобы измерить потенциальное биологическое и фотохимическое разложение.

Тралы проводились планктонной сетью диаметром 300 мм (мешок длиной 880 мм с нейлоновой сеткой 250 мкм). Сеть была соединена с 50-миллиметровым навинчивающимся фильтром с сеткой из нержавеющей стали 310 мкм и погружена прямо под поверхность за пределами кильватера лодки. После каждого трала стальные сетки обертывали предварительно выгоревшей (450 ° C, 4 часа) алюминиевой фольгой в полевых условиях и хранили до анализа в лаборатории. При тралении поверхностных вод мы могли смещать наши пробы в сторону микрочастиц с более высокой плотностью, которые остаются плавучими в толще воды.Однако этот подход, в частности, позволил нам проверить наше фокусное предсказание о том, что микрочастицы были удалены из поверхностных вод в результате высокого уровня биологической и фотохимической деградации. Мы были уверены, что наша сеть не проливает волокон, поскольку мы не зарегистрировали микрочастиц в 11 озерах, распределенных в течение всего периода отбора проб, а не только позднее при отборе проб, когда сеть могла быть изношена.

Мы рассчитали объем проб, равный 7 100 л, умножив площадь устья затопленной сети на расстояние, на которое сеть была отбуксирована после [47].Мы предположили, что течения в озерах были незначительными во время отбора проб, особенно относительно скорости лодки, и поэтому объемы проб не будут различаться между участками. Хотя мы признаем, что этот объем невелик для морских исследований, он находится в пределах диапазона, обычно сообщаемого для пресных вод (см. [47]), и намного превышает рекомендуемый минимальный объем пробы в 500 л [49].

Анализы разложения

В лаборатории мы инкубировали 20 мл нефильтрованной озерной воды в двойных стеклянных бутылях без свободного пространства в темноте в течение 24 часов при комнатной температуре.Бутылки герметично закрывали резиновыми крышками и гофрированной крышкой. Две дополнительные бутылки получили ок. 34000 люкс от холодной лампы 5000K в течение 3 часов. Мы регистрировали концентрации растворенного O ₂ в начале и в конце инкубации в каждой бутылке с помощью оптического датчика (OXY-1 ST, PreSens, Германия). Показатели общего дыхания и первичной продуктивности рассчитывались как разница между концентрацией O ₂ в начале и конце инкубации, усредненной по темным и светлым бутылям, соответственно.Мы приняли респираторный коэффициент, равный единице [56], хотя это не повлияло на наши результаты, так как оно было постоянным для озер, и наши сравнения были сосредоточены только на озерах в нашем исследовании. Хотя мы также измеряли общее дыхание, фильтрация наших образцов только до микробной фракции удалила бы все прикрепленные к частицам микробы, которые, возможно, являются наиболее активными в разложении [77]. Отсутствие фильтрации было дополнительно подтверждено отсутствием видимого зоопланктона в инкубациях, и корректировка наших измерений только на дыхание бактерий с использованием показателей первичной продуктивности, как в [78], не повлияла на наши результаты (таблица S2).В лаборатории мы также измерили оптические свойства 4 мл воды, пропущенной через предварительно выгоревший (450 ° C, 4 часа) фильтр из стекловолокна (номинальный размер пор 0,5 мкм, Macherey-Nagel, Германия). Мы измерили поглощение в ультрафиолетовой и видимой области между 200 и 700 нм в кварцевой кювете с длиной пути 1 см с помощью портативного спектрофотометра (FLAME-DA-CUV-UV-VIS с Flame-S-UV-VIS, Ocean Optics, США). Затем мы рассчитали единичный экспоненциальный спад от 275 до 295 нм, используя линейную аппроксимацию между логарифмически преобразованными значениями поглощения и длиной волны [57].

Идентификация микрочастиц

В лаборатории мы сначала удалили все видимые частицы из стальной сетки стальным пинцетом на стеклянную пластину. Затем стальную сетку промывали сзади на стеклянную пластину прибл. 10 мл деионизированной воды из полипропиленового шприца. Мы также промыли алюминиевую фольгу, в которой хранилась сетка после отбора проб. Стеклянные пластины и стальные инструменты промывали деионизированной водой и исследовали между образцами под стереомикроскопом. Стеклянные пластины держали максимально закрытыми.

Все микрочастицы были визуально подсчитаны и классифицированы с помощью стереомикроскопа GXM-XTL (GT Vision, Суффолк, Великобритания) при увеличении до 40 раз на волокна, прозрачные или окрашенные частицы или пленки [79]. Мы исключили частицы с видимой ячеистой или органической структурой. Мы также различали, были ли волокна антропогенными (пластикового или непластического происхождения) или получены естественным путем из животного или растительного материала в окружающей среде на основе визуального наблюдения за морфологией, структурой и физической реакцией под стереомикроскопом в соответствии с процедурами, изложенными в [45,80 ].В частности, исключались волокна, которые были блестящими, неравномерной по толщине по длине, неоднородно окрашенными или выглядели скрученными с ленточными складками. Волокна неизвестного происхождения были дополнительно проверены на прочность на разрыв с помощью пинцета, за исключением тех, которые ломались с небольшим усилием. После анализа сетчатые диски были завернуты в алюминиевую фольгу, и жидкость со всеми частицами вернулась в исходный контейнер. Позже 20% образцов были отобраны случайным образом и пересчитаны без учета исходных данных, всегда с тем же результатом.Все время мы носили хлопковые лабораторные халаты и латексные перчатки и никогда не наблюдали частиц этих предметов в наших образцах. Большинство образцов было обработано за 10 минут, а все – менее чем за 20 минут. Загрязнение лабораторного воздуха во время обработки образцов также было незначительным. В качестве дополнительного контроля в нашем рабочем процессе мы выставляли открытые чашки Петри, выстланные фильтровальной бумагой, в течение 2 часов во время работы под микроскопом. Мы зарегистрировали среднее значение (± стандартное отклонение) 0,02 ± 0,02 частиц на метр ^-3 (все волокна), когда количество было разделено на наш объем выборки за максимальное время выборки, поэтому никаких поправок не применялось.

Мы дополнительно подтвердили классификацию частиц с помощью ИК-Фурье спектроскопии с ослабленным полным отражением (НПВО). Частицы прессовали непосредственно на кристалл ZnSe (площадь 4 мм ²) FTIR-спектрометра Thermo Scientific Nicolet iS50 со встроенным модулем НПВО после очистки кристалла ацетоном. Мы собрали 32 сканирования с разрешением 4 см ^-1 от 400 до 4000 см ^-1 и вычли фоновое сканирование из каждого образца. Мы также измерили 4 положительных контроля, состоящих из гранул полиамида, полиэфирного волокна, порошка полиэтилена и порошка поливинилхлорида.Спектры подвергались шумоподавлению с помощью сглаживания Савицки-Голея с использованием полинома третьего порядка в интервале 20 см ⁻¹ и корректировались с помощью адаптивной базовой линии 15% перед нормализацией максимумов пиков до 1 с помощью SpectraGryph 1.2.15 [81], как рекомендовано [82]. Затем каждый спектр был вручную проверен и классифицирован на основе известных колебательных полос [46,83,84] как антропогенный, который включал синтетические и модифицированные природные материалы, естественным образом полученные из местной окружающей среды, такие как водоросли, растительность или мех животных, или неизвестно.Хотя автоматические трубопроводы существуют, ручной осмотр считается золотым стандартом, позволяющим избежать ошибочной идентификации [82,84]. Тем не менее, мы также выполнили автоматическое сопоставление библиотек полных спектров в области [46,84] от 700 до 1850 см ^-1, используя Open Specy [85–87]. Мы принимали совпадения с наивысшим коэффициентом корреляции Пирсона r не менее 0,90; r колеблется от 0,95 до 0,98 в контроле.

