Modélisation des plastiques océaniques et de la bioaccumulation des microplastiques dans les réseaux trophiques marins

Le programme Wolfram pour les leaders émergents : lycée (WELP :HS) est un programme à distance d’une durée d’un semestre, conçu pour les diplômés exceptionnels du programme de recherche d’été du lycée Wolfram, afin qu’ils continuent à développer leurs compétences. Les étudiants travaillent en petit groupe au cours d’un semestre pour réaliser soit un projet axé sur la recherche, soit un projet axé sur le développement de produits, sous la direction de mentors experts. Les projets sont centrés sur un sujet à la croisée des intérêts du groupe.
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  • Amrita Kumar
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  • Chloe Kong
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  • Divya Thota
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  • Mentor : Alison Ord
    • Article original
    Pour s’attaquer à la pollution des océans due aux microplastiques, il faut comprendre la dynamique de leur répartition physique, évaluer l’efficacité des interventions de nettoyage et quantifier les impacts écologiques par la bioaccumulation au sein des réseaux trophiques. Ce projet intègre trois approches computationnelles : (1) un modèle d’automate cellulaire simulant le transport des microplastiques par l’advection et la diffusion des courants océaniques, initialisé à partir de mesures GPS réelles provenant du vortex de déchets du Pacifique ; (2) une analyse comparant des stratégies de nettoyage, l’écumage de surface atteignant 78 % d’élimination contre une filtration avancée de la colonne d’eau atteignant 92 % d’élimination sur 50 ans ; et (3) un modèle de transfert trophique quantifiant la bioaccumulation des microplastiques lorsque les particules passent du phytoplancton au zooplancton puis aux poissons et enfin aux consommateurs humains. Les résultats démontrent que la dynamique des courants océaniques limite fondamentalement l’efficacité du nettoyage : les courants redistribuent continuellement le plastique vers les zones déjà nettoyées. L’écart de 14 points de pourcentage entre les approches de surface et les approches globales révèle à quel point il est crucial de traiter les microplastiques en suspension dans l’ensemble de la colonne d’eau, et non seulement les accumulations visibles en surface. La modélisation des réseaux trophiques montre comment les microplastiques se transfèrent à travers des réseaux trophiques complexes, l’efficacité du transfert (ρ = 0,717) déterminant les concentrations relatives à chaque niveau. Cette approche computationnelle indique que des opérations de nettoyage soutenues, combinées à une réduction à la source, sont nécessaires pour atténuer efficacement la pollution plastique des océans, tandis que l’analyse des réseaux trophiques révèle les voies par lesquelles la pollution marine atteint les humains qui se consomment les produits de la mer.

