Pollution microplastique dans les sédiments des grands fonds marins de la grande baie australienne
L’intérêt pour la compréhension de l’étendue de la pollution plastique, et plus particulièrement des microplastiques, s’est accru à l’échelle mondiale. Cependant, nous savons encore relativement peu de choses sur l’ampleur de la pollution plastique qui s’est infiltrée dans les zones les plus profondes des océans de la planète. 
L’ampleur de la pollution microplastique dans les sédiments des grands fonds reste mal quantifiée, mais cette connaissance est impérative pour prédire la répartition et les impacts potentiels de la pollution plastique mondiale. Pour combler ce manque de connaissances, nous avons quantifié les microplastiques dans les sédiments des grands fonds marins de la Grande Baie australienne en utilisant une technique adaptée de séparation par densité et de fluorescence des colorants. 
Nous avons analysé des carottes de sédiments provenant de six emplacements (1 à 6 carottes chacune, n= 16 échantillons au total) allant de 1 655 à 3 062 m de profondeur et à des distances au large allant de 288 à 356 km des côtes australiennes. Le nombre de microplastiques variait de 0 à 13,6 fragments par g de sédiment sec (moyenne 1,26 ± 0,68 ; n = 51). Nous avons trouvé des comptes de microplastiques nettement plus élevés que ceux enregistrés dans d’autres analyses de sédiments des grands fonds. 
Dans l’ensemble, le nombre de fragments de microplastiques dans les sédiments a augmenté à mesure que le nombre de plastiques en surface augmentait et que l’angle de la pente du fond marin augmentait. Cependant, les comptes de microplastiques étaient très variables, l’hétérogénéité entre les carottes de sédiments provenant du même endroit étant supérieure à la variation entre les sites d’échantillonnage. Sur la base de nos données empiriques, nous estimons de manière prudente que 14 millions de tonnes de microplastiques résident au fond des océans.
Introduction
La pollution plastique des océans du monde est un problème environnemental reconnu à l’échelle internationale. L’ampleur de cette pollution et la compréhension croissante de ses impacts potentiels en font un sujet de préoccupation croissante du public. Des millions de tonnes de plastique pénètrent dans le milieu marin chaque année, et les quantités devraient augmenter dans les années à venir. Au fil du temps, les objets en plastique présents dans l’environnement marin peuvent se dégrader ou se briser en morceaux plus petits, principalement à cause des intempéries et des forces mécaniques telles que l’action des vagues et l’abrasion avec le sable. Lorsqu’un objet en plastique mesure entre 5 mm et 1 μm, il est défini comme microplastique (MP). En raison de leur taille, les MP sont facilement ingérés par une large gamme d’espèces marines, des espèces trophiques élevées aux espèces faibles et peuvent avoir des effets négatifs sur les organismes.
Des recherches ont montré que la pollution plastique (y compris les MP) s’accumule dans les sédiments des fonds marins, soit directement en s’enfonçant dans la colonne d’eau, soit indirectement via les courants et les sédiments transportés le long des pentes continentales . Cependant, l’étendue de l’accumulation de MP dans les sédiments des grands fonds est mal comprise en raison de nombreux facteurs logistiques. En effet, l’océan est profond et vaste, et l’obtention d’échantillons provenant d’environnements marins profonds entraîne des coûts et des défis opérationnels importants. Indépendamment de ces limitations, il est important d’étudier les MP dans l’environnement benthique, car les fonds marins profonds peuvent abriter une grande quantité de pollution plastique qui n’est pas prise en compte par Woodall et al.. À ce jour, des MP ont été trouvés dans les sédiments des grands fonds marins dans les zones étudiées de tous les principaux océans. Bien que tous les principaux océans aient été explorés, les zones étudiées sont petites et rares et, à ce jour, aucune étude des sédiments des grands fonds marins dans les eaux australiennes n’a été réalisée.
