Annexe IV: Microplastiques par variables explicatives

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from myst_nb import glue
from IPython.display import Markdown as md

from plastockconf import name_frequentation, name_situation
from plastockconf import name_substrate, name_distance, table_css_styles_top

from plastock import attribute_summary, attribute_summary_test, attribute_summary_grid, add_table_to_page

a_property =  {'color' : 'red'}
format_kwargs = dict(precision=2, thousands="'", decimal=",")
glue('blank_caption', " ", display=False)

section = 'A'
page = 4

work_data = pd.read_csv("data/end_pipe/long_form_micro.csv")
beach_data = pd.read_csv("data/end_pipe/asl_beaches.csv")

Annexe IV: Microplastiques par variables explicatives#

Tableau A4-1 : Les données d'analyse. Tous les tableaux et figures sont construits à partir de cet ensemble de données. Les attributs dont la moyenne des résultats est supérieure à la moyenne du projet sont en rouge.
  Plage Échantillon Orientation Position Substrat Fréquentation Situation Distance Objet Compte
0 Amphion 74_Amp_1 NE 1 4 3 1 1 fdure 0,00
1 Amphion 74_Amp_1 NE 1 4 3 1 1 fibres 97,00
2 Amphion 74_Amp_1 NE 1 4 3 1 1 souple 0,00
3 Amphion 74_Amp_10 NNE 2 4 3 1 1 fdure 38,00
4 Amphion 74_Amp_10 NNE 2 4 3 1 1 fibres 140,00

Substrat#

Il n’y a pas de différence notoire entre les différents substrat. Toutefois, il est à noter que les médianes des deux types de sables sont supérieures à celles des substrats plus grossiers.

Tableau A4-2 : Abondance des particules trouvées dans chaque échantillon pour chaque substrat. Les attributs dont la moyenne des résultats est supérieure à la moyenne du projet sont en rouge.
  Échantillons Moyenne Écart type Min 25% 50% 75% Max
Sables fins 111 182,15 159,98 23 92,50 138,00 214,50 1'016
Sables grossiers 28 157,36 143,61 19 56,50 123,00 182,75 562
Graviers 28 353,36 654,36 20 68,00 90,50 247,00 3'143
Cailloux 46 127,83 112,64 26 61,00 92,50 159,50 711
_images/d13eb36472a8119ccb8da434807c213de716779435b5293fdbc0e5e9bbb10825.png

Fig. 8 #

Figure xx : Répartition des abondances recensées par échantillon de chaque substrat. Les résultats sont exprimés en nombre de particules par 100 cm2.

Les plages substrat = Cailloux:

Amphion, Anthy, Aubonne, Clarens, Lugrin, Lutry, Saint-Disdille, Savonnière

Les plages substrat = Graviers:

Cully, Hermance, Pichette, Port Choiseul, Versoix

Les plages substrat = Sables grossiers:

Clarens, Crans, Gland, Lutry, Meillerie, Savonnière, Tolochenaz, Tougues

Les plages substrat = Sables fins:

Baby Plage, Bouveret, Excenevex, Grangettes, Préverenges, Rolle, Vidy

Fréquentation#

Il semblerait qu’une fréquentation faible de la plage fasse diminuer l’abondance en microplastiques. Toutefois, les échantillons avec une fréquentation faible ne représentant que 7 relevés sur les 217, il est difficile de déterminer cette différence comme étant significative.

Tableau A4-3 : Abondance des particules trouvées pour chaque niveau de fréquentation. Les résultats sont exprimées en nombre de particules par 100 cm2. Les attributs dont la moyenne des résultats est supérieure à la moyenne du projet sont en rouge.
  Échantillons Moyenne Écart type Min 25% 50% 75% Max
Faible 7 83,86 54,91 19 56,00 57,00 108,50 182
Moyenne 37 274,59 521,69 20 72,00 122,00 211,00 3'143
Elevée 169 175,46 193,19 23 74,00 128,00 198,00 1'492
_images/16508ab9616e70aacb01d344b0024ea0ff43e006e64fd0ed7711e6ff67a7d82b.png

Fig. 9 #

Les plages fréquentation = Faible:

Crans, Cully, Meillerie, Tolochenaz

Les plages fréquentation = moyenne:

Anthy, Aubonne, Gland, Grangettes, Lugrin, Pichette, Saint-Disdille

Les plages fréquentation = élevée:

Amphion, Baby Plage, Bouveret, Clarens, Excenevex, Hermance, Lutry, Port Choiseul, Préverenges, Rolle, Savonnière, Tougues, Versoix, Vidy

Situation#

Le contexte urbain des plage ne semble pas influencer de manière forte la concentration en microplastiques.

