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Chuvas intensas podem transformar rios em corredores de transporte de microplásticos para o oceano.…
Revista Amazônia
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Estudo publicado na revista Science relaciona tempestades, descarte inadequado e picos rápidos de poluição nos rios.
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Uma chuva intensa pode transformar, em poucas horas, a poluição espalhada nas cidades em uma descarga concentrada de microplásticos nos rios.
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Um estudo publicado em 10 de setembro de 2026 na revista Science estima que os rios transportaram 263 mil toneladas dessas partículas até o oceano em 2022, sendo 96% desse volume originado no Sul Global.
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O levantamento mostra que a chuva não atua apenas como um fator de diluição.
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Em regiões onde o consumo de plástico é elevado e a coleta de resíduos é deficiente, temporais fortes arrastam partículas acumuladas em ruas, terrenos, canais de drenagem e margens de rios.
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O resultado aparece como uma onda curta, mas intensa, de contaminação.
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A poluição chega em pulsos, não apenas de forma contínua Microplásticos são partículas de plástico com dimensões muito pequenas, formadas pela degradação de embalagens, tecidos sintéticos, pneus, materiais industriais e outros produtos.
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Por persistirem no ambiente, podem ser carregadas pela água e permanecer em rios, estuários e áreas costeiras.
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Segundo a Science, os rios transportaram cerca de 263 mil toneladas de microplásticos ao oceano em 2022, e aproximadamente 96% desse total veio de países do Sul Global.
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O Sudeste e o Leste Asiático, juntos, responderam por mais da metade da estimativa mundial naquele ano.
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Essa concentração regional não significa que o problema esteja restrito a uma parte do planeta.
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Ela indica que o volume carregado pelos rios tende a ser maior onde se combinam intensa atividade humana, grande uso de plástico e sistemas insuficientes de gerenciamento de resíduos.
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Como os pesquisadores chegaram à estimativa global O grupo liderado por Hehao Qin criou uma estrutura de análise para comparar resultados de estudos que utilizavam métodos diferentes de coleta e partículas de tamanhos variados.
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A equipe também aplicou aprendizado de máquina para considerar fatores humanos e processos naturais.
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