圖1:研究區域。來源:采自Dagne(2020年)。
全文
貝克勒吉爾馬Ayele＊Engdawork Assefa
亞的斯亞貝巴大學發展研究學院環境與可持續發展中心，埃塞俄比亞亞的斯亞貝巴主校區*通訊作者:埃塞俄比亞亞的斯亞貝巴大學主校區發展研究學院環境與可持續發展中心Bekele Girma Ayele電話:+ 251 - 913262629;電子郵件:bekelegirma71@gmail.com
東部工業園區內部分工業的汙水受到汙染。因此，本文旨在評估液體廢物管理實踐和公共處理廠的作用。研究人員采用了混合方法。因此，現有的液體廢物管理措施是不夠的。企業員工的感受也顯示，沒有有效的廢液公共處理廠，現有的設備和設施也不充分。基於多項logistic回歸模型，立法的製定和執行以及人員的培訓和激勵是決定是否存在有效液體廢物管理實踐的因素。雖然設備和設施的籌資和投資、人員的培訓和激勵以及公眾教育和參與是決定是否有足夠的設施和設備進行液體廢物管理做法的因素。建議每個公司擁有高效的一級處理廠和足夠的設施。
廢液;管理實踐;公共處理廠的作用;東部工業園區
研究背景
在過去的一段時間裏，環境問題在工業設計、製造使用和工業廢物處理中被忽視了[1]。除此之外，危險和有毒廢物過去的處理方式不可持續。因此，材料生產、製造、分配、使用和廢物處置造成了嚴重的環境影響。
相反，Despeisse M等人[2]認為，由於自然資源消耗和汙染導致的越來越多的環境問題需要解決。解決這些問題的一個辦法是可持續發展。主要是認為社會、經濟和環境問題應在發展進程中同時和全麵地加以解決[3]。
從另一方麵來說，可持續製造被表達為使用對社區、員工和消費者都安全的最大限度減少浪費、保護自然資源的工藝生產的製成品[4,5]。相比之下，似乎工業環境問題被忽視的部分[2]。目前，隨著社會的發展和工業化等人類活動的發展，環境保護逐漸成為人們關注的領域。
然而，快速的人口增長和不可持續的工業發展正在極度惡化埃塞俄比亞的城市和半城市環境[7]。它們對自然資源造成巨大損害，並由於廢物管理和汙染控製不充分以及資源耗竭而阻礙可持續發展。
對此，埃塞俄比亞政府已將東部工業園區視為可持續發展和減貧項目[8]的重要組成部分。
然而，園區內工業排放的汙水正在破壞環境，如水和土壤[8]。工業園區附近的當地社區也受到工業園區活動的影響。
另一方麵，第300/2002號國家環境汙染控製公告的主要目的是保障公民享有健康環境的權利，並執法保護國家環境。在這方麵，該公告提供了一個基礎，可據此製定與埃塞俄比亞有關的適當環境標準，同時讚同違反這些標準為非法可受懲罰的罪行。
此外，聯邦環境保護局製定的第159/2008a號法規旨在避免工業汙染，促進工業發展與環境保護的協調。受規定約束的工廠有義務避免或減少汙染物的產生和排放，使其不超過環境標準。
雖然國家製定了不同的監管框架來防止或減少環境汙染，但即使是政府所考慮的可持續發展模式的工業園區也一直在通過其液體廢物排放汙染環境。
因此，本研究旨在調查液體廢物管理實踐和Dukem鎮東部工業園區的公共處理廠的貢獻。
問題的陳述
自工業革命開始以來，人類活動對環境的影響一直在增加，目前已擴展到大陸和全球範圍內更大的水平。排放水平已達到在很大一部分人身上看到與環境有關的物理影響的程度。
此外，McMichael AJ等人認為，在最不發達國家，與工業化相關的環境影響仍然至關重要，因為它們通常侵蝕貧窮和弱勢社區。化學和重金屬仍然汙染當地食品，城市空氣汙染造成過早死亡，水傳播的內髒病原體造成兒童死亡。
在埃塞俄比亞，由於人口增長和城市化，各個地區的工業都在迅速發展。盡管這些產業具有社會和經濟重要性，但它們對當地社區仍有環境影響。Demewoz B等人[11]的研究表明，人類的工業活動一直在汙染環境。Menbere MP等人在亞的斯亞貝巴進行的另一項研究表明，紡織和服裝、飲料行業和工業園區等處理不善的行業產生的液體廢物造成了城市水體和不同地區的汙染。另一方麵，根據Mekonnen FH等人[13]的說法，專家和社區對當前液體廢物管理法規的了解程度很低。
杜克姆是奧羅米亞州的一個小型城鎮，它的東部工業園區揭示了這個問題(杜克姆鎮環境保護、森林和氣候變化局，2021年)。
東部工業園區是為了社會和經濟發展而建設的，但園區內的一些工業由於沒有得到妥善處理而汙染了周圍的環境。例如，奧羅米亞環保局(2020)調查發現，東方紡織工業處理過的廢水樣品中磷(P)的濃度為35.8 mg/l，高於<5 mg/l的國家限值。
此外，從東部工業園區的公共處理廠的出水口，觀察到深色的廢水和難聞的氣味，顯示工業排放的廢水處理不當。此外，當地社區已經多次抱怨來自工業的液體廢物汙染。據觀察，這些廢水被用作當地農民種植蔬菜的灌溉用水。這可能對當地社區的健康產生相當大的影響。
不同學者在處理不同參數的工業廢液汙染領域進行了研究，發現所觀察的工業中存在較大濃度的生物需氧量(Biological Oxygen Demand, BOD)、化學需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)、總懸浮物(Total suspension Solid, TTS)和PH[14-16]。另一方麵，Itanna F, etal .[17]在赤城對一些用工業廢液灌溉的蔬菜進行了金屬濃度的研究，研究發現馬鈴薯中的Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn等金屬，洋蔥和紅甜菜中的Cr等金屬，在較少考慮廢液管理做法和公共處理廠的貢獻的情況下，超過了最大限度。因此，本研究的重點是填補這些空白。