Чтобы оценить надежность нашего исследования, мы также оценили наши методы в соответствии с общепринятыми в данной области критериями [49].Наша общая оценка надежности 11,00 превысила средний показатель 8,41 (межквартильный диапазон: от 6 до 10), полученный в 56 исследованиях, оцененных по [49]. Эта оценка была получена в результате сообщения о воспроизводимых методах отбора проб (2 балла), траления сверх рекомендованных объемов поверхностных вод объемом 500 л (2 балла), сообщения о том, что пробы хранились в предварительно сгоревших контейнерах (2 балла), с использованием рекомендованных мер по снижению загрязнения при лабораторной подготовке, например , хлопчатобумажные лабораторные халаты и протирочные поверхности (2 балла), максимально возможное снижение загрязнения воздуха и мониторинг уровней в параллельных контролях (1 балл), использование отрицательных контролей только для мониторинга лабораторной обработки (1 балл) и идентификация подмножества полимеров с помощью ИК-Фурье спектроскопии (1 балл).

Глобальная база данных о тралах

Чтобы контекстуализировать наше полевое исследование, мы составили синтетическую базу данных по опубликованным концентрациям микрочастиц, собранных исключительно с использованием горизонтальных сетных жгутов поверхностных вод. Исследования в нашей базе данных взяты из недавнего систематического обзора [6], который мы сравнили с обзорами микропластика с количественными оценками для определения дополнительных источников данных [2,47–50,79,88,89]. 7 сентября 2020 года мы дополнили эти источники поиском в Google Scholar материалов, опубликованных с 2019 года, с терминами «микропластик», «тралы» и «озера».«Затем мы извлекли индивидуальные значения чистой буксировки для каждого исследования, где это было возможно ( N = 1989/2156 наблюдений). Как и в [47], мы преобразовали концентрации, указанные на единицу площади, в объемные единицы, умножив площадь чистого рта, погруженного в толщу воды, на расстояние отбора проб.

Статистический анализ

Сначала мы применили обобщенную линейную смешанную модель к концентрациям микрочастиц в нашем полевом исследовании, чтобы проверить, отличаются ли они от других местообитаний в синтетической базе данных.Учитывая, что микрочастицы повсеместно распространены во всех средах обитания на Земле, вероятно возникновение любых нулевых концентраций, поскольку они ниже минимального, но неизвестного предела обнаружения. Поэтому мы считали нули частично известными (то есть подвергнутыми цензуре), находящимися где-то между пределом обнаружения [90,91]. Затем концентрации могут быть смоделированы на основе цензурированного логнормального распределения со средним значением, изменяющимся в зависимости от типа среды обитания (морское / устье, озеро или река) и размера ячейки, используемой при отборе проб. Мы учли дополнительные вариации в полевом отборе проб и идентификации частиц между исследованиями путем отбора проб, отсеченных для конкретных исследований, из нулевого нормального распределения с расчетным стандартным отклонением.

Затем мы приспособили модель препятствий Пуассона для проверки предикторов количества микрочастиц в 67 озерах, в которых мы участвовали. Эта модель эффективно оценила вероятность обнаружения микрочастиц во всех наших выборках, подгоняя функцию Бернулли к двоичному результату: были ли подсчеты нулевыми ( N = 11/67) или положительными, а затем подбирая отдельное, усеченное нулем распределение Пуассона. к положительным счетам. Мы позволяем логарифмически преобразованному среднему значению модели Пуассона изменяться в зависимости от линейной комбинации расчетных вкладов пластической массы в каждое озеро, лесного и городского земельного покрова и общей нагрузки сточных вод, собранных в водосборе окружающего озера, общего дыхания от инкубации озерной воды. , и спектральный наклон поглощения УФ-излучения в озерной воде.Спектральный наклон был преобразован логарифмически, чтобы иметь дело с высокой асимметрией, тогда как мы использовали преобразование кубического корня для дыхания и ввода пластической массы из-за некоторых нулевых значений.

Все модели были подогнаны с использованием гамильтоновой выборки Монте-Карло путем вызова RStan v2.19 из R v3.6 [92]. Мы смоделировали 4 цепи Маркова для каждой модели и задали малоинформативные нормальные априоры для всех параметров [93]. Все предикторы были стандартизированы до среднего значения 0 и стандартного отклонения 1 для сравнения относительной важности их эффектов.Сходимость модели оценивалась путем визуального изучения следов цепи и апостериорных прогностических проверок [94]. Мы обеспечили, чтобы потенциальный коэффициент уменьшения масштаба и эффективное количество выборок для апостериорной части каждого параметра были ≤1,01 и ≥800, соответственно [93]. Мы также проверили влияние отдельных наблюдений с помощью перекрестной проверки с исключением по одному, используя сглаженную по Парето выборку по важности [95]. Эффекты модели были выведены путем расчета 95% вероятных интервалов (ДИ) из подмножества 1000 симуляций, и мы рассчитали байесовский R ², чтобы обобщить соответствие модели [96].Данные и код R для воспроизведения этих анализов приведены в данных от S1 до S4.

Вспомогательная информация

S1 Рис. Небольшая погрешность в оценках модели из-за неравномерного объема выборки.

Чтобы проверить влияние объема выборки на оценки нашей модели, мы предположили, что объемы варьируются со стандартным отклонением ( σ ), равным (a) 20% или (b) 40% от среднего значения μ = 7 100 л. Затем мы произвольно отобрали объемы из нормального распределения с этими параметрами (т.е. μ и σ ), предполагая, что объемы коррелировали с наблюдаемыми концентрациями микрочастиц с коэффициентом корреляции Пирсона r = 0.От 0 до 0,8 с шагом 0,1. Затем мы модернизируем модель, прогнозирующую концентрации микрочастиц в 67 европейских озерах, описанных в основном тексте, включая объем выборки в качестве дополнительного предиктора. Мы создали 100 повторов для каждой комбинации σ и r . Линии – это вероятность ( p ) обнаружения эффекта объема выборки (черная линия), то есть доля из 100 симуляций, где 95% доверительных интервалов для эффекта модели исключают ноль. Мы также построили график вероятности того, что больше не будут влиять расчетные поступления пластической массы (серая линия), общая нагрузка сточными водами (коричневая линия), лесной покров (зеленая линия) и общее дыхание (синяя линия), т.е.Например, 95% доверительных интервалов перекрывают ноль. Серый цвет обозначает p = 0,95, значения выше, которые указывают σ и r , где объем выборки может считаться статистически значимым предиктором концентраций микрочастиц, а другие переменные могут считаться более не статистически значимыми. Поскольку это было моделирование со случайной выборкой, мы даем код R для воспроизведения анализа в S3 Data, а не исходные данные, лежащие в основе построенных кривых.CI, достоверный интервал.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001389.s001

(PDF)

S2 Рис. Масштаб образования отходов на душу населения в зависимости от ВВП на душу населения в Европе.