Pour combler ce manque de connaissances, nous avons échantillonné des sédiments des grands fonds de la Great Australian Bight (GAB), une vaste zone océanique située au sud de l’Australie qui abrite une gamme d’espèces marines emblématiques ( CSIRO, 2018 ) . Le risque de pollution plastique des fonds marins via des sources terrestres locales est extrêmement faible en raison de la faible densité de population dans les zones côtières adjacentes . Cependant, si l’on considère les mouvements estimés des particules de surface des océans à l’échelle mondiale , le GAB n’est pas à l’abri de la pollution plastique d’origine terrestre et pourrait recevoir une pollution plastique venant d’aussi loin que l’Afrique et l’Asie . En outre, l’activité anthropique océanique due au GAB soutenant la plus grande industrie de la pêche d’Australie et à l’exploration minière , des sources de pollution marines ne sont pas improbables. Malgré l’importance écologique et économique de la région, le GAB n’a été étudié auparavant que dans le cadre d’une seule étude sur les plastiques marins, qui s’est concentrée sur la surface de l’océan et a révélé de faibles niveaux de pollution plastique flottante.
En plus d’étudier la quantité et la répartition des MP des fonds marins dans la région, nous avons utilisé des modèles océanographiques pour évaluer les sources d’origine potentielles des MP que nous avons observées. Enfin, nous avons extrapolé à partir de nos données empiriques pour fournir une masse globale conservatrice de MP sur le fond marin.
Matériels et méthodes
Collecte d’échantillons
Des sédiments d’eau profonde ont été collectés à six endroits du GAB en mars et avril 2017. Les emplacements d’échantillonnage allaient de 288 à 356 km au large des côtes australiennes avec des profondeurs océaniques allant de 1 655 à 3 062 m. Un véhicule télécommandé déployé depuis le REM Etive (Voyage RE2017_C01) a été utilisé pour presser des carottes de sédiments en polycarbonate (500 mm de long, 100 mm de diamètre interne) dans le fond marin, avec entre une et six carottes collectées sur chacun des six sites d’étude. 
À bord du navire, chaque carotte a été sous-échantillonnée à l’aide de deux à trois mini-carottes en polypropylène (91 mm de longueur, 29 mm de largeur), et un échantillon global a été prélevé à la surface de chaque carotte principale. Au total, 35 sous-échantillons de mini-carottes et 16 sous-échantillons en vrac ont été collectés, totalisant 51 sous-échantillons à analyser. Tous les sous-échantillons ont été emballés dans du papier d’aluminium et immédiatement congelés pour être conservés. Le personnel chargé de l’échantillonnage portait une combinaison en fibres de coton pour minimiser la contamination de l’échantillonnage par les fibres plastiques en suspension dans l’air provenant des vêtements.
Analyse de laboratoire
La méthode d’analyse en laboratoire a été adaptée d’une technique de fluorescence MP développée par Maes et al. . Les sous-échantillons de sédiments ont été décongelés et homogénéisés avec de l’eau déminéralisée filtrée. Chaque sous-échantillon a été homogénéisé via une agitation gentilice. Environ 15 g (environ un tiers de chaque mini-noyau) de chaque sous-échantillon homogénéisé ont été ajoutés à 30 ml de solution de chlorure de zinc (ZnCl 2 ) (densité de 1,37 g mL –1 ) et 400 μL de solution de colorant Nile Red (Nile Red 1 mg : n-propanol 1 mL) pour donner une concentration finale d’environ 10 μg mL –1 Nile Red. Chaque sous-échantillon a été traité individuellement de cette manière. Ces sous-échantillons ont été agités sur un agitateur orbital pendant 30 min et centrifugés à 1 800 × g.pendant 5 minutes. 
