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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Aplicación de un modelo numérico para la priorización de la inversión en tratamiento de aguas residuales en Colombia]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Colombia has lacked an adequate planning process for the design, construction, and operation of wastewater treatment facilities in most of the municipalities. National, regional and local agencies have conflicting criteria for managing this sector. Furthermore, there is a lack of adequate tools to support decisions with appropriate environmental, financial, social, and technical information. In this paper, a computer model is presented as a tool to support at a national level the decision making process for planning municipal wastewater treatment facilities in Colombia. A geographical information system was used to obtain a structured river network from a digital elevation model. Modeling flows, dissolved oxygen, biochemical oxygen demand, and coliform bacteria throughout the entire national drainage network allowed the analysis of several wastewater treatment scenarios, using bacteriological contamination (i.e.: coliform bacteria) as the main indicator of public health risks resulting from wastewater pollution. Total length of oxygen deprived river reaches in the hydrological network was much less than the length of the bacteriological degraded reaches. Using multivariate analysis, different wastewater treatment scenarios were analyzed to determine their effectiveness to mitigate wastewater pollution, based on environmental, socioeconomic and infrastructure criteria. As a result, prioritizations for investment in wastewater treatment plants were obtained at municipal and basin levels. The decision making tool integrates the objectives of the national agencies involved in wastewater management policies, solving the conflicts between agencies and optimizing the use of financial resources for the sector]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Modelación]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[Priorización Inversiones]]></kwd>
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<kwd lng="en"><![CDATA[Wastewater Treatment]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[  <font face="Verdana" size="3">    <p align="center"><b>Aplicaci&oacute;n de un modelo num&eacute;rico para la priorizaci&oacute;n de la inversi&oacute;n en tratamiento de aguas residuales en Colombia</b></p></font> <font face="Verdana" size="2">    <p align="center"><b> Application of a numerical model for the prioritization of investment in wastewater treatment in Colombia</b></p>     <p><b>Sergio Barrera</b>    <br> <b>Mario D&iacute;az-Granados</b>    <br> <b>Juan Pablo Ramos-Bonilla</b>    <br> <b>Lu&iacute;s A. Camacho</b>    <br> <b>Ram&oacute;n Rosales</b>    <br> <b>Nicol&aacute;s Escalante</b>    <br> <b>Mario Torres</b>    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> Profesores Departamento de Ingenier&iacute;a Civil y Ambiental, Universidad de los Andes</p>     <p>Recibido 3 de septiembre de 2005, aprobado 29 de octubre de 2005.</p> <hr size="1">     <p><b>PALABRAS CLAVES</b>    <br> Modelaci&oacute;n, Priorizaci&oacute;n Inversiones, Saneamiento</p>     <p><b>RESUMEN</b>    <br>   Colombia no cuenta con un proceso adecuado para el planeamiento de la inversi&oacute;n en tratamiento de las aguas residuales municipales. Las entidades de los &oacute;rdenes Nacional, regional y municipal tienen criterios divergentes con respecto a la asignaci&oacute;n de los recursos. M&aacute;s a&uacute;n, hay una carencia de herramientas para soportar las decisiones en informaci&oacute;n ambiental, financiera, social y t&eacute;cnica. En este art&iacute;culo se presenta un modelo computacional para asistir a nivel nacional el proceso de toma de decisiones en la planeaci&oacute;n del tratamiento de las aguas residuales municipales en Colombia. Se utiliz&oacute; un Sistema de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fica (SIG) para obtener una red h&iacute;drica estructurada de todo el pa&iacute;s, a partir de un modelo de elevaci&oacute;n del terreno con