Каждая точка является уровнем NUTS 2, используемым Европейским Союзом для разделения стран в статистических целях, и окрашена в соответствии с соответствующей страной (см. Вставку к легенде). Население колеблется от 800 000 до 3 000 000 человек в регионах NUTS 2, что является наименьшим пространственным масштабом, в котором были доступны данные.Мы использовали самый последний доступный год (2013 год для всех, кроме Испании и Румынии, где использовались данные за 2012 год) и дифференцировали страны, отобранные в ходе нашего полевого исследования (кружки) из других источников (квадраты). Мы взяли все доступные данные из Евростата (https://ec.europa.eu/eurostat) и разделили образование муниципальных отходов (тонны) в каждом регионе NUTS 2 на долю вывоза муниципальных отходов и выразили значения относительно численности населения в январе 2007 г. соответствующему году (только данные о населении за 2014 год были доступны для 6 регионов Польши).Затем мы применили линейную модель смешанных эффектов, используя RStan, как описано в основном тексте, для прогнозирования образования отходов на душу населения. Единственным прогнозирующим фактором был ВВП на душу населения, выраженный как процент от среднего показателя ЕС-27 в 2020 году, рассчитанный по стандартам покупательной способности, которые устраняют различия в уровнях цен между странами. Мы включили страну в качестве случайного эффекта для учета повторных измерений в странах-членах ЕС. Сплошная линия – среднее значение ± 95% ДИ для соответствия модели, среднее значение R ² (95% ДИ) = 0.52 (0,44–0,59). Отдельные точки данных приведены в данных S4, с линиями и ошибками, сгенерированными при подгонке модели, приведенной в данных S3, к необработанным данным в данных S4. CI – достоверный интервал; ВВП, валовой внутренний продукт; NUTS, Номенклатура территориальных единиц статистики.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001389.s002

(PDF)

S1 Таблица. Состав микрочастиц при полевых исследованиях 67 озер Европы.

Частицы были разделены на 4 различных морфологии и классифицированы с помощью ИК-Фурье спектроскопии как преднамеренно произведенные (включая натуральные материалы, используемые для текстильных изделий), встречающиеся в естественных условиях в местной окружающей среде (например,g., из водорослей, растений, животных) или неизвестного происхождения. Образцы были отобраны для FTIR-исследования в той же пропорции, что и их процентный состав среди всех микрочастиц, зарегистрированных в полевом исследовании. FTIR, инфракрасное преобразование Фурье.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001389.s003

(DOCX)

S2 Стол. Расчетные параметры из статистических моделей.

Для каждого отклика модели, выделенного курсивом, мы указываем среднее значение и 95% доверительный интервал для оцененных параметров.Параметры, выделенные жирным шрифтом, обозначают статистически значимые эффекты, то есть 95% доверительный интервал, не перекрывающийся нулем. CI, достоверный интервал.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001389.s004

(DOCX)

Благодарности

Мы благодарим Софи Гийом, Элеонору Шеридан и Кэролайн Юинс за помощь в полевых работах.

