Luis F. Marmolejo R.¹, Rafael A. Klinger A.², Carlos A. Madera P.³, Javier Olaya O.⁴, Carolina Marcos B.⁵ y José A. Ordóñez A.⁶

¹ Ingeniero Sanitario. M.Sc., en Administración de Salud, Universidad del Valle. Cali, Colombia. Candidato a Ph.D., Universidad del Valle, Cali, Colombia. Profesor Asistente, Facultad de Ingeniería, Escuela EIDENAR, Universidad del Valle, Cali, Colombia. lufermar@univalle.edu.co ² Licenciado en Matemáticas, Universidad Santiago de Cali, Cali, Colombia. Estadístico, Universidad del Valle, Cali, Colombia. Profesor Titular, Universidad del Valle. Profesor Titular, Facultad de Ingeniería, Escuela de Ingeniería. rafael.klinger@correounivalle.edu.co ³ Ingeniero Sanitario, Universidad del Valle, Colombia. M.Sc., en Ingeniería Sanitaria y Ambiental, UNESCO-IHE, Holanda. Estudiante Ph.D., Universidad del Valle, Cali, Colombia. Profesor Asistente, Universidad del Valle, Facultad de Ingeniería, Escuela EIDENAR, Colombia. cmadera@univalle.edu.co ⁴ Tecnólogo Químico, Universidad del Valle. Estadístico, Universidad del Valle. MSc, Clemson University. Ph.D., Clemson University. Profesor Titular, Industrial y Estadística, Facultad de Ingeniería, Universidad del Valle, Escuela de Ingeniería. Colombia. javier.olaya@correounivalle.edu.co ⁵ Ingeniero Sanitario, Universidad del Valle. M.Sc., en Ingeniería Sanitaria y Ambiental, UNESCO-IHE, Holanda. Estudiante Ph.D., Universidad del Valle. Cali, Colombia. Profesor Asistente, Facultad de Ingeniería, Universidad del Valle, Escuela EIDENAR. cmadera@univalle.edu.co ⁶ Ingeniero Sanitario, Ingeniero Industrial, Universidad del Valle, Cali, Colombia. Fraunhofer IGB (www.igb.fraunhofer.de). joseabdonordonez@hotmail.com

RESUMEN

Entre enero y septiembre de 2006 se desarrolló un programa de muestreo y caracterización de los residuos sólidos (RS) residenciales en Santiago de Cali que requirió del diseño de una estrategia aún no reportada para el país y cuyos resultados evidencian la necesidad de ajustar el esquema de clasificación de los RS propuesto a nivel nacional. El marco muestral disponible hizo necesaria la ejecución de un muestreo bietápico por conglomerados, siendo la primera etapa el lado de manzana (LDM) y la segunda la vivienda. La producción per cápita de residuos —PPC— estimada fue de 0,39 kg/hab.día, aumentando con el estrato socioeconómico. Los residuos de comida constituyeron la categoría de mayor generación, con significativas cantidades de alimentos preparados. Los residuos provenientes de la higiene personal, aunque no aparecen en la clasificación de la Norma Técnica Nacional (RAS, 2000), fueron la tercera categoría por las cantidades generadas. Aunque las técnicas de caracterización tienen cierto grado de universalidad, los resultados muestran la pertinencia de la caracterización local, basada en los marcos muestrales disponibles, utilizando información propia para la escogencia de los métodos de muestreo y los tamaños de muestra asociados.

Palabras clave: clasificación de residuos, lado de manzana, marco muestral, plan de muestreo, producción per cápita (PPC).

ABSTRACT

A sampling and characterisation plan for residential solid waste (SW) produced in the city of Cali in Colombia was developed between January and September 2006; this required designing an undisclosed strategy in the country and the results showed the need for an adjustment to the current SW Colombian classification scheme. The available sampling frame made a two-stage sampling plan necessary, block side (BS) being the first stage and household BS the second. A 0.39 kg/(person-day) solid waste per-capita production (PCP) was found, which increased with socioeconomic status. Food waste was produced most, a large part consisting of cooked food. Waste from personal hygiene items was a third category, although this is not currently a category which is included in Colombian Technical Standard –RAS 2000. Although characterisation techniques are used worldwide, the results showed the relevance of available sampling framebased local characterisation, using local data for sampling methods and associated sample size selection.

Keywords: solid waste classification, block side, sampling framework, sampling plan, per-capita production (PCP).

