Environmental impact of asphalt concrete plants on industrial areas via criteria-based method assessing

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The study addresses the environmental risks posed by asphalt concrete plants operating in industrial zones, focusing on their impact on air, soil, and water resources. The objective was to develop and test an integrated criteria-based methodology for assessing such impacts. Three asphalt concrete plants with different production capacities and gas-cleaning efficiencies were selected as the research objects. The methodology included sequential evaluation in five areas: territorial impact, geological conditions, atmospheric emissions, soil degradation, and water pollution. Data collection involved satellite imagery, cadastral surveys, laboratory analyses of air and soil samples, and field observations. The results show that plants with higher production capacity generate significantly greater environmental loads, with CO2 and NOx emissions exceeding permissible levels, and with notable soil degradation and risks to hydrogeological stability. The discussion highlights that upgrading gas-cleaning units, implementing continuous water quality monitoring, and restoring disturbed soils are essential to mitigate the negative impacts. The proposed methodology proved effective for comprehensive environmental risk assessment and can be applied to other industrial facilities with similar environmental profiles.

Sobre autores

N. Shestakov

National Research Moscow State University of Civil Engineering

Email: SHestakovNI@mgsu.ru
ORCID ID: 0000-0002-6809-4993

N. Danilina

National Research Moscow State University of Civil Engineering

Email: danilinanv@mgsu.ru
ORCID ID: 0000-0002-9465-6435

R. Fediuk

Vladivostok State University; Far Eastern Scientific Research, Design and Technological Institute for Construction

