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https://mcjournal.editorialdoso.com
ISSN:
3073
-
1356
74
Articulo
Modelado de emisiones de CO
₂
-
eq en escenarios de gestión
de residuos: caso de estudio en una zona rural de Ecuador
CO
₂
-
eq emissions
modeling in waste management scenarios: a case study in
a rural area of Ecuador
Karla
Pérez
-
Anchundia
1
,
Dolores
Montesdeoca
-
Zambrano
2
,
Emilio
Vivas
-
Urdánigo
3
,
Ángel
Yépez
-
Rosado
4
y
Juan
Urdánigo
-
Zambrano
5
,
*
1
Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador, Quevedo;
https://orcid.org/0000
-
0002
-
2982
-
4535
,
karla.perez2017@uteq.edu.ec
2
Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador, Quevedo;
https://orcid.org/000
9
-
0009
-
5829
-
6944
,
dolores.montesdeoca2016@uteq.edu.ec
3
Universidad
Estatal de Milagro, Ecuador, Milagro;
https://orcid.org/0000
-
0003
-
3562
-
15
04
,
evivasu@unemi.edu.ec
4
Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador, Quevedo;
https://orcid.org/0000
-
0001
-
8660
-
8102
,
ayepez@uteq.edu.ec
5
Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador, Quevedo; Orcid
https://orcid.org/0000
-
0002
-
8972
-
0279
,
jurdanigo@uteq.edu.ec
*
Correspondencia:
jurdanigo@uteq.edu.ec
https://doi.org/10.70881/mcj/v3/n2/51
Resumen:
La gestión ineficiente de residuos sólidos urbanos (RSU)
representa una fuente creciente de emisiones de gases de efecto
invernadero (GEI), especialmente en entornos rurales con escasa
infraestructura formal. Este estudio tuvo como objetivo caracterizar l
os RSU
generados en la parroquia El Paraíso La 14, cantón El Carmen (Ecuador),
evaluar la percepción ciudadana respecto a su manejo y estimar las
emisiones de CO
₂
-
eq
asociadas a distintos escenarios de disposición y
reciclaje. Se aplicaron encuestas estructuradas, análisis multivariado de
componentes principales, árboles de decisión y un modelo de balance de
GEI basado en créditos y débitos. Los resultados mostraron u
na alta
generación de residuos orgánicos y de jardinería, junto con una baja tasa de
reciclaje formal (23%), suplida parcialmente por el sector informal. Las
variables predictoras más relevantes fueron la frecuencia de limpieza y la
disposición a separar r
esiduos en el hogar. En cuanto a emisiones, el
escenario actual presenta un balance neto positivo, mientras que escenarios
de reciclaje optimizado reducen significativamente las emisiones de CO
₂
-
eq.
Se concluye que la implementación de estrategias integrad
as de educación
ambiental, separación en origen y mejora de la recolección diferenciada
podría transformar el sistema local de gestión de RSU en una herramienta
efectiva de mitigación climática.
Palabras clave:
Gestión de residuos sólidos; emisiones de ga
ses de efecto
invernadero; sostenibilidad rural.
Abstract:
Inefficient municipal solid waste (MSW) management is a growing
source of greenhouse gas (GHG) emissions, especially in rural areas with
limited formal infrastructure. This study aimed to characte
rize MSW
generated in the parish of El Paraíso La 14, El Carmen (Ecuador), assess
public perception of waste handling, and estimate CO
₂
-
equivalent emissions
under different recycling and disposal scenarios. Structured surveys,
Cita:
Pérez
-
Anchundia, K.,
Montesdeoca
-
Zambrano, D.,
Vivas
-
Urdánigo, E., Yépez
-
Rosado, Ángel, & Urdánigo
-
Zambrano, J. (2025). Modelado
de emisiones de CO
₂
-
eq
en
escenarios de gesti
ó
n de
residuos: caso de estudio en una
zona rural de
Ecuador.
Multidisciplinary
Collaborative Journal
,
3
(2), 25
-
42.
https://doi.org/10.70881/mcj/v
3/n2/51
Recibido:
27
/
03
/20
25
Revisado:
20
/
04
/20
25
Aceptado:
2
2
/
04
/20
25
Publicado:
24
/
04
/20
25
Copyright:
© 202
5
por los
autores
.
Este artículo es un
artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos y
condiciones de la
Licencia
Creative Commons, Atribución
-
NoComercial 4.0 Internacional.
(
CC
BY
-
NC
)
.
(
https://creativecommons.org/lice
nses/by
-
nc/4.0/
)
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principal component analysis,
decision trees, and a credit
-
debit based GHG
estimation model were applied. Results revealed a high prevalence of organic
and garden waste, with a low formal recycling rate (23%) partially offset by
informal sector recovery. The most significant predictor
s of waste
management behavior were cleaning frequency and willingness to separate
waste at the household level. Regarding emissions, the current scenario
resulted in a positive net CO
₂
-
eq balance, while optimized recycling scenarios
significantly reduced
GHG emissions. The findings suggest that
implementing integrated strategies
—
environmental education, source
separation, and improved differentiated collection
—
could shift local MSW
systems toward becoming effective tools for climate mitigation.