Recibido: marzo 30 de 2009 Aceptado: abril 15 de 2010

Introducción

En Colombia la generación creciente de residuos sólidos (RS) y la pérdida del potencial de utilización de éstos han sido identificados como aspectos fundamentales asociados con la problemática ambiental del país (Minambiente, 1998). En la búsqueda de soluciones, el Gobierno Nacional promulgó normas como el Decreto 1713 de 2002 y la Resolución 1045 de 2003, a través de las cuales comprometió a los municipios con la formulación e implementación de los Planes de Gestión Integral de Residuos Sólidos (PGIRS). En coherencia con la Gestión Integral de Residuos Sólidos (GIRS) y en armonía con los lineamientos planteados a nivel mundial en eventos como la Cumbre de Río y la Cumbre de Johannesburgo, se definió la jerarquía para la gestión de los RS, que integra, en su or-den, la reducción en la generación, su aprovechamiento y valorización, el tratamiento y la disposición final (Minambiente, 2002).

Un elemento fundamental para la intervención en todas las opciones incluidas en la jerarquía es el de la disponibilidad de información confiable sobre cantidades y composición de los RS; sin embargo, autores como Díaz et al. (2002) señalan que “en la mayoría de los países en desarrollo existe poca información sobre las características de los residuos generados” y además que “el número de programas de caracterización de residuos adecuadamente planeados y desarrollados es muy limitado”. Al respecto, Hrivstosky et al. (2007) señalan que los estudios de caracterización de corto tiempo pueden ser la alternativa para resolver la carencia de datos válidos (necesarios para una eficiente gestión de los RS) y también que su ejecución no requiere de grandes cantidades de recursos.

La falta de datos sobre las características de los RS no era ajena a Santiago de Cali, la segunda ciudad colombiana en población, donde para dar cumplimiento a las estrategias planteadas en el PGIRS se requirió de información relativa a la cuantificación y composición de los RS de origen residencial, encontrando que la disponible, además de haber sido obtenida aproximadamente diez años atrás, presentaba limitaciones en elementos como el marco muestral y el proceso de selección de la muestra, e incluso no contenía la requerida para efectuar estimaciones de tamaño de muestra.

Para remediar esta situación el Departamento Administrativo de Planeación de Cali (DAP) y la Universidad del Valle realizaron en 2006 un estudio de muestreo y caracterización en el cual se estructuró una metodología basada en criterios estadísticos de muestreo, diferenciándose de otros estudios recientes que basan sus conclusiones en otras formas de muestreo (Klinger et al., 2009). Como resultado, se evidenció la necesidad de ampliar las categorías incluidas en el esquema de clasificación propuesto a nivel nacional en el Reglamento Técnico del Sector Agua Potable y Saneamiento - RAS 2000 (Mindesarrollo, 2000) y también se obtuvo información de producción y composición de RS por estratos socioeconómicos, mostrando la necesidad de establecer estrategias de intervención específicas.

Metodología

Diseño del plan de muestreo

La población a muestrear estuvo integrada por las viviendas habitadas que conforman los LDM que se encuentran en una base de datos (marco muestral) suministrada por el DAP.

En este marco muestral está consignada la información sobre LDM por comuna, clasificada por estrato socioeconómico, siguiendo la clasificación nacional de estratos socioeconómicos establecida en la Ley 142 de 1994 (Congreso de Colombia, 1994). Un lado de manzana (LDM) se define como un conjunto de viviendas que ocupan uno de los dos lados opuestos de una calle, de una esquina a la siguiente (Klinger, et al., 2009). En la Tabla 1 se presenta la información sobre el número de LDM por estrato socioeconómico de Cali.

Teniendo en cuenta que a través del LDM se debía llegar a las viviendas fue necesario diseñar un programa de muestreo bietápico por conglomerados. El diseño contempló dos poblaciones: los RS producidos en las viviendas habitadas del área urbana del municipio de Santiago de Cali por estrato socioeconómico, y el número de habitantes del área urbana, siendo éstos los generadores de la primera población

Para las dos poblaciones se tuvieron en cuenta las siguientes delimitaciones:

-Espacial: área urbana del municipio de Santiago Cali (cobertura geográfica).

-Temporal: enero-septiembre de 2006.

-Por características de cada población: viviendas con vocación habitacional y personas que permanecieran durante el periodo de muestreo, generando RS.