一般目標
評估Dukem鎮東部工業園區的液體廢物管理做法和公共處理廠的作用。
具體目標
1.評估工業園內選定行業的液體廢物管理措施。
2.了解各行業員工對公共汙水處理廠的貢獻的態度。
3.評估影響液體廢物管理措施成效的因素。
研究區域
該研究項目位於Dukem鎮東部工業園區，西北被Galan鎮包圍，東南被Bishoftu包圍，西南被Akaki農民協會包圍。該鎮距離首都亞的斯亞貝巴37公裏。總麵積為9,630.3公頃。Dukem的GPS位置範圍為北緯8°45′25”至北緯8°50′30”和東經38°51′55”至東經38°56′5”(圖1)。
小鎮的地形以崎嶇地形為主，所有的土地麵積都覆蓋著山脊和平原。
杜克姆的氣候條件主要是半溫帶。3月、4月和5月的最高溫度為29.3℃，8月的最低溫度為7.1℃，屬於半溫帶或“Weinadega”溫度。年平均降雨量最高95毫米，年平均降雨量最低48毫米。
Dukem人口為58017名(49.12%)男性和56010名(50.88%)女性，總數為114027人(Dukem鎮，2021年)。
數據收集方法
定量和定性數據均來自一手和二手數據源，采用混合方法進行研究。二次數據從不同的來源收集，如城鎮年度報告，不同的期刊文章和行業文件數據，審計報告和行業管理計劃。另一方麵，采用問卷調查的方法對選定企業的專家進行調查，采用訪談指南的方法對選定城鎮政府部門的關鍵信息提供者進行調查。同樣，采用訪談指南的方法，對工業園區抽樣行業的關鍵信息提供者進行一手數據收集。
采樣方法和大小
本研究采用整群抽樣、目的性抽樣和係統抽樣的方法選取所需樣本。
整群抽樣:根據Acharya等人(2013)的觀點，聚類抽樣是一個兩步過程，在這個過程中，整個種群被劃分為聚類或組。當群體廣泛分散，不可能對所有組成部分進行抽樣和選擇具有代表性的樣本時，它是非常有價值的。在本研究中，根據產品類型對工業園區的產業進行了分類。據此，園區內的產業分為建築材料產品製造業、紡織服裝產品製造業、木材等產品製造業。在正在運作的62個行業中，31個是紡織和服裝行業，15個是建築材料行業，16個是木材和其他產品製造業。
立意抽樣:根據Etikan等人(2016)的觀點，目的性抽樣是成員根據其所擁有的品質而做出的有意選擇。為研究目的，在62個製造業中，特意選擇了東方紡紗印染紡織製造業、迪元陶瓷製造業、中順水泥製造業、東錫金屬製造業、利達紡織製造業、林德製衣業和泰木製造業7個製造業。這是由於問題在特定行業更加嚴重。
此外，采用有目的性抽樣的方法，從政府部門和東部工業園區的特定行業中選取關鍵信息提供者。考慮到在這些部門和部門工作的員工和政府部門辦公室的負責人，包括副主任，非常了解園區各行業的環境管理實踐，這是通過采取與行業密切合作的部門和部門來實現的。因此，特意挑選了杜克姆市土地廳、投資廳、環境保護廳、勞動社會廳等政府部門的專家和負責人作為主要情報對象。
係統抽樣:根據Bellhouse(2014)，係統抽樣是一種抽樣方法，采用它的簡單和方便。在本研究中，它被用來選擇樣本專家從有意選擇的行業。這是通過將目標專家按照某種排序方案排列，然後通過該排序列表定期選擇元素來實現的。係統抽樣包括隨機開始，然後從那時開始選擇每k個元素。在本例中，k=(總體規模/樣本規模)。起始點不是自動從列表的第一個元素開始的，而是從列表的第一個元素到第k個元素之間隨機選擇的。
對選定行業的專家進行問卷調查。另一方麵，對來自選定的政府部門和行業的關鍵信息提供者進行了有組織的采訪。
抽樣框架
本研究的目標人群是來自選定的政府部門、選定的工業園區行業和選定工業園區行業的員工的關鍵信息提供者。因此，本研究的抽樣框架是包含工業園區所選行業的所有員工的名單。
樣本容量確定
聯絡人、部門首長和選定辦事處和行業首長的總數為51人。這是通過從4(4)個選定的政府部門(共16個)中選取4(4)個關鍵信息提供者。另一方麵，從工業園區的7(7)個產業中選取5(5)個關鍵信息提供者，共35個產業。
相反，被選定的7家公司的員工總數為2000人。然而，在確定樣本量的選定公司中，專家總數為995人。人群的樣本量由Yamane(1967)公式確定。他認為，對於95%置信水平和P=0.5，樣本的大小應該使用式1公式。
n = n / 1 + n (e2）......................方程(1)
式中，N為總體規模，e為精度水平。將該公式應用於我們的總體，其中N= 995，精度+5%，假設置信水平為95%，P=0.5，則樣本量為N= 995/(1+995(0.052))=285。加上5%的應急計劃285+(285)* 5/100=285+14=299。
因此，本研究的總簡單規模為299。然而，從受訪者那裏收集到285份問卷，而丟失了14份問卷。
數據收集工具
麵試:采訪了部分政府部門的主要線人，包括主管、部門主管和專家。此外，還對工業園區各行業的重要信息提供者進行了采訪。這是通過準備結構化的麵試問題來實現的。
在采訪中，與會者提出了液體廢物管理措施和公共處理廠的作用等問題。另一方麵，關鍵線人麵談采用結構化麵談進行。
問卷調查:在專家調查方麵，向選定行業的專家分發了一份自行進行的調查。采用隨機抽樣風格的方法，以確保所選行業的所有專家都有機會參與研究。