    Introduction

    Le vortex de déchets du Pacifique contient environ 1,8 billion de morceaux de plastique répartis sur 1,6 million de kilomètres carrés, représentant l’une des manifestations les plus visibles de la pollution marine. Alors que les technologies de nettoyage et les interventions politiques continuent de se développer, des questions fondamentales demeurent quant à leur efficacité réelle sur le terrain et aux conséquences écologiques plus larges des microplastiques océaniques. Comprendre ces dynamiques exige d’intégrer l’océanographie physique, l’analyse économique et la modélisation écologique afin de comprendre comment le plastique se déplace, comment il peut être retiré et où il s’accumule dans les réseaux trophiques marins.​Le défi consistant à lutter contre la pollution due aux microplastiques océaniques découle de trois complexités interconnectées. Premièrement, les courants océaniques redistribuent continuellement le plastique sur de vastes distances par advection le long des vecteurs de courant et par diffusion vers les zones voisines. Deuxièmement, les opérations de nettoyage doivent faire face à cette redistribution constante. Un navire peut retirer du plastique dans une zone, mais les courants transportent immédiatement davantage de particules vers cette même zone. Troisièmement, même un succès partiel du nettoyage laisse des microplastiques résiduels qui pénètrent dans les réseaux trophiques marins, s’accumulant biologiquement à travers les niveaux trophiques, du phytoplancton aux prédateurs supérieurs, et atteignant finalement les consommateurs humains par l’intermédiaire des produits de la mer.​Nous avons commencé par intégrer des données réelles sur la concentration de microplastiques issues de mesures GPS dans le vortex de déchets du Pacifique à un modèle d’automate cellulaire simulant 50 ans de dynamique des courants océaniques. En nous appuyant sur cette base physique, nous avons superposé des interventions économiques de nettoyage comparant l’écumage de surface (ciblant les zones à forte concentration) et la séparation avancée (filtration dans toute la colonne d’eau). Enfin, nous avons modélisé le transfert trophique afin de quantifier la bioaccumulation des microplastiques lorsqu’ils passent des producteurs primaires à travers plusieurs niveaux du réseau trophique. Cette méthodologie computationnelle permet une analyse rigoureuse de l’ensemble du cycle de vie de la pollution, de la répartition à l’élimination jusqu’à l’impact écologique, en fournissant des perspectives aux implications importantes tant pour l’investissement dans les technologies de nettoyage que pour les politiques de réduction à la source.​Ce projet vise à répondre aux questions suivantes : étant donné que les courants océaniques redistribuent constamment le plastique, dans quelle mesure différentes approches de nettoyage peuvent-elles être réellement efficaces ? Et même en présence d’efforts d’élimination réussis, quelles sont les conséquences écologiques des microplastiques résiduels qui persistent dans les réseaux trophiques marins ?

    Modélisation de la dynamique des courants océaniques

    Nous avons commencé par importer des données réelles de concentration de microplastiques marins à partir d’un fichier CSV contenant des mesures issues d’enquêtes mondiales. Cet ensemble de données fournit des preuves empiriques des endroits où la pollution plastique existe dans les environnements océaniques, ce qui ancre la simulation dans la réalité plutôt que dans des scénarios hypothétiques. Les données brutes incluent des coordonnées géographiques (latitude/longitude) ainsi que les concentrations mesurées de microplastiques à ces emplacements, nous fournissant ainsi des schémas réels de répartition de la pollution à modéliser.
    Importons les données sur les microplastiques depuis un fichier CSV et extrayons des champs pertinents.
    In[]:=
    rawData=Import["https://www.wolframcloud.com/obj/bbe6d7f6-28b5-4c29-8998-3cd8e661fc69"];​​​​header=rawData[[1]];​​dataRows=Rest[rawData];​​​​latCol=Position[header,"Latitude (degree)"][[1,1]];​​lonCol=Position[header,"Longitude(degree)"][[1,1]];​​concCol=Position[header,"Microplastics measurement"][[1,1]];​​​​extractedData=Select[Map[{#[[latCol]],#[[lonCol]],#[[concCol]]}&,dataRows],And[NumericQ[#[[1]]],NumericQ[#[[2]]],NumericQ[#[[3]]],#[[3]]>0]&];
    Pour intégrer des données géographiques réelles au système de grille d’automates cellulaires, j’ai dû convertir les coordonnées de latitude/longitude en positions discrètes de la grille. La simulation fonctionne sur une grille 100x100 représentant une portion de l’océan, donc chaque emplacement de mesure réel doit être associé à une cellule spécifique de la grille. Cette transformation permet aux mesures de microplastiques géoréférencées d’initialiser la simulation avec des répartitions de pollution réalistes.
    Conversion des coordonnées géographiques en indices de grille :
    In[]:=
    gridSize=100;​​timeSteps=50;​​​​geoToGrid[lat_,lon_,size_]:=Module[{gridLat,gridLon},gridLat=Round[(90-lat)/180*(size-1)]+1;​​gridLon=Round[(lon+180)/360*(size-1)]+1;​​{Clip[gridLat,{1,size}],Clip[gridLon,{1,size}]}];
    La simulation nécessite un champ de vitesse représentant les courants océaniques qui transportent les particules de plastique. J’ai généré des motifs de circulation synthétiques de type gyre en utilisant des équations différentielles sinus et cosinus qui produisent des structures d’écoulement rotatives similaires aux véritables gyres océaniques comme le gyre du Pacifique Nord. Ces fonctions mathématiques créent des zones de convergence où les courants se rencontrent et divergent, imitant les conditions océanographiques qui forment des plaques de déchets dans la nature.
    Génération des vecteurs de courants océaniques à l’aide de fonctions trigonométriques :
    In[]:=
    initCurrentField[size_]:=Table[​​ Module[{x,y,vx,vy},​​ x=(i-size/2)/size*2*Pi;​​ y=(j-size/2)/size*2*Pi;​​ vx=-Sin[y]*Cos[x/2];​​ vy=Cos[x]*Sin[y/2];​​ {vx,vy}​​ ],​​ {i,size},{j,size}​​];​​​​currentField=initCurrentField[gridSize];
    Plutôt que d’utiliser des sources de plastique aléatoires ou hypothétiques, j’ai initialisé la grille de simulation à partir de mesures réelles de microplastiques provenant du jeu de données CSV. Cette approche garantit que les conditions initiales reflètent les schémas réels de pollution observés lors des campagnes d’étude océanographiques. La valeur de concentration de chaque mesure est normalisée puis ajoutée à la cellule correspondante de la grille, créant ainsi une représentation spatialement précise de l’emplacement de la pollution plastique au début de la simulation.

