Emisiones Globales de Plástico de la Costa a los Océanos

Área de la Ciencia:

• Ciencias Ambientales
• Aprendizaje Automático
• Oceanografía

Sus antecedentes:

• La contaminación marina por plásticos representa una amenaza significativa para los ecosistemas y la salud humana.
• Los datos limitados sobre las fuentes de plástico costero dificultan las estrategias eficaces de control de la contaminación.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de aprendizaje automático para cuantificar y mapear la contaminación por plásticos costeros.
• Establecer un Índice de Contaminación por Plásticos Costeros (CPPI) para clasificar la gravedad de la contaminación.

Principales métodos:

• Se utilizó un marco de aprendizaje automático con 25.892 puntos de datos de 3.468 sitios costeros.
• Se incorporaron 38 características, incluidos datos socioeconómicos, tipos de residuos, geomorfología y características de las mareas.
• Se aplicó el aprendizaje no supervisado para el análisis de clústeres de datos y la distribución del CPPI.

Principales resultados:

• Se estimó una emisión global de plástico costero en 2019 entre 15,32 y 59,18 kilotoneladas.
• Se identificaron los residuos plásticos mal gestionados, la generación de residuos plásticos y tipos específicos de envases (PET, PP) como los principales contribuyentes.
• Se encontró una distribución consistente del CPPI entre los países dentro de los mismos clústeres identificados.

Conclusiones:

• El marco desarrollado proporciona un método robusto para evaluar la contaminación por plásticos costeros.
• Los hallazgos respaldan políticas nacionales e internacionales específicas para la mitigación de plásticos marinos.
• El CPPI ofrece un enfoque estandarizado para evaluar la gravedad de la contaminación en los sitios de entrada costeros.