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Ec,t,s=Pc,tWc,tβc,tRc,tMc,t,s(1-ρc,t,s)(1- c,t,s)
其中P为人口数量,W为人均垃圾产生量,β为垃圾中塑料垃圾的比例,R为排放比例,M为不当处理垃圾比例。c为国家,t为年份,s为情景。
随着关注的增加,总塑料垃圾的产量会减少(ρ),不当处理垃圾比例会变化,排放到环境中的比例也会变化。
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一是上述研究均基于研究区域的不当垃圾处置量,来推测研究区域的入海塑料垃圾含量。然而这些不当垃圾的塑料含量及其中输入海洋塑料垃圾的比例在不同地区和国家都会不同。 二是塑料垃圾输入河流的量随季节而差异很大,长江口这种半日潮河口,由于咸淡水相互交换,其水文条件在四季的变化十分复杂,海源塑料垃圾对河口内的贡献势必对塑料垃圾量的估算有较大影响。然而文中的模型仅简单将一年不同时段的水体通量比例等同于不同季节河流中塑料垃圾比例。例如长江口的塑料通量是根据7月份做的一次微塑料检测含量和水体通量来推测全年其他月份的微塑料含量(Zhao et al.2014),这种假设太过简单,本身也存在方法学问题。如当时是用32微米滤膜过滤了20升水,其中过滤出了大量衣物纤维,而这些纤维与大的塑料垃圾没有任何直接关系。 三是模型计算数据引用研究文献的采样方法十分繁杂。例如长江河口采集水样,随后32微米滤网收集样品,而其他研究多是采用333微米的拖网采样。Barrows et al. (2017)指出直接采集水样比托网采样收集的微塑料浓度高3个数量级。这样就严重低估了其他地区的塑料密度。模型中把文献(Eriksen et al. 2015)对大洋微型和大型塑料垃圾的比例用作河流中的微塑料和大型塑料的比例,这样太随意,甚至每条河流微塑料和大型塑料之间可能都没有相关性或相关性很弱。而他们利用来自Erikson在海洋调查中微塑料与大塑料的换算比值0.04,以及根据推算出来的重量比系数约0.44,进一步估算出的长江以每年输运31万吨-48万吨塑料垃圾的数量;同样, Schmidt C 等人也是因类似问题导致对长江入海输送量为15万吨-154万吨每年的高估。
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