Ссылки

1. Рохман СМ. Исследования микропластиков – от поглотителя до источника. Наука. 2018; 360: 28–9. pmid: 29622640
2.Blettler MCM, Abrial E, Khan FR, Sivri N, Espinola LA. Загрязнение пресной воды пластиком: признание исследовательских предубеждений и выявление пробелов в знаниях. Water Res. 2018; 143: 416–24. pmid: 29986250
3. Май Л, Бао Л-Дж, Ши Л, Вонг К.С., Цзэн Э. Обзор методов измерения микропластика в водной среде. Environ Sci Pollut Res. 2018; 25: 11319–32. pmid: 29536421
4. Реми Ф., Коллард Ф., Гилберт Б., Компер П., Эппе Дж., Лепойн Г. Когда микропластик не является пластиком: потребление искусственных целлюлозных волокон макрофауной, обитающей в водорослях macrophytodetritus.Environ Sci Technol. 2015; 49: 11158–66. pmid: 26301775
5. Галлоуэй Т.С., Коул М., Льюис С. Взаимодействие микропластического мусора в морской экосистеме. Nat Ecol Evol. 2017; 1: 1–8. pmid: 28812620
6. Буччи К., Тулио М, Рохман СМ. Что известно и неизвестно о последствиях загрязнения пластиком: метаанализ и систематический обзор. Ecol Appl. 2020; 30: e02044. pmid: 31758826
7. Лопес-Мартинес С., Моралес-Казеллес С., Кадар Дж., Ривас М.Л.Обзор глобального статуса присутствия пластика у морских позвоночных. Glob Chang Biol. 2021; 27: 728–37. pmid: 33111371
8. Роджерс К.Л., Карререс-Калабуиг Я.А., Горохова Э., Пост Н.Р. Микро-микровзаимодействия: как микроорганизмы влияют на судьбу морских микропластиков. Limnol Oceanogr Lett. 2020; 5: 18–36.
9. Seeley ME, Song B, Passie R, Hale RC. Микропластики влияют на сообщества осадочных микробов и круговорот азота. Nat Commun. 2020; 11: 2372.pmid: 32398678
10. Galgani L, Loiselle SA. Загрязнение пластиком влияет на биогеохимию углерода в морской среде. Загрязнение окружающей среды. 2021; 268: 115598. pmid: 33158618
11. Тайпале С.Дж., Пелтомаа Э., Кукконен Дж.В.К., Кайнц М.Дж., Каутонен П., Тиирола М. Отслеживание судьбы микропластичного углерода в водной пищевой сети с помощью изотопного анализа, специфичного для соединений. Научный доклад 2019; 9: 19894. pmid: 31882692
12. Лебретон Л., Эггер М., Слат Б. Глобальный баланс массы положительно плавучих макропластических обломков в океане.Научный отчет 2019; 9: 12922. pmid: 31515537
13. Windsor FM, Durance I, Horton AA, Thompson RC, Tyler CR, Ormerod SJ. Перспектива пластикового загрязнения в масштабе водосбора. Glob Chang Biol. 2019; 25: 1207–21. pmid: 30663840
14. Гейер Р., Джамбек-младший, Закон KL. Производство, использование и судьба всех когда-либо изготовленных пластмасс. Sci Adv. 2017; 3: e1700782. pmid: 28776036
15. Borrelle SB, Ringma J, Law KL, Monnahan CC, Lebreton L, McGivern A, et al. Прогнозируемый рост количества пластиковых отходов превышает усилия по уменьшению загрязнения пластиком.Наука. 2020; 369: 1515–8. pmid: 32943526
16. Lebreton LCM, van der Zwet J, Damsteeg J-W, Slat B, Andrady A, Reisser J. Выбросы пластика из рек в мировой океан. Nat Commun. 2017; 8: 15611. pmid: 28589961
17. Верпоортер С, Куцер Т, Сикелл Д.А., Транвик Л.Дж. Глобальный перечень озер на основе спутниковых снимков высокого разрешения. Geophys Res Lett. 2014; 41: 6396–402.
18. Лебретон Л., Андради А. Будущие сценарии глобального образования и утилизации пластиковых отходов.Palgrave Commun. 2019; 5: 1–11.
19. Ло К.Л., Старр Н., Зиглер Т.Р., Джамбек-младший, Маллос, штат Нью-Джерси, Леонард Г.Х. Вклад Соединенных Штатов пластмассовых отходов в сушу и океан. Sci Adv. 2020; 6: eabd0288. pmid: 33127684
20. Кумму М., де Моэль Х., Уорд П.Дж., Варис О. Насколько близко мы живем к воде? Глобальный анализ удаленности населения от пресноводных водоемов. PLoS ONE. 2011; 6: e20578. pmid: 21687675
21. Шварц А.Е., Лигтхарт Т.Н., Букрис Э., ван Хармелен Т.Источники, перенос и накопление различных типов пластикового мусора в водной среде: обзорное исследование. Mar Pollut Bull. 2019; 143: 92–100. pmid: 31789171
22. Ромера-Кастильо С., Пинто М., Лангер TM, Альварес-Сальгадо Х.А., Херндл Г.Дж. Выщелачивание растворенного органического углерода из пластмасс стимулирует микробную активность в океане. Nat Commun. 2018; 9: 1430. pmid: 29651045
23. Эрни-Кассола Дж., Райт Р. Дж., Гибсон М. И., Кристи-Олеза Дж. А. Ранняя колонизация выветрившегося полиэтилена различными бактериями в морской прибрежной морской воде.Microb Ecol. 2020; 79: 517–26. pmid: 31463664
24. Йонкос LT, Friedel EA, Perez-Reyes AC, Ghosal S, Arthur CD. Микропластики в четырех устьях рек в Чесапикском заливе, США. Environ Sci Technol. 2014; 48: 14195–202. pmid: 25389665
25. Болдуин А.К., Корси С.Р., Мейсон С.А. Пластиковый мусор в 29 притоках Великих озер: связь с атрибутами водосбора и гидрологией. Environ Sci Technol. 2016; 50: 10377–85. pmid: 27627676
26. Херли Р., Вудворд Дж., Ротвелл Дж.Загрязнение русла рек микропластом значительно снизилось в результате наводнения всего водосбора. Nat Geosci. 2018; 11: 251–7.
27. Гавиган Дж., Кефела Т., Макадам-Сомер И., Сух С., Гейер Р. Выбросы синтетических микроволокон на сушу конкурируют с выбросами в водоемы, и они растут. PLoS ONE. 2020; 15: e0237839. pmid: 32936800
28. Мерфи Ф., Эвинс С., Карбонье Ф., Куинн Б. Очистные сооружения сточных вод (WwTW) как источник микропластика в водной среде. Environ Sci Technol.2016; 50: 5800–8. pmid: 27191224
29. Дикарева Н, Симон К.С. Загрязнение микропластиком в ручьях, охватывающих градиент урбанизации. Загрязнение окружающей среды. 2019; 250: 292–9. pmid: 31003141
30. Грбич Дж., Хелм П., Атей С., Рохман С.М. Микропластики, попадающие на северо-запад озера Онтарио, разнообразны и связаны с городскими источниками. Water Res. 2020; 174: 115623. pmid: 32088386
31. Crew A, Gregory-Eaves I, Ricciardi A. Распространение, обилие и разнообразие микропластика в верхнем слое реки Св.Река Лаврентия. Загрязнение окружающей среды. 2020; 260: 113994. pmid: 31991358
32. Chen H, Jia Q, Zhao X, Li L, Nie Y, Liu H и др. Распространение микропластика в водоемах городских агломераций: последствия переполнения дренажной системы во влажную погоду, использование водосборных площадей и методы управления окружающей средой. Water Res. 2020; 183: 116073. pmid: 32599427
33. Zhu L, Zhao S, Bittar TB, Stubbins A, Li D. Фотохимическое растворение плавучих микропластиков в растворенном органическом углероде: скорости и микробное воздействие.J Hazard Mater. 2020; 383: 121065. pmid: 31518809
34. Фазей FMC, Райан П.Г. Биообрастание на плавучих морских пластиках: экспериментальное исследование влияния размера на долговечность поверхности. Environ Pollut Barking Essex 1987. 2016; 210: 354–60. pmid: 26803792
35. Miao L, Gao Y, Adyel TM, Huo Z, Liu Z, Wu J и др. Влияние колонизации биопленки на опускание микропластика в трех пресноводных средах. J Hazard Mater. 2021 г .; 125370. pmid: 33609862
36.Kvale KF, Friederike Prowe AE, Oschlies A. Критическое исследование роли морского снега и фекальных гранул зоопланктона в удалении микропластика с поверхности океана. Front Mar Sci. 2020; 6: 808.
37. Геверт Б. М. Плассманн М., Маклауд М. Пути разложения пластичных полимеров, плавающих в морской среде. Воздействие процесса Environ Sci. 2015; 17: 1513–21. pmid: 26216708
38. Обербекманн С., Лабренц М. Морские микробные сообщества на микропластике: разнообразие, адаптация и роль в деградации.Ann Rev Mar Sci. 2020; 12: 209–32. pmid: 31226027
39. Ариас-Андрес М., Кеттнер М.Т., Мики Т., Гроссарт Х.П. Микропластики: новые субстраты для гетеротрофной активности способствуют изменению круговоротов органических веществ в водных экосистемах. Sci Total Environ. 2018; 635: 1152–9. pmid: 29710570
40. Баллент А., Коркоран П.Л., Мэдден О., Хелм П.А., Лонгстафф Ф.Дж. Источники и приемники микропластика в прибрежных и прибрежных отложениях канадского озера Онтарио, в притоках и на пляжах. Mar Pollut Bull.2016; 110: 383–95. pmid: 27342902
41. Zhang K, Xiong X, Hu H, Wu C, Bi Y, Wu Y и др. Возникновение и характеристики микропластического загрязнения в заливе Сянси водохранилища Три ущелья. China Environ Sci Technol. 2017; 51: 3794–801. pmid: 28298079
42. Дрис Р., Гаспери Дж., Роше В., Саад М., Рено Н., Тассин Б. Загрязнение микропластиком в городской зоне: тематическое исследование в Большом Париже. Environ Chem. 2015; 12: 592–9.
43. Андерсон П.Дж., Уоррак С., Ланген В., Чаллис Дж. К., Хэнсон М.Л., Ренни, доктор медицины.Загрязнение микропластиком в озере Виннипег. Загрязнение окружающей среды Канады. 2017; 225: 223–31. pmid: 28376390
44. Xiong X, Zhang K, Chen X, Shi H, Luo Z, Wu C. Источники и распространение микропластика в крупнейшем внутреннем озере Китая – озере Цинхай. Загрязнение окружающей среды. 2018; 235: 899–906. pmid: 29353805
45. Люшер А.Л., Брэте ИЛН, Мунно К., Херли Р.Р., Велден Н.А. Это или нет: важность визуальной классификации в характеристике микропластов. Appl Spectrosc.2020; 74. pmid: 32394728
46. Comnea-Stancu IR, Wieland K, Ramer G, Schwaighofer A, Lendl B. Об идентификации вискозы / вискозы как основной фракции микропластиков в морской среде: различение натуральных и искусственных целлюлозных волокон с помощью инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье. Appl Spectrosc. 2017; 71: 939–50. pmid: 27650982
47. Риос Мендоса Л.М., Бальцер М. Микропластики в пресноводной среде: обзор количественной оценки.TrAC Trends Anal Chem. 2019; 113: 402–8.
48. Чинчинелли А., Мартеллини Т., Герранти С., Скопетани С., Челацци Д., Джарриццо Т. Попурри из микропластика на поверхности моря и водной толще Средиземного моря. TrAC Trends Anal Chem. 2019; 110: 321–6.
49. Коелманс А.А., Мохамед Нор Н.Х., Хермсен Э., Куи М., Минтениг С.М., Де Франс Дж. Микропластики в пресной и питьевой воде: критический обзор и оценка качества данных. Water Res. 2019; 155: 410–22.pmid: 30861380
