- Abstract
- Resumen ejecutivo
- Objetivos generales
- Objetivos específicos
- Hipótesis
- Base de datos del distrito
- Metodología
- Metodología de trabajo
- Metodología para la elaboración del programa de caracterización
- Procedimiento para las encuestas
- Calculo de la densidad
- Resultados
- Calculo preliminar de la generación per.-capita
- Calculo final de la generación per cápita
- Validación de la varianza
- Validación del tamaño de muestra
- Análisis de la composición de los residuos sólidos
- Conclusiones
- Recomendaciones
- Bibliografía
El presente trabajo analiza la cantidad y características de los residuos sólidos domésticos del distrito de Santa Anita, tomando una muestra representativa aleatoria de viviendas por estratos socio-económicos: medio alto, medio, medio bajo y bajo, no se considero el estrato alto, porque según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (I.N.E.I) no existe esta categoría en el distrito. Para este trabajo se utilizo la metodología recomendada por el Centro Panamericano de Salud Ambiental (C.E.P.I.S)1.
Este estudio tuvo como objetivo principal generar información para mejorar el manejo y la gestión de los residuos sólidos del distrito de Santa Anita tales como los sistemas de recolección, transporte y disposición final de la misma.
La generación y caracterización de los residuos sólidos municipales, son parámetros muy importantes para la toma de decisiones en lo que se refiere a proyección y diseño de los sistemas de manejo y disposición final de los desechos sólidos, por ello se debe poner especial atención a este parámetro desde la selección de la muestra hasta su análisis estadístico.
Dentro de este trabajo se analizan los residuos sólidos municipales domésticos (residuos sólidos generados en casas o habitaciones), utilizando el método de análisis de Residuos Sólidos recomendado por el C.E.P.I.S[5] y el Manual del Dr. Carlos Caycho Chumpitaz2, los cuales se han estado utilizando en los diferentes distritos de Lima Metropolitana para determinar la cantidad y características de los residuos sólidos domiciliarios a partir de un muestreo Muestreo Aleatorio Estratificado3.
El objetivo de este estudio es generar información cualitativa y cuantitativa, utilizando métodos de muestreo estadístico y análisis señalados, para la determinación de la generación per. Cápita, peso volumétrico y el porcentaje de productos recuperables y no recuperables, con la finalidad de fundamentar las conclusiones y adecuaciones necesarias para el establecimiento de alternativas de solución sobre el manejo y eliminación de desechos del distrito de Santa Anita.
El acelerado crecimiento urbano de nuestro país ha abierto una brecha entre la posibilidad de una adecuada atención de limpieza pública y la creciente demanda pública de dicho servicio. Debido a ello es que surge la preocupación de autoridades e instituciones especializadas en la búsqueda de alternativas concretas para la solución del problema.
Actualmente el manejo de los residuos sólidos del Distrito de Santa Anita es Ineficiente y es uno de los principales problemas del Distrito porque tiene un efecto directo a la salud de la población, y al medio ambiente, disminuyendo la calidad de vida.
El manejo eficiente de los residuos aumentara la calidad de vida de la población y generara mayores ingresos económicos al distrito.
El presente Trabajo se realizo como una herramienta fundamental en la toma de decisiones en lo que se refiere a proyección, diseño de los sistemas de manejo y disposición final de los residuos sólidos del Distrito de Santa Anita.
Ø Generar Información cualitativa y cuantitativa de los Residuos Sólidos Domiciliarios por estratos socio-económicos del Distrito de Santa Anita.
Ø Determinar la cantidad y calidad de los residuos sólidos.
Ø Crear una fuente de información actualizada que sirva de base para la elaboración de un Plan de Manejo de Residuos Sólidos.
Ø Determinar la viabilidad de implementar una Planta de Residuos Sólidos y un Relleno Sanitario en el Distrito.
Ø El Distrito de Santa Anita posee un gran potencial para implementar una Planta de Residuos Sólidos.
Ø La producción de Residuos sólidos Municipales del Distrito de Santa Anita, no justifica la implementación de un Relleno Sanitario propio.
