PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Spatial and Temporal Distribution of the Impact of Socio-economic Factors on Water Pollution

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Przestrzenny i czasowy rozkład wpływu czynników społeczno-ekonomicznych na zanieczyszczenie wody w Chinach
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Access to safe water and ensuring residents’ health are the main components of the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Water pollution has a significant impact on residents’ health, and there are many factors that exacerbate water pollution. In this study, we applied the geographically and temporally weighted regression (GTWR) model to analyze the spatiotemporal distribution characteristics of factors affecting water pollution in China from 2005 to 2021. Hence, this article takes the chemical oxygen demand emissions (CODE) as the dependent variable, and the independent variables are ending permanent population (EPP), urbanization rate (UR), comprehensive production capacity of water supply (CPCOWS), per capita GDP (PCGDP), industrial water consumption proportion (IWCP), and per capita water consumption (PCWC). The conclusions are as follows: (1) The temporal evolution of CODE in different regions is highly consistent, with the order of water pollution severity being central, northeast, eastern, and western. (2) The effects of different factors on water pollution have obvious spatial and temporal heterogeneity. Overall, EPP, UR, CPCOWS, and PCWC have positive effects on water pollution, and PCGDP and IWCP have negative effects. (3) The direction of EPP and PCGDP impacts on CODE remains consistent across regions. UR impacts are primarily in the northeast, CPCOWS impacts are primarily in the eastern, central, and northeast, IWCP impacts are primarily in the central and western, and PCWC impacts are primarily in the eastern and central. Ultimately, some practical and feasible policy recommendations were proposed for different regions.
PL
Dostęp do bezpiecznej wody i zapewnienie zdrowia mieszkańców należą do najważniejszych Celów Zrównoważonego Rozwoju Organizacji Narodów Zjednoczonych (SDGs). Zanieczyszczenie wody ma znaczący wpływ na zdrowie mieszkańców, a istnieje wiele czynników, które zwiększają zanieczyszczenie wody. W tym badaniu zastosowaliśmy model regresji ważonej geograficznie i czasowo (GTWR) do analizy charakterystyki czasoprzestrzennego rozkładu czynników wpływających na zanieczyszczenie wody w Chinach w latach 2005-2021. Dlatego w tym artykule przyjęto emisję chemicznego zapotrzebowania tlenu (CODE) jako zależną zmienną, a zmiennymi niezależnymi są końcowa liczba ludności (EPP), wskaźnik urbanizacji (UR), całkowita zdolność produkcyjna zaopatrzenia w wodę (CPCOWS), PKB na mieszkańca (PCGDP), udział zużycia wody przemysłowej (IWCP) i zużycie wody na mieszkańca (PCWC). Wnioski są następujące: (1) Czasowa ewolucja CODE w różnych regionach jest wysoce spójna, przy czym kolejność zagrożeń wynikających z zanieczyszczenia wody jest następująca: regiony centralny, północno-wschodni, wschodni i zachodni. (2) Wpływ różnych czynników na zanieczyszczenie wody jest wyraźnie zróżnicowany przestrzennie i czasowo. Ogólnie rzecz biorąc, EPP, UR, CPCOWS i PCWC mają pozytywny wpływ na zanieczyszczenie wody, a PCGDP i IWCP mają skutki negatywne. (3) Kierunek wpływu EPP i PCGDP na CODE pozostaje spójny we wszystkich regionach. Oddziaływania UR występują głównie na północnym wschodzie, oddziaływania CPCOWS występują głównie na wschodzie, środku i północnym wschodzie, oddziaływania IWCP występują głównie w środkowej i zachodniej części, a oddziaływania PCWC występują głównie na wschodzie i w środku. W końcowej części pracy zaproponowano praktyczne i wykonalne zalecenia polityczne dla różnych regionów.
Czasopismo
Rocznik
Strony
180--192
Opis fizyczny
Bibliogr. 37 poz., fig., tab.