En cada estrato la muestra fue obtenida mediante un modelo probabilístico por conglomerados bietápico con estimadores de razón. En dicho modelo el conglomerado es el LDM y de éste se seleccionó aleatoriamente un número de viviendas proporcional al total del lado (Klinger et al., 2009).

La variable objeto de estudio utilizada para la estimación del tamaño de muestra fue la producción per cápita (PPC) asociada con la vivienda j del lado i del estrato h, representada como Y_hij. El propósito del plan de muestreo fue el de estimar la cantidad promedio de RS por persona/día Y ^{- -}en la ciudad. Para lograrlo fue necesario ponderar la estimación de él realizada en cada uno de los estratos socioeconómicos según la proporción de lados y viviendas que tiene cada estrato. La ecuación (1) presenta la expresión general utilizada para la estimación de la PPC.

En la ecuación (1), W_h representa la ponderación debida al estrato h; M_hi es el número de viviendas totales del lado i del estrato h; m_hi es el número de viviendas muestreadas del lado i del estrato h y n_h es el número de lados muestreados en el estrato h. El estimador definido en la ecuación (1) para encontrar la PPC se utilizó para realizar estimaciones con un error absoluto correspondiente al 5% de la PPC promedio y un nivel de confianza global del 95%, que a su vez determinaron el tamaño de muestra.

Ante la falta de información confiable sobre el valor del parámetro de interés en estudios previos, en particular sobre su dispersión, se acudió a una muestra piloto de 58 LDM, distribuidos en los 6 estratos. El tamaño de la muestra piloto se determinó según la disponibilidad de recursos y cubrió todos los estratos, permitiendo afinar la logística del trabajo de campo. Considerando un error del 5% de la PPC promedio global piloto y un nivel de confianza del 95%, se obtuvo un tamaño de muestra final de 214 LDM.

Desarrollo del Programa de Muestreo y caracterización de los RS

Esta fase incluyó la selección de los LDM a muestrear, el reconocimiento de ellos, la selección de las viviendas, las actividades de sensibilización para lograr la participación de la ciudadanía, y la toma, pesaje y procesamiento de las muestras. A continuación se describen estas actividades.

Selección de los LDM a muestrear: la muestra fue seleccionada de manera aleatoria y sistemática.

Visitas de reconocimiento a LDM: en estas visitas se identificaron aspectos como la ubicación, el número total de viviendas del LDM, número de viviendas habitadas, tipo de edificaciones o establecimientos presentes, lugares de presentación o unidades de almacenamiento de los RS y facilidades de acceso.

Selección de viviendas por LDM: en cada LDM se seleccionó aleatoria y sistemáticamente un número de viviendas proporcional al total del LDM, buscando en todos los casos un mínimo de cinco viviendas. La proporción fue calculada con base en el promedio de viviendas por LDM por estrato socioeconómico; este promedio fue obtenido a partir de las visitas de campo. Con el fin de controlar situaciones de no respuesta, se estableció una holgura de al menos tres viviendas por LDM.

Presentación del proyecto y sensibilización: un profesional de las ciencias sociales visitó cada una de las viviendas a muestrear, entregando una carta de presentación del proyecto; esta actividad permitió corroborar la viabilidad de inclusión de cada vivienda seleccionada en el estudio o su reemplazo para mantener la representatividad del LDM.

Muestra de prueba (MP): una vez corroborada la disponibilidad de los usuarios a participar, estudiantes universitarios previamente capacitados realizaron una visita para familiarizar a los residentes con la forma de presentación y entrega de las muestras, para lo cual se entregó una bolsa plástica. Ésta fue denominada “muestra de prueba”.

Visitas de seguimiento y recolección de muestras: en una segunda visita se verificó el uso de la bolsa dejada en la visita anterior y en algunos casos se hicieron ajustes para la primera recolección de la muestra (cambio de vivienda, suministro de bolsas adicionales, definición de hora y lugar de presentación). La muestra de prueba no fue procesada.

En esta visita se entregaron bolsas para la recolección de la primera muestra a ser procesada. En una tercera visita se recogieron las bolsas de la primera muestra y se entregaron las destinadas para la segunda muestra a ser procesada; en la cuarta y última visita se recogió la segunda muestra. Las muestras fueron recogidas previo al paso del vehículo del servicio de aseo local. Las visitas de seguimiento y de recolección de muestras se hicieron coincidir con los días de recolección establecidos para cada LDM por parte de la empresa prestadora del servicio de aseo, controlando la no entrega de RS a dicha empresa. La Tabla 2 presenta la distribución de los LDM estimados y muestreados por estrato socioeconómico, incluyendo el número de viviendas muestreadas.