BASE DE DATOS DEL DISTRITO
El Distrito de Santa Anita se Ubica en el cono este de Lima Metropolitana:
El distrito de Santa Anita se creó el 25 de octubre de 1989, por la ley Nº 25116, siendo Presidente Constitucional de la República el Dr. Alan García Pérez y Alcalde de Lima Metropolitana Dr. Jorge del Castillo Gálvez.
Provincia : Lima
Departamento : Lima
Ubicación : Cono este de Lima Metropolitana
Superficie : 10,69 Km2
Población al 2002 : 154,359 hab.
Tasa de Crecimiento : 4 %
Altura de la Capital : 195 m.s.n.m.
Densidad de la Población : 14439,6 hab. /Km2
Capital : Santa Anita – los Ficus.
Actualmente el distrito Santa Anita se encuentra formado por 26 Asociaciones de Vivienda, 14 Cooperativas de Vivienda ,17 Asentamiento Humanos (AA. HH), 11 Urbanizaciones y 5 Agrupaciones de Viviendas.
ASPECTOS GENERALES
El desarrollo económico del distrito de basa principalmente en las actividades comerciales ubicadas en este distrito, uno de los mas importantes es el mercado mayorista que genera uno de los mayores ingresos económicos al distrito, también encontramos: depósito de aduanas, laboratorios, Farmacias, industrias textiles, transportes terrestres, industrias plásticas, etc. Siendo El Ovalo de Santa Anita La zona comercial más importante del distrito, ubicado en el Km. 1 de la Carretera Central.
En el campo educacional existen colegios nacionales y particulares, centros de estudios especializados como: El Campus de la Universidad Particular San Martín de Porres y el Instituto Superior Tecnológico TECSUP. Además se cuenta con la biblioteca San Clemente de la parroquia San Alfonso María de Ligorio, ubicada en la Plaza de Armas del distrito de Santa Anita.
En el campo de la salud, cuentan con el Hospital Emilio Valdizán, nosocomio que brinda servicio de salud mental; y el hospital Jorge Voto Bernales de ESALUD. Además la población de Santa Anita cuenta con postas médicas y centros de salud en diferentes sectores.
En el aspecto cultural, se encuentran: La Huaca Bellavista ubicado en la Urb. Alameda de Ate y La Huaca Perales (la Zona arqueológica Perales), ubicado en la Coop. de Vivienda Universal.
Metodología Para la Elaboración del Programa de caracterización
La Metodología comprende:
1. Análisis de la distribución de la población por estratos socio-económicos.
2. Determinación del número de muestras por estratos.
3. Procedimiento para las encuestas.
4. Calculo de la producción per.-capita y la densidad.
5. Análisis de la composición Física de los residuos por estratos socio-económicos.
1. Análisis de la distribución de la población por estratos socio-económicos.
El siguiente cuadro indica los porcentajes y el número de hogares por estratos socioeconómicos en el distrito4[6]:
Estrato | Hogares | % |
Bajo | 12410 | 53.630 |
Medio Bajo | 5393 | 23.305 |
Medio | 3545 | 15.319 |
Medio Alto | 1792 | 7.744 |
Alto | 0 | 0 |
Total de Hogares | 23140 | 100 |
2. Determinación del número de muestras por estratos.
Para la determinación del número de muestras que reflejen un alto grado de confiabilidad y reducido porcentaje de error, se utilizo la formula estadística 5 siguiente:
|
σ2 = Desviación estándar de la generación de basura per.-capita de la población.
E = Error permisible.
N = Total de Viviendas.
Z1-α = 1.96 con un grado de confianza de 95 %.
Para el estudio se utilizo los siguientes valores:
σ = 0.2 Desviación estándar E = 0.056 Error permisible. N = 23140 Viviendas de Santa Anita. Z1-α = 1.96 Coeficiente de Confianza al 95 %.
|
Obtención de la Varianza Poblacional ( σ2 )
Se utilizo estimaciones de estudios previos realizados en Lima Metropolitana, que ha determinado el valor de σ 2 = 0,04 para la varianza, por lo tanto su desviación será σ = 0.2. 6[7]
Obtención del Error Muestral de estimación o Standard (E)
El error muestral es una medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la población, nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo.