Keywords:
S
olid waste management;
greenhouse gas emissions; rural sustainabilit
y
1. Introducción
Las emisiones excesivas de gases de efecto invernadero son una problemática
ambiental que enfrenta la humanidad, principalmente el Dióxido de Carbono (CO
2
),
aportando d
irectamente con el calentamiento global
(Zhang et al., 2024)
. El mundo aún
se encuentra lejos de mantener una relación equitativa con los Objetivos de Desarrollo
Sostenible, especialmente con el objetivo trece de acción por el clima, esto debido al
rápid
o crecimiento de la población que contribuye a los desafíos más graves como el
cambio climático y la sostenibilidad
(Sanchez et al., 2024)
.
A nivel mundial se generan 2.010 millones de toneladas métricas de residuos sólidos
urbanos con promedio de 0,74
kg de residuos por persona al día, donde el 33% no son
gestionados de manera eficiente ni segura para el medio ambiente, y una gran parte son
destinados a rellenos sanitarios
(Tihin et al., 2023)
. La eliminación de residuos en estos
vertederos a menudo termina en la acumulación y descomposición de estos,
provocando la liberación de gases a la atmósfera
(Un, 2023)
. Por lo tanto, durante este
proceso de degradación se producen cantidades significa
tivas de CO
2
, indicando que
las emisiones producidas por vertederos son aún mayores que las generadas por
métodos de procesamiento como la digestión anaeróbica o el compostaje
(Yasmin et
al., 2022)
.
La creciente demanda de soluciones ambientales para la
gestión de residuos ha
impulsado nuevas tecnologías que contribuyen a la reducción del dióxido de carbono,
como el sistema de biogás que procesa los residuos sólidos urbanos convirtiéndolos en
combustible, siendo además una fuente de energía renovable
(Pi
boon et al., 2022)
. Sin
embargo, en aquellos países de bajos y medianos ingresos económicos es difícil
garantizar la calidad adecuada de los residuos, teniendo como factor crítico de éxito su
poder calorífico y contenido de humedad, lo que incide en la v
iabilidad y eficiencia de
este tipo de sistemas
(Jaisue et al., 2024)
.
El Dióxido de Carbono es el contaminante que más contribuye al efecto invernadero en
el mundo, su continua acumulación en la atmósfera ha provocado un aumento
persistente de las temp
eraturas globales en las últimas décadas, teniendo
consecuencias en la vida social y económica de los seres humanos
(Chen et al., 2022)
.
Los residuos sólidos urbanos son desechos provenientes de las actividades humanas,
presentando desafíos sociales, eco
nómicos y ambientales que aportan a la crisis
climática y disminución de los recursos
(Gutberlet & Bramryd, 2025)
. Por lo tanto, la
herramienta MRS
-
GEI es utilizada para el cálculo de las emisiones de CO
2
equivalentes
en el manejo de los residuos sólidos
urbanos, basándose en una hoja de cálculo Excel
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para cuantificar las emisiones totales de gases de efecto invernadero en toneladas
anuales de CO
2
-
eq
(Salmerón
-
Gallardo et al., 2017)
.
En América Latina y el Caribe se genera aproximadamente el 10% de los
residuos
urbanos a nivel global (541.000 t/día), donde unas 145.000 toneladas al día son
destinadas a basurales a cielo abierto
(ONU, 2018)
. Por este motivo, en México al Sur
de Tamaulipas se aplica la herramienta MRS
-
GEI con modelación de tres escenari
os en
una industria petroquímica, en el 2016 se generan 60t/a/CO
2
-
eq
, mientras que en el 2018
se asume la mayor cantidad de residuos sólidos no peligrosos con 799t/a/CO
2
-
eq
,
especialmente por el reciclaje de metal ferroso, esto contribuye a la problemática
de
incremento de los residuos en el sector industrial
(Castilleja et al., 2023)
.
En Ecuador, se producen cerca de 12,57 millones de toneladas métricas de residuos
sólidos domiciliarios, así como 39,79 toneladas métricas de CO
2
per cápita. Los
desechos
generados en los hogares contribuyen a la emisión de gases de efecto
invernadero, los cuales tienen un impacto negativo en el medio ambiente debido a su
capacidad contaminante
(Guajala et al., 2024)
. El CO
2
es responsable del 81,2% de las
emisiones de ga
ses de efecto invernadero, donde el 78% corresponde a la energía, un
10,1% a la agricultura, 8,7% a los procesos industriales y procesos industriales, y la
gestión de residuos un 3,7%
(Poma et al., 2024)
. En el país el manejo de residuos o
desperdicios n
o son aprovechados en su totalidad por las personas y las empresas
públicas o privadas; cantones como El Carmen tienen falencias en el manejo de
residuos, y destinan un gran porcentaje a rellenos de quebradas naturales, vertientes y
humedales
(Solórzano Ve
lásquez et al., 2024)
.
