このプロトコルの開発はDeFishGearプロジェクト（1°STR / 00010）の中に、IPAアドリアクロスボーダー協力プログラム2007から2013によって設立されました。

海面上microplasticsの1サンプリング<ol><li>スピネーカーブームや線やカラビナを使っ»Aフレーム«を使用して、容器の側面からマンタネットを展開します。 </li><li>ウェイクゾーン内部の乱流の影響を受けて集水を防ぐために - （ボートから4メートルの距離。約3）ウェイクゾーンのうち、マンタネットを展開します。 </li><li>データシートの最初のGPS座標と初期時間を書き留めます。 </li><li>約の速度で1直線方向に移動を開始。 2から3ノット30分と時間計測を開始します。 </li><li> 30分後、ボートを停止し、提供されたデータシートに、ルート（最も正しい方法は、GPS座標からの長さを計算することである）と平均船速の長さを、最終的なGPS座標を書き留めてからマンタネットを持ち上げます水。 </li><li>ボートWAから水中ポンプや水を使用して、海水で完全にネットの外側からマンタネットをすすぎますターリザーバ。タラの最後にネットに付着した全て​​の粒子を濃縮するために、タラ端にマンタの口から方向にすすいでください。 注意：汚染を防止するために、ネットの開口部を通ってサンプルを洗浄しないでください。 </li><li>安全なタラの端を削除して、タラのサンプルが300μmメッシュサイズのふるい以下を通じて終わるふるいです。 </li><li>外部から徹底的にタラの端をすすぎ、篩を通してサンプルの残りを注ぎます。もはやタラエンドの内側の任意の粒子が存在しなくなるまで、この手順を繰り返します。 </li><li>ふるいの一部に篩上のすべての材料を集中。 </li><li>漏斗を使用して、70％エタノールを用いてガラス瓶またはプラスチック瓶にふるいを洗浄。 </li><li> 、ボトルを閉じて紙タオルで拭くと蓋にラベルを付け、防水マーカーでサンプル名と日付瓶の外に（あなたはまた、損失の可能性を避けるために、ジャーに帆紙に鉛筆で書かれた第二の標識を置くべきですの瓶に消去されたラベルに起因するサンプル名）。クールボックスにラベルされたペットボトルを転送します。 一般的なサンプリング条件への注意：波が高すぎるとネットが海面上に安定していないので、風速は、2つ以上のビューフォートであってはなりません。トロール中に一定の速度で安定直線コースを維持することが重要です。マンタネット開口部の半分は、サンプリング中に沈めなければなりません。サンプリングの所要時間は30分であるべきである（天然素材の大量がある場合には、例えばプランクトンブルームを、サンプリングの期間は短くすることができます）。プラスチック製のツールや容器の使用は避けてください。ロープや試料の汚染を防止するための容器とマンタネットの接触、合成服（例えばフリース）を避けます。ネットを展開し、キャプチャ中マンタネットやボートの船体に損傷を与えないよう十分に注意してください。 </li></ol>海面サンプルからmicroplasticsの2分離<ol><li>サンプルが含まれていない場合25ミリメートルよりも大きく、清潔であるように思われるすべての項目は、ステップ3に直接続けます。 </li><li>ふるい（≤300ミクロンメッシュサイズ）を介してサンプルを注いで、視覚的な識別とピンセットを使用して、サンプルからサイズ&gt; 5ミリメートル（マクロとメゾリター）のすべての天然または人工ごみのオブジェクトを削除します。それに付着した任意のmicroplasticゴミを除去するために蒸留水で注意深く各除去オブジェクトをすすぐように注意してください。別々の容器内のすべての自然と人工ごみのオブジェクトを格納します。デシケーター（またはオープンエアではなく、閉じたシャーレ内）ですべての自然と人工ごみオブジェクトを乾燥し、それらの重量を量ります。ごみのアイテム16のカテゴリのマスターリストに従ってすべてのごみオブジェクト&gt; 25ミリメートル（マクロごみ）を特定します。 </li><li>すべてのより大きな物体を除去した後、噴出ボトルや水道水を使用して、ふるいの一部にすべての残りの部分を集中。表示Funnの助けを借りて、70％エタノールの最小量を使用してガラス容器に試料を注ぎますエル。 注：このステップでは、70％エタノールを使用することは、サンプルを保持するために重要です。また、サンプルの目視検査工程において、エタノールは、したがって、見つけることが容易になる生物とカラフルなプラスチックを変色するのに役立ちます。 </li><li>サンプル（サブサンプル）の少量を取り、ガラスペトリ皿にそれを注ぎます。実体顕微鏡を用いてサンプルを分析する（20 - 80倍ズーム）とmicroplastic粒子を検索します。 </li><li>各microplastic粒子は、表1に記載されているカテゴリのいずれかに分類し、カテゴリ名の付いたペトリ皿または他のガラスバイアルに入れなければなりません。ペトリ皿は、常時閉鎖される必要があります。 注：サンプルから分離microplasticsは保守的であると分析のために以下の粒子よりもむしろ選択した場合。粒子の実際の化学構造はまだ後に決定されます。 microplasticsが立ち往生し、したがって、より大きな項目の下に隠すことができるように、すべての側面から、より大きなオブジェクトを分析するようにしてください。また、ペトリ皿の片側に、すでに分析オブジェクトを移動することが有益であり得ます。 </li><li>機器（マイクロメータスライドまたは画像解析ソフトウェアで校正眼の定規）を測定して、顕微鏡下でペトリ皿を置き、各粒子のサイズを測定（最長対角線を測定）、フィラメントを除いて、その色を注意してください。各サブサンプルは、別の人によって見直されるべきです。ガラスの壁に付着した全て​​の粒子がペトリ皿に洗浄されるように、サンプルを含有するガラス容器を洗うように注意してください。 </li><li>別々に分析スケールの使用により、各カテゴリのmicroplastic粒子を計量。 Microplastic粒子は、計量前に乾燥する必要があります。閉じたペトリ皿をデシケーターに入れることができ、またはサンプルが（粒子と閉じたペトリ皿の重量が一定になる）粒子は、乾燥になるまで、閉じたシャーレ中で乾燥したままにすることができます。 </li><li>マイクロゴミを識別します。 microplasticsの検索でサンプルを分析すると、その点を考慮してください。他の人が見つけることがトリッキーかもしれないが、いくつかの粒子は（色、形、大きさ）を簡単に表示されます。以下のサンプルでmicroplastic粒子を識別するいくつかの機能は以下のとおりです。たとえば、無細胞構造、不均一、シャープ、曲がったエッジを、均一な厚さ、独特の色（青、緑、黄色、など）。 </li></ol> microplastics 3.化学識別<ol><li> ATR-FTIR分光法 <ol><li>分析の前にアルコールと柔らかい布で検出システムを清掃してください。 </li><li>バックグラウンドスペクトルを記録します。試料ホルダーにサンプルを置き、スペクトルを収集します。データベース内のスペクトルを有する得られたスペクトルの自動比較を用いて得られたATR- FTIRスペクトルを特定します。 </li></ol></li><li> ミクロATR-FTIR分光法 <ol><li>分析の前にアルコールと柔らかい布で検出システムを清掃してください。 </li><li>ガラスフィルター上にサンプルを置きます。注：他のフィルタは、私たちすることができますエドが、そのポリマーの性質は、特性評価を妨げる可能性があります。 </li><li>自動スキャンテーブル上のサンプルでフィルターを置き、サンプルを見つけるためにジョイスティックを使用しています。 </li><li>光学像を記録し、サンプルを特徴づけされる領域（20ミクロンによって例えば20）をマークします。 </li><li>バックグラウンドスペクトルを記録します。 </li><li>試料ホルダーにサンプルを置き、所定の場所でのスペクトルを収集します。 </li><li>データベース内のスペクトルを有する得られたスペクトルの自動比較を用いて得られたマイクロATR-FTIRスペクトルを特定します。 </li></ol></li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

