China’s enhanced wastewater treatment capacity may accelerate greenhouse gas emissions from rural domestic pollution
Notice bibliographique
Résumé
The diminution of the benefits of domestic pollution control by greenhouse gas (GHG) emissions has received considerable attention. Emission factors related to the construction and operation of wastewater treatment systems have been well characterized in urban settings but far less so in rural areas. To address this gap, we developed an integrative modeling framework that quantifies the entire chain of rural domestic pollution processes together with the associated GHG emissions. Our analysis suggests that the control of China’s rural domestic pollution has realized a threefold increase over the past decade, resulting in a decline of carbon (C), nitrogen (N), and phosphorus (P) discharge to surface waters by 1158 Gg, 316 Gg, and 43 Gg, respectively. However, GHG emissions have also discernibly increased from 26.7 Tg to 31.4 Tg. Even though over 70% of China’s rural domestic pollution is still being discharged untreated, GHG emissions from wastewater treatment systems have become prevalent and currently account for more than 60% of total GHG emissions from rural areas. Considering the on-going construction of numerous new wastewater treatment systems in rural areas, enhancing wastewater treatment capacity, strengthening resource recovery, optimizing dietary patterns of the public, and promoting the use of clean energy are recommended to balance the trade-offs between environmental pollution abatement and climate change mitigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».