En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo evaluar los escenarios de
gestión de residuos sólidos urbanos domiciliarios y su impacto en la emisión de CO
₂
equivalente en la parroquia El Paraíso La 14, cantón El Carmen
. La acumulación
recurrente de residuos durante los fines de semana, coincidiendo con días de feria, ha
intensificado la proliferación de vectores, afectando la salud pública y generando
externalidades ecológicas como la pérdida de biodiversidad y la conta
minación de la
cadena alimentaria. Esta situación se ve agravada por la existencia de un vertedero a
cielo abierto sin mecanismos de separación ni tratamiento, lo que incrementa
significativamente la carga ambiental y las emisiones de gases de efecto inver
nadero.
El estudio propone una evaluación técnica y prospectiva de distintos escenarios de
gestión, con el propósito de generar información primaria que contribuya al diseño de
estrategias sostenibles y resilientes para la gestión de residuos sólidos en co
ntextos
rurales.
2. Materiales y Métodos
2.1. Sitio de estudio
La investigación se desarrolló en la parroquia El Paraíso La 14, ubicada en el cantón El
Carmen, provincia de Manabí, Ecuador. Las muestras de residuos y encuestas fueron
tomadas desde
noviembre 2023 y enero 2024. El asentamiento rural se caracteriza por
una infraestructura limitada para el manejo de residuos sólidos urbanos (RSU), con
recolección intermitente, ausencia de separación en origen, y prácticas de disposición
final inadecuada
s, tales como vertido a cielo abierto y quema.
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2.2. Percepción ciudadana de la gestión de residuos sólidos urbanos
Se aplicaron 350 encuestas estructuradas a residentes de la parroquia, seleccionados
mediante muestreo aleatorio simple. El instrumento fue
diseñado para evaluar la
satisfacción ciudadana con el servicio de recolección, prácticas domésticas de limpieza,
disposición final de residuos y predisposición a la separación en origen (Tabla 1). Los
datos fueron analizados mediante estadística descripti
va e inferencial, empleando
pruebas de independencia
(χ
²)
(Althuwaynee et al., 2014)
y modelos de árbol de decisión
(tipo CHAID) para identificar predictores relevantes de la percepción
(Milanović &
Stamenković, 2016)
.
Tabla 1
Cuestionario de preguntas
sobre percepción de gestión de residuos sólidos urbanos
Pregunta
Opciones de
respuesta
Nivel de estudio
0=Analfabeto; 1=Primaria;
2=Secundaria; 3=Profesional
Ocupación económica
0=Desempleado; 1=Empleado;
2=Finca; 3=Negocio
Ingreso económico
0=Menor
sueldo; 1=Sueldo;
2=Mayor sueldo
Tipo de vivienda
0=Caña; 1=Bloque; 2=Villa
Su sueldo es invertido mayormente en
1=Alimento; 2=Educación;
3=Medicina
¿Cuántas veces realiza compras?
1=Diario; 2=Cada 8 días; 3=Cada
15 días; 4=1 vez al mes
¿Cuántas veces
realiza limpieza en su hogar?
1=Cada 8 días; 2=Cada 15 días;
3=1 vez al mes
¿Cada cuánto realiza reuniones de amigos o
familiares?
1=Cada año; 2=2 veces al año;
3=3 veces al año; 4=Siempre
¿Qué es lo primero que toma en cuenta al
comprar productos?
1=Fec
ha de caducidad; 2=Precio
¿Compraría productos con certificación
ambiental?
1=Sí; 2=No
¿Qué es lo que más vota al tacho de basura?
1=Fundas; 2=Restos de comida;
3=Pañal; 4=Botellas plásticas
¿En cuántos días se llena el tacho de basura?
1=2 días; 2=3
días; 3=5 días; 4=8
días
¿Recibe el servicio de recolección municipal?
1=Sí; 2=No
¿Cada cuánto se recolectan los residuos?
1=Sí; 2=No
¿Está satisfecho con el servicio de
recolección?
1=Sí; 2=No
¿Estaría dispuesto a pagar más por un mejor
servicio de re
colección?
1=Sí; 2=No
¿Ha recibido charlas sobre manejo de
residuos?
1=Sí; 2=No
¿Conoce sobre el valor agregado de los
residuos?
1=Sí; 2=No
¿Ha aprovechado restos de comida?
1=Sí; 2=No
¿Estaría dispuesto a separar residuos en su
hogar?
1=Sí; 2=No
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¿Al
comprar un producto toma en cuenta que
sea reutilizable, reciclable o recargable?
1=Reutilizable; 2=Reciclable;
3=Recargable
2.3. Caracterización de residuos sólidos urbanos
La caracterización se realizó mediante el análisis físico de 600 muestras de residuos
domiciliarios, recolectadas de forma aleatoria durante jornadas consecutivas en distintos
sectores de la parroquia. Se empleó el método del cuarteo propuesta en la Norma
Mexicana NOM
-
AA
-
015, esta técnica de muestreo consiste en extender el total de
residuos sobre una superficie plana, dividirlos en cuatro partes iguales, eliminar dos
diagonales opuestas y reunir las dos restantes para formar una muestra representativa.
Est
e procedimiento se repitió sucesivamente hasta obtener un volumen manejable que
mantuviera la representatividad.