マンタネットによる海面上Microplasticsサンプリングは、海面上microplasticsのサンプリングのために広く用いられている方法であるが、現在までに統一方法論は存在しませんでした。大量の水は、マンタネットを通して濾過することができ、したがってmicroplasticsの関連数を捕捉する可能性が高く、その結果を信頼できるものと認識されています。異なる試料間の結果の比較は、正規化によって保証されています。私たちのケースでは、濃度はネット開口部の横幅によってトロール距離を乗じてサンプリングされた領域に関連していました。別のオプションは、正味の開口部に固定された流量計を使用することです。その横方向翼を持つマンタネットが海面上に非常に安定であり、したがって、波にホッピングが最小であるため、流量計の使用が可能です。流量計は、ろ過水の量を記録し、このようにサンプリングされた水16の体積あたりの結果の正規化を可能にします。 <p class="jove_content"&gt;最も頻繁に使用されるマンタネットは300μm程度のメッシュサイズを有しており、3です - 4.5メートル長いです。これらの寸法は、ネットの目詰まりを回避し、できるだけ大きく水の量をサンプリングできるように最適化しました。トローリング速度は2の間であることが推奨されます - 3ノットが、それは波の高さ、風速や海流に依存しています。マンタネットがサンプリング中に監督の下で全体の時間であり、それはホッピング開始した場合、トローリング速度を減少させなければならないことが非常に重要です。トロール時間は約30分であることをお勧めしますが、セストン濃度に依存しています。セストンは時々マンタネットを詰まらせることが起こる可能性があります。この場合、トローリングは、そうでなければmicroplastic粒子が失われることができ、ネットが損傷を受けることができ、すぐに停止する必要があります。マンタネットは、ほとんどの場合、容器の側面から固定されています。マンタネットはウェイクゾーンの外に確かにあるが、これはまた、最も適したオプションです。いくつかの調査ではマンタネットは船尾から修正されました17、18が、その場合、あなたはネットはウェイクゾーンの外であることを確認する必要があります。容器に起因する乱流のゾーンは、容器の大きさから、ボート19、20の速度から変化するのでトロールは、サンプリングのために設定されている距離は、個別に決定されるべきです。 海面サンプルからmicroplastic粒子の分離は、ほとんどの場合、視覚的な識別21でちょうど行われます。粒子は、1mm未満の実体顕微鏡の使用を必要にして1 mMより大きな粒子は、肉眼で容易に識別することができます。実体顕微鏡の偏光を使用して、プラスチック製のものと非プラスチック粒子を混乱する可能性を低減することを推奨します。プラスチック粒子の誤認の可能性が小さい粒子と高くなります。したがって粒子&gt; 0.5mmでのみ実体顕微鏡を用いて、視覚的に21を識別することができます。 0.5 mMより小さな粒子のために付加的な、より正確な方法が必要例えばマイクロATR-FTIR分光21です。 試料からmicroplastics分離のプロセス中に浮遊フィラメントとサンプルの汚染の可能性が非常に高いです。このため、作業テーブルの上に開いたままにペトリ皿を制御することを強く潜在的な汚染物質、浮遊粒子の同定のために推奨されています。すなわち、データの品質が強く依存する：1）サンプル16のサンプル、2）品質と実体顕微鏡の倍率、および有機物の3）量で働く人の精度。視覚識別した後、それを強く材料8の化学的同定のために利用可能な技術の一つでソートされた粒子を分析することをお勧めします。 いくつかの方法は、FTIR分光法及びラマン分光法が最もfrequenである間、ポリマー同定のために存在しますTLY 22を使用していました。 FTIRとラマン分光法は、相補的な技術であり、その精度は似ています。我々のプロトコルでは、FTIRと「減衰全反射率」と顕微赤外分光法（ATR）が提示されています。彼らは使用が簡単であり、彼らは迅速かつ正確な結果を有効にします。プラスチックポリマーは、このようにIRがmicroplastics 21の同定のための最適な手法を分光すること、明確なバンドパターンを持つ高度に特異的な赤外線（IR）スペクトルを有しています。特徴的なIRスペクトル22を測定することができる試料と相互作用する場合、IR放射のエネルギーは、分子の特定の振動を励起します。 FTIR分光法はまた、このような酸化23や劣化24のレベルの強度などの粒子、に関する追加情報を提供することができます。 ATR-FTIRは、より大きな粒子（&gt; 0.5のmm）との化学的同定のために適しているが、ミクロATR-FTIR分光法は、粒子＆＃の化学構造に関する情報を提供することができます60 0.5 mmであり、それは顕微鏡および赤外線分光器の機能を兼ね備えています。 FTIRマイクロFTIR分光法を使用する前に、microplastic粒子は水が強く、それらがバイオフィルムおよび/またはIRスペクトルに影響を与えることができる他の有機及び無機の付着物で覆われている場合、IR放射22、および精製を吸収するため、以前に、乾燥されなければなりません。サンプルを精製するための最も非侵襲的な方法は、攪拌し、新鮮な水25で洗浄することによってです。これが十分でない場合、次いで、30％過酸化水素の使用が推奨されます。他のすべての方法はmicroplastic粒子上に負の効果を持つことができる（例えば、超音波洗浄は、さらに粒子を破ることができる、強い酸性またはアルカリ性溶液は、いくつかのプラスチックポリマーなどを損傷する可能性があり）、したがって、その使用は推奨されません。より有望なプラスチック優しい精製工程などの順次酵素消化の使用です。精製異なる技術的な酵素を用いて（例えばリパーゼ、mylase、プロテイナーゼ、キチナーゼ、セルラーゼ、プロテイナーゼK）が正常プランクトンの生体マトリックスの低減に適用し、このようにFTIR分光測定22中行列アーチファクトを最小にするために有益な技術であることが証明されています。 視覚的な識別と選択された粒子の化学的同定によりmicroplasticsの分離は、両方の非常に時間のかかるプロセスです。この作品は、プラスチック粒子を認識する際に、だけでなく、生物学的な問題を認識していないだけで、実体顕微鏡での経験を持ち、正確かつ患者者によって行われなければなりません。でも経験のある人はキチンや珪藻断片22から明確にすべての潜在的microplastic粒子を区別することはできません。したがって、視覚的ソートの誤り率を20％から26 70％21の範囲であり、粒子サイズの減少とともに増加します。

