Grey Water Footprint Assessment from the Perspective of Water Pollution Sources: A Case Study of China


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

With the acceleration of industrialization and urbanization, the water crisis is becoming more severe and may threaten the future of sustainable development. Assessing grey water footprint (GWF) is a useful step in the prevention and control of water pollution. Conventional studies have only considered agricultural pollutants in their calculations of GWF, ignoring the roles of industrial and household wastewater. Therefore, this study calculates GWFs for the agricultural, industrial, and household sectors in 31 provinces in China from 1998 to 2012. It further analyzes spatial and temporal variations in China’s GWF. The results show that total GWF (TGWF) was relatively high from 1998 to 2002, then increased steadily and peaked in 2006, and dramatically decreased after 2006. Overall, TGWF slightly decreased over the study period. 31 Provinces were divided into five grades of TGWF: very high, high, medium, low, and very low. The provinces with high or very high TGWF, such as Hebei, Shandong, Henan, Jiangsu, Hubei, Hunan, Sichuan, Guangdong, and Guangxi, were primarily located in southeastern and southwestern China. Therefore, efforts to reduce GWF should focus on these regions. Our comparative study also provides a means of understanding how key contributors to GWF vary across the five regions. It offers a basis for the short-term and long-term development policies aimed at decreasing GWF in specific locations.

Об авторах

Xionghe Qin

School of Urban and Regional Science, East China Normal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: 119682394@qq.com
Китай, Shanghai, 200062

Caizhi Sun

School of Urban and Regional Science, East China Normal University; Center for Studies of Marine Economy and Sustainable Development, Liaoning Normal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: suncaizhi@lnnu.edu.cn
Китай, Shanghai, 200062; Dalian, 116029

Qin Han

College of Earth and Environment sciences, Lanzhou university

Email: suncaizhi@lnnu.edu.cn
Китай, Lanzhou, 73000

Wei Zou

College of Urban and Environmental Science, Liaoning Normal University

Email: suncaizhi@lnnu.edu.cn
Китай, Dalian, 116029

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».