Nivel de confianza: 95%; porcentaje de error: 5%

Procesamiento de las muestras de RS: una vez recogida la muestra en cada vivienda, se procedió a rotularla y pesarla. Para el manejo de la información obtenida se aplicó un formato de recolección de la muestra donde se consignaron los datos sobre el peso de las bolsas con RS y el número de personas que los produjeron en el periodo respectivo. Posteriormente, las muestras se transportaron a un sitio acondicionado para determinar su composición física. Esta actividad se hizo por LDM, integrando todas las muestras recogidas del mismo LDM; no se llevaron a cabo cuarteos debido a que la cantidad de RS por LDM permitió su procesamiento total. El esquema de clasificación adoptado corresponde al establecido en el RAS 2000, adicionando la categoría de residuos higiénicos, que incluye pañales, papel higiénico, preservativos, servilletas y toallas higiénicas, entre otros.

Resultados y discusión

La Tabla 3 contiene la media y cuasivarianza muestral de las PPC para cada estrato y para el total de la zona urbana de Santiago de Cali. El valor encontrado de la media global para la ciudad (0,39 kg/hab.día) es inferior al reportado como promedio para Colombia por la Organización Panamericana de la Salud (OPS, 2005) y a los reportados para la ciudad por estudios similares efectuados por Emsirva ESP en 1996. De igual manera, la PPC global es inferior al valor mínimo sugerido por el RAS 2000 para prediseños de sistemas de gestión de RS (0,44 kg/hab.día). Esta situación podría ser atribuída a razones como las de que este estudio se centró sólo en residuos residenciales, modificaciones en los patrones de consumo o situación socioeconómica de los habitantes, o a diferencias metodológicas en aspectos relevantes como la determinación del tamaño de la muestra y su selección.

La labor del muestreo piloto, además de facilitar el afinamiento de la metodología del trabajo de campo, permitió la cuantificación del error absoluto que se asumió para la estimación de la PPC global y la variabilidad aproximada de la PPC en cada estrato, elementos que determinaron el tamaño de muestra final. Esta métodología evita sesgos de selección y además permite establecer un tamaño de muestra con rigurosidad estadística. El tamaño de muestra final equivale al 0,7% del total de LDM de la ciudad, equivalente a un 0,4% de las viviendas, valor significativamente inferior al sugerido por fuentes como Nordtest (1995) o al utilizado en estudios como el reportado por Ojeda-Benítez et al. (2003) para Mexicali, lo cual se traduce en la reducción de costos, elemento que, como lo menciona Hristovski (2007), es uno de los mayores limitantes para la realización de este tipo de estudios en países en desarrollo. De otro lado, el muestreo bietápico se adecúa a las condiciones del marco muestral disponible localmente, tal como puede ocurrir en muchos otros lugares y estudios similares. De hecho, en todas las grandes ciudades es posible identificar conglomerados de viviendas (manzanas, barrios, comunas, distritos, sectores, etcétera), lo que permite reducir los costos de muestreo, alcanzando fácilmente la cobertura de la muestra debido al agrupamiento de las unidades de estudio (viviendas, hogares Y demás).

La PPC por estrato socioeconómico presenta un comportamiento similar al reportado para Santiago de Chile por Conama & UCV (2006), en cuanto al aumento de este parámetro a medida que crece el estrato socioeconómico. Al respecto, el valor de la PPC obtenida para el estrato bajo de dicha ciudad (0,67 kg/hab.día), sólo fue superado por el estrato alto de Cali. De igual forma, se aprecia que entre más alto sea el estrato socioeconómico hay mayor dispersión de los datos, observándose valores más similares entre los estratos 1, 2 y 3, lo cual puede indicar una mayor homogeneidad en los patrones de comportamiento de estas poblaciones.

La Tabla 4 presenta la distribución porcentual de la composición física de los RS residenciales por estrato socioeconómico y la global para la ciudad. Tal como lo reportan el Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP) y Calrecovery (2005), para los países en desarrollo, como en el caso de Santiago de Cali, predominan los residuos de naturaleza orgánica. En todos los estratos las mayores proporciones corresponden a los residuos de comida, y aunque el estudio no contempló la diferenciación de esta categoría entre residuos de alimentos crudos y de alimentos procesados, en todos los eventos se observaron cantidades significativas de estos últimos (alimentos procesados), ameritando la realización de campañas de sensibilización para reducir el desperdicio. La diferenciación de esta categoría de RS es importante, porque como lo indican Marmolejo et al. (2009), su composición es un elemento condicionante para la aplicación de tecnologías como el compostaje, que es la de mayor uso en sistemas de aprovechamiento de RS municipales en Colombia (Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios, SSPD, 2008).