Microplastic pollution in the sea represents a growing concern to contemporary society, due to the constant increase in plastic production and its subsequent disposal and accumulation in the marine environment1. Even if plastic macro litter would no longer enter the seas, microplastic pollution would continue to grow due to fragmentation of already existing plastic litter in the sea2. The majority of microplastic pollution studies were carried out in marine and fresh water ecosystems and mainly addressed sea surface pollution3.
The term microplastic refers to plastic particles smaller than 5 mm in size4. This term describes a heterogeneous mixture of particles, which can differ in size (from a few microns to several millimeters), color and shape (from very different shapes of fragments to long fibers). Microplastic particles can be of a primary or secondary origin5. Microplastic of primary origin is manufactured as small particles used in the cosmetics industry (pilling cr&#232;me etc.) or chemical industry as precursor for other plastic products (e.g. plastic pellets used in plastic industry). Microplastic of secondary origin arise via the degradation of larger plastic pieces in the environment due to physical and chemical processes, induced by light, heat, oxygen, water and organisms6. In 2015, four types of microplastic sources were defined: larger plastic litter, cleaning products, medicines and textiles6. The main source (80 %) of larger plastic litter is assumed to be land based7. Microplastic from cosmetic products, medicines and textile enters water ecosystems through sewage and storm waters6. Microplastic particles most frequently found in water ecosystems are fragments from larger plastic litter and textile fibers8. 
Microplastics have several negative effects on the environment. Their small size allows them to enter the food web through ingestion by marine organisms9, 10. Ingested particles can cause physical damage or block the digestive system of animals11. Particles can also be carriers of persistent organic pollutants (POPs). Their hydrophobic surface and favorable ratio of large surface area to small volume, enables POPs to adsorb onto the microplastics12. In the environment or digestive systems of animals who ingest them, POPs and other plastic additives can be leached from microplastic particles13. 
Previous studies reported the ubiquitous presence of microplastics in the marine environment3, from the water column to the bottom sediments. The threat of microplastic pollution was already identified by the Marine Strategy Framework Directive in the EU and, consequently, mandatory monitoring of microplastics was advised14. Accordingly, the EU Technical Subgroup on Marine Litter (TSG-ML) prepared recommendations for monitoring of microplastics in the European seas15. Thus, the video guidelines for microplastics sampling are of high importance, as they support comparative monitoring and a coherent management process all over the world.
This protocol was developed within the DeFishGear project for the first monitoring of microplastic pollution in the Adriatic Sea. Recommendations from the document "Guidance on Monitoring of Marine Litter in European Seas" by TSG-ML15 were taken into account. This protocol describes the methodology for microplastics sampling on the sea surface, separation of microplastics from the samples, and chemical analysis of microplastic particles to confirm that particles are from plastic material and to identify the type of plastic. Sampling was done by the use of a manta net, which is the most suitable equipment for sampling in calm waters16. Separation of microplastics from the samples was carried out by visual identification using a stereomicroscope. Isolated particles were later chemically identified using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and micro FTIR spectroscopy.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="655">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td colspan="3" height="21" style="height:21px;width:464px;">In this protocol no specific equipment or reagents were used.</td>
			<td style="width:191px;"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