Après centrifugation, le surnageant a été filtré sous vide à travers une membrane filtrante en ester de cellulose mixte de 0,22 µm. Le sédiment a été rincé avec 30 ml supplémentaires de solution de ZnCl 2 et centrifugé à nouveau à 1 800 x g pendant 5 min. L’étape de rinçage et de centrifugation a été répétée une seconde fois ; par conséquent, un total de trois volumes de surnageant ont été collectés par sous-échantillon de sédiment. Le surnageant de chaque sous-échantillon a ensuite été filtré à travers un seul papier filtre pour des analyses microscopiques. La densité spécifique de la solution de ZnCl 2 , combinée à l’étape de centrifugation, a réduit la possibilité de présence de matière organique dans le surnageant collecté par sous-échantillon. Il s’agissait d’une étape importante car on sait également que la matière organique absorbe le colorant rouge du Nil et peuvent potentiellement conduire à des résultats faussement positifs. Un rapport entre la masse de sédiments humides et secs (séchés à l’air tout en étant recouverts d’une feuille d’aluminium pré-rincée, la masse étant mesurée à quatre décimales) a été déterminé pour chaque sous-échantillon et utilisé pour convertir le nombre de MP par sédiment humide en un résultat de sédiment sec. (par gramme de sédiment sec).
Analyse de quantification par microscopie à fluorescence
Les MP présents sur chaque filtre de sous-échantillon ont été comptés à l’aide d’un microscope Leica MZ16FA observé à un grossissement de 25 fois avec une source de lumière fluorescente et un filtre GFP2. Paramètres de la caméra du microscope : exposition 240,9 mS, gain 4,9×, saturation 0,25 et gamma 0,73. Les MP ont été classés comme étant des fragments ou des fibres. Nous avons compté tous les MP dont la taille était ≥ 50 μm (voir la section « Considérations méthodologiques » pour plus d’informations sur la limitation de taille appliquée). Une analyse de vérification qualitative a été réalisée pour confirmer si les fragments fluorescents étaient bien du plastique (voir section Vérification des microplastiques).
Prévention de la contamination microplastique lors des analyses en laboratoire
La contamination est un problème majeur dans les travaux de laboratoire des députés. C’est pourquoi nous avons pris plusieurs mesures pour éviter que la contamination de l’environnement n’ait un impact sur nos résultats. Tout d’abord, lors de l’échantillonnage à bord du navire, toutes les personnes concernées ont porté une combinaison en coton, et les tubes d’échantillonnage des mini-carottes ainsi que la feuille d’emballage ont été rincés au préalable dans de l’eau déminéralisée. Au laboratoire, tout le matériel a été rincé trois fois à l’eau déminéralisée avant d’être utilisé, et du matériel en verre a été utilisé dans la mesure du possible. Toutes les solutions ont été filtrées à travers des membranes en ester de cellulose mélangé de 0,22 μm. 
L’analyste de laboratoire portait des vêtements en laine mérinos de couleur foncée, les cheveux attachés, et le sol du laboratoire, les paillasses et la sorbonne étaient nettoyés quotidiennement avant l’analyse à l’aide d’une serviette en papier en fibre naturelle (bambou) et d’eau. Dans la mesure du possible, les processus de laboratoire ont été effectués dans une hotte de laboratoire afin de minimiser la contamination par l’air. Enfin, seules les personnes indispensables se trouvaient dans le laboratoire pendant l’analyse des sédiments afin de réduire au minimum l’introduction de vêtements ou de fibres transportées par l’air dans les échantillons de sédiments. Lors des essais de la méthode, les membranes filtrantes à montage humide ont été placées dans la hotte pendant toute la durée de l’analyse. Nous avons observé une absence totale de MP sur les membranes filtrantes montées sur support humide après ajustement pour les comptages de MP dans les échantillons de contrôle négatifs. Cela signifie qu’il est peu probable que la contamination environnementale par les particules ait une influence sur les résultats de l’échantillon.
Vérification de la méthode
Vérification des méthodes en laboratoire
Les étapes suivantes ont été prises pour permettre la détection de toute contamination potentielle lors de l’analyse en laboratoire :
• Les 51 sous-échantillons de sédiments se sont vu attribuer au hasard un ordre d’analyse en laboratoire.
• Environ tous les cinq sous-échantillons ( n = 10), un double a été prélevé du même sous-échantillon de sédiments et analysé de la même manière que tous les autres sous-échantillons.
• Des répliques expérimentales ont été incluses dans les analyses en tant que sous-échantillons de chaque carotte de sédiment principale.