Email: roman44@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-2279-1240

M. Hematibahar

National Research Moscow State University of Civil Engineering

ORCID ID: 0000-0002-0090-5745

V. Petukhov

Far Eastern Federal University

Email: petukhov.vi@dvfu.ru
ORCID ID: 0000-0002-0088-7567

Bibliografia

  1. Xu X., Wang S., Rong W. Construction of ecological network in Suzhou based on the PLUS and MSPA models. Ecological Indicators. 2023;154:110740. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110740
  2. Abdullah M. A. H., Rashid R. S. M., Amran M., Hejazii F., Azreen N. M., Fediuk R., et al. Recent trends in advanced radiation shielding concrete for construction of facilities: Materials and properties. Polymers (Basel). 2022;14:2830. https://doi.org/10.3390/polym14142830
  3. Han J., Zhou H., Lowik S., de Weerd-Nederhof P. Enhancing the understanding of ecosystems under innovation management context: Aggregating conceptual boundaries of ecosystems. Industrial Marketing Management. 2022;106:112–138. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.08.008
  4. McPhearson T., Cook E. M., Berbés-Blázquez M., Cheng C., Grimm N. B., Andersson E., et al. A social-ecologicaltechnological systems framework for urban ecosystem services. One Earth. 2022;5(5):505–518. https://doi.org/10.1016/j.oneear.2022.04.007
  5. Boom Y. J., Xuan D. L., Enfrin M., Swaney M., Masood H., Pramanik B. K., et al. Engineering properties, microplastics and emissions assessment of recycled plastic modified asphalt mixtures. Science of the Total Environment. 2023;893:164869. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.164869
  6. Quevedo J. M. D., Uchiyama Y., Kohsaka R. A blue carbon ecosystems qualitative assessment applying the DPSIR framework: Local perspective of global benefits and contributions. Marine Policy. 2021;128:104462. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2021.104462
  7. Nakhjiri A., Kakroodi A. A. Air pollution in industrial clusters: A comprehensive analysis and prediction using multi-source data. Ecological Informatics. 2024;80:102504. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102504
  8. Банцерова О. Л., Сорокина В. О. Проблема сохранения существующего архитектурного и историко-культурного ландшафта курортных городов южного берега Крыма. Строительные материалы и изделия. 2023;6(1):18–28. https://doi.org/10.58224/2618-7183-2023-6-1-18-28
  9. Fediuk R., Timokhin R., Mochalov A., Otsokov K., Lashina I. Performance properties of high-density impermeable cementitious paste. Journal of Materials in Civil Engineering. 2019;31(4). https://doi.org/10.1061/(ASCE)MT.1943-5533.0002633
  10. Abbas F. A., Alhamdo M. H. Thermal performance of asphalt solar collector by improving tube and slab characteristics. International Journal of Thermofluids. 2023;17:100293. https://doi.org/10.1016/j.ijft.2023.100293
  11. Pandey V. C. Fly ash deposits – a potential sink for carbon sequestration. In: Phytomanagement of Fly Ash. Elsevier; 2020. P. 235–255. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818544-5.00008-0
  12. Fediuk R., Yushin A. Composite binders for concrete with reduced permeability. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2016;116:012021. https://doi.org/10.1088/1757-899X/116/1/012021
  13. Zhang J., Hu R., Cheng X., Christos V., Philbin S. P., Zhao R., et al. Assessing the landscape ecological risk of road construction: The case of the Phnom Penh-Sihanoukville Expressway in Cambodia. Ecological Indicators. 2023;154:110582. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110582
  14. Sijing X., Gang L., Biao M. Vulnerability analysis of land ecosystem considering ecological cost and value: A complex network approach. Ecological Indicators. 2023;147:109941. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.109941
  15. Anjum M., Siddique N., Younis H., Faiz Y., Shafique M.A., Mahnoor A., et al. Heavy metals and radionuclides in Islamabad’s industrial area: A comprehensive analysis of soil and water pollution, source apportionment and health effects using statistical and geospatial tools. Journal of Trace Elements and Minerals. 2024;8:100127. https://doi.org/10.1016/j.jtemin.2024.100127
  16. Hu J., Zhang J., Li Y. Exploring the spatial and temporal driving mechanisms of landscape patterns on habitat quality in a city undergoing rapid urbanization based on GTWR and MGWR: The case of Nanjing, China. Ecological Indicators. 2022;143:109333. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109333
  17. Wang S., Yao W., Ma Y., Shang E., Zhang S., Chen F., et al. Optimizing natural boundary definition and functional zoning in protected areas: An integrated framework encompassing species, landscapes and ecosystems. Global Ecology and Conservation. 2024;49:e02781. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2023.e02781
  18. Liu H., Zhang M., Du J., Zhou Y., Yi Y. Exploring zonation strategy in land management of urban agglomeration. Ecological Indicators. 2022;145:109664. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109664
  19. Khaniabadi Y. O., Goudarzi G., Daryanoosh S. M., Borgini A., Tittarelli A., De Marco A. Exposure to PM10, NO2 , and O3 and impacts on human health. Environmental Science and Pollution Research. 2017;24:2781–2789. https:// doi.org/10.1007/s11356-016-8038-6
  20. Cerceau J., Junqua G., Gonzalez C., Lopez-Ferber M., Mat N. Industrial ecology and the building of territorial knowledge: DEPART, a French research action program implemented in harbor territories. Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2012;40:622–630. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.240
  21. Zhao H., Xu X., Tang J., Wang Z., Miao C. Understanding the key factors and future trends of ecosystem service value to support the decision management in the cluster cities around the Yellow River floodplain area. Ecological Indicators. 2023;154:110544. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110544
  22. Zhao J., Yu Q., Xu C., Ma J., Liu W., Sun W., et al. Integrated approach for ecological restoration and ecological spatial network optimization with multiple ecosystem functions in mining areas. Ecological Indicators. 2023;156:111141. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111141
  23. Zhang P., Shi J. Slow recovery of natural ecosystems as an important factor restricting regional coordinated development. Ecological Indicators. 2024;158:111435. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111435
