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Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal
Rev. Int. Contam. Ambie. 28 Sup. (1) 7-12, 2012
INFLUENCIA DE LAS VARIABLES CLIMÁTICAS Y SOCIO-ECONÓMICAS EN LA
GENERACIÓN DE RESIDUOS URBANOS EN ESPAÑA
Antonio GALLARDO*, Míriam PRADES, María Dolores BOVEA y Francisco COLOMER
Departamento de Ingeniería Mecánica y Construcción de la Universidad Jaume I de Castellón. Avda. Sos
Baynat, s/n, 12071, Castellón, España
*Autor responsable; gallardo@emc.uji.es
(Recibido agosto 2011, aceptado febrero 2012)
Palabras clave: tasa de generación anual de residuos, regresión lineal, prueba de signifcación
RESUMEN
En este estudio se analiza la generación de los residuos domiciliarios en las ciudades
españolas mayores de 5000 habitantes. Los datos se han obtenido mediante cuestio-
narios enviados a 216 ayuntamientos seleccionados aleatoriamente y mediante un
estudio anterior. Con el 53 % de las ciudades de la muestra se ha calculado la tasa de
generación anual del total de los residuos urbanos (
TGA
ru
). Además se han defnido
variables relativas al tamaño de los municipios, las zonas climáticas y las zonas turís-
ticas para determinar si existen diFerencias signifcativas en cuanto a la generación de
los residuos según dichas variables. Con los contrastes realizados se ha obtenido que
el tamaño del municipio es la única variable que no in±uye en la
TGA
ru
. También se
han calculado modelos de regresión lineal para modelizar la generación de residuos
urbanos en función de variables socioeconómicas (
extranjeros
,
desempleados
y
hab/
coche
) en cada una de las zonas consideradas. Con ello se ha obtenido que el modelo
que da mejor ajuste es el relativo a la zona turística.
Key words: anual waste generation rate, linear regression, signifcance test
ABSTRACT
This paper analyses the generation of household waste in Spanish towns and cities
with more than 5000 inhabitants. Data were obtained from questionnaires sent out to
216 town councils that were selected at random and from a previous study. The total
composition of the household waste and the values of the annual generation rate of the
total amounts of urban waste (
AGR
uw
) were calculated using 53 % of the towns and
cities in the sample. Additionally, variables concerning the size of the towns and cities,
the climatic zones and the tourist areas were also defned in order to determine whether
there were any signifcant diFFerences as regards the generation oF waste according to
those variables. Results of comparisons revealed that the size of the town or city was
the only variable that did not have an effect on the
AGR
uw
. Linear regression models
were also calculated in order to model the generation of urban wastes according to the
socioeconomic variables (
foreigners, unemployment
and
people/car
) by zones. Find-
ings showed that the model with the best ft was the one related to the touristic area.
A. Gallardo
et al.
8
INTRODUCCIÓN
El conocimiento de la generación de los resi-
duos urbanos (RU) es esencial cuando se trata de
diseñar un sistema integral de gestión de RU en una
determinada zona geográfca. Si además se conocen
Factores que in±uyen en la misma, los técnicos pue
-
den diseñar una gestión más efciente y ajustada a la
zona de estudio.
Existen numerosas investigaciones que analizan
la generación de los RU en función de factores socio-
económicos, demográfcos y logísticos (Hocket
et al
.
1995, Abu-Qdais
et al.
1997, Daskalopoulos
et al
.
1998, Beigl
et al.
2004, Thanh
et al
. 2010) utilizando
mayoritariamente modelos de regresión lineal.
Algunos autores han centrado este tipo de trabajos
en el análisis de fracciones concretas de los RU, ya
que en cada Fracción pueden in±uir Factores distintos
y de diferente manera. Es el caso de los estudios de
Bandara
et al.
(2007) y Thanh
et al.
(2010) con la
materia orgánica; de Bach
et al.
(2004) y Berglund
et al.
(2002) con el papel y de Hage y Söderholm
(2008) con el plástico.
Cuando se estudia un área geográfica puede
ocurrir que determinadas zonas sean distintas con
respecto a un factor y los modelos tengan que esta-
blecerse por separado según zonas (Beigl
et al.
2004,
Bandara
et al.
2007).