protocol for microplastics sampling on the sea surface and sample analysis

Microplastic pollution in the marine environment is a scientific topic that has received increasing attention over the last decade. The majority of scientific publications address microplastic pollution of the sea surface. The protocol below describes the methodology for sampling, sample preparation, separation and chemical identification of microplastic particles. A manta net fixed on an &#187;A frame&#171; attached to the side of the vessel was used for sampling. Microplastic particles caught in the cod end of the net were separated from samples by visual identification and use of stereomicroscopes. Particles were analyzed for their size using an image analysis program and for their chemical structure using ATR-FTIR and micro FTIR spectroscopy. The described protocol is in line with recommendations for microplastics monitoring published by the Marine Strategy Framework Directive (MSFD) Technical Subgroup on Marine Litter. This written protocol with video guide will support the work of researchers that deal with microplastics monitoring all over the world.

記載されたプロトコルの最初の結果は、それらの視覚的特徴（表1）に応じて6つのカテゴリに分類さmicroplastic粒子です。最初のカテゴリ、及び通常は最も豊富なものは、フラグメント（図1）です。彼らは鋭い曲がったエッジや不規則な形状の、厚い、剛性です。それらは、異なるさまざまな色であることができます。第2のカテゴリーは、フィルム（図2）です。彼らはまた、不規則な形で現れるが、フラグメントと比較して、それらが薄く、柔軟で、通常は透明です。第三のカテゴリーは、通常、プラスチック業界から発信、ペレット（図3）です。彼らは、不規則な、丸い形状であり、直径5ミリメートルの周りに、サイズが通常より大きい。彼らは通常片側に平坦であり、様々な色のものとすることができます。第四のカテゴリには、顆粒（図4）です。ペレットと比較して、それらは、直径1mmの周りに、定期的な丸い形状と通常小さいサイズを有します。彼らは自然な色で表示されます（白、ベージュ、ブラウン）。第五カテゴリフィラメント（図5）です。彼らは、次の断片に、microplastic粒子の最も豊富なタイプです。彼らは、異なる厚さと色で、短くても長くすることができます。最後のカテゴリは、発泡体（図6）です。彼らは最も頻繁に発泡スチロールの大きな粒子から来ます。彼らは柔らかく、不規則な形状と色は黄色に白です。 microplasticsサンプリングとサンプル分析の主な結果は、サンプルあたりmicroplastic粒子の数です。これらのデータは、キロ2あたりさらに標準化することができます。正規化のために使用される式は次のとおりです。 サンプル/サンプリング面積当たりmicroplastic粒子、 サンプリング領域はマンタネット（;図7、表2、3）の開口部の幅でサンプリング距離を乗じて算出されます。また、粒子は、IMを用いて分析することができます年齢解析ソフトウェア。結果は、各粒子（表4）の最大長さと面積を含みます。画像解析および図8bの前に図8aショー粒子は、各粒子を測定し、番号付けされた画像解析の終了後です。最後に、サンプル当たりの粒子の合計または最高可能な数の化学分析をお勧めします。このスペクトルは、ソフトウェアライブラリ（図10）からのスペクトルと比較され、図9に示すように、フーリエ変換赤外分光法を選択された粒子のスペクトルを変換使用すると、取得されます。所定の粒子がプラスチックであるかどうか、および化学構造からプラスチックの種類を示している場合、最終的な結果が表示されます。 <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td> 1 </td><td>断片</td></tr><tr><td> 2 </td><td>映画</td></tr><tr><td> 3 </td><td>ペレット</td></tr><tr><td> 4 </td><td>顆粒</td></tr><tr><td> 5 </td><td>フィラメント</td></tr><tr><td> 6 </td><td>フォーム<html>の</td></tr></tbody></table> 表1：microplastic粒子のカテゴリ。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig1.jpg" /> 図1：カテゴリからの粒子の例：フラグメント。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig2.jpg" /> 図2：フィルム：カテゴリからの粒子の例。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> /55161fig3.jpg &quot;/&gt; 図3：カテゴリからの粒子の例：ペレット。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig4.jpg" /> 図4：カテゴリからの粒子の例：顆粒。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig5.jpg" /> 図5：カテゴリからの粒子の例：フィラメント。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> 図6：フォーム：カテゴリからの粒子の例。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig6large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td>サンプリング距離[キロ] </td><td> 2 </td></tr><tr><td>マンタ幅[キロ] </td><td> 0.0006 </td></tr><tr><td>サンプリングエリア[キロ2] </td><td> 0.0012 </td></tr></tbody></table> 表2： 平方キロメートル当たりmicroplastic粒子の計算に使用調査からのデータの例 。 <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td></td><td> いいえ </td><td> なし/キロ2 </td></tr><tr><td>断片 </td><td> 301 </td><td> 250833 </td></tr><tr><td> フィルム </td><td> 45 </td><td> 37500 </td></tr><tr><td> ペレット </td><td> 15 </td><td> 12500 </td></tr><tr><td> 顆粒 </td><td> 8 </td><td> 6667 </td></tr><tr><td> フォーム </td><td> 33 </td><td> 27500 </td></tr><tr><td> フィラメント </td><td> 223 </td><td> 185833 </td></tr></tbody></table> 表3：6グループに分類データがカウントされ、調査からの結果の例とキロ 2 あたりの正規化 （なし-粒子の数）。 <img alt="図7" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig7.jpg" /> 図7：Pの視覚的な分類後の代表的な結果の例記事（なし - 粒子の数）。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig7large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td> インデックスリージョン </td><td> エリア[mm²の] </td><td> 最大長さ[mm] </td></tr><tr><td> 1 </td><td> 8.010 </td><td> 5.506 </td></tr><tr><td> 2 </td><td> 10.517 </td><td> 5.628 </td></tr><tr><td> 3 </td><td> 12.185 </td><td> 5.429 </td></tr><tr><td> 4 </td><td> 3.367 </td><td> 3.367 </td></tr><tr><td> 5 </td><td> 2.475 </td><td> 2.155 </td></tr><tr><td> 6 </td><td> 1.809 </td><td> 2.943 </td></tr><tr><td> 7 </td><td> 6.604 </td><td> 5.238 </td></tr><tr><td> 8 </td><td> 5.779 </td><td> 4.037 </td></tr><tr><td> 9 </td><td> 4.472 </td><td> 3.791 </td></tr><html><tr><td> 10 </td><td> 16.907 </td><td> 5.355 </td></tr><tr><td> 11 </td><td> 7.246 </td><td> 3.733 </td></tr><tr><td> 12 </td><td> 7.867 </td><td> 4.622 </td></tr><tr><td> 13 </td><td> 6.411 </td><td> 5.056 </td></tr><tr><td> 14 </td><td> 3.281 </td><td> 3.070 </td></tr><tr><td> 15 </td><td> 12.937 </td><td> 5.554 </td></tr><tr><td> 16 </td><td> 6.709 </td><td> 3.716 </td></tr></tbody></table> 表4の画像解析結果の例面積さ[mm 2]、各粒子の最大長さ[mm]を測定します。 <img alt="図8" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig8.jpg" /> 図8の画像の例は、前に）取得と、b）画像解析ソフトウェアを有する粒子の画像解析後。ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig8large.jpg &quot;ターゲット=&quot; _空白 &quot;&gt;この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。 <img alt="図9" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig9.jpg" /> 図9：顕著なピークとその波長の選択された粒子で測定したスペクトルの例[-1]。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig9large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図10" src="/files/ftp_upload/55161/55161fig10.jpg" /> 図10：ATR-FTIRスペクトルライブラリから最も一致するまで選択された粒子から取得したスペクトルの比較の例。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55161/55161fig10large.jpg" target="_blank">このFの拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a>igure。