2.4. Generación de gases de efecto invernadero de CO2
-
eq en escenarios de gestión
de residuos sólidos urbanos
Se modelaron cuatro escenarios d
e gestión (
Status Quo
, mejora parcial, reciclaje
optimizado y eficiencia máxima) para estimar las emisiones anuales de gases de efecto
invernadero (GEI), expresadas en toneladas equivalentes de dióxido de carbono por
año (ton/a CO
₂
-
eq). Para el cálculo de
estas emisiones se utilizó la herramienta MRS
-
GEI, desarrollada en 2009 con el apoyo del Ministerio Federal de Cooperación
Económica y Desarrollo de Alemania
(Pehnt et al., 2009)
. Esta herramienta,
implementada en formato de hoja de cálculo Excel, permite cuantificar de forma
estandarizada las emisiones totales de GEI asociadas al manejo de residuos sólidos
urbanos. El modelo empleado se basa en un enfoque de balance de carbono ti
po
crédito
-
débito, considerando tanto las emisiones generadas por los métodos de
disposición final como aquellas evitadas mediante actividades de reciclaje
(Salmeron
Gallardo et al., 2017)
.
2.5. Análisis de datos
Los datos cuantitativos fueron procesado
s mediante el software estadístico IBM SPSS
(versión 22). Para validar la consistencia interna de las variables utilizadas en el análisis
multivariado, se aplicaron el coeficiente Alfa de Cronbach
(≥ 0,7)
(Lara Severino et al.,
2019)
, la prueba de esferi
cidad de Bartlett
(Loewen & Gonulal, 2015)
y el índice de
adecuación muestral de Kaiser
-
Meyer
-
Olkin (KMO
≥ 0,7;
p < 0,05)
(Sarmento & Costa,
2019)
. Posteriormente, se realizó un Análisis de Componentes Principales (ACP) sobre
los datos de generación de
residuos con el fin de reducir la dimensionalidad y agrupar
variables altamente correlacionadas. Adicionalmente, se implementaron modelos de
clasificación mediante árboles de decisión para predecir respuestas categóricas. Los
modelos fueron validados a tr
avés de partición en conjuntos de entrenamiento y prueba
(Han et al., 2019)
, evaluando métricas de precisión, error de clasificación y estabilidad
(Alsagheer et al., 2017)
. Todas las pruebas estadísticas se interpretaron considerando
un nivel de signif
icancia de p < 0,05.
3. Resultados
3.1. Percepción ciudadana de la gestión de residuos sólidos urbanos
3.1.1. Percepción ciudadana sobre el servicio de recolección de residuos
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El análisis estadístico del modelo de árbol de decisión, basado en la percepció
n
ciudadana sobre el servicio de recolección de residuos urbanos (RSU) en la parroquia
El Paraíso La 14, mostró una alta proporción de satisfacción del servicio. En este
sentido, el 76,6% de los encuestados indicó estar satisfecho, mientras que el 23,4%
ma
nifestó insatisfacción. El desempeño del modelo de clasificación mostró una
capacidad predictiva global del 76,6%, con un 100% de acierto en la predicción de los
individuos satisfechos y 0%. La estimación del riesgo de clasificación fue aceptable con
un 0,
234 con un error estándar de 0,041.
Respecto a los factores que influyen en la percepción, se observó que la variable más
determinante fue la participación en capacitaciones sobre el manejo de residuos, con
una asociación estadísticamente significativa
(χ
²
= 19,616;
p
< 0,001). El 58,9% de los
encuestados no ha recibido capacitación, mientras que el 41,1% sí ha participado en
actividades formativas. Aquellos que han recibido formación presentaron una tasa de
satisfacción del 90,9%, en comparación con el 66,
7% no capacitados. Adicionalmente,
el análisis del tipo de residuos más comunes mostró que un 38,3% de los participantes
deposita principalmente fundas, pañales y botellas plásticas, mientras que un 20,6%
coloca residuos orgánicos como restos de comida
(χ
²
=
12,192
;
p
=
0,003
).
Figura 1
Satisfacción por el servicio de recolección de residuos sólidos urbanos
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3.1.2. Disposición ciudadana a la separación de residuos en el hogar
El análisis de
disposición ciudadana hacia la separación de residuos sólidos urbanos
(RSU) dentro del hogar reveló que el 64,2% de los encuestados estaría dispuesto a
realizar esta práctica, frente al 35,8% que no lo haría. Esta variable mostró una fuerte
relación con la
frecuencia de limpieza doméstica
(χ
²
= 24,533, p < 0,001), así como con
el tipo de residuos más comúnmente generados
(χ
²
= 12,489, p = 0,003) (Figura 2).
Además, los individuos que limpian sus hogares cada 15 días mostraron una mayor
predisposición a sepa
rar residuos (83,5%), en comparación con aquellos que lo hacen
cada 8 días o una vez al mes (51,4%).
