En el presente estudio doctoral se aborda el tema de la Gestión de los Residuos Sólidos Urbanos (GIRSU) con el objetivo de describir los sistemas y analizar la eficiencia en la gestión táctica de los mismos. Para ello, se seleccionaron dos regiones de interés, el Sudodeste de la Provincia de Buenos Aires (SOBA) y Cataluña, a partir de los cuales se recolectaron los datos necesarios de 18 y 19 municipios respectivamente, para evaluar la eficiencia relativa de los mismos mediante el análisis DEA. Se realizaron diferentes modelos DEA, con rendimientos constantes y variables, para obtener distintos resultados, así como las recomendaciones necesarias para llevar los municipios hacia la eficiencia. Los resultados indican a Bahía Blanca como la única localidad del SOBA que registra la máxima eficiencia en todos los análisis, y a Terrasa en la región de Cataluña. Posteriormente, se utilizan los resultados obtenidos en DEA para entrenar Redes Neuronales Artificiales y formular modelos de Regresión Lineal, que ayuden en la toma de decisiones de largo plazo, respecto a la proyección de aumento de generación de RSU así como la planificación inicial de recursos para que los municipios del SOBA migren a un sistema de GIRSU que valorice los RSU, como el instalado en Cataluña. Los resultados muestran que sólo las localidades de Bahía Blanca, Carmen de Patagones, Laprida, Monte Hermoso y Villalonga, necesitarían ampliar su capacidad actual de camiones para migrar a un sistema por contenedores (además de adaptarlos con la tecnología necesaria), mientras que, en cuestión de disponibilidad de personal, todas las localidades muestran estar sobradas y preparadas para migrar a dicho sistema. / In the present thesis, the tactical management of Municipal Solid Waste Management (MSW) is addressed with the aim of describing the system and analyzing its efficiency. For this, two regions of interest were selected, the Southeast of the Province of Buenos Aires of Argentina (SOBA) and Catalonia, Spain. For this purpose, data from 18 and 19 municipalities respectively for each region was collected to evaluate the relative efficiency through the DEA analysis. Different DEA models were applied with constant and variable yields to obtain different efficiency results as well as the recommendations to enhance the efficiency of the municipalities. The results indicate that Bahia Blanca is the only SOBA locality that registers maximum efficiency in all the performed analyses.
Similarly, Terrasa is the efficient locality in the region of Catalonia. Later, the results obtained in DEA were used to train Artificial Neural Networks and to formulate models of Linear Regression that support the decision-making process in the long run, considering the expected increment in the MSW generation waste. In order to migrate to a system that recovers the resources from waste, as it is performed in Catalonia), the municipalities from the SOBA Bahía Blanca, Carmen de Patagones, Laprida, Monte Hermoso, and Villalonga need to expand the current capacity of trucks to migrate to a system by containers (in addition to adapting them with the necessary technology). However, in regard to the availability of personnel, the localities do not require to make any adjustment.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uns.edu.ar/oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/4758 |
| Date | 20 September 2019 |
| Creators | Cavallin, Antonella |
| Contributors | Vigier, Hernán P., Frutos, Mariano |
| Publisher | Universidad Nacional del Sur |
| Source Sets | Universidad Nacional del Sur |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
| Rights | 2 |
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