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Protocol for Microplastics Sampling on the Sea Surface and Sample Analysis

海面上microplasticsサンプリング、粒子のmicroplasticおよび化学的同定の分離：プロトコルは、以下のための方法論について説明します。このプロトコルは、海洋ごみにMSFD技術サブグループによって公開されmicroplastics監視のための勧告に沿ったものです。

海面とサンプル分析にMicroplasticsサンプリングのためのプロトコル

Microplastic pollution in the marine environment is a scientific topic that has received increasing attention over the last decade. The majority of ...

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Research

JoVE Journal

Environment

49.2K ビュー.  Institute for water of the Republic of Slovenia. 海面上microplasticsサンプリング、粒子のmicroplasticおよび化学的同定の分離：プロトコルは、以下のための方法論について説明します。このプロトコルは、海洋ごみにMSFD技術サブグループによって公開されmicroplastics監視のための勧告に沿ったものです。 

ビデオ: Protocol for Microplastics Sampling on the Sea Surface and Sample Analysis

Use of Chironomidae (Diptera) Surface-Floating Pupal Exuviae as a Rapid Bioassessment Protocol for Water Bodies

Rapid bioassessment protocols using benthic macroinvertebrate assemblages have been successfully used to assess human impacts on water quality. Unfortunately, traditional benthic larval sampling methods, such as the dip-net, can be time-consuming and expensive. An alternative protocol involves collection of Chironomidae surface-floating pupal exuviae (SFPE). Chironomidae is a species-rich family of flies (Diptera) whose immature stages typically occur in aquatic habitats. Adult chironomids emerge from the water, leaving their pupal skins, or exuviae, floating on the water&#8217;s surface. Exuviae often accumulate along banks or behind obstructions by action of the wind or water current, where they can be collected to assess chironomid diversity and richness. Chironomids can be used as important biological indicators, since some species are more tolerant to pollution than others. Therefore, the relative abundance and species composition of collected SFPE reflect changes in water quality. Here, methods associated with field collection, laboratory processing, slide mounting, and identification of chironomid SFPE are described in detail. Advantages of the SFPE method include minimal disturbance at a sampling area, efficient and economical sample collection and laboratory processing, ease of identification, applicability in nearly all aquatic environments, and a potentially more sensitive measure of ecosystem stress. Limitations include the inability to determine larval microhabitat use and inability to identify pupal exuviae to species if they have not been associated with adult males.