• Les contrôles négatifs ont été traités environ tous les huit échantillons ( n = 6) en utilisant la même méthode que les sous-échantillons (moins les sédiments). Cela signifie que la solution de chlorure de zinc et de colorant Nile Red a été ajoutée à un tube vide, centrifugée et filtrée de manière répétée, puis analysée au microscope selon les sous-échantillons. Le nombre moyen de MP observé dans les contrôles négatifs a été soustrait du nombre de MP de chaque sous-échantillon pour tenir compte de la contamination environnementale.
• Les contrôles positifs ont été analysés environ tous les huit sous-échantillons ( n = 6) en utilisant des polymères courants connus (PP, PVC, LDPE, HDPE et PS). Ces polymères ont été découpés en carrés de 2 mm x 2 mm et ajoutés à chaque contrôle positif à une concentration de 20 morceaux pour 15 g de sédiment. La forme carrée presque parfaite des morceaux de plastique connus signifiait qu’il était peu probable qu’ils soient confondus avec des MP déjà présents dans les sédiments. Le nombre moyen de MP des contrôles positifs a été utilisé pour calculer un pourcentage de récupération, qui a été pris en compte dans le nombre de MP pour chaque sous-échantillon de sédiments.
• L’analyste du laboratoire n’était pas au courant de l’échantillon ou de l’ordre de contrôle lors du comptage des MP.
En raison des ajustements de contrôle négatif et de récupération, le décompte final de MP pour chaque sous-échantillon n’était pas toujours un nombre positif. Dans ce cas, le nombre de MP a été signalé comme étant 0 (par exemple, si, après ajustements, un nombre de MP était de -1, il a été signalé comme 0).
Vérification des microplastiques
Après la microscopie, les fragments MP fluorescents ont été analysés par spectroscopie infrarouge photothermique optique (O-PTIR) pour vérifier qu’ils étaient un polymère. La spectroscopie O-PTIR est une nouvelle méthode d’analyse qualitative des MP, une étude précédente indiquant qu’elle pourrait être une meilleure technique pour détecter les plastiques environnementaux (nano) que d’autres techniques IR ( Merzel et al., 2020 ) . L’O-PTIR a été utilisé avec un microscope IR mIRage (Photothermal Spectroscopy Corp., Santa Barbara, CA, États-Unis) équipé d’un laser à cascade quantique (QCL) avec une plage accordable de 790 à 1890 cm –1, d’oscillateurs paramétriques optiques . (OPO) avec une plage accordable de 2700 à 3600 cm –1 et une sonde laser à onde continue à 532 nm avec des puissances de sortie réglables.
Les spectres et les images ont été collectés via un objectif Cassegrain entièrement réfléchissant 40 ×, 0, 78 NA, distance de travail de 8 mm. Les échantillons de fragments MP ont été placés sur une lame de microscope standard de 75 mm × 25 mm. L’O-PTIR a fonctionné à une puissance IR de 80 % (QCL) ou 16 % (OPO), une puissance de sonde de 5 %, et le système a été purgé avec de l’azote sec pour maintenir une humidité constante à 0 %. Les spectres O-PTIR ont été collectés sur des surfaces MP avec une résolution spectrale effective de 2 cm –1et co-moyenne pour 10 à 20 analyses spectrales. Les données O-PTIR ont été traitées à l’aide du logiciel de studio PTIR (Photothermal Spectroscopy Corp., Santa Barbara, Californie, États-Unis). Les spectres ont été « déglitchés » pour supprimer les sauts d’intensité laser apparaissant autour de la longueur d’onde de transition entre les étages laser QCL. Le lissage Savitzky-Golay (ordre polynomial 3, points latéraux 6) a été appliqué aux spectres de points. Les spectres obtenus à partir de chaque fragment MP analysé ont été comparés aux spectres connus les plus proches à l’aide de SpectraBase. Un minimum de cinq bandes d’absorption correspondantes étaient nécessaires pour une identification acceptable.