Siempre se comete un error, pero la naturaleza de la investigación nos indicará hasta qué medida podemos cometerlo (los resultados se someten a error Muestral e intervalos de confianza que varían muestra a muestra).El calculo estadístico será más preciso en cuanto y tanto su error es más pequeño.
El porcentaje de error recomendado es de 5%, ya que nos representa mayor confiabilidad en los datos, este valor también fue utilizado en estudios de caracterización realizados en varios distritos de Lima Metropolitana, no es recomendable un mayor margen de error, ya que nos dará una muestra muy pequeña con respecto a la población, no será representativa.
Obtención del Nivel de confianza
El estudio tomara un intervalo de confianza al 95 %, lo cual significa que si el estudio es repetido los datos hallados serán 95% iguales a los obtenidos en este estudio. Este valor es el mas utilizado lo cual permite usar como coeficiente de confianza Z1-α = 1.96 , que corresponde a la abcisa de la distribución normal estándar asociada a la probabilidad centrada igual a 0.95.
El número de viviendas a muestrear seria:
n = 3555.785 = 48.89 72.71757
|
Se recomienda aumentar en 5%-10% del tamaño de la muestra, cuando en la operación algunas viviendas no colaboren en la entrega de bolsas de residuos y/o porque se tiene que eliminar observaciones sospechosas.
|
Considerando la división del Distrito por estratos, se plantea trabajar con muestreo estratificado por asignación proporcional 7[8]de la población para conocer la producción de residuos sólidos por estratos socioeconómicos. Este método asegura que cada unidad Muestral (vivienda) de un estrato tenga la misma probabilidad de ser seleccionada.
NUMERO DE VIVIENDAS POR ESTRATOS:
Estrato | Total de Hogares | % de Hogares | Muestra Proporcional | Muestra (Redondeado) |
Bajo | 12410 | 53.630 | 28.846 | 29 |
Medio Bajo | 5393 | 23.305 | 12.535 | 13 |
Medio | 3545 | 15.319 | 8.240 | 8 |
Medio Alto | 1792 | 7.744 | 4.165 | 4 |
Alto | 0 | 0 | 0 | 0 |
Total de Hogares | 23140 | 100 | 53.788 | 54 |
3. Procedimiento para las encuestas
Una vez obtenido el tamaño de la muestra que es la cantidad de viviendas a muestrear se ejecuto el siguiente procedimiento:
· Se Ubico los estratos en el mapa y se trazo los caminos, usando el método de la escalera.
· Se explico los objetivos y la metodología de trabajo a la población involucrada en el estudio (amas de casa y familia en general de las viviendas a muestrear), se les entrego un tríptico con los detalles del programa (Anexo 2).
· Se registro el nombre del responsable, la dirección y el número de habitantes por vivienda seleccionada. (Anexo 1).
· Se entregaron dos bolsas vacías de diferentes colores a cada una de las viviendas seleccionadas colocándoles etiquetas al momento del recojo, se les asigno un numero a cada vivienda.
Estrato | COLOR DE BOLSA | |
Residuos, excepto del baño | Residuos del baño | |
Medio Alto | Azul | Blanco |
Medio | Azul | Blanco |
Medio Bajo | Azul | Blanco |
Bajo | Azul | Blanco |
·
Al día siguiente se recogieron las bolsas y se les entrego 2 bolsas vacías a cambio, esto se realizo entre las 6pm– 8pm.
· Las bolsas se trasladaron a la municipalidad para realizar la caracterización, esto se realizo durante 8 días seguidos.
· Se repartieron bolsas, según clasificación, en cada zona (estrato).
· Se recolectaron las bolsas con residuos sólidos, las que fueron trasladadas hacia el centro de trabajo.
· Cada bolsa contaba con un rotulo que tenia su numero respectivo.
· Cada día se realizo el canje de la bolsa con residuos, por dos bolsas vacías.
4. CÁLCULOS:
Calculo de la Generación Per.-capita
Para este calculo, durante ocho días consecutivos, se procedió de la siguiente manera:
· Las bolsas recogidas fueron pesadas diariamente (Wi) durante los ocho días que duro el muestreo. Este proceso representa la cantidad de basura diaria generada en cada vivienda (Kg./Viv./hab.). Para esto se utilizo una balanza de 0 a 5 Kg.