是項調查調查雇員對公用汙水處理廠的看法，以及影響液體廢物管理措施的因素。調查對象包括年齡、性別、教育程度和職位。調查中開放式問題的目的是為了進行方法學上的三角測量。
開放式問題:自我管理調查中的開放式問題與液體廢物管理實踐有關。對這些回答進行了檢查和編碼，以代表對回答的主題解釋。敘述是由參與者提供的，用於三角定位的目的，以解釋和提供意義。敘述還允許參與者表達他們認為在調查範圍內沒有充分涵蓋的觀點。
數據分析和演示
對定性和定量資料進行了分析。首先檢查定性數據，然後定量，最後是開放式問題，用於方法學三角測量和進一步信息和解釋定量發現。定性資料采用專題分析的方法，將訪談文本按不同的主題進行分類。另一方麵，采用社會科學統計軟件包(SPSS)對定量數據進行統計分析，采用描述靜力學和多項邏輯回歸模型，采用表格、圖表、圖表等方法進行數據表示。
道德的考慮
亞的斯亞貝巴大學(Addis Ababa University)的支持信幫助了這項與不同級別官員進行的研究。研究人員仔細收集數據，以確保信息的機密性，隱私和個人安全的受訪者。得到了受訪者的口頭同意。在進行每次訪談之前，參與者都被告知了研究的目標。對那些願意參與的人進行了采訪。對收集的數據進行完整性、清晰度和準確性的檢查
工業園區選定行業的液體廢物管理實踐
在下一節中，根據對選定的政府部門和行業的關鍵信息提供者的采訪和二手數據，討論選定行業的液體廢物管理實踐。因此，所選公司產生的液體廢物的數量以及所選公司所采用的方法和技術，如重複利用、池塘係統、初級和公共處理廠，如下所示。
東方、麗達紡織廠廢液管理實踐:訪談和二次數據結果顯示，液體廢物是所選紡織廠對環境和人類健康的主要影響。廢液的主要來源是染色過程。采用多種模具對印染廢液進行表征，媒染劑和還原劑如硫化物、硫化氫、乙酸、肥皂等著色較強，BOD[5]較高。
其他液體廢物來源是地板清洗、家庭使用和排水管道泄漏。東方紡織廠每年產生約35880立方米的廢液。在每年的總產量中，52%的廢水被重複利用，其餘48%排放到公共處理廠。另一方麵，在琳達紡織廠，每年產生約36145立方米的液體廢物。在每年的總產量中，40.5%被重複利用，其餘59.5%排放到公共處理廠[5]。
這意味著從抽樣的紡織廠排出的大部分液體廢物經過該公司效率不高的一級處理廠後，被排往東區工業園區的公共處理廠。
林德製衣廠廢液管理實踐:就琳達製衣廠的液體廢物管理做法而言，該廠並沒有產生大量的液體廢物。在采訪工廠的主要信息提供者時發現，工廠幾乎沒有產生液體廢物。其中一些液體廢物是儲存在化糞池中的水洗水。在林德製衣廠，每年產生約51立方米的液體廢物。每年產生的全部液體廢物被處理掉。這表明，與工業園區的其他選定行業相比，林德製衣廠的廢品量更少，沒有對液體廢物進行再利用和回收。
鋼鐵廠廢液管理實踐:東方鋼鐵廠每生產一噸鋼鐵，用水量高達150-200噸。廢水的主要來源是冷卻水。在東方鋼鐵廠，每年產生約899,100立方米的廢液。在全年總產量中，40.5%被重複利用，其餘59.5%排放到公共處理廠(東鋼環境審計報告，2021年)[18]。
東鋼鐵廠對部分工段廢水進行了分離處理。但是，所有來自東部鋼鐵廠的廢水都是在東部工業區的公共處理廠處理的。此外，一些單位還采用了回用水的方法。另一方麵，使用池塘係統通過添加粉末化學品處理冷卻水(東鋼環境審計報告，2021年)[18]。
迪源陶瓷廠廢液管理實踐:在迪元陶瓷公司，大量的水被用於陶瓷的製造加工，特別是冷卻部分。陶瓷工業在生產過程中，如上光、拋光、洗模和製備球磨機等過程中也使用和消耗大量的水。
另一方麵，對陶瓷公司的廢液進行清洗，除去原料的水、油、油脂、水或廁所的廢液。其中一些廢物被重複利用，而另一些則排到公共處理廠。
用於冷卻的廢水平均每天重複使用1000窩。公司在廢水回用過程中消耗了大量的洗模用水和原料用水。另一方麵，通過添加粉狀化學品處理冷卻廢水的池塘係統(帝源陶瓷環境審計報告，2021年)[19]。
迪源陶瓷廠每年產生約63.31萬立方米的廢液。在每年的總產量中，46%被重複利用，其餘54%被排放到公共處理廠。
這種陶瓷生產過程中產生的廢液或泥漿大多含有細小顆粒和粘土礦物，如高嶺土、雲母和淤泥。一些粗顆粒和含有懸浮和溶解的重金屬如鋅和鉛的化學物質。該廢水不僅含有高懸浮物和總固體，而且還含有大量溶解有機物，導致BOD或COD負荷較高(帝源陶瓷環境審計報告，2021年)[19]。
但為了解決廢液汙染問題，迪源陶瓷PLC建立了廢液一級處理廠，並設有廢液收集池。另一方麵，拋光的最終產品在整個過程中產生了大量的廢水。含有對人體健康有負麵影響的有害化學物質的液體廢物正在汙染環境。為了減輕影響，該公司添加了粉末化學品處理衝擊係統(迪源陶瓷環境審計報告，2021年)[19]。
然而，該公司的一級處理廠處理液體廢物的效率並不高(迪源陶瓷環境審計報告，2021年)[19]。
因此，設計了幾種處理廢水的方法，特別是;盡量減少廢水的產生，而不是處理液體廢物。此外，根據環境保護局(EPA)的指導方針，可直接減少廢水的行動也已實施(迪源陶瓷環境審計報告，2021年)[19]。
由此可見，相當數量的液體廢物被排放到東部工業園區的公共處理廠，而不是在公司內重複利用。
中順水泥廢液管理實踐:就中順水泥廠的廢液管理實踐而言，工廠沒有產生大量的廢液。二次數據和對工廠主要信息提供者的采訪顯示，工廠產生的液體廢物很少。其中一些液體廢物是被衝洗過的水，儲存在公司的化糞池中。中順水泥廠每年產生約49.91萬立方米的廢液。在每年的總產量中，有44%被重複利用，剩下的56%被排放到公共處理廠。此外，該公司沒有打算處理液體廢物的一級處理廠，因為該公司沒有大量的液體廢物(中順水泥製造ESMP, 2019)。這表明，近一半的液體廢物排到公共處理廠，而不是通過重複利用作為水的消耗。