Comme notre étude s’est concentrée sur la quantité de MP plutôt que sur la matière plastique qui les compose, seule une partie des MP a subi un O-PTIR. Huit sous-échantillons de sédiments ont été préparés pour la vérification O-PTIR (au moins un pour chaque site échantillonné majeur) avec 24 fragments identifiés comme MP grâce à la technique de coloration. Un sous-ensemble aléatoire de 8 (30 %) de ces fragments a été analysé (discuté dans la section « Vérification des microplastiques »).
Analyses statistiques
Nous avons limité les analyses statistiques au nombre de fragments, car il s’agissait des données en plus grande quantité. Nous reconnaissons que le nombre de fibres était faible et aurait pu résulter d’une contamination (voir la section « Considérations sur les méthodes de laboratoire »). Ils ont donc été exclus des analyses. Pour étudier les biais d’échantillonnage et expérimentaux, nous avons recherché une corrélation entre les résultats (nombre de fragments MP) et l’ordre d’échantillonnage des sédiments, ainsi que l’ordre des analyses en laboratoire en utilisant les coefficients de détermination respectifs. La vérification de la méthode a été étudiée en comparant les résultats des échantillons répétés (sous-échantillons de la même carotte de sédiments) et des carottes plus grandes provenant du même site d’échantillonnage à l’aide du logiciel de statistiques R. Nous avons réalisé un modèle additif généralisé (GAM) entre les nombres de fragments MP des échantillons répliqués et appliqué une distribution de Tweedie pour rechercher une relation statistiquement significative. Tweedie a été sélectionnée comme famille de distribution la mieux adaptée car les résultats de l’expérience (MP) se présentaient sous la forme de données de dénombrement où la moyenne et la variance n’étaient pas considérées comme égales. La variance du nombre de MP a également été étudiée à l’aide d’un GAM dans lequel un effet fixe a été utilisé pour tester les différences significatives dans les types de sous-échantillons (mini-carottes par rapport aux sous-échantillons en vrac), l’identification des carottes et l’emplacement du site.
Nous avons étudié les causes potentielles des MP observées dans les sédiments en identifiant les attributs naturels du site et les associations anthropiques potentielles pertinentes. Les facteurs suivants ont été considérés comme ayant un effet causal potentiel sur le nombre de fragments de MP dans les sédiments du GAB : la profondeur de l’océan, la distance de la ville côtière la plus proche par rapport à la population de la ville [distance en km × (population de la ville/population totale de l’Australie du Sud)] , effort de pêche (le nombre de navires de pêche adjacents au site d’échantillonnage au cours d’une année donnée), emplacement (latitude et longitude), proximité du site d’exploration pétrolière le plus proche (activité anthropique étudiant l’adéquation du site pour un puits de pétrole et de gaz), activité de navigation (le nombre de navires de transit traversant la zone océanique adjacente au site d’échantillonnage), le panache de plastique en surface (la quantité estimée de plastique flottant à la surface de l’océan au-dessus des sites d’échantillonnage de sédiments) et la pente du fond marin (dérivée des informations bathymétriques détaillées du fond marin obtenues au cours du voyage d’échantillonnage). Bien que la liste des variables explicatives incluses semble longue, nous avons voulu explorer quels facteurs pourraient potentiellement influencer le nombre de MP : des variables anthropiques locales ou des variables environnementales plus importantes.
Pour déterminer quelle combinaison de variables a eu l’effet le plus fort sur le nombre de fragments MP, nous avons implémenté une fonction de dragage dans le langage statistique R (2017). Cela a été fait en utilisant le critère d’information d’Akaike (AIC) pour déterminer l’effet variable par rapport à l’hypothèse nulle (aucune variable n’ayant d’effet sur le nombre de MP). Pour contrôler la corrélation entre les variables explicatives, nous avons supprimé du modèle deux variables présentant une corrélation > 0,7 au sein du même modèle. Cette combinaison de variables a ensuite été analysée par rapport au nombre de fragments MP à l’aide d’un GAM dans R (2017), toujours avec une distribution de Tweedie. Le meilleur GAM a fourni la probabilité de l’effet des variables explicatives sélectionnées sur le nombre de MP dans les sédiments. Nous avons ensuite comparé l’ampleur de l’effet des variables au sein du modèle sélectionné en multipliant le coefficient de régression d’une variable par la valeur médiane de cette variable dans nos données.