informaci&oacute;n topogr&aacute;fica de origen satelital. A partir de ella y de la informaci&oacute;n hidrol&oacute;gica del pa&iacute;s se modelaron los caudales, la DBO<sub>5</sub>, el ox&iacute;geno disuelto, las concentraciones de bacterias coliformes en toda la red de drenaje, analizando diferentes escenarios de tratamiento. Las longitudes de la red h&iacute;drica con problemas de ox&iacute;geno disuelto en la red h&iacute;drica modelada fueron notoriamente menores que aquellas con problemas de contaminaci&oacute;n bacteriol&oacute;gica. Utilizando an&aacute;lisis multivariado para toma de decisiones bajo m&uacute;ltiples criterios, se analizaron diferentes escenarios de tratamiento para determinar su efectividad en la reducci&oacute;n de la contaminaci&oacute;n de los cuerpos de agua. Como resultado se obtuvieron priorizaciones de la inversi&oacute;n en tratamiento a nivel de los municipios del pa&iacute;s. La herramienta para la toma de decisiones integra los objetivos de todas las entidades involucradas con el tratamiento de las aguas residuales municipales, resolviendo los conflictos entre entidades y maximizando el beneficio ambiental generado por la inversi&oacute;n en el sector.</p>     <p><b>KEY WORDS</b>    <br> Modelling, Investment Prioritization, Wastewater Treatment</p>     <p><b>ABSTRACT</b>    <br>   Colombia has lacked an adequate planning process for the design, construction, and operation of wastewater treatment facilities in most of the municipalities. National, regional and local agencies have conflicting criteria for managing this sector. Furthermore, there is a lack of adequate tools to support decisions with appropriate environmental, financial, social, and technical information. In this paper, a computer model is presented as a tool to support at a national level the decision making process for planning municipal wastewater treatment facilities in Colombia. A geographical information system was used to obtain a structured river network from a digital elevation model. Modeling flows, dissolved oxygen, biochemical oxygen demand, and coliform bacteria throughout the entire national drainage network allowed the analysis of several wastewater treatment scenarios, using bacteriological contamination (i.e.: coliform bacteria) as the main indicator of public health risks resulting from wastewater pollution. Total length of oxygen deprived river reaches in the hydrological network was much less than the length of the bacteriological degraded reaches. Using multivariate analysis, different wastewater treatment scenarios were analyzed to determine their effectiveness to mitigate wastewater pollution, based on environmental, socioeconomic and infrastructure criteria. As a result, prioritizations for investment in wastewater treatment plants were obtained at municipal and basin levels. The decision making tool integrates the objectives of the national agencies involved in wastewater management policies, solving the conflicts between agencies and optimizing the use of financial resources for the sector</p> <hr size="1">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>1. MODELACI&Oacute;N DE LA CONTAMINACI&Oacute;N</b></p>     <p>1.1. INTRODUCCI&Oacute;N</p>     <p>No existe en la actualidad informaci&oacute;n estructurada sobre la red h&iacute;drica a nivel nacional. A pesar de que hay cartograf&iacute;a digitalizada de bastante precisi&oacute;n, no existe informaci&oacute;n sistematizada sobre caudales, &aacute;reas de drenaje ni conectividad de las corrientes, para analizar el comportamiento de la contaminaci&oacute;n h&iacute;drica generada por los asentamientos humanos. Se utiliz&oacute; informaci&oacute;n topogr&aacute;fica para generar una red h&iacute;drica estructurada de todo el pa&iacute;s. Se tom&oacute; para ello un DEM (Digital Elevation Model) de todo el territorio nacional, que contiene los datos de elevaci&oacute;n del terreno para una malla de 3976 por 5390 puntos espaciados entre s&iacute; por una distancia de 342 mts. La informaci&oacute;n fue analizada espacialmente para determinar la red de drenaje asociada con la topograf&iacute;a. El producto de este an&aacute;lisis es una tabla de 80.402 tramos y 82.158 nodos, con las &aacute;reas de drenaje asociadas a cada uno de los nodos de la red. En los archivos anexos se muestra la red de drenaje, con los resultados de calidad de la modelaci&oacute;n.