Protecting rivers by integrating supply-wastewater infrastructure planning and coordinating operational decisions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Placing water quality in rivers at the centre of water infrastructure planning and management is an important objective. In response there has been a range of ‘whole system’ analyses. Few studies, however, consider both abstraction (water removed from rivers) and discharge (water returned) to inform the future planning of water systems. In this work we present a systems approach to analysing future water planning options where system development prioritises the water quality of the receiving river. We provide a theoretical demonstration by integrating water supply and wastewater infrastructure, and downstream river water quality, on an open-source, stylised, systems model for London, UK, at a citywide scale. We show that models which consider either supply or wastewater separately will underestimate impacts of effluent on the water quality, in some cases by amounts that would require £1 billion worth of infrastructure equivalent to mitigate. We highlight the utility of the systems approach in evaluating integrated water infrastructure planning using both socio-economic and environmental indicators. Through this approach we find unintended impacts from planning options on downstream river quality; including benefits from water demand management and rainwater harvesting, and costs from wastewater reuse. Finally, we present a novel management planning option between supply and wastewater, which we refer to as Abstraction-Effluent Dilution (AED), that is, to reduce river abstractions during high precipitation events to dilute untreated sewer spills. The AED option is found to provide up to £200 million worth of equivalent infrastructure in river quality improvements and has minimal impact on the reliability of water supply while requiring only a change in operational decision making. This proof-of-concept study highlights that seeing our water systems differently with this holistic approach could fundamentally change the way we think about future water infrastructure planning so that it works both for people and the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».