Use of Chironomidae Diptera Surface-Floating Pupal Exuviae as a Rapid Bioassessment Protocol for Water Bodies

Rapid bioassessment protocols using benthic macroinvertebrates are often used to monitor and assess water quality. An efficient protocol involves collections of Chironomidae surface-floating pupal exuviae (SFPE). Here, techniques for field collection, laboratory processing, slide mounting, and identification of Chironomidae SFPE are described.

水域のためのユスリカ（双翅目）簡易生物調査プロトコルとして表面フローティング蛹脱皮殻の使用

Rapid bioassessment protocols using benthic macroinvertebrate assemblages have been successfully used to assess human impacts on water quality. ...

環境学

Protocol for Measuring the Thermal Properties of a Supercooled Synthetic Sand-water-gas-methane Hydrate Sample

Methane hydrates (MHs) are present in large amounts in the ocean floor and permafrost regions. Methane and hydrogen hydrates are being studied as future energy resources and energy storage media. To develop a method for gas production from natural MH-bearing sediments and hydrate-based technologies, it is imperative to understand the thermal properties of gas hydrates.
The thermal properties' measurements of samples comprising sand, water, methane, and MH are difficult because the melting heat of MH may affect the measurements. To solve this problem, we performed thermal properties' measurements at supercooled conditions during MH formation. The measurement protocol, calculation method of the saturation change, and tips for thermal constants' analysis of the sample using transient plane source techniques are described here.
The effect of the formation heat of MH on measurement is very small because the gas hydrate formation rate is very slow. This measurement method can be applied to the thermal properties of the gas hydrate-water-guest gas system, which contains hydrogen, CO2, and ozone hydrates, because the characteristic low formation rate of gas hydrate is not unique to MH. The key point of this method is the low rate of phase transition of the target material. Hence, this method may be applied to other materials having low phase-transition rates.

We present a protocol for measuring the thermal properties of synthetic hydrate-bearing sediment samples comprising sand, water, methane, and methane hydrate.

過冷却合成砂 - 水 - ガス・メタンハイドレート試料の熱特性を測定するためのプロトコル

Methane hydrates (MHs) are present in large amounts in the ocean floor and permafrost regions. Methane and hydrogen hydrates are being studied as future ...

Clean Sampling and Analysis of River and Estuarine Waters for Trace Metal Studies

Most of the trace metal concentrations in ambient waters obtained a few decades ago have been considered unreliable owing to the lack of contamination control. Developments of some techniques aiming to reduce trace metal contamination in the last couple of decades have resulted in concentrations reported now being orders of magnitude lower than those in the past. These low concentrations often necessitate preconcentration of water samples prior to instrumental analysis of samples. Since contamination can appear in all phases of trace metal analyses, including sample collection (and during preparation of sampling containers), storage and handling, pretreatments, and instrumental analysis, specific care needs to be taken in order to reduce contamination levels at all steps. The effort to develop and utilize "clean techniques" in trace metal studies allows scientists to investigate trace metal distributions and chemical and biological behavior in greater details. This advancement also provides the required accuracy and precision of trace metal data allowing for environmental conditions to be related to trace metal concentrations in aquatic environments.
This protocol that is presented here details needed materials for sample preparation, sample collection, sample pretreatment including preconcentration, and instrumental analysis. By reducing contamination throughout all phases mentioned above for trace metal analysis, much lower detection limits and thus accuracy can be achieved. The effectiveness of "clean techniques" is further demonstrated using low field blanks and good recoveries for standard reference material. The data quality that can be obtained thus enables the assessment of trace metal distributions and their relationships to environmental parameters.

Special care using "clean techniques" is required to properly collect and process water samples for trace metal studies in aquatic environments. A protocol for sampling, processing, and analytical procedures with the aim of obtaining reliable environmental monitoring data and results with high sensitivity for detailed trace metal studies is presented.

きれいなサンプリングと微量金属の研究のために川や河口ウォーターズの分析

Most of the trace metal concentrations in ambient waters obtained a few decades ago have been considered unreliable owing to the lack of contamination ...

Modification and Application of a Leaf Blower-vac for Field Sampling of Arthropods

Rice fields host a large diversity of arthropods, but investigating their population dynamics and interactions is challenging. Here we describe the modification and application of a leaf blower-vac for suction sampling of arthropod populations in rice. When used in combination with an enclosure, application of this sampling device provides absolute estimates of the populations of arthropods as numbers per standardized sampling area. The sampling efficiency depends critically on the sampling duration. In a mature rice crop, a two-minute sampling in an enclosure of 0.13 m2 yields more than 90% of the arthropod population. The device also allows sampling of arthropods dwelling on the water surface or the soil in rice paddies, but it is not suitable for sampling fast flying insects, such as predatory Odonata or larger hymenopterous parasitoids. The modified blower-vac is simple to construct, and cheaper and easier to handle than traditional suction sampling devices, such as D-vac. The low cost makes the modified blower-vac also accessible to researchers in developing countries.

Assessment of arthropod abundance in crops is critical for investigating population dynamics and species interactions. Here we describe the modification and application of a leaf blower-vac for suction sampling of arthropods in rice.

節足動物のフィールドサンプリングのためのリーフブロワー-VACの変更と応用

Rice fields host a large diversity of arthropods, but investigating their population dynamics and interactions is challenging. Here we describe the ...