TY Wood公司的液體廢物管理實踐:另一方麵，關於木材公司的液體廢物管理，TY木材公司有大量的液體廢物。本公司每年產生約443,100立方米的液體廢物。在每年的總產量中，43.5%被重複利用，其餘56.5%排放到公共處理廠。TY木業公司的一級廢水處理廠處理公司的液體廢物，最後排到東部工業園區的普通汙水處理廠。此外，還有液體廢物再利用的做法，一方麵滿足他們的水消耗，另一方麵減少環境汙染(TY Wood ESMP, 2019)[20]。
總的來說，這些公司在液體廢物管理方麵存在局限性。除其他外，缺乏季度排放物監測並將結果提交環境保護署和Dukem鎮管理局環境、森林和氣候變化局，在液體廢物管理方麵監測和後續行動實施不力，安全設備供應不足，對工作人員缺乏認識和培訓，沒有季度檢查，沒有建立質量保證單位以確保及時修複漏油和廢水管道(DEFCCA, 2021年)。
總體而言，東方紡織、林達紡織等紡織企業和地元陶瓷、東方鋼鐵、中順水泥等建築產品企業產生了大量的液體廢物;以及泰伍德這樣的木材公司。雖然有相當數量的液體廢物被重複使用，但是，抽樣公司產生的大部分液體廢物沒有在每個公司的一級處理廠進行有效處理就排放到公共處理廠。另一方麵，公共處理廠本身在處理向其排放的液體廢物方麵效率不高，也不夠充分。這可能是由於處理廠技術落後和設施不足，如公共處理廠使用的粉末化學品，以按照國家標準處理液體廢物。因此，公共處理廠的液體廢物未經有效處理就排入環境，從而汙染環境。
選定行業的雇員對公共處理廠的貢獻的態度
在這一節下，描述性分析被用來解釋受訪者的社會經濟和人口概況。這些在決定他們在分析中的態度方麵起著很大的作用。同樣，對選定行業的員工對公共處理廠的貢獻的態度進行了描述性分析。這很容易決定受訪者對公共處理廠的貢獻的態度。
受訪者居民的社會經濟和人口特征描述:在這一節中，不同的受訪者的社會經濟和人口統計特征，包括性別，年齡，教育背景，以及選定公司的員工的職位進行了描述。
如表1所示，在285名受訪者中，男性占138人(48.4%)，女性占147人(51.6%)。這意味著受訪者中存在性別比例。
| 性 | |||||
| 有效的 | 頻率 | 百分比 | 有效的百分比 | 累積 百分比 |
|
| 男性 | 138 | 48.4 | 48.4 | 48.4 | |
| 女 | 147 | 51.6 | 51.6 | 100.0 | |
| 總計 | 285 | 100.0 | 100.0 | ||
表1:受訪者的性別形象。
資料來源:實地調查(2021年)。
表2顯示，在285名受訪者中，140人(49.1%)的年齡在18至25歲之間。另外120名(42.1%)的受訪者年齡在26-34歲之間。其餘25人(8.8%)的受訪者年齡在35-54歲之間。這表明，大多數受訪者是選定行業的員工，他們的年齡在18-25歲之間，是年輕人。
| 年齡 | |||||
| 頻率 | 百分比 | 有效的百分比 | 累積 百分比 |
||
| 有效的 | 年齡在18歲至25歲之間 | 140 | 49.1 | 49.1 | 49.1 |
| 保險 | 120 | 42.1 | 42.1 | 91.2 | |
| 35-54 | 25 | 8.8 | 8.8 | 100.0 | |
| 總計 | 285 | 100.0 | 100.0 | ||
表2:受訪者的年齡。
資料來源:實地調查(2021年)。
表3顯示，在285名受訪者中，120名(42.1%)是特定行業的員工，他們的教育背景在高中以下。另外95人(33.3%)是高中畢業。其餘25人(8.8%)及45人(15.8%)為選定行業的雇員，他們的教育背景分別為文憑及學位。這表明;參與調查的大部分員工都是低教育背景的人。
| 頻率 | 百分比 | 有效的百分比 | 累積 百分比 |
||
| 有效的 | 不到高中 | 120 | 42.1 | 42.1 | 42.1 |
| 高中 | 95 | 33.3 | 33.3 | 75.4 | |
| 文憑 | 25 | 8.8 | 8.8 | 84.2 | |
| 學位 | 45 | 15.8 | 15.8 | 100.0 | |
| 總計 | 285 | 100.0 | 100.0 |
表3:受訪者的教育背景概況。
資料來源:實地調查(2021年)。
如表4所示，在285名受訪者中，大多數的245人(86%)他們的立場是專家。其餘35人(12.3%)和5人(1.8%)分別是團隊領導和協調員。這說明大部分受訪者是專家。
| 位置 | |||||
| 頻率 | 百分比 | 有效的百分比 | 累積 百分比 |
||
| 有效的 | 專家 | 245 | 86.0 | 86.0 | 86.0 |
| 團隊領導 | 35 | 12.3 | 12.3 | 98.2 | |
| 協調員 | 5 | 1．8 | 1．8 | 100.0 | |
| 總計 | 285 | 100.0 | 100.0 | ||
表4:受訪者位置概要文件。
資料來源:實地調查(2021年)。
選定行業的雇員對公共處理廠的貢獻的態度:如圖2所示，在285名受訪者中，有136人(47.7%)強烈反對在東部工業園區設立有效的公共處理廠。另外123名(43.2%)受訪者不認同有效的公共處理廠的存在。其餘26名(9.1%)受訪者同意東區工業園區設有有效的公共汙水處理廠。
