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Enregistrement W4210933056 · doi:10.5194/essd-14-559-2022

Distribution and characteristics of wastewater treatment plants within the global river network

2022· article· en· W4210933056 sur OpenAlexafffund
Heloisa Ehalt Macedo, Bernhard Lehner, Jim A. Nicell, Günther Grill, Jing Li, Antonio Limtong, Ranish Shakya

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversiteit UtrechtMcGill University
Mots-clésEnvironmental scienceEffluentSewage treatmentOutfallWastewaterPollutantGeospatial analysisPopulationStreamflowWater resource managementHydrology (agriculture)Environmental engineeringDrainage basinGeographyEcologyRemote sensingCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The main objective of wastewater treatment plants (WWTPs) is to remove pathogens, nutrients, organics, and other pollutants from wastewater. After these contaminants are partially or fully removed through physical, biological, and/or chemical processes, the treated effluents are discharged into receiving waterbodies. However, since WWTPs cannot remove all contaminants, especially those of emerging concern, they inevitably represent concentrated point sources of residual contaminant loads into surface waters. To understand the severity and extent of the impact of treated-wastewater discharges from such facilities into rivers and lakes, as well as to identify opportunities of improved management, detailed information about WWTPs is required, including (1) their explicit geospatial locations to identify the waterbodies affected and (2) individual plant characteristics such as the population served, flow rate of effluents, and level of treatment of processed wastewater. These characteristics are especially important for contaminant fate models that are designed to assess the distribution of substances that are not typically included in environmental monitoring programs. Although there are several regional datasets that provide information on WWTP locations and characteristics, data are still lacking at a global scale, especially in developing countries. Here we introduce a spatially explicit global database, termed HydroWASTE, containing 58 502 WWTPs and their characteristics. This database was developed by combining national and regional datasets with auxiliary information to derive or complete missing WWTP characteristics, including the number of people served. A high-resolution river network with streamflow estimates was used to georeference WWTP outfall locations and calculate each plant's dilution factor (i.e., the ratio of the natural discharge of the receiving waterbody to the WWTP effluent discharge). The utility of this information was demonstrated in an assessment of the distribution of treated wastewater at a global scale. Results show that 1 200 000 km of the global river network receives wastewater input from upstream WWTPs, of which more than 90 000 km is downstream of WWTPs that offer only primary treatment. Wastewater ratios originating from WWTPs exceed 10 % in over 72 000 km of rivers, mostly in areas of high population densities in Europe, the USA, China, India, and South Africa. In addition, 2533 plants show a dilution factor of less than 10, which represents a common threshold for environmental concern. HydroWASTE can be accessed at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14847786.v1 (Ehalt Macedo et al., 2021).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations216
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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