</p>     <p>1.2. CUANTIFICACI&Oacute;N DE LA CONTAMINACI&Oacute;N</p>     <p>Se elabor&oacute; un inventario de cabeceras municipales (1084) con localizaci&oacute;n, poblaci&oacute;n proyectada al horizonte de la planificaci&oacute;n y con las caracter&iacute;sticas de los sistemas de tratamiento existentes en la actualidad para cada uno.</p>     <p>La Demanda Bioqu&iacute;mica de Ox&iacute;geno por habitante fue inicialmente adoptada de la literatura especializada como 50 gms/d&iacute;a. Sin embargo, durante el proceso de calibraci&oacute;n del modelo se pudo constatar que para las ciudades de mayor tama&ntilde;o es necesario adoptar un valor menor. Analizando las caracterizaciones existentes para el r&iacute;o Bogot&aacute; se constat&oacute; que la DBO<sub>5</sub> por habitante, que efectivamente llega al r&iacute;o, puede ser tan baja como 30 gms/d&iacute;a. Para el modelo se tomaron valores variables entre estos dos l&iacute;mites, dependientes del tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n:</p>     <p>Poblaciones menores de 500.000: 50 gms/d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones entre 500.000 y 1&#39;000.000: 43 gms/d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones entre 1&#39;000.000 y 3&#39;000.000: 36 gms/d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones mayores de 3&#39;000.000: 30 gms/d&iacute;a</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para el c&aacute;lculo de los caudales de aguas negras se consider&oacute; la dotaci&oacute;n recomendada para dise&ntilde;o en el Reglamento del sector de Agua Potable y Saneamiento (RAS). Para las poblaciones de mayor tama&ntilde;o se ampliaron los valores de acuerdo con la siguiente tabla:</p>     <p>Poblaciones menores de 2.501: 100 lts/d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones entre 2.501 y 12.500: 120 lts /d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones entre 12.501 y 60.000: 130 lts /d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones entre 60.001 y 500.000: 150 lts /d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones entre 500.001 y 1&#39;000.000: 170 lts /d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones entre 1&#39;000.000 y 3&#39;000.000: 185 lts /d&iacute;a</p>     <p>Poblaciones mayores de 3&#39;000.000: 200 lts /d&iacute;a</p>     <p>El caudal de aguas residuales producido por cada municipio fue calculado con base en la poblaci&oacute;n proyectada, el consumo per c&aacute;pita y un factor de retorno de 0.8, y fue asignado al nodo m&aacute;s cercano de la red.</p>     <p>1.3. MODELACI&Oacute;N DE LA CONTAMINACI&Oacute;N</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los caudales de las corrientes fueron estimados a partir de informaci&oacute;n de rendimientos hidrol&oacute;gicos en el territorio nacional. Con base en informaci&oacute;n de la red hidrol&oacute;gica nacional, se establecieron valores de rendimientos multianuales para el mes m&aacute;s seco del a&ntilde;o (Febrero), en todo el territorio nacional. Con esta informaci&oacute;n y las &aacute;reas de drenaje a cada uno de los nodos de la red, se calcul&oacute; el caudal incremental asociado con cada tramo. Finalmente, los caudales de las corrientes fueron calculados integrando los caudales incrementales y los de aguas residuales, en el sentido de flujo de la red.</p>     <p>Para la modelaci&oacute;n de las concentraciones de ox&iacute;geno disuelto, DBO<sub>5</sub> y coliformes, se tuvieron en cuenta los siguientes fen&oacute;menos, modelados matem&aacute;ticamente:</p>     <li>Variaci&oacute;n de la presi&oacute;n atmosf&eacute;rica con la altura.</li>     <li>Variaci&oacute;n de la temperatura del agua con la altura.</li>     <li>Variaci&oacute;n de la concentraci&oacute;n de saturaci&oacute;n de ox&iacute;geno con la temperatura y la presi&oacute;n atmosf&eacute;rica.</li>     <li>Variaci&oacute;n de la velocidad del agua en funci&oacute;n de la pendiente, el &aacute;rea tributaria, el caudal y el caudal medio multianual.