聚焦工业与农业废弃物:数据缺失与影响不明背后的探索与突破

【字体: 时间:2025年03月04日 来源:The Innovation 33.2

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  研究人员针对工业废弃物(IW)和农业废弃物(AW)数据不足及影响不明问题开展研究,为相关管理提供方向。

  

废弃物研究的新挑战:工业与农业废弃物的困境

在我们生活的这个时代,固体废弃物(Solid Waste)的产生和堆积就像一场愈演愈烈的 “灾难大片”,给社会和全球生态系统带来了巨大挑战。其中,城市固体废弃物(Municipal Solid Waste,MSW)的管理因会产生温室气体(Greenhouse Gas,GHG)排放,早已成为气候变化会议上的焦点话题。然而,固体废弃物的范畴远不止于此,工业废弃物(Industrial Waste,IW)和农业废弃物(Agricultural Waste,AW)同样不容忽视。它们分别来自于工业和农业生产活动,可当前人们对它们的了解却少之又少。
目前,这两类废弃物面临着两大难题。一方面,虽然工业和农业活动产出规模巨大,但对 IW 和 AW 产生量的量化却很不准确。据世界银行初步估算,全球每年 IW 和 AW 的产生量按质量计算分别可达 MSW 的 18 倍和 5 倍,可我们却缺乏精确的数据统计。另一方面,在全球范围内,对 IW 和 AW 的环境影响评估也不充分,研究重点大多集中在高收入国家,对发展中国家的情况关注甚少。
为了破解这些难题,来自南洋理工大学(Nanyang Technological University)、南京林业大学以及复旦大学的研究人员 Yao Wang、Ke Yin、Mingliang Fang 和 Xunchang Fei 展开了深入研究,相关成果发表在《The Innovation》上。

研究的技术方法

研究人员在数据收集方面,对已有的全球 IW 和 AW 产生量的估算数据进行梳理,分析不同国家和地区数据的完整性及分布情况。同时,从行星边界(Planetary Boundaries)的多个维度,包括新型实体(如合成化学品的释放)、土地系统变化、大气气溶胶负荷、淡水变化、气候变化、生物地球化学流以及人类健康等,定性分析了 IW 和 AW 相较于 MSW 的影响。在研究过程中,并未使用复杂的实验技术,而是基于现有的数据资源和已有的研究理论进行综合分析。

研究结果

  1. IW 和 AW 产生量量化不足:即便在全球工业和农业生产排名前十的国家,关于 IW 和 AW 产生量的数据都不完整。现有的数据主要集中在北美、西欧、东亚和东南亚地区,拉丁美洲、撒哈拉以南非洲以及独联体国家的可靠数据严重缺失。这是因为 IW 和 AW 类型多样,产生和处理方式分散且专业,大多依赖私营部门自行报告,数据质量难以保证。而且,目前的研究重点多在高收入国家,这些国家城市化程度高,第三产业发达,MSW 问题突出。但在低收入和中等收入国家,IW/MSW 和 AW/MSW 的比例更高。随着全球化进程,第一、第二产业从高收入国家向中低收入国家转移,这种数据与研究关注的差距还会进一步扩大。此外,IW 和 AW 的产生分布与 MSW 截然不同,它们与国家在全球产业供应链中的角色关联更大,而非单纯的 GDP 和人口因素。
  2. IW 和 AW 对行星边界影响不明:由于 IW 和 AW 产生量数据不明确,其对环境和健康的影响也难以确定。从行星边界的维度来看,单位质量的 IW 在新型实体、土地系统变化、大气气溶胶负荷、淡水变化以及人类健康方面的影响超过 MSW。例如,IW 中含有合成化学品,会对新型实体产生更多影响;在土地系统变化方面,IW 处理会大量占用和改变土地,而 MSW 主要是填埋,AW 处理甚至可能对环境有益;IW 中一些小颗粒物质能悬浮形成大气气溶胶,且单位质量的 IW 在淡水渗透时会浸出更多有毒污染物,对人类健康危害更大 。单位质量的 AW 则在气候变化和生物地球化学流方面比 MSW 影响更大。比如,AW 中有机物质含量高,特别是牲畜粪便,全球肠道发酵和粪便产生的 CH4排放量每年达 100 Tg,几乎是 MSW 的两倍;AW 处理还会显著影响磷、氮等生物地球化学循环。但这些比较大多基于定性推理,因为缺乏相关研究,不同类型的 IW 和 AW 对行星边界的影响也存在差异 。

研究结论与讨论

IW 和 AW 在固体废弃物中占比巨大,但却未得到足够重视。目前与废弃物相关的可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDG)指标存在局限性,除了部分涉及危险废弃物、食物废弃物和回收利用的指标外,对 IW 和 AW 的关注不足,可能导致资源和政策的不合理分配 。为改善这种状况,研究人员呼吁建立可公开获取的国家和地方 IW 和 AW 产生及管理清单,这需要政府、企业和个人共同协作建立综合报告机制。对于缺乏基础设施、投资和政策支持的中低收入国家,可以利用机器学习(Machine Learning,ML)技术填补数据缺口。在环境和健康影响评估方面,研究不应局限于碳排放,还应关注其他关键元素(如氮、磷、硫、重金属和放射性核素)和持久性污染物(如微塑料、全氟辛烷磺酸、农药、多环芳烃和多氯联苯)的转化和迁移。此外,还需要对 IW 和 AW 的减排途径进行全球分析,并将减排成本和效益细化到地方层面,帮助决策者选择最具成本效益的政策工具,同时要关注城乡之间、高收入和低收入国家之间的不平衡问题。这项研究为全面了解固体废弃物,特别是 IW 和 AW 的管理提供了重要方向,有助于推动全球可持续发展目标的实现。
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