En cuanto al tipo de residuos, se observó que quienes generan mayoritariamente
pañales y botellas plásticas presentaron una disposición más alta a separar
(69,0%) que
aquellos cuyos residuos predominantes son fundas y restos de comida (38,9%). El
modelo de clasificación construido para predecir la predisposición a separar residuos
mostró un buen rendimiento general, con una precisión del 72,1% en la etapa de
entrenamiento y del 70,2% en la prueba de validación. En la fase de entrenamiento, se
obtuvo una tasa de acierto del 78,2% para los individuos predispuestos a separar y del
61,0% para los que no lo harían. En la fase de prueba, estas tasas fueron del 79,1
% y
48,6%, respectivamente. El modelo presentó una buena estabilidad, la estimación del
error fue de 0,279 (entrenamiento) y 0,298 (prueba), con errores estándar de 0,030 y
0,042.
Figura 2
Disposición ciudadana hacia la separación de residuos sólidos urba
nos
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3.2. Caracterización de residuos sólidos urbanos
3.2.1 Caracterización física de residuos sólidos urbanos
La caracterización física y cuantitativa de los residuos sólidos urbanos generados en la
parroquia El Paraíso La 14 reveló una alta variabilidad
de volumen y frecuencia de
generación entre las distintas fracciones (Tabla 2). Los residuos orgánicos
representaron la fracción predominante, con una media de 497,8 kg, seguidos por los
residuos alimenticios con 422,4 kg y los residuos de jardinería con
211,1 kg. Entre los
residuos inorgánicos, predominaron los residuos de construcción con un promedio de
129,7 kg, los envases de agroquímicos (96,6 kg) y los platos, cucharas y vasos
desechables (89,1 kg).
Los pañales desechables (78,6 kg), envases de medic
amentos (69,4 kg) y latas (81,8
kg) también mostraron valores altos. De la misma manera, se observó una producción
media de 103,3 kg de botellas de vidrio y 30,6 kg de botellas plásticas, con una alta
desviación estándar (97,7 kg y 39,4 kg respectivamente)
. En contraste, los residuos con
menor generación promedio fueron los focos (6,5 kg), pilas (11,1 kg) y aceites usados
(8,9 kg).
Tabla 2
Generación total de residuos sólidos urbanos
Residuos
Máximo
(kg)
Media
(kg)
Desviación
estándar
(kg)
Cartón
324,00
30,94
45,35
Botellas
plásticas
194,40
30,62
39,39
Residuos
orgánicos
1490,40
497,80
311,42
Pilas
130,02
11,11
25,21
Pañales
desechables
388,80
78,60
84,43
Platos cucharas y vasos
desechables
388,80
89,05
85,83
Residuos de alimentos
1684,80
422,43
277,25
Latas
324,00
81,83
73,62
Fundas
plásticas
194,40
22,53
35,12
Envases
de
agroquímico
388,80
96,60
93,38
Envases
de
medicamentos
324,00
69,43
77,93
Papel
453,60
23,18
45,21
Focos
129,6
6,46
19,79
Residuos
de
jardinería
1296,00
211,11
254,17
Botellas
de
vidrios
972,00
103,29
97,66
Residuos
de
construcción
1620,00
129,70
202,59
Aceites
usados
194,40
8,94
25,85
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3.2.2 Análisis de componentes principales de caracterización de residuos urbanos
Se aplicó un Análisis de Componentes Principales
(PCA) precedido por una prueba de
fiabilidad mediante el coeficiente Alfa de Cronbach, registrando un valor de 0,736, lo
cual indica una consistencia interna moderada. Esta prueba permitió reducir el número
inicial de 17 a 9 variables, eliminando tipos de
residuo con bajo nivel de homogeneidad,
tales como cartón, botellas plásticas, pilas, fundas plásticas, papel, focos, botellas de
vidrio y aceite usado. Posteriormente, se procedió a verificar la adecuación muestral y
la factibilidad del análisis factorial
mediante la prueba de esfericidad de Bartlett y el
índice Kaiser
-
Meyer
-
Olkin (KMO), arrojando un valor de 0,77 y una significancia
estadística de p = 0,001, lo que validó la aplicabilidad del modelo.
Posteriormente, utilizando un criterio de comunalidad
≥
0,7, se depuraron otras variables
(latas, pañales y utensilios desechables), quedando finalmente tres componentes que
explican el 80% de la varianza total en la caracterización de los residuos sólidos
domiciliarios. El primer componente fue el más explica
tivo, con un 28,7% de la varianza,
seguido del segundo y tercer componente, ambos con una contribución del 25,5% y
25,8%, respectivamente.