</li>     <li>Variaci&oacute;n de la profundidad de la corriente como funci&oacute;n del caudal y la velocidad.</li>     <li>Variaci&oacute;n de las constantes de reaireaci&oacute;n con la profundidad, la velocidad y la profundidad</li>     <li>Variaci&oacute;n de las constantes de reaireaci&oacute;n, decaimiento de la DBO<sub>5</sub> y decaimiento de coliformes con la temperatura.</li>     <p>Las concentraciones de ox&iacute;geno disuelto y DBO<sub>5</sub> fueron encontradas aplicando la modelaci&oacute;n tradicional de Streeter y Phelps. Las concentraciones de bacterias coliformes fueron modeladas aplicando un modelo de decaimiento de primer orden.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>1.4. RESULTADOS DE LA MODELACI&Oacute;N</p>     <p>Los resultados de la modelaci&oacute;n se presentan en los mapas que se anexan. En los mapas de concentraciones de ox&iacute;geno disuelto y porcentaje de saturaci&oacute;n, se observa que solamente las ciudades de Medell&iacute;n, Bogot&aacute; y Sincelejo generan condiciones anaerobias en longitudes importantes de la red h&iacute;drica. A pesar de que esta &uacute;ltima ciudad es de tama&ntilde;o intermedio, las condiciones de baja precipitaci&oacute;n, alta temperatura y bajas pendientes generan un problema de desoxigenaci&oacute;n bastante mas severo que en otras zonas del pa&iacute;s.</p>     <p>La modelaci&oacute;n pone en evidencia que los problemas de ox&iacute;geno se resuelven con plantas de tratamiento de aguas residuales en unas pocas ciudades. Con el fin de extender el an&aacute;lisis de la problem&aacute;tica ambiental asociada con los municipios, se elaboraron mapas de concentraciones de coliformes de acuerdo con los usos del agua definidos en el decreto 1594 del Ministerio de Salud:</p>     <p>Agua Potable: 0 Bacterias/100 mL</p>     <p>Recreativo: menor de 1.000 Bacterias/100 mL</p>     <p>Agr&iacute;cola: menor de 5.000 Bacterias/100 mL</p>     <p>Potabilizable: menor de 20.000 Bacterias/100 mL</p>     <p>No apta para potabilizaci&oacute;n: mayor de 20.000 Bacterias/mL</p>     <p>En los mapas de coliformes, todos los tramos que corresponden a la &uacute;ltima clasificaci&oacute;n se destacan en rojo. Para la definici&oacute;n de las cuencas contaminadas se tuvieron en cuenta los tramos pertenecientes a esta categor&iacute;a, conectados por la red h&iacute;drica. En los archivos anexos se presentan dos de los mapas de resultados, uno de ox&iacute;geno disuelto y otro de coliformes.</p>     <p>Para la priorizaci&oacute;n de los municipios se generaron las siguientes variables para cada municipio:</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<li>Identificador de la cuenca a la que pertenece (104 cuencas contaminadas).</li>     <li>Distancia entre el municipio y el &uacute;ltimo punto contaminado de la cuenca (en el que la concentraci&oacute;n de coliformes es menor de 20.000/100mL.).</li>     <li>Concentraci&oacute;n de coliformes a la llegada a otro tramo contaminado de la cuenca.</li>     <p><b>2. PRIORIZACI&Oacute;N</b></p>     <p>2.1. INTRODUCCI&Oacute;N</p>     <p>Se aplicaron metodolog&iacute;as estad&iacute;sticas para asignar a cada municipio una medida de su prioridad, como funci&oacute;n del impacto ambiental asociado con su descarga de aguas residuales y con las variables socioecon&oacute;micas de la poblaci&oacute;n.</p>     <p>2.2. OBJETIVOS DE LA PRIORIZACI&Oacute;N</p>     <li>Identificar las cuencas con mayores problemas ambientales.</li>     <li>Identificar los municipios que son causa de los problemas ambientales dentro de estas cuencas.</li>     <li>Generar un listado con el nivel de afectaci&oacute;n de cada municipio sobre los cuerpos receptores de agua residual y su nivel de afectaci&oacute;n aguas abajo.</li>     ]]></body>
