Non-Sewered Sanitation Systems’ Global Greenhouse Gas Emissions: Balancing Sustainable Development Goal Tradeoffs to End Open Defecation
Notice bibliographique
Résumé
Discharge of excreta into the environment and the use of decentralized sanitation technologies, such as septic tanks, pit latrines and ecological sanitation variants (i.e., container-based sanitation), contribute to greenhouse gas (GHG) emissions but have remained poorly quantified. The purpose of this analysis was to investigate the impacts that meeting Sustainable Development Goal (SDG) 6.2 (i.e., ending open defecation by 2030) would have on SDG 13 (i.e., combatting climate impacts). The current Intergovernmental Panel on Climate Change GHG estimation methodology was used as the basis for calculations in this analysis, augmented with improved emission factors from collected data sets for all types of on-site sanitation infrastructure. Specifically, this assessment focused on the three different service levels of sanitation (i.e., improved, unimproved and no service) as defined by UNICEF and WHO as they pertain to three Shared Socioeconomic Pathways. This analysis considered the 100-year global warming potential values in carbon dioxide equivalents of methane and nitrous oxide that can be emitted for each scenario and decentralized sanitation technology. Ultimately, six scenarios were developed for various combinations of pathways and sanitation technologies. There was significant variability between the scenarios, with results ranging from 68 Tg CO2eq/year to 7 TgCO2eq/year. The main contributors of GHG emissions in each scenario were demonstrated to be septic tank systems and pit latrines, although in scenarios that utilized improved emission factors (EFs) these emissions were significantly reduced compared with those using only standard IPCC EFs. This analysis demonstrated that using improved EFs reduced estimated GHG emissions within each SSP scenario by 53% on average. The results indicate that achieving SDG sanitation targets will ultimately increase GHG emissions from the current state but with a relatively small impact on total anthropogenic emissions. There is a need for the continued improvement and collection of field-based emission estimations to refine coarse scale emissions models as well as a better characterization of relevant biodegradation mechanisms in popular forms of on-site sanitation systems. An increase in the understanding of sanitation and climate change linkages among stakeholders will ultimately lead to a better inclusion of sanitation, and other basic human rights, in climate action goals.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».