En el estudio que aquí se presenta se ha analizado
la generación de los RU de los municipios españoles
mayores de 5000 habitantes en función de una serie
de variables demográfcas, climáticas y socio-eco
-
nómicas. Los datos de generación se han obtenido a
partir de cuestionarios enviados a los ayuntamientos
de los municipios seleccionados en una muestra alea-
toria y de un estudio anterior (Gallardo
et al.
2010).
El análisis realizado ha consistido en determinar
si se pueden establecer diferencias en la
TGA
ru
en
cuanto al tamaño de las ciudades, la zona climática
y las zonas turísticas. Se ha determinado si existen
tales diferencias mediante contrastes de hipótesis.
Además se han establecido modelos de regresión
lineal (Peña 2002) con las variables socioeconómicas.
Los cálculos requeridos, tanto para los contrastes de
hipótesis como para la regresión, se han realizado
con el software SPSS 17.0 (Pérez 2001).
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
España ocupa la mayor parte de la península
Ibérica, se añaden a ella los archipiélagos de las islas
Baleares (en el Mediterráneo occidental) y de las islas
Canarias (en el océano Atlántico nororiental) y las
ciudades autónomas de Ceuta y Melilla, situadas en
el norte de África.
Como características demográficas, según el
Instituto Nacional de Estadística (INE 2008a), en
el año 2008 había en España 46 745 807 habitantes.
Del conjunto total de la población, 5648 671 son de
nacionalidad extranjera, lo que representa el 12 % de
la población total. La densidad de población, de 92.63
hab/km
2
y muy desigual a lo largo del territorio. Las
zonas más densamente pobladas se concentran en la
costa y en el área metropolitana de Madrid, en el centro
del país. En total hay 8112 municipios (INE 2008a).
En cuanto al clima, es muy diverso debido a su
posición y a las características propias del territorio.
Las costas del sur y mediterráneas tienen un clima
denominado mediterráneo de costa.
En el centro el
clima es más extremo, se trata del clima continental,
que abarca casi toda la Península. La zona de la ver-
tiente cantábrica y atlántica (norte de España) posee
un clima oceánico.
En lo que respecta a la economía, el principal sec-
tor es el de servicios, cuya contribución al producto
interior bruto es del 69 % (INE 2008b). El turismo
es la aportación más relevante al sector servicios.
En 2008 España recibió 52.7 millones de turistas, lo
cual la situó en el tercer puesto mundial (UNWTO
2010) por detrás de Francia (79.2 millones) y de los
Estados Unidos de América (57.9 millones). Dentro
del país los principales destinos turísticos en 2008
fueron: Cataluña (14.3 millones de turistas), Baleares
(10.1 millones), Canarias (9.4 millones), Andalucía
(8 millones) y la Comunidad Valenciana (5.7 mi-
llones) (IET, 2008). Todas ellas, excepto Canarias,
tienen costa en el mar Mediterráneo.
Obtención de la información
Los municipios mayores de 5000 habitantes su-
ponen el 87 % de la población total de España, que
corresponde a 1304 municipios. Por ello se defne
una muestra representativa para la característica que
se va a estudiar, es decir, se determina el número
de municipios a los que se envían los cuestionarios
para cumplimentar con los datos de generación y
composición.
Como se dispone de datos de generación de ciu-
dades mayores de 50 000 habitantes (Gallardo
et al.
2010) se calculará el tamaño muestral para las ciu-
dades comprendidas entre 5000 y 50 000 habitantes,
las cuales suponen un total de 1159 ciudades. Una
vez obtenidos los datos de las respuestas se une con
GENERACIÓN DE RU EN ESPAÑA
9
los del estudio anterior con las ciudades mayores de
50 000 habitantes y se realiza una prueba de contraste
de hipótesis para comprobar si existen diferencias
entre las dos muestras por los años transcurridos entre
ellas, lo cual determina la realización de un análisis
conjunto o separado de los datos.
Cálculo del tamaño muestral
Dependiendo de la característica que se vaya a
estudiar, la formulación para el cálculo del tamaño
muestral varía. En este caso, como el objetivo es
determinar la generación de residuos urbanos por ha-
bitante, se trata de datos continuos. Según (Bartlett
et
al.
2001), la ecuación correspondiente es la siguiente:
n
o
=
t
2
S
2
d
2
(1)
donde
t
es el nivel de confanza que viene determi
-
nado por el valor de α. Habitualmente se utiliza una
confanza del 95% (α = 0.05); con lo cual
t
= 1.96.
S
es
la desviación estándar, que en este caso se tomará la
desviación obtenida en el estudio anterior (Gallardo
et al.
