diego camilo romero torres - francisco josé de caldas...
TRANSCRIPT
1
Gestión ambiental del sistema de tratamiento de lixiviados producto de la
biodegradación de residuos sólidos urbanos en un relleno sanitario colombiano
Diego Camilo Romero Torres
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales
Maestría en Desarrollo Sustentable y Gestión Ambiental
Bogotá D.C.
2017
2
Gestión ambiental del sistema de tratamiento de lixiviados producto de la
biodegradación de residuos sólidos urbanos en un relleno sanitario colombiano
Diego Camilo Romero Torres
Director
Carlos Alfonso Zafra Mejía
PhD. Ingeniería Ambiental
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales
Maestría en Desarrollo Sustentable y Gestión Ambiental
Bogotá D.C.
2017
3
Dedicatoria
Le agradezco a mi Madre por darme la oportunidad de terminar mi Maestría, por
permitirme disfrutar hasta el día de hoy y brindarme de su amor y apoyo incondicional.
4
Agradecimientos
Agradezco a cada una de las personas que me brindaron su apoyo y conocimiento para
el desarrollo de esta investigación, principalmente al Profesor Carlos Zafra por dirigir este
trabajo de grado y aportar todo su conocimiento y experiencia para el desarrollo del
mismo, a mis amigos Erney Ramos, Andrés López y Felipe Peña por el apoyo durante el
desarrollo de esta labor de investigación, los cuales me han enseñaron la importancia de
la dedicación y disciplina para el alcance de las metas propuestas.
5
Resumen
Este proyecto de investigación presenta una propuesta de gestión ambiental para el
sistema de tratamiento del lixiviado producto de la biodegradación de los residuos sólidos
urbanos dispuestos en el Relleno Sanitario Doña Juana (Bogotá D.C., Colombia), a partir
de una caracterización fisicoquímica, de la evaluación de los procesos de tratamiento en
la planta, durante un periodo de doce (12) años mediante modelización dinámica (series
de tiempo) con herramientas estadísticas auto-regresivas, integradas y de promedios
móviles (ARIMA); de la revisión y análisis de las diferentes técnicas de tratamiento
reportadas a nivel nacional e internacional, y del diseño de indicadores de evaluación.
Como principales resultados de la investigación se evidencia que los parámetros
establecidos por la normatividad colombiana tienen menores límites en comparación a la
normatividad internacional de referencia. Históricamente el sistema de tratamiento de
lixiviados no cumple con los límites establecidos para los parámetros de Mercurio
(máximos de 0,03 mg/l), Arsénico (0,07 mg/l), Plomo (0,42 mg/l), Cromo (1,5 mg/l), Níquel
(0,7 mg/l), y DBO (3704 mg/l). La planta de tratamiento de lixiviados tiene mayor
eficiencia en los meses donde la precipitación es mayor (junio a agosto) con porcentajes
de remoción promedio del 35%, con respecto a todos los parámetros de estudio. Los
meses donde se presenta una menor eficiencia de la planta de tratamiento son octubre
y noviembre, con porcentajes de remoción promedio de 29%. Según la Evaluación
Multicriterio realizada en la presente investigación, el enfoque de tratamiento por
membranas fue calificado por los expertos consultados como el más eficiente para la
depuración de lixiviados seguido de los sistemas naturales, sistemas biológicos y
sistemas fisicoquímicos. Las estructuras temporales ARIMA que tuvieron las mejores
relaciones respecto a los demás parámetros son DQO (R2=0,690; BIC=12,867; Ljung-
Box=17,975), DBO (R2=0,303; BIC=10,419; Ljung-Box=19,058), y Fe (R2=0,326;
BIC=3,425; Ljung-Box=22,963), por lo cual se determinaron como indicadores desde el
punto de vista de la modelación. Finalmente, los indicadores formulados por las
dimensiones técnica, económica, social, institucional y ambiental permitieron la
evaluación del sistema de tratamiento desde una perspectiva interdisciplinar.
Palabras Clave: Lixiviado, Relleno Sanitario, Evaluación Ambiental, Salud Pública,
Modelos ARIMA.
E-mail: [email protected]
6
Abstract
This research project shows a proposal of Environmental Management Systems for
treatment of leachate biodegradation's product of the urban solid waste in Doña Juana's
dump in Bogota city (Colombia), it based on a physico-chemical characterization of the
evaluation of the treatment processes, during a period of twelve (12) years through
models autoregressive integrated moving average (ARIMA). The review and analysis of
differents techniques of treatment wich are mentioned in reports at national and
international level, and the design of evaluation indicators.
The principal result of this researching indicates that Colombian legislation about sanitary
landfill has a less restrictive limitis of the strictest law that other international regulatory
legislation. Historically the leachate treatment does not meet the standard about the use
of the mercury because this element has the following control: for Mercury (maximum of
0.03 mg / l), Arsenic (0.07 mg / l), Lead (0.42 mg / l), Chromium (1, 5 mg / l), Nickel (0.7
mg / l), and BOD (3704 mg / l). Furthermore, the waste plant of leachate is more efficient
from June to August because there is more precipitation with 35% percentage of demise
respect to all the parameters of this researching. The least efficiency months are October
and November with a 29% percent according to the evaluation. According to the
Multicriterial Evaluation carried out in the present investigation, the treatment approach
for membranes was qualified for the experts consulted as the most efficient for the
purification, followed by the natural systems, biological systems and physicochemical
systems. The ARIMA temporal structures that had the best relation with the other
parameters are COD (R2 = 0.690, BIC = 12.867, Ljung-Box = 17.975), BOD (R2 = 0.303,
BIC = 10.419, Ljung-Box = 19.058), and Fe (R2 = 0.326, BIC = 3.425, Ljung-Box =
22.963), so they were determined as indicators from the modeling point of view. Finally,
the indicators formulated for the technical, economic, social, institutional and
environmental dimensions allowed the evaluation of the treatment system from an
interdisciplinary perspective.
Keywords: Leachate, Landfill, Environmental Assessment, Public Health, ARIMA
models.
E-mail: [email protected]
7
Tabla de contenido Introducción ................................................................................................................... 13
Capítulo 1 Planteamiento del problema ........................................................................ 15
Capítulo 2 Justificación ................................................................................................. 18
Capítulo 3 Objetivos ...................................................................................................... 20
Objetivo general ......................................................................................................... 20
Objetivos Específicos ................................................................................................. 20
Capítulo 4 Marco teórico y estado del conocimiento ..................................................... 21
4.1. Relleno sanitario de residuos sólidos urbanos .................................................... 21
4.2. Generación de lixiviados ..................................................................................... 22
4.3. Técnicas y métodos para el tratamiento de lixiviados ......................................... 24
4.3.1. Enfoque de tratamiento por procesos fisicoquímicos ................................... 27
4.3.2. Enfoque de tratamiento por procesos biológicos .......................................... 28
4.3.3. Enfoque de tratamiento por sistemas naturales ............................................ 29
4.3.4. Enfoque de tratamiento por sistemas de membranas .................................. 30
4.3.5. Enfoques de tratamiento del RSDJ ............................................................... 31
4.4. Análisis multicriterio ............................................................................................ 32
4.5. Modelos estadísticos para series de tiempo: ARIMA .......................................... 34
4.6. Indicadores de gestión ambiental ....................................................................... 36
4.7. Experiencias nacionales e internacionales sobre el tratamiento de lixiviados .... 37
4.8. Legislación relacionada con el tratamiento de lixiviados ..................................... 38
Capítulo 5 Materiales y métodos ................................................................................... 40
5.1. Descripción del lugar de investigación: Relleno Sanitario Doña Juana .............. 40
5.1.1. Sistema de conducción y almacenamiento de lixiviados en el relleno sanitario
Doña Juana ............................................................................................................ 42
5.1.2. Sistema de tratamiento de lixiviados en el relleno sanitario Doña Juana ..... 43
5.2. Descripción general de la metodología de investigación .................................... 45
8
5.2.1. Fase 1: Revisión bibliográfica y recolección de datos .................................. 46
5.2.2. Fase 2: Planteamiento de hipótesis de investigación ................................... 47
5.2.3. Fase 3: Diagnostico sobre el tratamiento de los lixiviados ........................... 48
5.2.4. Fase 4: Evaluación y análisis multicriterio de tecnologías de tratamiento
detectadas .............................................................................................................. 49
5.2.5. Fase 5: Análisis descriptivo de la información .............................................. 52
5.2.6. Fase 6: Modelación dinámica de series de tiempo ARIMA ........................... 55
5.2.7. Fase 7: Establecimiento de indicadores de gestión del lixiviado .................. 56
Capítulo 6 Resultados y discusión ................................................................................ 58
6.1. Diagnóstico sobre el tratamiento de lixiviados en el Relleno Sanitario Doña Juana
................................................................................................................................... 58
6.1.1. Análisis descriptivo de datos ......................................................................... 58
6.1.2. Comparación con la normatividad nacional e internacional de referencia .... 61
6.1.3. Análisis de correlación entre factores climáticos y parámetros fisicoquímicos
del lixiviado ............................................................................................................. 65
6.1.4. Eficiencia en la remoción de contaminantes del lixiviado en el RSDJ .......... 70
6.2. Evaluación iberoamericana de tecnologías de tratamiento de lixiviados en rellenos
sanitarios.................................................................................................................... 74
6.2.1. Diagnóstico de sistemas de tratamiento de lixiviados ................................... 74
6.2.1. Evaluación y análisis multicriterio de sistemas de tratamiento ..................... 79
6.3. Modelación dinámica de series de tiempo - ARIMA ............................................ 84
6.3.1. Enfoque preliminar: modelos de regresión ................................................... 84
6.3.2. Enfoque definitivo: análisis estadístico de series de tiempo ......................... 86
6.3.2. Estimación y verificación de los modelos univariantes ................................. 90
6.4. Establecimiento de indicadores de gestión ambiental ........................................ 96
Capítulo 7 Conclusiones ............................................................................................. 103
Capítulo 8 Recomendaciones ..................................................................................... 107
Bibliografía .................................................................................................................. 109
9
Lista de tablas
Tabla 1. Comparación de características en los lixiviados de rellenos sanitarios ......... 23
Tabla 2. Producción de lixiviados dependiendo de la técnica de operación.................. 24
Tabla 3. Comparación entre tecnologías para el tratamiento de lixiviados (manejo de
características problemáticas de los lixiviados) ............................................................. 26
Tabla 4. Leyenda diagrama de flujo tratamiento de lixiviados RSDJ ............................ 32
Tabla 5. Comparación entre los valores de los parámetros reportados en los lixiviados
por diferentes autores con el promedio de parámetros en países iberoamericanos ..... 38
Tabla 6. Legislación colombiana relacionada con los lixiviados .................................... 39
Tabla 7. Enfoque y tipos de tratamiento para el análisis de tecnologías a nivel
iberoamericano ............................................................................................................. 49
Tabla 8. Expertos consultados para el análisis multicriterio .......................................... 51
Tabla 9. Rangos de valoración, coeficientes de correlación lineal de Pearson ............. 55
Tabla 10. Resumen estadístico mensual de variables climáticas y fisicoquímicas del
lixiviado en el RSDJ ...................................................................................................... 58
Tabla 11. Comparación internacional de parámetros fisicoquímicos mensuales del
lixiviado del RSDJ ......................................................................................................... 60
Tabla 12. Comparación nacional de parámetros fisicoquímicos mensuales del lixiviado
del RSDJ ....................................................................................................................... 60
Tabla 13. Comparación de parámetros mensuales con la normatividad nacional e
internacional de referencia ............................................................................................ 61
Tabla 14. Correlaciones entre factores climáticos para la ciudad de Bogotá (r de Pearson)
...................................................................................................................................... 65
Tabla 15. Correlaciones (r de Pearson) entre parámetros fisicoquímicos del lixiviado en
el RSDJ ......................................................................................................................... 68
Tabla 16. Correlaciones (r de Pearson) entre factores climáticos y parámetros
fisicoquímicos ................................................................................................................ 69
Tabla 17. Remoción mensual de contaminantes en el sistema de tratamiento del RSDJ
...................................................................................................................................... 70
Tabla 18. Remoción anual de contaminantes en el sistema de tratamiento del RSDJ . 71
10
Tabla 19. Categorías y subcategorías de análisis de sistemas de tratamiento de
lixiviados. ....................................................................................................................... 74
Tabla 20. Enfoques y tecnologías de depuración detectadas a nivel iberoamericano .. 75
Tabla 21. Caracterización de lixiviados por zona geográfica en Iberoamérica .............. 76
Tabla 22. Eficiencias de remoción por tecnologías de tratamiento de lixiviados en rellenos
sanitarios Iberoamericanos ........................................................................................... 77
Tabla 23. Utilización de tecnologías de depuración de acuerdo a la zona geográfica de
Iberoamérica ................................................................................................................. 78
Tabla 24. Medidas de tendencia central por dimensiones de Análisis Multicriterio ....... 82
Tabla 25. Correlación (r de Sperman) parámetros fisicoquímicos ................................ 85
Tabla 26. Regresión parámetros con correlaciones significativas ................................. 85
Tabla 27. AFC y AFCP de los parámetros Plomo y DBO .............................................. 89
Tabla 28. Modelos ARIMA identificados y alternativos para los parámetros de lixiviados.
...................................................................................................................................... 91
Tabla 29. Parámetros indicadores de la calidad de lixiviados identificados en los modelos
ARIMA ........................................................................................................................... 94
Tabla 30. Indicadores por dimensión ............................................................................ 96
Tabla 31. Parámetros calidad del agua ......................................................................... 97
Tabla 32. Parámetros calidad del aire ........................................................................... 98
Tabla 33. Valoración de indicadores por dimensión para el RSDJ ............................. 100
Tabla 34. Valoración de indicadores por parámetro de calidad del lixiviado del RSDJ101
11
Lista de figuras
Figura 1. Esquema de tren tradicional de tratamiento de lixiviados .............................. 25
Figura 2. Planta de tratamiento fisicoquímica de lixiviados relleno sanitario La Pradera
(Medellín, Colombia) ..................................................................................................... 27
Figura 3. Planta de tratamiento de lixiviados anaerobia, relleno sanitario La Esmeralda
(Manizales, Colombia) ................................................................................................... 29
Figura 4. Laguna artificial para el tratamiento de lixiviados, relleno sanitario Navarro (Cali,
Colombia) ...................................................................................................................... 30
Figura 5. Planta de tratamiento de osmosis inversa, relleno sanitario de Quito (Ecuador)
...................................................................................................................................... 31
Figura 6. Diagrama de flujo proceso tratamiento lixiviado en el RSDJ .......................... 32
Figura 7. Fases para el análisis multicriterio ................................................................. 33
Figura 8. Distribución Relleno Sanitario Doña Juana .................................................... 41
Figura 9. Zona de vertido en el Relleno Sanitario Doña Juana (Bogotá, Colombia) ..... 42
Figura 10. Esquema del sistema de conducción, almacenamiento y tratamiento de
lixiviados ........................................................................................................................ 43
Figura 11. Sistema de tratamiento de lixiviados Relleno Sanitario Doña Juana ........... 45
Figura 12. Diagrama de flujo para las fases de la investigación ................................... 46
Figura 13. Metodología para el análisis estadístico de series de datos ........................ 53
Figura 14. Etapas para la construcción de indicadores ................................................. 57
Figura 15. Comparación normativa de metales pesados con respecto de los límites de la
Resolución 631 de 2015 (Colombia) – Valores mensuales en el RSDJ ........................ 62
Figura 16. Comparación normativa de metales pesados con respecto de los límites de la
Resolución 631 de 2015 (Colombia) – Valores anuales en el RSDJ ............................ 63
Figura 17. Comparación normativa de DQO con respecto de los límites de la Resolución
631 de 2015 (Colombia) – Valores mensuales en el RSDJ .......................................... 64
Figura 18. Comparación normativa de DQO con respecto de los límites de la Resolución
631 de 2015 (Colombia) – Valores anuales en el RSDJ ............................................... 64
Figura 19. Variación mensual del caudal del lixiviado con respeto a la precipitación y brillo
solar en la ciudad de Bogotá ......................................................................................... 66
Figura 20. Variación mensual del Plomo con respeto al Mercurio ................................ 67
12
Figura 21. Variación mensual del Plomo con respeto al Cobalto .................................. 67
Figura 22. Variación mensual de la remoción en la planta de tratamiento de lixiviados del
RSDJ con respecto a la precipitación, temperatura y brillo solar de la ciudad de Bogotá
...................................................................................................................................... 72
Figura 23. Fases de descomposición de los residuos sólidos urbanos ......................... 73
Figura 24. Evaluación global de las tecnologías de tratamiento de lixiviados por
dimensiones .................................................................................................................. 80
Figura 25. Regresión parámetros Pb y Ni – DBO y DQO .............................................. 86
Figura 26. Variación mensual del Plomo ....................................................................... 87
Figura 27. Variación mensual de la DBO ...................................................................... 87
Figura 28. ACF y ACFP del Pb ..................................................................................... 88
Figura 29. ACF y ACFP de la DBO ............................................................................... 88
Figura 30. Valores observados para el parámetro Plomo ............................................. 95
Figura 31. Valores observados para el parámetro DBO................................................ 95
Figura 32. Metodología para el diseño de indicadores .................................................. 96
13
Introducción
Los impactos ambientales generados por el crecimiento demográfico de la población y
consigo el aumento en la generación de residuos sólidos, es una de las principales
problemáticas que se presentan en las ciudades del mundo, teniendo como repercusión
afectaciones directas en la salud de los pobladores y a los recursos naturales cercanos
a los sitios de disposición final de residuos sólidos urbanos (Peng, 2013).
En la mayoría de países en vía de desarrollo, los sitios de disposición final como
botaderos a cielo abierto y rellenos sanitarios corresponden al destino final más común
de los residuos sólidos domiciliarios (Barradas, 2009). Uno de los problemas ambientales
más significativos generado por este tipo de disposición corresponde a sus residuos
líquidos, más conocidos como lixiviados (Droppelmann y Oettinger, 2009). El tratamiento
de éstos en los rellenos sanitarios ha sido un problema difícil de solucionar, y se ha
convertido en uno de los más importantes retos para la ingeniería ambiental (Lozano,
2012). En Latinoamérica las tecnologías de tratamiento aún son muy básicas, por lo
tanto, no cumplen con los requisitos normativos para mitigar la contaminación ambiental
y las afectaciones sobre la salud pública (Noguera y Olivero, 2010).
A partir de lo anterior, el tratamiento de lixiviados es de gran interés para los países en
vía de desarrollo debido al riesgo que presentan para la salud pública de la población y
el impacto negativo que generan sobre el ambiente, ya que estos contaminantes son
capaces de llegar a cualquier medio natural por sus propiedades físico-químicas (Ehrig,
1992). Al respecto, Colombia no es indiferente a esta problemática mundial; durante los
últimos años ha tomado más fuerza y se ha reglamentado a través del tiempo su
recolección, transporte, tratamiento y disposición final. La política para la gestión de los
residuos sólidos tiene su fundamento en la Constitución Política de Colombia, y desde
entonces se viene regulando a través de resoluciones y decretos que se han utilizado
para establecer el marco normativo correspondiente a la estructuración de una
metodología, con la cual se diseñan planes para la gestión de residuos sólidos (PGIRS)
generados en el país (Arango, 2013).
El Relleno Sanitario Doña Juana (RSDJ) está localizado dentro del perímetro urbano de
la ciudad de Bogotá (localidad de Ciudad Bolívar), en predios ubicados sobre la margen
izquierda de la cuenca del río Tunjuelo. Su área total es de 592 Hectáreas que oscilan
entre los 2715 y 2800 metros sobre el nivel del mar, de las cuales el 40% es utilizado
como zona de vertido (UAESP, 2015). Este cuenta con una planta de tratamiento de
lixiviados que está en operación desde febrero de 2002 y consta de procesos físicos,
químicos y biológicos; su capacidad hidráulica de tratamiento está entre 8 y 26 litros por
14
segundo (l/s), y un promedio de remoción de carga orgánica de 10.500 kg/día. Según
información obtenida en el relleno, el flujo promedio de lixiviado tratado está entre los
7,11 y 20,61 l/s, mientras que el caudal promedio de generación de lixiviado en el año
2013 fue de 13,05 l/s, con picos hasta de 19,64 l/s; lo que ha requerido el uso de una
piscina para el almacenamiento del lixiviado excedente.
En función de esta problemática, el presente estudio pretende ofrecer la construcción de
una propuesta de gestión ambiental para el sistema de tratamiento del lixiviado que
funcione como una herramienta base para la toma de decisiones con la finalidad de
mejorar el proceso de tratamiento y hacer más eficiente este, garantizando reducir el
impacto negativo hacia el ambiente y la salud pública.
Para la presentación de la investigación, se realizó una estructuración por capítulos; en
los primeros tres capítulos se expone el planteamiento del problema, justificación y
objetivos. En los capítulos cuatro y cinco, se exponen las bases teóricas mediante la
descripción sintética de la metodología y temáticas desarrolladas en la investigación. Por
último, en los capítulos seis, siete y ocho se presentan los análisis y resultados de la
investigación, seguido de las conclusiones y recomendaciones.
15
Capítulo 1
Planteamiento del problema
Colombia, así como los demás países del mundo, no ha sido ajeno a un sin número de
impactos ambientales asociados al indiscutible aumento en la producción de residuos
sólidos producto de las actividades humanas en áreas urbanas; factores como el
crecimiento y la concentración demográfica, la globalización y el corto ciclo de vida de
los productos hace que diariamente se generen grandes volúmenes de residuos, que sin
un uso posterior terminan siendo depositados en rellenos sanitarios cada vez más
grandes, ocupando amplios espacios y contaminado los recursos naturales allí
existentes, lo que se constituye en un serio problema ambiental si no se cuenta con la
infraestructura adecuada para la gestión integral de estos desechos (Zafra, 2009).
Una vez dispuestos y enterrados los residuos sólidos en un relleno sanitario se hace
necesario minimizar los impactos en el desarrollo de esta actividad; lo anterior, teniendo
en cuenta que el agua que ha tenido contacto con éstos (p.ej. precipitación y escorrentía
superficial), lava gran cantidad de sustancias contaminantes asociadas a las fracciones
dispuestas (i.e., el lixiviado); siendo este líquido percolador una de las sustancias más
contaminantes en el proceso de disposición final de residuos sólidos (Fuentes y Palacio,
2006).
A nivel mundial, la legislación vigente tiende a eliminar o minimizar los riesgos sobre la
salud de los habitantes en el área de influencia de estas instalaciones, lo cual implica un
mejoramiento sustancial en la gestión de los residuos (Suarez, 2012). En Colombia no
existe una normatividad específica para el tratamiento de lixiviados, lo que genera un
sistema de gestión que solo se centra en la depuración para reducir la concentración de
los contaminantes existentes por debajo de los límites fijados en la normatividad vigente
(Betancourt, 2012).
Por lo tanto, no tener un manejo, tratamiento y disposición final adecuado junto con
normatividad especifica podría generar contaminación en los suelos, aguas subterráneas
y cuerpos hídricos superficiales; es por esta razón, que en los rellenos sanitarios se
deben implementar procesos de impermeabilización, drenaje, transporte y tratamiento
que permitan la gestión integral de los lixiviados, con el fin de gestionarlos de una manera
compatible con el ambiente y la salud pública (Velásquez, 2006).
La composición de los lixiviados depende del tipo de desecho dispuesto, del nivel de
degradación de los residuos y del volumen producido; por ejemplo Giraldo (2003) indicó
que los lixiviados usualmente contienen características contaminantes, es decir, alto
16
contenido de materia orgánica, nitrógeno, fósforo, presencia abundante de patógenos e
igualmente de sustancias tóxicas como metales pesados y constituyentes orgánicos, lo
que ocasiona grandes riesgos de contaminación al ambiente y problemas de salud
pública.
Según Noeggerath y Salinas (2011) las concentraciones promedio de un lixiviado maduro
por parámetro varían en los siguientes valores, nitrógeno 5 a 10 mg/l, fósforo 25 mg/l,
metales pesados en bajos niveles, pH 7,3, DBO 5.000 mg/l y DQO 8.180 mg/l. Asociado
con la calidad del lixiviado, es necesario evaluar factores como el tiempo y el tipo de
relleno sanitario. Suarez (2006) indicó que los lixiviados de los rellenos sanitarios de los
países en desarrollo, como lo es el Relleno Sanitario Doña Juana de la ciudad de Bogotá,
presentan altas concentraciones de DBO, amoníaco, metales pesados y sustancias
precipítales, lo que repercute en la operatividad y rendimiento de los procesos de
tratamiento; por lo cual se deben tener en cuenta para evaluar la eficiencia de remoción
de cada uno de éstos.
Adicionalmente, Giraldo (2003) indicó que todo cambio en la estructura y composición
del relleno sanitario tiene efecto sobre las corrientes y la acumulación del lixiviado, de tal
modo que el agua y los procesos en el relleno son magnitudes que influyen mutuamente.
Por otro lado, la cantidad de lixiviado es otro factor determinante en la gestión integral de
residuos sólidos; al respecto, la cantidad de los lixiviados es función de tres variables
principales: (i) el área rellenada, (ii) la cantidad de infiltración que se permita, y (iii) el
sistema de drenaje e impermeabilización. Las variaciones de los caudales de lixiviados
afectan de manera diferente a los sistemas de tratamiento, lo que es determinante para
la elección de alternativas de tratamiento (SCS Engeneers, 2007).
Teniendo en cuenta lo anterior, el problema de la gestión ambiental del lixiviado en el
relleno sanitario Doña Juana (RSDJ) se intensifica debido a la ineficiencia de los
procesos de manejo, tratamiento y disposición de lixiviados en cada uno de los factores
expuestos (i.e., características, calidad y cantidad), lo que ocasiona un gran impacto
negativo sobre el ambiente y la salud pública; a pesar de la existencia de una planta de
tratamiento en el relleno en evaluación, no es suficiente, ya que parte de estos son
vertidos directamente a la cuenca del Río Tunjuelo, siendo actualmente la que presenta
el mayor índice de contaminación de todas las cuencas hidrográficas de Bogotá
(Pedraza, 2013).
La contaminación del recurso hídrico y del suelo es producto de los vertimientos de
agentes contaminantes como los lixiviados de los rellenos sanitarios, causando la
alteración de la composición normal del agua y del subsuelo, generando problemas para
la salud pública y daños a grandes afluentes importantes de la ciudad. Lo anterior acarrea
17
consigo afectaciones directas al ambiente, por ejemplo, según Espinosa (2010) en el
relleno sanitario de la ciudad de La Habana la filtración del lixiviado en los cuerpos
subterráneos de agua ocasionó enfermedades diarreicas en la población cercana a las
cuencas hidrográficas afectadas.
Como antecedentes históricos, en el año 1997 el RSDJ de la ciudad de Bogotá presentó
un desplazamiento de la línea de impulsión del lixiviado, lo que ocasionó afectaciones
directas en el Rio Tunjuelo y en la salud de los habitantes de la ciudad capital; por lo cual
la Secretaría de Salud del Distrito declaró Alerta Amarilla en los hospitales de los barrios
aledaños a la zona del deslizamiento (Collazos, 1998). Otro antecedente, como lo indica
el Informe del operador del Relleno Sanitario CGR (2015), en el mes de octubre del año
2015 se presentó otro desplazamiento de residuos dispuestos, correspondientes a
720.000 m3 en un área de afectación de tres hectáreas, impactando negativamente
fuentes de agua, zonas protegidas, siembra de árboles, comunidad e infraestructura
cercana al sitio de disposición final. Igualmente teniendo en cuenta el Informe Técnico
CAR No. 790 de octubre 2 de 2015, se evidenció el manejo inadecuado de los residuos
en Doña Juana; por lo cual se cuestionó el manejo de lixiviados al interior de la zona de
operación y la conformación de terrazas fuera de los diseños establecidos y aprobados
dentro de la licencia ambiental vigente.
De esta manera, los efectos sobre el recurso hídrico de Bogotá, en especial sobre el Rio
Tunjuelo que es el principal afectado, se ha centrado en la generación de lixiviados del
RSDJ. A pesar de que el relleno cuenta con una planta para el tratamiento de estos, no
se cumple con los parámetros de calidad establecidos por la normatividad y se ve
afectada la calidad del Río Tunjuelito y por ende la del Río Bogotá (Univalle, 2006).
A partir de la problemática expuesta surgió la siguiente pregunta de investigación:
¿Cómo hacer más eficiente el sistema de tratamiento del lixiviado producto de la
descomposición de residuos sólidos urbanos vertidos en el relleno sanitario Doña
Juana a través de la utilización de instrumentos de gestión ambiental: técnicos y
normativos?
18
Capítulo 2
Justificación
Las condiciones ambientales de las áreas de influencia de los rellenos sanitarios son
factores determinantes en la salud pública y estado de los recursos naturales allí
existentes, por lo cual se demuestra una relación directa entre éstos. El Relleno Sanitario
Doña Juana cuenta con una planta de tratamiento de lixiviados que funciona desde el
año 2002, pero no se evidencia la implementación de herramientas estadísticas y
técnicas que permitan una evaluación integral de éstos y de los parámetros
fisicoquímicos de los lixiviados.
Para analizar de manera integral los sistemas de tratamiento existen diferentes
herramientas de gestión ambiental, las cuales permiten evaluar de manera sistemática
cada una de las actividades que componen las tecnologías de tratamiento. Dentro de
estas se encuentran la caracterización de lixiviados, la cual permite conocer los niveles
contaminantes de los parámetros de análisis permitiendo realizar una comparación con
los límites establecidos en la normatividad vigente, así mismo conocer los posibles
impactos que estos pueden ocasionar sobre los recursos naturales y la salud pública.
Por otro lado, existen las herramientas de análisis multicriterio que permiten ofrecer un
instrumento de decisión sobre el conocimiento y juicio de expertos; a su vez, permite
conocer la evaluación de las diferentes tecnologías de tratamiento de lixiviados con el fin
de optimizar los sistemas actuales. La estadística para el análisis de series de tiempo y
determinación de pronósticos junto con el desarrollo de indicadores son alternativas que
permiten estudiar el comportamiento de los parámetros fisicoquímicos del lixiviado,
además de conocer sus posibles valores (pronóstico en el tiempo) y establecer nuevos
parámetros de evaluación.
A partir de lo anterior, se diseña una propuesta de gestión ambiental para el sistema de
tratamiento del lixiviado producto de la biodegradación de los residuos sólidos urbanos
dispuestos en el Relleno Sanitario Doña Juana. Esta permitirá realizar una
caracterización fisicoquímica del lixiviado con el fin de conocer la potencialidad de
contaminación del mismo; también evaluará y analizará los diferentes tipos de
tecnologías de tratamiento existentes para medir la eficiencia de cada una de éstas.
Adicionalmente, se utilizarán herramientas estadísticas para la modelación dinámica de
series de tiempo con el fin de obtener pronósticos sobre las concentraciones de los
contaminantes presentes en el lixiviado y, finalmente, la investigación permitirá la
generación de indicadores para la evaluación de diferentes parámetros con respecto a
la legislación nacional e internacional.
19
El desarrollo de esta investigación se hace necesaria debido a que da respuesta a la
gestión ambiental adecuada para el tratamiento del lixiviado y, por lo tanto, para la
operación eficiente del RSDJ; ya que establece los lineamientos para evaluar la eficiencia
de los componentes del sistema. Lo anterior, permitirá gestionar de manera integral los
residuos sólidos teniendo beneficios ambientales tales como la reducción de los impactos
negativos sobre Rio Tunjuelo con la disminución de la carga contaminante del efluente y
así mismo mejorando la calidad del agua del Río Bogotá; la reducción de enfermedades
respiratorias agudas (ERA) y enfermedades diarreicas agudas (EDA) por la disminución
en la propagación de olores y mejoramiento en la calidad del agua; y visualizará
beneficios económicos con la reducción de los costos de operación e implementación de
nuevos sistemas de tratamiento y la optimización de sus procesos.
Igualmente, el estudio puede servir como base para la creación de nuevas metodologías,
herramientas técnicas y tecnológicas para el diseño y la evaluación de los sistemas de
tratamiento de lixiviados para nuevo rellenos sanitarios, permitiendo a las instituciones
tales como la Corporación Autónoma Regional (CAR), Secretaria Distrital de Ambiente
(SDA), Secretaria de Salud, Unidad Administrativa Especial de Servicios Públicos
(UAESP) y Superintendencia de Servicios Públicos evaluar los sistemas de tratamiento
de lixiviados actuales y proyectos futuros con un enfoque interdisciplinar.