· Para obtener la generación per.-capita (Kg./hab./día), se divide (para cada vivienda muestreada) el peso de las bolsas entre el número de habitantes.
· Finalmente se calcula la generación per. Capita promedio de todas las viviendas.
Los residuos por cada estrato ya pesados anteriormente, fueron colocados en el recipiente (de dimensiones conocidas) el que se zarandea por tres veces (para cubrir los espacios vacíos) y se mide la altura del cilindro, donde llega la basura.
Se peso el recipiente y por diferencia se obtuvo el peso de la basura. Con estos datos se calculo el volumen de la basura.
Volumen del cilindro =
Seguidamente se calculo la densidad de la basura dividiendo el peso de la basura entre el volumen del recipiente:
Densidad = Peso / Volumen
5. Análisis de la composición Física de los residuos sólidos por estratos socio económicos.
Utilizando la totalidad de los residuos por cada estrato:
§ Se coloco la basura en una mesa, sobre un plástico.
§ Seguidamente se dio inicio a la clasificación manual de los residuos en los siguientes componentes:
- MATERIA ORGANICA
- PAPEL
- CARTON
- RESIDUOS DEL BAÑO
- PLASTICO LIVIANO
- PLASTICO RIGIDO
- METALES, LATAS
- VIDRIO
- TRAPOS
- MADERA
- CUERO
- OTROS
- Se peso cada uno de sus componentes de la basura teniendo el dato del peso total y el peso de cada componente:
Pi : Peso de cada Componente en los residuos.
Wt : Peso total de los residuos recolectados en el día.
§ El trabajo se efectuó con la mayor rapidez posible ya que durante la operación de clasificación, la basura va perdiendo humedad.
§ El procedimiento se repitió durante los ocho días que duro el muestreo de residuos.
El siguiente cuadro presenta los pesos de los residuos sólidos domiciliarios de una muestra de 53 hogares, que se realizo entre el 2 y 8 de junio del 2004.
El reporte es el siguiente:
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CALCULO PRELIMINAR DE LA GENERACIÓN PER.-CAPITA.
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Varianza ( S2 ) | 0.038 |
Desviación ( S ) | 0.194 |
Promedio ( X ) | 0.327 |
ANÁLISIS DE OBSERVACIONES SOSPECHOSAS
Para tal efecto, usamos la prueba estadística de la Normal Estándar, dado que el número de viviendas de la muestra es mayor a 30. 8 [13]
· Se Ordenan los datos de la generación per. cápita de menor a mayor
· Determinamos el nivel de confianza 1- α = 0.95
· Numero de Observaciones a ser analizadas: k = 20 ≤ 53/2
· Intervalo de sospecha, para esto se calcula los límites inferior y superior del intervalo:
Inf. = k/2 = 10
Sup. = 53 – k/2 + 1 = 44
Las observaciones que son sujetas a sospechas son las viviendas x ≥ 44 y x ≤ 10
Si n > 30, aplicamos la Prueba de la Normal estándar, para lo cual debemos calcular el Zc = │X -Xi│/S para cada observación considerada en el intervalo.
I.-Orden de la generación per.-capita de menor a mayor.
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II.- Intervalo de sospecha
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La observación sospechosa será rechazada si Zc > Z0.975 = 1.96, en este sentido se debe eliminar las viviendas de orden 52 y 53, que corresponden a las viviendas 46 y 38 respectivamente9.
La muestra se redujo de 53 a 51 viviendas, porque se han eliminado 2 que tienen observaciones sospechosas.
CALCULO FINAL DE LA GENERACION PER CÁPITA
El recalculo final de las estadísticas descriptivas sin las dos viviendas sospechosas es el siguiente:
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Varianza | S2 | 0.032 |
Desviación | S | 0.179 |
Promedio | X | 0.311 |
VALIDACION DE LA VARIANZA
Luego de la inspección y eliminación de observaciones sospechosas, se debe efectuar la validación de la varianza que se asumió para la determinación del tamaño de la muestra, haciendo uso de la varianza de la generación per.-capita de la muestra de las viviendas.
En la validación se debe tener en cuenta que el valor asumido debe ser mayo o igual que la varianza estimada con los datos de la muestra. Como la varianza asumida fue de 0.04 muestras que la varianza muestral es 0.032, se puede afirmar que queda validada la varianza.