Résultats
Vérification de la méthode
Pour analyser et vérifier la robustesse de la méthode que nous avons utilisée, nous avons effectué des contrôles positifs et négatifs (comme indiqué dans les méthodes). Le nombre moyen de MP dans les échantillons témoins négatifs était de 0,175 ± 0,046 fragments par gramme de sédiment sec. La récupération moyenne de MP des contrôles positifs était de 71 %. L’ordre d’échantillonnage des sédiments, l’ordre de traitement des échantillons en laboratoire et le type de sous-échantillon (mini-carotte ou vrac) n’ont eu aucune influence sur les résultats de MP. Les échantillons en double présentaient une différence de comptage moyenne de 0,26 ± 0,052 fragments g –1 de sédiment sec. Une relation significative a été trouvée entre les comptes de MP des répétitions d’échantillons (sous-échantillons de chaque carotte de sédiment) ( valeur p < 0,05). Tous les fragments de MP ayant subi une analyse O-PTIR ont été confirmés comme étant des MP. Plus précisément, nous avons observécis -polyisoprène ( n = 4), polyuréthane ( n = 2), polyester ( n = 1) et polypropylène ( n = 1)
Nombre de microplastiques
Sur la base de la coloration Nile Red, les comptes de MP des 51 échantillons d’eau profonde analysés variaient de 0 à 13,6 fragments (moyenne de 1,26 ± 0,68 fragments) g –1 de sédiment sec . Les comptes moyens de MP pour les six emplacements de sédiments étaient de 0,97, 0,12, 0,17, 0,62, 2,90 et 0,10 fragment g –1 de sédiment sec (sites A à F, respectivement, ). En comparaison, les fibres ne représentaient que 10 % de tous les MP détectés dans les sédiments ; les fibres ont donc été exclues de l’analyse statistique.
Variabilité de l’échantillon
La plage des comptes de MP parmi les carottes était très variable, la variance moyenne globale des fragments étant de 13,1 MP par g –1 de sédiment sec. L’erreur type pour le nombre de fragments MP variait de ±0 à ±4,5 g –1 de sédiment sec, avec une erreur type moyenne globale de ±0,68 fragments. La carotte B6 présentait la plus grande variabilité des MP, allant de 0 à 13,6 g –1 de sédiments secs parmi les sous-échantillons. La variance globale des comptes de MP au niveau de l’emplacement du site n’était pas significativement différente. Cependant, une variance significative ( valeur p 0,002) a été détectée dans les résultats au niveau de base (carottes du même emplacement).
Association spatiale et causale
Des variables explicatives potentielles ont été ajoutées à un modèle statistique (GAM) dans différentes combinaisons et comparées pour un meilleur ajustement grâce à la valeur AIC du modèle. Les variables explicatives présentes dans le modèle avec l’AIC la plus faible et celles situées dans deux unités de l’AIC la plus basse étaient la distance de la ville côtière la plus proche, l’effort de pêche, la latitude, la longitude, la profondeur de l’océan, la pente du fond marin et le plastique de surface. panache aux emplacements des échantillons de sédiments.
Le modèle le mieux adapté incluait la profondeur de l’océan, la pente du fond marin et le panache de plastique en surface. Ces trois variables du modèle expliquaient 23,3 % de l’écart dans le nombre de fragments MP. Lors de l’examen du modèle le mieux adapté, une relation significative était évidente entre le nombre de MP et les variables panache de plastique de surface ( p = 0,031) et la pente du fond marin ( p = 0,002). Le nombre de MP augmentait à mesure que le panache de plastique à la surface augmentait et que l’angle de la pente du fond marin augmentait. Le coefficient médian × a été utilisé pour comparer l’effet des variables explicatives sur le nombre de MP dans les sédiments. Le panache de plastique de surface a montré le plus grand effet sur le nombre de MP dans les sédiments.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0269749119353643
https://www.thesundaily.my/opinion/tackle-microplastic-pollution-at-the-source-AI10907351
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.576170/full