20
Capítulo 3
Objetivos
Objetivo general
Construir una propuesta de gestión ambiental para el sistema de tratamiento del
lixiviado producto de la biodegradación de los residuos sólidos urbanos dispuestos
en el Relleno Sanitario Doña Juana de la ciudad de Bogotá, teniendo en cuenta
una escala temporal de doce años.
Objetivos Específicos
Realizar un diagnóstico del tratamiento del lixiviado producto de la
descomposición de los residuos sólidos urbanos, por medio de un estudio de
caracterización físico-química para identificar las condiciones de tratamiento de
los mismos.
Evaluar y analizar alternativas y técnicas de tratamiento de lixiviados reportadas
a nivel internacional por medio un análisis multicriterio sistemático, el cual permita
detectar los procesos más eficientes para reducir el impacto negativo hacia el
ambiente y la salud pública.
Realizar una modelación dinámica de series de tiempo por medio de modelos
ARIMA con el fin de hacer pronósticos sobre el comportamiento del lixiviado en el
Relleno Sanitario Doña Juana.
Diseñar indicadores por medio del análisis de los estudios realizados con el fin de
medir la eficiencia en los procesos de tratamiento en la planta de lixiviados del
Relleno Sanitario Doña Juana.
21
Capítulo 4
Marco teórico y estado del conocimiento
Este capítulo se estructuró en ocho apartados, teniendo en cuenta el desarrollo
sistemático de los objetivos. En el primer apartado se presentan los elementos
conceptuales asociados a la temática de rellenos sanitarios de residuos sólidos urbanos,
seguido de los elementos teóricos sobre la generación de lixiviados. En el tercer
apartado, se presenta una descripción de las técnicas y métodos para el tratamiento de
lixiviados, los cuales se agruparon en cuatro enfoques de tratamiento. El cuarto y quinto
apartado de este capítulo se puntualiza sobre el análisis multicriterio y los conceptos
generales de los modelos ARIMA. En la sexta parte, se presenta la descripción e
importancia de los indicadores de gestión ambiental y, en los dos últimos apartados, se
exponen experiencias sobre el tratamiento de lixiviados y la legislación nacional e
internacional de referencia.
4.1. Relleno sanitario de residuos sólidos urbanos
Un relleno sanitario es un lugar seleccionado con criterios técnicos, diseñado y operado
para la disposición final controlada de los residuos sólidos urbanos, sin causar riesgos
potenciales o daños a la salud pública; enterrar los residuos sólidos urbanos ha sido, y
es aún, la práctica más utilizada por las sociedades del mundo para su manejo (Giraldo,
2013). Este método utiliza principios de ingeniería para confinar la basura en la menor
área posible, reduciendo su volumen al mínimo practicable, y cubriendo la basura allí
depositada con una capa de tierra con la frecuencia necesaria al fin de cada jornada,
compactando los residuos, cubriendo los mismos y realizando control de gases y
lixiviados (Noguera y Olivero, 2010).
Según Cristancho (2013) para el diseño de un relleno sanitario de residuos sólidos
urbanos es necesario tener en cuenta múltiples aspectos relacionados con la selección
y preparación del sitio, tales como la i) ubicación, ii) vías de acceso, (iii) condiciones
hidrogeológicas, (iv) vida útil del terreno, (v) material de cobertura, (vi) clima de la zona,
(vii) costos, y (viii) destinación futura de los predios. La disposición final segura y
confiable de los residuos sólidos no reciclables ni utilizables es un componente primordial
de la gestión integral de residuos sólidos, conformado por cuatro elementos cuyo orden
jerárquico es: (i) reducción en origen, (ii) aprovechamiento y valorización, (iii) tratamiento
y transformación, y (iv) disposición final controlada. Una adecuada gestión de un relleno
sanitario implica el desarrollo exitoso de las etapas de planificación, diseño, operación,
clausura, adecuación, y uso final (Fuentes, 2006).
22
Finalmente, en sociedades en donde el costo del capital es alto, como en Latinoamérica,
y en donde existen numerosas necesidades insatisfechas que compiten por los recursos,
con frecuencia los rellenos sanitarios terminan siendo las opciones más utilizadas a
pesar de la clara conciencia de que las prioridades son el aprovechamiento y la
valorización de los residuos sólidos (Giraldo, 2014).
4.2. Generación de lixiviados
Es necesario identificar y diferenciar distintos conceptos, los cuales permitirán conocer
más a fondo la problemática sobre el manejo de lixiviados en rellenos sanitarios. Los
lixiviados son líquidos que generalmente se acumulan en el fondo de un sitio de
disposición final de residuos sólidos, estos también son llamados “líquidos percolados”
resultado de la precipitación de la escorrentía no controlada y del agua de irrigación que
entra en el sitio de disposición final; así como de aquellas aguas subterráneas que se
infiltren. Adicionalmente, son generados por los procesos de biodegradación de los
residuos sólidos urbanos al interior de la masa de residuos (Rivas, 2009).
Existen diferentes características para los lixiviados, en donde se hace énfasis en su alto
poder contaminante. Estos poseen un elevado contenido de materia orgánica, nitrógeno
y fósforo, además de la presencia abundante de patógenos e igualmente de sustancias
tóxicas como metales pesados y constituyentes orgánicos. Estas características son las
más relevantes, por lo cual se hace necesario remover éstos de los lixiviados; de igual
forma se deben tener en cuenta otras características las cuales pueden afectar el
funcionamiento de los diferentes procesos en su tratamiento, tales como la temperatura
de la zona, precipitación, y brillo solar (Noeggerath y Salinas, 2011).
Adicionalmente, la calidad de los lixiviados en un relleno sanitario puede variar con
respecto al tiempo de operación del relleno y tipo del mismo (i.e., de residuos urbanos o
inertes). Por lo que se puede decir, de manera resumida, que los lixiviados de los rellenos
sanitarios de los países en desarrollo presentan concentraciones mucho mayores de
DBO, amoníaco, metales pesados y sustancias precipitables que los de países
desarrollados (Jiménez, 2012). En la Tabla 1 se resumen las principales características
de los lixiviados jóvenes y maduros en un relleno sanitario.
23
Tabla 1. Comparación de características en los lixiviados de rellenos sanitarios
Característica Lixiviado joven (mg/l) Lixiviado maduro (mg/l)
DBO 14.950 5.000 DQO 22.650 8.180
Nitrógeno amoniacal 200 20 - 40 Fósforo 25 5 - 10
PH 5,2 7,3 Detergentes Muy altos Bajos
Sulfatos 300 20 - 50 Agentes incrustantes (Fe) 549 1,5 Agentes incrustantes (Ca) 2136 244 Agentes incrustantes (Mg) 277 81
Metales pesados Muy altos Bajos
Fuente: Noeggerath y Salinas, 2011.
Analizando la Tabla 1, según las características del tipo de relleno sanitario (joven -
maduro), los resultados sugieren que las concentraciones del lixiviado tienden a ser
mayores en un relleno sanitario joven antes que en un relleno sanitario maduro. Por
ejemplo, la relación DBO/DQO para el primero es alta, indicando una buena
biodegradabilidad; mientras que para el segundo es baja indicando un proceso
degradativo pobre (Giraldo, 2003). Las concentraciones de sales disueltas y metales
pesados son mayores en un lixiviado joven, lo que genera problemas de toxicidad en el
caso de que se quieran implementar procesos biológicos para la remoción de la DBO.
Por otro lado, los lixiviados pueden presentar numerosos problemas que deben tenerse
en cuenta al momento de seleccionar los procesos y la tecnología para el tratamiento de
éstos. La cantidad de los lixiviados en un relleno sanitario también es un aspecto
importante a considerar en el momento de tratarlos. La cantidad generada de estos en
un relleno sanitario dependerá de: (i) la descomposición de la materia orgánica, (ii)
humedad de los residuos, (iii) precipitación de la zona, y (iv) capacidad de campo del
sistema, parámetro relacionado con la humedad del suelo (Fuentes y Palacio, 2006).
Adicionalmente, los lixiviados pueden infiltrarse en el suelo generando impactos
negativos directos sobre las aguas subterráneas y superficiales en donde son vertidos;
este problema dependerá de sus características contaminantes y de la cantidad en que
se generen, además de la velocidad de distribución en el subsuelo (Noeggerath y
Salinas, 2011). Por lo anterior es fundamental cuantificar su producción total; en este
sentido, es necesario conocer la cantidad de agua que se infiltra por precipitación,
humedad de los residuos sólidos, humedad del material que cubre el lixiviado y humedad
de los lodos, si se permite la evacuación de éstos (Giraldo, 2003). La Tabla 2 muestra la
producción de lixiviados dependiendo la técnica de operación utilizada en los rellenos
sanitarios.
Según Ehrig, (2000) con los conocimientos actuales las cantidades de lixiviado pueden
determinarse según el grado de compactación del relleno sanitario, por ejemplo:
24
Rellenos compactados con medios mecánicos: 25% de la tasa de precipitación anual
(aproximadamente 5 m3/Ha/día para el caso de 750 mm de precipitación anual).
Rellenos compactados con orugas: 40% de la tasa de precipitación anual
(aproximadamente 9 m3/Ha/día para el caso de 750 mm de precipitación anual).
Tabla 2. Producción de lixiviados dependiendo de la técnica de operación
Precipitación (mm/año)
Lixiviados m3/Ha/día
Lixiviados (% de Na)
Observaciones
Compactación con oruga
571 4,9 31,3 -
571 0,4 4,4 Recubrimiento con material
aglutinante 501 – 729 5,3 – 8,3 25 – 48,2 Parcialmente
662 10,6 58,2 - 632 5,9 32,3 Recubierto y recultivado
565 – 655 6,1 – 7,5 39,2 – 42 - 636 3,5 – 3,7 19,9 – 21,4 -
Relleno como producción de compost
716 – 936 0,8 – 5,2 3,9 – 21,3 - - 4,4 – 4,8 28,9 – 31,8 -
Compactación con medios mecánicos
652 2,7 15,1 - 651 – 998 3,2 – 8,1 12,2 -29,8 Recubierto y recultivado 651 – 998 3,0 – 5,9 16,9 – 21,6 -
632 2,8 – 3,2 16,3 – 18,3 - 509 2,3 16,8 -
556 – 1057 2,6 – 5,1 15,6 – 19,6 - 770 0,7 – 1,1 3,3 – 7,2 Relleno muy joven
- 3,8 22 Ciclo de lixiviación (recubierto con
material aglutinante) - 6,7 38 Ciclo de lixiviados
Nota: a N: Nitrógeno. Fuente: Fuentes y Palacio, 2006
4.3. Técnicas y métodos para el tratamiento de lixiviados
El tratamiento de los lixiviados de los rellenos sanitarios es un problema difícil de
solucionar, tal vez, uno de los problemas más desafiantes en la ingeniería del tratamiento
de rellenos sanitarios (Rivas, 2009). Posiblemente la solución final y racional consista en
no producir lixiviados, o al menos en producir lixiviados de cargas contaminantes
menores. Sin embargo, esta solución se podrá dar cuando se observe de una manera
global el flujo de materiales en la sociedad y se internalicen los costos ambientales en
todo el ciclo de los materiales, desde su producción, transformación, distribución, uso y
disposición final; mientras tanto es muy probable que los lixiviados continúen siendo un
problema inevitable de la sociedad (Patiño, 2006).
Las tecnologías de tratamiento para lixiviados son mecanismos utilizados para evitar la
contaminación de los recursos naturales (suelos, acuíferos y aguas superficiales), estos
se encuentran directamente afectados por la producción de lixiviados en los rellenos
25
sanitarios; por esta razón es de vital importancia seleccionar el método más pertinente,
tanto tecnológica y económicamente viable teniendo en cuenta las características de los
rellenos sanitarios. Los tratamientos más utilizados para los lixiviados son los mismos
que se utilizan en las aguas residuales, teniendo en cuenta que estos se encuentran con
mayor concentración y variabilidad de contaminantes (Ver Figura 1). Existe una gran
variedad de tratamientos utilizados, pero en realidad escoger cuál de todos es el más
conveniente es muy complejo, para esto se debe tener en cuenta diagnósticos
preliminares con respecto a la composición, caracterización de los lixiviados y tipo de
relleno sanitario, ya que de esto dependerá el tipo de tratamiento a utilizar (Agudelo,
2010).
Entre los factores a considerar en los procesos para el tratamiento de lixiviados se deben
tener en cuenta: (i) las características y la cantidad de lixiviados, (ii) objetivo del
tratamiento, (iii) naturaleza de la exposición del relleno junto con los impactos que estos
generan, y (iv) mantenimiento del sitio una vez sea clausurado (Fuentes y Palacio, 2006).
Es muy importante y necesario tener en cuenta la vida útil de los lugares donde se
almacenan los lixiviados, incluso después de la clausura del relleno sanitario, ya que es
probable que la composición y caudal de los estos cambien de una forma continua donde
la infraestructura para el tratamiento de los mismos debe responder a los cambios en sus
características y fluctuaciones en el caudal y carga contaminante (Romero, 2010).
Figura 1. Esquema de tren tradicional de tratamiento de lixiviados
Fuente: Giraldo 2013
26
El tratamiento físico remueve los sólidos que se encuentran en los lixiviados mediante la
aplicación de leyes naturales. En los rellenos sanitarios de Colombia se pueden
encontrar diferentes tipos de tratamiento de lixiviados tales como recirculación, físicos,
químicos, y de micro y macro filtración como el caso del relleno sanitario Combeima de
la ciudad de Ibagué (Fuentes y Palacio, 2006).
La recirculación de los lixiviados es una de las técnicas en el manejo de los lixiviados
para rellenos sanitarios más utilizada a nivel de América Latina; uno de los objetivos de
esta técnica es controlar la dispersión de estos. Durante la recirculación de lixiviados,
estos son retornados al relleno por re-infiltración dentro de los residuos dispuestos. Este
método es considerado de control porque los lixiviados están continuamente fluyendo a
través del relleno tratándose por medio de procesos biológicos, precipitación y adsorción.
Estos procesos son benéficos para los rellenos sanitarios por el aumento del contenido
de humedad, el cual incrementa la tasa de degradación biológica en los residuos, la
estabilidad biológica y la tasa de recuperación del metano producido en el relleno
(Martínez, 2014).
Existe una variedad de posibilidades dependiendo del tipo de relleno sanitario, el tipo de
lixiviado que se genere, y la calidad y cantidad del mismo; lo que determina que proceso
de tratamiento es el más conveniente. Dentro de estos procesos se podrían mencionar
los siguientes: lagunas de evaporación, osmosis inversa, filtración, macro y micro
filtración, ultrafiltración, nanofiltración, intercambio iónico, tratamiento químico, oxidación
química, aplicaciones con sulfato de aluminio, tratamiento biológico, lodos activados, y
lagunas de estabilización. En la Tabla 3 se presenta una comparación entre las distintas
tecnologías de tratamiento del lixiviado y sus problemáticas.
Tabla 3. Comparación entre tecnologías para el tratamiento de lixiviados (manejo de características
problemáticas de los lixiviados)
Problemas
Tecnología
Aerobio Anaerobio Evaporación Recirculación Membranas Sistemas naturales
Tratamiento en PTAR
Formación de precipitados
+ ++ + + ++ + No
Toxicidad a los microorganismos
+ ++ o No No (1) + Potencial
Formación de espumas
++ + + + (1) Variable (2) No Baja
Emisión de COV ++ + + + Variable (2) + Baja Sensibilidad a
variaciones de caudal + ++ + + + No No
Producción y manejo de lodos
++ + + No + No
Requerimientos de área
Baja Baja Muy baja Baja Baja Alta No
Nota: (1) pueden formarse en los tanques de almacenamiento. (2) Si los sistemas son aerobios, la problemática puede ser alta. (+) Una cruz significa como afecta negativamente la característica al proceso. Entre más cruces más negativamente lo afecta.
Fuente: Arango, 2013
27
A nivel mundial se evidencian diferentes tipos de tecnologías de tratamiento de lixiviados
en rellenos sanitarios de residuos sólidos urbanos; las cuales se pueden clasificar de
acuerdo a diferentes características, como niveles de tratamiento que se logren con cada
una de ellas, o por el tipo de contaminación que puedan remover (Martínez et al., 2014).
Dentro de las tecnologías más utilizadas en los países latinoamericanos se distinguen
cuatro enfoques de tratamiento, las cuales se describen a continuación.
4.3.1. Enfoque de tratamiento por procesos fisicoquímicos
Los tratamientos físico-químicos aplicables a los lixiviados son muy variados, limitándose
algunos de ellos a una mera modificación de pH (Ver Figura 2). Distintas pruebas
realizadas a un lixiviado a través de los cuales se evidencia que, con solo la alteración
del pH, se consigue una modificación en la estructura de los complejos coloidales
propiciando una coagulación y posterior precipitación, reduciendo así la concentración
de distintos contaminantes, entre ellos los metales pesados y la materia orgánica
suspendida y disuelta (Fuentes, 2010). A consecuencia de esta modificación en la
estructura coloidal se desestabilizan los complejos metálicos, lo cual permite que la
materia orgánica disuelta remanente pueda ser eliminada por medio de algún tratamiento
posterior (Novelo et al., 2002).
Figura 2. Planta de tratamiento fisicoquímica de lixiviados relleno sanitario La Pradera (Medellín, Colombia)
Fuente: EMVARIAS, 2016
Los procesos fisicoquímicos incluyen la reducción de la suspensión de sólidos, partículas
coloidales, material flotante, color, y compuestos tóxicos, ya sea por la flotación, la
coagulación/floculación, adsorción, oxidación química y extracción de aire (Giraldo,
2001; Novelo et al., 2004); por lo cual se pueden clasificar en cuatro tipos de tratamiento:
Coagulación-Floculación: Este proceso es utilizado para promover la agregación
de partículas, en este caso se añade sulfato de aluminio al lixiviado para hacer una
28
mezcla rápida lo que produce como resultado la desestabilización de las impurezas
inicialmente estables en suspensión, lo que forma un floculo que finalmente se
sedimenta (Canepa et al., 2008; Laines y Adams, 2008).
Recirculación: Uno de los fines principales de esta técnica es controlar la libre
dispersión de los lixiviados, donde estos son retornados al relleno por re-infiltración
dentro de los residuos dispuestos. Este proceso es beneficioso para los rellenos
sanitarios por el aumento del contenido de humedad, el cual incrementa la tasa de
degradación biológica en los residuos, la estabilidad biológica y la tasa de
recuperación del metano producido.
Evaporación Forzada: Este proceso consiste en evaporar el agua contenida en el
lixiviado por calentamiento. Las tecnologías existentes permiten lograr el control del
total de emisiones de los lixiviados producidos en los rellenos sanitarios, quedando
un lodo que se dispone nuevamente en el relleno.
Oxidación avanzada: Este proceso fisicoquímico suele combinar la adición de
reactivos oxidantes, como el reactivo Fentón, con procesos de ozonización o de
radiación ultravioleta (Marañón, 2004; López y Peralta, 2005) lo que permite eliminar
del lixiviado DQO, COT y compuestos refractarios, tales como los compuestos
organohalogenados, que pueden permanecer después de un tratamiento biológico o
puede ser la forma dominante del COD del lixiviado de un relleno sanitario maduro.
Los resultados de los estudios revisados permiten considerar que los procesos de
oxidación avanzada son de alto potencial para la eliminación de compuestos
refractarios y contaminantes orgánicos presentes en los lixiviados (Méndez et al.,
2010).
4.3.2. Enfoque de tratamiento por procesos biológicos
Las alternativas mayormente utilizadas para la remoción de materia orgánica son los
procesos biológicos (Borzacconi et al., 1996; Pérez, 2010). Teniendo en cuenta distintos
estudios se ha encontrado que estos son efectivos para lixiviados jóvenes, los cuales
presentan generalmente altas concentraciones de ácidos grasos volátiles y cuya relación
de demanda bioquímica de oxígeno y demanda química de oxígeno (DBO/DQO) es
mayor a 0,4, lo cual indica alta biodegradabilidad (Suárez y Cardona, 2012; Martínez et
al., 2014). Dentro del enfoque de tratamiento biológico se encuentran:
Tratamiento aerobio: Este tipo tratamiento consiste en la depuración de los
compuestos orgánicos presentes en el lixiviado por microorganismos en presencia
de oxígeno y agitación. Durante esta degradación se forman sólidos decantables
que se separan con facilidad del lixiviado. Estos sistemas requieren de ciertas
29
condiciones estables de funcionamiento tales como carga orgánica, concentración
de nutrientes y pH (Lozada et al., 2005).
Tratamiento anaerobio: Este tratamiento se basa en el mismo principio de
depuración vía aerobia, pero esta vez es mediante una población bacteriana en
condiciones de ausencia de oxígeno, por lo que genera menor cantidad de lodos.
Sin embargo, se deben tener muchas consideraciones en la operación, como, por
ejemplo, los altos contenidos de amoníaco y de minerales disueltos los cuales
pueden generar problemas de toxicidad para los microorganismos; lo que hará
necesario una remoción previa del amoníaco o la aplicación de cargas de trabajo
reducidas dado las limitaciones en la actividad microbiana por toxicidad (González
et al., 2014; Torres et al., 2010) (Ver Figura 3).
Figura 3. Planta de tratamiento de lixiviados anaerobia, relleno sanitario La Esmeralda (Manizales, Colombia)
Fuente: Universidad Nacional, 2012
4.3.3. Enfoque de tratamiento por sistemas naturales
Los sistemas naturales, lagunas y humedales artificiales, se han propuesto como
alternativas para el tratamiento de lixiviados, la cuales poseen la ventaja de ser simples
operativamente con la posibilidad de lograr diferentes niveles de tratamiento, desde un
pre-tratamiento hasta un tratamiento terciario (Ver Figura 4). La combinación de las
lagunas y los humedales pueden manejar adecuadamente muchos de los problemas
presentes en otras tecnologías, tales como la acumulación de precipitados, la formación
de espumas, la toxicidad a los microorganismos, y las variaciones en cargas hidráulicas
y orgánicas (Sandoval y Parra, 2012; Martínez et al., 2014).
30
Figura 4. Laguna artificial para el tratamiento de lixiviados, relleno sanitario Navarro (Cali, Colombia)
Fuente: El país, 2012
4.3.4. Enfoque de tratamiento por sistemas de membranas
Esta es una de las tecnologías de desarrollo en la última década. Con mayor frecuencia
se observan más aplicaciones de las membranas en el tratamiento de todo tipo de
efluentes, incluyendo los lixiviados de rellenos sanitarios. Dentro de esta se encuentran
procesos de microfiltración, ultrafiltración, nanofiltración, ósmosis inversa, la ósmosis
directa e inclusive la pervaporación; esta última corresponde al transporte de manera
selectiva a través de una membrana polimérica no porosa desde una fase líquida a una
fase gaseosa (García et al., 2015). Por ejemplo, se observa que tanto la microfiltración
como la ultrafiltración se han acoplado a procesos biológicos de tratamiento aerobio, en
reemplazo de los sedimentadores, tanto para la remoción de DBO, como para la
nitrificación del amoníaco (Renou et al., 2008; Mendoza, 2009).
Tratamiento por ósmosis inversa: este es el proceso más destacado en Latinoamérica,
este remueve partículas muy pequeñas presentes en una solución, incluyendo sales y
otras impurezas como color y propiedades de los fluidos (Ver Figura 5). Se utiliza para
purificar fluidos con contenido de etanol y glicol, los cuales pasan a través de la
membrana de osmosis inversa reteniendo los iones y otros contaminantes que pueden
pasar (Ushikoshi et al., 2002). Esta tecnología es capaz de retener bacterias, sales,
azucares, proteínas, partículas, tinturas y otros constituyentes (Peters, 1998). La
utilización de osmosis inversa para el tratamiento de lixiviados en rellenos sanitarios ha
tenido una gran aceptación a nivel comercial. Investigaciones realizadas han demostrado
la influencia de la capacidad de la membrana utilizada en diferentes tipos de nuevos
lixiviados en los rellenos (Giraldo, 2001).
31
Figura 5. Planta de tratamiento de osmosis inversa, relleno sanitario de Quito (Ecuador)
Fuente: Empresa Publica Metropolitana de Gestión Integral de Residuos Sólidos, 2014
4.3.5. Enfoques de tratamiento del RSDJ
De acuerdo a la UAESP (2016), el sistema de tratamiento de lixiviados del RSDJ incluye
los componentes relacionados con: (i) el transporte del lixiviado desde las zonas de
disposición de residuos sólidos, por líneas de conducción del lixiviado, (ii) las estructuras
de regulación y almacenamiento (pondajes), y (iii) Subsistemas de depuración biológica
denominados SBR y Planta de Tratamiento de Lixiviados (PTL). El lixiviado que se
genera por la disposición de residuos, es conducido por un canal que se encuentra
paralelo a la vía de acceso principal del RSDJ, y llevado hasta una caja de derivación en
la cual se reparte el caudal tanto al Subsistema SBR para una depuración preliminar o
hacia los Pondajes II para su almacenamiento y regulación hasta el Subsistema PTL.
El sistema de tratamiento de lixiviados actualmente instalado en el Relleno Sanitario
Doña Juana se compone de tres procesos unitarios: i) Proceso fisicoquímico, ii) proceso
biológico aerobio, y iii) proceso biológico de des-nitrificación (UAESP, 2016) (Ver Figura
6 y Tabla 4).
32
Figura 6. Diagrama de flujo proceso tratamiento lixiviado en el RSDJ
Fuente: UAESP, 2016
Tabla 4. Leyenda diagrama de flujo tratamiento de lixiviados RSDJ
1. Reactor biológico secuencial –SBR Norte
11. Purga de lodos 21. Edificio de soplantes
2. Reactor biológico secuencial –SBR Sur
12. Decantador lamelar 22. Post-desnitrificador
3. Caja de Entrada 13. Neutralización 23. Sedimentador secundario 4. Pondaje oriental 14. Fisicoquímico 3 24. Filtro de anillas
5. Pondaje occidental 15. Purga de lodos 25. Cloración 6. Pozo de bombeo 16. Sedimentador 3 26. Canaleta de salida 7. Fisicoquímico 1 17. Neutralización 3 27. Zona de reactivos 8. Purga de lodos 18. Pre-nitrificador 28. Espesador de lodos
9. Sedimentador primario 19. Reactor biológico zanjón de
oxidación occidental 29. Deshidratador
10. Fisicoquímico 2 20. Reactor biológico zanjón de
oxidación oriental 30. Celda temporal de lodos
Fuente: UAESP, 2016
4.4. Análisis multicriterio
Según Romero (1996) el análisis multicriterio es un instrumento que se utiliza para emitir
un juicio comparativo entre proyectos o medidas heterogéneas; se emplea para evaluar
especialmente en situaciones ex antes, más concretamente en la definición de opciones
estratégicas de intervención. En el ámbito de las evaluaciones ex post, éste puede
contribuir a la evaluación de un programa o de una política valorando los efectos de las
acciones realizadas con respecto a varios criterios.
33
En concreto, este análisis permite lograr un proceso de toma de decisiones adecuado,
como una herramienta flexible y simple, que permite el desglose de un problema
complejo de decisión en una jerarquía que facilita un análisis por partes y secuencial;
además permite conocer que existen variables que se deben ser incluidas en los futuros
casos para una evaluación más compleja y eficiente (CEPAL, 2008).
Como lo indica Mesa (2008), los resultados del análisis multicriterio y la utilización de
éste como herramienta frente a la evaluación de alternativas para el aprovechamiento
del recurso hídrico logra la gestión sostenible del mismo, determinando el análisis costo-
eficiencia para la selección de las medidas que integrarán el programa de medidas
necesarias para la gestión del recurso hídrico. Según Fuentes (2006), el fin de esta
herramienta es integrar diferentes dimensiones de una realidad en un solo marco de
análisis con el fin de brindar una visión integral para tener un mejor acercamiento a la
realidad; es adecuado para tomar decisiones que incluyen conflictos sociales,
económicos, técnicos y objetivos de conservación del ambiente.
Según Torres y Fajardo (2011), se establecen ocho fases para el Análisis Multicriterio: (i)
escoger las opciones de decisión o las alternativas, (ii) escoger los criterios de
evaluación, (iii) obtener medidas de desempeño para la matriz de evaluación, (iv)
estandarizar las mediciones, (v) ponderar los criterios, (vi) determinar el orden de las
opciones, (vii) realizar un análisis de sensibilidad, y (viii) tomar la decisión (Figura 7).
Figura 7. Fases para el análisis multicriterio
Fuente: Elaboración propia
La metodología de análisis multicriterio se ha aplicado en diferentes estudios como
herramienta de evaluación. Como indica Arango (2013), este pondera la viabilidad de la
aplicación del análisis multicriterio y la lógica difusa en la evaluación de impactos
ambientales como una herramienta de ayuda en la toma de decisiones. Además, la
aplicación de este instrumento sirve para evaluar la capacidad de diversas acciones de
un proyecto para alcanzar un determinado objetivo, éste puede realizarse para registrar
34
las valoraciones sobre la eficiencia en cada uno de sus procesos o actividades. De igual
manera, facilita la estructuración de valoraciones de los responsables del proyecto sobre
las acciones en curso; finalmente reconoce el contenido de las actividades y las
asignaciones de los recursos entre acciones durante la elaboración de las estrategias
(García, 2004).
4.5. Modelos estadísticos para series de tiempo: ARIMA
La modelación ARIMA (Autorregresive Integrated Moving Average) desarrollada por
George Box y Gwilym Jenkins en la década de los setenta del pasado siglo con el
propósito de obtener mejores pronósticos en el control de la contaminación de la bahía
de San Francisco, constituyó una verdadera revolución en el análisis de series de tiempo
(Coutin, 2007). Según Makridakis (1998), las series temporales presentan una
característica intrínseca y es la dependencia existente entre observaciones sucesivas,
es decir, la auto-correlación serial. La naturaleza de esta dependencia tiene gran interés
práctico y estas correlaciones tienen la ventaja adicional que permiten detectar la
presencia de estacionalidad (i.e. tendencia hacia un valor). La modelación ARIMA utiliza
la estructura de auto-correlación serial para decidir qué términos incluir en los diferentes
tipos de estudios o análisis (i.e., la memoria del fenómeno). Adicionalmente, esta
metodología ha sido utilizada en salud pública con frecuencia creciente en todo el mundo
debido a sus bondades para modelar adecuadamente el comportamiento de los eventos
de salud.
En un modelo ARIMA se considera que el comportamiento de la variable, en cualquier
momento del tiempo, está influenciado por las observaciones de la propia variable
(recientes o remotas) incorporadas a un modelo mediante los términos auto-regresivos
(AR), y los errores o influencia de los elementos aleatorios (recientes o remotos) que se
representan con los términos de medias móviles (MA) (Coutin, 2007). Un modelo
finalmente puede incluir cualquiera de esos parámetros, aislados o en diferentes
combinaciones, además se pueden incluir como parámetros de los modelos las
diferenciaciones realizadas para estabilizar la serie, garantizando un análisis más
integral.
Según Arce y Mahia (2003), los modelos se suelen expresar como ARIMA (p,d,q) donde
los parámetros p, d, y q son números enteros no negativos que indican el orden de los
distintos componentes del modelo respectivamente, las componentes autorregresivos,
integrados y de media móvil. Cuando alguno de los tres parámetros es cero, es común
omitir las letras correspondientes del acrónimo AR para la componente autorregresiva, I
para la integrada, y MA para la media móvil. Por ejemplo, ARIMA (0,1,0) se puede
expresar como I (1), y ARIMA (0,0,1) como MA (1) (Pérez, 2005).
35
El modelo ARIMA (p,d,q) se puede representar como:
Ecuación 1. Representación modelo ARIMA
Donde d corresponde a las diferencias que son necesarias para convertir la serie original
en estacionaria; son los parámetros pertenecientes a la parte "autorregresiva"
del modelo; son los parámetros pertenecientes a la parte "medias móviles" del
modelo; es una constante; y es el término de error, llamado también innovación o
perturbación estocástica; esta última asociada más para modelos econométricos
uniecuacionales o multiecuacionales (Arce y Mahia, 2003).
Los modelos ARIMA son prácticamente uno de los más exactos para la predicción en
series de tiempo y son especialmente adecuados para series de periodicidad corta
(horas, días, y semanas) (Espinoza, 2004). Según Coutin (2007), este es uno de los
métodos modernos de predicción más sofisticados para series temporales con tendencia
y estacionalidad, el cual resulta muy útil para elaborar modelos que describan
adecuadamente el comportamiento de las variables con el fin de garantizar la obtención
de predicciones válidas y oportunas.