50. Horton AA, Walton A, Spurgeon DJ, Lahive E, Svendsen C. Микропластики в пресноводных и наземных средах: оценка текущего понимания для выявления пробелов в знаниях и будущих приоритетов исследований. Sci Total Environ. 2017; 586: 127–41. pmid: 28169032
51. Suaria G, Achtypi A, Perold V, Lee JR, Pierucci A, Bornman TG и др. Микроволокна в поверхностных водах океана: глобальная характеристика. Sci Adv. 2020; 6: eaay8493.pmid: 32548254
52. Стэнтон Т., Джонсон М., Натанаил П., Макнотан В., Гомес Р.Л. В популяциях текстильных волокон из пресной воды и по воздуху преобладают «натуральные», а не микропластические волокна. Sci Total Environ. 2019; 666: 377–89. pmid: 30798244
53. Evangeliou N, Grythe H, Klimont Z, Heyes C, Eckhardt S, Lopez-Aparicio S и др. Атмосферный перенос – это основной путь микропластика в отдаленные регионы. Nat Commun. 2020; 11: 3381. pmid: 32665541
54.Лау WWY, Ширан Й., Бейли Р.М., Кук Э., Стучтей М.Р., Коскелла Дж. И др. Оценка сценариев нулевого загрязнения пластиком. Наука. 2020; 369: 1455–61. pmid: 32703909
55. Михай Ф-К. Выбросы пластмассы из сельской местности в крупнейшее горное озеро Восточных Карпат. R Soc Open Sci; 5: 172396. pmid: 29892426
56. дель Джорджио П., Уильямс П., редакторы. Дыхание в водных экосистемах: история и предыстория. Дыхание в водных экосистемах. Оксфорд: издательство Оксфордского университета; 2005 г.С. 1–17.
57. Helms JR, Stubbins A, Ritchie JD, Minor EC, Kieber DJ, Mopper K. Наклоны спектров поглощения и коэффициенты наклона как индикаторы молекулярной массы, источника и фотообесцвечивания хромофорного растворенного органического вещества. Limnol Oceanogr. 2008. 53: 955–69.
58. Ядав В., Шерли М.А., Ранджан П., Тиноко Р.О., Болдрин А., Дамгаард А. и др. Рамки для количественной оценки экологических потерь пластмасс со свалок. Ресурс Conserv Recycl. 2020; 161: 104914.
59. Дансо Д., Шмайссер С., Чоу Дж., Циммерманн В., Вей Р., Леггеви С. и др. Новое понимание функции и глобального распределения разлагающих полиэтилентерефталат (ПЭТ) бактерий и ферментов в морских и наземных метагеномах. Appl Environ Microbiol. 2018; 84: e02773–17. pmid: 29427431
60. Герритс Дж., Лесли HA, де Тендер, Калифорния, Девризе Л.И., Ветхак, AD. Фрагментация пластиковых предметов в лабораторном микромире морской воды. Научный доклад 2020; 10: 10945.pmid: 32616793
61. Коппок Р.Л., Галлоуэй Т.С., Коул М., Филман Е.С., Кейрос А.М., Линдеке П.К. Микропластики изменяют селективность питания и плотность фекалий копепод, Calanus helgolandicus . Sci Total Environ. 2019; 687: 780–9. pmid: 31412481
62. Дудек К.Л., Круз Б.Н., Полидоро Б., Нойер С. Микробная колонизация микропластика в Карибском море. Limnol Oceanogr Lett. 2020; 5: 5–17.
63. Winton DJ, Андерсон LG, Rocliffe S, Loiselle S.Макропластическое загрязнение в пресноводной среде: акцент на общественные и политические действия. Sci Total Environ. 2020; 704: 135242. pmid: 31812404
64. Шмидт К., Краут Т., Вагнер С. Экспорт пластикового мусора реками в море. Environ Sci Technol. 2017; 51: 12246–53. pmid: 247
65. Прата Дж. К., да Коста Дж. П., Жирао А. В., Лопес И., Дуарте А. С., Роша-Сантос Т. Определение быстрого и эффективного метода удаления органических веществ без повреждения микропластических образцов.Sci Total Environ. 2019; 686: 131–9. pmid: 31176812
66. Люшер А.Л., Велден Н.А., Собрал П., Коул М. Отбор проб, изоляция и идентификация микропластика, попадающего в организм рыб и беспозвоночных. Анальные методы. 2017; 9: 1346–60.
67. Кукулка Т., Проскуровски Г., Море-Фергюсон С., Мейер Д.В., Закон KL. Влияние ветрового перемешивания на вертикальное распределение плавучего пластикового мусора. Geophys Res Lett. 2012; 39.
68. Фишер Э.К., Паглиалонга Л., Чех Э., Тамминга М.Загрязнение микропластиком озер и отложения береговой линии озер – тематическое исследование озер Больсена и Кьюзи (центральная Италия). Загрязнение окружающей среды. 2016; 213: 648–57. pmid: 27104923
69. Barrows APW, Neumann CA, Berger ML, Shaw SD. Грейфер и нейстонная буксирная сеть: сравнение характеристик отбора проб микропластика и возможные достижения в этой области. Анальные методы. 2017; 9: 1446–53.
70. Messager ML, Lehner B, Grill G, Nedeva I., Schmitt O. Оценка объема и возраста воды, хранящейся в глобальных озерах, с использованием геостатистического подхода.Nat Commun. 2016; 7: 13603. pmid: 27976671
71. Европейское агентство по окружающей среде (ЕАОС). Европейская цифровая модель рельефа (EU-DEM), версия 1.1. 2016 г. Доступно по адресу: https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/eu-dem/eu-dem-v1.1
72. Линдси Дж. Б. Whitebox GAT: пример геоморфометрического анализа. Comput Geosci. 2016; 95: 75–84.
73. Европейское агентство по окружающей среде (ЕАОС). Corine Land Cover (CLC) 2018, версия 2020_20u1. 2019. Доступно по адресу: https: // land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover/clc2018
74. Европейское агентство по окружающей среде (ЕАОС). Водная база – UWWTD: Директива по очистке городских сточных вод, v7. 2019 [цитируется 29 марта 2021 года]. Доступно по адресу: https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/waterbase-uwwtd-urban-waste-water-treatment-directive-7
75. Ghiggi G, Humphrey V, Seneviratne SI, Gudmundsson L. GRUN: глобальный набор данных по стоку с координатной привязкой на основе наблюдений с 1902 по 2014 год. Данные Earth Syst Sci. 2019; 11: 1655–74.
76. Геологическая служба США. Озера и водохранилища – Руководство по дизайну исследования и отбору проб. Версия 1.0: май 2018 г. Рестон, Вирджиния; 2018 стр. 57. Отчет №: 9-А10. https://doi.org/10.3133/tm9A10
77. Саймон М., Гроссарт Х.П., Швейцер Б., Плуг Х. Микробная экология органических агрегатов в водных экосистемах. Aquat Microb Ecol. 2002; 28: 175–211.
78. Маккалистер С.Л., дель Джорджо, штат Пенсильвания. Доказательства дыхания древнего земного органического углерода в северных умеренных озерах и ручьях.Proc Natl Acad Sci. 2012; 109: 16963–8. pmid: 23027957
79. Идальго-Рус В., Гутоу Л., Томпсон Р.К., Тиль М. Микропластики в морской среде: обзор методов, используемых для идентификации и количественной оценки. Environ Sci Technol. 2012; 46: 3060–75. pmid: 22321064
80. Чжао С., Чжу Л., Ли Д. Микроскопический антропогенный мусор наземных птиц из Шанхая, Китай: не только пластик, но и натуральные волокна. Sci Total Environ. 2016; 550: 1110–5. pmid: 26874248
81.Menges F. Spectragryph – программа для оптической спектроскопии, версия 1.2.15. 2020. Доступно по адресу: http://www.effemm2.de/spectragryph/
82. Реннер Дж., Неллессен А., Швиерс А., Венцель М., Шмидт Т. К., Шрам Дж. Предварительная обработка и оценка данных, используемых в процессе идентификации микропластов: критический обзор и практическое руководство. TrAC Trends Anal Chem. 2019; 111: 229–38.
83. Лёдер MGJ, Kuczera M, Mintenig S, Lorenz C, Gerdts G, Löder MGJ, et al.Инфракрасное изображение с микро-преобразованием Фурье на основе матричного детектора в фокальной плоскости для анализа микропластика в образцах окружающей среды. Environ Chem. 2015; 12: 563–81.
84. Юнг М.Р., Хорген Ф.Д., Орски С.В., Родригес К.В., Бирс К.Л., Балаш Г.Х. и др. Валидация ATR FT-IR для идентификации полимеров пластикового морского мусора, в том числе поглощенного морскими организмами. Mar Pollut Bull. 2018; 127: 704–16. pmid: 29475714
85. Cowger W, Steinmetz Z, Gray A, Munno K, Lynch J, Hapich H и др.Для классификации Microplastic Spectral требуется сообщество с открытым исходным кодом: Open Specy спешит на помощь! Anal Chem. 2021; 93: 7543–8. pmid: 34009953
86. Примпке С., Вирт М., Лоренц С., Гердтс Г. Дизайн справочной базы данных для автоматического анализа микропластических образцов на основе инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье (FTIR). Anal Bioanal Chem. 2018; 410: 5131–41. pmid: 29978249
87. Чабука Б.К., Каливас Дж. Х. Применение процесса гибридной классификации для идентификации микропластиков на основе инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье.Appl Spectrosc. 2020; 74: 1167–83. pmid: 32297518
88. Вагнер М., Шерер С., Альварес-Муньос Д., Бреннхольт Н., Буррен X, Бухингер С. и др. Микропластик в пресноводных экосистемах: что мы знаем и что нам нужно знать. Environ Sci Eur. 2014; 26: 12. pmid: 28936382
89. Ли К., Бускетс Р., Кампос, LC. Оценка микропластика в пресноводных системах: обзор. Sci Total Environ. 2020; 707: 135578. pmid: 31784176
90. Сенн С., Холфорд Н., Хоккей Х.Призраки ушедших величин: подходы к работе с наблюдениями ниже предела количественного определения. Stat Med. 2012; 31: 4280–95. pmid: 22825800
91. Шоари Н., Дубэ Ж.-С. На пути к улучшенному анализу данных о концентрации: охват недетектируемых. Environ Toxicol Chem. 2018; 37: 643–56. pmid: 29168890
92. Карпентер Б., Гельман А., Хоффман М., Ли Д., Гудрич Б., Бетанкур М. и др. Стэн: вероятностный язык программирования. J Stat Softw. 2017; 76: 1–32.
93.Гельман А., Карлин Дж. Б., Стерн Х. С., Дансон Д. Б., Вехтари А., Рубин Д. Б.. Байесовский анализ данных, 3-е изд. CRC Press; 2013.
94. Габри Дж., Симпсон Д., Вехтари А., Бетанкур М., Гельман А. Визуализация в байесовском рабочем процессе. J R Stat Soc Ser A Stat Soc. 2019; 182: 389–402.
95. Вехтари А., Гельман А., Габри Дж. Оценка практической байесовской модели с использованием перекрестной проверки исключения по одному и WAIC. Stat Comput. 2017; 27: 1413–32.
96. Гельман А, Гудрич Б., Габри Дж., Вехтари А.R-квадрат для байесовских регрессионных моделей. Am Stat. 2019; 73: 307–9.