<body><![CDATA[<li>Definir un orden l&oacute;gico de inversi&oacute;n en PTAR, a partir de los municipios que contaminan los cuerpos receptores y dem&aacute;s variables que se consideren necesarias para la priorizaci&oacute;n.</li>     <p>2.3. METODOLOG&Iacute;A</p>     <p>Los par&aacute;metros que se tuvieron en cuenta para priorizar la inversi&oacute;n en tratamiento de aguas residuales fueron los siguientes:</p>     <p>1) &Iacute;ndice de Necesidades B&aacute;sicas Insatisfechas (NBI): mayor prioridad a municipios de menor NBI. Este criterio es una medida del estado de desarrollo socioecon&oacute;mico y de la demanda financiera del municipio para hacer inversiones en infraestructura urbana.</p>     <p>2) Cobertura de acueducto (ACU): mayor prioridad a municipios con mayor cobertura de acueducto. Este criterio es una medida del estado del sistema de distribuci&oacute;n de agua y de secuencia de desarrollo de la infraestructura urbana.</p>     <p>3) Cobertura de alcantarillado (ALC): mayor prioridad a municipios con mayor cobertura de alcantarillado. Este criterio es una medida del estado del sistema de recolecci&oacute;n de las aguas residuales para conducirlas a subsecuentes tratamientos.</p>     <p>4) Planta de tratamiento de agua potable (PTAP): mayor prioridad con municipios con PTAP. Este criterio es una medida del estado del sistema de abastecimiento de agua municipal y de la secuencia de inversi&oacute;n en infraestructura urbana.</p>     <p>5) Poblaci&oacute;n (POB): mayor prioridad a municipios con mayor poblaci&oacute;n. Este criterio es una medida del impacto potencial del municipio en el cuerpo de agua receptor, al igual que su demanda econ&oacute;mica para la inversi&oacute;n en infraestructura urbana.</p>     <p>6) Longitud hasta el final de la cuenca, ponderada (LONG): mayor prioridad a mayor longitud ponderada. Este criterio es una medida del grado de afectaci&oacute;n del cuerpo de agua receptor y de su capacidad de asimilaci&oacute;n de la contaminaci&oacute;n. Se ha estimado la longitud total real de tramos contaminados en la cuenca correspondiente. La longitud ponderada es la longitud asociada al municipio multiplicada por el cociente entre la longitud total real y la suma de longitudes individuales de los municipios que generan tramos contaminados en la cuenca.</p>     <p>7) Concentraci&oacute;n de coliformes a la llegada a otro tramo contaminado (COLI): a mayor concentraci&oacute;n mayor prioridad. Este criterio es una medida de la diluci&oacute;n del caudal de aguas residuales en el cuerpo de agua receptor.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Las variables anteriores se agruparon en tres grupos de criterios diferentes de priorizaci&oacute;n:</p>     <li>Ambientales y de salud p&uacute;blica (POB, LONG y COLI)</li>     <li>Demanda financiera (NBI y POB)</li>     <li>Infraestructura en servicios p&uacute;blicos (ACU, ALC y PTAP)</li>     <p>Las primeras cinco variables se obtuvieron de diferentes entidades gubernamentales (SIAS, DANE, SSPD, CARS, FNR, etc.); la proyecci&oacute;n de poblaci&oacute;n se realiz&oacute; con base en la informaci&oacute;n suministrada por el DANE. Las variables ambientales fueron generadas por el modelo explicado en el cap&iacute;tulo anterior.</p>     <p>Para la priorizaci&oacute;n se aplic&oacute; el m&eacute;todo de los promedios ponderados, aplicando factores de ponderaci&oacute;n a los par&aacute;metros asociados con cada municipio. El peso otorgado a cada par&aacute;metro depende del criterio del analista. En el estudio se aplicaron diversos conjuntos de factores de ponderaci&oacute;n, con el fin de determinar la sensibilidad de la priorizaci&oacute;n a los criterios que pudieran utilizar diferentes analistas.Las variables fueron normalizadas utilizando sus funciones de distribuci&oacute;n, con el fin de conseguir una mejor discriminaci&oacute;n en la informaci&oacute;n.</p>     <p>Debido a que las variables seleccionadas para la priorizaci&oacute;n municipal pueden tener alg&uacute;n grado de correlaci&oacute;n (por ejemplo, el NBI con la cobertura de alcantarillado), se desarrollaron an&aacute;lisis multivariados usando el programa estad&iacute;stico STATGRAPHICS con las variables de priorizaci&oacute;n. Con el mismo programa, se realiz&oacute; un an&aacute;lisis de componentes principales, cuyo prop&oacute;sito es generar un conjunto menor de variables, generadas por combinaci&oacute;n lineal de las variables originales, las cuales contengan la misma cantidad de informaci&oacute;n sin tener la correlaci&oacute;n de las variables originales. A partir del an&aacute;lisis de componentes principales, es posible asociar a cada una de las variables un peso que depende de la informaci&oacute;n y no de los criterios del analista. Esta combinaci&oacute;n de pesos fue definida como W0.