El modelo ARIMA se ha aplicado en el pronóstico de valores futuros tanto para la
eficiencia social y económica para la localización de rellenos sanitarios en ciudades
metropolitanas; según Tapia (2008), este modelo permite realizar la predicción de los
volúmenes comunales de residuos sólidos urbanos, por medio de la metodología de Box-
Jenkins, la que permitió determinar los parámetros de modelos de tipo estocástico los
que permiten analizar series temporales para realizar predicciones mediante procesos
autorregresivos y de medidas móviles.
Además de estas investigaciones, se han obtenido buenos resultados con respecto al
comportamiento futuro del régimen del caudal de la cuenca baja del Rio Dagua, como lo
indica Valdés (2013), el modelo brinda resultados significativos con respecto a la
aproximación de los valores de caudal que presenta el efluente; lo que puede verse
relacionado directamente con el pronóstico de valores de caudal de lixiviados para el
relleno sanitario Doña Juana de la Ciudad de Bogotá.
36
4.6. Indicadores de gestión ambiental
La gestión ambiental se puede definir como el conjunto de actividades de planeación y
administración encaminadas a controlar el impacto sobre el ambiente que se derivan de
las actividades, productos o servicios desarrollados en una empresa (Roberts y
Robinson, 1999). Según Alexander y Kennedy (2002), esta tiene como objetivo lograr la
mejor actuación ambiental, a través de un proceso de mejoramiento continuo, cuyo fin
es determinar las mejores prácticas y procesos para reducir los impactos ambientales, a
través, del control de los aspectos derivados de las operaciones y el monitoreo de sus
impactos sobre el medio, determinando las causas y los efectos correspondientes.
Para realizar una adecuada gestión ambiental, se han desarrollado una serie de
herramientas. Las más extendidas se pueden clasificar dependiendo del objetivo a
cumplir, diferenciándose de acuerdo a su orientación, ya sea a productos o a
actividades/proyectos. Dentro de las herramientas de gestión ambiental orientadas a los
productos se encuentran: (i) análisis de ciclo de vida, (ii) eco-diseño, (iii) etiqueta
ecológica, (iv) marketing ecológico e (v) Indicadores de gestión ambiental. Por otro lado,
orientadas a las actividades están: (i) evaluación de impacto ambiental, (ii) auditorías
ambientales, (iii) evaluación de riesgos, (iv) sistemas de gestión ambiental e (v)
indicadores de gestión ambiental (González, 1998).
Los indicadores de gestión ambiental reflejan las acciones organizativas con el fin de
minimizar el impacto ambiental negativo de las actividades realizadas. Según la Norma
ISO 14.001, esta información se basa en numerosos datos ambientales, los cuales se
requiere controlar y gestionar de manera efectiva para poder transformarlos en
información concisa y valiosa. Ésta es una razón por la cual los indicadores se han
empleado durante mucho tiempo en la gestión de las empresas con la finalidad de
resumir los datos excesivamente abundantes y apoyar con ello a la dirección en su toma
de decisiones.
Como lo indica Buele González (2015), una de las principales ventajas de los indicadores
ambientales es el hecho de que cuantifican importantes evoluciones en la gestión
medioambiental y las hacen comparables con el transcurso del tiempo. Si estos se
determinan en periodos de tiempo definidos, permiten detectar rápidamente tendencias
opuestas y, por consiguiente, también pueden utilizarse como un sistema de alerta
temprana.
De acuerdo a lo expuesto por Bolívar et al. (2015) los indicadores ambientales permiten
medir la eficiencia de las plantas de tratamiento de aguas residuales, caso aplicado a la
PTAR el Salitre de la ciudad de Bogotá. Por otro lado, estos pueden llegar a identificar
37
las falencias en los sistemas de tratamiento y determinar los factores para lograr la
mejora de estos (Manrique, 2006).
De igual forma, Higuera (2016) plantea que los indicadores de eficiencia de remoción de
contaminantes pueden ser variados, por ejemplo la demanda química de oxigeno (DQO),
demanda biológica de oxigeno (DBO), materia orgánica, oxígeno disuelto y potencial de
hidrogeno (pH) son tomados como referencia para realizar una comparación entre los
valores obtenidos en el sistema de tratamiento y los límites establecidos por la
normatividad vigente con el fin de medir la eficiencia de la tecnología utilizada.
4.7. Experiencias nacionales e internacionales sobre el tratamiento de lixiviados
Los sistemas de tratamiento de lixiviado son de gran importancia a nivel nacional e
internacional, ya que estos son los que permiten la remoción de contaminantes, los
cuales están influenciados por la composición química y evaluación de parámetros como
la biodegradación, DBO, DQO, remoción de nitrógeno y amoniaco, oxidación, pH y
presencia de metales pesados; además de esto su relación con las características y
grado de estabilización de los residuos o la edad del relleno sanitario (Méndez et al.,
2009).
Se ha demostrado que las características de los lixiviados varían dependiendo de la zona
geográfica, para la zona norte de Iberoamérica se evidencian: (i) concentraciones
máximas de DBO de 1652 mg/l y mínimas de 49,6 mg/l (Ramos et al., 2010), para un
promedio de 898,28 mg/l; (ii) concentraciones máximas de DQO de 20625 mg/l (Batallán,
2010) y mínimas de 114,9 mg/l (Ramos et al., 2010), para un promedio de 5854,07 mg/l;
y (iii) pH máximo de 8,4 (Novelo et al., 2002) y mínimo de 7,6 (Castrillón et al., 2008),
para un promedio de 8,2.
Por otro lado en la zona sur se evidencia: i) concentraciones máximas de DBO de 10510
mg/l y mínimas de 64,5 mg/l, para un promedio de 3504,57 mg/l; ii) concentraciones
máximas de DQO de 18550 mg/l y mínimas de 150,50 mg/l (Sociedad Ambiental de
Gestión Bolivariana, 2012; Borzacconi et al., 2014) para un promedio de 6585,75 mg/l;
iii) pH máximo de 8,88 (Torres et al., 2014) y mínimo de 7,46 (Fuentes, 2010), para un
promedio de 8,28. Teniendo en cuenta lo anterior se observa que en la zona sur las
concentraciones de DBO y DQO son mayores con respecto a la zona norte, mientras
que el pH en las dos zonas se encuentra en el mismo rango.
En diferentes trabajos de investigación (Reinhardt y Grosh, 1998; Ehrig 1989; Novelo et
al., 2002; Rastas, 2002, Trujillo et al., 2006) se han reportado datos de calidad de
lixiviados, los cuales en su mayoría se muestran como un intervalo de valores. Al realizar
38
una comparación con los datos reportados por otros autores con los promedios de los
parámetros en Iberoamérica (Tabla 5), se puede observar que el intervalo de pH siempre
muestra valores alcalinos mientras que los reportados por otros autores oscilan de pH
ácido a alcalino. De igual manera, el valor promedio de DQO para Iberoamérica está
acorde con el intervalo de Novelo et al. (2002), mientras que los intervalos reportados
por los otros autores llegan a tener hasta tres órdenes de diferencia.
Tabla 5. Comparación entre los valores de los parámetros reportados en los lixiviados por diferentes autores
con el promedio de parámetros en países iberoamericanos
Parámetros Reinhardt y Grosh, 1998
Rastas, 2002 Novelo et al.
2002 Trujillo et al. 2006
Promedio Iberoamérica
DBO 500 – 68 000 920 – 2580 7100 2556 DQO 530 – 3000 400 – 15 200 4460 – 7610 6500 6219
Biodegradación (DBO/DQO)
0,54 0,49
Nitrógeno Amoniacal 9,4 – 1340 8,5 – 3610 1120 – 2303 968 Nitrógeno 82 – 298 206
pHa 6,1 - 7,5 4,5 - 7,8 8,34 – 8,50 7,1 8,13
Metales pesados
Pb <0,105 <0.001 – 0.9 0,265 – 0,900 0,72 Cd <0,105 <0.0002 – 0.1 0,086 – 0,158 0,05
Cr 4,74 – 14,35 5,15
Nota. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno. DQO: Demanda Química de Oxigeno. Pb: Plomo. Co: Cobalto. Cr: Cromo, estos valores están expresados en mg/l a Valores expresados en Unidades.
Fuente: Elaboración Propia
A nivel nacional existen diferentes trabajos de investigación relacionados con el
tratamiento de lixiviados en rellenos sanitarios de residuos sólidos urbanos, como el caso
nacional del Relleno Sanitario Don Juanito de la ciudad de Villavicencio -Colombia, en el
cual se realizó la evaluación de un sistema alternativo de tratamiento de lixiviados a partir
de la evaporación forzada por medio de un invernadero piloto (Fuentes, 2010). Por otro
lado, la investigación internacional realizada por Barradas (2009) mostró los avances
más relevantes para la gestión de lixiviados a nivel mundial; en esta se concluyó que es
necesario mejorar las tecnologías actuales con el fin de reducir las inversiones y las
demandas energéticas de las instalaciones, además se sugiere simplificar el manejo de
las instalaciones para aumentar el grado de eficiencia en los procesos.
4.8. Legislación relacionada con el tratamiento de lixiviados
En la Tabla 6 se expone la legislación relacionada con el tratamiento de lixiviados a nivel
internacional y nacional, esta se encuentra organizada de acuerdo al orden, fecha de
expedición, entidad u organismo que genera la norma, el tema u objeto y el ámbito de
aplicación de la misma.
39
Tabla 6. Legislación colombiana relacionada con los lixiviados
Orden Acto administrativo Expedido por Tema/objeto
Internacional
Directiva de 19 de noviembre de 2008
Parlamento Europeo y del Consejo
Residuos
Decisión 2014/955 de 2014 Parlamento Europeo y del
Consejo
por la que se modifica la Decisión 2000/532/CE, sobre la lista de
residuos
Decisión 2003/33/CE de 2002 Consejo Europeo Por la que se establecen los criterios y
procedimientos de admisión de residuos en los vertederos.
Ley 22 de 2011 Ministerio de la Presidencia y para las administraciones
Territoriales (España) De residuos y suelos contaminados
Ley 16 de 2002 Ministerio de la Presidencia y para las administraciones
Territoriales (España)
De prevención y control integrados de la contaminación
Real Decreto 1481 de 2001 Ministerio de la Presidencia y para las administraciones
Territoriales (España)
Por el que se regula la eliminación de residuos mediante depósito en
vertedero
Nacional
Política para la gestión integral de residuos de 1997
Ministerio de Medio Ambiente
Gestión Integral de Residuos Sólidos.
Documento CONPES 3530 Consejo Nacional de Política
Económica y Social
Lineamientos y estrategias para fortalecer el servicio público de aseo
en el marco de la GIRS
Documento CONPES 3530 Consejo Nacional de Política
Económica y Social Política nacional para la gestión
integral de residuos sólidos
Decreto 859 de 1998 Alcaldía Mayor de Bogotá Sistema de tratamiento de lixiviados en el Relleno Sanitario Doña Juana
Decreto 838 de 2005 Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo
Territorial Disposición final de residuos solidos
Decreto 2981 de 2013 Ministerio de Vivienda,
Ciudad y Territorio Reglamenta Prestación del servicio de
aseo en sus etapas de manejo
Resolución 1096 de 2000 Ministerio de Desarrollo
Económico Reglamento Interno del Sector Agua Potable y Saneamiento Básico -RAS
Resolución 1890 de 2011 Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo
Territorial
Establece alternativas para la disposición final de los residuos
solidos
Resolución 631 de 2015 Ministerio de Ambiente y
Desarrollo Sostenible Regulación de vertimientos a cuerpos
de agua superficiales
Resolución 720 de 2015 Comisión Reguladora de
Agua Potable y Saneamiento Básico CRA
Regulación Tarifaria
Fuente: Elaboración Propia
40
Capítulo 5
Materiales y métodos
La investigación desarrollada tuvo un alcance correlacional, en la cual se buscó
especificar las características y factores relevantes del lixiviado frente a las tecnologías
de tratamiento que se estudiaron. Lo anterior, para detectar las variables que
interactuaron en los procesos de tratamiento del lixiviado. Adicionalmente, se analizó la
relación y significancia entre las variables objeto de estudio con el fin de pronosticar su
comportamiento para la construcción de un modelo de gestión ambiental del tratamiento
de lixiviados en el Relleno Sanitario Doña Juana.
5.1. Descripción del lugar de investigación: Relleno Sanitario Doña Juana
El Relleno Sanitario Doña Juana está localizado en Bogotá (Colombia). Según el IDEAM
(2015) el clima de la ciudad es frío y seco, su temperatura media es de 14 ºC, y el
fenómeno climatológico predominante es bruma. La distribución anual de la precipitación
histórica en la ciudad presenta un comportamiento bimodal con máximos en los meses
de abril y octubre, y mínimos en enero y julio, y la precipitación media anuales de 799
mm. La ciudad de Bogotá está ubicada a una altura promedio de 2.640 m.s.n.m. y cuenta
con una población aproximada de 8.057.409 habitantes para el año 2013, con una tasa
de crecimiento poblacional del 2,1% (Secretaria Distrital de Planeación, 2016).
El Relleno Sanitario Doña Juana es de propiedad de la ciudad de Bogotá D.C., y la
Unidad Administrativa Especial de Servicios Públicos es la entidad pública encargada
del servicio de aseo y, por lo tanto, del relleno sanitario en investigación. La compañía
“CGR Engeneers” es la operadora de la planta de tratamiento de lixiviados del relleno
sanitario. El área total del Relleno Sanitario Doña Juana es de 456 hectáreas, de las
cuales el 40% es utilizado como zona de vertido. El área de disposición de residuos se
distribuye en ocho zonas, la zona VIII (actualmente en operación) inició actividades en
junio de 2002, tiene una superficie de 41 hectáreas con una capacidad de 9,3 millones
de toneladas y una vida útil restante de 19 meses (SCS Engeneers, 2007). La Figura 8
presenta un mapa donde se muestra la distribución de las diferentes áreas del relleno
sanitario.
41
Figura 8. Distribución Relleno Sanitario Doña Juana
Fuente: SCS ENGINEERS, 2007
En el Relleno Sanitario Doña Juana no se tiene una práctica rutinaria de cobertura diaria,
debido a que se trata de un relleno que funciona las 24 horas y 7 días a la semana; a
cambio, se maneja una cobertura de material natural que cubre los residuos que no se
encuentran en el área de descargue actual o en el proceso de cierre final (Pinzón y
Sotelo, 2014). En la actualidad el relleno recibe los residuos recolectados por operadores
públicos y privados de la ciudad (LIME, Aguas de Bogotá, Aseo Capital, y Ciudad Limpia),
siete (7) municipios aledaños (Caqueza, Chipaque, Choachí, Fosca, Gutiérrez, Une, y
Ubaque), y Ecocapital (residuos hospitalarios). De este modo, ingresan diariamente entre
700 y 800 viajes en vehículos compactadores y volqueas, disponiendo en promedio 6400
toneladas diarias de residuos.
Por otro lado, el control de aguas lluvias se realiza mediante un sistema de canales de
recolección tanto revestidos en piedra (áreas clausuradas) como provisionales en los
puntos de contacto entre las vías temporales y los residuos. Las zonas VII y VIII cuentan
con sistemas de conducción de lixiviado con una línea principal de 12” de diámetro, y
sistemas de conducción secundaria conectados a la red principal y a cuatro piscinas de
almacenamiento. Adicionalmente, Doña Juana cuenta con una planta de tratamiento de
lixiviados la cual entró en operación en febrero de 2002 y consta de procesos físicos,
químicos y biológicos; su capacidad hidráulica de tratamiento esta entre 8-26 l/s, y un
promedio de remoción de carga orgánica de 10.500 kg/día. Según información obtenida
en el relleno, el flujo promedio de lixiviado tratado está entre los 7,11 y 20,61 l/s, mientras
42
que el caudal promedio de generación de lixiviado en el año 2013 fue de 13,05 l/s con
picos hasta de 19,64 l/s; lo que ha requerido el uso de una piscina para el
almacenamiento del lixiviado excedente. Finalmente, la profundidad promedio en las dos
últimas zonas de vertido es de 22 m y 40 m para las zonas VII y VIII, respectivamente;
en estas dos zonas se han dispuesto los residuos desde enero de 1999 hasta la fecha
(Figura 9).
Figura 9. Zona de vertido en el Relleno Sanitario Doña Juana (Bogotá, Colombia)
Fuente: Zafra y Gutiérrez, 2015
De acuerdo a la UAESP (2016), el sistema de tratamiento de lixiviados en el Relleno
Sanitario Doña Juana incluye los componentes relacionados con: (i) el transporte del
lixiviado desde las zonas de disposición de residuos sólidos, por líneas de conducción
del lixiviado, (ii) las estructuras de regulación y almacenamiento (Pondajes), y (iii)
Subsistemas de depuración biológica denominados SBR y Planta de Tratamiento de
Lixiviados.
5.1.1. Sistema de conducción y almacenamiento de lixiviados en el relleno
sanitario Doña Juana
De acuerdo a la Figura 6, la red de recolección de lixiviados está diseñada para que se
capten los caudales de lixiviado generados en todas las zonas del relleno, iniciando en
el extremo sur en las zonas VII y VIII (Fase 1), y finalizando en su conducción hacia la
planta de tratamiento de lixiviados para su posterior tratamiento y descarga final en el
Rio Tunjuelo. La captación del lixiviado se realiza por medio del drenaje de cada una de
las terrazas, que conduce a las cajas de salida y de allí a los pondajes, estos permiten
regular los caudales operativos de lixiviado, evitando superar la capacidad hidráulica de
las tuberías y generar reboses hacia el entorno.
El sistema cuenta con unidades de deshidratación y secado de lodos, seguido de este
proceso el lixiviado tratado es transportado por la línea principal de conducción de al
grupo de Pondajes II, a este último confluye el lixiviado generado en las Zona I y Mansión,
biosólidos y el almacenado en el pondaje secador de lodos (Cristancho, 2013).
43
Adicionalmente, en la Figura 10 se observa que el sistema cuenta con un pondaje
adyacente conocido como secador de lodos, esta estructura está habilitada para ser
utilizada en el almacenamiento de lixiviados en épocas donde la producción de este es
muy alta. Seguido de esto se encuentra aguas abajo del reactor biológico secuencial
(SBR) la serie de Pondajes II, constituidos por cuatro (4) lagunas, y un pondaje antiguo
utilizado para emergencias en caso de que se colmaten las primeras cuatro. Este sistema
recibe el lixiviado proveniente del sistema SBR al igual que la descarga de la Zona II,
Zona I y Mansión. Por último, se encuentra la estación de bombeo de la Zona IV, en la
cual el lixiviado es bombeado a una caja de salida, que conecta con la línea de
conducción principal (UAESP, 2016).
Figura 10. Esquema del sistema de conducción, almacenamiento y tratamiento de lixiviados
Fuente: Cristancho, 2013
5.1.2. Sistema de tratamiento de lixiviados en el relleno sanitario Doña Juana
El lixiviado que se genera por la disposición de residuos, es conducido por un canal que
se encuentra paralelo a la vía de acceso principal del RSDJ, y llevado hasta una caja de
derivación en la cual se reparte el caudal tanto al Subsistema SBR para una depuración
preliminar o hacia los Pondajes II para su almacenamiento y regulación.
44
De acuerdo a la Figura 10 el sistema de tratamiento de lixiviados actualmente instalado
se compone de tres procesos unitarios: i) proceso fisicoquímico, ii) proceso biológico
aerobio, y iii) proceso biológico de desnitrificación (UAESP, 2016).
i) Proceso fisicoquímico: este proceso tiene como objetivo remover mediante
precipitación los metales pesados presentes en los lixiviados producidos por
las distintas zonas del relleno sanitario. Además, se remueven porcentajes
variables de sólidos suspendidos totales, materia orgánica (DBO y DQO),
materia nitrogenada expresada como nitrógeno total, grasas y aceites. Los
metales que logran ser precipitados se floculan y remueven del sistema
mediante sedimentación. Los lodos fisicoquímicos se purgan y se conducen a
deshidratación para su posterior disposición en una celda de seguridad
(UAESP, 2016).
ii) a) Proceso biológico aeróbico de lodos activados para la remoción de la
contaminación orgánica: este proceso tiene como finalidad remover el mayor
porcentaje de la contaminación orgánica, también remover un porcentaje
variable de grasas y aceites, metales por bioabsorción, sólidos suspendidos y
disueltos, virus y bacterias (UAESP, 2016).
b) Proceso unitario biológico para la remoción de nitrógeno amoniacal:
este proceso tiene como finalidad remover el mayor porcentaje de la
contaminación en forma de nitrógeno amoniacal (amonio), producto de la
descomposición de los residuos. La remoción se realiza mediante una etapa
de nitrificación en medio aerobio y una etapa de desnitrificación en medio
anóxico (sin presencia de oxigeno).
iii) Procesos biológicos de desnitrificación: según la UAESP (2016) los
procesos biológicos se realizan en dos reactores conocidos como “Zanjones
de Oxidación”. En estos reactores se extrae la contaminación orgánica disuelta
y se realiza una desnitrificación parcial mediante una serie de bacterias
adaptadas al medio de los lixiviados. Para remover un gran porcentaje de
nitrógeno se utiliza un tanque anóxico aguas arriba de la zanja para obtener
altos niveles de desnitrificación. En el tanque aeróbico las bacterias
nitrificantes convierten el nitrógeno amoniacal a nitritos y nitratos. En la zona
anóxica las bacterias heterotróficas convierten el nitrógeno en forma de
nitratos a nitrógeno gaseoso, el cual se libera a la atmósfera. Parte del licor
mezclado del tanque aeróbico es recirculado a la zona anóxica para
suministrar un licor con alto contenido de nitratos. El sistema de tratamiento
45
cuenta con dos unidades desnitrificadoras antes y después de los zanjones de
oxidación (Ver Figura 6).
Figura 11. Sistema de tratamiento de lixiviados Relleno Sanitario Doña Juana
Fuente: Cristancho, 2013
5.2. Descripción general de la metodología de investigación
Con el fin de poder elaborar una propuesta práctica y desde un enfoque interdisciplinario
que permitiera responder de manera eficiente a las necesidades socio-ambientales de la
ciudad de Bogotá sobre el tema del tratamiento de los lixiviados en el relleno sanitario,
este trabajo contempló una serie de aspectos teóricos, descriptivos, así como prácticos.
El desarrollo de la metodología propuesta está dividido en siete fases (Ver Figura 12),
las cuales fueron encaminadas al desarrollo y cumplimiento de los objetivos de la
investigación.
46
Para dar cumplimiento al primer objetivo se planteó las dos primeras fases en las cuales
se revisó bibliografía referente a los sistemas de tratamiento de lixiviados a nivel
internacional e iberoamericano, se recolectaron y organizaron los datos y se plantearon
las hipótesis; para el desarrollo del segundo objetivo se llevaron a cabo las tres siguientes
fases en las cuales se realizó un diagnóstico sobre los principales sistemas de
tratamiento utilizados, se evaluó la eficiencia de remoción de contaminantes en el
sistema de tratamiento del RSDJ por medio la aplicación de análisis multicriterio para
determinar la eficiencia de los sistemas y se realizó el análisis descriptivo de los datos
obtenidos en la primera fase; para el tercer objetivo se diseñó la fase seis, en la cual se
realizó una modelación dinámica de series de tiempo mediante la utilización de modelos
estadísticos con el fin de hacer pronósticos sobre el comportamiento del lixiviado en el
RSDJ, finalmente para el último objetivo se planteó la fase siete, donde se diseñaron y
establecieron indicadores técnicos, económicos, institucionales, sociales y ambientales.
A continuación, se describen detalladamente cada una de las fases de la investigación.
5.2.1. Fase 1: Revisión bibliográfica y recolección de datos
En la primera Fase de la investigación se realizó (i) una revisión sistemática de la
literatura sobre el tratamiento de lixiviados, sus aspectos técnicos y normativos; (ii) se
llevó a cabo un diagnóstico sobre el tratamiento del lixiviado producto de la
Figura 12. Diagrama de flujo para las fases de la investigación Fuente: Elaboración propia
47
descomposición de los residuos sólidos urbanos de la ciudad de Bogotá por medio de un
estudio de caracterización, para identificar las condiciones de tratamiento de éstos; y (iii)
se realizó la construcción de una matriz para la compilación de los datos locales con el
fin de comparar los mismos a nivel internacional.
Para el desarrollo de la revisión se utilizó una metodología de búsqueda sistemática
sobre el uso de tecnologías de tratamiento de lixiviados en rellenos sanitarios de residuos
sólidos urbanos durante los últimos 26 años (1990-2016). Las bases de datos utilizadas
fueron las siguientes: (i) Google Académico, (ii) SienceDirect, y (iii) SCOPUS. Se
consideraron documentos tales como artículos científicos, libros, memorias de congresos
y trabajos de investigación.
Posteriormente, para el análisis de los lixiviados provenientes del Relleno Sanitario Doña
Juana se utilizó los registros de caracterización de éstos, suministrados por la Unidad
Administrativa Especial de Servicios Públicos (UAESP). El análisis estadístico contempló
una escala temporal de doce años (2003 a 2015), con el fin de evaluar el comportamiento
y determinar la eficiencia del tratamiento de los mismos; por lo cual se analizaron
mensualmente la cantidad de residuos depositados en el relleno sanitario y los
parámetros de concentración de N-amoniacal, Cadmio, Zinc, Mercurio, Arsénico, Cobre,
Hierro, Plomo, Cobalto, Cromo, Níquel, DQO, DBO y pH (76 datos para la variable
nitrógeno amoniacal, 84 para DQO y 156 datos para las variables pH, DBO, cadmio, zinc,
mercurio, arsénico, cobre, hierro, pomo, cobalto, cromo y níquel); y registros mensuales
del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia de
precipitación y temperatura (156 datos para las variables de temperatura, precipitación y
brillo solar) con el fin de estudiar su relación con la producción y calidad de los lixiviados
producidos en el relleno sanitario.
5.2.2. Fase 2: Planteamiento de hipótesis de investigación
Una vez realizada la revisión bibliográfica y análisis de los resultados de otras
investigaciones relacionadas, se establecieron tres hipótesis; las cuales permitieron
tener un punto de partida para el desarrollo de la investigación. Las hipótesis planteadas
fueron las siguientes:
• “La evaluación sistémica de las tecnologías de tratamiento de lixiviados a través de
un análisis multicriterio permite determinar la eficiencia en los procesos de
tratamiento de lixiviados del relleno sanitario Doña Juana de la ciudad de Bogotá.”
• “La relación entre la variabilidad climática y las características de los lixiviados
determinan la eficiencia de las tecnologías de tratamiento en el relleno sanitario
Doña Juana.”
48
• “El estudio integral de alternativas de tratamiento de lixiviados junto con la
modelación dinámica de series de tiempo y el establecimiento de indicadores
permiten diseñar un modelo de gestión ambiental eficiente para el tratamiento de
lixiviados en el relleno sanitario Doña Juana.”
5.2.3. Fase 3: Diagnostico sobre el tratamiento de los lixiviados
Inicialmente, se realizó una detección y análisis de las tecnologías de tratamiento de
lixiviados utilizadas a nivel mundial. Posteriormente, se realizó una detección y análisis
de su implementación a nivel iberoamericano, y de las variables más significativas para
cada tecnología de tratamiento. Por lo tanto, se establecieron dos categorías de
detección y análisis de la información: mundial e iberoamericana.
Teniendo en cuenta la metodología desarrollada por Zafra et al. (2016) se establecieron
cuatro fases para la revisión y selección de documentos científicos: i) identificación de
palabras clave para la detección de documentos a nivel internacional, ii) revisión de los
documentos más relevantes con el fin de identificar los principales enfoques de
tratamiento y las tecnologías de depuración de lixiviados a nivel mundial, iii) desarrollo
de un índice por medio del establecimiento de cuartiles (Q) para determinar un orden de
importancia en los enfoques y tecnologías de tratamiento y depuración de lixiviados; de
acuerdo a esto se estableció un índice en el cual se relaciona el número de documentos
que se encontraron por cada una de las fases, para así establecer un orden de
importancia de acuerdo a las tecnologías más citadas y establecer una variación del
índice entre 0 y 1; y iv) desarrollo de criterios de inclusión, categorías y sub categorías
de análisis para la identificación, determinación y clasificación de los enfoques y
tecnologías de tratamiento de lixiviados a nivel iberoamericano.
Adicionalmente, en esta fase se realizó un diagnóstico sobre el estado actual del sistema
de tratamiento de los lixiviados en el Relleno Sanitario Doña Juana por medio de una
caracterización físico-química, teniendo en cuenta datos mensuales en un horizonte de
doce años (2003 – 2015). Los parámetros considerados fueron los siguientes: cantidad
de residuos depositados, N-amoniacal, Cadmio, Zinc, Mercurio, Arsénico, Cobre, Hierro,
Plomo, Cobalto, Cromo, Níquel, DQO, DBO, y pH. A partir de lo anterior, también se
evaluó la eficiencia de remoción de los procesos de tratamiento en el RSDJ utilizando la
Ecuación de Eficiencia de remoción (Ver Ecuación 2) (Parra, 2006), y por medio de la
comparación del efluente con respecto al cumplimiento de la normatividad nacional
(Decreto 1594 de 1984 y Resolución 631 de 2015) sobre remoción de contaminantes y
estándares establecidos a nivel internacional, específicamente indicadores para España
establecidos en la Directiva 1999/31/CE del Consejo, de 29 de abril de 1999, relativa al
vertido de residuos.
49
𝐸 =𝑆0 − 𝑆
𝑆0 ∗ 100
Ecuación 2. Eficiencia de remoción de contaminantes en el tratamiento de lixiviados
Donde:
E: Eficiencia de remoción del sistema, o de uno de sus componentes [%].
S0: Carga contaminante de entrada (mg DQO, DBO5 o SST/l).
S: Carga contaminante de salida (mg DQO, DBO5 o SST/l).
5.2.4. Fase 4: Evaluación y análisis multicriterio de tecnologías de tratamiento
detectadas
El análisis para cada una de las tecnologías de tratamiento de los lixiviados se realizó
por medio de la herramienta “Análisis Multicriterio” (AMC). Para este análisis se
evaluaron cada una de las tecnologías agrupadas en los principales enfoques de
tratamiento de lixiviados detectados en la revisión de literatura iberoamericana: (i)
fisicoquímico, (ii) biológico, (iii) naturales, y (iv) membranas, dentro de cada uno de los
enfoques se evaluó diferentes tecnologías, los enfoques de tratamiento se determinaron
de acuerdo a la revisión bibliográfica y el tipo de tecnología de acuerdo a la frecuencia
de citación por enfoques de tratamiento (Ver Tabla 7).
Tabla 7. Enfoque y tipos de tratamiento para el análisis de tecnologías a nivel iberoamericano
Enfoque N° Artículos Tipo de tratamiento N° artículos
Enfoque de tratamiento por procesos biológicos 15 Tratamiento aerobio 4
Tratamiento anaerobio 11
Enfoque de tratamiento por procesos fisicoquímicos 14
Coagulación-Floculación 7 Recirculación 1
Evaporación Forzada 4 Oxidación avanzada 2
Enfoque de tratamiento por sistemas naturales 9 Sistemas Naturales
Enfoque de tratamiento por sistemas de membranas 8
Ósmosis inversa 3 Micro filtración 2 Ultrafiltración 2 Nano filtración 1
Fuente: Elaboración Propia
Teniendo en cuenta las fases para el AMC (Figura 7) se establecieron las siguientes
dimensiones y criterios de evaluación, teniendo en cuenta las propuestas de Peñuelas
et al. 2002; Londoño et al. 2010 y Charvet, 2015, con el fin de medir el desempeño de
cada una de las tecnologías de tratamiento.
5.2.4.1. Selección de dimensiones para el AMC
Se establecieron dimensiones con el fin de desarrollar un orden de importancia para las
tecnologías de tratamiento del lixiviado teniendo en cuenta las siguientes variables:
eficiencia, costos, impactos socio-ambientales, y ventajas y desventajas tecnológicas,
ambientales y sociales (Peñuelas et al., 2002; Londoño et al., 2010). Las dimensiones
se establecieron de acuerdo al análisis de diferentes estudios (Vego et al., 2008; Roussat
50
et al., 2009; Garfi, et al., 2009; Vučijak et al., 2016; Mieza et al., 2017) teniendo en cuenta
las dimensiones utilizadas en estos, para el caso de estudio fueron las siguientes:
Dimensión técnica: Esta dimensión se estableció teniendo en cuenta las
necesidades de mejora continua con respecto a la eficiencia de las tecnologías de
tratamiento de lixiviados, con respecto al tiempo del proceso, e insumos técnicos,
humanos y tecnológicos (Vego et al., 2008; Charvet, 2015).