Protocol for Assessing the Relative Effects of Environment and Genetics on Antler and Body Growth for a Long-lived Cervid

Cervid phenotype can be placed into one of two categories: efficiency, which promotes survival over extravagant morphometric growth, and luxury, which promotes growth of large weaponry and body size. Populations of the same species display each phenotype depending on environmental conditions. Although antler and body size of male white-tailed deer (Odocoileus virginianus) varies by physiographic region in Mississippi, USA and is strongly correlated with regional variation in nutritional quality, the effects of population-level genetics from native stocks and previous re-stocking efforts cannot be disregarded. This protocol describes how we designed a controlled study, where other factors that influence phenotype, such as age and nutrition, are controlled. We brought wild-caught pregnant females and six-month-old fawns from three distinct physiographic regions in Mississippi, USA to the Mississippi State University Rusty Dawkins Memorial Deer Unit. Deer from the same region were bred to produce a second generation of offspring, allowing us to assess generational responses and maternal effects. All deer ate the same high-quality (20% crude protein deer pellet) diet ad libitum. We uniquely marked each neonate and recorded body mass, hind foot, and total body length. Each subsequent fall, we sedated individuals via remote injection and sampled the same morphometrics plus antlers of adults. We found that all morphometrics increased in size from first to second generation, with full compensation of antler size (regional variation no longer present) and partial compensation of body mass (some evidence of regional variation) evident in the second generation. Second generation males that originated from our poorest quality soil region displayed about a 40% increase in antler size and about a 25% increase in body mass when compared to their wild harvested counterparts. Our results suggest phenotypic variation of wild male white-tailed deer in Mississippi are more related to differences in nutritional quality than population-level genetics.

Phenotypic differences among cervid populations may be related to population-level genetics or nutrition; discerning which is difficult in the wild. This protocol describes how we designed a controlled study where nutritional variation was eliminated. We found that phenotypic variation of male white-tailed deer was more limited by nutrition than genetics.

アントラーとシカの長命の体の成長の遺伝と環境の相対的な効果の評価のためのプロトコル

Cervid phenotype can be placed into one of two categories: efficiency, which promotes survival over extravagant morphometric growth, and luxury, which ...

Dispersion of Nanomaterials in Aqueous Media: Towards Protocol Optimization

The sonication process is commonly used for de-agglomerating and dispersing nanomaterials in aqueous based media, necessary to improve homogeneity and stability of the suspension. In this study, a systematic step-wise approach is carried out to identify optimal sonication conditions in order to achieve a stable dispersion. This approach has been adopted and shown to be suitable for several nanomaterials (cerium oxide, zinc oxide, and carbon nanotubes) dispersed in deionized (DI) water. However, with any change in either the nanomaterial type or dispersing medium, there needs to be optimization of the basic protocol by adjusting various factors such as sonication time, power, and sonicator type as well as temperature rise during the process. The approach records the dispersion process in detail. This is necessary to identify the time points as well as other above-mentioned conditions during the sonication process in which there may be undesirable changes, such as damage to the particle surface thus affecting surface properties. Our goal is to offer a harmonized approach that can control the quality of the final, produced dispersion. Such a guideline is instrumental in ensuring dispersion quality repeatability in the nanoscience community, particularly in the field of nanotoxicology.

Here, we present a step-wise protocol for the dispersion of nanomaterials in aqueous media with real-time characterization to identify the optimal sonication conditions, intensity, and duration for improved stability and uniformity of nanoparticle dispersions without impacting the sample integrity.

水溶液中におけるナノ材料の分散: プロトコルの最適化に向けて

The sonication process is commonly used for de-agglomerating and dispersing nanomaterials in aqueous based media, necessary to improve homogeneity and ...

The Hawaii Protocol for Scientific Monitoring of Coffee Berry Borer: a Model for Coffee Agroecosystems Worldwide

Coffee berry borer (CBB) is the most devastating insect pest for coffee crops worldwide. We developed a scientific monitoring protocol that is aimed at capturing and quantifying the dynamics and impact of this invasive insect pest as well as the development of its host plant across a heterogeneous landscape. The cornerstone of this comprehensive monitoring system is timely georeferenced data collection on CBB movement, coffee berry infestation, mortality by the fungus Beauveria bassiana, and coffee plant phenology via a mobile electronic data recording application. This electronic data collection system allows field records to be georeferenced through built-in global positioning systems, and is backed by a network of weather stations and records of farm management practices. Comprehensive monitoring of CBB and host plant dynamics is an essential part of an area-wide project in Hawaii to aggregate landscape-level data for research to improve management practices. Coffee agroecosystems in other parts of the world that experience highly variable environmental and socioeconomic factors will also benefit from implementing this protocol, in that it will drive the development of customized integrated pest management (IPM) to manage CBB populations.

Comprehensive monitoring of coffee berry borer and host plant dynamics is essential for aggregating landscape-level data to improve management of this invasive pest. Here, we present a protocol for scientific monitoring of coffee berry borer movement, infestation, mortality, coffee plant phenology, weather, and farm management via a mobile electronic data recording application.

コーヒーのベリーの穴あけ器の科学的なモニタリングのためのハワイ プロトコル: コーヒー生態系世界のモデル

Coffee berry borer (CBB) is the most devastating insect pest for coffee crops worldwide. We developed a scientific monitoring protocol that is aimed at ...