VALIDACION DEL TAMAÑO DE MUESTRA
Como siguiente paso, se debe proceder a la validación del tamaño de la muestra de viviendas, con el objeto de tener la seguridad que el tamaño de muestra final permita efectuar una inferencia estadística valida.
Para su validación se debe obtener el tamaño de muestra, usando la varianza obtenida con los datos de la muestra. (Varianza 0.032).
Calculando la muestra con la varianza de la muestra se tiene:
m = 39.19 viviendas
n = 49 viviendas (calculado al inicio).
La relación de estas dos muestras tiene que ser que: n > m, en este caso queda validado el tamaño de muestra n, calculado al inicio.
ANALISIS DE LA COMPOSICION DE LOS RESIDUOS SÓLIDOS
El porcentaje de los residuos sólidos domiciliarios generados durante siete días, clasificados por productos es el siguiente:
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Es importante conocer estos porcentajes ya que esto permite determinar de manera inmediata las alternativas de solución para el manejo y disposición final de estos residuos.
El 72,379 % de los productos corresponde a los residuos orgánicos, seguido de 9,770% residuos del baño, que están conformados principalmente de pañales y papel higiénico, con cierto grado de humedad, esta categoría se incluyo, ya que estos residuos no son reutilizables, y podrían interferir en el porcentaje de los otros productos.
El 1.761% esta conformado por plásticos duros, que es uno de los productos con mayor valor económico, pero no representan un gran porcentaje en el distrito.
El 1,554% y el 1,133% lo conforman el cartón y el vidrio respectivamente, con porcentajes muy bajos.
ANALISIS DE LA COMPOSICION DE LOS RESIDUOS SÓLIDOS POR ESTRATOS SOCIO-ECONOMICOS
Para la caracterización de estos residuos siguiendo lo indicado en la metodología, se determinaron cuatro estratos socioeconómicos de la población usando los criterios de estratificación del Censo de Población y Vivienda 1998, los resultados obtenidos son los siguientes:
ESTRATO BAJO
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ESTRATO MEDIO-BAJO
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ESTRATO MEDIO
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ESTRATO MEDIO-ALTO
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CALCULO DEL VOLUMEN DE LOS RESIDUOS SÓLIDOS
El peso volumétrico de los residuos sólidos es de gran importancia, ya que con este dato se determina el número de unidades para el transporte en función de la capacidad de éstas, además sirve de base para proyectar las necesidades de espacio para el diseño de un relleno sanitario.
Estrato | Kg. /m3 |
B | 134.331 |
MB | 131.683 |
M | 111.662 |
MA | 109.695 |
El volumen disminuye a medida que subimos de estrato, esto se debe a que los estratos socio-económicos mas altos tienden a producir mayores plásticos y metales lo que hace que ocupen un mayor volumen, y por consiguiente su densidad sea menor, por el contrario el estrato Bajo genera mas residuos orgánicos y menos plásticos, por lo que su densidad es mayor.
CONCLUSIONES:
La generación per. cápita de los residuos sólidos, es un parámetro muy importante para la toma de decisiones en lo que se refiere a proyección y diseño de los sistemas de manejo y disposición final de los desechos sólidos, es por ello que se le dio un gran énfasis a este parámetro desde la selección de la muestra hasta su análisis estadístico.
Los resultados en la composición de los residuos sólidos, proporcionan las bases necesarias para poder estimar la factibilidad de cualquier tipo de tratamiento de dichos residuos, tales como:
· Planta productora de compost: Materia orgánica reducido por acción bacteriológica de microorganismos contenidos en los mismos residuos, para emplearse como fertilizante.
· Reciclaje de los subproductos inorgánicos: Materiales que pueden ser reutilizados para otros fines.
· La incineración: Poder calorífico de los materiales que se aprovechará en algún proceso,
· La Lombricultura: Se basa en el cultivo de lombriz, que permite la conversión de los residuos orgánicos en humus.
· Relleno Sanitario.
Se debe optar por la solución mas adecuada a las condiciones técnicas, económicas, sociales y ambientales locales.