Dimensión económica: Esta tuvo en cuenta los costos de la tecnología, los cuales
deben ser viables para el desarrollo e implementación de la misma, además de
asegurar la capacidad de inversión y mantenimiento para lograr el objetivo que se
requiere (Vego et al., 2008; Roussat et al., 2009; Garfi et al., 2009; Londoño et al.,
2010).
Dimensión social/institucional: Según Londoño et al. (2010) la tecnología más
adecuada debe garantizar la disminución de impactos negativos sobre la salud
pública de los habitantes cercanos al sitio de disposición final, por lo cual debe
promover el empleo, la formación de talento humano además de ser incorporada
y aceptada socialmente. Por otro lado, esta tecnología debe cumplir con la
normatividad ambiental vigente con el fin de asegurar su desarrollo (Roussat et
al., 2009; Vučijak et al., 2016).
Dimensión ambiental: De acuerdo a Charvet (2015), la tecnología se debe evaluar
con respecto a la eficiencia en los procesos de remoción de contaminantes por lo
cual, de manera directa, debe disminuir el impacto ambiental sobre los recursos
naturales; de igual forma es necesario tener presente el uso del suelo cuando se
seleccionan los tratamientos además de otros aspectos como el agua, aire y
biodiversidad (Vego et al., 2008; Garfi et al., 2009; Vučijak et al., 2016; Mieza et
al., 2017).
5.2.4.2. Selección de criterios de evaluación
De acuerdo a las dimensiones señaladas se definieron los criterios para cada una de
estas. Para el establecimiento se tuvo en cuenta el trabajo desarrollado por Arango
(2013), en el cual se llevó a cabo un análisis multicriterio para la evaluación de tres
tecnologías de tratamiento de lixiviados y las adaptaciones establecidas por Londoño et
al. (2010) y Mieza et al. (2017) en la cuales se definen los parámetros desde una
perspectiva multidimensional para localizar un sitio de disposición final de residuos
sólidos. Teniendo en cuenta estas investigaciones los criterios fueron acondicionados
para la presente investigación. A continuación, se presentan estos por dimensión:
51
Criterios dimensión técnica: (i) complejidad de la tecnología, (ii) capacidad de
implementación de la tecnología, (iii) desarrollo local de la tecnología, (iv)
eficiencia de remoción de contaminantes, (v) eficiencia en tiempo de tratamiento,
(vi) insumos humanos, técnicos y tecnológicos, y (vii) mantenimiento de la
tecnología.
Criterios dimensión económica: (i) costos de la tecnología, y (ii) costos de
mantenimiento
Criterios dimensión social/institucional: (i) cantidad de empleo, (ii) calidad de
empleo, (iii) grado de aceptación de la tecnología, (iv) cumplimiento con la
normatividad, y (v) compatibilidad de la tecnología con programas existentes.
Criterios dimensión ambiental: (i) mitigación gases de efecto invernadero, (ii)
mejora en la calidad del aire, (iii) mejora en la calidad del agua, (iv) mejora en la
calidad del suelo, y (v) consumo de energía fósil.
4.2.4.3. Medidas de desempeño para la matriz de evaluación
De acuerdo a diferentes estudios (p.ej., Arango, 2013; Reyes, 2015; Traerup y
Bakkegaard, 2015), para obtener los valores de las medidas de desempeño para la
matriz de evaluación fueron encuestados diferentes expertos en el tema de gestión de
residuos sólidos, teniendo en cuenta la pertinencia con cada una de las dimensiones
propuestas y su vinculación con la problemática del Relleno Sanitario del caso de
estudio, de esta manera participaron actores de tipo i) académico, ii) institucional, y iii)
consultor ambiental (Ver Tabla 8).
Tabla 8. Expertos consultados para el análisis multicriterio
N° Experto Perfil
1 Académico – Universidad ECCI 2 Académico – Universidad Distrital 3 Académico – Universidad ETITC 4 Consultora Ambiental Tecnóloga Saneamiento 5 Consultora Ambiental - Ingeniera Ambiental 6 Institucional - Ingeniero Ambiental UAESP 7 Académico – Universidad de Los Andes 8 Académico – Ingeniera Química 9 Consultora Ambiental - Administradora Ambiental 10 Académico – Universidad ETITC 11 Consultora Ambiental - Administradora Ambiental 12 Institucional - Administradora Ambiental CAR 13 Consultora Ambiental - Ingeniera Ambiental 14 Consultor Ambiental - Ingeniero Químico 15 Institucional - Ingeniero Civil UAESP 16 Consultor Ambiental - Administrador Ambiental 17 Consultor Ambiental - Administrador Ambiental 18 Consultor Ambiental - Administrador Ambiental 19 Consultor Ambiental - Ingeniero Ambiental ACODAL 20 Consultor Ambiental - Ciencias Ambientales 21 Académico – Universidad Central 22 Académico – Universidad del Norte 23 Consultora Ambiental - Ingeniera Ambiental
52
N° Experto Perfil 24 Institucional – Ingeniera Ambiental Alcaldía Suba 25 Consultor Ambiental - Ingeniero Ambiental 26 Institucional - Ingeniero Ambiental UAESP 27 Académico – Universidad Nacional 28 Consultora Ambiental - Ingeniera Ambiental 29 Consultora Ambiental - Ingeniera Ambiental 30 Consultor Ambiental - Experto internacional
Fuente: Elaboración propia
4.2.4.4. Estandarización de mediciones
Para la valoración y normalización de cada dimensión se aplicó la escala de 0 a 100,
propuesta por Arango (2013), donde: (i) 81 a 100 muy bueno o alto, (ii) 61 a 80 bueno o
medio alto, (iii) 31 a 60 regular o medio, y (iv) 0 a 30 malo o bajo.
4.2.4.5. Ponderación de criterios y dimensiones
Para la ponderación y normalización de cada dimensión se aplicó la fórmula propuesta
por Santalla y Córdoba (2012):
𝑽𝒂𝒍𝒐𝒓 𝒅𝒊𝒎𝒆𝒏𝒔𝒊ó𝒏 =∑𝑽. 𝑪
𝑪. 𝑪
Ecuación 3. Ponderación y normalización de cada dimensión
Dónde, V.C. es el valor del criterio y C.C es la cantidad de criterios por dimensión.
El valor del criterio (V.C) está dado por la calificación del experto (académico,
institucional y consultor ambiental) con valores de 0 a 100 según la escala definida. La
cantidad de criterios (C.C) está determinada por el número de criterios establecidos en
cada dimensión (p.ej. dos criterios en la dimensión económica: (i) costos de la tecnología,
y (ii) costos de mantenimiento).
5.2.5. Fase 5: Análisis descriptivo de la información
Dentro de esta etapa se analizaron los datos obtenidos a través de un enfoque
estadístico mediante medidas descriptivas y gráficas de acuerdo a la naturaleza de los
datos obtenidos (p.ej., medidas de tendencia central y dispersión). Adicionalmente, se
establecieron intervalos de confianza para cada uno de los parámetros de evaluación del
lixiviado, lo que permitió identificar el rango en el cual se pueden presentar las
concentraciones de cada uno de éstos. Para establecer los intervalos de confianza se
tuvo en cuenta el Decreto 1594 de 1984 y la Resolución 631 de 2015, en los cuales se
establece los parámetros y valores máximos permisibles en los vertimientos a aguas
superficiales; además de los parámetros establecidos por la Directiva 1999/31/CE del
Consejo, de 29 de abril de 1999, relativa al vertido de residuos para España.
53
Realizando la prueba de Kolmogorov-Smirnov se identificó que los datos se ajustan a
una distribución normal y son continuos se llevó a cabo el análisis descriptivo de estos;
para esto se utilizó el software estadístico SPSS Statistical Package for the Social
Sciences Versión 22.0. En la Figura 13 se establecen nueve actividades de la
metodología para el análisis estadístico de la información teniendo en cuenta lo
planteado por Batanero (2001) y Pérez (2005).
Figura 13. Metodología para el análisis estadístico de series de datos
Fuente: Elaboración Propia
5.2.5.1. Obtención y organización de datos climatológicos y tratamiento de lixiviados en
el RSDJ.
Los datos de cantidad de residuos sólidos y parámetros de calidad de lixiviados fueron
suministrados por la Unidad Administrativa Especial de Servicios Públicos UAESP,
entidad encargada de la administración del relleno sanitario Doña Juana. Se obtuvieron
los datos mensuales desde el año 2003 hasta el 2015; los datos climáticos fueron
suministrados por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de
Colombia con un horizonte mensual desde el año 2000 al año 2015.
Una vez obtenidos los datos, se procedió a organizar y sistematizar los mismos en una
hoja de cálculo del software Excel de Microsoft Office Versión 2013, el total de los datos
obtenidos fueron numéricos. Para su organización se tuvo en cuenta los meses y los
años registrados por cada una de las variables (Batanero, 2001). Para los datos
suministrados por la UAESP se tuvieron en cuenta: i) la cantidad de residuos depositados
en el relleno sanitario y los parámetros de concentración de ii) N-amoniacal, iii) cadmio,
iv) zinc, v) mercurio, vi) arsénico, vii) cobre, viii) hierro, ix) plomo, x) cobalto, xi) cromo,
xii) níquel, xiii) DQO, xvi) DBO, y xv) pH para los lixiviados. Por otro lado, las variables
54
consideradas para el análisis climático fueron: i) temperatura, ii) precipitación, iii)
humedad relativa, iv) brillo solar, v) nubosidad, vi) tensión de vapor, y vii) punto de roció.
5.2.5.2. Codificación de las variables de los datos climatológicos y tratamiento de
lixiviados en el RSDJ.
Teniendo en cuenta lo anterior, se realizó la transferencia de los datos a SPSS con el fin
de codificar las variables, estas fueron registradas con la misma exactitud a la obtenida
debido a que los datos reportados fueron de manera mensual y anual. Se estandarizó la
fecha mes/año para analizar de manera más eficiente la información. Según la variable
y el horizonte de análisis de los datos (12 años) para la variable N-amoniacal se contó
con 72 datos correspondiente al 46% y DQO con 84 datos para un 54% del total; para el
resto de las variables se contó con el 100% de la información.
5.2.5.3. Examen de consistencia, análisis exploratorio y representación gráfica de los
datos climatológicos y tratamiento de lixiviados en el RSDJ.
Como lo indica Pérez (2005), se pueden cometer errores al tomar o registrar las
mediciones, por lo cual es necesario analizar la consistencia de los datos. Para esto se
revisó la digitación de toda la información obtenida y se realizó el análisis explotaría de
los datos, en el cual se graficó cada una de las variables por año con el fin de detectar
rápidamente la existencia de datos atípicos. El objetivo de construir gráficos es apreciar
los datos como un todo e identificar sus características sobresalientes (Batanero, 2001),
de manera que se elaboraron gráficos de dispersión y barras de cada una de las
variables; esto permitió establecer valores medios, mínimos y máximo en las series de
tiempo y tendencias.
5.2.5.4. Histograma de frecuencias y medidas de tendencia central de los datos
climatológicos y tratamiento de lixiviados en el RSDJ.
En seguida se construyó el histograma de frecuencias por cada una de las variables
analizadas, esto para observar la distribución de las mismas, además de evidenciar
comportamientos, grado de homogeneidad, grado de variabilidad y dispersión de todos
los valores. A continuación, se determinaron las medidas de tendencia central tales como
la media, la mediana y la moda, las cuales resumen un valor alrededor de cual se
distribuye la información. Lo anterior, debido a que los conjuntos de datos muestran una
tendencia a agruparse alrededor de un punto central (Redondo y López, 2016).
5.2.5.5. Medidas de dispersión de los datos climatológicos y tratamiento de lixiviados en
el RSDJ.
Posteriormente, se establecieron las medidas de dispersión tales como el rango, la
desviación estándar y la varianza, con el fin de establecer el grado de variación o
diseminación de los datos con respecto al valor central.
55
Una vez terminado el análisis estadístico descriptivo, se realizó una comparación entre
las concentraciones de los parámetros estudiados y la normatividad legal vigente para
Colombia con el fin de verificar el cumplimiento normativo y realizar una comparación
con estándares internacionales. Finalmente, se llevó a cabo la evaluación de cada una
de las variables, climáticas y parámetros de calidad de lixiviado; esta se realizó por medio
de la técnica estadística paramétrica coeficiente lineal de Pearson, en la cual se evaluó
las fuerzas de asociación entre las variables para determinar así las relaciones directas
e indirectas (Aguayo y Lora, 2014; Redondo y López, 2016). Para la medición de las
correlaciones y su nivel de significancia se tuvo en cuenta los rangos establecidos por
Redondo y López (2016), los cuales se presentan en la Tabla 9.
Tabla 9. Rangos de valoración, coeficientes de correlación lineal de Pearson
Coeficiente de correlación Interpretación
1 Correlación negativa perfecta -0,9 Correlación negativa muy fuerte -0,75 Correlación negativa considerable -0,5 Correlación negativa media -0,1 Correlación negativa débil
0,00 No existe correlación alguna entre las
variables 0,1 Correlación positiva débil 0,5 Correlación positiva media 0,75 Correlación positiva considerable 0,9 Correlación positiva muy fuerte 1 Correlación positiva perfecta
Fuente: Redondo y López, 2016
5.2.6. Fase 6: Modelación dinámica de series de tiempo ARIMA
Para el desarrollo de esta fase se utilizó la metodología propuesta por Box y Jenkins
(1970), la cual se llevó a cabo en dos etapas:
(i) La primera fue el enfoque preliminar, modelo de regresión. En esta etapa se realizó la
identificación el modelo de regresión que mejor se ajustó a la serie de tiempo de cada
parámetro analizado, por lo cual se establecieron variables correspondientes para el
mismo, para esto se tuvo en cuenta los resultados obtenidos en la fase de análisis
descriptivo de la información. Adicionalmente, se llevó a cabo un análisis de regresión
entre las variables que presentaron mayor asociación con el fin de establecer los
parámetros de control los cuales permitieron evaluar la calidad del lixiviado tratado.
(ii) Enfoque definitivo, modelo ARIMA. En esta segunda etapa se utilizó el software
estadístico SPSS con el cual se construyó el modelo ARIMA para cada serie de tiempo
mensual. Para esto se desarrollaron las siguientes etapas planteadas por De la Fuente
(2002):
56
La primera etapa consistió en identificar el posible modelo ARIMA que sigue la
serie, esto requirió: (i) decidir que transformaciones aplicar para convertir la serie
observada en una serie estacionaria y (ii) determinar un modelo ARMA para la
serie estacionaria, es decir, lo ordenes p y q de su estructura autorregresiva y de
media móvil.
La segunda etapa: seleccionando provisionalmente un modelo para la serie
estacionaria, se pasó a la segunda etapa de estimación, donde los parámetros AR
y MA del modelo se estimaron por la función de autocorrelación (ACF) y funciones
de autocorrelación parcial (PACF) por lo que se obtuvieron los errores estándar y
residuos del modelo (Zafra et al., 2017).
La tercera etapa fue el diagnostico, donde se comprobó que los residuos no tenían
estructura de dependencia y siguieron un proceso de ruido blanco (Redondo y
López, 2016). Si los residuos hubiesen mostrado estructura se hubiera modificado
el modelo para incorporarlo y se repetirían las etapas anteriores hasta obtener un
modelo adecuado. Para esto se tuvieron en cuenta indicadores como la
comprobación de las varianzas, coeficiente de determinación, coeficiente de
correlación, error estándar estimado, prueba de Ljung-Box y Criterio Bayesiano
(BIC normalizado).
La cuarta etapa fue la predicción; una vez que se obtuvo el modelo adecuado se
realizaron las predicciones con el mismo, para su comprobación.
5.2.7. Fase 7: Establecimiento de indicadores de gestión del lixiviado
Como última etapa se diseñaron indicadores técnicos, económicos, sociales,
institucionales y ambientales con el fin de evaluar la eficiencia de la planta de tratamiento
del Relleno Sanitario Doña Juana desde una perspectiva interdisciplinar. Estos se
constituyeron de acuerdo a parámetros internacionales, legislación colombiana vigente
e investigaciones desarrolladas en la temática de eficiencia de procesos. Para el
establecimiento de los indicadores se tomó como referencia la metodología establecida
por Armijo (2009), la cual desarrolla las etapas establecidas en la Figura 14.
57
Figura 14. Etapas para la construcción de indicadores
Fuente: Armijo, 2009
En la primera etapa fue necesario tener en cuenta el marco normativo, nacional e
internacional con el fin de tener un referente para la medición; en seguida, de acuerdo a
los análisis climatológicos, los parámetros de tratamiento y el estudio de las diferentes
tecnologías de tratamiento de lixiviados, se establecieron dimensiones para medir de
manera objetiva los mismos, en esta etapa se tomaron en cuenta las dimensiones
diseñadas en el AMC para desarrollar sistemáticamente el diseño de los indicadores
(Arango, 2013).
Para cada una de las dimensiones establecidas (técnica, económica, social, institucional
y ambiental) se diseñaron indicadores de acuerdo a los componentes de estas, además
se realizó la validación técnica de acuerdo a los parámetros establecidos por el Decreto
1594 de 1984, la Resolución 631 de 2015 y los indicadores definidos en la Directiva
1999/31/CE del Consejo, de 29 de abril de 1999, relativa al vertido de residuos de
España. El diseño de indicadores por dimensiones permitió realizar una medición integral
de todo el sistema de tratamiento de lixiviados, debido a que en esta se pudo analizar
los resultados por componente. Por último, para la presentación de estos se desarrolló
un matriz en la cual se muestran las dimensiones, componentes, periodicidad de
medición y unidades de medida para cada indicador diseñado con el fin de visualizar
claramente la estructuración de los mismos.
58
Capítulo 6
Resultados y discusión
6.1. Diagnóstico sobre el tratamiento de lixiviados en el Relleno Sanitario Doña
Juana
6.1.1. Análisis descriptivo de datos
Una vez realizados los análisis estadísticos de los parámetros del clima y fisicoquímicos
de los lixiviados del lugar de estudio (Anexos 3 y 4), se construyó un resumen con el fin
de ejecutar un análisis comparativo nacional e internacional. Se tomaron como factores
climáticos la temperatura, precipitación y brillo solar, debido a su nivel de correlación y a
los parámetros establecidos por Rastas (2002) para el análisis de los lixiviados; dentro
de estos se encuentran DBO, DQO, Nitrógeno Amoniacal, pH, Plomo, Cadmio, Cromo y
Mercurio. En la Tabla 10 se presentan los resultados estadísticos de cada uno de los
factores climáticos y parámetros evaluados para una escala de tiempo mensual.
Tabla 10. Resumen estadístico mensual de variables climáticas y fisicoquímicas del lixiviado en el RSDJ Rango Mínimo Máximo Media Desviación estándar Varianza Asimetría
Precipitacióna 234 0,7 234 62,96 43,17 1863 1,11 Temperaturab 3,2 10,7 13,9 11,86 0,83 0,69 0,82 Brillo-solarc 208 33,8 241 134 32,68 1067 0,48
N-NH4 2008 1959 3967 2620 396 157302 0,98 Hg 0,5 0 0,5 0,01 0,04 0 10,46 Fe 10899 0,26 10900 97,19 888 788874 12,24 Pb 8,27 0,01 8,28 0,28 0,76 0,57 10,38 Co 0,65 0,03 0,68 0,1 0,06 0 6,12 Cr 3,02 0,06 3,08 0,74 0,34 0,12 2,58
DQO 21099 3057 24156 12368 3884 15086465 -0,01 DBO 19369 32,8 19402 8033 5403 29194178 0,18 pHd 1,89 7,49 9,38 8,29 0,31 0,09 -0,38
Nota. N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Hg: Mercurio. Fe: Hierro. Pb: Plomo. Co: Cobalto. Cr: Cromo. DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno, estos valores están expresados en mg/l. a Valores expresados en mm/mes; b Valores expresados en °C; c Valores expresados en días; d Valores expresados en unidades.
Fuente: Elaboración Propia
Teniendo en cuenta cada uno de los valores estadísticos de los parámetros
fisicoquímicos en el RSDJ, éstos se compararon con los principales parámetros
internacionales de referencia, los cuales se evidencian en la Tabla 11. La comparación
se llevó a cabo con rangos de valores de lixiviados de rellenos sanitarios maduros a nivel
internacional (González, 1982; Ehrig, 1989; Reinhardt y Grosh, 1998; Rastas, 2002;
Novelo et al., 2002; Trujillo et ál., 2006; Noeggerath y Salinas, 2011). Se observó que los
parámetros de DBO (32,80 – 19402 mg/l), DQO (32,80 – 19402 mg/l), Cd (0,06 - 3,08
mg/l) y Cr (0,06 - 3,08 mg/l) se encontraron dentro de los rangos internacionales; mientras
que fueron más elevados en los parámetros de N-NH4 (1959 – 3967 mg/l) en un 36%,
pH (7,49 - 9,38 unidades) en un 18%, Pb (0,01 - 8,28 mg/l) en 400%, y Hg (0,00 - 0,50
59
mg/l) en un 92%; todo lo anterior con respecto a los valores internacionales. En efecto,
la concentración de estos parámetros fue determinante de la eficiencia de la planta de
tratamiento de lixiviados del RSDJ debido a los elevados valores registrados durante el
periodo de estudio.
Posteriormente, se realizó una comparación con datos correspondientes a distintos
parámetros fisicoquímicos del lixiviado en rellenos sanitarios de residuos sólidos urbanos
colombianos: i) “Don Juanito” de la ciudad de Villavicencio, con capacidad de disposición
de 312 ton/día (Fuentes, 2010); ii) “Presidente” del municipio San Pedro-Valle del Cauca,
con 650 ton/día (Torres et al., 2010); iii) “Navarro” del municipio de Yotocó-Valle del
Cauca, con 1800 ton/día (Torres, 2010); y iv) “La Esmeralda” de la ciudad de Manizales,
con 460 ton/día (Torres et al., 2014). La comparación permitió evidenciar que los valores
correspondientes de DBO, DQO, N-NH4, Pb y Cd de los lixiviados de los rellenos
sanitarios colombianos estuvieron dentro del rango de los parámetros internacionales;
aunque para el caso de estudio (RSDJ), los parámetros mensuales fueron nuevamente
más elevados que el resto de los lixiviados analizados a nivel colombiano.
Teniendo en cuenta cada uno de los valores estadísticos de los parámetros
fisicoquímicos en el RSDJ, éstos se compararon con los con rangos de los principales
parámetros de lixiviados de rellenos sanitarios maduros a nivel nacional (Fuentes et al.,
2010; Torres et al., 2010; Torres, 2010; Torres et al., 2014), los cuales se evidencian en
la Tabla 12. De acuerdo a la comparación se observó que los parámetros del RSDJ son
más elevados con respecto a los valores promedio de los rellenos sanitarios nacionales,
para el parámetro de DBO (9717,4) se excede en un 1528%; DQO (2807) 384%; N-NH4
(851) en 248%; pH (8,4) 3% y Pb (4,14) en 614%. Al respecto, Renou et al. (2008)
indicaron que las concentraciones de metales pesados e indicadores de materia orgánica
(DBO y DQO) fueron determinantes para la selección de un sistema y tecnología de
tratamiento de lixiviados, por lo cual la concentración de estos afectó la eficiencia en los
niveles de remoción.
60
Tabla 11. Comparación internacional de parámetros fisicoquímicos mensuales del lixiviado del RSDJ
DBO DQO N-NH4 pHa Pb Cd Cr Hg Autor
32,80 - 19402 3057 - 24156 1959 - 3967 7,49 - 9,38 0,01 - 8,28 0,01 - 0,07 0,06 - 3,08 0,00 - 0,50 En este estudio 380 – 52000 1870 – 62320 5 – 1420 6,3 – 7,9 0 - 2,0 0 – 0,025 González, 1982
20 – 40000 500 – 60000 30 – 3000 4,5 – 9,0 0,008 – 0.14 0,05 – 0,14 Ehrig, 1989 530 – 3000 9,4 – 1340 6,1 - 7,5 <0,105 <0,105 Reinhardt y Grosh, 1998 500 – 68 000 400 – 15200 8,5 – 3610 4,5 - 7,8 <0.001 – 0.9 <0,0002 – 0,1 Rastas, 2002 920 – 2580 4460 – 7610 1120 – 2303 8,34 – 8,50 0,265 – 0,900 0,086 – 0,158 4,74 – 14,3 Novelo et al. 2002 7100 6500 7,1 Trujillo et al. 2006. 8180 5.00 20 - 40 7,3 0,01 – 0,2 0,01 – 0,03 0,01 – 0,03 Noeggerath y Salinas, 2011
Media 11053 8979 638 7,06 0,24 0,05 9,55 0,02 Mediana 14095 7150 1113, 7,10 0,28 0,07 9,55 0,02
Desviación Estándar
12617 13348 710 0,69 0,37 0,05
Mínimo 1750 1765 30 6,15 0,07 0,01 9,55 0,02 Máximo 34250, 32095, 1809 8,42 1,00 0,12 9,55 0,02
Entrada de datos
6 7 6 7 6 6 1 1
Nota. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno. DQO: Demanda Química de Oxigeno. N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Pb: Plomo. Cd: Cadmio. Cr: Cromo. Hg: Mercurio valores expresados en mg/l. a Valores expresado en unidades. Para los cálculos estadísticos se tuvieron en cuenta los datos de rellenos sanitarios internacionales. Los valores máximos del RSDJ se representan en negrilla.
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 12. Comparación nacional de parámetros fisicoquímicos mensuales del lixiviado del RSDJ
DBO DQO N-NH4 pHa Pb Cd Cr Hg Autor
9717 13607 2963 8,435 4,145 0,04 1,57 0,5 En este estudio 4546 10440 7,46 Fuentes et al. 2010 290 435 7,65 Torres et al. 2010 6000 8288 1500 8,65 0,58 0,04 Torres, 2010 122 1651 483 8,88 Torres et al. 2014
Media 596,54 2807,67 851,18 8,14 0,58 0,04 Mediana 290,00 4969,50 991,50 8,15 0,58 0,04
Desviación Estándar 2933,74 4908,97 719,13 0,71 Mínimo 122,00 435,00 483,00 7,46 0,58 0,04 Máximo 6000,00 10440,00 1500,00 8,88 0,58 0,04
Entrada de datos 4 4 2 4 1 1 0 0
Nota. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno. DQO: Demanda Química de Oxigeno. N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Pb: Plomo. Cd: Cadmio. Cr: Cromo. Hg: Mercurio, estos valores están expresados en mg/l. a Valores expresados en Unidades. Para los cálculos estadísticos no se tuvo en cuenta los datos del presente estudio. Los valores máximos del RSDJ se representan en negrilla.
Fuente: Elaboración Propia
61
6.1.2. Comparación con la normatividad nacional e internacional de referencia
Para la realización del análisis comparativo entre las características fisicoquímicas y
eficiencia de remoción de contaminantes del lixiviado del RSDJ se tomaron como base
el Decreto 1594 de 1984 (Colombia), la Resolución 0631 de 2015 (Colombia) y los
parámetros establecidos en la Directiva 1999/31/CE del Consejo de España del 29 de
abril de 1999. A continuación, se presentan cada uno de los parámetros y los límites
establecidos en las normas de referencia (Tabla 13).
Tabla 13. Comparación de parámetros mensuales con la normatividad nacional e internacional de referencia
Parámetros
Efluente RSDJ Valores Valores Valores
Mínimo Máximo Media Decreto 1594 de 1984 (Colombia)
Resolución 631 de 2015 (Colombia)
Directiva 1999/31/CE (España)
N-NH4 31 2152 465 - Análisis y Reporte - Cd 0,01 0,04 0,01 0,1 0,05 - Ar 0,01 0,07 0,01 0,5 0,1 - Zn 0,1 1,36 0,4 - 3 1,0 Hg 0,01 0,03 0 0,02 0,01 - Cu 0,01 0,2 0,08 3,0 1 0,04 Fe 1,6 38,36 7,78 - No Pb 0,02 0,42 0,12 0,5 0,2 No Co 0,02 0,19 0,06 - Análisis y Reporte - Cr 0,03 1,5 0,45 0,5 0,5 0,05 Ni 0,02 0,7 0,39 2,0 0,5 2,0
DQO 25 3704 887 - 2000 125 DBO 0,02 929,2 97,77 - 800 25 pHa 7 9 8,19 6,0 - 9,0 6,0 - 9,0 5,00 - 9,5
Nota. N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Cd: Cadmio. Zn: Zinc. Hg: Mercurio. Cu: Cobre. Fe: Hierro. Pb: Plomo. Co: Cobalto. Cr: Cromo. Ni: Níquel. DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno, estos valores están expresados en mg/l. a Valores expresados en mm/mes; b Valores expresados en °C; c Valores expresados en N° días; d Valores expresados en unidades. Los valores de las variables excedidas se representan en negrilla.
Fuente: Elaboración Propia
Analizando la Tabla 13, los parámetros que presentan mayor incumplimiento con
respecto a la normatividad nacional son Hg, con valores máximos de 0,03 mg/l (300% de
excedencia); Pb, con valores de 0,42 mg/l (110%); Cr, con valores máximos de 1,5 mg/l
(300%); Ni, con valores máximos de 0,7 mg/l (40%); y DQO, con valores máximos de
3704 mg/l (185%). Con respecto al valor promedio de la carga contaminante de cada
parámetro, se pudo observar que todos los valores cumplen con la normatividad
nacional; aunque de acuerdo a la normativa internacional (Directiva 1999/31/CE), los
parámetros que presentan incumplimiento son Cu, con valor promedio de 0,08 mg/l (50%
de excedencia); Fe 7,78 mg/l (100%) y Pb 0,12 mg/l (100%).
A partir de lo anterior, los resultados evidenciaron que la eficiencia mensual de la planta
de tratamiento de lixiviados del RSDJ durante los periodos de máxima carga
contaminante podría ser baja, ya que se calculó un promedio global de excedencia de
187% con respecto de los límites establecidos por la norma colombiana (Resolución 631
de 2015), por lo cual es recomendable realizar seguimientos programados por parte de
la autoridad ambiental.
62
En la Figura 15 se presentan los valores límite de concentración de Hg, Pb, Cr y Ni con
respecto a la Resolución 631 de 2015 (Colombia) teniendo en cuenta los valores
mensuales. Se observó que Hg en el año 2013 registró el mayor incumplimiento en
cuanto a los requerimientos de la norma (300% de excedencia); para el Pb en los años
2005, 2010, 2011, 2012 y 2015 se presentó incumplimiento con respecto al valor límite,
en un 110%; para Cr se evidenció que, en los años 2009, 2013, 2014, y 2015 incumplió
en un 300%, siendo éste con Hg los valores más altos con respecto al límite de metales
pesados. En promedio, para Ni se determinó que, en los años 2003, 2005, 2010, 2011,
2012 y 2013 se presentaron incumplimientos en un 40%, con respecto a los límites
establecidos por la normatividad colombiana.
Figura 15. Comparación normativa de metales pesados con respecto de los límites de la Resolución 631 de
2015 (Colombia) – Valores mensuales en el RSDJ
Fuente: Elaboración Propia
En la Figura 16 se presentan los valores límite de concentración de Hg, Pb, Cr y Ni con
respecto a la Resolución 631 de 2015 (Colombia) teniendo en cuenta valores anuales.
Se evidenció que para Hg no existió incumplimiento, mientras que para el Pb en los años
2011 y 2012 se evidenció incumplimiento de la norma (2% y 21%); para Cr se evidenció
incumplimiento en un 4% en el año 2009, 15% en 2010, 52% en 2013, 32% en 2014, y
28% en 2015. Finalmente, para Ni se observó incumplimiento en un 7% para el año 2011
y 5% para el año 2012.
63
Figura 16. Comparación normativa de metales pesados con respecto de los límites de la Resolución 631 de
2015 (Colombia) – Valores anuales en el RSDJ
Fuente: Elaboración Propia
En las Figuras 17 y 18 se presentan los valores límite de concentración de DQO con
respecto a valores mensuales y anuales teniendo como referencia la Resolución 631 de
2015 (Colombia). Se evidenció que desde el año 2009 hasta el 2013 existió
incumplimiento con respecto del valor establecido por la norma, con un valor máximo de
11.074 mg/l en el mes de enero del año 2012 (554% de excedencia). En los últimos dos
años de estudio (2014 y 2015) se evidenció una relación inversamente proporcional entre
la edad del relleno sanitario (29 años - maduro) y el potencial de toxicidad, reflejado en
la reducción de los niveles de biodegradabilidad, específicamente para la DQO (580 mg/l,
197 mg/l). Estudios como el de Droppelmann y Oettinger (2009) y Torres et al. (2014)
reportaron una tendencia similar.
