Greenhouse gas emissions associated with urban water infrastructure: What we have learnt from China's practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Municipal water and wastewater services have complicated sources of greenhouse gas (GHG) emissions, and quantifying their roles is critical for tackling global environmental challenges. In this study we provide a systematic review of the state‐of‐the‐art on GHG emission characterizations of China's urban water infrastructure with the aim of shedding light on global implications for sustainable development. We started by synthesizing a framework on GHG emissions associated with water and wastewater infrastructure. Then we analyzed the different sources of GHG emissions in drinking water and wastewater treatment systems. In drinking water services, electricity consumption is the largest source of GHG emissions. A particular concern in China is the common use of secondary pumping for high‐rise buildings. Optimized pressure management with an efficient pumping system should be prioritized. In wastewater services, non‐CO2 emissions such as methane (CH4) and nitrous oxide (N2O) emissions are substantial, but vary greatly depending on regional and technological differences. Further research directions may include GHG inventory development for urban water systems at the plant level, quantifications of GHG emissions from sewer systems, emission reduction measures via water reclamation, renewable energy recovery, energy efficiency improvement, cost–benefit analyses, and characterizations of Scope 3 emissions. This article is categorized under: Engineering Water > Sustainable Engineering of Water Science of Water > Water and Environmental Change Engineering Water > Planning Water
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».