</p>     <p>A partir de W0, se generaron ocho diferentes combinaciones de pesos para estudiar la sensibilidad de los resultados de la priorizaci&oacute;n a los criterios del decisor. Tambi&eacute;n se realiz&oacute; una priorizaci&oacute;n considerando el tipo de cuerpo receptor de Aguas Residuales de los municipios. Dentro del modelo de la red h&iacute;drica nacional no se manejan cuerpos receptores diferentes a r&iacute;os. En este an&aacute;lisis los municipios que descargan sus AR en lagos, lagunas, represas, etc., tienen una mayor importancia en la priorizaci&oacute;n.</p>     <p>Finalmente se gener&oacute; un listado con los resultados de la ponderaci&oacute;n, con los municipios m&aacute;s importantes en cuanto a inversi&oacute;n en PTAR.</p>     <p>2.1. RESULTADOS</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se generaron 4 listas de priorizaci&oacute;n. La primera s&oacute;lo considera criterios Ambientales y de Salud P&uacute;blica. La segunda involucra adicionalmente el tipo de cuerpo receptor de los municipios. La tercera involucra todos los criterios de priorizaci&oacute;n y la cuarta considerando el tipo del cuerpo receptor. El mismo m&eacute;todo fue utilizado para priorizar las cuencas contaminadas, identificadas en la modelaci&oacute;n.</p>     <p>El resultado final del estudio fue un listado de todos los municipios del pa&iacute;s, con &iacute;ndices de prioridad individuales y para la cuenca a la que pertenece. Este listado fue utilizado posteriormente para estimar los costos de inversi&oacute;n, y verificar la disponibilidad de recursos para el desarrollo del plan nacional de manejo de aguas residuales a 10 a&ntilde;os.</p>     <p>Como resultado de la presentaci&oacute;n y discusi&oacute;n del informe preliminar, se convino realizar una comparaci&oacute;n de los municipios priorizados solamente con criterios ambientales y sin tener en cuenta las plantas de aguas residuales existentes, con los municipios aptos para saneamiento seg&uacute;n el Ministerio de Desarrollo (389). El resultado de este an&aacute;lisis son tres listados de municipios en las siguientes categor&iacute;as:</p>     <li>Municipios en ambas listas (145).</li>     <li>Municipios prioritarios seg&uacute;n criterios ambientales no considerados aptos por el Ministerio de Desarrollo (244).</li>     <li>Municipios Considerados aptos por el Ministerio de Desarrollo pero no prioritarios seg&uacute;n criterios ambientales (244).</li>     <p><b>3. AN&Aacute;LISIS FINANCIERO</b></p>     <p>3.1. NECESIDADES DE INVERSI&Oacute;N</p>     <p>Con el fin de determinar las necesidades de inversi&oacute;n del Plan Decenal de Aguas Residuales se plante&oacute; inicialmente utilizar dos enfoques: el enfoque basado en la estimaci&oacute;n de funciones de costos de inversi&oacute;n y el enfoque de valores promedios de costos de inversi&oacute;n a nivel de predise&ntilde;o de plantas de tratamiento reportados para diferentes municipios del pa&iacute;s durante varios a&ntilde;os.</p>     <p>Para el enfoque de estimaci&oacute;n de costos de inversi&oacute;n se depur&oacute; la informaci&oacute;n utilizada en el estudio de Hidrotec y se recopil&oacute; informaci&oacute;n nuevamente proveniente de la CVC. En total se dispuso de 129 datos de plantas de tratamiento distribuidos por tecnolog&iacute;a (filtros, lagunas, lodos y uasb) y por tama&ntilde;os de poblaci&oacute;n (se establecieron 8 rangos). La poblaci&oacute;n del municipio fue la variable que mostr&oacute; relevancia, y la forma lineal fue la que dio el mejor ajuste. Las curvas de costos de inversi&oacute;n muestran que lagunas es la tecnolog&iacute;a menos costosa para poblaciones menores a 30.000 habitantes. Para poblaciones entre superiores a los 30.000 habitantes las tecnolog&iacute;as menos costosas son uasb y lodos activados.