Twórcy
autor
  • School of Information Management, Minnan University of Science and Technology (Chiny)
autor
  • School of Information Management, Minnan University of Science and Technology (Chiny)
autor
  • School of Information Management, Minnan University of Science and Technology (Chiny)
Bibliografia
  • 1. AN M., HUANG X., JIA L., ZHANG Y., HUANG J., KHANAL R., 2022, Simulation study of the multi-driver regulation strategy for an urban water pollution system, Frontiers in Environmental Science, 10: 925176.DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.925176
  • 2. AN M., SONG Y., JIANG J., FU G., WANG Y., WAN X., 2023, Water Quality Evaluation, Spatial Distribution Characteristics, and Source Analysis of Pollutants in Wanquan River, China, Applied Sciences, 13(13): 7982.DOI: https://doi.org/10.3390/app13137982
  • 3. BAI Y., WU L., KAI Q., ZHANG Y.F., SHEN Y.Y., ZHOU Y., 2016, A geographically and temporally weighted regression model for ground-level PM2.5 estimation from satellite-derived 500m resolution AOD, Remote Sensing, 8(3): 262.DOI: https://doi.org/10.3390/rs8030262
  • 4. CHEN X., SHAO Y., ZHAO X., 2023, Does export liberalization cause the agglomeration of pollution? Evidence from China, China Economic Review, 79: 101951.DOI: https://doi.org/10.1016/j.chieco.2023.101951
  • 5. CHEN Y., LI C., LI, X., ZHANG X., TAN Q., 2022, Efficiency of Water Pollution Control Based on a Three-Stage SBM-DEA Model, Water, 14(9): 1453.DOI: https://doi.org/10.3390/w14091453
  • 6. CHOU L., DAI J., QIAN X., KARIMIPOUR A., ZHENG X., 2021, Achieving sustainable soil and water protection: The perspective of agricultural water price regulation on environmental protection, Agricultural Water Management, 245: 106583.DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106583
  • 7. DAI S., NIE G., WU Z., 2018, Research on government supervision and enterprise water pollution control based on the principal-agent model, Desalination And Water Treatment, 121: 213-218.DOI: https://doi.org/10.5004/dwt.2018.22463
  • 8. HAN Y., LI N., MU H., GUO R., YAO R., SHAO Z., 2022, Convergence study of water pollution emission intensity in China: Evidence from spatial effects, Environmental Science and Pollution Research, 29(33): 50790-50803.DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-022-19030-3
  • 9. HUANG B., WU B., BARRY M., 2010, Geographically and temporally weighted regression for modelling spatio-temporal variation in house prices, International Journal of Geographical Information Science, 24(3-4): 383-401.DOI: https://doi.org/10.1080/13658810802672469
  • 10. HUANG C., WANG C.-M., 2022, Water pollution, industrial agglomeration and economic growth: Evidence from China, Frontiers in Environmental Science, 10: 1071849.DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.1071849
  • 11. JI H., PENG D., FAN C., ZHAO K., GU Y., LIANG Y., 2022, Assessing effects of non-point source pollution emission control schemes on Beijing’s sub-center with a water environment model, Urban Climate, 43: 101148.DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2022.101148
  • 12. LI H., YANG Z., LIU G., CASAZZA M., YIN X., 2017, Analyzing virtual water pollution transfer embodied in econom-ic activities based on gray water footprint: A case study, Journal of Cleaner Production, 161: 1064-1073.DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.05.155
  • 13. LIN L., YANG H., XU X., 2022, Effects of Water Pollution on Human Health and Disease Heterogeneity: A Review, Frontiers in Environmental Science, 10: 880246.DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.880246
  • 14. LING M., LV C., GUO X, 2018, Quantification method of water environmental value loss caused by water pollution based on emergy theory, Desalination and Water Treatment, 129: 299-303.DOI: https://doi.org/10.5004/dwt.2018.23196
  • 15. LIU Y., ZHANG Z., ZHANG F., 2019, Challenges for Water Security and Sustainable Socio-Economic Development: A Case Study of Industrial, Domestic Water Use and Pollution Management in Shandong, China, Water, 11(8) 1630.DOI: https://doi.org/10.3390/w11081630
  • 16. LU N., VILLA K. M., 2022, Agricultural support and contaminated spillovers: The effects of agricultural water pollution on adult health in China, Applied Economic Perspectives and Policy, 44(2): 788-821.DOI: https://doi.org/10.1002/aepp.13195
  • 17. LUO Y., WU J., XU Y., 2022, Can self-governance tackle the water commons? Causal evidence of the effect of rural water pollution treatment on farmers’ health in China, Ecological Economics, 198: 107471.DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2022.107471
  • 18. NOOR R., MAQSOOD A., BAIG A., PANDE C. B., ZAHRA S. M., SAAD A., ANWAR M., SINGH S. K., 2023, A comprehensive review on water pollution, South Asia Region: Pakistan, Urban Climate, 48: 101413.DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2023.101413