64
Figura 17. Comparación normativa de DQO con respecto de los límites de la Resolución 631 de 2015
(Colombia) – Valores mensuales en el RSDJ
Fuente: Elaboración Propia
Figura 18. Comparación normativa de DQO con respecto de los límites de la Resolución 631 de 2015
(Colombia) – Valores anuales en el RSDJ
Fuente: Elaboración Propia
De acuerdo a la normatividad internacional, Directiva 1999/31/CE, no debe existir
cantidad de Hg, Pb y Fe en el efluente, por lo cual se observa el incumplimiento de estos
requisitos. El menor valor para estos parámetros fue de 0,01, 0,02 y 38,36 mg/l,
respectivamente. Se demostró que los parámetros con mayor incumplimiento fueron Zn,
con valores máximos de 1,36 mg/l (36% de excedencia); Cu con valores máximos de 0,2
mg/l (500%); Cr con valores máximos de 1,5 mg/l (3000%); DQO con valores máximos
de 11.074 mg/l (8859,2%); y DBO, con valores de 929 mg/l (3716%).
De acuerdo a los resultados del periodo de estudio (i.e., entre los años 2003 - 2015)
correspondiente a 144 meses, se evidenció que para Pb se obtuvo un incumplimiento
mensual de la normatividad colombiana de 6% (9 meses de excedencia), para Cr un 28%
(40 meses), Ni un 12% (17 meses), Hg un 0,7% (1 mes) y DQO 38% (55 meses).
Teniendo en cuenta lo anterior, se obtuvo un porcentaje total global de incumplimiento
65
sobre el periodo de estudio de 17%, con respecto a los valores establecidos por el
Decreto 1594 de 1984 (Colombia) y la Resolución 0631 de 2015 (Colombia).
Los análisis demostraron que los años de mayor incumplimiento de la normativa nacional
fueron 2009, 2010, 2011 y 2012, frente a los parámetros de: i) Hg en el meses de junio
de 2013, con valores máximos de 0,03 mg/l; ii) Pb en los meses de septiembre de 2004,
enero de 2006, octubre de 2010 y noviembre de 2011, con valores máximos de 0,42
mg/l; iii) Cr en los meses de agosto de 2009, enero de 2010, 2011 y 2013 con valores
máximos de 1,5 mg/l; iv) Ni en los meses de enero y marzo de 2003, enero y abril de
2004, enero de 2006, enero, febrero y marzo de 2011 y enero de 2012, con valores
máximos de hasta 0,7 mg/l; y v) DQO entre los años 2009 y 2013, con valores máximos
de 11.074 mg/l. Teniendo en cuenta lo anterior, se evidenció que para los primeros
meses del año (i.e., de enero a abril) las concentraciones mensuales de metales pesados
tendieron a ser mayores en comparación con el resto del año. Mor et al. (2006), Salazar
y Saavedra (2009) y Grisa et al. (2010) asociaron esta tendencia a que, en los meses de
menor precipitación y mayor temperatura y brillo solar, las cargas contaminantes
aumentan ya que no son diluidas. El análisis climático es presentado en el apartado
siguiente.
6.1.3. Análisis de correlación entre factores climáticos y parámetros
fisicoquímicos del lixiviado
Para poder establecer las relaciones entre cada uno de los parámetros fisicoquímicos
del lixiviado y los factores climáticos, se llevaron a cabo diferentes análisis de correlación
lineal (r de Pearson) bajo una escala temporal mensual. Se realizó la prueba estadística
de Kolmogorov-Smirnov para determinar y verificar la normalidad y distribución de los
datos, donde se obtuvo como resultado una distribución normal asimétrica, por lo cual se
utilizó r de Pearson para llevar a cabo la correlación entre las variables. De acuerdo al
análisis de correlación entre los factores climáticos de precipitación (mm), temperatura
(°C), brillo solar (N° días) y caudal (l/seg), las mejores correlaciones las obtuvo el
parámetro de caudal como se evidencia en la Tabla 14; esto debido a su relación con la
precipitación, temperatura y brillos solar. La mejor correlación fue con la precipitación
(0,326). La relación y tendencias obtenidas se muestran en la Figura 19.
Tabla 14. Correlaciones entre factores climáticos para la ciudad de Bogotá (r de Pearson)
Parámetro Precipitación Temperatura Brillo Solar Caudal
Precipitación a 1
Temperatura b 0,030 1
Brillo Solar c -0,576** -0,074 1
Caudal d 0,326** 0,242* -0,247* 1
Nota: Los valores de las variables con mayor correlación se representan en negrilla. ** La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas) * La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas)
Fuente: Elaboración Propia
66
Figura 19. Variación mensual del caudal del lixiviado con respeto a la precipitación y brillo solar en la ciudad
de Bogotá
Fuente: Elaboración Propia
Comparando los resultados de correlación de los factores climáticos con respecto al
caudal, se evidenció una tendencia entre la pluviosidad y concentración del lixiviado
(Figura 19); como lo indicaron los estudios de Salazar y Saavedra (2009) y Renou et al.
(2008), fue evidente que en los meses de lluvia la concentración de materia orgánica de
los lixiviados fue menor (dilución) que en los meses de sequía. Por otro lado, el factor
brillo solar presentó una relación negativa con respecto al caudal, debido a que este
ejerció una influencia en la evaporación del agua presente en el lixiviado.
Las mejores correlaciones entre los parámetros fisicoquímicos del lixiviado del RSDJ
fueron para Pb y DQO seguidos de N-NH4 y DBO. El Pb tuvo las mejores correlaciones
con respecto a los parámetros de N-NH4, con un coeficiente de correlación de 0,238, Hg
de 0,944 (Figura 20), Co de 0,784 (Figura 21) y DQO con 0,265. La DQO con coeficientes
de correlación para el Hg de 0,256, Pb de 0,265, Co de 0,211, Cr de -0,346 y DBO de
0,939 (Figura 22). Por otro lado, las mejores correlaciones del parámetro N-NH4 fueron
con Pb (0,238), Co (0,289) y DBO (0,296), como se evidencia en la Tabla 15.
67
Figura 20. Variación mensual del Plomo con respeto al Mercurio
Fuente: Elaboración Propia
Figura 21. Variación mensual del Plomo con respeto al Cobalto
Fuente: Elaboración Propia
Como lo indicó Torres et al. (2014), existió una correlación positiva entre los parámetros
DQO y DBO; siendo esta correlación más baja con respecto al estudio presentado por
Mor et al. (2006), la cual tiene un valor de 0,994. Esta correlación positiva muy fuerte se
debe a la asociación de materia orgánica en cada uno de los parámetros analizados
(Figura 22). Con respecto a lo planteado por Grisa et al. (2010), se evidenció que en el
lixiviado del RSDJ la actividad de degradación disminuyó al pasar el tiempo (marzo de
2012) o con la edad del relleno sanitario.
68
Tabla 15. Correlaciones (r de Pearson) entre parámetros fisicoquímicos del lixiviado en el RSDJ
Parámetro N-NH4 Hg Fe Pb Co Cr DQO DBO pH
N-NH4 1 Hg -0,164 1 Fe -0,059 -0,031 1 Pb 0,238* 0,944** -0,009 1 Co 0,289* 0,747** 0,017 0,784** 1 Cr 0,032 -,114 -0,005 -0,190* -0,028 1
DQO - 0,256 -0,150 0,265 0,211 -0,346* 1 DBO -0,296* 0,073 -0,051 0,043 0,047 -0,031 0,939** 1 pHa 0,199 0,075 0,009 -0,090 0,007 0,132 0,048 -0,405** 1
Nota. N-NH4: Níquel. Hg: Mercúrio. Fe: Hierro. Pb: Plomo. Co: Cobalto. Cr: Cromo. DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno. Los valores de las variables con mayor correlación se representan en negrilla. ** La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas) * La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas)
Fuente: Elaboración Propia
Con respecto a los resultados de la Tabla 16, se observó que los factores climáticos y la
edad del relleno sanitario afectaron los parámetros fisicoquímicos evaluados en el
estudio y, así mismo, la eficiencia de su remoción; por ejemplo, para el parámetro DBO
se evidenció que el valor máximo fue de 4537 mg/l en el año 2012 y el menor 0,02 mg/l
en el 2015. De acuerdo los resultados de estudios como el de Espinosa et al. (2010),
Madera et al. (2014) y Zhong et al. (2017), esta relación se debe a la edad del lixiviado,
donde la actividad de biodegradación fue disminuyendo al pasar el tiempo. Por otro lado,
para el Pb en el periodo comprendido entre los años 2010 a 2012, los valores anuales
promedio fueron elevados (0,14, 0,20 y 0,24 mg/l, respectivamente); y para el factor
climático de precipitación en esta escala de tiempo se evidenciaron valores bajos con
respecto a los valores multianuales (80,48, 99,31 y 75,68 mm, respectivamente). De esta
manera, se observó la relación inversa entre la concentración de Pb y la precipitación.
69
Tabla 16. Correlaciones (r de Pearson) entre factores climáticos y parámetros fisicoquímicos
Parámetro N-NH4 Hg Fe Pb Co Cr DQO DBO pH Precipitación Temperatura Brillo Solar
N-NH4 1 Hg -0,164 1 Fe -0,059 -0,031 1 Pb 0,238* 0,944** -0,009 1 Co 0,289* 0,747** 0,017 0,784** 1 Cr 0,032 -0,114 -0,005 -0,190* -0,028 1
DQO - 0,256 -0,150 0,265 0,211 0,346* 1 DBO -0,296* 0,073 -0,051 0,043 0,047 -0,031 0,939** 1 pH 0,199 0,075 0,009 -0,090 0,007 0,132 0,048 -0,405** 1
Precipitación 0,100 -0,053 0,366** -0,035 -0,027 0,001 -0,042 -0,098 0,196* 1 Temperatura 0,082 0,061 -0,398** 0,090 -0,060 0,033 -0,014 -0,681** 0,372** 0,030 1 Brillo Solar 0,362* 0,010 0,090 0,067 0,143 0,080 -0,068 -0,045 -0,101 -0,576** -0,074 1
N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Hg: Mercúrio. Fe: Hierro. Pb: Plomo. Co: Cobalto. Cr: Cromo. DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno. Los valores de las variables con mayor correlación se representan en negrilla. ** La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas) * La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas)
Fuente: Elaboración Propia
70
6.1.4. Eficiencia en la remoción de contaminantes del lixiviado en el RSDJ
Una vez realizado el análisis de correlación entre factores climáticos y parámetros
fisicoquímicos del lixiviado, se procedió a determinar el porcentaje de remoción mensual
con el fin de evaluar la eficiencia del sistema de tratamiento del lixiviado del RSDJ (Anexo
5). En la Tabla 17 se muestran los porcentajes de remoción de contaminantes por meses
entre los años 2003 y 2015. Los meses con menor remoción fueron noviembre y
diciembre (29%) seguidos de enero y septiembre (31%). El mes con mayor remoción fue
agosto (35%)
Tabla 17. Remoción mensual de contaminantes en el sistema de tratamiento del RSDJ
Mes N-NH4 DBO Cd Zn Hg Ar Cu Fe Pb Co Cr Ni DQO Media
Enero 87% 86% 19% 33% 28% 30% 2% 0% 37% 30% 0% 16% 59% 31% Febrero 91% 78% 0% 39% 5% 39% 26% 55% 23% 31% 0% 16% 66% 34% Marzo 90% 87% 15% 15% 22% 32% 22% 53% 0% 29% 0% 11% 76% 33% Abril 85% 83% 0% 15% 13% 22% 29% 51% 22% 28% 18% 9% 68% 32% Mayo 86% 85% 0% 24% 14% 26% 30% 56% 0% 28% 32% 14% 67% 33% Junio 91% 86% 0% 26% 2% 30% 31% 53% 0% 25% 38% 18% 68% 34% Julio 89% 88% 0% 38% 11% 28% 33% 55% 0% 21% 43% 0% 64% 34%
Agosto 85% 89% 0% 41% 28% 27% 31% 59% 0% 31% 38% 12% 51% 35% Septiembre 89% 88% 0% 4% 52% 28% 32% 48% 0% 14% 32% 11% 34% 31%
Octubre 87% 89% 0% 29% 0% 21% 23% 58% 0% 15% 0% 9% 69% 29% Noviembre 90% 89% 0% 25% 27% 26% 22% 42% 0% 8% 0% 9% 73% 29% Diciembre 94% 87% 0% 32% 29% 20% 31% 46% 12% 10% 0% 16% 70% 32%
Media 89% 86% 3% 27% 19% 27% 26% 48% 8% 23% 17% 12% 64% 32% Mediana 89% 87% 0% 28% 18% 28% 30% 53% 0% 27% 9% 12% 68% 32%
Desviación Estándar
0,03 0,03 0,07 0,11 0,15 0,05 0,09 0,16 0,13 0,09 0,18 0,05 0,11 0,02
Mínimo 85% 78% 0% 4% 0% 20% 2% 0% 0% 8% 0% 0% 34% 29% Máximo 94% 89% 19% 41% 52% 39% 33% 59% 37% 31% 43% 18% 76% 35%
Nota. 0% corresponde a la misma o mayor concentración del afluente. Los valores mensuales de los parámetros con menor remoción se representan en negrilla.
Fuente: Elaboración Propia
De acuerdo a los porcentajes de remoción de cada uno de los contaminantes del lixiviado
del RSDJ, se evidenció una eficiencia general del sistema de tratamiento del 32% (Ver
Anexo 5); lo cual es un valor bajo en comparación a otros sistemas como los de: i)
“Guanabacoa”, de la ciudad de la Habana-Cuba, con una eficiencia de remoción general
de contaminantes de 62,5% (Arrechea et al., 2010); ii) la ciudad de Merida-México, con
eficiencia de 57% (Novelo et al., 2010); y iii) la ciudad de Posadas-Argentina, con un 86%
de eficiencia (Flores et al., 2011).En la Tabla 18, se muestra que los mayores porcentajes
de remoción anual fueron para los parámetros de DBO (media 95%), seguido de N-NH4
(83%) y DQO (64%). Los parámetros con menor porcentaje de remoción anual fueron
Cd (5%), Ni (11%) y Hg (22%).
71
Tabla 18. Remoción anual de contaminantes en el sistema de tratamiento del RSDJ
Año N-NH4 DBO Cd Zn Hg Ar Cu Fe Pb Co Cr Ni DQO Medi
a
2003 52% 99% 0% 73% 27% 78% 36% 92% 61% 53% 58% 42% - 52% 2004 92% 99% 6% 69% 46% 2% 14% 84% 57% 38% 55% 31% - 46% 2005 91% 99% 12% 59% 79% 46% 36% 83% 65% 65% 58% 47% - 57% 2006 88% 99% 10% 50% 47% 20% 45% 80% 59% 28% 35% 24% - 45% 2007 86% 99% 17% 39% 47% 47% 21% 80% 51% 42% 37% 17% - 45% 2008 87% 95% 0% 26% 42% 64% 24% 62% 53% 35% 48% 33% - 45% 2009 - 91% 7% 56% 55% 62% 41% 73% 30% 44% 43% 0% - 42% 2010 - 97% 0% 27% 0% 82% 44% 40% 0% 52% 38% 0% 42% 32% 2011 - 72% 22% 28% 15% 0% 9% 43% 0% 0% 0% 20% 63% 18% 2012 - 83% 0% 0% 0% 24% 75% 0% 0% 0% 9% 0% 71% 9% 2013 - 99% 0% 23% 0% 0% 0% 24% 0% 0% 15% 0% 79% 13% 2014 - 100% 0% 0% 25% 0% 2% 0% 0% 0% 0% 0% - 11% 2015 - 100% 0% 0% 0% 10% 0% 0% 12% 0% 0% 0% - 10%
Media 83% 95% 6% 35% 23% 33% 27% 51% 30% 27% 30% 16% 64% 33% Mediana 88% 99% 0% 28% 27% 24% 24% 62% 30% 35% 37% 17% 67% 42%
Desviación Estándar
15% 8% 8% 26% 39% 31% 22% 35% 29% 24% 23% 18% 16% 18%
Mínimo 52% 72% 0% 0% 80% 0% 0% 0% -5% 0% 0% 0% 42% 9% Máximo 92% 100% 22% 73% 79% 82% 75% 92% 65% 65% 58% 47% 79% 57%
Nota. 0% corresponde a la misma o mayor concentración del afluente. Los valores anuales de los parámetros con menor remoción se representan en negrilla.
Fuente: Elaboración Propia
Teniendo en cuenta las mejores correlaciones entre los parámetros fisicoquímicos del
lixiviado del RSDJ (Pb y DQO; N-NH4 y DBO), se tomó el Pb y la DBO para describir la
eficiencia de remoción de los demás parámetros; de acuerdo a esto se determinó una
eficiencia para la planta de tratamiento del lixiviados del 39%, calculada de acuerdo a la
eficiencia de remoción mensual de los dos parámetros tomados como referencia. A
continuación, se analizan los posibles factores que influyeron en la variación mensual de
la remoción de contaminantes.
Los resultados mostraron que los factores climáticos fueron determinantes en la
eficiencia de remoción de contaminantes de la planta de tratamiento de lixiviados del
RSDJ. Para el cálculo promedio de eficiencia de la planta de tratamiento de lixiviados del
RSDJ se tomó como base los valores mensuales de remoción por cada uno de los
parámetros de estudio. De acuerdo a lo anterior, se observó que el sistema tiene mayor
eficiencia en los meses donde la precipitación es mayor, es decir, desde el mes de junio
hasta el mes de agosto, con porcentajes de remoción promedio del 35%, con respecto a
todos los parámetros de estudio (Figura 22). De acuerdo a Peng (2013), una de las
razones para esta tendencia, es la disolución que se presenta en épocas de elevada
precipitación, por lo cual la concentración de los contaminantes tiende a disminuir y la
remoción de contaminantes tiende a aumentar en el sistema. Los meses donde se
presentó una menor eficiencia de la planta de tratamiento fueron octubre y noviembre,
con porcentajes de remoción promedio de 29%; esto pudo ocasionarse debido a los
bajos niveles de precipitación en estos meses.
72
Figura 22. Variación mensual de la remoción en la planta de tratamiento de lixiviados del RSDJ con respecto
a la precipitación, temperatura y brillo solar de la ciudad de Bogotá
Fuente: Elaboración Propia
De acuerdo a los resultados de la Tabla 17, se observó que los meses que se encuentran
por debajo de la media de remoción total (32%) de la planta de tratamiento de lixiviados
del RSDJ fueron enero (31%), septiembre (31%), octubre (29%) y noviembre (29%);
mientras que los meses febrero (34%), mayo (33%), junio (34%), julio (34%) y agosto
(35%) estuvieron por encima de la media de remoción. Por otro lado, en la Tabla 18 se
evidenció que la eficiencia anual de remoción de contaminantes en la planta de lixiviados
tuvo una tendencia decreciente; iniciando con un valor máximo de 52% en el año 2003 y
73
un valor mínimo de 9% en el año 2012. Este comportamiento fue similar al de los estudios
realizados por Ushikoshi et al. (2002), Mendoza y López, (2004), Renou et al. (2008) y
Zhong et al. (2017), ya que a medida que pasa el tiempo el lixiviado pasa por diferentes
fases en las cuales cambian sus características fisicoquímicas, y este al ser un lixiviado
maduro las concentraciones de los contaminantes disminuyen y el pH se estabiliza.
De acuerdo a lo anterior y a las fases de descomposición de los residuos (Figura 23), los
lixiviados se originan desde las Fases I y II (fase inicial y acida); de acuerdo a los
resultados obtenidos se evidenció una alta concentración de DQO, alcanzando su mayor
concentración al igual que el N-NH4. Por otro lado, el pH presentó los valores menores.
En la Fase III (fase acida) la concentración de N-NH4 y DQO disminuyeron; y en las Fase
IV (fase metanogénica) y Fase V (fase de maduración) el lixiviado mantuvo un pH estable
con concentraciones significativas de N-NH4 y una reducción en la carga orgánica de
este dónde la concentración de los parámetros DBO y DQO disminuyeron con el tiempo
(Köfalusi y Aguilar, 2006; Renou et al., 2008).
Figura 23. Fases de descomposición de los residuos sólidos urbanos
Fuente: Köfalusi y Aguilar (2006)
Al igual que el estudio realizado por Torres et al. (2014), las unidades de pH aumentaron
con respecto al paso del tiempo y edad del relleno sanitario. Para el caso de estudio
inició con un valor de 7,9 (enero 2003) y finalizó con un valor de 8,6 (diciembre de 2015).
De igual manera, se presentó con relación a las variables indicadoras de materia
orgánica (DBO y DQO), donde se observó una tendencia a disminuir a medida que
aumentó la edad del relleno sanitario o el lixiviado. Para el caso de los metales pesados,
el valor fue directamente proporcional a la edad del lixiviado, es decir, a mayor edad
mayor concentración de éstos. Novelo et al. (2002), Ushikoshi et al. (2002), y Renou et
al. (2008) reportaron tendencias similares.
74
6.2. Evaluación iberoamericana de tecnologías de tratamiento de lixiviados en
rellenos sanitarios
6.2.1. Diagnóstico de sistemas de tratamiento de lixiviados
Una vez realizada la revisión bibliográfica internacional, se llevó a cabo la compilación
de la información sobre tecnologías de tratamiento de lixiviados en rellenos sanitarios de
residuos sólidos urbanos; lo anterior con el fin de sistematizar los datos y poder analizar
los mismos. Para la identificación y análisis de tecnologías internacionales se
establecieron, a partir de la información detectada, tres categorías y nueve subcategorías
de análisis, las cuales se presentan en la Tabla 19. Teniendo en cuenta la categoría de
caracterización de lixiviados, se agruparon los datos de acuerdo a la ubicación geográfica
(norte, centro y sur de Iberoamérica) con el fin de identificar las características
fisicoquímicas más utilizadas y analizar su variación; por lo cual se observó que éstas
varían dependiendo de la zona geográfica.
Tabla 19. Categorías y subcategorías de análisis de sistemas de tratamiento de lixiviados.
Categoría Porcentaje documentos
por categoría (n = 42)
Subcategoría Porcentaje documentos por
subcategoría (n = 42)
Generalidades sobre lixiviados
12% Internacional 5%
Iberoamericano 7%
Caracterización de lixiviados
36% Norte 14%
Centro 2% Sur 17%
Sistema de tratamiento 88%
Biológico 45% Natural 29%
Recirculación 16% Térmicos 8%
Fuente: Elaboración Propia
Los sistemas de tratamiento fueron determinados de acuerdo a los sistemas de
tratamiento más utilizados a nivel mundial, adicionalmente se incluyeron las palabras
clave Latinoamérica e Iberoamérica y se tomaron en cuenta los criterios de inclusión: (i)
reporte de tecnologías de depuración en rellenos sanitarios de residuos sólidos urbanos,
(ii) reporte de eficiencia en la remoción de contaminantes, y (iii) reporte geográfico y
cronológico de su utilización.
De acuerdo a la investigación bibliográfica se estableció un orden de importancia de
acuerdo al nivel de citación en cada una de las bases de datos consultadas. Se
identificaron cuatro enfoques tecnológicos, dentro estos las tecnologías de depuración
más reportadas a nivel latinoamericano e iberoamericano según su frecuencia de citación
fueron: (i) sistemas de tratamiento de combinación con aguas residuales, (ii) lodos
activados, (iii) humedales artificiales, (iv) recirculación y (v) aireación (Ver Tabla 20).
75
Tabla 20. Enfoques y tecnologías de depuración detectadas a nivel iberoamericano
N° Enfoque tecnológico Porcentaje (%)
(n = 37) Tecnología de depuración detectada
Porcentaje (%) (n = 37)
1 Bilógico 46% Lodos activos 27%
Combinación con aguas residuales 20% 2 Naturales 30% Humedales Artificiales 31% 3 Recirculación 16% Recirculación 15% 4 Térmico 8% Aireación 7%
TOTAL 100% TOTAL 100%
Fuente: Elaboración Propia
Se evidenció que para la zona sur de Iberoamérica las concentraciones de los
parámetros son mayores que las de la zona norte, por ejemplo, para la DBO esta es
superior en un 421%, DQO en 190%, Biodegradación (DBO/DQO) 100%, N-NH4 en 40%.
Por otro lado, el Ni tuvo una mayor concentración en la zona norte con respecto a la zona
sur en un 75%, al igual que el P (91%); mientras que el pH en las tres zonas (norte,
centro y sur) fue similar (Tabla 21).
Con respecto a la Tabla 21, se observó mayor variabilidad en los datos de países del
norte con respecto a los parámetros DQO (7576 mg/l), biodegradación (0,16), Nitrógeno
Amoniacal (762 mg/l), Nitrógeno (346 mg/l), Fósforo (173 mg/l), Pb (1,91 mg/l), Cd (0,08
mg/l) y Cr (4,77 mg/l); mientras que, en la zona sur, los parámetros con mayor variabilidad
fueron DBO (3878 mg/l) y pH (0,58). Como lo indicó Laines y Adams (2008), una de las
razones para esta variabilidad fueron las condiciones climáticas, las cuales determinan
la concentración de los contaminantes y las tecnologías para su depuración. A partir de
lo anterior, se realizó una comparación de las eficiencias de remoción de los sistemas de
depuración de contaminantes de las tecnologías de tratamiento identificadas a nivel
iberoamericano, las cuales se muestran en la Tabla 22.
76
Tabla 21. Caracterización de lixiviados por zona geográfica en Iberoamérica
Nota: 1: Zona Norte. 2: Zona Centro. 3: Zona Sur. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno. DQO: Demanda Química de Oxigeno (DBO/DQO): Biodegradación. N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Ni: Nitrógeno. P: Fosforo. Pb: Plomo. Cd: Cadmio. Cr: Cromo. Nota: Todos los valores están expresados en mg/l, a excepción de a Unidades.
Fuente: Elaboración Propia
Zona País Relleno sanitario
PARAMETROS DE ANALISIS AUTOR(ES)
DBO DQO (DBO/DQO)
N-NH4 Ni P pHa Metales pesados
Pb Cd Cr 1 México Maduro 1652 5764 0,29 1481 176 24,74 8,4 0,384 0,011 6,98 Novelo et al. 2002
1 México Maduro 1098 5346 0,21 1210 208 37,2 8,3 0,236 0,007 6,98 Méndez et al.
2009
1 España Maduro 14250 -27000
526 - 697
529 - 1239
380 7,51 - 8 4,54 0,2 17,81 Batallán. 2010
1 Cuba Maduro 685 - 902 1008 - 2011
0,45 - 0,68
50,54 - 104
72,56 - 146
8,82 - 68,5 7,67 - 8,10 0,11 - 0,71 0,01 - 0,02 0,12 - 0,31
Pellón et al. 2015
1 España Maduro 1765 1521 7,6 0,12 0,01 Castrillón et al. 2008
1 Cuba Maduro 49,6 115 0,42 4,8 16,4 8,2 Ramos et al. 2010
2 Puerto Rico
Maduro 0 8 0 1 Ortiz. 2012
3 Venezuela Maduro 13 - 116 121 - 180
1,98 - 158
0,95 - 2,77 8,3 - 8,6 0,0001 -
0,5 0,0006 -
0,1
Sociedad Ambiental De
Gestión Bolivariana, IDRC
– CRDI. 2012
3 Uruguay Joven 10510 18550 0,6 1470 17 8 0,51 2,6 Borzacconi et al.
1996 3 Colombia Maduro 4546 10440 0,44 7,46 Fuentes. 2010 3 Colombia Maduro 290 435 0,67 47 8 7,1 - 8,2 Torres. 2010 3 Colombia Maduro 6000 8288 0,74 1500 17,5 8,65 <0,575 <0,040 Torres et al. 2010
3 Brasil Maduro 3000 8,6 -9,1 0,062 0,053 0,037 Oliveira y Pasqual.
2004
3 Colombia Maduro 78 - 165 1105 - 2197
9,2 - 956
4,1 - 257
8,18 – 9,58
Torres et al. 2014
Media 836 2384 0,45 425 113 12 8,12 0,31 0,03 1,58 Mediana 1098 3555 0,50 1340 119 17 8,10 0,32 0,03 2,60
Desviación Estándar 3299 7090 0,19 702 281 121 0,47 1,35 0,06 6,30 Mínimo 49 114 0,21 4,80 16 0,10 7,46 0,06 0,01 0,04 Máximo 10510 20625 0,74 1521 884 380 8,88 4,54 0,20 17,81
Entrada de datos 11 12 8 9 8 9 14 10 8 7
77
Tabla 22. Eficiencias de remoción por tecnologías de tratamiento de lixiviados en rellenos sanitarios Iberoamericanos
Enfoque tecnológico
Tecnología de depuración DBO DQO N-NH4 Ni P NH3 pH Metales pesados
Pb Cd Cr Hg
Biológico
Combinación con aguas residuales
Media 32% 32% 14% 47% 13% 7,9 1% 4%
Mediana 72% 61% 24% 47% 14% 7,9 1% 4%
Desviación estándar 0,46 0,38 0,14 0,03 0,50
Máximo 93% 86% 34% 47% 18% 8,7 1% 4%
Mínimo 5% 5% 2% 47% 8% 7,4 1% 4%
Entrada de datos 3 6 4 1 5 5 1 1
Lodos activos
Media 71% 61% 87% 81% 35% 7,8 1% 3%
Mediana 72% 59% 83% 81% 45% 7,9 1% 3%
Desviación estándar 0,23 0,17 0,10 0,01 0,40 0,50
Máximo 98% 90% 99% 82% 73% 8,5 1% 3%
Mínimo 54% 44% 81% 80% 17% 7,2 1% 3%
Entrada de datos 4 8 3 2 2 6 1 1
Naturales Humedales Artificiales
Media 34% 57% 79% 14% 12% 7,5 17% 1% 2% 10% Mediana 55% 58% 80% 20% 44% 7,5 18% 1% 2% 11%
Desviación estándar 0,36 0,16 0,13 0,32 0,41 1,10 0,08 0,02 Máximo 98% 82% 89% 82% 98% 9,1 23% 1% 2% 12% Mínimo 3% 40% 70% 2% 0% 5,3 12% 1% 2% 9%
Entrada de datos 12 6 2 5 4 9 2 1 1 1
Recirculación Recirculación
Media 70% 28% 19% 32% 7 2% 33%
Mediana 74% 23% 20% 32% 7 1% 33%
Desviación estándar 0,34 0,18 0,01 1 0,18
Máximo 98% 68% 20% 32% 8 41% 33%
Mínimo 50% 12% 18% 32% 6 1% 33%
Entrada de datos 2 9 6 1 10 5 1
Térmico Aireación
Media 37% 46% 13% 90% 9,9 49% 38%
Mediana 51% 37% 13% 90% 11,0 49% 38%
Desviación estándar 0,49 0,31 2,06
Máximo 85% 87% 13% 90% 11,5 49% 38%
Mínimo 16% 31% 13% 90% 7,7 49% 38%
Entrada de datos 2 3 1 1 3 1 1
Fuente: Elaboración Propia
78
De acuerdo a los resultados de la Tabla 22 se presentaron diferentes porcentajes
de remoción de contaminantes por cada una de las tecnologías de depuración
analizadas, la mejor tecnología para la reducción de DBO y DQO fue la de lodos
activos con valores máximos de 98% y 90% respectivamente y una media de 71%
y 59%, para el parámetro N-NH4 los mejores resultados de remoción fueron para la
tecnología de depuración de lodos activos con porcentajes máximos de 99%,
seguido de humedales artificiales con valores máximos de 89%. Para el parámetro
Ni los mejores porcentajes de remoción fueron para las tecnologías de depuración
de lodos activos y humedales artificiales con valores máximos de 82%.
Para el parámetro pH los valores máximos se evidenciaron en la tecnología de
aireación (11,5) mientras que para el resto de tecnologías estudiadas estuvo dentro
del rango de 7 a 8 unidades. Finalmente, el mejor porcentaje de remoción de Pb y
Cd fue para la tecnología de aireación con 49% y 38%, el Cr fue para la tecnología
de lodos activos con valor máximo de 33%, y para el Hg el porcentaje registrado fue
para la tecnología de humedales artificiales con un valor de 12%.