  24. Петров А. М., Магомедов Р. М., Савина С. В. Экологическая безопасность строительства в концепции устойчивого развития. Строительные материалы и изделия. 2023;6(1):5–17. https://doi.org/10.58224/2618-7183-2023-6-1-5-17
  25. Wu X., Liu H., Liu W. Exploring the spatiotemporal evolution dynamic and influencing factor of green ecology transition for megacities: A case study of Chengdu, China. Ecological Indicators. 2024;158:111285. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111285
  26. Zhang D., Wu L., Huang S., Zhang Z., Ahmad F., Zhang G., et al. Ecology and environment of the Belt and Road under global climate change: A systematic review of spatial patterns, cost efficiency, and ecological footprints. Ecological Indicators. 2021;131:108237. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108237
  27. Ганзен Е. В. Исследование поверхности отклика интегрального потенциала капитального ремонта и реконструкции общественных зданий в системе нечеткого вывода. Строительные материалы и изделия. 2022;5(2):35–42. https://doi.org/10.58224/2618-7183-2022-5-2-35-42
  28. Guo J., Rong Y., Zhu J., Yan Y., Du J., Zheng L., et al. Industrial development zoning with dual objectives of spatial development suitability and ecosystem service value: A case study in Xiaonanhai Hydropower Station basin. Ecological Indicators. 2024;158:111522. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111522
  29. Fuentes Barrera G. A., Gabarrell i Durany X., Rieradevall Pons J., Guerrero Erazo J. G. Trends in global research on industrial parks: A bibliometric analysis from 1996–2019. Heliyon. 2021;7(8):e07778. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07778
  30. Gokul P. R., Mathew A., Bhosale A., Nair A. T. Spatio-temporal air quality analysis and PM2.5 prediction over Hyderabad City, India using artificial intelligence techniques. Ecological Informatics. 2023;76:102067. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102067
  31. Xue B., Xiao X., Li J. Identification method and empirical study of urban industrial spatial relationship based on POI big data: A case of Shenyang City, China. Geography and Sustainability. 2020;1(2):152–162. https://doi.org/10.1016/j.geosus.2020.06.003
  32. Yin H., Guo B., Huang X., Huo Z., Zhao L. Scenario-based analysis for industrial project planning in the context of carbon peaking: Case study city, China. Clean Energy Systems. 2023;10:100134. https://doi.org/10.1016/j.cesys.2023.100134
  33. David L. M., Nair P. R. Tropospheric column O3 and NO2 over the Indian region observed by Ozone Monitoring Instrument (OMI): Seasonal changes and long-term trends. Atmospheric Environment. 2013;65:25–39. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.09.033
  34. Martinez-Alier J. Mapping ecological distribution conflicts: The EJAtlas. The Extractive Industries and Society. 2021;8(4):100883. https://doi.org/10.1016/j.exis.2021.02.003
  35. Sovacool B. K., Iskandarova M., Hall J. Industrializing theories: A thematic analysis of conceptual frameworks and typologies for industrial sociotechnical change in a low-carbon future. Energy Research and Social Science. 2023;97:102954. https://doi.org/10.1016/j.erss.2023.102954
  36. Salat S., Bourdic L. Power laws for energy efficient and resilient cities. Procedia Engineering. 2011;21:1193–1198. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.11.2130
  37. Pai J.-T., Hu D., Liao W.-W. Research on eco-efficiency of industrial parks in Taiwan. Energy Procedia. 2018;152:691– 697. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2018.09.232
  38. Yang S. Evaluation of urban ecological security model based on GIS sensing and MCR model. Measurement: Sensors. 2024;33:101206. https://doi.org/10.1016/j.measen.2024.101206
  39. Nong K., Lin J., Sun D. Spatiotemporal patterns, effects, and the interactive driving mechanisms of urban sustainability based on the eco-efficiency framework: Evidence from Chinese prefecture-level cities. Environmental Sustainability Indicators. 2024;23:100391. https://doi.org/10.1016/j.indic.2024.100391
  40. Sheina S. G., Khamavova A. A. Technique for the Russian Federation regional territories assessment used to create industrial parks network. Procedia Engineering. 2016;150:1960–1965. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.07.198
  41. Schlüter L., Mortensen L., Gjerding A.N., Kørnøv L. Can we replicate eco-industrial parks? Recommendations based on a process model of EIP evolution. Journal of Cleaner Production. 2023;429:139499. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.139499
  42. Luo Q., Bao Y., Wang Z., Chen X., Wei W., Fang Z. Vulnerability assessment of urban remnant mountain ecosystems based on ecological sensitivity and ecosystem services. Ecological Indicators. 2023;151:110314. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110314
  43. Omelchenko E., Trushkova E., Sitnik S., Bogatina A. Study of the effectiveness of innovative air purification systems used in the design of road construction enterprises. Transportation Research Procedia. 2022;61:594– 599. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2022.01.096
  44. Zhao Y., Li S., Li T., Chen X., Chen J., Wang K. Integrating improved ecosystem status assessment and ecosystem management urgency to identify important zones for ecological protection and restoration. Ecological Indicators. 2024;162:112033. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112033
  45. Tolstykh T., Gamidullaeva L., Shmeleva N., Gromov S., Ermolenko A. Megapolis as a symbiosis of socio-economic ecosystems: The role of collaboration. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2022;8(3):126. https://doi.org/10.3390/joitmc8030126
  46. Wang L., Zheng H., Chen Y., Ouyang Z., Hu X. Systematic review of ecosystem services flow measurement: Main concepts, methods, applications and future directions. Ecosystem Services. 2022;58:101479. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2022.101479
  47. Mugahed Amran Y. H., El-Zeadani M., Huei Lee Y., Yong Lee Y., Murali G., Fediuk R. Design innovation, efficiency and applications of structural insulated panels: A review. Structures. 2020;27:1358–1379. https://doi.org/10.1016/j.istruc.2020.07.044
  48. Masoud A. A. Spatio-temporal patterns and trends of the air pollution integrating MERRA-2 and in situ air quality data over Egypt (2013–2021). Air Quality, Atmosphere & Health. 2023;16:1543–1570. https://doi.org/10.1007/s11869-023-01357-6

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».