东华大学徐晨烨等WR：从原位和计算机模拟视角看，我们是否低估了淡水微塑料的驱动因素和潜在风险？

本研究通过原位调查和机器学习方法，探究了长三角地区淡水微塑料（MPs）的污染现状、驱动因素和潜在风险。研究发现纺织上游区域和受纳流域中MPs污染普遍存在，主要类型为纤维状，尺寸在0.1-0.5 mm之间，由聚对苯二甲酸乙二酯构成。多变量分析显示MPs的出现与金属浓度、地理位置和水质等因素显著相关。随机森林模型在预测MPs丰度方面表现最优，经度、总氮和锑是关键影响因素。风险评估表明，大多数采样点处于中等到高风险类别，聚合物类型是决定风险值的最有影响力变量。研究为微塑料污染管理提供了重要依据。