圖2:員工對公共處理廠效能的認知。資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
以上數據表明，絕大多數行業從業人員強烈反對東部工業園區存在有效的廢液公共處理廠。這說明沒有有效的廢液公共處理廠，進而影響排入環境的廢液。然而，根據埃塞俄比亞環境保護局(1997)，規定工業需要有良好的處理技術和廢物處理方法。
圖3顯示，在285名受訪者中，有148人(51.9%)強烈反對公共處理廠按照國家標準處理液體廢物。另一方麵，121名(42.5%)考生不同意按照國家標準處理液體廢物。其餘16家(5.6%)受訪者同意按國家標準處理液體廢物。
圖3:員工對處理廠處理廢液的感知。資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
這意味著148名(51.9%)的企業從業人員強烈反對按照國家標準在公共處理廠處理液體廢物。這表明，由於公共處理廠沒有按照建議的標準處理液體廢物，因此存在液體廢物汙染。這總體上破壞了環境，特別是影響了人類健康。然而，工業園區的作用是通過使用清潔技術促進可持續發展(Haileslasie, 2018)。
根據圖4所示，在285名受訪者中，有138人(48.4%)強烈不同意公共處理廠總體上有利於環境，特別是有利於當地人民的健康。其餘125名(43.9%)受訪者不同意公共處理廠總體上有利於環境，特別是有利於當地人民的健康。其餘17名(6.0%)和5名(1.8%)受訪者分別同意和非常同意公共處理廠總體上有利於環境，特別是有利於當地居民的健康。
圖4:員工對公共處理廠的環境和健康效益的認知。資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
這表明，某些行業的大多數雇員強烈反對公共處理廠總體上有利於環境，特別是有利於當地人民的健康。公共處理廠隻是因為它的名字，這意味著它沒有達到預期的效果。
如表5所示，在285名受訪者中，有161人(56.5%)強烈反對工業園區的公共處理廠是否有足夠的設備和設施。其餘103名(36.1%)及21名(7.4%)受訪者分別不同意及同意工業園區的公共處理廠有足夠的設備及設施。
| 工業園區公共處理廠設備設施充足 | |||||
| 頻率 | 百分比 | 有效的百分比 | 累積 百分比 |
||
| 有效的 | 強烈 不同意 |
161 | 56.5 | 56.5 | 56.5 |
| 不同意 | 103 | 36.1 | 36.1 | 92.6 | |
| 同意 | 21 | 7.4 | 7.4 | 100.0 | |
| 總計 | 285 | 100.0 | 100.0 | ||
表5:員工對公共處理廠設備設施的感知。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
這意味著，大多數工業園區選定行業的員工強烈反對工業園區的公共處理廠存在足夠的設備和設施。因此，工業園區的公共廢液處理廠沒有足夠的設備和設施來處理廢液，以保護我們的環境免受惡化。此外，由於沒有足夠的設施和設備，如用於治療的化學品和安全材料，不僅環境，而且人的健康受到損害。
圖5顯示，在285名受訪者中，有162人(56.8%)強烈反對公共處理廠處理工藝的最佳選擇存在。另外98名(34.4%)受訪者不同意公共處理廠是否存在處理工藝的最佳選擇。其餘25人(8.8%)認同處理工藝的最佳選擇存在。
圖5:員工對公共處理廠的環境和健康效益的認知。資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
這意味著工業園區所選行業的大多數員工強烈反對公共處理廠存在處理工藝的最佳選擇。沒有最佳的處理工藝選擇。處理過程沒有過濾工業廢水;它未經適當處理就釋放了汙水。
如表6所示，在285名受訪者中，有108人(37.9%)強烈不同意良好處理體係設計的存在。然而，大多數146名(51.2%)參與者不同意良好處理係統設計的存在。其餘31人(10.9%)認同東部工業園區存在良好的處理體係設計。
| 有良好的處理係統設計 | |||||
| 頻率 | 百分比 | 有效的百分比 | 累積百分比 | ||
| 有效的 | 強烈 不同意 |
108 | 37.9 | 37.9 | 37.9 |
| 不同意 | 146 | 51.2 | 51.2 | 89.1 | |
| 同意 | 31 | 10.9 | 10.9 | 100.0 | |
| 總計 | 285 | 100.0 | 100.0 | ||
表6:員工對存在良好待遇製度設計的感知。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算
這意味著工業園區所選行業的大多數員工不同意東部工業園區是否存在良好的待遇體係設計。因此，東部工業園區沒有良好的處理係統設計，進而影響了廢液處理過程的質量。
從行業從業人員的認知來看，東部工業園區一般沒有有效的廢液公共處理廠。公共汙水處理廠對廢液的處理不符合國家標準。此外，公共處理廠對一般環境，特別是當地人民的健康沒有任何好處。此外，工業園區公共處理廠設備設施不完善，處理工藝選擇不合理，處理係統設計不完善。