  • 19. QU G., 2020, An Evaluation Method for Water Pollution Treatment Efficiency in Coastal Cities Based on Regional Man-agement, Journal of Coastal Research, 110(sp1).DOI: https://doi.org/10.2112/JCR-SI110-024.1
  • 20. SHENG J., TANG W., 2021, Spatiotemporal variation patterns of water pollution drivers: The case of China’s south-north water transfer project, Science of The Total Environment, 761: 143190.DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143190
  • 21. SON C. T., GIANG N. T. H., THAO T. P., NUI N. H., LAM N. T., CONG V. H., 2020, Assessment of Cau River water quality assessment using a combination of water quality and pollution indices, Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua, 69(2): 160-172.DOI: https://doi.org/10.2166/aqua.2020.122
  • 22. SONG J., WU D., 2022, An innovative transboundary pollution control model using water credit, Computers & Indus-trial Engineering, 171: 108235.DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108235
  • 23. STROKAL V, 2021, Transboundary rivers of Ukraine: Perspectives for sustainable development and clean water, Jour-nal of Integrative Environmental Sciences, 18(1): 67-87.DOI: https://doi.org/10.1080/1943815X.2021.1930058
  • 24. THOMPSON A., JEFFORDS C., 2017, Virtual Water and an EKC for Water Pollution, Water Resources Management, 31(3): 1061-1066.DOI: https://doi.org/10.1007/s11269-016-1541-1
  • 25. ANG E., LI Q., HU H., PENG F., ZHANG P., LI, J., 2019, Spatial characteristics and influencing factors of river pollu-tion in China, Water Environment Research, 91(4), 351-363.DOI: https://doi.org/10.1002/wer.1044
  • 26. WANG Q., YANG Z., 2016, Industrial water pollution, water environment treatment, and health risks in China, Environ-mental Pollution, 218: 358-365.DOI: https://doi.org/10.1016/j.envpol.2016.07.011
  • 27. WANG X., ZHAO D., ZHANG L., HU H., MA Y., MA J., 2021, Relations between upgrading of industrial structure, innovation of green technology and water environmental pollution: Estimation based on dynamic simultaneous equation, Desalination and Water Treatment, 218: 80-86.DOI: https://doi.org/10.5004/dwt.2021.26946
  • 28. WEERASOORIYA R. R., LIYANAGE L. P. K., RATHNAPPRIYA R. H. K., BANDARA W. B. M. A. C., PERERA T. A. N. T., GUNARATHNA M. H. J. P., JAYASINGHE G. Y., 2021, Industrial water conservation by water footprint and sustainable development goals: A review, Environment, Development and Sustainability, 23(9) 12661-12709.DOI: https://doi.org/10.1007/s10668-020-01184-0
  • 29. WU G., CAO W., LIU L., WANG F, 2018, Water pollution management in China: Recent incidents and proposed im-provements, Water Supply, 18(2): 603-611.DOI: https://doi.org/10.2166/ws.2017.139
  • 30. WU Y., ZHAO S., 2023, Status quo and change characteristics of groundwater resources pollution in the Hami region based on sustainable development strategies, Water Supply, 23(3): 1478-1494.DOI: https://doi.org/10.2166/ws.2023.063
  • 31. XU H., GAO Q., YUAN B., 2022, Analysis and identification of pollution sources of comprehensive river water quality: Evidence from two river basins in China, Ecological Indicators, 135: 108561.DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.108561
  • 32. XU X., ZHANG Y., WUL., 2023, The layout and the spatio-temporal evolution of water-polluting enterprises in Zhejiang under regulation, Frontiers in Environmental Science, 11: 1121598.DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1121598
  • 33. YE Q., 2020, Quality Evaluation of Ecological Restoration of Urban Water Pollution based on Analytic Hierarchy Pro-cess, Journal of Coastal Research, 104(sp1).DOI: https://doi.org/10.2112/JCR-SI104-003.1
  • 34. ZHANG H., LI W., MIAO P., SUN B., KONG F., 2020, Risk grade assessment of sudden water pollution based on analytic hierarchy process and fuzzy comprehensive evaluation, Environmental Science and Pollution Research, 27(1): 469-481.DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-019-06517-9
  • 35. ZHANG J., LI H., JIAO G., WANG J., LI J., LI M., JIANG H., 2022, Spatial Pattern of Technological Innovation in the Yangtze River Delta Region and Its Impact on Water Pollution, International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(12): 7437.DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph19127437
  • 36. ZHANG K., WANG S., LIU S., LIU K., YAN J., LI X., 2022, Water Environment Quality Evaluation and Pollutant Source Analysis in Tuojiang River Basin, China, Sustainability, 14(15) 9219.DOI: https://doi.org/10.3390/su14159219
  • 37. ZHOU Z., LIU J., ZHOU N., ZHANG T., ZENG H., 2021, Does the '10-Point Water Plan' reduce the intensity of indus-trial water pollution? Quasi-experimental evidence from China, Journal of Environmental Management, 295: 113048.DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113048
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-3dc26841-042f-4df1-85bc-57d4e29968e5
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.