2010) y
d
es la precisión, es decir, el margen
de error aceptable para media que se estima, que en
el caso de datos continuos se utiliza un margen de
error del 3 % (Bartlett
et al.
2001).
Si el tamaño muestral resultante supera al 5 %
del tamaño poblacional debe utilizarse la ecuación
del tamaño muestral corregida (Bartlett
et al.
2001):
n
=
n
o
n
o
N
1 +
(2)
donde
N
es el tamaño de la población.
Se aplica la ecuación 1 a nuestro caso tomando
S
=
91.25 y
d
= 0.03 × 366.26; donde 366.26 es la media
de kilogramos generados por persona y año obtenidos
del estudio anterior (Gallardo
et al.
2010). Se obtiene
que
n
0
= 265. Si hallamos el 5 % del tamaño pobla
-
cional, es decir, 0.05 × 1159 = 58; observamos que el
número de ciudades obtenido mediante la ecuación
1 supera a este valor. Por tanto, debe aplicarse la
ecuación 2 que permite obtener una muestra de 216.
Por tanto, se envía el cuestionario a 216 muni-
cipios. Como en cada comunidad autónoma hay un
número diferente de municipios entre 5000 y 50 000
habitantes, se ha determinado proporcionalmente
el número necesario de ciudades a las que hay que
enviar el cuestionario en cada una de ellas.
Obtención de la muestra
Tras obtener el tamaño muestral hay que deter-
minar qué ciudades formarán parte de la muestra. La
elección debe ser aleatoria y para ello se ha creado
un algoritmo para implementarlo en el software R
(R Development Core Team 2008). Se ha creado una
base de datos con los municipios de cada comunidad
autónoma. Los datos de entrada al algoritmo son las
distintas bases de datos y el tamaño de la muestra
correspondiente a cada comunidad autónoma. El
algoritmo devuelve los municipios aleatoriamente.
Elaboración, envío y recepción de las encuestas
Se ha elaborado un cuestionario para que los
ayuntamientos de los diferentes municipios selec-
cionados lo completen con sus datos de generación.
En él se pide información acerca de las toneladas de
residuos urbanos recogidos y el año correspondiente
a dichos datos. A partir de ellos se obtendrá la tasa
anual de generación de residuos,
TGA
i
defnida como
los kilogramos que genera una persona en un año. El
subíndice
i
toma el valor
ru
para los residuos urbanos.
En esta etapa del estudio se han obtenido datos
del 53 % del total de la muestra considerada, lo que
supone que la confanza se reduce al 80 % (
t
= 1.28).
Si se unen estos datos con los de los municipios ma-
yores de 50 000 que se disponían del estudio anterior,
se tiene información del 45 % de las poblaciones
consideradas entre ambos estudios.
Variables demográficas, climáticas y socio-
económicas
Además de los datos de generación, se requiere un
conjunto de variables independientes, que serán va-
riables demográfcas, climáticas y socioeconómicas
con las que se analizará su inFuencia en la generación
de residuos urbanos.
Como variable demográfca se ha considerado
el tamaño de las ciudades. Se defne una variable
categórica,
Tamaño
, que toma los valores: 1, si la
ciudad tiene entre 5000 y 20 000 habitantes; 2, si la
ciudad tiene entre 20 000 y 50 000 habitantes; y 3 si
la ciudad tiene más de 50 000 habitantes. Como ya
se ha comentado, en España existen cuatro zonas
climatológicas: Norte, Centro, Este y Sur (
Fig. 1
).
La variable
Zona climática
es una variable categórica
que toma el valor 1 para la zona
Norte
-
Centro
y 2
para el
Este
-
Sur
.
En el ámbito de las variables socioeconómicas
se ha defnido otra variable categórica que es la de
Turismo
. Las comunidades autónomas que registran
un mayor número de visitantes son las pertenecientes
a las zonas este y sur. Por ello se ha defnido la varia
-
ble
Turismo
de la siguiente manera: toman el valor
0 los municipios de la zonas
Norte-Centro
; 1, los
A. Gallardo
et al.
10
municipios que no tienen costa de la zona
Este-Sur
;
y 2, los municipios costeros de la zona
Este-Sur
. Se
ha hecho esta división porque los municipios costeros
registran un mayor número de turistas que el resto y
de este modo no se realizará el mismo análisis que
en las zonas climáticas.