    Modèle de chaîne de Markov

    Assemblons toutes les arêtes et construisons la matrice de transition m :
    Exécution de la simulation :
    Visualisons les résultats de la simulation et les flux internes du biote à l’aide d’un graphe orienté pondéré.
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  • Chaque flèche représente une probabilité que le plastique passe d’une espèce à une autre en une seule étape ; par exemple, des flèches plus épaisses indiquent des voies de transport plus importantes.
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  • Les boucles sur elles-mêmes représentent la rétention du plastique dans les tissus entre les étapes temporelles ; par exemple, de grandes boucles sur elles-mêmes indiquent des organismes qui accumulent fortement le plastique.

    • Conclusion

    Remerciements

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  • - Hill, A. D., Daly, E. A., & Brodeur, R. D. (2015). Diet variability of forage fishes in the Northern California Current: A synthesis of recent studies. Journal of Marine Systems, 146, 37–49. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2014.07.016
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  • - Saunders, R. A., Collins, M. A., Ward, P., Stowasser, G., Shreeve, R., & Tarling, G. A. (2015). Trophodynamics of Protomyctophum (Myctophidae) in the Scotia Sea (Southern Ocean). Journal of fish biology, 87(4), 1031–1058. https://doi.org/10.1111/jfb.12776
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  • - Walsh, H. J., Swalethorp, R., Austin, C. S., Cury, P. M., & Brodeur, R. D. (2023). Prey fields and survival of northern anchovy larvae in the California Current. Nature Communications, 14, 3436. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39143-8
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  • - Cole, M., Lindeque, P. K., Fileman, E., Halsband, C., Goodhead, R., Moger, J., & Galloway, T. S. (2013). Microplastic ingestion by zooplankton. Environmental Science & Technology, 47(12), 6646–6655. https://doi.org/10.1021/es400663f
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  • - Cole, M., Lindeque, P. K., Fileman, E., Clark, J., Lewis, C., Halsband, C., & Galloway, T. S. (2016). Microplastics alter the properties and sinking rates of zooplankton faecal pellets. Scientific Reports, 6, 33947. https://doi.org/10.1038/srep33947
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  • - Hou, L., Xiang, L., Wang, C., Zhou, Q., & Tu, C. (2023). Ingestion, retention and egestion of microplastics in fish: A review on mechanisms and influencing factors. Science of the Total Environment, 858, 159842. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.159842

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