En la Tabla 23 se evidenció que según la zona geográfica se utilizan diferentes
tecnologías de depuración de lixiviados además estas varían en el tiempo. Para la
zona norte se obtiene que se utilizan cuatro tipos de tecnología: i) recirculación, ii)
aireación, iii) combinación con aguas residuales y iv) lodos activos mientras que
para la zona central se utiliza i) humedales artificiales; y para la zona sur cinco
tecnologías: i) recirculación, ii) aireación, iii) combinación con aguas residuales, iv)
lodos activos y v) aireación. De acuerdo al horizonte del tiempo la tecnología de
recirculación fue utilizada con mayor frecuencia en desde el año 1999 hasta el 2008,
para las tecnologías de aireación y combinación con aguas residuales se reportaron
desde el año 2008, para lodos activos en los años 2013 y 2014 y para la tecnología
de humedales artificiales desde el año 2010 hasta el año 2015, siendo esta las más
utilizada en las zonas de Iberoamérica de acuerdo la revisión bibliográfica realizada.
Tabla 23. Utilización de tecnologías de depuración de acuerdo a la zona geográfica de Iberoamérica
Zona País Tecnología de depuración Autores Año
Norte España Recirculación Espinace et al. 1999 Norte España Recirculación Gálvez. 2008 Norte México Recirculación González et al. 2008 Norte España Recirculación Castrillón et al. 2008 Norte México Aireación Novelo et al. 2008 Norte España Aireación Gálvez et al. 2008 Norte España Combinación con aguas residuales Gálvez et al. 2008 Norte España Lodos activos Aragón. 2009 Norte México Recirculación Del Consuelo et al. 2012 Norte Portugal Lodos activos Silva et al. 2013 Norte México Lodos activos Martínez et al. 2014 Norte Portugal Lodos activos Silva et al. 2015 Centro Costa Rica Humedales Artificiales Fonseca et al. 2010 Centro Costa Rica Humedales Artificiales Jerez et al. 2013
Sur Uruguay Lodos activos Borzacconi et al. 1996
79
Zona País Tecnología de depuración Autores Año Sur Colombia Combinación con aguas residuales Giraldo. 2001 Sur Colombia Lodos activos Valencia y Rivera. 2003 Sur Chile Recirculación Schiappacasse et al. 2008 Sur Colombia Combinación con aguas residuales Mendoza. 2009 Sur Chile Lodos activos Droppelmann y Oettinger. 2009 Sur Ecuador Humedales Artificiales Cuenca y Carrión. 2009 Sur Colombia Combinación con aguas residuales Fuentes. 2010 Sur Colombia Combinación con aguas residuales Torres. 2010 Sur Colombia Combinación con aguas residuales Torres et al. 2010 Sur Colombia Combinación con aguas residuales Barba et al. 2010 Sur Argentina Aireación Flores et al. 2011 Sur Colombia Humedales Artificiales Mosquera y Lara. 2012 Sur Colombia Humedales Artificiales Aulestia. 2012 Sur Colombia Humedales Artificiales Madera et al. 2014 Sur Colombia Humedales Artificiales Zamora et al. 2014 Sur Ecuador Humedales Artificiales Guevara et al. 2014 Sur Brasil Lodos activos Ferraz et al. 2015 Sur Brasil Lodos activos Campos et al. 2015 Sur Brasil Lodos activos Maia et al. 2015 Sur Colombia Humedales Artificiales Verjel et al. 2015 Sur Colombia Humedales Artificiales Molina. 2015 Sur Ecuador Humedales Artificiales Medina. 2015
Fuente: Elaboración Propia
6.2.1. Evaluación y análisis multicriterio de sistemas de tratamiento
Para determinar la eficiencia de cada uno de los sistemas de tratamiento de
lixiviados identificados se llevó a cabo un Análisis Multicriterio (Anexo 7), en el cual
se consultaron treinta expertos sobre el tema; dentro de los cuales se encontraron
expertos de instituciones públicas, académicos y consultores en gestión de residuos
nacionales e internacionales. A continuación, se presenta un análisis de los
resultados obtenidos en las evaluaciones realizadas por cada uno de éstos.
En la Figura 24 se representa cada una de las tecnologías evaluadas por dimensión
(técnica, económica, social/institucional y ambiental), donde los cuadrantes
evidenciaron las tecnologías evaluadas y, los puntos, la calificación promedio
asignada por cada uno de los expertos consultados (escala de 0 a 100 puntos),
donde: (i) 81 a 100 muy bueno o alto, (ii) 61 a 80 bueno o medio alto, (iii) 31 a 60
regular o medio, y (iv) 0 a 30 malo o bajo). Se evidenció un orden de importancia
para cada dimensión de acuerdo a la media del puntaje de calificación, el mayor
puntaje fue para la dimensión ambiental (68 puntos), seguido de la técnica y la
social/institucional (65 puntos) y, por último, la dimensión económica (62 puntos).
Arango (2013) reportó resultados similares, donde el orden de importancia fue
primero para la dimisión técnica-económica, seguida de la dimensión ambiental,
dimensión social y, por último, la dimensión político-institucional.
80
Figura 24. Evaluación global de las tecnologías de tratamiento de lixiviados por dimensiones
Fuente: Elaboración Propia
Analizando los resultados de la Tabla 24 se obtuvo que la nanofiltración fue la
tecnología más eficiente frente a la dimensión técnica según los expertos
consultados, con una media de 73 puntos (Bueno); seguido de ultrafiltración y
osmosis inversa con una media de 71 puntos (Bueno). La tendencia dominante para
cada una de las dimensiones evaluadas fue para el sistema de tratamiento por
membranas, el cual tuvo el mayor rango de puntaje asignado por los expertos (68 a
72 puntos). De acuerdo al estudio realizado por Giraldo (2013), los sistemas de
membrana son más eficientes en la remoción de contaminantes y tiempo de
tratamiento que el resto de tecnologías analizadas; estudios como los de Ushikoshi
et al. (2002) y Méndez et al. (2010) evidencian eficiencias mayores de la
ultrafiltración en comparación con tecnologías biológicas y procesos naturales.
En la dimensión económica el tratamiento de recirculación fue el menos costoso,
con una media de 46 puntos (Bajo); y la nanofiltración el de mayor, con una media
de 70 puntos (Alto). De acuerdo a diferentes estudios, el costo de mantenimiento de
los sistemas de membrana es mayor, debido a la necesidad de insumos químicos y
operacionales; además del suministro de energía eléctrica y complejidad
operacional (Giraldo, 2001; Méndez et al., 2009; Torres et al., 2014).
81
Frente a la dimensión social/institucional, la tecnología de tratamiento de
evaporación forzada obtuvo la menor puntuación, con un valor de 54 puntos
(Medio); según los expertos consultados, la variable generación de empleo fue la
que obtuvo un menor valor para esta tecnología con respecto al resto de sistemas
de tratamiento. Adicionalmente, obtuvo un puntaje bajo de aceptación y
compatibilidad con programas existentes en el país, lo que dificulta su
implementación. Teniendo en cuenta lo planteado por Restrepo (2011), el desarrollo
y construcción de la tecnología de nanofiltración para el tratamiento de lixiviados
puede generar oportunidades de empleo de mayor calidad, además reduce los
costos futuros de mantenimiento y operación; siendo esta desde la dimensión
social/institucional la de mayor puntaje (76 puntos).
Finalmente, para la dimensión ambiental, los tratamientos de recirculación y
evaporación forzada fueron los de menor puntaje, con un valor de 62 (Medio Alto);
mientras que los sistemas de membrana, específicamente la osmosis inversa,
microfiltración, ultrafiltración y nanofiltración registraron el mayor valor, con un
promedio de 72 (Alto). Estos resultados fueron similares a los estudios realizados
por Ushikoshi et al. (2002) y Méndez et al. (2010) y Giraldo (2013).
Una vez realizado el análisis global por dimensiones, se llevó a cabo un análisis por
perfil de experto (académico, consultor e institucional). Como resultado se obtuvo
que para los expertos institucionales el mayor puntaje fue para la dimensión técnica
(70 puntos), seguido de las dimensiones social/institucional y ambiental (69 puntos)
y, por último, la dimensión económica (67) puntos. Para los expertos académicos,
el mayor valor fue para la dimensión ambiental (66 puntos) seguido de la dimensión
técnica (60 puntos), social institucional (58 puntos) y, finalmente, la dimensione
económica (52 puntos). Para los expertos consultores, se obtuvo un orden de
priorización por dimensiones: ambiental (70 puntos), social/institucional (67 puntos),
técnica (66 puntos) y económica (65 puntos). El análisis realizado mostró las
distintas prioridades que ponderó cada uno de los sectores evaluados en las
dimensiones. De acuerdo a lo planteado por Arango (2013), una de las razones de
estos resultados es por el interés particular y la experiencia que tiene cada uno de
los sectores, siendo la dimensión ambiental la principal de interés para cada uno de
los grupos de expertos consultados.
De acuerdo a los puntajes obtenidos por cada uno de los sectores consultados
(expertos de instituciones públicas, académicos y consultores), se evidenció
similitud en las respuestas por cada uno de estos. Por ejemplo, el orden de
importancia por enfoques de tratamiento para los expertos de instituciones públicas
82
y consultores fue: i) sistemas de membrana, ii) sistemas biológicos, iii) sistemas
fisicoquímicos y vi) sistemas naturales; mientras que para los expertos académicos
el orden de importancia fue: i) sistemas de membrana, ii) sistemas naturales, iii)
sistemas biológicos, y iv) sistemas fisicoquímicos.
Tabla 24. Medidas de tendencia central por dimensiones de Análisis Multicriterio
DIMENSIÓN TÉCNICA
Enfoque Tecnología de tratamiento Media Mediana Desviación Estándar
Mínimo Máximo
Enfoque de tratamiento por
procesos fisicoquímicos
Coagulación-Floculación 67 67 11,76 40 87 Recirculación 54 50 14,39 30 93
Evaporación Forzada 61 62 10,52 30 78 Oxidación avanzada 64 67 12,48 26 82
TOTAL ENFOQUE FISICOQUÍMICO 61 Enfoque de
tratamiento por procesos biológicos
Tratamiento aerobio 68 72 12,08 43 84
Tratamiento anaerobio 67 70 13,01 37 89
TOTAL ENFOQUE BIOLÓGICO 68 Enfoque de
tratamiento por sistemas naturales
Sistemas Naturales 56 56 13,82 29 78
TOTAL ENFOQUE SISTEMAS NATURALES 56 Enfoque de
tratamiento por sistemas de membranas
Ósmosis inversa 71 75 15,00 31 94 Micro filtración 70 75 15,13 36 94 Ultrafiltración 71 74 13,45 36 96
Nano filtración 73 75 13,89 37 100 TOTAL SISTEMAS DE MEMBRANAS 71
TOTAL DIMENSIÓN TÉCNICA 65 DIMENSIÓN ECONÓMICA
Enfoque Tipo de tratamiento Media Mediana Desviación Estándar
Mínimo Máximo
Enfoque de tratamiento por
procesos fisicoquímicos
Coagulación-Floculación 62 65 19,12 15 90 Recirculación 46 40 19,95 20 100
Evaporación Forzada 61 60 19,41 10 90 Oxidación avanzada 62 65 21,44 10 90
TOTAL ENFOQUE FISICOQUÍMICO 58 Enfoque de
tratamiento por procesos biológicos
Tratamiento aerobio 63 65 13,90 30 90
Tratamiento anaerobio 67 66 13,79 40 93
TOTAL ENFOQUE BIOLÓGICO 65 Enfoque de
tratamiento por sistemas naturales
Sistemas Naturales 50 45 23,30 10 100
TOTAL ENFOQUE SISTEMAS NATURALES 50 Enfoque de
tratamiento por sistemas de membranas
Ósmosis inversa 69 80 27,58 5 100 Micro filtración 68 80 24,40 10 90 Ultrafiltración 69 83 25,86 10 98
Nano filtración 70 83 26,69 10 100 TOTAL SISTEMAS DE MEMBRANAS 69
TOTAL DIMENSIÓN ECONÓMICA 62 DIMENSIÓN SOCIAL/INSTITUCIONAL
Enfoque Tipo de tratamiento Media Mediana Desviación Estándar
Mínimo Máximo
Enfoque de tratamiento por
procesos fisicoquímicos
Coagulación-Floculación 60 63 16,59 32 88 Recirculación 56 56 17,55 27 88
Evaporación Forzada 54 57 16,57 20 75 Oxidación avanzada 64 68 16,54 28 98
TOTAL ENFOQUE FISICOQUÍMICO 59 Enfoque de
tratamiento por Tratamiento aerobio 64 68 16,09 34 90
Tratamiento anaerobio 62 66 17,80 28 94
83
procesos biológicos
TOTAL ENFOQUE BIOLÓGICO 63 Enfoque de
tratamiento por sistemas naturales
Sistemas Naturales 60 58 19,77 22 88
TOTAL ENFOQUE SISTEMAS NATURALES 60 Enfoque de
tratamiento por sistemas de membranas
Ósmosis inversa 74 73 16,38 32 97 Micro filtración 73 72 16,47 26 97 Ultrafiltración 74 73 15,56 30 100
Nano filtración 76 74 15,35 28 100 TOTAL ENFOQUE SISTEMAS DE MEMBRANA 74 TOTAL DIMENSIÓN SOCIAL/INSTITUCIONAL 65
DIMENSIÓN AMBIENTAL
Enfoque Tipo de tratamiento Media Mediana Desviación Estándar
Mínimo Máximo
Enfoque de tratamiento por
procesos fisicoquímicos
Coagulación-Floculación 69 66 12,77 47 92 Recirculación 62 59 16,03 30 91
Evaporación Forzada 62 63 16,87 22 85 Oxidación avanzada 66 63 11,60 48 85
TOTAL ENFOQUE FISICOQUÍMICO 65 Enfoque de
tratamiento por procesos biológicos
Tratamiento aerobio 71 73 12,26 50 92
Tratamiento anaerobio 70 70 12,83 50 91
TOTAL ENFOQUE BIOLÓGICO 71 Enfoque de
tratamiento por sistemas naturales
Sistemas Naturales 67 65 15,54 33 93
TOTAL ENFOQUE SISTEMAS NATURALES 67 Enfoque de
tratamiento por sistemas de membranas
Ósmosis inversa 72 73 11,47 48 90 Micro filtración 72 73 12,12 46 95 Ultrafiltración 72 73 12,30 44 95
Nano filtración 72 73 12,81 46 100 TOTAL ENFOQUE SISTEMAS DE MEMBRANA 72
TOTAL DIMENSIÓN AMBIENTAL 68
Nota: Las unidades de medida para cada una de las dimensiones es de puntos (escala entre 0 y 100 puntos).
Fuente: Elaboración Propia
Teniendo en cuenta los resultados de cada una de las dimensiones (Tabla 24), se
obtuvo el siguiente orden de importancia por enfoques de tratamiento: i) sistemas
de membranas y sistemas naturales (62 puntos), ii) sistemas biológicos (60 puntos),
y iii) sistemas fisicoquímicos (55 puntos). Por otro lado, el orden de importancia para
las tecnologías de tratamiento de lixiviados fue: i) nanofiltración (65 puntos), ii)
ultrafiltración (63 puntos), iii) sistemas naturales (62 puntos), iv) microfiltración y
coagulación-floculación (61 puntos), v) tratamiento anaerobio (60 puntos), vi)
tratamiento aerobio y osmosis inversa (59 puntos), vii) oxidación avanzada (57
puntos), viii) recirculación (51 puntos), y viii) evaporación forzada (50 puntos).
84
6.3. Modelación dinámica de series de tiempo - ARIMA
6.3.1. Enfoque preliminar: modelos de regresión
Con respecto a los resultados obtenidos en la evaluación descriptiva de la
información y el análisis de cada uno de los parámetros de estudio (N-NH4, Hg, Fe,
Pb, Co, Cr, Cd, Zn, Ar, Cu, Ni, DQO, DBO y pH), se observó que los parámetros Pb
y Ni, DBO y DQO presentaron las correlaciones más significativas (r-Sperman 0,581
y 0,879); por lo cual se seleccionaron éstos como indicadores para la evaluación de
calidad de los lixiviados tratados (Tabla 25).
De acuerdo a los rangos de valoración de correlación planteados por Redondo y
López (2016) (-1 Correlación negativa perfecta; -0,9 Correlación negativa muy
fuerte; -0,75 Correlación negativa considerable; -0,5 Correlación negativa media; -
0,1 Correlación negativa débil; 0,00 No existe correlación alguna entre las variables;
0,1 Correlación positiva débil; 0,5 Correlación positiva media; 0,75 Correlación
positiva considerable; 0,9 Correlación positiva muy fuerte; 1 Correlación positiva
perfecta) se evidenció una correlación positiva media de 0,581 para el Pb y Ni y una
correlación positiva considerable de 0,879 para la DBO y DQO.
Por otro lado, los parámetros que presentaron resultados de correlación positiva
media fueron Cr y Fe (0,547), Ni y Fe (0,524), Cu y Co (0,523) y correlación positiva
débil Cu y Cr (0,496), Hg y Ni (0,491). Resultados similares se evidenciaron en los
estudios de Martínez (2004), Méndez (2009) y, Redondo y López (2016).
85
Tabla 25. Correlación (r de Sperman) parámetros fisicoquímicos N-NH4 Cd Zn Hg Ar Cu Fe Pb Co Cr Ni DQO DBO pH
N-NH4 1
Cd 0,317 1
Zn -0,052 0,326** 1
Hg 0,044 0,241** 0,158 1
Ar 0,265 0,443** 0,051 0,351** 1
Cu -0,008 0,497** 0,226** 0,302** 0,487** 1
Fe -0,189 0,456** 0,423** 0,487** 0,441** 0,445** 1
Pb -0,010 0,436** 0,374** 0,488** 0,295** 0,307** 0,451** 1
Co 0,005 0,286** 0,085 0,337** 0,440** 0,523** 0,329** 0,306** 1
Cr 0,248 0,227** 0,287** 0,214** 0,341** 0,496** 0,547** 0,160* 0,417** 1
Ni -0,139 0,410** 0,283** 0,491** 0,346** 0,202* 0,524** 0,581** 0,251** 0,246** 1
DQO 0,260** -0,023 0,144 -0,271 -0,001 0,248 0,168 0,117 -0,296 0,035 -0,164 1
DBO 0,063 0,284** 0,403** 0,107 0,021 -0,107 0,105 0,397** -0,168 -0,191* 0,350** 0,879** 1
pH 0,173 0,255** 0,008 0,035 0,129 -0,002 0,148 0,019 -0,124 0,047 0,265** -0,046 0,212** 1
N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Cd: Cadmio, Zn: Zinc. Hg: Mercúrio. AR: Argón. Cu: Cobre, Fe: Hierro. Pb: Plomo. Co: Cobalto. Cr: Cromo. Ni: Niquel DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno.
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 26. Regresión parámetros con correlaciones significativas
Parámetros Lineal (R2) Ecuación Logarítmica (R2) Ecuación Potencial (R2) Ecuación
Pb y Ni 0,322 y= 0,31 * x + -0,0003 0,190 y= 0,19 + 0,07 * log(x) 0,197 y= 0,17 * x**0,49
DBO y DQO 0,717 y= 0,50 * x + 113,05 0,346 y= 24,39+ 31,44 * log(x) 0,669 y= 1318,50 * x**-0,87
Pb y DBO 0,235 y= 0,0004 * x + 0,087 0,075 y= 0,047 + 0,018 * log(x) 0,089 y= 0,066 * x**0,121
Ni y DBO 0,167 y= 0,00022 * x + 0,355 0,047 y= 0,354 + 0,0097 * log(x) 0,015 y 0,344 * x**0,017
DQO y Pb 0,001 y= -679,51* x + 960,03 0,004 y 1247,65 + 156,29 * log(x) 0,004 y= 639,48 * x**0,241
DQO y Ni 0,020 y= 2151,93 * x + 82,07 0,015 y= 1512,85 + 625,43 * log(x) 0,016 y= 137,27 * x**-0,981
Pb: Plomo. Ni: Níquel DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno Fuente: Elaboración Propia
86
Enseguida se llevó a cabo un análisis de regresión entre los parámetros que
presentaron correlaciones significativas para identificar la tendencia que mejor
representara el comportamiento entre estos (lineal, logarítmica y potencial).
Figura 25. Regresión parámetros Pb y Ni – DBO y DQO
Fuente: Elaboración Propia
Como base se tomó el coeficiente de determinación más alto del análisis de
regresión realizado. De acuerdo a la Tabla 26 y Figura 25 se observó que el mejor
modelo fue el lineal para todos los parámetros; por lo cual este se consideró como
el más apropiado para su descripción. Teniendo en cuenta los rangos de correlación
entre los parámetros Ni y DBO (0,167); NI y DQO (0,020); y Pb y DQO (0,001) se
evidencia correlación positiva débil.
6.3.2. Enfoque definitivo: análisis estadístico de series de tiempo
Para el desarrollo de esta etapa se presenta el análisis y resultados de la
metodología para la identificación de modelos ARIMA propuesta por Box y Jenkins,
y ajustada por De la Fuente (2002). Se identificó el modelo ARIMA para los
parámetros de calidad del lixiviado a nivel mensual (N-NH4, Hg, Fe, Pb, Co, Cr, Cd,
Zn, Ar, Cu, Ni, DQO, DBO y pH). Los resultados del análisis de identificación
evidenciaron que los modelos necesariamente se debieron ajustar debido a las
variaciones con respecto a las series temporales estudiadas (aplicación del análisis
de autocorrelación ACF y autocorrelación parcial estimada ACFP) (Anexo 8). A
continuación, como ejemplo, se exponen los modelos ARIMA desarrollados para los
parámetros Pb y DBO a nivel mensual.
87
Identificación del modelo ARIMA
Esta etapa tuvo como objetivo principal determinar los órdenes de los polinomios
autorregresivos y de promedios móviles, y de igual forma eliminar la tendencia
estacionaria de la serie temporal. Inicialmente se llevó a cabo la representación
gráfica de las variables Pb y DBO (Figuras 26 y 27) con el fin de determinar y
observar la estacionalidad; como lo indicó Redondo y López (2016), las dos series
de tiempo estacionarias mostraron un mismo comportamiento en términos
generales sin importar el momento en el que se observaron.
Figura 26. Variación mensual del Plomo
Fuente: Elaboración Propia
Figura 27. Variación mensual de la DBO
Fuente: Elaboración Propia
Con el fin de observar mejor la estacionalidad de las variables, se realizó la
construcción del PERIDIOGRAMA por frecuencia de cada una de las variables
analizadas, para esto se utilizó el Software estadístico SPSS Statistical Package for
the Social Sciences Versión 22.0; de igual manera se utilizaron las funciones de
88
autocorrelación y autocorrelación parcial estimada (ACF y ACFP), las cuales
permitieron validar los periodos estacionales de la serie de datos de las variables
(Anexo 8). Enseguida se graficó la autocorrelación estimada y autocorrelación
parcial estimada de los parámetros Pb y DBO (Figuras 28 y 29), donde se validaron
los periodos estacionales, debido a que los coeficientes de la ACF para retardos
múltiples del periodo estacional de la serie fueron significativos, es decir distintos de
cero.
Figura 28. ACF y ACFP del Pb
Fuente: Elaboración propia
Figura 29. ACF y ACFP de la DBO
Fuente: Elaboración propia
De acuerdo a lo propuesto por De La Fuente (2002), para finalizar la comprobación
de la no estacionariedad de las varianzas, se analizó cada una de estas por el
periodo de la serie de datos, teniendo como resultado variaciones significativas
89
crecientes y decrecientes, indicando que no hubo estacionariedad en la media y
varianza de la serie original. Seguido de esto, se realizó la asociación de la AFC y
AFCP muéstrales con un proceso generador de tipo ARIMA (p,d,q). En la Tabla 27
se presentan los valores de la autocorrelación (AFC) y autocorrelación parcial
(AFCP) muéstrales de la serie de tiempo mensual para los parámetros Pb y DBO.
Tabla 27. AFC y AFCP de los parámetros Plomo y DBO
Retardo PLOMO DBO
AFC AFCP AFC AFCP
1 0,62 0,62 0,87 0,87 2 0,52 0,21 0,78 0,13 3 0,44 0,09 0,73 0,12 4 0,37 0,03 0,70 0,09 5 0,34 0,07 0,64 -0,06 6 0,33 0,07 0,60 0,03 7 0,30 0,03 0,54 -0,08 8 0,31 0,07 0,47 -0,14 9 0,25 -0,05 0,39 -0,07 10 0,25 0,04 0,34 -0,03 11 0,19 -0,06 0,28 -0,03 12 0,20 0,06 0,22 -0,05 13 0,21 0,05 0,17 0,00 14 0,22 0,06 0,13 0,02 15 0,27 0,11 0,10 0,01 16 0,25 0,00 0,01 -0,21 17 0,22 -0,01 -0,04 0,00 18 0,21 -0,01 -0,07 0,01 19 0,15 -0,07 -0,12 -0,08 20 0,16 0,03 -0,15 0,04 21 0,15 0,01 -0,17 0,00 22 0,15 0,02 -0,20 -0,01 23 0,13 -0,04 -0,22 0,05 24 0,05 -0,14 -0,24 -0,03
Fuente: Elaboración Propia
De acuerdo a la Tabla 27, los resultados mostraron que, para la serie de tiempo a
partir de la AFC, existió una disminución significativa en las autocorrelaciones a
partir del primer retraso; igualmente, se evidenció una sucesión de
autocorrelaciones convergentes a cero en la AFCP cada dos retardos para el
parámetro Pb; mientras que para la DBO se evidenció una disminución significativa
en las autocorrelaciones a partir del primer retraso. Teniendo en cuenta lo anterior,
fue razonable proponer como modelo factible IMA (1,2) para la serie de tiempo de
la variable Pb. Por otro lado, los resultados mostraron que, para la serie de tiempo
a partir de la AFCP, existió una caída notoria en las autocorrelaciones a partir del
primer retraso para la variable DBO, por lo cual se propuso un modelo IMA (0,1).
De igual forma, se observó que las primeras autocorrelaciones fueron distintas a
cero, lo cual evidenció una sucesión de autocorrelaciones convergentes a cero en
la AFC a partir del primer retraso para el Pb y la DBO. De acuerdo al modelo
expuesto por De La Fuente (2002) fue razonable proponer un modelo ARI (0,1) para
la serie de tiempo del parámetro Pb y para la DBO un ARI (1,0). Basado en los
resultados anteriores se propuso un modelo ARIMA (0, 1, 2) para la serie de tiempo
90
mensual para el parámetro Pb y para la DBO un modelo ARIMA (1, 0 ,1). Con el fin
de verificar los resultados anteriores, se realizó el proceso de AUTOARIMA en el
Simulador de Riesgo 7.5 del Software Excel de Microsoft Office Versión 2013, donde
se obtuvo como resultado los modelos ARIMA Pb (0, 1, 2) y ARIMA DBO (1, 0, 1).
6.3.2. Estimación y verificación de los modelos univariantes
En esta etapa se realizó la determinación de los valores de los modelos identificados
para las series de tiempo mensual de los parámetros Pb y DBO. El método
estadístico utilizado para determinar los parámetros de los modelos fue el de
máxima verosimilitud tal como lo sugiere Redondo y López (2016). Para llevar a
cabo esta etapa se utilizó el Software estadístico SPSS Statistical Package for the
Social Sciences Versión 22.0 y el Simulador de Riesgo 7.5 del Software Excel de
Microsoft Office Versión 2013, con el fin de comprobar los resultados obtenidos e
identificar modelos alternativos. En la Tabla 28 se presentan los modelos
identificados y alternativos obtenidos para cada una de las variables analizadas bajo
la escala de tiempo mensual.
De acuerdo a la metodología planteada por Zafra et al. (2017) como última etapa se
verificó la modelación estadística por medio de los indicadores: i) Ljung-Box (Q), el
cual indicó el modelo correcto; ii) R2 (coeficiente de determinación), y iii) el criterio
de información Bayesiano (BIC normalizado); los cuales midieron el mejor ajuste del
modelo. Se tuvo en cuenta el valor menor del BIC para la selección del modelo
adecuado y poder realizar la predicción de series de tiempo (Gualdrón, 2009)
(Anexo 8).
91
Tabla 28. Modelos ARIMA identificados y alternativos para los parámetros de lixiviados.
Parámetro
Modelo ARIMA R cuadrado RMSE MAPE (%) MAE MaxAPE MaxAE BIC normalizado Ljung-Box Q
(p,d,q)
N-NH4
2, 2, 2 -0,292 326,522 147,289 233,782 788,066 906,892 12,096 13,245
0, 2, 2 -0,304 317,251 145,661 239,126 742,182 891,902 11,831 14,903
0, 0, 1 0,203 275,561 147,902 212,312 723,825 846,913 11,437 17,414
Hg
0, 1, 1 0,121 0,004 79,474 0,003 519,464 0,023 -11,016 14,982
2, 2, 0 -0,850 0,006 112,718 0,003 1196,805 0,034 -10,188 79,113
1, 1, 2 0,176 0,004 90,598 0,003 514,846 0,021 -10,962 21,274
Fe
0, 1, 1 0,326 5,455 43,19 3,231 415,132 29,054 3,425 22,963
2, 2, 0 0,052 6,528 50,937 3,82 457,379 28,653 3,85 25,998
2, 0, 2 0,423 5,101 43,67 3,004 276,984 29,168 3,421 9,415
Pb
0, 1, 2 0,435 0,049 21,851 0,027 406,297 0,265 -5,955 5,74
1, 2, 1 0,315 0,055 23,954 0,027 851,069 0,271 -5,716 13,437
1, 2, 2 0,321 0,055 23,651 0,026 855,449 0,27 -5,687 12,83
Co
0, 1, 1 0,544 0,019 19,049 0,012 164,906 0,119 -7,852 11,338
1, 2, 1 0,564 0,019 19,356 0,012 151,386 0,099 -7,813 10,693
1, 2, 2 0,551 0,019 19,964 0,012 154,636 0,098 -7,746 14,03
Cr
1, 0, 2 0,389 0,187 34,168 0,119 1079,894 0,941 -3,224 6,272
1, 2, 1 0,211 0,212 36,458 0,136 1076,779 0,911 -3,001 20,518
0, 2, 2 0,156 0,22 35,932 0,138 1023,277 0,991 -2,934 24,005
Cd
1, 1, 0 0,689 0,004 14,413 0,002 242,588 0,033 -10,869 20,697
2, 0, 2 0,741 0,004 15,158 0,002 203,329 0,032 -10,898 15,542
2, 0, 0 0,708 0,004 15,263 0,002 203,499 0,032 -10,858 18,77
Zn
0, 0, 2 0,284 0,176 33,510 0,119 217,997 0,757 -3,378 21,416
2, 2, 0 -4,302 0,464 53,999 0,210 647,130 4,530 -1,440 38,549
0, 2, 2 -3,241 0,415 44,158 0,174 610,388 4,273 -1,663 37,221
Ar
0, 1, 1 0,559 0,01 185,211 0,006 2894,554 0,042 -9,267 13,255
2, 2, 2 0,524 0,01 191,386 0,006 5204,299 0,045 -9,03 13,65
2, 2, 0 0,286 0,012 292,286 0,007 6642,086 0,06 -8,705 32,273
Cu
0, 1, 1 0,908 0,020 28,839 0,011 445,035 0,127 -7,765 19,032
1, 0, 1 0,899 0,021 35,881 0,012 794,339 0,12 -7,585 24,189
2, 0, 1 0,889 0,022 38,017 0,013 894,773 0,115 -7,459 35,979
Ni
0, 1, 2 0,355 0,096 26,912 0,07 1193,482 0,33 -4,63 10,901
0, 2, 2 0,139 0,111 27,208 0,08 886,031 0,393 -4,294 26,312
1, 2, 1 0,177 0,109 27,355 0,08 888,683 0,373 -4,34 20,95
DQO 2, 1, 0 0,690 557,049 338,389 356,552 4578,013 1674,348 12,867 17,975
1, 0, 1 0,681 583,743 352,599 424,042 3007,132 1358,643 13,064 8,143
92
Parámetro
Modelo ARIMA R cuadrado RMSE MAPE (%) MAE MaxAPE MaxAE BIC normalizado Ljung-Box Q
(p,d,q)
2, 0, 0 0,638 622,522 330,074 436,196 3721,958 1654,41 13,192 13,905
DBO
0, 1, 0 0,303 180,084 3465,679 93,391 523695,383 1225,113 10,419 19,058
1, 0, 1 0,760 106,029 6134,219 51,745 385799,782 711,349 9,425 15,394
2, 0, 1 0,762 105,986 5805,967 51,603 361901,891 712,248 9,456 13,589
pH
1, 0, 0 0,556 0,309 2,741 0,221 13,869 1,094 -2,281 10,551
1, 0, 2 0,557 0,311 2,743 0,221 13,909 1,109 -2,204 10,641
1, 0, 1 0,556 0,31 2,738 0,22 13,857 1,101 -2,242 10,351
Caudal
3, 1, 0 0,688 2,444 12,416 1,784 66,418 9,152 1,885 13,638
2, 0, 2 0,685 2,48 12,519 1,765 68,087 8,561 1,978 18,129
2, 0, 1 0,679 2,495 12,691 1,778 71,042 9,281 1,958 20,755
N-NH4: Nitrógeno Amoniacal. Hg: Mercurio. Fe: Hierro. Pb: Plomo. Co: Cobalto. Cr: Cromo. Cd: Cadmio. Zn: Zinc. Ar: Argón. Cu: Cobre. Ni: Níquel. DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno
Fuente: Elaboración Propia
93
De acuerdo a los resultados de la Tabla 28, los modelos identificados y alternativos
propuestos no presentaron un orden mayor a dos (2) respecto al componente
autoregresivo (AR); lo que quiere decir que las series de tiempo presentaron una
memoria corta para la escala de tiempo mensual, por lo cual se vieron influenciados
por el periodo de tiempo anterior (Espinoza, 2004; Pérez, 2005). Para el caso del
parámetro Pb, el componente autorregresivo presentó un orden de cero (0) y uno
(1), para la serie de tiempo mensual; Ni cero (0) y dos (2); DQO dos (2) y uno (1); y
DBO cero (0) y uno (1) respectivamente; por lo cual las variaciones durante el mes
anterior tuvieron influencia en los pronósticos, ya que representaron la misma
estructura temporal con respecto a los valores iniciales (Redondo y López, 2016;
González, 2017). Como los indicó Makridakis (1998), las series temporales
presentaron una característica intrínseca y fueron de dependencia existente entre
observaciones sucesivas. En general, se observó que existió influencia de uno y
dos meses inmediatamente anteriores, sin embargo, para el parámetro “caudal”
presentó ordenes de tres (3) respectivamente.