La matriz de componentes rotados presentada en la Tabla 3 muestra la agrupación de
los residuos sólidos urbanos en tr
es dimensiones principales tras la aplicación del
Análisis de Componentes Principales (ACP). El Componente 1 está fuertemente
cargado por residuos de alimentos (0,918) y residuos orgánicos (0,879), asociados a
residuos biodegradables de origen doméstico. E
l Componente 2 agrupa
predominantemente los residuos de construcción (0,915) y los residuos de jardinería
(0,814), señalando una dimensión relacionada con residuos inorgánicos de gran
volumen provenientes del entorno habitacional y agrícola. Finalmente, el
Componente
3 está caracterizado por cargas elevadas en envases de agroquímicos (0,855) y
envases de medicamentos (0,848), lo cual indica una dimensión de residuos peligrosos
asociados tanto a la actividad agrícola como al consumo médico
Tabla 3
Matriz de
componente rotado de residuos sólidos urbanos
Componente
1
2
3
Residuos
orgánicos
0,879
0,177
0,190
Residuos
de
alimentos
0,918
0,148
0,030
Envases
de
agroquímicos
0,087
0,020
0,855
Envases
de
medicamentos
0,101
0,083
0,848
Residuos
de
jardinería
0,291
0,814
0,156
Residuos
de
construcción
0,064
0,915
0,025
3.3. Disposición final de residuos y generación de gases de efecto invernadero
La generación anual estimada de residuos sólidos urbanos (RSU) en la parroquia El
Paraíso La 14 alcanza un total de 4.176 toneladas, de las cuales únicamente el 23%
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(961 ton/a) es reciclado, principalmente por el sector informal. Las fracciones recicladas
en mayor proporción corresponden a residuos de comida (42%), residuos de jardinería
(11%), plásticos (23%), papel y cartón (8%), vidrio (9%) y aluminio (9%) (Figura 3). Este
porcentaje de recuperación resulta insuficiente frente al 77% restante (3.214 ton/
a) que
es sometido a disposición inadecuada o poco eficiente, con el 97% (3.118 ton/a)
destinado a prácticas como relleno controlado y coprocesamiento (MBS/MPS/co
-
proc),
y un 1% (32 ton/a) arrojado a tiraderos dispersos, quema al aire libre o sitios silves
tres.
Figura 3
Reciclaje y disposición anual final de los RSU
La estimación de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) asociadas al
manejo de residuos sólidos urbanos en la parroquia El Paraíso La 14 fue realizada
considerando débito
(emisiones generadas), crédito (emisiones evitadas) y el balance
neto resultante. Estas estimaciones fueron expresadas en toneladas equivalentes de
dióxido de carbono por año (ton/a CO
₂
-
eq), incluyendo tanto las actividades de
disposición final como las de
reciclaje.
En el escenario actual (
Status Quo
), el débito generado por el manejo de residuos
reciclables y no reciclables oscila entre 3.497 y 1.437 ton/a CO
₂
-
eq, dependiendo de la
eficiencia de recolección y disposición. Por su parte, los créditos deriv
ados de la
recuperación de materiales reciclables por el sector informal que representan emisiones
evitadas se estimaron entre
-
3.933 y
-
405 ton/a CO
₂
-
eq. Esto implica un resultado neto
que varía entre 3.092 y
-
2.186 ton/a CO
₂
-
eq, según el escenario de man
ejo adoptado
(Figura 4).
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Figura 4
Estimación de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) bajo distintos escenarios
de gestión de residuos sólidos urbanos
Nota
: Status Quo: gestión actual con débitos elevados y créditos bajos, resultando en un
balance
neto positivo de emisiones y una alta huella climática. Situación 1: mejora parcial del reciclaje,
con reducción de débitos sin revertir el balance neto. Situación 2: reciclaje optimizado y reducción
de disposición inadecuada; se alcanzan créditos
mayores que los débitos, generando un balance
neto negativo. Situación 3: máxima eficiencia en la gestión integral; se obtiene el mejor
desempeño climático, con un balance neto fuertemente negativo, contribuyendo a la mitigación
efectiva de GEI.
4.
Discusión
Este estudio evaluó distintos escenarios de gestión de residuos sólidos urbanos (RSU)
y su impacto en las emisiones de CO
₂
equivalente en una zona rural del Ecuador. A
partir de los resultados obtenidos, se propone un análisis de los factores det
erminantes
que condicionan la gestión local, sus implicaciones ambientales y las oportunidades de
mejora. En particular, la percepción ciudadana mostró una relación directa con los
hábitos domésticos, como la frecuencia de limpieza y la disposición a separ
ar residuos,
lo que tiene implicaciones significativas para la gobernanza ambiental local. En este
contexto, la educación ambiental emerge como una estrategia más efectiva para
promover cambios sostenibles en el comportamiento de los residentes, en compara
ción
con incentivos económicos o medidas coercitivas
(Tong et al., 2020; Zhang et al., 2019)
.
La persistencia de un sistema de gestión ineficiente puede derivar en consecuencias
críticas, incluyendo un aumento en los riesgos para la salud pública, especi
almente en
entornos vulnerables como escuelas, hospitales y espacios comunitarios en zonas
empobrecidas
(da Paz et al., 2020)
.