影響液體廢物管理措施有效性的因素:本節采用多項邏輯回歸分析，觀察自變量對因變量的影響。以四個解釋變量(立法的製定和執行、人員的培訓和激勵、液體廢物管理設備和設施的融資和投資、公眾教育和參與液體廢物管理實踐)來評估被訪者確定存在有效液體廢物管理做法和存在足夠設施和設備的可能性。自變量的選擇依賴於常識和文獻。對問卷的組成部分進行信度分析，得到Cronbach’s Alpha值為0.864，認為信度較好。
多項邏輯回歸模型分析:表7顯示，在285名受訪者中，有22人(7.7%)認可存在有效的液體廢物管理措施。另一方麵，232名(81.4%)入選的受訪者不認為存在有效的液體廢物管理措施。其餘31名(10.9%)受訪者不確定是否存在有效的液體廢物管理措施。
這表明，大多數員工拒絕存在有效的液體廢物管理做法。因此，沒有有效的液體廢物管理措施，從而導致環境汙染和汙染。
| 案件處理的總結 | |||
| N | 邊際百分比 | ||
| 存在有效的液體廢物管理實踐 | 是的 | 22 | 7.7% |
| 沒有 | 232 | 81.4% | |
| 不確定的 | 31 | 10.9% | |
| 評估液體廢物管理法例的製訂和執行水平 | 非常貧窮的 | 53 | 18.6% |
| 可憐的 | 208 | 73.0% | |
| 好 | 24 | 8.4% | |
| 對工業廢液管理人員的培訓和激勵水平進行排名 | 高 | 34 | 11.9% |
| 低 | 229 | 80.4% | |
| 媒介 | 22 | 7.7% | |
| 對液體廢物管理設備和設施的融資和投資的滿意程度 | 非常不滿意 | 46 | 16.1% |
| 不滿意 | 210 | 73.7% | |
| 滿意 | 29 | 10.2% | |
| 同意水平的公眾教育和參與液體 廢物管理實踐 |
強烈反對 | 36 | 12.6% |
| 不同意 | 227 | 79.6% | |
| 同意 | 22 | 7.7% | |
| 有效的 | 285 | 100．0% | |
| 失蹤 | 0 | ||
| 總計 | 285 | ||
| 分組人口 | 15一個 | ||
表7:總結液體廢物管理實踐存在的有效性及其影響因素。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算
另一方麵，為了得到模型的整個度量，考慮模型擬合信息表中顯示的統計數據是很重要的。據此，模型擬合信息如下表8所示。
| 模型擬合信息 | ||||
| 模型 | 模型擬合標準 | 似然比檢驗 | ||
| 可能性2日誌 | 卡方 | df | 團體。 | |
| 隻攔截 | 264.494 | |||
| 最後 | 17.815 | 246.679 | 16 | 0.000 |
表8:液體廢物管理實踐的有效性及其影響因素的模型擬合信息。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
從“Sig.”列可以看出，p=0.000，這意味著完整模型在統計上比僅截取模型更好地預測因變量。
在這個多項邏輯回歸因變量是存在有效的液體廢物管理實踐。另一方麵，自變量是立法的製定和執行，人員的培訓和激勵，液體廢物管理設備和設施的融資和投資，以及公眾教育和參與液體廢物管理實踐這是一個模式，我們稱之為最終模式。
這裏的顯著性值是.000。由於顯著性差異<0.05，原假設被拒絕。這意味著最終模型是合適的。因此，由於p=0.000的值<0.05，我們拒絕原假設，這意味著最終模型比原值或模型更顯著。
正如我們從上麵的表9中看到的，p值是0.792(來自“Sig.”列)，即>0.05。因此，它在統計上不顯著。根據該準則，模型與數據擬合良好。擬合優度也有零假設。零假設是模型充分擬合。如果顯著性值<0.05則被拒絕。如果高於0.05則被接受。由於皮爾遜值為0.792，即>0.05，數據充分擬合模型。總的來說，從這兩個表中得出的模型是好的。
| 擬合優度 | ||||
| 卡方 | Df | 團體。 | ||
| 皮爾森 | 7.913 | 12 | 0.792 | |
| 異常 | 8.782 | 12 | 0.721 | |
表9:液體廢物管理實踐有效性的擬合優度及其因子。
模型中的其他重要元素是似然比檢驗的結果，見下表10。
| 似然比檢驗 | ||||
| 效果 | 模型擬合 標準 |
似然比 測試 |
||
| -2 Log約簡模型的似然 | 氣, 廣場 |
df | 團體。 | |
| 攔截 | 17.815一個 | 0.000 | 0 | |
| 製訂和執行液體廢物管理法例的水平 | 38.943 | 21.128 | 4 | 0.000 |
| 工業廢液管理人員的培訓和激勵水平 | 31.839b | 14.024 | 4 | 0.007 |
| 對液體廢物管理設備和設施的融資和投資的滿意程度 | 24.849 | 7.034 | 4 | 0.134 |
| 同意水平的公眾教育和參與液體 廢物管理實踐 |
21.986b | 4.171 | 4 | 0.383 |
表10:液體廢物管理實踐有效性的似然比檢驗。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
上述表10顯示了哪些自變量具有統計學意義。在“Sig.”欄中可以看到，對設備和設施的融資和投資的滿意度水平，以及對公眾教育和參與液體廢物管理實踐的認同水平沒有統計學意義，因為p=0.134和0.383分別大於0.05。