También se destaca que la categoría de residuos higiénicos, aunque no está incluida en el esquema de clasificación propuesto por el RAS 2000, constituyó la tercera en proporción de residuos generados y en todos los estratos representa un porcentaje superior al 3% de ellos; en el caso de Santiago de Chile, el estudio realizado por Conama y la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso - UCV (2006) muestra que los pañales y celulosas sanitarias corresponden al 4,95% del total. Dadas las cantidades y características de estos residuos es conveniente estudiar la aplicación de opciones que reduzcan su generación, como lo es el caso del uso de pañales reusables, sobre los cuales se reportan experiencias en Austria y el Reino Unido (Salhofer et al., 2008). Además, teniendo en cuenta los impactos que puede tener la mezcla de los higiénicos con otros residuos sobre las opciones de aprovechamiento, tratamiento o disposición final, es conveniente estimular la separación en la fuente. Así mismo, es recomendable que esta categoría sea incluida en el esquema de clasificación nacional.

Materiales potencialmente aprovechables como papel, cartón, plástico, vidrio y metal, constituyen el 19,99% del total de residuos generados. Asumiendo que la población de la ciudad reportada en el censo nacional de 2005 (2.075.380 habitantes), generara en su conjunto la PPC estimada (0,39 kg/hab.día), la generación total de residuos residenciales sería de 809,4 ton/día, de las cuales 161,1 ton/día corresponderían a los materiales citados, cantidad significativa con potencial para ser reincorporada al sector productivo. Al respecto, el Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial - MAVDT (2007), señala que en Colombia estos materiales cuentan con un mercado establecido y con posibilidades de expansión.

Los residuos de jardín representan proporciones significativas de los residuos generados en los estratos 5 y 6, lo cual se asocia a la existencia de zonas verdes y jardines en las viviendas. Es necesario caracterizar químicamente estos residuos, y con base en sus resultados verificar su uso potencial en opciones de aprovechamiento como el compostaje.

Conclusiones y recomendaciones

La estimación global de producción per cápita de RS residenciales en Santiago de Cali (0,39 kg/hab.día) es inferior a la reportada para Colombia y otros países latinoamericanos.

La presencia de cantidades significativas de alimentos procesados en los RS plantea la necesidad de diseñar y desarrollar medidas que estimulen la reducción en la fuente.

Los residuos higiénicos constituyeron la tercera categoría de residuos generados a nivel residencial en la ciudad. Es conveniente profundizar en opciones para reducir su producción y garantizar su manejo y disposición adecuados desde la fuente.

Se propone la inclusión de una nueva categoría denominada residuos higiénicos en el esquema de clasificación nacional RAS 2000, dada la generación significativa de esos residuos encontrada en este trabajo. La incorporación de la MP, además de familiarizar a los residentes con la forma de presentación y entrega de las muestras, permitió la recolección de materiales acumulados en los domicilios durante largos períodos; de no haberse tomado esta muestra es posible que el sobrepeso de estos materiales hubiera introducido un error en las estimaciones debido al sesgo de medición.

El marco muestral disponible hizo necesaria la utilización del muestreo bietápico estratificado para estimadores de razón. Marcos muestrales similares posiblemente estén disponibles en otras ciudades, dado su uso administrativo y fiscal, lo que garantiza la calidad de la información sobre viviendas y permite visualizar esta estrategia de muestreo como potencialmente generalizable.

En este caso el muestreo bietápico estratificado para estimadores de razón fue utilizado por ser el más adecuado al marco muestral disponible, permitiendo la selección de las viviendas sin sesgos al estar actualizado con respecto a la existencia de los LDM, los que a su vez contienen las viviendas.

Agradecimientos

Los autores expresan sus agradecimientos al Departamento Administrativo de Planeación Municipal de Santiago de Cali y a la Universidad del Valle, instituciones que financiaron el proyecto de investigación. También agradecen a los profesionales y estudiantes de la Universidad del Valle y a los líderes comunitarios, recicladores y funcionarios municipales que participaron en las jornadas de muestreo y caracterización. Especial reconocimiento merecen quienes realizaron el arbitraje científico de este artículo.

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