Los resultados obtenidos en los "Estudios de Caracterización y Generación de los Residuos Sólidos Municipales" se concluye que el procedimiento de muestreo y el análisis estadístico aplicado para estimar la generación per. cápita domiciliaria, el peso volumétrico y la caracterización de los residuos sólidos domiciliarios de cada uno de los estratos fue confiable en más de un 90%, ya que el número de elementos de la muestra fue el adecuado, las muestras resultaron representativas y los valores sospechosos rechazados fueron mínimos.
La muestra inicial Obtenida era de 54 viviendas, pero al momento de la operación una de las viviendas no quiso participar en el programa por lo que la muestra analizada se redujo a 53, pero esto no afecto, ya que se le había dado un margen de + 10% a la muestra, lo que nos aseguro tener una muestra representativa del distrito.
Generación per. Capita
La producción de residuos sólidos domésticos es una variable que depende básicamente del tamaño de la población, sus características socioeconómicas y la climatología general de la zona.
Este parámetro asocia el tamaño de la población, la cantidad de residuos y el tiempo; siendo la unidad de expresión el kilogramo por habitante por día (Kg./hab./día), para el Distrito de Santa Anita se obtuvo un valor de 0.311 Kg./hab./día, el cual esta por debajo del Promedio de Generación per. cápita para Lima Metropolitana que es de 0.5 Kg./hab./día. Esto se debe principalmente a que la mayor parte de la población pertenece al estrato socio-económico Bajo (53.630 % de hogares).
En general la producción de residuos y su composición varía considerablemente de unos países a otros, y esta en función básicamente, del grado de desarrollo del país.
Este valor puede oscilar entre 0.3 Kg./hab./día en países de muy poco desarrollo como el nuestro y 1.45 Kg./hab./día en los países mas desarrollados.
El valor obtenido nos da una inferencia estadística valida para todo el distrito, ya que paso todas las pruebas estadísticas realizadas.
Análisis de la composición de los Residuos Sólidos Domiciliarios.
La composición de los residuos sólidos Urbanos depende básicamente del nivel de vida de la población, actividad de la población y la climatología general de la zona. En función a estos factores se consumirán y se utilizaran ciertos productos que originaran los correspondientes residuos.
En los países desarrollados, tanto la producción como la composición varían considerablemente, en comparación con los países en vías de desarrollo. A medida que asciende el nivel de vida, desciende el porcentaje de los residuos orgánicos, aumentando el papel, los plásticos, los metales, el vidrio, etc.
Los siguientes cuadros muestran el porcentaje comparativo de la composición de los residuos sólidos urbanos en el distrito de Santa Anita, con la composición General de los residuos Urbanos de los Países en vías de desarrollo elaborado por la FAO.
COMPOSICION GENERAL DE LOS RESIDUOS URBANOS EN EL DISTRITO DE SANTA ANITA
Para ver la siguiente tabla seleccionar la opción ""Bajar trabajo" del menú superior
COMPOSICION GENERAL DE LOS RESIDUOS URBANOS EN LOS PAISES EN DESARROLLO
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Fuente: EMDELU, 1999; CLISA, 1999; FAO 1998; M Seoanez, 1999.
En el distrito de Santa Anita el 72,379 % de los productos corresponde a los residuos orgánicos, seguido de 9,770% residuos del baño, que están conformados principalmente de pañales y papel higiénico, esta categoría se incluyo, ya que estos residuos no son reutilizables, y podrían interferir en el porcentaje de los otros productos.
Comparando los valores con el cuadro de la composición general de los residuos urbanos en países en desarrollo de la FAO, podemos inferir que el distrito tiene un porcentaje aceptable en lo que se refiere a residuos orgánicos, plásticos, y metales, lo que se tiene que considerar en el momento del diseño de los sistemas de manejo y disposición final de los desechos sólidos.
Para tener valores más exactos de la composición de los residuos sólidos domiciliarios se tendría que hacer un estudio mas detallado en diferentes periodos del año, ya que la generación de ciertos productos difiere con las estaciones del año.