另一方麵，液態廢物管理立法的製定和執行水平和從事工業液態廢物管理人員的培訓和激勵水平均有統計學意義，p=0.000和0.007分別小於0.05。這兩個變量對因變量都有顯著影響。因此，液體廢物管理立法的製定和執行水平以及從事工業液體廢物管理的人員的培訓和激勵水平是影響有效液體廢物管理實踐存在的關鍵因素。
如表11所示，在285名被訪者中，有22名(7.7%)接受有足夠的設施和設備進行液體廢物管理。然而，233名(81.8%)的受訪者不認為存在足夠的液體廢物管理設施和設備。其餘30名(10.5%)參與者不確定是否有足夠的設施和設備進行液體廢物管理。
| 案件處理的總結 | |||
N |
邊際百分比 | ||
| 是否有足夠的液體廢物管理設施和設備 | 是的 | 22 | 7.7% |
| 沒有 | 233 | 81.8% | |
| 不確定的 | 30. | 10.5% | |
| 評估液體廢物管理法例的製訂和執行水平 | 非常貧窮的 | 53 | 18.6% |
| 可憐的 | 208 | 73.0% | |
| 好 | 24 | 8.4% | |
| 對工業廢液管理人員的培訓和激勵水平進行排名 | 高 | 34 | 11.9% |
| 低 | 229 | 80.4% | |
| 媒介 | 22 | 7.7% | |
| 對液體廢物管理設備和設施的融資和投資的滿意程度 | 非常不滿意 | 46 | 16.1% |
| 不滿意 | 210 | 73.7% | |
| 滿意 | 29 | 10.2% | |
| 同意水平的公眾教育和參與液體 廢物管理實踐 |
強烈 不同意 |
36 | 12.6% |
| 不同意 | 227 | 79.6% | |
| 同意 | 22 | 7.7% | |
| 有效的 | 285 | 100．0% | |
| 失蹤 | 0 | ||
| 總計 | 285 | ||
| 分組人口 | 15一個 | ||
| a.因變量在13個亞群體(86.7%)中隻有一個值。 | |||
表11:液體廢物管理中是否存在足夠的設施和設備及其影響因素的總結。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
上述數據顯示，大多數雇員不認為有足夠的設施和設備來管理液體廢物。這給工業廢水的管理帶來了困難。
另一方麵，為了得到模型的整個度量，考慮模型擬合信息表中顯示的統計數據是很重要的。據此，模型擬合信息如下表12所示。
| 模型擬合信息 | ||||
| 模型 | 模型擬合標準 | 似然比檢驗 | ||
| 可能性2日誌 | 卡方 | Df | 團體。 | |
| 隻攔截 | 264.015 | |||
| 最後 | 12.342 | 251.673 | 16 | 0.000 |
表12:模型擬合信息是否存在足夠的設施和設備進行液體廢物管理實踐。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
在表12中，從“Sig.”列可以看出，p=0.000，這意味著完整模型在統計上比僅截取模型更好地預測因變量。
在這個多項邏輯回歸因變量是存在足夠的設施和設備的液體廢物管理。另一方麵，自變量是立法的製定和執行，工業液體廢物管理人員的培訓和激勵，液體廢物管理設備和設施的融資和投資，以及公眾教育和參與液體廢物管理實踐這是一個模式，我們稱之為最終模式。
這裏的顯著性值為0.000。由於顯著性差異<0.05，我們認為原假設被拒絕。這意味著最終模型是合適的。因此，由於p=0.000的值<0.05，我們拒絕原假設，這意味著最終模型比原值或模型更顯著。
統計上顯著的結果(即p<.05)表明模型不能很好地擬合數據。
然而，從上麵的表13中我們可以看到，p值是0.989(來自“Sig.”列)，即>0.05。因此，它在統計上不顯著。根據該準則，模型與數據擬合良好。擬合優度也有零假設。零假設是模型充分擬合。如果顯著性值<0.05則被拒絕。如果高於0.05則被接受。由於皮爾遜值為0.989，即>0.05，數據充分擬合模型。總的來說，從這兩個表中得出的模型是好的。
| 擬合優度 | |||
| 卡方 | Df | 團體。 | |
| 皮爾森 | 3.615 | 12 | 0.989 |
| 異常 | 5.132 | 12 | 0.953 |
表13:是否有足夠的設施和設備進行液體廢物管理。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
該模型的其他重要組成部分是似然比檢驗的結果，見下表14。
| 似然比檢驗 | ||||
| 效果 | 模型擬合 標準 |
似然比檢驗 | ||
| -2 Log約簡模型的似然 | 卡方 | df | 團體。 | |
| 攔截 | 12.342一個 | 0.000 | 0 | |
| 評估液體廢物管理法例的製訂和執行水平 | 13.988b | 1.646 | 4 | 0.801 |
| 對工業廢液管理人員的培訓和激勵水平進行排名 | 40.880b | 28.538 | 4 | 0.000 |
| 對液體廢物管理設備和設施的融資和投資的滿意程度 | 21.986b | 9.644 | 4 | 0.047 |
| 同意水平的公眾教育和參與液體 廢物管理實踐 |
25.930b | 13.588 | 4 | 0.009 |
表14:似然比檢驗是否有足夠的設施和設備用於液體廢物管理實踐。
資料來源:作者使用SPSS軟件計算。