Amazon’s Sidewalk разоблачает скрытую ценность ячеистых сетей

Amazon’s Sidewalk превратит миллионы интеллектуальных динамиков Echo и кольцевых камер в интеллектуальную … [+] ячеистую сеть, которую можно использовать как для поиска таких вещей, как потерянные собаки, так и для предоставления услуг связи на большом расстоянии без необходимости использования сотовая сеть.

Amazon

Преимущества наличия устройств, которые почти всегда подключены друг к другу, никогда не были более очевидными, чем сегодня.В этом отношении сотовые сети и технологии, такие как 5G, оказались невероятно ценными.

В то же время нельзя отрицать, что интеграция сотовой связи в каждое подключенное устройство, которым мы владеем, не является разумным вариантом как по практическим, так и по экономическим причинам. Это слишком дорого и сложно. Разумеется, различные варианты Wi-Fi и даже Bluetooth также стали неотъемлемой частью коммутационной сети и являются отличным решением для многих устройств и приложений.

Проблема с этими технологиями в том, что их диапазон не так уж велик, особенно когда вы двигаетесь изнутри наружу. То, что действительно могли бы использовать многие приложения, – это технология, дальность действия которой ближе к сотовой связи, но с такой же стоимостью или даже дешевле, чем у Wi-Fi.

Как назло, некоторые из этих типов технологий действительно существуют, но не обязательно в тех местах, где вы ожидаете. Компания по производству микросхем под названием Semtech имеет запатентованную технологию LoRa (сокращение от Long Range), которая уже более 6 лет используется в промышленных и других типах приложений Интернета вещей с низкой пропускной способностью.LoRa даже близко не обладает пропускной способностью Wi-Fi или даже Bluetooth. Обычно он обрабатывает потоки данных, измеряемые в 10 кбит в секунду против 100 кбит в секунду для Bluetooth с низким энергопотреблением (LE) и однозначных Мбит в секунду для обычного Bluetooth. Однако в сельской местности он может достигать 30 миль. Кроме того, поскольку он использует частоты ниже одного ГГц (915 МГц в США и Канаде и другие частоты ниже ГГц в других частях мира), сигналы LoRa также могут легко проходить через стены и здания в густонаселенной городской среде.

Хотите верьте, хотите нет, но другая интересная технология дальнего действия, называемая FSK 900 МГц (частотная манипуляция), использует некоторые из тех же основных возможностей, что и беспроводные телефоны на 900 МГц эпохи 1990-х годов. Хотя у нее нет такого же диапазона, как у LoRa, эта технология хорошо подходит для приложений умного дома и может взаимодействовать с некоторыми устаревшими бытовыми приборами.

Однако для того, чтобы сделать эти различные недорогие технологии подключения на большие расстояния по-настоящему полезными, необходим механизм для их соединения в сетчатую структуру и предоставления стандартизованных средств связи по ним.По сути, это то, что обеспечивает сеть и протокол Amazon Sidewalk. Впервые представленный в сентябре 2019 года, но ожидается, что он станет полностью активным в следующем месяце, Sidewalk использует комбинацию трех различных типов физических подключений: версию вышеупомянутого LoRa, 900 МГц FSK и Bluetooth LE, а затем накладывает платформу и стандартизированный механизм для обеспечения безопасности. коммуникации через эти соединения. В процессе он может превратить потенциально миллионы отдельных устройств в специальную сеть, диапазон действия которой, скорее всего, не сильно отличается от диапазона сотовых сетей.

Как ни удивительно это звучит – и во многих смыслах это так, – Sidewalk определенно не является полноценной альтернативой сотовым сетям. Как уже упоминалось, он предназначен только для очень легких приложений для обработки данных с максимальной пропускной способностью 80 кбит / с – этого недостаточно даже для низкокачественного аудиопотока MP3. Однако для приложений Интернета вещей и умного дома, которые отправляют только небольшие обновления, такие как «свет горит» или «дверь разблокирована», этого более чем достаточно.

Plus, благодаря недавнему объявлению компании о Tile, представляет собой очень конкурентоспособную альтернативу Apple AirTags.Хотя она основана на другом наборе технологий, сеть Apple Find My, которая поддерживает AirTags (и другие «поисковые» функции Apple), предлагает концептуально аналогичную модель ячеистой сети, которая использует огромную установленную базу устройств Apple, чтобы помочь найти потерянный AirTag. Как и в случае с комбинацией плитки и тротуара, способ работы AirTags заключается в том, что они отправляют короткие сообщения с запросом местоположения потерянного объекта, связанного с тегом, а затем это сообщение передается от устройства к устройству (без ведома устройств людей, которые являются его частью). цепочки тегов), пока элемент не будет обнаружен и его местоположение не будет отправлено обратно.