Análisis de la composición de los residuos sólidos por estratos socio-económicos
Como ya se menciono, la composición de los residuos sólidos depende principalmente del nivel de vida de la población, en este sentido, encontramos que entre los estratos bajo y medio-alto hay una gran diferencia, principalmente en el porcentaje de materia orgánica ya que difieren en 11,3%, ya que a medida que asciende el nivel de vida, desciende el porcentaje de residuos orgánicos, aumentando el porcentaje de papel, plástico rígido, metales, latas y vidrio.
Se debe tener en cuenta, por otra parte, que existe recolección informal de residuos sólidos, ya que varios sectores de la población aprovechan materiales en una recolección informal selectiva de los residuos sólidos, lo que origina que las cifras indicadas por algunos productos puedan ser inferiores a la realidad.
Para analizar la factibilidad de implementar una planta de residuos sólidos en el distrito, se tienen que realizar estudios técnicos, económicos, ambientales y sociales, esta información será una herramienta indispensable para la toma de decisiones.
Cabe resaltar que por la cantidad de residuos sólidos orgánicos que se producen, aproximadamente 72.379%, se podría implementar una planta piloto de compostaje, de forma experimental, para analizar la factibilidad del proceso, tanto en lo económico, social y ambiental.
· Es importante informar a la población acerca de los beneficios del buen manejo y disposición final de los residuos sólidos, ya que al momento de realizar las encuestas muchas personas no querían colaborar con el estudio o algunas viviendas no lo tomaban con seriedad.
· Si alguna vivienda no cuenta con un número visible, se deben ubicar en el plano y anotar algunas referencias de la vivienda. Al momento del recojo tuvimos problemas, por que muchas viviendas del estrato bajo no tenían numero, por lo que algunas viviendas no se lograron ubicar con facilidad.
· En la etapa de análisis de composición física, se debe realizar con cuidado y rapidez, para evitar perder humedad.
· Al final del estudio es muy importante agradecer a la población por su participación, informar acerca de los resultados finales del estudio y brindarles el informe final si lo desean (Anexo 3), para que se sientan parte del estudio, y quizás en futuros estudios poder contar con su colaboración.
· Kunitoshi, Sakurai. Método sencillo del análisis de Residuos Sólidos .Lima C.E.P.I.S. 1983. Segunda versión.
· ECO. Manual de Muestreo Poblacional Aplicaciones en Salud Ambiental.1997.
· Caycho Chumpitaz, Carlos. Guía de Caracterización de Residuos Sólidos. Lima.
· Mariano Seodanez. Residuos: Problemática, descripción, manejo aprovechamiento y destrucción. Barcelona. Mundi Prensa.2000.
· Tchobanoglous George, eds. Gestión Integral de Residuos Sólidos. Madrid. Mc-Graw-Hill.1998.
· Aguirre, Sanin helena, eds. Manual de Muestreo Poblacional. México. 1997.
· Echarri Prim, Luis. Ciencias de la tierra y del medio ambiente: Residuos sólidos urbanos. 1998.
Internet. Disponible en:
http://www1.ceit.es/Asignaturas/Ecologia/Hipertexto/13Residu/110ReSolUrb.htm; accesado el 19 de Julio de 2004.
· Ingeniería Ambiental y Medio Ambiente. Residuos sólidos. 2000.
Internet. Disponible en:
http://www.fortunecity.es/expertos/profesor/171/residuos.html; accesado el 19 de Julio de 2004.
· Instituto Nacional de estadística e informática.
Internet. Disponible en:
http://www.inei.gob.pe; accesado el 19 de Julio del 2004.
ANEXO 1
Encuesta Realizada:
1. ¿Cuántas personas viven en su domicilio?
2. ¿Qué tipo de depósito utiliza para almacenar su basura?
Para ver la siguiente tabla seleccionar la opción ""Bajar trabajo" del menú superior
3. Recibe UD. el servicio de limpieza pública?
SI | NO |
4. ¿Cuántas veces por semana pasa por su casa el camión recolector?
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | No Pasa |
5. A que hora pasa el camión recolector?
|
6. ¿Cuántas veces bota la basura en una semana típica?
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
7. ¿Sabe si existe recolección informal de basura en el distrito?
SI | NO |
8. ¿Qué objetos que se podría considerar "basura", usted reutiliza?
Botellas de plástico | Papel | No reutiliza | Otros: |
9. ¿Sabe UD. cual es el destino final de su basura?