Tableau A4-4 : Abondance des particules trouvées pour chaque situation: urbain, campagne. Les résultats sont exprimées en nombre de particules par 100 cm2. Les attributs dont la moyenne des résultats est supérieure à la moyenne du projet sont en rouge.
  Échantillons Moyenne Écart type Min 25% 50% 75% Max
Campagne 138 197,04 301,11 19 82,00 128,50 210,50 3'143
Urbain 75 176,11 233,17 23 62,50 105,00 194,00 1'492
_images/9ff5ebf3b610f3b4208931240f480fcb338f93d69b59e1e2715b537a89cc1f38.png

Fig. 10 #

Les plages situation = campagne:

Amphion, Anthy, Aubonne, Bouveret, Crans, Cully, Excenevex, Gland, Grangettes, Lugrin, Pichette, Préverenges, Saint-Disdille, Savonnière, Tolochenaz, Tougues, Versoix

Distance#

Les plages éloignées d’un parking (>500 m) semblent moins contaminées que celles proches d’un parking, sans pour autant que la différence soit significative. Toutefois, le nombre d’échantillons avec ces attributs est relativement faible (12/217).

Tableau A4-5 : Abondance des particules trouvées selon le distance du parking. Les résultats sont exprimées en nombre de particules par 100 cm2. Les attributs dont la moyenne des résultats est supérieure à la moyenne du projet sont en rouge.
  Échantillons Moyenne Écart type Min 25% 50% 75% Max
< 100 m 92 187,80 330,68 20 83,75 128,00 195,50 3'143
100 - 500 m 107 204,59 243,88 23 72,50 130,00 217,50 1'492
500 - 1000 m 2 38,00 26,87 19 28,50 38,00 47,50 57
> 1000 m 12 96,17 55,89 44 56,50 77,00 107,00 209
_images/c5ad2033b7d37e8b067b3d16f702b7465e3fe22291b74cfb1a233221276d34e0.png

Fig. 11 #

Les plages distance = 100 - 500 m:

Baby Plage, Bouveret, Grangettes, Hermance, Lugrin, Lutry, Port Choiseul, Préverenges, Tougues, Versoix, Vidy

Les plages distance = < 100 m:

Amphion, Anthy, Clarens, Cully, Excenevex, Gland, Pichette, Rolle, Saint-Disdille, Savonnière

Orientation#

Tableau A4-6 : Abondance des particules trouvées selon l'orientation de la plage. Les attributs dont la moyenne des résultats est supérieure à la moyenne du projet sont en rouge.
  Échantillons Moyenne Écart type Min 25% 50% 75% Max
E 1 40,00 nan 40 40,00 40,00 40,00 40
ENE 2 135,50 65,76 89 112,25 135,50 158,75 182
ESE 4 99,75 34,93 62 83,00 95,50 112,25 146
N 14 175,21 169,50 27 85,50 136,50 211,25 711
NE 42 207,69 293,25 31 73,75 116,50 192,50 1'492
NNE 9 124,44 73,04 23 59,00 126,00 182,00 230
NNO 10 135,60 90,70 38 71,25 119,50 188,00 334
NO 25 230,76 202,88 25 99,00 155,00 288,00 697
O 6 261,50 378,63 37 57,50 100,50 229,00 1'016
ONO 6 130,00 84,01 44 83,25 98,00 166,75 272
OSO 16 148,94 118,88 26 64,75 87,00 215,50 463
S 15 333,47 779,74 26 99,00 134,00 184,50 3'143
SE 7 135,57 155,12 41 56,00 69,00 128,50 470
SO 32 199,72 156,55 40 112,75 154,00 244,75 884
SSE 11 151,45 170,50 19 59,00 95,00 128,00 559
SSO 13 117,54 91,09 27 52,00 89,00 177,00 355 
Git repo: https://github.com/hammerdirt-analyst/plastock.git

Git branch: jun26

pandas: 2.0.3
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