Spatially-explicit estimates of global wastewater production,collection, treatment and re-use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Continually improving and affordable wastewater management provides opportunities for both pollution reduction and clean water supply augmentation, whilst simultaneously promoting sustainable development and supporting the transition to a circular economy. This study aims to provide the first comprehensive and consistent global outlook on the state of domestic and industrial wastewater production, collection, treatment and re-use. We use a data-driven approach, collating, cross-examining and standardising country-level wastewater data from online data resources. Where unavailable, data is estimated using multiple linear regression. Country-level wastewater data are subsequently downscaled and validated at 5 arc-minute (~ 10 km) resolution. This study estimates global wastewater production at 359.5 billion m3 yr−1, of which 63 % (225.6 billion m3 yr−1) is collected and 52 % (188.1 billion m3 yr−1) is treated. By extension, we estimate that 48 % of global wastewater production is released to the environment untreated, which is significantly lower than previous estimates of ~ 80 %. An estimated 40.7 billion m3 yr−1 of treated wastewater is intentionally re-used. Substantial differences in per capita wastewater production, collection and treatment are observed across different geographic regions and by level of economic development. For example, just over 16 % of the global population in high income countries produce 41 % of global wastewater. Treated wastewater re-use is particularly significant in the Middle East and North Africa (15 %) and Western Europe (16 %), while containing just 5.8 % and 5.7 % of the global population, respectively. Our database serves as a reference for understanding the global wastewater status and for identifying hotspots where untreated wastewater is released to the environment, which are found particularly in South and Southeast Asia. Importantly, our results also serve as a baseline for evaluating progress towards many policy goals that are both directly and indirectly connected to wastewater management (e.g. SDGs). Our spatially-explicit results available at 5 arc-minute resolution are well suited for supporting more detailed hydrological analyses such as water quality modelling and large-scale water resource assessments, and can be accessed at: https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.918731 (Jones et al., 2020). A temporary link to this dataset for the review process can be accessed at: https://www.pangaea.de/tok/6631ef8746b59999071fa2e692fbc492c97352aa.
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 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».