SI | NO |
10. ¿Quién realiza la limpieza de las calles?
Municipalidad |
|
UD. |
|
Otros |
|
No Sabe |
|
11. ¿Qué opina de la labor municipal con respecto a la limpieza pública?
Excelente | Bueno | Regular | Malo | Pésimo |
12. ¿Qué problemas detecta en el servicio Municipal?
No pasa el vehículo |
| Dejan caer artículos |
|
Personal mal capacitado |
| Mala organización |
|
Falta de Cortesía |
| Horario Inadecuado |
|
Apariencia no profesional |
| No tienen horario fijo |
|
No recolectan todo |
| Otros: |
13. ¿Sabe UD. lo que es reciclaje?
SI | NO |
14. ¿Estaría usted dispuesto a participar en una campaña de reciclaje?
SI | NO |
15. Si es afirmativa, ¿Con quien estaría dispuesto a participar?
Municipalidad | ONG | Otros: |
13. ¿Usted es consciente de que la basura puede causar impacto negativo a su salud?
SI | NO |
14. Si la respuesta es afirmativa ¿qué tipo de enfermedades cree usted que podría causar el mal manejo de la basura?
Enfermedades respiratorias :
Diarreas :
Alergias a la piel :
19. ¿Ha padecido alguna de las enfermedades mencionadas?
Sí :
No :
Dirección:…………………………………………………………………………
Encuestado:………………………………………………………………………
B | MB | M | MA |
Código:
|
Numero:
Fecha:
Anexo 3
Agradecimiento por la participación de los pobladores:
Estudio de la composición de la basura
La Municipalidad de Santa Anita y la ONG SEA (Servicios Ambientales el Agustino), realizaron el estudio para analizar la factibilidad de implementar una planta de Reciclaje de Residuos Sólidos, es decir la utilización de desperdicios para la refabricación del mismo producto o la elaboración de productos nuevos.
Anexo 2:
Marcos Mejia Arias
23 años Estudiante del x ciclo de Ingeniería Ambiental Universidad Nacional Agraria La Molina. Lima – Perú
Junio, 2004
1 Kunitoshi, Sakurai. Método sencillo del análisis de Residuos Sólidos .Lima C.E.P.I.S. 1983. Segunda versión.
2 Master en Población y Licenciado en Estadística, Docente Investigador de la escuela de negocios de la Universidad de Lima.
3 Muestreo Aleatorio Estratificado: Es un método que consiste en clasificar primero los elementos de la población en grupos (estratos) y seleccionar luego, en cada grupo, una muestra aleatoria simple, tomando al menos un elemento de cada grupo.
4 Los Datos fueron adquiridos en el INEI (Instituto Nacional de Estadística e Informática), que realizo un estudio en el año 1998.
5 Esta formula es una de las mas utilizadas para la determinación de muestras y a sido utilizada en varios estudios similares en Lima Metropolitana. Se encuentra en el siguiente libro: Chumpitaz, Carlos Gaycho (Master en Población y Licenciado en Estadística, Docente e investigador de la Universidad de Lima). Caracterización de los Residuos Sólidos. Lima-Perú.
6Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de muestras necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a partir de datos de estudios previos. En Colombia se estima que debe estar entre 0.04 y 0.25 Kg. /hab. /día, y para Lima es 0.04 Kg. /hab. /día
7 El porcentaje con el que contribuye cada estrato del total de universo, se aplica al tamaño de muestra calculado n y ese es el número de elementos que debe tomarse en cada estrato. Sanin Aguirre, helena, ads. Manual de Muestreo Poblacional. México. 1997.
8 Si la muestra tiene un tamaño n > 30, el análisis de las observaciones sospechosas se debe hacer usando la distribución normal estándar con una confianza de 1- α. Si la muestra fuera menor a 30 se tiene que hacer la Prueba de Dixon.
9 Si se llegase a eliminar alguna vivienda, porque tienen observaciones sospechosas, se debe volver a calcular la generación per. capita de los residuos con el nuevo numero de viviendas que no tienen observaciones sospechosas. Ello implica, también, hacer el recalculo de las estadísticas descriptivas: varianza y desviación estándar.