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Aunque los modelos arrojan resultados estad&iacute;sticos relativamente buenos y con los signos esperados, no se consider&oacute; conveniente utilizar las funciones de costos para determinar las necesidades de inversi&oacute;n debido a la poca disponibilidad de datos, especialmente para municipios grandes, por esta raz&oacute;n se decidi&oacute; utilizar el enfoque de costos de inversi&oacute;n promedio reportados por Hidrotec, Ministerio del Medio Ambiente y los obtenidos en el presente estudio. Las necesidades de inversi&oacute;n del plan son de alrededor de US $476 millones de d&oacute;lares del 2001.</p>     <p>3.2. FUENTES DE FINANCIAMIENTO</p>     <p>Se identificaron primero las posibles fuentes de financiamiento para el Plan, teniendo en cuenta principalmente estudios anteriores. Para cada fuente de financiamiento se establecieron una serie de supuestos con el fin de recalcular o calcular los montos probables con los cuales se podr&iacute;an disponer. El monto total estimado para financiar las necesidades del Plan fue de cerca de US $409 millones de d&oacute;lares del 2001, distribuidos aproximadamente en US $56 millones provenientes por tasas retributivas; US $250 millones por otras rentas de las Cars (sobre tasa del predial m&aacute;s transferencias del sector el&eacute;ctrico); US $ 69 millones del Fondo Nacional de Regal&iacute;as; US $28 millones a trav&eacute;s de los recursos con que cuentas los entes territoriales y US $6 millones de cr&eacute;dito externo, tal como se observa en la tabla.</p>     <p><img src="/img/revistas/ring/n22/n22a9t1.jpg"><a name="t1"></a></p>     <p><b>ALGUNAS FUENTES DE RECURSOS PARA EL PLAN DECENAL DE AGUAS RESIDUALES</b></p>     <p>A trav&eacute;s de estas posibles fuentes de financiamiento se estar&iacute;a cubriendo cerca del 86% de las necesidades de inversi&oacute;n del Plan. Para cubrir el resto de las necesidades del Plan se deben explorar otras fuentes de financiamiento, principalmente tarifas, pero considerando que la inclusi&oacute;n de los costos de inversi&oacute;n de las plantas no implica una p&eacute;rdida considerable del bienestar de los usuarios. Igualmente, se recomienda trabajar bajo el enfoque regional con el fin de aunar esfuerzos para hacer m&aacute;s f&aacute;cil la consecuci&oacute;n de recursos y la utilizaci&oacute;n eficiente de los mismos.</p>     <p><b>4. GESTI&Oacute;N INSTITUCIONAL</b></p>     <p>Las entidades p&uacute;blicas involucradas en la gesti&oacute;n del sector de aguas residuales pertenecen a tres tipos de niveles: Nacional, Regional y Local. A nivel nacional, las entidades responsables de la gesti&oacute;n en el tema de aguas residuales son el Ministerio del Medio Ambiente (MMA), el Ministerio de Desarrollo Econ&oacute;mico (MDE), el Ministerio de Salud P&uacute;blica (MSP) y el Departamento Nacional de Planeaci&oacute;n (DNP). Dos entidades adicionales de car&aacute;cter nacional son responsables de la gesti&oacute;n en el tema de aguas residuales: la Comisi&oacute;n de Regulaci&oacute;n de Agua Potable (CRA), adscrita al Ministerio de Desarrollo Econ&oacute;mico, y la Superintendencia de Servicios P&uacute;blicos (SSP), adscrita al DNP.</p>     <p>A nivel regional distintas entidades son importantes en la gesti&oacute;n en aguas residuales. Se destacan las Corporaciones Aut&oacute;nomas Regionales y los Departamentos (Gobernaciones). A nivel local, la entidad p&uacute;blica m&aacute;s importante en la gesti&oacute;n de aguas residuales es el municipio. La Ley 142/94 establece que es el principal responsable de la gesti&oacute;n en aguas residuales a nivel local y est&aacute; encargado de garantizar la prestaci&oacute;n del servicio.