El 76,6% de los encuestados manifestó estar satisfecho con el servicio de recolección
de residuos; sin embargo, esta percepción
estuvo significativamente influenciada por
factores como la participación en capacitaciones sobre gestión adecuada de residuos
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Peng et al., 2021)
y la frecuencia de limpieza en el hogar. Específicamente, los
residentes que habían asistido a charlas ambien
tales sobre el valor económico y
ecológico de los residuos mostraron una mayor disposición a realizar la separación en
origen, en línea con lo reportado por
Liao & Li, (2019)
. La aplicación de árboles de
decisión permitió identificar perfiles poblacional
es con mayor potencial de cambio, lo
que refuerza la viabilidad de implementar estrategias educativas focalizadas. En este
contexto, los hallazgos respaldan la necesidad de que las políticas públicas prioricen
componentes de formación y comunicación social
como parte estructural de los
sistemas de gestión de residuos, complementando las mejoras operativas o
infraestructurales (Zeng et al., 2016).
El análisis de la composición física de los residuos sólidos urbanos generados en la
parroquia El Paraíso La 14
revela una predominancia de fracciones orgánicas, que en
conjunto superan el 70% del total caracterizado. Este resultado coincide con lo reportado
por
Chamorro et al., (2023)
, quienes identificaron un 66% de residuos orgánicos en
zonas rurales de la Amaz
onía ecuatoriana. De manera más amplia, esta tendencia es
coherente con lo observado en entornos rurales y periurbanos de América Latina, donde
el nivel socioeconómico y los patrones de consumo doméstico favorecen la generación
de residuos biodegradables
(
Hettiarachchi et al., 2018)
. Estos hallazgos destacan el alto
potencial de aprovechamiento de la fracción orgánica mediante tecnologías de
valorización como el compostaje comunitario o la digestión anaeróbica a pequeña
escala (Taboada
-
González et al., 20
13). No obstante, se identificó también una
presencia significativa de residuos peligrosos, como envases de agroquímicos (96,6 kg)
y medicamentos (69,4 kg), cuya disposición sin mecanismos de segregación ni
tratamiento especializado representa un riesgo co
nsiderable para la salud humana y el
medio ambiente
(Sooriyaarachchi et al., 2019)
.
El análisis multivariado mediante ACP permitió clasificar los residuos en tres
dimensiones funcionales: biodegradables, voluminosos inorgánicos y peligrosos, lo cual
apo
rta una base técnica para diseñar identificar tendencias en composición física de los
residuos
(Hatik & Gatina, 2017)
, rutas diferenciadas de recolección y tratamiento
(Noori
et al., 2009)
. En áreas rurales, la ausencia de separación en origen y el uso
de un
vertedero a cielo abierto sin control agravan la carga ambiental del sistema,
contaminando fuentes de agua superficiales y subterráneas
(Weldeyohanis et al., 2022)
,
suelo, plantas y animales
(Vaverková et al., 2018)
. Además, los vertederos a cie
lo
abierto impactan negativamente la calidad del aire por la generación de malos olores,
polvo, materia orgánica e incremento de vectores como roedores
(Ilankoon et al., 2018)
,
así como también, han sido identificados como avenidas que contribuyen a la e
misión
de gases de efecto invernadero
(Siddiqua et al., 2022)
.
El análisis multivariado mediante componentes principales (ACP) permitió clasificar los
residuos sólidos urbanos en tres dimensiones funcionales: biodegradables, inorgánicos
voluminosos y pe
ligrosos. Esta categorización ofrece una base técnica para identificar
tendencias en la composición física de los residuos
(Hatik & Gatina, 2017)
y para diseñar
rutas diferenciadas de recolección y tratamiento
(Noori et al., 2009)
. En zonas rurales,
la
ausencia de separación en origen y el uso de vertederos a cielo abierto sin control
aumentan significativamente la carga ambiental del sistema, generando contaminación
en fuentes de agua superficiales y subterráneas
(Weldeyohanis et al., 2022)
, así como
en suelos, vegetación y fauna local
(Vaverková et al., 2018)
. Además, este tipo de
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disposición genera impactos negativos sobre la calidad del aire debido a la emisión de
olores ofensivos, partículas de polvo, descomposición de materia orgánica y
prolife
ración de vectores como roedores e insectos
(Ilankoon et al., 2018)
. Asimismo,
los vertederos a cielo abierto han sido identificados como una fuente significativa de
emisión de gases de efecto invernadero
(Siddiqua et al., 2022)
.
La estimación de
emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) permitió cuantificar
con precisión el impacto climático asociado a los distintos escenarios de gestión de
residuos sólidos urbanos evaluados. En el escenario actual (Status Quo), caracterizado
por la disposici
ón dominante en vertederos sin tratamiento y un reciclaje informal
limitado, se registró un balance neto de hasta +3.092 toneladas anuales de CO
₂
-
eq,
reflejando una huella climática considerable. Este patrón coincide con lo reportado por
Salmeron Gallardo
et al. (2015)
, quienes señalan que el 94% de los residuos generados
en el estado de Guerrero, México, son depositados en botaderos a cielo abierto. Frente
a este panorama, la implementación progresiva de medidas como el aumento del
reciclaje, la reducció
n de prácticas de disposición inadecuada y la adopción de
estrategias de valorización de residuos sólidos urbanos demuestran un potencial
mitigador significativo, tal como lo sugieren estudios recientes
(Ambaye et al., 2023)
.