Con respecto a los resultados de los modelos obtenidos, en la Tabla 29 se
presentan las estructuras temporales que tuvieron las mejores relaciones respecto
a los demás parámetros; por lo cual estos podrían ser indicadores del resto de
parámetros analizados desde el punto de vista de la modelación ARIMA; se evaluó
la estructura ARIMA de los modelos para establecer relaciones respecto a la
estructura temporal, por lo cual se evaluaron los parámetros que pudieron
representarse bajo la misma estructura temporal, posteriormente, se clasificaron en
orden de importancia teniendo en cuenta los estadísticos de ajuste del modelo (i.e.,
R2, BIC normalizado y Ljung-Box Q). De igual forma fue necesario tener en cuenta
la cantidad de los datos utilizados para la construcción de cada uno de los modelos,
ya que estos determinaron la exactitud de cada uno de estos. En las Figuras 30 y
31 se puede evidenciar los límites con intervalos del 95% de confianza mediante el
modelo ARIMA para los parámetros Pb y DBO.
Según los resultados obtenidos (Tabla 29) se evidenció que los modelos
identificados para los parámetros: DBO, DQO y Fe; presentaron estructuras
similares y mejores resultados respecto al ajuste del modelo (i.e., R2, BIC
normalizado y Ljung-Box Q). Es decir, las concentraciones y variabilidad de periodos
anteriores influyeron de manera similar sobre las concentraciones de estos
parámetros respecto a los demás, y los modelos fueron adecuados para representar
la estructura temporal.
94
Tabla 29. Parámetros indicadores de la calidad de lixiviados identificados en los modelos ARIMA
Parámetro
Modelo ARIMA R cuadrado RMSE MAPE MAE MaxAPE MaxAE
BIC normalizado
Ljung-Box Q(18)
(p,d,q)
Cu
0, 1, 1 0,908 0,020 28,839 0,011 445,035 0,127 -7,765 19,032
1, 0, 1 0,899 0,021 35,881 0,012 794,339 0,120 -7,585 24,189
2, 0, 1 0,889 0,022 38,017 0,013 894,773 0,115 -7,459 35,979
Cd
1, 1, 0 0,689 0,004 14,413 0,002 242,588 0,033 -10,869 20,697
2, 0, 2 0,741 0,004 15,158 0,002 203,329 0,032 -10,898 15,542
2, 0, 0 0,708 0,004 15,263 0,002 203,499 0,032 -10,858 18,770
DQO
2, 1, 0 0,690 557,049 338,389 356,552 4578,013 1674,348 12,867 17,975
1, 0, 1 0,681 583,743 352,599 424,042 3007,132 1358,643 13,064 8,143
2, 0, 0 0,638 622,522 330,074 436,196 3721,958 1654,41 13,192 13,905
DBO
0, 1, 0 0,303 180,084 3465,679 93,391 523695,383 1225,113 10,419 19,058
1, 0, 1 0,760 106,029 6134,219 51,745 385799,782 711,349 9,425 15,394
2, 0, 1 0,762 105,986 5805,967 51,603 361901,891 712,248 9,456 13,589
pH
1, 0, 0 0,556 0,309 2,741 0,221 13,869 1,094 -2,281 10,551
1, 0, 2 0,557 0,311 2,743 0,221 13,909 1,109 -2,204 10,641
1, 0, 1 0,556 0,310 2,738 0,220 13,857 1,101 -2,242 10,351
Ar
0, 1, 1 0,559 0,010 185,211 0,006 2894,554 0,042 -9,267 13,255
2, 2, 2 0,524 0,010 191,386 0,006 5204,299 0,045 -9,03 13,650
2, 2, 0 0,286 0,012 292,286 0,007 6642,086 0,06 -8,705 32,273
Co
0, 1, 1 0,544 0,019 19,049 0,012 164,906 0,119 -7,852 11,338
1, 2, 1 0,564 0,019 19,356 0,012 151,386 0,099 -7,813 10,693
1, 2, 2 0,551 0,019 19,964 0,012 154,636 0,098 -7,746 14,03
Pb
0, 1, 2 0,435 0,049 21,851 0,027 406,297 0,265 -5,955 5,740
1, 2, 1 0,315 0,055 23,954 0,027 851,069 0,271 -5,716 13,437
1, 2, 2 0,321 0,055 23,651 0,026 855,449 0,270 -5,687 12,830
Fe
0, 1, 1 0,326 5,455 43,190 3,231 415,132 29,054 3,425 22,963
2, 2, 0 0,052 6,528 50,937 3,820 457,379 28,653 3,850 25,998
2, 0, 2 0,423 5,101 43,670 3,004 276,984 29,168 3,421 9,415
Cu: Cobre. Cd: Cadmio. DQO: Demanda Química de Oxigeno. DBO: Demanda Biológica de Oxigeno. Ar: Argón. Co: Cobalto. Pb: Plomo. Fe: Hierro. Fuente: Elaboración Propia
95
Figura 30. Valores observados para el parámetro Plomo
Fuente: Elaboración Propia
Figura 31. Valores observados para el parámetro DBO
Fuente: Elaboración Propia
96
6.4. Establecimiento de indicadores de gestión ambiental
Una vez realizado el análisis descriptivo de los datos, la comparación normativa
internacional, la evaluación de los sistemas de tratamiento de lixiviados y la
modelación dinámica de series de tiempo ARIMA, se realizó el diseño de
indicadores ambientales con el fin de gestionar en el futuro el sistema de
tratamiento. Para esto, se realizó un análisis integral de cada una de las actividades
en mención y su relación entre sí, las cuales se representan en la Figura 32.
Teniendo en cuenta la relación de cada una de las etapas de la investigación, se
planteó el diseño de indicadores de gestión ambiental según las dimensiones
establecidas en el Análisis Multicriterio (AMC). De igual forma, se tuvo en cuenta el
modelo PER (presión-estado-respuesta) para cada una de estas, ya que este
responde a una lógica de causalidad (Pérez, 2002). En la Tabla 30 se presentan los
indicadores diseñados por cada una de las dimensiones establecidas.
Figura 32. Metodología para el diseño de indicadores
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 30. Indicadores por dimensión
Dimensión Componente Medición Indicador Rango de valoración
Técnica
Cantidad de lixiviados tratados
Diario/ Mensual Litros lixiviados tratados/ Litros
lixiviados generados 0% a 100%
Remoción de contaminantes por tipo de tecnología
Mensual Contaminante tratado/tipo de
tecnología de tratamiento 0% a 100% de
remoción
Eficiencia de remoción de
contaminantes por tipo de tecnología
Mensual Cantidad de contaminante
lixiviado tratado/ Cantidad total de contaminante lixiviado
0% a 100% de remoción
Tiempo de tratamiento para la
remoción de contaminantes por tipo de tecnología
Mensual Horas de tratamiento/tipo de
tecnología 24 a 720 horas
97
Dimensión Componente Medición Indicador Rango de valoración Mantenimiento de
la tecnología Mensual Mantenimientos realizados/año
1 a 12 mantenimientos
Económica
Costos de la tecnología de tratamiento
Mensual Valor de la instalación y
operación de la tecnología de tratamiento ($ pesos) /mes
$1.089.000.000 a $2.634.000.000
Costos de mantenimiento de
la tecnología Mensual/Anual
Valor del mantenimiento de la tecnología ($ pesos)/mes
$217.800.000 a $526.800.000
Social
Generación de empleo por tipo de
tecnología de tratamiento
Mensual/Anual Empleos generados/tipo de
tecnología 1 a 15 puestos de
trabajo
Tipos de empleos generados por tecnología de tratamiento
Mensual/Anual
Empleos de tipo técnico, tecnólogo, profesional,
especialista/tipo de tecnología de tratamiento
Técnico Tecnológico Profesional
Especializado
Institucional Cumplimiento
Normativo Mensual
Requerimientos normativos cumplidos/Requerimientos
normativos totales 0 a 100%
Ambiental
Afectación al recurso hídrico
Mensual
Cantidad de contaminantes hídrico/Cantidad de
contaminante hídrico permitido (Ver Tabla 31)
-
Afectación al componente atmosférico
Mensual
Cantidad de contaminantes atmosféricos/ cantidad de
contaminantes atmosféricos permitidos (Ver Tabla 32)
-
Fuente: Elaboración Propia
En las Tablas 31 y 32 se especifican los parámetros de calidad del agua y del aire
con el fin de complementar los indicadores establecidos en la dimensión ambiental,
cabe resaltar que estos parámetros se establecieron de acuerdo a la Resolución
631 de 2015 (Colombia), Directiva 1999/31/CE (España) y la Resolución 610 de
2010 (Colombia).
Tabla 31. Parámetros calidad del agua
Generales Unidad de medida Rango
Nacional Rango
Internacional
pH Unidades 6,00 a 9,00 5,00 a 9,00 Demanda Química de Oxigeno DQO mg/l O2 2.000 125 Demanda Biológica de Oxigeno DBO mg/l O2 800 25 Solidos Suspendidos Totales mg/l 400 - Solidos Sedimentables mg/l 5,00 - Grasas y Aceites mg/l 50,00 -
Compuestos Semivolatiles Fenólicos mg/l Análisis y reporte
-
Formaldehido mg/l - -
Sustancias Activas al Azul de Metileno mg/l Análisis y Reporte
-
Hidrocarburos Unidad de medida Hidrocarburos Totales (HTP) mg/l 10,00 -
Hidrocarburos Aromáticos Policiclicos (HAP) mg/l Análisis y Reporte
-
BTEX (Benceno, Tolueno, Etilbenceno y Xileno) mg/l Análisis y Reporte
-
Compuestos Orgánicos Halogenados Absorbibles (AOX) mg/l Análisis y Reporte
-
Compuestos de Fosforo Unidad de medida
Fosforo Total (p) mg/l Análisis y Reporte
-
Ortofosfatos (PO4) mg/l Análisis y Reporte
-
Compuestos de Nitrógeno Unidad de medida
98
Nitratos (N-NO3) mg/l Análisis y Reporte
-
Nitritos (N-NO2) mg/l Análisis y Reporte
-
Nitrógeno Amoniacal (N-NH4) mg/l Análisis y Reporte
-
Nitrógeno Total (N) mg/l Análisis y Reporte
-
Iones Unidad de medida Cianuro Total (CN) mg/l 0,50 - Cloruros (Cl) mg/l 500 - Sulfatos (SO4) mg/l 600 -
Sulfuros (S2) mg/l Análisis y Reporte
-
Metales y Metaloides Unidad de medida
Aluminio (Al) mg/l 3,00 - Arsénico (As) mg/l 1,00 - Bario (Ba) mg/l 2,00 -
Berilio (Be) mg/l Análisis y Reporte
-
Boro (B) mg/l Análisis y Reporte
-
Cadmio (Cd) mg/l 0,05 Cinc (Zn) mg/l 3,00 1,00
Cobalto (Co) mg/l Análisis y Reporte
-
Cromo (Cr) mg/l 1,00 0,05 Cobre (Cu) mg/l 0,50 0,04
Estaño (Sn) mg/l Análisis y Reporte
-
Hierro (Fe) mg/l - No
Litio (Li) mg/l Análisis y Reporte
-
Manganeso (Mn) mg/l Análisis y Reporte
-
Mercurio (Hg) mg/l 0,01 -
Molibdeno (Mo) mg/l Análisis y Reporte
-
Níquel (Ni) mg/l 0,50 2,0 Plata (Ag) mg/l - Plomo (Pb) mg/l 0,20 No Selenio (Se) mg/l 0,20 - Vanadio (V) mg/l 1,00 - Otros Unidad de medida
Acidez Total mg/l Ca CO3 Análisis y Reporte
-
Alcalinidad Total mg/l Ca CO3 Análisis y Reporte
-
Dureza Cálcica mg/l Ca CO3 Análisis y Reporte
-
Dureza Total mg/l Ca CO3 Análisis y Reporte
-
Color Real m Análisis y Reporte
-
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 32. Parámetros calidad del aire
Generales Unidad de medida Rango Nacional
Monóxido de carbono ppm 10.000 (8 horas) - 40.000 (1hora) Dióxido de azufre ppm 250 (24 horas) – 750 (3 horas) Dióxido de Nitrógeno ppm 150 (24 horas) – 200 (1 hora) Partículas menores a 10 micrómetros µg/m³ 50 (anual) – 100 (24 horas) Partículas menores a 2.5 micrómetros µg/m³ 25 (anual) – 50 (24 horas) Ozono troposférico ppm 80 (8 horas) – 120 (1 hora)
Fuente: Elaboración Propia
99
De acuerdo a lo establecido por Armijo (2009); Buele González (2015) e Higuera,
(2016) se propuso el diseño de indicadores de estado, control y seguimiento para el
tratamiento de lixiviados del RSDJ. En la Tabla 33 se realiza la presentación y
calificación de la gestión ambiental por dimensiones de la planta de tratamiento de
lixiviados de acuerdo a los indicadores diseñados. Teniendo en cuenta el porcentaje
o valor de los indicadores establecidos se determinó la siguiente calificación e
identificación por colores, el de mayor atención (color gris oscuro), medio el de
atención media (color gris de tono medio) y el de mayor atención (color gris claro).
En la Tabla 34 se presenta el análisis por parámetro de estudio del lixiviado, en este
caso los rangos fueron determinados de acuerdo a los niveles máximos permitidos
por la legislación, siendo alto el rango de mayor atención (color gris oscuro), medio
el de atención media (color gris de tono medio) y bajo el del rango de menor atención
(color gris claro) específicamente. Se tuvo en cuenta dos calificaciones, una general
del tiempo del estudio (2003 a 2015) y otra del año final del estudio (2015) esto con
el fin de tener una comparación en los parámetros del lixiviado a través del tiempo.
100
Tabla 33. Valoración de indicadores por dimensión para el RSDJ
Dimensión Componente Indicador Rango de valoración
Índice de gestión ambiental Calificación del RSDJ Bajo Medio Alto
Técnica
Cantidad de lixiviados tratados
Litros lixiviados tratados/ Litros
lixiviados generados 0% a 100% 0% a 33% 34% a 75% 75% a 100% 98%
Remoción de contaminantes por tipo de tecnología
Contaminante tratado/tipo de tecnología de tratamiento
0% a 100% de remoción
0% a 33% 34% a 75% 75% a 100% 32%
Eficiencia de remoción de
contaminantes por tipo de tecnología
Cantidad de contaminante lixiviado tratado/ Cantidad total
de contaminante lixiviado
0% a 100% de remoción
0% a 33% 34% a 75% 75% a 100% 32%
Tiempo de tratamiento para la
remoción de contaminantes por tipo de tecnología
Horas de tratamiento/tipo de
tecnología 24 a 720 horas 24 a 240 241 a 480 481 a 720 100%
Mantenimiento de la tecnología
Mantenimientos realizados/año
1 a 12 mantenimientos
1 a 3 4 a 8 9 a 12 3
Económica
Costos de la tecnología de tratamiento
Valor de la instalación y operación de la
tecnología de ($ pesos) /mes
$1.089.000.000 a
$2.634.000.000
$1.089.000.000 a
$1.604.000.000
$1.604.000.001 a
$2.119.000.000
$2.119.000.001 a
$2.634.000.000 -
Costos de mantenimiento de
la tecnología
Valor del mantenimiento de la tecnología ($
pesos)/mes
$217.800.000 a $526.800.000
$217.800.000 a $320.800.000
$320.800.001 a $423.800.000
$423.800.000 a $526.800.000
-
Social
Generación de empleo por tipo de
tecnología de tratamiento
Empleos generados/tipo de tecnología
1 a 15 puestos de trabajo
1 a 5 6 a 10 11 a 15 9
Tipos de empleos generados por tecnología de tratamiento
Tipo de empleo generado/tipo de
tecnología de tratamiento
Técnico 1 a 5 6 a 10 11 a 15 0 Tecnológico 1 a 5 6 a 10 11 a 15 0 Profesional 1 a 5 6 a 10 11 a 15 5
Especializado 1 a 5 6 a 10 11 a 15 4
Institucional Cumplimiento
Normativo
Requerimientos normativos
cumplidos/Requerimientos normativos totales
0 a 100% 0% a 33% 34% a 75% 75% a 100% 83%
Ambiental Climático Temperatura (°C) 10,7 a 13,9 10,7 a 11,76 11,77 a 12,82 12,83 a 13,9 11,8
Precipitación (mm/mes) 0,7 a 234 0,7 a 69,46 69,47 a 138,22 138,23 a 234 57,3 Brillo Solar (días) 33,8 a 134 33,8 a 67,2 67,3 a 100,6 100,7 a 134 132,82
Fuente: Elaboración propia
101
Tabla 34. Valoración de indicadores por parámetro de calidad del lixiviado del RSDJ
Generales Unidad de medida
Valor máximo
permitido Nacional
Valor máximo
permitido Internacional
Índice de gestión ambiental Calificación
del RSDJ (general)
Calificación del RSDJ
(2015) Bajo Medio Alto
pH Unidades 6,00 a 9,00 5,00 a 9,00 5,00 a 6,90 7,00 a 8,00 8,10 a 9,00 8,19 8,21 Demanda Química de Oxigeno DQO mg/l O2 2.000 125 125 a 708 709 a 1416 1417 a 2000 2710 196,86 Demanda Biológica de Oxigeno DBO mg/l O2 800 25 25 a 275 276 a 550 551 a 800 348 0,163 Solidos Suspendidos Totales mg/l 400 - 0 a 133 134 a 266 267 a 400 - - Solidos Sedimentables mg/l 5 - 0 a 1,66 1,67 a 3,33 3,34 a 5 - - Grasas y Aceites mg/l 50 - 0 a 16,6 16,7 a 33,3 33,4 a 50 - -
Hidrocarburos Unidad de medida -
Hidrocarburos Totales (HTP) mg/l 10 - 0 a 3,33 3,4 a 6,66 6,67 a 10 - - Compuestos de Fosforo Unidad de medida -
Fosforo Total (p) mg/l Análisis y Reporte
- 0,1 a 126,7 126,8 a 253,4 253,5 a 380 - -
Compuestos de Nitrógeno Unidad de medida
Nitrógeno Amoniacal (N-NH4) mg/l Análisis y Reporte
- 4,8 a 508,3 508,4 a 1016 1016,1 a 1521 465 -
Iones Unidad de medida
Cianuro Total (CN) mg/l 0,5 - 0 a 0,166 0,167 a 0,333 0,334 a 0,5 - - Cloruros (Cl) mg/l 500 - 0 a 166 167 a 333 334 a 500 - - Sulfatos (SO4) mg/l 600 - 0 a 200 201 a 400 401 a 600 - -
Metales y Metaloides Unidad de medida
Aluminio (Al) mg/l 3 - 0 a 1 1,1 a 2 2,1 a 3 - - Arsénico (As) mg/l 1 - 0 a 0,33 0,34 a 0,66 0,67 a 1 0,0128 0,022 Bario (Ba) mg/l 2 - 0, a 0,66 0,67 a 1,33 1,34 a 2 - - Cadmio (Cd) mg/l 0,05 0 a 0,0166 0,0167 a 0,0333 0,0334 a 0,05 0,01 0,01 Zinc (Zn) mg/l 3 1 0 a 1 1,1 a 2 2,1 a 3 0,404 0,403
Cobalto (Co) mg/l Análisis y Reporte
- 0 a 0,062 0,063 a 0,125 0,126 a 0,188 0,06 0,100
Cromo (Cr) mg/l 1 0,05 0 a 0,33 0,34 a 0,66 0,67 a 1 0,454 0,640 Cobre (Cu) mg/l 0,5 0,04 0 a 0,166 0,167 a 0,333 0,334 a 0,5 0,077 0,200 Hierro (Fe) mg/l - No 0 a 12,78 12,79 a 25,57 25,58 a 38,36 7,770 12,44 Mercurio (Hg) mg/l 0,01 - 0 a 0,033 0,034 a 0,066 0,067 a 0,1 0,004 0,0065 Níquel (Ni) mg/l 0,5 2 0 a 0,166 0,167 a 0,333 0,334 a 0,5 0,388 0,376 Plomo (Pb) mg/l 0,2 No 0, a 0,066 0,067 a 0, 133 0,134 a 0, 2 0,120 0,110 Selenio (Se) mg/l 0,2 - 0, a 0,066 0,067 a 0, 133 0,134 a 0, 2 - - Vanadio (V) mg/l 1 - 0 a 0,33 0,34 a 0,66 0,67 a 1 - -
Fuente: Elaboración propia
102
De acuerdo a los resultados de la Tabla 33 se evidencia que los indicadores que
requieren mayor atención son: i) remoción de contaminantes por tipo de tecnología
debido a que la planta de tratamiento tiene una eficiencia general del 32%, ii)
mantenimiento de la tecnología, debido a que solo realizaron 3 de 12 posibles
(25%); y iii) tipos de empleos generados por tecnología de tratamiento ya que a nivel
profesional y especializado hay entre 4 y 5 personas de 15 posibles, por lo cual
estos indicadores requieren de mayor atención con el fin de mejorar la gestión
ambiental del tratamiento de lixiviados en el RSDJ.
Finalmente, los parámetros que requieren mayor atención frente al análisis de los
indicadores fueron: i) Demanda Química de Oxigeno DQO; ii) Demanda Biológica
de Oxigeno DBO y Níquel (Ni), debido a que se encontraron dentro del rango más
alto de análisis, los parámetros que requieren atención media son: i) Demanda
Biológica de Oxigeno DBO; ii) Cromo (Cr) y iii) Plomo (Pb). De los veintiocho (28)
parámetros diseñados y calificados, once (11) están en los rangos más altos, por lo
que se puede concluir que el 39% de la gestión del lixiviado requiere medidas de
mejora específicamente en las dimensiones técnica y social.
103
Capítulo 7
Conclusiones
Objetivo 1
A partir del análisis de gestión ambiental sustentable del sistema de tratamiento, se
evidencia que las características fisicoquímicas de los lixiviados del Relleno
Sanitario Doña Juana en cuanto a los parámetros de DBO (32,80 – 19402 mg/l),
DQO (32,80 – 19402 mg/l), Cd (0,06 - 3,08 mg/l) y Cr (0,06 - 3,08 mg/l), se
encuentran dentro de los rangos internacionales en este tipo de sistemas. Los
parámetros con los valores más elevados son N-NH4 (1959 – 3967 mg/l) en un 36%,
pH (7,49 - 9,38 unidades) en un 18%, Pb (0,01 - 8,28 mg/l) en 400%, y Hg (0,00 -
0,50 mg/l) en un 92%, con respecto a los valores reportados por la literatura
internacional de referencia.
Los parámetros de mayor atención desde el punto de vista de gestión ambiental y
la salud pública son Hg, con valores máximos de 0,03 mg/l (excedencia = 300%); y
Cr con valores máximos de 1,5 mg/l (300%). En orden de precedencia, seguidos de
DQO, con valores máximos de 3704 mg/l (excedencia = 185%), Pb, con valores de
0,42 mg/l (110%), y Ni, con valores máximos de 0,7 mg/l (40%). Estos presentan
mayor incumplimiento con respecto a la normatividad ambiental colombiana.
Los análisis demuestran que los años de mayor incumplimiento de la normativa
ambiental nacional son 2009, 2010, 2011 y 2012, frente a los siguientes parámetros:
i) Hg en el mes de junio de 2013, con valores máximos de 0,03 mg/l; ii) Pb en los
meses de septiembre de 2004, enero de 2006, octubre de 2010 y noviembre de
2011, con valores máximos de 0,42 mg/l; iii) Cr en los meses de agosto de 2009,
enero de 2010, 2011 y 2013 con valores máximos de 1,5 mg/l; iv) Ni en los meses
de enero y marzo de 2003, enero y abril de 2004, enero de 2006, enero, febrero y
marzo de 2011, y enero de 2012, con valores máximos de hasta 0,7 mg/l; y v) DQO
entre los años 2009 y 2013, con valores máximos de 11.074 mg/l. Todo lo anterior,
respalda el desarrollo del presente y futuros trabajos de investigación acerca de la
sustentabilidad ambiental de este tipo de sistemas de tratamiento en rellenos
sanitarios.
Objetivo 2
La investigación bibliográfica internacional (entre los años 1999-2015) evidencia, en
orden de importancia según su frecuencia de citación, la utilización de cuatro
enfoques tecnológicos de tratamiento de lixiviados en rellenos sanitarios de
104
residuos sólidos urbanos iberoamericanos: (i) biológico (46%), (ii) natural (30%), (iii)
recirculación (16%), y (iv) térmico (8%). Dentro de los enfoques se identifican cinco
tecnologías: (i) humedales artificiales (31%), ii) lodos activados (27%), iii) sistemas
de tratamiento en combinación con aguas residuales domésticas (20%), iv)
recirculación (15), y v) aireación (7%). Este orden de importancia es fundamental
para evaluar futuras opciones de tratamiento en sistemas similares en operación, y
también para tomar mejores decisiones en la selección de la tecnología a
implementar en nuevos proyectos.
La revisión bibliográfica internacional permite visualizar variaciones geográficas en
las características físico-químicas de los lixiviados, a partir de las regiones definidas
a nivel iberoamericano: zona norte, zona centro y zona sur. Se evidencia que para
la zona sur de Iberoamérica las concentraciones son mayores en relación a la zona
norte, específicamente para los siguientes parámetros: DBO, superior en un 421%;
DQO, en 190%; Biodegradación (DBO/DQO), 100%; N-NH4, en 40%. Por el
contrario, Ni tiene una mayor concentración en la zona norte con respecto a la zona
sur (75%), al igual que el P (91%); mientras que el pH en las tres zonas de estudio
es similar (entre 7 y 9 unidades). De esta manera, se visualiza que las
características fisicoquímicas de los lixiviados varían en su concentración a nivel
iberoamericano, indicando que las selecciones de las tecnologías de tratamiento de
lixiviados deben ser acordes a las características particulares de cada lugar de
estudio. Por lo tanto, no existe el reporte de una única tecnología para sistemas
iberoamericanos.
A partir del análisis multicriterio (criterios técnicos, sociales/institucionales,
económicos y ambientales), el orden de importancia por enfoques de tratamiento
sugerido por los expertos consultados es el siguiente: i) sistemas de membranas y
sistemas naturales; ii) sistemas biológicos; y iii) sistemas fisicoquímicos. Por otro
lado, el orden de importancia para las tecnologías de tratamiento de lixiviados es el
siguiente: i) nanofiltración; ii) ultrafiltración; iii) sistemas naturales; iv) microfiltración
y coagulación-floculación; v) tratamiento anaerobio; vi) tratamiento aerobio y
osmosis inversa; vii) oxidación avanzada; viii) recirculación; y viii) evaporación
forzada. En este sentido, la eficiencia general del sistema de tratamiento del Relleno
Sanitario Doña Juana para un enfoque fisicoquímico y biológico es del 32%;
evidenciado que el porcentaje de remoción es bajo debido al tipo de tecnologías
utilizadas, en relación al orden de importancia que se evidencia en el análisis
multicriterio.
Objetivo 3
105
Los resultados muestran que los factores climáticos inciden en la eficiencia de la
planta de tratamiento de lixiviados bajo estudio. Es decir, existe una mayor eficiencia
en los meses donde la precipitación es mayor (junio a agosto), con porcentajes de
remoción promedio de 35%; mientras que en los meses de disminución de la
precipitación se evidencia una menor eficiencia en el sistema de tratamiento
(octubre y noviembre), con un porcentaje de remoción promedio de 29%.
Los resultados sugieren los siguientes parámetros como indicadores de operación
en el marco de la gestión ambiental de este tipo de sistemas: DBO, DQO, Pb, Ni y
Fe. Teniendo en cuenta las correlaciones de estos parámetros con los demás
evaluados, estos pueden ser indicadores durante el establecimiento de medidas de
control ambiental y sanitario, o pueden ser utilizados como indicadores de
sustentabilidad en relación al cumplimiento de la legislación colombiana.
Los modelos ARIMA desarrollados no presentaron un orden mayor a dos (2) en
relación a su componente autoregresivo (AR). Es decir, las series de tiempo de los
parámetros estudiados presentan una memoria corta a nivel mensual. De esta
manera, sólo existe influencia en las características físico-químicas del lixiviado de
uno a dos meses anteriores. Este hallazgo es fundamental para operar de una
manera sustentable el sistema de tratamiento, debido a que permite a los
encargados del sistema preparar la toma de decisiones con uno o dos meses de
anticipación, según las características físicas y químicas del lixiviado en relación a
la normatividad de referencia. Finalmente, la modelación ARIMA permite identificar
como indicadores de toma de decisiones durante la operación del sistema a los
siguientes parámetros: DQO, DBO y Fe.
Objetivo 4
Los resultados de la matriz de valoración de indicadores de gestión ambiental
muestran que las dimensiones que requieren mayor atención son la técnica y social,
debido a que los puntajes más bajos fueron para los criterios de: i) remoción de
contaminantes por tipo de tecnología, sustentado por la baja eficiencia de remoción
del sistema de tratamiento (32%); ii) mantenimiento de la tecnología, debido a que
sólo se realizaron tres de los doce mantenimientos programados (cumplimiento del
25%); y iii) tipo de empleos generados por tecnología de tratamiento, ya que a nivel
profesional y especializado sólo hay entre cuatro y cinco personas de quince
empleos posibles.
Finalmente, la presente investigación se constituye en un punto de referencia para
que las instituciones públicas y privadas de vigilancia y control ambiental y de la
salud pública, formulen y ajusten sus políticas, planes, programas y proyectos para
106
la selección de tecnologías y puesta en marcha de futuros sistemas de tratamiento
de lixiviados a nivel nacional.
107
Capítulo 8
Recomendaciones
El desarrollo de esta investigación ha permitido avanzar en la inclusión de
herramientas estadísticas y de gestión ambiental para la evaluación de sistemas de
tratamiento de lixiviados de residuos sólidos urbanos. De esta manera, se demostró
la importancia de incluir diferentes dimensiones de calificación (técnica,
social/institucional, económica y ambiental) para el análisis de sustentabilidad de la
planta de tratamiento de lixiviados del Relleno Sanitario Doña Juana, lo que
prospectivamente puede tener grandes contribuciones en propuestas de gestión
ambiental para el análisis de diferentes tecnologías de tratamiento.
Teniendo en cuenta el desarrollo de la investigación se hace estratégico establecer
nuevas líneas de investigación encaminadas a estudios económicos, ambientales,
de salud pública, y alternativas de tratamiento de residuos sólidos y líquidos. A
continuación, se presentan recomendaciones teniendo en cuenta los procesos
desarrollados en cada una de las etapas de la presente investigación:
Es necesario incluir en la normatividad colombiana rangos de parámetros de
calidad de lixiviados, los cuales no se encuentran definidos a nivel local pero
sí a nivel internacional; como por ejemplo, Berilio (Be), Cobalto (Co), Fosforo
Total (P), Nitrógeno Amoniacal (N-NH4), y Nitrógeno Total (N). Por lo tanto,
no regular estos parámetros dificulta la calificación, análisis y evaluación por
indicadores, a su vez dificulta el cálculo de la eficiencia de remoción de
contaminantes.
