Gestión de Residuos Sólidos Urbanos RSU
Basado en un modelo de simulación con Vensim
Maximiliano Castelli et al.
maximiliano.castelli@gmail.com
El cinturón poblacional denominado como área
metropolitana de Buenos Aires (A.M.B.A.) con una
población aproximada de 14,5 millones de habitantes
representa uno de los centros urbanos más poblados del
mundo, concentrando más del 35% de la población del
país, del cual cifras oficiales señalan que en la
actualidad se producen por día aproximadamente unas
9.500 toneladas de Residuos Sólidos Urbanos (RSU),
los cuales son gestionados por el ente denominado
Coordinación Ecológica Área Metropolitana Sociedad
del Estado, más conocido por sus siglas como
C.E.A.M.S.E. El ente se encuentra operando desde
1978, luego de un acuerdo entre el Gobierno de la
Ciudad Autónoma de Buenos Aires y el Gobierno de la
Provincia de Buenos Aires, ambos gobiernos
compartiendo iguales partes accionarias.
El crecimiento poblacional sostenido en el área de
referencia, deriva en una marcada tendencia creciente
en la generación de RSU y, en consecuencia, una
demanda de generación de políticas públicas de corto,
mediano y largo plazo para alcanzar una mayor
capacidad operativa en la etapa de disposición final.
En el presente trabajo analizaremos la administración
de dicha disposición que pone de manifiesto la
preocupación de cómo disponer de los RSU de una
manera efectiva y a la vez mitigar las consecuencias
ambientales que de por sí representa.
Un alto porcentaje de los RSU que se reciben no tienen
tratamiento alguno y son enviados directamente a la
etapa de compactación, previa a su disposición final en
una instalación de ingeniería diseñada y operada para
minimizar los impactos sobre el medioambiente y la
salud pública, denominada como “Relleno Sanitario”,
instalaciones que son construidas en terrenos públicos
adjudicados al C.E.A.M.S.E. para tal fin.
Este comportamiento actual permite evidenciar un
crecimiento constante en el uso del espacio de Relleno
Sanitario, con una relación directa al crecimiento en
generación de RSU, que continuamente produce la
saturación de dichas instalaciones.
Recientemente con la construcción de una planta de
Tratamiento Mecánico-Biológico (M.B.T.) se ha
comenzado el camino para reducir el volumen de
desechos a disponer en el Relleno Sanitario,
recuperando materiales reciclables y estabilizando
aquellos biodegradables.
El incremento de esta nueva capacidad operativa
asegurará en un futuro la optimización del uso del
espacio de Relleno Sanitario con un mayor
aprovechamiento de materiales reciclables recuperados
(Fertilizantes naturales y Fardos de Reciclaje) al ser
nuevamente reinsertados en el circuito comercial,
generando una fuente de ingresos que amortice la
inversión en la infraestructura para la gestión de RSU.
En este mismo sentido, el aprovechamiento de los gases
emitidos por los Rellenos, su transformación en Biogás
y la generación de energía eléctrica a partir del mismo,
constituye otra de las posibles fuentes para alcanzar la
auto-sustentación y aprovechamiento total de la
actividad.
Basados en las técnicas ofrecidas por la Dinámica de
Sistemas, disciplina competente para abordar la
complejidad de sistemas realimentados a partir de la
interrelación de subsistemas acoplados dinámicamente,
se aborda el problema mencionado.
A los efectos de evidenciar el comportamiento expuesto
procederemos a la construcción de un modelo
computacional parametrizado con datos históricos de
las variables principales (construido en la plataforma
VenSim PLE Plus), que contiene diferentes interfaces de
visualización de resultados cuyas evoluciones pueden
ser ajustadas en tiempo real a partir de la modificación
de los parámetros críticos que condicionan el
comportamiento del sistema, simulando escenarios
futuros y evaluando efectos de las diferentes políticas
operativas alineadas con ensayos de decisiones
tendientes a disponer los RSU de manera efectiva,
logrando optimizar el uso del espacio de Relleno
Sanitario y de dicha manera mitigar su continuo
crecimiento.
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
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