En particular, el escenario
de máxima eficiencia (Situación 3) permitió revertir el saldo
neto de emisiones, alcanzando hasta
–
2.186
toneladas anuales de CO
₂
-
eq, lo que
posiciona al sistema como un potencial sumidero de carbono en términos operativos.
Este resultado se alinea con mod
elos conceptuales de transición hacia la economía
circular, los cuales enfatizan la necesidad de mejorar la eficiencia en el uso de recursos
y fortalecer la resiliencia urbana mediante estrategias como la separación en origen y el
reciclaje, considerados p
ilares en la descarbonización del sector residuos
(Sesay &
Fang, 2025)
. Asimismo, la aplicación de la herramienta MRS
-
GEI resultó eficaz para
modelar impactos ambientales en contextos rurales con limitaciones de información
primaria, demostrando su utili
dad como instrumento de planificación y toma de
decisiones
(Carmen
-
Niño et al., 2019)
.
Si bien los resultados de este estudio ofrecen una base sólida para comprender la
dinámica de los residuos sólidos urbanos y sus implicaciones climáticas en contextos
rurales, existen algunas limitaciones que deben ser reconocidas. En primer lugar, la
estimación de emisiones de CO
₂
-
eq se basó en parámetros estándar integrados en la
herramienta MRS
-
GEI, lo cual, aunque metodológicamente válido, no incluye
mediciones dire
ctas de gases ni factores de emisión específicos del territorio. En
segundo lugar, la caracterización de residuos y la percepción ciudadana se construyeron
sobre muestras puntuales, lo que puede limitar la generalización de los hallazgos a otras
zonas rura
les con realidades diferentes. Adicionalmente, el análisis económico y la
factibilidad técnica de los escenarios propuestos no fueron abordados en profundidad.
Por lo tanto, futuras investigaciones deberían incluir mediciones empíricas de
emisiones, modelo
s de evaluación económica de ciclo de vida, y estudios longitudinales
que permitan observar la evolución de la gestión bajo condiciones operativas reales.
Asimismo, la replicación de este enfoque metodológico en otras localidades permitiría
validar su apli
cabilidad y generar recomendaciones más robustas para el diseño de
políticas públicas integrales en materia de residuos y cambio climático.
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5. Conclusiones
La gestión de residuos sólidos urbanos en contextos rurales, como en la parroquia El
Paraíso La 14,
se encuentra condicionada por una estructura operativa limitada, una
alta proporción de residuos orgánicos (más del 70% del total caracterizado) y una
escasa participación en el reciclaje formal, restringido al 23% y ejecutado
mayoritariamente por el sect
or informal. A través del uso combinado de análisis
multivariado, árboles de decisión y componentes principales, se identificó que variables
como la recepción de capacitaciones ambientales, la frecuencia de limpieza doméstica
y el tipo de residuo generado
influyen significativamente tanto en la disposición a separar
residuos
(χ
²
= 24,533,
p
< 0,001) como en la percepción del servicio de recolección
(satisfacción del 76,6%). Particularmente, la educación ambiental se demostró como un
factor transformador, in
crementando en más de 24 puntos porcentuales la
predisposición al cambio conductual en comparación con quienes no han recibido
formación.
Desde una perspectiva climática, los escenarios evaluados evidencian que es posible
transformar un sistema con un sald
o neto positivo de hasta +3.092 ton/a CO
₂
-
eq en uno
con balance negativo de hasta
–
2.186
ton/a CO
₂
-
eq
mediante la implementación de
estrategias de reciclaje optimizado, reducción de disposición inadecuada y valorización
de residuos. Estos resultados consolidan un marco técnico replicable en territorios con
restricciones institucionales, y reafirman el pap
el de la gestión de residuos como
herramienta clave para la mitigación del cambio climático en áreas rurales. En conjunto,
este estudio aporta evidencia científica que articula dimensiones sociales, técnicas y
ambientales, ofreciendo directrices concretas
para el diseño de políticas públicas
orientadas a la sostenibilidad territorial, la resiliencia climática y la transición hacia
esquemas de economía circular inclusivos.
Contribución de los autores
: Conceptualización,
DM
-
Z
y
KP
-
A
; metodología,
JU
-
Z
;
softwa
re,
JU
-
Z
; validación,
DM
-
Z
; análisis formal,
AY
-
R
; investigación,
DM
-
Z
y
KP
-
A
;
recursos,
EV
-
U
y
DM
-
Z
; conservación de datos,
JU
-
Z
; redacción del borrador original,
KP
-
A
y
DM
-
Z
; redacción, revisión y edición,
JU
-
Z
y
AY
-
R
; visualización,
EV
-
U
;
supervisión,
J
U
-
Z
; administración del proyecto,
JU
-
Z
; obtención de financiación,
JU
-
Z
.
Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito.
Financiamiento:
Esta investigación no ha recibido financiación externa.
Agradecimientos:
A la Universidad Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ), Facultad de
Ingeniería y Facultad de Ciencias
Pecuarias y
Biológicas.
Declaración de disponibilidad de datos:
Los datos están disponibles previa solicitud
los autores de correspondencia:
jurdanigo@uteq.edu.ec
Conflicto de interés:
Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses
.
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