</p>     <p>La propuesta para la coordinaci&oacute;n de las entidades a nivel nacional, pretende compatibilizar e integrar los objetivos de estas entidades. La metodolog&iacute;a para ello consiste en seleccionar unas cuencas/municipios cr&iacute;ticos seg&uacute;n criterios ambientales y de salud p&uacute;blica. Una vez establecidas estas cuencas/municipios cr&iacute;ticos, estos deber&aacute;n convertirse en la primera prioridad de las entidades encargadas del sector de saneamiento b&aacute;sico del pa&iacute;s, para el desarrollo de todas infraestructura necesaria que lleve a la construcci&oacute;n de la PTAR. Para tal fin, se propone utilizar la metodolog&iacute;a establecida por el Ministerio de Desarrollo Econ&oacute;mico en el RAS/2000 donde, teniendo en cuenta consideraciones como la cobertura de otros servicios p&uacute;blicos y la capacidad financiera e institucional de municipio, podr&aacute; priorizarse y dar viabilidad a los proyectos de planta de tratamiento ubicadas en los municipios cr&iacute;ticos y/o cuencas cr&iacute;ticas. Para solucionar la divergencia entre los criterios de priorizaci&oacute;n de los Ministerios acerca de la capacidad econ&oacute;mica de los usuarios, deber&aacute; aplicarse una salvedad contemplada en el RAS, que permite que el proyecto adopte un nivel de complejidad m&aacute;s alto, lo que reduce los requerimientos sobre la cobertura de otros servicios p&uacute;blicos, y facilita la aprobaci&oacute;n de la construcci&oacute;n de la planta. Esta metodolog&iacute;a propuesta permite que los tres Ministerios (Medio Ambiente, Desarrollo Econ&oacute;mico y Salud P&uacute;blica) cumplan de manera simult&aacute;nea sus objetivos en el proceso de priorizaci&oacute;n de proyectos de plantas de tratamiento de aguas residuales.</p> <hr size="1">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>BIBLIOGRAF&Iacute;A</b></p>     <!-- ref --><p><a name="r1"></a>[1] Chapra, S.C. Surface Water Quality Modeling. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc, 1997.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S0121-4993200500020000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><a name="r1"></a>[2] D&iacute;az-Granados, M., S. Barrera, J.P. Ramos, L.A. Camacho, R. Rosales, N. Escalante y M. Torres. &quot;Metodolog&iacute;a Multicriterio para la Priorizaci&oacute;n de Inversi&oacute;n en Aguas Residuales Municipales en Colombia&quot;. Ponencia presentada al XV Seminario Nacional de Hidr&aacute;ulica e Hidrolog&iacute;a. Mayo 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000115&pid=S0121-4993200500020000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><a name="r3"></a>[3] Fair, G.M., J.C. Geyer y D.A. Okun. Elements of Water Supply and Wastewater Disposal. New York: John Wiley and Sons, Inc, 1971.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000116&pid=S0121-4993200500020000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><a name="r4"></a>[4] Gameson, A.L.H. y K.G. Robertson. &quot;The Solubility of Oxygen in Pure Water and Sea Water&quot;, J. Appl. Chem, vol. 5, 1955, pp. 502.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000117&pid=S0121-4993200500020000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><a name="r5"></a>[5] Leopold, L.B., M.G. Wolman y J.P. Miller. &quot;Fluvial Processes in Geomorphology&quot;, 1964. San Francisco: Freeman. RAS - Reglamento del Sector de Agua Potable y Saneamiento B&aacute;sico. Ministerio de Desarrollo Econ&oacute;mico, 2000.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000118&pid=S0121-4993200500020000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><a name="r6"></a>[6] Uniandes, Departamento de Ingenier&iacute;a Civil y Ambiental.  Modelaci&oacute;n de la Calidad del Agua del R&iacute;o Bogot&aacute; - EAAB. Bogot&aacute; D.C, 2001.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000119&pid=S0121-4993200500020000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><a name="r7"></a>[7] Uniandes, Departamento de Ingenier&iacute;a Civil y Ambiental.  Aplicaci&oacute;n de un Modelo Num&eacute;rico para la Priorizaci&oacute;n de la Gesti&oacute;n de Aguas Residuales Dom&eacute;sticas en Colombia. Bogot&aacute; D.C, 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000120&pid=S0121-4993200500020000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><a name="r8"></a>[8] V&eacute;lez, J., G. Poveda y O. Mesa.  &quot;Balances Hidrol&oacute;gicos de Colombia&quot;, Universidad Nacional de Colombia, sede Medell&iacute;n, Colciencias, Unidad de Planeaci&oacute;n Minero-energ&eacute;tica, UPME, Medell&iacute;n, 2000.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000121&pid=S0121-4993200500020000900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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