Otras variables socioeconómicas que se han consi-
derado han sido el porcentaje de extranjeros,
Extran-
jeros
, el porcentaje de personas sin empleo,
Desem-
pleados,
y el número de personas por automóvil,
Hab/
coche
. Estas tres variables han sido obtenidas de los
Institutos de Estadística de las diferentes comunidades
autónomas. Se han elegido estas variables socioeco-
nómicas porque eran las únicas existentes a nivel de
ciudad, comunes a todos los institutos de estadística
y actualizadas hasta el año del que se tienen los datos
de generación de residuos. En cada ciudad se toma
la variable correspondiente al año del que remite sus
datos de generación de residuos urbanos que están
comprendidos entre 2006 y 2009.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Análisis de la generación por años
Se calculan los valores de la
TGA
ru
en cada mu-
nicipio. Una vez obtenidos, se realiza el contraste de
hipótesis según el año del que proceden los datos.
Esto se hace como primer paso ya que los datos
pertenecen a diferentes años.
El contraste a realizar es no paramétrico, ya
que, como los coefcientes de asimetría y curtosis,
1.66 y 3.28 respectivamente, no están entre ±0.5
(Martínez 2005) se trata de una muestra no normal
(Siegel y Castellan 1998) y es el tipo de prueba
adecuado para este tipo de muestras. La prueba no
paramétrica que se utiliza para comprobar si existen
diFerencias signifcativas en cuanto a la
TGA
ru
entre
los años de los que se disponen los datos (de 2006 a
2009), es la prueba de Kruskal-Wallis. Esta prueba
es la alternativa a la ANOVA cuando los datos no
son normales. La hipótesis nula es la igualdad de
medias y se rechazará dicha hipótesis cuando el
nivel crítico sea inferior a 0.05.
En la prueba de la
TGA
ru
se ha obtenido un valor
p de 0.914, por tanto no se rechaza la hipótesis nula,
es decir, no se puede afrmar que las muestras de los
diFerentes años sean signifcativamente distintas y se
utilizarán los datos como una sola muestra.
Análisis por tamaños
Para determinar si existen diFerencias signifcati
-
vas entre los tamaños de población defnidos por la
variable
Tamaño
se ha aplicado la prueba de Kruskal-
Wallis. Se ha obtenido un valor p de 0.928 para la
TGA
ru,
por tanto no se puede rechazar la hipótesis
nula dado que el valor p no es inferior a 0.05. Con ello
se puede concluir que no existen diferencias en cuan-
to a la generación de residuos urbanos dependiendo
del tamaño que tengan los municipios (
Cuadro I
).
Análisis por zonas climáticas
Se ha determinado la in±uencia de la variable
Zona climática
en la
TGA
ru
.
Para ello se ha utilizado
el mismo procedimiento que se ha empleado en los
apartados anteriores, la prueba de Kruskal-Wallis. Se
ha obtenido un valor p inferior a 10
–3
, por tanto se
puede afrmar que existen diFerencias signifcativas
entre ambas zonas (
Cuadro II
). La zona
Este-Sur
se caracteriza por la dieta mediterránea, con mayor
consumo de productos perecederos durante más
tiempo, por tanto con mayor generación de residuos.
Mientras que en la zona
Norte-Centro
el período de
frío es más largo y se consumen menos productos
frescos. Sin embargo, esta diferencia también puede
deberse a la in±uencia del turismo, la cual se analiza
en el siguiente apartado.
Infuencia del turismo
Con la variable
Turismo
se realiza el mismo con-
traste de hipótesis que en los apartados anteriores.
CUADRO I.
TGA
ru
MEDIAS SEGÚN EL TAMAÑO DE LAS
CIUDADES
5000-20 000 hab.
20 000-50 000 hab.
>50 000 hab.
TGA
ru
464.59
476.33
459.24
Océano
Atlántico
Ma
r
Mediterráne
o
Mar Cantábrico
Norte
Centro
Este
Sur
Figura 1. Mapa de las zonas climáticas de España
GENERACIÓN DE RU EN ESPAÑA
11
Se analiza la generación de residuos en las zonas
Norte-Centro
,
Este-Sur
(interior) y
Este-Sur
(costa).
Se ha obtenido un valor p inferior a 10
–3
, por tanto
existen diferencias signiFcativas entre los tres grupos
en cuanto a las
TGA
ru
.
El
cuadro III
recoge los datos medios de las
TGA
ru
en cada zona. Se puede ver como la zona
Este-Sur
con
costa posee una generación superior al resto de zonas
debido a la in±uencia del turismo. Bach
et al.