В случае Apple, он может использовать большую часть из более чем миллиарда установленных устройств iOS, чтобы по существу переключаться с одного устройства на другое, используя комбинацию сотовой связи, Wi-Fi, Bluetooth и UWB (сверхширокополосная радиотехнология, работающая в диапазоне ГГц). range), чтобы добраться туда, куда нужно. До партнерства с Amazon Tile ограничивалась использованием только специальной сети других устройств Tile. Однако по состоянию на середину июня большая часть проданных с середины 2019 года камер Amazon Echos и Ring Camera – вероятно, их число исчисляется сотнями миллионов – внезапно станет частью сети Sidewalk, что мгновенно приведет к серьезной конкуренции с Apple. .Разумеется, общая ячеистая сеть Apple постоянно развивается, в основном это мобильная сеть, построенная вокруг текущего местоположения участвующих устройств iOS. Amazon’s Sidewalk, с другой стороны, по сути будет фиксированной сетью, основанной на подключенных устройствах, которые ее активируют, но, безусловно, будет интересно посмотреть, как они в конечном итоге будут сравнивать.

Какими бы крутыми ни были эти технологии, они не обходятся без споров. И Sidewalk, и Apple Find My – это технологии отказа, то есть они включены (или будут включены) по умолчанию.Любой, кто владеет этими устройствами, может отключить их – хотя для этого вам придется рыться в нескольких уровнях меню – если они не хотят, чтобы их устройства использовались как часть этих общих ячеистых сетей. Однако обе компании надеются и ожидают, что потенциальная дополнительная ценность, которую могут предоставить такие сети (откровенно говоря, равно как и самоуспокоенность большинства людей, когда дело доходит до фактического изменения таких вещей), заставит людей просто оставить их включенными. В случае Apple я думаю, что это, вероятно, так, но будет интересно посмотреть, как отреагируют владельцы камер Amazon Echo и Ring, особенно если у них нет устройств Tile.

Конечно, у Amazon есть то преимущество, что Sidewalk потенциально можно использовать не только для поиска устройств. В рамках объявления компании на прошлой неделе они представили приложение с компанией CareBand, которое создает носимые устройства, предназначенные для отслеживания людей с деменцией. Кроме того, есть возможность использовать Sidewalk, чтобы упростить процесс настройки или сброса умных бытовых приборов, особенно если домашний Wi-Fi не работает. Amazon также объявила о партнерстве с Level для удаленного управления замками умного дома Level, даже когда домовладельцы находятся вне зоны действия Bluetooth этих замков.Это классический пример преимущества сотовой связи без необходимости использования сотовой связи. Это также намекает на огромное количество других приложений, которые можно создать для работы в бесплатной, повсеместно распространенной глобальной сети, хотя и с ограниченной пропускной способностью. На самом деле будет интересно увидеть, как именно Amazon и другие пытаются использовать сеть Sidewalk.

Однако для того, чтобы эти усилия увенчались большим успехом, Amazon собирается решить потенциальные проблемы отказа, а также тот факт, что для того, чтобы этот тип общих ячеистых сетей работал, вы, по сути, должны позволить своим соседям « поделитесь »небольшой полосой пропускания, которая может понравиться не всем.Это, в свою очередь, может вызвать потенциальные проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. Тем не менее, компания быстро указывает на обширные шаги, которые она предприняла, включая шифрование данных и многоуровневый стек протоколов, чтобы специально избежать здесь потенциальных проблем.

В конечном счете, ячеистые сети, такие как Sidewalk, вероятно, станут новыми важными инструментами для широкого спектра продуктов и услуг, о которых только мельком можно узнать. Без сомнения, это будет очень интересное место для наблюдения.

Раскрытие информации: TECHnalysis Research – это исследовательская и консалтинговая компания в сфере технологий, которая, как и все компании в этой области, работает со многими поставщиками технологий в качестве клиентов, некоторые из которых могут быть указаны в этой статье.

Создайте свой собственный Интернет с помощью Mobile Mesh Networking

После землетрясения, разрушившего Гаити в 2010 году, в результате которого были убиты и ранены сотни тысяч людей и разрушены коммуникационные сети страны, Пол Гарднер-Стивен обнаружил, что задумывается обо всех сотовых телефонах, которые мгновенно стали бесполезными.Если вышки сотовой связи по всей стране вышли из строя, они не смогли бы работать. «Если бы программное обеспечение на телефонах было правильным, – говорит он, – они бы продолжали работать, по крайней мере, для локализованной связи, от трубки к трубке».

Гарднер-Стивен, научный сотрудник Университета Флиндерс в Аделаиде, Австралия, в настоящее время возглавляет проект, который позволяет телефонам Android делать именно это. Serval, как называется проект, предлагает приложение, которое позволяет соседним телефонам подключаться с помощью своих соединений Wi-Fi, если они были изменены, чтобы отключить обычные ограничения безопасности.Голосовые вызовы, текстовые сообщения, передача файлов и многое другое могут происходить между устройствами с установленным приложением Serval. Устройства не должны находиться в пределах досягаемости друг друга для связи, если между ними есть другие устройства, на которых запущено приложение; данные могут передаваться между любыми телефонами с установленным Serval.

Этот подход, известный как ячеистая сеть, не является новой идеей (см. «Автоматические сети»). Но сочетание относительно дешевых смартфонов и маршрутизаторов Wi-Fi с прогрессом, достигнутым в проектах с открытым исходным кодом, таких как Serval, означает, что создание и управление такими сетями теперь становится возможным без специальных знаний.

«Мы пытаемся значительно повысить удобство использования и убрать это из геокосферы», – говорит Саша Майнрат, руководитель проекта Commotion Wireless, который разрабатывает несколько программных пакетов, которые позволяют людям создавать ячеистые сети с низким энергопотреблением. стоит Интернет и сетевое оборудование, в первую очередь Wi-Fi роутеры. Проект Commotion реализуется Институтом открытых технологий, инициативой New America Foundation, независимого аналитического центра в Вашингтоне, округ Колумбия.

Некоторые сообщества в Вашингтоне, Бруклине и Детройте уже имеют ячеистые сети на базе Wi-Fi, построенные на технологии Commotion.Сети предлагают бесплатный доступ в Интернет за счет расширения диапазона бесплатных подключений, предлагаемых общественными центрами; они также предоставляют веб-службы и приложения, которые работают только в локальной сети.

После урагана «Сэнди» отключили электричество большую часть города Ред-Хук, Бруклин, ячеистая сеть района продемонстрировала, как эта технология может помочь в восстановлении после стихийных бедствий. Спутниковый интернет-канал, предоставленный FEMA, был подключен к одной части сети на основе Commotion, которая все еще работала, а маршрутизатор Wi-Fi с поддержкой ячеистой сети был установлен на крыше автомастерской, в которой также все еще было электричество.Это позволило многим жителям и местным пунктам распределения помощи использовать медленную, но крайне необходимую спутниковую связь.

Новости с Ближнего Востока в последние годы – и из США за последние несколько недель – также повысили осведомленность о потенциале ячеистых сетей для создания сетей связи, независимых от государственного контроля. Голосовые вызовы и текстовые сообщения, сделанные с помощью телефонов в ячеистой сети Serval, надежно зашифрованы. Гарднер-Стивен говорит, что смартфоны с установленным сервалом могут позволить, скажем, протестующим продолжать пользоваться преимуществами этих устройств, даже если сотовые сети отключены.