Sampling, Sorting, and Characterizing Microplastics in Aquatic Environments with High Suspended Sediment Loads and Large Floating Debris

The ubiquitous presence of plastic debris in the ocean is widely recognized by the public, scientific communities, and government agencies. However, only recently have microplastics in freshwater systems, such as rivers and lakes, been quantified. Microplastic sampling at the surface usually consists of deploying drift nets behind either a stationary or moving boat, which limits the sampling to environments with low levels of suspended sediments and floating or submerged debris. Previous studies that employed drift nets to collect microplastic debris typically used nets with &#8805;300 &#181;m mesh size, allowing plastic debris (particles and fibers) below this size to pass through the net and elude quantification. The protocol detailed here enables: 1) sample collection in environments with high suspended loads and floating or submerged debris and 2) the capture and quantification of microplastic particles and fibers &lt;300 &#181;m. Water samples were collected using a peristaltic pump in low-density polyethylene (PE) containers to be stored before filtering and analysis in the lab. Filtration was done with a custom-made microplastic filtration device containing detachable union joints that housed nylon mesh sieves and mixed cellulose ester membrane filters. Mesh sieves and membrane filters were examined with a stereomicroscope to quantify and separate microplastic particulates and fibers. These materials were then examined using a micro-attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectrometer (micro ATR-FTIR) to determine microplastic polymer type. Recovery was measured by spiking samples using blue PE particulates and green nylon fibers; percent recovery was determined to be 100% for particulates and 92% for fibers. This protocol will guide similar studies on microplastics in high velocity rivers with high concentrations of sediment. With simple modifications to the peristaltic pump and filtration device, users can collect and analyze various sample volumes and particulate sizes.

Most microplastic research to date has occurred in marine systems where suspended solid levels are relatively low. Focus is now shifting to freshwater systems, which may feature high sediment loads and floating debris. This protocol addresses collecting and analyzing microplastic samples from aquatic environments that contain high suspended solid loads.

サンプリング、並べ替え、および高い浮遊負荷と大きい浮遊残骸水圏環境における Microplastics の特性

The ubiquitous presence of plastic debris in the ocean is widely recognized by the public, scientific communities, and government agencies. However, only ...

Data Collection on Marine Litter Ingestion in Sea Turtles and Thresholds for Good Environmental Status

The following protocol is intended to respond to the requirements set by the European Union&#39;s Marine Strategy Framework Directives (MSFD) for the D10C3 Criteria reported in the Commission Decision (EU), related to the amount of litter ingested by marine animals. Standardized methodologies for extracting litter items ingested from dead sea turtles along with guidelines on data analysis are provided. The protocol starts with the collection of dead sea turtles and classification of samples according to the decomposition status. Turtle necropsy must be performed in authorized centers and the protocol described here explains the best procedure for gastrointestinal (GI) tract isolation. The three parts of the GI (esophagus, stomach, intestine) should be separated, opened lengthways and contents filtered using a 1 mm mesh sieve. The article describes the classification and quantification of ingested litter, classifying GI contents into seven different categories of marine litter and two categories of natural remains. The quantity of ingested litter should be reported as total dry mass (weight in grams, with two decimal places) and abundance (number of items). The protocol proposes two possible scenarios to achieve the Good Environmental Status (GES). First: &#34;There should be less than X% of sea turtles having Y g or more plastic in the GI in samples of 50-100 dead turtles from each sub-region&#34;, where Y is the average weight of plastic ingested and X% is the percentage of sea turtles with more weight (in grams) of plastic than Y. The second one, which considers the food remain versus plastic as a proxy of individual health, is: &#34;There should be less than X% of sea turtles having more weight of plastic (in grams) than food remains in the GI in samples of 50-100 dead turtles from each sub-region&#34;.

The protocol focuses on the collection of sea turtle samples, describing all the steps from the animal recovery and necropsy to the classification and quantification of ingested marine litter. Moreover, the representative results show how to use the collected data to elaborate the possible thresholds for Good Environmental Status.

ウミガメの海洋ごみ摂取に関するデータ収集と良好な環境状態の閾値

The following protocol is intended to respond to the requirements set by the European Union&#39;s Marine Strategy Framework Directives (MSFD) for the ...

Investigating the Relationship between Sea Surface Chlorophyll and Major Features of the South China Sea with Satellite Information

Satellite observations offer a great approach to investigate the features of major marine parameters, including sea surface chlorophyll (CHL), sea surface temperature (SST), sea surface height (SSH), and factors derived from these parameters (e.g., fronts). This study shows a step-by-step procedure to use satellite observations to describe major parameters and their relationships in seasonal and anomalous fields. This method is illustrated using satellite datasets from 2002&#8211;2017 that were used to describe the surface features of the South China Sea (SCS). Due to cloud coverage, monthly averaged data were used in this study. The empirical orthogonal function (EOF) was applied to describe the spatial distribution and temporal variabilities of different factors. The monsoon wind dominates the variability in the basin. Thus, wind from the reanalysis dataset was used to investigate its driving force on different parameters. The seasonal variability in CHL was prominent and significantly correlated with other factors in a majority of the SCS. In winter, a strong northeast monsoon induces a deep mixed layer and high level of chlorophyll throughout the basin. Significant correlation coefficients were found among factors at the seasonal cycle. In summer, high CHL levels were mostly found in the western SCS. Instead of a seasonal dependence, the region was highly dynamic, and factors correlated significantly in anomalous fields such that unusually high CHL levels were associated with abnormally strong winds and intense frontal activities. The study presents a step-by-step procedure to use satellite observations to describe major parameters and their relationships in seasonal and anomalous fields. The method can be applied to other global oceans and will be helpful for understanding marine dynamics.

Sea surface chlorophyll, temperature, sea level height, wind, and front data obtained or derived from satellite observations offer an effective way to characterize the ocean. Presented is a method for the comprehensive study of these data, including overall average, seasonal cycle, and intercorrelation analyses, to fully understand regional dynamics and&#160;ecosystems.

衛星情報を用いた南シナ海の海面クロロフィルと主要な特徴の関係を調べ

Satellite observations offer a great approach to investigate the features of major marine parameters, including sea surface chlorophyll (CHL), sea surface ...