(2004)
en su estudio sobre la determinación de las variables
que in±uyen en la cantidad de residuos de papel
recogidos hallaron que el número de pernoctaciones
por persona (turismo) in±uía positivamente en dicha
cantidad de residuos.
Modelos de regresión
Con el resto de variables socio-económicas
(
Extranjeros, Desempleados
y
Hab
/
coche
) se han
establecido modelos de regresión lineal en las tres
zonas del apartado anterior, con la variable indepen-
diente
TGA
ru
. Se han hecho todas las combinaciones
posibles con las tres variables socioeconómicas con
cada una de las variables independientes y solamente
se han hallado buenos ajustes para la zona
Este-Sur
con costa con las variables independientes
Extran-
jeros
y
Hab/coche
. En el
cuadro IV
se recogen la
ecuación del modelo con los valores p obtenidos
en cada variable entre paréntesis y el coeFciente de
determinación (
R
2
).
Con el modelo de regresión obtenido la variable
Desempleados
no in±uye en la
TGA
ru
. Sin embargo,
en el trabajo de Bandara
et al.
(2007) se determinó
que el porcentaje de personas con empleo in±uía
positivamente en la cantidad de residuos urbanos
generados.
Con los datos obtenidos de la regresión que
modeliza la variable
TGA
ru
en la zona
Este-Sur
con
costa (
Cuadro IV
), se puede observar a partir del
coeFciente de determinación (
R
2
), que las variables
independientes del modelo explican el 60.7 % de la
variabilidad de la
TGA
ru
. Se puede observar que la
variable
Extranjeros
no se puede considerar signi-
Fcativa por tener un valor p no inferior a 0.1 y que
la variable
Hab/coche
in±uye negativamente en la
generación de residuos urbanos. La justiFcación
del modelo es lógica puesto que la disminución de
personas por vehículo está directamente relacionada
con un aumento en el nivel de renta y, como se ana-
lizó en el estudio de Gallardo (2000), ello conlleva
a que a mayor renta haya una mayor generación de
residuos.
En lo que respecta a las variables relacionadas
con el nivel de renta, Thanh
et al.
(2010) determi-
naron también que los ingresos por hogar in±uían
positivamente en la cantidad de residuos generados.
Sin embargo, en el trabajo de Ojeda
et al.
(2008) se
determinó que la generación de residuos era similar
en los tres estratos socioeconómicos considerados.
En el caso de la generación de residuos de plástico,
Hage y Soderholm (2008) determinaron que el por
-
centaje de extranjeros in±uía positivamente en dicha
generación. Estas comparaciones son relativas ya que
cada estudio considera un área diferente.
CONCLUSIONES
Se han calculado los valores de la tasa de genera-
ción anual del total de los residuos urbanos,
TGA
ru
,
de las ciudades españolas mayores de 5000 habitan-
tes. Además, con las variables categóricas
Tamaño
,
Zonas climáticas
y
Turismo
se ha determinado que
no existen diferencias en la generación de residuos
urbanos según el tamaño de los municipios, mientras
que sí se pueden hallar diferencias según las zonas
climáticas y las zonas turísticas.
Por otra parte, se han calculado modelos de re-
gresión lineal para modelizar la
TGA
ru
a través las
variables independientes
Extranjeros
,
Desempleados
y
Hab/coche
. Los mejores ajustes se han hallado
para la zona
Este-Sur
con costa. Las variables que
describen la
TGA
ru
son
Extranjeros
, que in±uye po
-
sitivamente y
Hab/coche
, que in±uye negativamente,
aunque
Extranjeros
no se puede considerar que sea
signiFcativa.
CUADRO IV.
MODELOS DE REGRESIÓN
Modelo
R
2
TGA
ru
(costa)
=1095.15 + 4.89
Extranjeros
– 272.28
Hab/coche
(0.000) (0.102) (0.000)
0.607
CUADRO II.
TGA
ru
MEDIAS SEGÚN ZONA CLIMÁTICA
Norte-Centro
Este-Sur
TGA
ru
411.44
502.32
CUADRO III.
TGA
ru
MEDIAS SEGÚN LA VARIABLE
TURISMO
Norte-Centro
Este-Sur (sin costa)
Este-Sur (costa)
TGA
ru
411.44
451.48
600.49
A. Gallardo
et al.
12
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