«Вы можете попросить кого-нибудь сделать снимки и видео во время акции протеста и сразу же поделиться ими с сеткой», – говорит он. «Даже если телефон этого человека будет конфискован, отснятый материал уже попал на 10 других телефонов в этом районе, а затем на сотни или тысячи других». По его словам, если бы у одного из этих людей был доступ к спутниковой связи, мир вскоре узнал бы, что произошло.

Проект Commotion также работает над тем, чтобы сделать свое сетевое программное обеспечение полезным для людей, таких как политические диссиденты, для которых обычное подключение небезопасно, и проект получил федеральные гранты на поддержку этой работы.«Государственный департамент и USAID заинтересованы в защите свободного потока информации», – говорит Мейнрат. «Вы можете использовать сетку для обхода слежки и цензуры».

С этой целью команда Commotion адаптирует зашифрованную программу чата под названием Cryptocat, чтобы ее можно было использовать для безопасного взаимодействия через локальную ячеистую сеть. Другая адаптация направлена на то, чтобы сделать возможным маршрутизацию связи только через доверенные устройства в ячеистой сети, в случае если злоумышленник присоединился и собирает трафик.Однако функции безопасности Commotion далеки от завершения, и на сайте проекта на видном месте отображается предупреждающая метка, указывающая на текущие ограничения.

Диапазон Wi-Fi представляет собой техническую проблему для ячеистых сетей. Тесты проекта Serval показывают, что для того, чтобы два телефона могли напрямую общаться через сеть Wi-Fi, они должны находиться в пределах 100 метров друг от друга с прямой видимостью или примерно в одной комнате, если они подключаются через здания.

Serval в настоящее время тестирует устройство, называемое расширителем ячеистой сети, которое может помочь сетям, основанным на его технологии, расширить охват.Устройство использует Wi-Fi для подключения десятков ближайших устройств Serval к радиосвязи большого радиуса действия. Если удлинители устанавливаются на крыше, связи между несколькими из них должны иметь возможность растягиваться на километры, говорит Гарднер-Стивен. Вскоре начнется краудфандинговая кампания в поддержку разработки серийной версии его прототипа, и Красный Крест Новой Зеландии помогает протестировать текущую конструкцию.

Большинство усилий по разработке ячеистых сетей сосредоточено на операционной системе Google Android, поскольку мобильные устройства Apple сложно модифицировать и они относительно дороги.Android работает на большинстве смартфонов по всему миру, доминируя там, где плохая инфраструктура делает ячеистые сети особенно ценными.

Однако некоторые сторонники ячеистой сети заявляют, что Google без необходимости препятствует их усилиям, потому что он не поддерживает режим устройства Wi-Fi чипов Wi-Fi в своем программном обеспечении Android (жалоба зарегистрирована в Google как «ошибка Android № 82»). Это означает, что перед тем, как устройство может стать активной частью ячеистой сети, пользователь должен обойти меры безопасности Android или выполнить «рутирование» устройства, установив специальное программное обеспечение.Некорневые устройства могут использовать подключение, обеспечиваемое ячеистой сетью, но они не могут помочь расширить ее охват.

Оба проекта – Commotion и Serval – безуспешно пытались заставить Google изменить политику. Гарднер-Стивен говорит, что Google может полагать, что производители смартфонов и операторы беспроводной связи хотят сопротивляться. Он добавляет, что компании следует учитывать тот вклад, который она может внести в реагирование на бедствия, разрешив – если не прямо продвигая – создание ячеистых сетей. «Их политика препятствует такому виду гуманитарных телекоммуникаций», – говорит он.

Человеческий | Эргономичные решения для офисной мебели

Нравится то, что вы видите?

Зарегистрируйтесь, чтобы получать информацию, акции, новости и другие обновления Humanscale!

Страна* Выберите CountryUnited StatesCanadaAfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика TheCook IslandsCosta RicaCote D’ivoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland (Мальвинские) острова Фарерские IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea- bissauГайанаГаитиОстров Херда и МакдональдсHoly Se е (Ватикан) HondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Исламская Республика ofIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейская Народно-Демократическая Республика ofKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyan Арабская JamahiriyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшая югославская Республика ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты ofMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian край, OccupiedPanamaPapua Новая ГвинеяПарагвайПеруФилиппиныПиткэрнПольшаПортугалияПуэрто-РикоКатарВоссоединениеРумынияРоссийская ФедерацияРуандаСент-ЕленаСент-Китс и НевисСент-ЛюсияСент-Пьер и МикелонСент-Вин проценты, а также GrenadinesSamoaSan MarinoSao Том и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwan, провинция ChinaTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTimor-lesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited арабских EmiratesUnited KingdomUnited Штаты Экваторияльной IslandsUruguayUzbekistanVanuatuVenezuelaViet NamVirgin остров, BritishVirgin Острова, U.С. Уоллис и Футуна, Западная Сахара, Йемен, Замбия, Зимбабве,

Штат США Выберите StateAlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareFloridaGeorgiaHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaOhioOklahomaOregonPennsylvaniaPuerto RicoRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUtahVermontVirginiaWashington DCWashington StateWest VirginiaWisconsinWyoming

Канадская провинция Выберите провинциюАльбертаБританская КолумбияМанитобаНью-БрансуикНьюфаундленд Новая ШотландияОнтариоОстров принца Эдварда КвебекСаскатечеван Все остальные провинции

Расскажите нам о себе.

Я покупаю домашний офис Я покупаю коммерческий проект Я дизайнер интерьеров или архитектор

ПОДПИСЫВАТЬСЯ

Изоляционная сетка, сетка и крепеж – Инструменты для изоляции

Общие вопросы по изоляционным материалам поддержки

Барьеры и облицовки обычно используются для защиты от контакта, повреждения воздухом и водой.Они используются во многих жилых и коммерческих помещениях.

Зачем нужны изоляционные опорные материалы?

Изоляционные опоры используются для удержания изоляции на месте после установки и обеспечения тепловой защиты. Изоляционные опоры помогают противостоять силе тяжести, разрушающей изоляцию во всех типах конструкций. Их можно устанавливать вертикально и горизонтально. Изоляционные опорные материалы могут удерживать изоляцию на различных строительных основаниях.

Где в здании обычно используются изоляционные опорные материалы?

Изоляционные опоры можно установить в любом месте здания, где необходимо закрепить изоляцию.Их можно наносить до, одновременно или после нанесения изоляции. Их можно устанавливать как вертикально, так и горизонтально в таких местах, как стены, потолок и пол. Вы также найдете их в комнатах над гаражами и в местах для прогулок.

В каких географических регионах можно использовать изоляционные материалы?

Нет ограничений по использованию изоляционных материалов. Они подходят для всех частей США и любого климата. Многие из них можно использовать на открытом воздухе.В любом месте, где вы устанавливаете изоляцию и хотите, чтобы она была защищена от падения, вы можете использовать поддерживающие изоляционные материалы, такие как сетка, механические крепежи, проволоку и обвязку.

Можно ли использовать изоляционные опорные материалы в жилом или коммерческом строительстве?

Да, изоляционные опорные материалы подходят для всех типов строительства, включая жилое, коммерческое и промышленное. Их можно устанавливать горизонтально или вертикально. Поддерживающие изоляционные материалы играют важную роль в том, чтобы изоляция оставалась на месте, обеспечивая максимальные тепловые характеристики.Чтобы выбрать подходящие материалы для вашего проекта, обратитесь в местное отделение сервисных партнеров.