La articulación interinstitucional es necesaria para armonizar los procesos de
supervisión, reporte y control de actividades, debido a que las instituciones
no poseen la misma información; lo que ocasiona que exista distorsión en
algunos datos y, por ende, en la construcción de estrategias de gestión
ambiental y desarrollo sustentable para este tipo de sistemas. Al respecto,
para gestionar la información en la Unidad Administrativa Especial de
Servicios Públicos UAESP se requirió de bastante tiempo; ya que los reportes
de los datos del Relleno Sanitario Doña Juana no se encontraban
sistematizados (base de datos). De esta manera, sugiere la implementación
de un software para reporte de datos en línea, esto permitiría el análisis de
información de manera más sencilla, rápida y eficaz por parte de las
instituciones de investigación en esta materia.
108
Con el fin de tener un modelo ARIMA apropiado (ajustado) es necesario
contar como mínimo con el 80% de los datos de los parámetros a analizar,
ya que de esto dependerá la exactitud en la formulación de nuevos
indicadores de gestión ambiental y de sustentabilidad para el tratamiento de
lixiviados de rellenos sanitarios de residuos sólidos urbanos.
En el futuro se deben estudiar diferentes tecnologías de tratamiento,
específicamente, en los componentes económico y social; ya que la
implementación de las mismas depende de los costos de su funcionamiento.
Por lo tanto, es fundamental crear nuevas líneas de investigación hacia el
componente de salud pública, con el fin de comparar los costos evitados por
contaminación y los costos de funcionamiento de los diferentes sistemas y
tecnologías de tratamiento de lixiviados.
Para tener una mayor asertividad y significancia en la evaluación y análisis
Multicriterio de estos sistemas, es recomendable contar con mínimo treinta
expertos en el tratamiento de lixiviados. De esta manera, se sugiere consultar
también a ingenieros químicos, ambientales, sanitarios y tecnólogos en
saneamiento ambiental; esto con el fin de tener una evaluación más asertiva
en cada uno de los parámetros evaluados (técnicos, sociales/institucionales,
económicos y ambientales).
109
Bibliografía
Acurio, G., Rossin, A., Teixeira, P. F., & Zepeda, F. (1997). Diagnóstico de la
situación del manejo de residuos sólidos municipales en América Latina y el
Caribe. Inter-American Development Bank.
Aguayo, M. (2007). Cómo realizar “paso a paso” un contraste de hipótesis con
SPSS© para Windows y alternativamente con EPIINFO y EPIDAT:(II)
Asociación entre una variable cuantitativa y una categórica (comparación de
medias entre dos o más grupos independientes) [on line]. Web: http://www.
fabis. org/html/archivos/docuweb/contraste_hipotesis_2r. pdf. (Consultado
marzo 2016).
Agudelo, E. A. (2010). Un método de gestión ambiental adecuado para el
tratamiento y la disposición de un residuo peligroso caso: tierra Fuller
contaminada con aceite dieléctrico (Doctoral dissertation, Universidad
Nacional de Colombia).
Álvarez, A., Gelvez, J. H. S., & Suarez, H. (2006). Tratamiento biológico del lixiviado
generado en el relleno sanitario" El Guayabal" de la ciudad San José de
Cúcuta. Ingeniería y Desarrollo, (20).
Arango, P. A. (2013). Evaluación de alternativas para el tratamiento de lixiviados en
el relleno sanitario Antanas del Municipio de San Juan de Pasto en Colombia
(Doctoral dissertation, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad
de Buenos Aires).
Armijo, M. (2009). Lineamientos metodológicos para la construcción de indicadores
de desempeño. Curso Internacional: Planificación Estratégica, Preparación y
Evaluación de Proyectos. CEPAL. Santiago, Chile.
Arrechea, A. P., Torres, M. L., & del Carmen Espinosa, M. (2010). Tecnología para
el tratamiento de lixiviados provenientes de vertederos de residuos sólidos
urbanos. Tecnología Química, 113-121.
Barradas, A. (2009). Gestión integral de residuos sólidos municipales: estado del
arte. Ingeniería Civil: Ordenación del Territorio, Urbanismo y Medio Ambiente.
Gytsu, Miantilán, Veracruz, México.
Batallán, C. R. (2010). Aprovechamiento integral de lixiviados (Doctoral dissertation,
Universidad de Salamanca).
Batanero, C. (2001). Didáctica de la Estadística. Granada: Universidad de Granada.
Betancourt, R. A., & Martínez, J. A. (2012). Análisis de aprovechabilidad del lixiviado
de un relleno sanitario de una ciudad intermedia en Colombia. Revista de la
Asociación Colombiana de Ingeniería Ambiental y Sanitaria, 5-13.
110
Bolívar, N. A., Betancur, J. F., & Rodríguez Valencia, N. (2015). Estudio evaluativo
del manejo de biosólidos para el caso de la Planta de Tratamiento de Aguas
Residuales (PTAR) El Salitre.
Borzacconi, L., López, I., Arcia, E., Cardelin, L., Castagna, A., & Viñas, M. (1996).
Comparación de tratamientos aerobios y anaerobios aplicados a lixiviado de
relleno sanitario. In Consolidación para el desarrollo AIDIS, 1-8.
Buele González, M. E., Mareira, F., & Valeria, N. (2015). Propuesta de políticas e
indicadores de gestión ambiental para el tratamiento adecuado de desechos
peligrosos, aplicable al sector químico, caso: empresa “Axaquimica Cía.
Ltda.” (Bachelor's thesis).
Canepa, J. R. L., Arevalo, J. A. G., Schreder, R. H. A., & Chiu, W. C. (2008). Mezclas
con potencial coagulante para tratamiento de lixiviados de un relleno
sanitario. Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, 33(1), 22-
28.
Castillo, J. G., Ferrer, C., Moliner, F., Donato, J., & Albarrán, F. (2008). Tratamiento
de lixiviados de vertedero de RSU mediante proceso combinado de
ultrafiltración y ósmosis inversa. Retema: Revista técnica de medio ambiente,
21(127), 20-29.
CGR. (2015). Informe Ejecutivo Movimiento de Residuos 02 de octubre. Bogotá.
Chaganti, V. N., & Crohn, D. M. (2015). Evaluating the relative contribution of
physiochemical and biological factors in ameliorating a saline–sodic soil
amended with composts and biochar and leached with reclaimed water.
Geoderma, 259, 45-55.
Charvet, M. P. (2015). Propuesta de mejoramiento de los procesos en el sistema de
calidad de la recolección de residuos sólidos en el cantón Rumiñahui
(Doctoral dissertation, PUCE).
Cohen, P., Ijgosse, J., & Sturzenegger, G. (2013). Preparing Informal Recycler
Inclusion Plans: An Operational Guide.
Collazos Peñaloza, H. (1998). Deslizamiento de basura en el relleno sanitario Doña
Juana. In Congreso de la Asociación Interamericana de Ingeniería Sanitaria
y Ambiental, 26.
Contreras, A. Á., & Gelvez, J. H. S. (2006). Tratamiento biológico del lixiviado
generado en el relleno sanitario El guayabal de la ciudad San José de Cúcuta.
Ingeniería y desarrollo: revista de la División de Ingeniería de la Universidad
del Norte, (20), 95-105.
Coordinación De Ingeniería Ambiental, UNAM. (1990). Bioadsorción de lixiviados
viejos clarificados. México. Consultado junio 2014.
Coutin Marie, G. (2007). Utilización de modelos ARIMA para la vigilancia de
enfermedades transmisibles. Revista Cubana de Salud Pública, 33(2), 0-0.
Cristancho, D. L. (2013) Estimación del efecto del lixiviado del Relleno Sanitario
Doña Juana sobre la calidad del agua del Río Tunjuelo y su posible
111
tratamiento en la PTAR Canoas (Doctoral dissertation, Universidad Nacional
de Colombia).
Cujia Bolaño, M. E. (2010). Analisis del costo y eficiencia de los tratamientos de
Lixiviados en los rellenos sanitarios de las ciudades capitales de Colombia
(Bachelor's thesis, Universidad Javeriana).
Dávila Abril, J. A., & Granda Perea, F. M. (2013). Evaluación comparativa en una
planta a escala piloto de lodos activados de aireación prolongada en el
tratamiento de lixiviado de relleno sanitario municipal diluido con agua
residual. (Bachelor's thesis, Universidad Nacional de Ingenieria).
De Arce, R., & Mahía, R. (2003). Modelos Arima. Programa CITUS: Técnicas de
Variables Financieras.
Droppelmann, C. V., & Oettinger, M. (2009). Tratamiento en Lodo Activado del
Lixiviado de un Relleno Sanitario. Información tecnológica, 20(1), 11-19.
Ehrig, H. J. (1992). Cantidad y contenidos de lixiviados de rellenos de desechos
domésticos. In Cantidad y contenidos de lixiviados de rellenos de desechos
domésticos. GTZ.
Ehrig, H. J. (2000). Cantidad y Contenidos de Lixiviados de Rellenos de Desechos
Domésticos. CEPIS. 4.
Eljaiek Urzola M.S, Torres Gil, L, & Bermúdez, W (2013). Alternativas de tratamiento
de lixiviados aplicables al relleno sanitario parque ambiental Loma de Los
Cocos de la Ciudad de Cartagena, Colombia. Hacia un sistema de gestión
integral de los residuos sólidos.
Espinosa Llorens, M. D. C., López, M., Pellón, A., Robert, M., Díaz, S., González,
A., & Fernández, A. (2010). Análisis del comportamiento de los lixiviados
generados en un vertedero de residuos sólidos municipales de la ciudad de
la Habana. Revista internacional de contaminación ambiental, 26(4), 313-
325.
Espinoza, A. (2004). Comportamiento de la enfermedad diarreica en Costa Rica, de
1994 al 2001. Rev costarricense Salud Pública, 13 (24):50-8.
Fan, H. J., Shu, H. Y., Yang, H. S., & Chen, W. C. (2006). Characteristics of landfill
leachates in central Taiwan. Science of the total environment, 361(1), 25-37.
Felipe, L., Uribe, P., & Hernando, S. R. (2010) Análisis de las características físico
químicas de los suelos empleados como cobertura final en el Relleno
Sanitario Doña Juana. Universidad Militar.
Fernández, A., & Sánchez, M. (2007). Guía para la gestión integral de los residuos
sólidos urbanos. Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo
Industrial (UNIDO). Available at: www. Unido.
Org/fileadmin/import/72852_Gua_Gestin_Integral_de_RSU. Pdf [Links].
Fernández, M., Carlos, E., Ramírez, M., Rubio, R., & Efraín, A. (2011). Influencias
de un relleno sanitario sobre la composición, abundancia y dispersión diurna
de los peces en la Quebrada el Venado, corregimiento de Córdoba, Municipio
112
de Buenaventura (Valle del Cauca, Colombia). Revista de la Academia
Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 35(135), 213-224.
Fuentes, L. A., Vaca, P., & Jairo, J. (2010). Evaluación del sistema alternativo de
evaporación forzada de lixiviados para el relleno sanitario Don Juanito de
Villavicencio, Meta.
Fuentes, L. A. (2010). Evaluación del sistema alternativo de evaporación forzada de
lixiviados para el relleno sanitario"" Don Juanito"" de Villavicencio, Meta.
(Bachelor's thesis, Universidad De la Salle).
Fuentes, L., Serrano, A. (2006). Valoración Económica de los Impactos
Socioeconómicos y Ambientales Ocasionados por el Manejo de los Residuos
Sólidos Urbanos en el Relleno Sanitario “La Esmeralda” del Municipio de
Barrancabermeja: Aplicación del método Multicriterio. (Bachelor's thesis,
Universidad Industrial de Santander).
García, L. A. G., Armesto, D. F. T., & Correa, D. A. (2015). Métodos de separación
por pervaporación: una revisión. ReCiTeIA, 15 (1), 66-78.
García, M., Castellana, N., Rapelli, C., Koegel, L., & Catalano, M. (2014). Criterios
de información y predictivos para la selección de un modelo lineal mixto.
SaberEs, (6).
García Gómez, C., Gortáres-Moroyoqui, P., & Drogui, P. (2011). Contaminantes
emergentes: efectos y tratamientos de remoción. Química Viva, 10(2), 96-
105.
Garfi, M., Tondelli, S., & Bonoli, A. (2009). Multi-criteria decision analysis for waste
management in Saharawi refugee camps. Waste management, 29(10), 2729-
2739.
Giraldo, E. (2001). Tratamiento de lixiviados de rellenos sanitarios: avances
recientes. Revista de ingeniería, (14), 44-55.
Giraldo, E. (2003). Tratamiento de lixiviados de rellenos sanitarios: Avances
Recientes. Facultad de Ingeniería, Universidad de los Andes, Bogotá,
Colombia, 44-55.
González, A. (2017). Evaluación de pronósticos de modelos lineales y no lineales
de la tasa de cambio de Colombia. Ideas.
González, G., Rustrián, E., Carreón-Diazconti, C., & Houbron, E. (2014). Evolución
de la hidrólisis en un reactor de codigestión, empleando diferentes tiempos
de residencia hidráulica. Ingeniería e Investigación; Vol. 34, núm. 1 (2014);
48-52 2248-8723 0120-5609.
Grisa, A., Zeni, M., & Muñoz, A. (2010). Análisis Multivariado de Parámetros
Fisicoquímicos del Relleno Sanitario de São Giacomo de Caxias do Sul, RS
en la de Degradación de Polipropilene. Polímeros: Ciência e Tecnología,
20(2), 160.
Gualdrón, J. C. (2009). Influencia de los criterios de selección AIC Y BIC para la
selección del modelo de evolución y la reconstrucción del análisis bayesiano.
113
Guerra, C. W., Cabrera, A., & Fernández, L. (2003). Criterios para la selección de
modelos estadísticos en la investigación científica. Revista Cubana de
Ciencia Agrícola, 37(1).
Higuera, S. K. (2016). Evaluación de un sistema de tratamiento que optimice el
efluente de la planta de tratamiento de aguas residuales (PTAR) del INPEC–
Yopal.
Irgoin, C. H. A. (2011). Análisis de series de tiempo. Contribuciones a la Economía,
(2011-02).
Jiménez Bautista, A. M. (2012). Propuesta para el manejo de lixiviados generados
en el relleno sanitario del cantón Salcedo, provincia de Cotopaxi. (Bachelor's
thesis, Universidad de Cotopaxi).
Köfalusi, G. K., & Aguilar, G. E. (2006). Los productos y los impactos de la
descomposición de residuos sólidos urbanos en los sitios de disposición final.
Gaceta ecológica, (79), 39-51.
Kulikowska, D., & Klimiuk, E. (2008). The effect of landfill age on municipal leachate
composition. Bioresource Technology, 99(13), 5981-5985.
Laines Canepa, J. R., & Adams Schroeder, R. H. (2008) Desarrollo y aplicación de
un nuevo coadyuvante-coagulante orgánico en el proceso de coagulación-
floculación del lixiviado de un relleno sanitario. Revista AIDIS de Ingeniería y
Ciencias Ambientales: investigación, desarrollo y práctica, 1(4).
Leon Guzman, F. Proyecto ejecutivo del relleno sanitario del municipio de Cuautla
Morelos. México
Lobos, G., Bobadilla, P., Alzamora, A., & Thomson, R. F. (2011). Patrón de actividad
y abundancia de aves en un relleno sanitario de Chile central. Revista chilena
de historia natural, 84(1), 107-113.
Londoño, D. E. V., Muñoz, C. A., & Ospino, E. V. (2010). Metodología para la
localización de un parque de tratamiento y disposición final de residuos
sólidos de tipo regional desde una perspectiva multidimensional. Revista
Ingenierías Universidad de Medellín, 9(17), 63-74.
Lozada, P. T., Rodríguez, J. A., Barba, L. E., Morán, A., & Narváez, J. (2005).
Tratamiento anaerobio de lixiviados en reactores UASB. Ingeniería y
desarrollo, (18), 50-60.
Lozano Rivas, W (2012) Uso del extracto de fique (Furcraea sp.) Como coadyuvante
de coagulación en tratamiento de lixiviados. Rev. Int. Contam. Ambie. 28 (3)
219-227, 2012
Madera, C. A., Peña, E. J., & Solarte-Soto, J. A. (2014). Efecto de la concentración
de metales pesados en la respuesta fisiológica y capacidad de acumulación
de metales de tres especies vegetales tropicales empleadas en la
fitorremediación de lixiviados provenientes de rellenos sanitarios. Revista
Ingeniería y Competitividad, 16(2), 179-188.
114
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (2008). Forecasting methods
and applications. John wiley & sons.
Manrique, M. D. P. A. (2006). Evaluación de los tratamientos térmico y alcalino en
la desinfección del lodo generado en la PTAR El Salitre (Doctoral dissertation,
Uniandes).
Martínez López, A. G., Padrón Hernández, W., Rodríguez Bernal, O. F., Chiquito
Coyotl, O., Escarola-Rosas, M. A., Hernández-Lara, J. M., & Martínez-
Castillo, J. (2014). Alternativas actuales del manejo de lixiviados. Avances en
Química, 9(1), 37-47.
Martínez, A.G. (2014). Alternativas actuales del manejo de lixiviados, Red de
Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal,
Venezuela.
Martínez, D. E. (2004). Impacto del lixiviado de rellenos sanitarios en la cuenca del
arroyo Lobería: I. Caracterización de la carga
contaminante. Hidrogeología, 4.
Martínez, D. E., & Osterrieth, M. (2013). Hydrogeochemistry and pollution effects of
an aquifer in Quaternary loess like sediments in the landfilling area of Mar del
Plata, Argentina. Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia,
(66), 9-23.
Méndez Novelo, R. I., Castillo Borges, E. R., Sauri Riancho, M. R., Quintal Franco,
C. A., Giácoman Vallejos, G., & Jiménez Cisneros, B. (2009). Comparación
de cuatro tratamientos fisicoquímicos de lixiviados. Revista internacional de
contaminación ambiental, 25(3), 133-145.
Méndez Novelo, R. I., García Reyes, R. B., Castillo Borges, E. R., Riancho, S., &
Rosa, M. (2010). Tratamiento de lixiviados por oxidación fenton. Ingeniería e
Investigación; Vol. 30, núm. 1 (2010); 80-85.
Méndez Novelo, R., Novelo López, A., Coronado Peraza, V., Castillo Borges, E., &
Sauri Riancho, M. R. (2008). Remoción de materia orgánica y metales
pesados de lixiviados por flotación con aire disuelto.
Mendoza, A. M. (2009) Planta de tratamiento de lixiviados parque ambiental los
pocitos. II Simposio Iberoamericano de Ingeniería de Residuos. Barranquilla,
Colombia.
Mendoza, P., & López, V. (2004). Estudio de la calidad del lixiviado del relleno
sanitario La Esmeralda y su respuesta bajo tratamiento en filtro anaerobio
piloto de flujo ascendente. Manizales. (Bachelor's thesis, Universidad
Nacional de Colombia-Sede Manizales).
Zamarrón-Mieza, I., Yepes, V., & Moreno-Jiménez, J. M. (2017). A systematic review
of application of multi-criteria decision analysis for aging-dam management.
Journal of Cleaner Production, 147, 217-230.
Mor, S., Ravindra, K., Dahiya, R. P., & Chandra, A. (2006). Leachate
characterization and assessment of groundwater pollution near municipal
115
solid waste landfill site. Environmental monitoring and assessment, 118(1-3),
435-456.
Nájera, H., Castañón, J., Figueroa, J., & Rojas-Valencia, M. (2009). Caracterización
y tratamiento fisicoquímico de lixiviados maduros producidos en el sitio de
disposición final de Tuxtla Gutiérrez. Chiapas, México, 9.
Noeggerath, I., & Salinas, M. (2011). Análisis comparativo de tecnologías para el
tratamiento de lixiviados en rellenos sanitarios. (Bachelor's thesis,
Universidad Veracruzana, Facultad de Ciencias Químicas, Veracruz).
Noguera, K. M., & Olivero, J. (2010). Los rellenos sanitarios en Latinoamérica: caso
colombiano. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas,
Físicas y Naturales, 34(132), 347-356.
Noguera, K., & Olivero, J. (2010). Los rellenos sanitarios en Latinoamérica: caso
colombiano. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas,
Físicas y Naturales, 34(132), 347-356.
Novelo, R. M., Borges, E. C., Riancho, M. R. S., Franco, C. Q., Vallejos, G. G., &
Mejía, B. J. (2004). Tratamiento fisicoquímico de los lixiviados de un relleno
sanitario. Ingeniería, 8(2), 155-163.
Novelo, R., Sandoval, E. C., Riancho, M. R. S., & Castillo, E. R. (2002). Influencia
del material de cubierta en la composición de los lixiviados de un relleno
sanitario. Ingeniería, 6(2), 7-12.
Olascoaga Guerrero, L. (2015). Programa de cálculo para estimar la cantidad de
lixiviados generados en Rellenos Sanitarios. Master´s thesis, Instituto
Politécnico Nacional, México)
Oliveira, S. D., & Pasqual, A. (2004). Avaliação de parâmetros indicadores de
poluição por efluente líquido de um aterro sanitário. Engenharia sanitária e
ambiental, 9(3), 240-249.
Ortiz Pastor, A. (2012). Contaminación de los cuerpos de agua superficiales por
sistemas de relleno sanitario en Puerto Rico (Doctoral dissertation,
Universidad Del Turabo, Puerto Rico).
Ozkaya, B., Demir, A., & Bilgili, M. S. (2006). Mathematical simulation and long-term
monitoring of leachate components from two different landfill cells. Journal of
hazardous materials, 135(1), 32-39.
Parra Rodríguez, L. M. (2006). Operación de un filtro anaerobio de flujo ascendente
(FAFA) hasta alcanzar el estado estable (Doctoral dissertation, Universidad
Nacional de Colombia-Sede Manizales).
Patiño, A. C. V. (2007). Gestión ambiental y tratamiento de residuos urbanos
(manuscrito): propuesta para la zona metropolitana de Guadalajara a partir
de las experiencias de la Unión Europea. (Doctoral dissertation, Universidad
Complutense de Madrid, España).
116
Pellón Arrechea, A., López Torres, M., Espinosa Lloréns, M. D. C., & González Díaz,
O. (2015). Propuesta para tratamiento de lixiviados en un vertedero de
residuos sólidos urbanos. Ingeniería Hidráulica y Ambiental, 36(2), 3-16.
Peng, Y. (2017). Perspectives on technology for landfill leachate treatment. Arabian
Journal of Chemistry, 10, S2567-S2574.
Peñuelas Menéndez, J. M., Gómez Limón Rodríguez, J. A., & Berbel Vecino, J.
(2002). Análisis de los planes de gestión de residuos urbanos: aplicación al
caso andaluz. Revista de estudios regionales, (62).
Pérez Aristizábal, J. D. (2010). Aplicación y evaluación de un reactor de contactores
biológicos rotativos (RBC o biodiscos) a escala laboratorio como tratamiento
de los lixiviados generados en el relleno sanitario de La Pradera (Master's
thesis, Universidad de Medellín, Colombia).
Pérez, A. R. M. (2002). ¿Qué son los indicadores? Cultura Estadística y Geográfica,
19, 52-58.
Pérez, C. (2005). Métodos estadísticos avanzados con SPSS. Thompson. Madrid.
Peters, T. A. (1998). Purification of landfill leachate with reverse osmosis and
nanofiltration. Desalination, 119(1), 289-293.
Rastas, L. (2002). Typical leachate–Does it exist. Department of Environmental
Engineering Division of Waste Science & Technology, EUA.
Redondo, E., & López, A. (2016). Evaluación de la calidad del agua en la planta
potabilizadora el dorado (Bogotá D.C.) a través del análisis estadístico de
series de tiempo. (Bachelor's thesis, Universidad Distrital Francisco José de
Caldas, Colombia).
Renou, S., Givaudan, J. G., Poulain, S., Dirassouyan, F., & Moulin, P. (2008).
Landfill leachate treatment: Review and opportunity. Journal of hazardous
materials, 150(3), 468-493.
Restrepo, J. I. M. (2011). Moravia como ejemplo de transformación de áreas
urbanas degradadas: tecnologías apropiadas para la restauración integral de
cuencas hidrográficas. Nova, 9(15).
Reyes, M. (2015). Lixiviados en plantas de residuos. Una contribución para la
selección del proceso de tratamiento (Doctoral dissertation, Universidad
Politécnica de Valencia, España).
Rivas, l. M. Z. Impacto en la salud de los pobladores de los barrios los ángeles y
nueva Jerusalén, provocado por el manejo y disposición final de los desechos
sólidos, BILWÍ, Puerto Cabezas, Raan. I semestre, del 2009.
Romero Batallán, C. A. (2010). Aprovechamiento integral de lixiviados. (Bachelor's
thesis, Universidad de Salamanca, España).
Roussat, N., Dujet, C., & Mehu, J. (2009). Choosing a sustainable demolition waste
management strategy using multicriteria decision analysis. Waste
management, 29(1), 12-20.
117
Salazar, L., & Saavedra, I. (2009). Tratamiento de lixiviados, casos prácticos en
diferentes temperaturas. In II Simposio Iberoamericano de Ingeniería de
Residuos. Universidad del Norte, Colombia, 1-15.
Sánchez, M (2010). Informe técnico sobre gestión de RSU municipalidad de San
Ignacio de Velasco, Bolivia. Diputación de Caceras, Fondo Extremeño Local
de Cooperación al desarrollo & CEPAD Bolivia.
Cortes-Sandoval, A., Madera-Parra, C. A., Peña-Varón, M. R., Peña, S. E. J., &
Lens, J. P. N. (2013). Eliminación de DQO, Nitrógeno (TKN, NH4+, NO3) y
Cr (VI) en humedales construidos con policultivos tratando lixiviados de
rellenos sanitarios a escala piloto. Seminario Internacional GRAL.
SCS Engeneers. (2007). Informe de Evaluación Relleno Sanitario Doña Juana,
Bogotá, Colombia, junio de 2007.
Secretaria Distrital de Planeación. 2016. Información estadística para la toma de
decisiones. Recuperado de:
http://www.sdp.gov.co/portal/page/portal/PortalSDP/InformacionTomaDecisi
ones/Estadisticas/RelojDePoblacion
Secretaria Distrital de Planeación. 2016. Información estadística para la toma de
decisiones. Recuperado de:
http://www.sdp.gov.co/portal/page/portal/PortalSDP/InformacionTomaDecisi
ones/Estadisticas/RelojDePoblacion
Sociedad Ambiental De Gestión Bolivariana, IDRC – CRDI, Sistema de Gestión
Integral de residuos. (2012) Análisis temporal y espacial de la contaminación
del entorno del botadero de Kjara. Ciudades Focales Cochambamba.
Soltani, A., Hewage, K., Reza, B., & Sadiq, R. (2015). Multiple stakeholders in multi-
criteria decision-making in the context of municipal solid waste management:
a review. Waste Management, 35, 318-328.
Suárez García, E., & Cardona Gallo, S. A. (2012) Remoción de nitrógeno de
lixiviados de un relleno sanitario mediante un sistema pasivo biológico
secuencial. Dyna, 80(178), 37-43.
Silbert, V., Suarez, M., Garrido, G., Benitez, A., & Pettigiani, E. (2013). Evaluación
del compostaje domiciliario como modelo de gestión de los residuos
orgánicos. Caso Piloto en comuna de la provincia de Córdoba. Universidad
Tecnológica Nacional de Argentina. Jornadas GIRSU. (Bachelor's thesis,
Facultad Regional Córdoba, Universidad Tecnológica Nacional, Córdoba).
Tapia, M. M., & Troncoso, J. C. (2008). Modelo de localización óptima de actividades
no deseadas aplicado a los residuos sólidos en la región metropolitana. An
optimal location model of undesirable facilities applied to the solid wastes in
the metropolitan region. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 16(1), 211-
219.
Torres, A., & Fajardo, S. M. (2011). Herramienta de análisis multi-criterio como
soporte para el diseño del programa social de la facultad de ingeniería.
118
Presentación 9 Gerenciamiento de costos en pequeñas empresas
prestadoras de servicio utilizando o activity based costing (abc) 15.
Torres, P., Barba, L. E., & Pizarro, C. (2010). Mitigación de la toxicidad anaerobia
de lixiviados mediante mezclas con agua residual doméstica. Revista
Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, (53), 64-74.
Torres, P., Barba-Ho, L. E., Ojeda, C., & Martínez, J. (2014). Influencia de la edad
de lixiviados sobre su composición físico-química y su potencial de toxicidad.
Revista UDCA Actualidad & Divulgación Científica, 17(1), 245-255.
Torres Lozada, P. (2010). Impacto de la incorporación de lixiviados en el arranque
de reactores anaerobios al tratar aguas residuales domésticas. Ingenieria y
Universidad, 14(2), 313.
Traerup, S. L. M., & Bakkegaard, R. K. (2015). Evaluación y priorización de
tecnologías para la adaptación al cambio climático: Una orientación práctica
para un análisis multicriterio (AMC), identificación y evaluación de criterios
relacionados. UNEP DTU Partnership.
UNIVALLE. (2006). Evaluación del impacto del Relleno Sanitario Doña Juana en la
salud de grupos poblacionales en su área de influencia. Bogotá.
Ushikoshi, K., Kobayashi, T., Uematsu, K., Toji, A., Kojima, D., & Matsumoto, K.
(2002). Leachate treatment by the reverse osmosis system. Desalination,
150(2), 121-129.
Valdés Basto, J., Castro Llanos, D. A., Torres López, W. A., & Gonzalez Rojas, V.
M. (2013). Modelación del régimen del caudal mensual en la cuenca baja del
río Dagua mediante series de tiempo estacionales.
Vego, G., Kučar-Dragičević, S., & Koprivanac, N. (2008). Application of multi-criteria
decision-making on strategic municipal solid waste management in Dalmatia,
Croatia. Waste management, 28(11), 2192-2201.
Velázquez, A. (2006). Gestión ambiental y tratamiento de residuos urbanos
(manuscrito): propuesta para la zona metropolitana de Guadalajara a partir
de las experiencias de la Unión Europea. (Doctoral dissertation, Universidad
Complutense de Madrid, Facultad de geografía e historia, Madrid, España).
Vučijak, B., Kurtagić, S. M., & Silajdžić, I. (2016). Multicriteria decision making in
selecting best solid waste management scenario: a municipal case study from
Bosnia and Herzegovina. Journal of Cleaner Production, 130, 166-174.
Woodard, R.; Bench, M.; Harder, M.K.; Santos, N. The optimisation of household
waste recycling centres for increased recycling – a case study in Sussex, UK.
Resources, Conservation and Recycling, 2004, pp 75-93.
www.minambiente.gov.co - Gestión integral de residuos sólidos (Marco General),
junio 2014. [En línea]. Consultado Junio
2014.www.minambiente.gov.co//web/index.html - Ministerio de Ambiente y
Desarrollo Sostenible de la República de Colombia, [En línea]. Consultado
junio 2014.
119
Cortinas de Nava, C., Ordaz Guillén, Y., Jiménez, I., Medina, J. A., Aguirre, I., &
Cebrián, A. (1999). Minimización y manejo ambiental de los residuos sólidos.
In Minimización y manejo ambiental de los residuos sólidos. INE.
Zafra, C. & Gutiérrez, V. (2015). Análisis de la producción de lixiviado y biogás bajo
condiciones de extracción activa en un relleno sanitario. Revista de la
Facultad de Ingeniería, 16(31).
Zafra, C. (2009). Metodología de Diseño para la recogida de Residuos Sólidos
Urbanos mediante Factores Punta de Generación: Sistemas De Caja Fija,
Red de Ingeniería de Saneamiento Ambiental, II Simposio I Iberoamericano
de Ingeniería de Residuos.
Zafra, C., Ángel, Y., & Torres, E. (2017). ARIMA analysis of the effect of land surface
coverage on PM10 concentrations in a high-altitude megacity. Atmospheric
Pollution Research, 8(4), 660-668.
Zafra, C., Temprano, J., & Tejero, I. (2016). The physical factors affecting heavy
metals accumulated in the sediment deposited on road surfaces in dry
weather: a review. Urban Water Journal, 1-11.
Zhong, H., Tian, Y., Yang, Q., Brusseau, M. L., Yang, L., & Zeng, G. (2017).
Degradation of landfill leachate compounds by persulfate for groundwater
remediation. Chemical Engineering Journal, 307, 399-407.