上述表14顯示了哪些自變量具有統計學意義。從“Sig.”欄可以看出，液體廢物管理立法的製定和執行水平沒有統計學意義，因為p=0.801大於0.05。
另一方麵，對設備和設施的融資和投資的滿意度，對工業液體廢物管理人員的培訓和激勵水平，對公眾教育和參與液體廢物管理實踐的認同水平均有統計學意義，p=0.047, 0.000和0.009均小於0.05。這三個變量對因變量都有顯著影響。因此，對設備和設施的融資和投資的滿意程度、從事工業液體廢物管理的人員的培訓和激勵水平、對公眾教育和參與液體廢物管理實踐的同意程度，是影響液體廢物管理實踐是否具備足夠設施和設備的關鍵因素。
一般來說，液體廢物管理立法的製定和執行水平以及從事工業液體廢物管理的人員的培訓和激勵水平是影響是否存在有效液體廢物管理做法的關鍵因素。另一方麵，對設備和設施的融資和投資的滿意程度、從事工業液體廢物管理的人員的培訓和激勵水平、對公眾教育和參與液體廢物管理實踐的同意程度，是影響是否存在足夠的液體廢物管理實踐設施和設備的關鍵因素。
因此，為了促進有效的液體廢物管理實踐，公司需要履行和實施對公司液體廢物管理很重要的規則和法規、戰略和政策。此外，必須有足夠的熟練人力，高效的設施，如處理廠，粉末化工處理液體廢物和其他廢水技術。此外，公眾對公司液體廢物管理的認識和參與對公司有效的液體廢物管理有重大貢獻。
在這一節中，也提出了本文的結論和建議。
結論
總的來說，基於對抽樣行業員工的采訪和二次數據結果，對所選紡織服裝製品廠和建築公司和其他木製品行業的液體廢物管理實踐進行了評估。因此，選定的紡織企業如東方紡織和麗達紡織[21]，建築企業如迪元陶瓷、東方鋼鐵金屬生產和中順水泥製造，以及其他木製品行業如TY木材公司都產生了大量的液體廢物。
除林達製衣和中順水泥外，其餘抽樣企業均有自己的一級處理廠，處理企業排出的廢液效率不高。最後，兩間公司的液體廢物排放到東部工業園區的公共處理廠進行進一步處理。但是，公共處理廠本身處理公司的液體廢物的效率並不高，因為公共處理廠的汙水所選參數的汙染水平抽樣測試，其出口超過國家標準。
這反過來又可能影響整個環境，特別是人們的健康，因為當地社區一直在使用液體廢物灌溉，並生產番茄、綠紙和卷心菜供當地市場消費。
另一方麵，根據行業從業人員的認知，東部工業園區沒有有效的廢液公共處理廠。公共汙水處理廠對廢液的處理不符合國家標準。此外，公共處理廠對一般環境，特別是當地人民的健康沒有任何好處。此外，工業園區公共處理廠設備設施不完善，處理工藝選擇不合理，處理係統設計不完善。
基於多項logistic回歸似然比檢驗結果，在廢液管理立法的製定與執行、工業廢液管理人員的培訓與激勵這四個自變量中，p=0.000和0.007均小於0.05，具有統計學意義。這兩個變量都對因變量“是否存在有效的液體廢物管理實踐”有顯著影響。“因此，液體廢物管理立法的製定和執行以及在工業液體廢物管理中工作的人員的培訓和激勵這兩個自變量是高度決定是否存在有效液體廢物管理實踐的因素。
另一方麵，在四個自變量中，設備和設施的融資和投資、從事工業廢液管理人員的培訓和激勵、公眾教育和參與廢液管理實踐三個變量的差異均有統計學意義，p分別為0.047、0.000和0.009，均小於0.05。所有三個變量都對因變量“是否有足夠的設施和設備用於液體廢物管理實踐”有顯著影響。“因此，設備和設施的融資和投資、從事工業液體廢物管理的人員的培訓和激勵、公眾教育和參與液體廢物管理實踐等自變量是高度決定因變量存在的足夠的設施和設備的液體廢物管理實踐的因素。”
建議
•東部工業園區抽樣行業產生大量液態廢物。因此，每個企業都建議建立自己的一級高效處理廠，幫助處理排到公共處理廠的液體廢物。
•每家公司都建議定期對排入公共處理廠及其排水口的汙水進行抽樣測試。
•東部工業園區現有的公共處理廠對工業園區工業排放的液體廢物處理效率不高，因此工業園區建議新建設施充足的高效處理廠，以避免液體廢物汙染造成環境惡化。
•樣本行業建議使用現代和有效的技術，減少液體廢物汙染。
•處理廠使用過的一些化學品不是用英語或當地語言標注的，而是用中文標注的，當地專家很難閱讀和識別過期日期，因此，處理廠使用過的化學品應該用英語或當地語言書寫，以便當地專家進行適當的評估和監測。
•與工業園區液體廢物管理相關的現有監管框架需要在抽樣行業和公共處理廠中實施。
不適用。
Bekele Girma進行了這項研究，包括數據收集、分析、解釋和其他研究活動。
不適用。
本研究中使用的訪談結果和二次數據可從通訊作者處獲得。
作者聲明他沒有競爭利益。
本研究已獲環境與可持續發展學院發展研究批複。
不適用。
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文章類型:研究文章
引用:Ayele BG, Assefa E(2022)埃塞俄比亞Dukem鎮東部工業園區的液體廢物管理實踐和公共處理廠的作用。國際J水廢水處理8(2):dx.doi.org/10.16966/2381-5299.184
版權:©2022 Ayele BG等人。這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名許可協議(Creative Commons Attribution License)發布，該協議允許在任何媒體上不受限製地使用、分發和複製，前提是注明原作者和來源。
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