El RS en estudio se encuentra al suroeste del Estado de México (figura 1), tiene una superficie de 105,146 m². El RS y su gestión integrada es un proceso para garantizar el equilibrio del ecosistema y la calidad de vida (Maldonado et al., 2017).

Figura 1.
Relleno Sanitario, ubicación del pozo de agua y central de monitoreo atmosférico.
Elaboración propia.

El municipio de San Antonio la Isla tiene una extensión de 18.50 km², la cabecera municipal alcanza 2,595 m sobre el nivel del mar. La temperatura media anual de 12 – 16 ºC; la máxima incidencia de lluvias es en el mes de julio, con valores que oscilan entre 150 y 160 ml; el mes más cálido es mayo con una temperatura entre 14 y 15 °C (Ayuntamiento de San Antonio la Isla, 25 de mayo de 2022; INEGI, 2020b).

Se tomó una muestra de agua de pozo cercano al RS (1.4 km) (NOM-014-SSA1-1993) y se caracterizó mediante análisis elemental Plasma de Acoplamiento Inductivo-Masas (ICP-MS) mediante un espectrómetro modelo iCAP Qc marca Thermo Scientific y los parámetros fisicoquímicos pH (NMX-AA-008-SCFI-2016), conductividad eléctrica (NMX-AA-093-SCFI-2018), sólidos disueltos (NMX-AA-034-SCFI-2015), cloruros (NMX-AA-073-SCFI-2001), sulfatos (NMX-AA-074-SCFI-2001), alcalinidad y acidez (NMX-AA-036-SCFI-2001), fosfatos (NMX-AA-029-SCFI-2001), DQO, NMX-AA-030/2-SCFI-2012), COT (método Hach 10173), DBO (NMX-AA-028-SCF1-2001) y parámetros microbiológicos (NOM-113-SSA1-1994).

Se determinaron tres perfiles de elevación entre la ubicación del RS y se caracterizó el agua para establecer las diferencias de altitud entre ambos puntos y evaluar su posible influencia sobre la escorrentía de contaminantes. Éstos se obtuvieron con el programa Google Earth, la base de datos existente contiene imágenes Landsat disponibles (30 m o 15 m con enfoque panorámico), ortofotos (0.5-2 m) e imágenes de satélite comerciales de alta resolución a marzo de 2017 (Hsu, Tsai, & Chen, 2018; Instituto Nacional Estadística y Geografía (INEGI), 2020; Rabby & Li, 2019).

Se determinó la cantidad mensual de RSU para una población de 1,601,338 habitantes del municipio de Toluca (INEGI, 2020a), el RS recibe 185,280 t de RSU/año, según la ecuación 1: N es el número total de habitantes de la población, X es el % de RSU recibidos del total de la población de los municipios, Y es el valor per cápita de los RSU () y Z los RSU ().

Se tomaron 100 ml de lixiviados en una botella de vidrio con 2 ml de HNO₃ para el análisis de metales (digestión preliminar) por ICP-MS mediante un espectrómetro modelo iCAP Qc de la marca Thermo Scientific y 2 l para los análisis fisicoquímicos.

Los contaminantes atmosféricos NO₂, CO, O₃ y material particulado (PM₁₀ y PM_2.5) se cuantificaron a través de la red automática de monitoreo atmosférico de la zona metropolitana del Valle de Toluca. También se dio seguimiento a la velocidad del viento (VV en m/s) y a la humedad relativa (HR en %) cada hora durante el mes de noviembre de 2021 (720 datos); la estación se ubica a una distancia de 2413 m +- 349 del relleno sanitario. Un análisis de regresión simple fue realizado para explicar la relación entre los contaminantes y las condiciones ambientales de VV y HR a través del programa Statgraphics Centurion XVI; el coeficiente de correlación y un análisis de varianza (ANOVA) fueron determinados para establecer una relación estadísticamente significativa (Masseran & Safari, 2020).

Se tomó una muestra de suelo contaminado (150 g) del RS y de suelo limpio, la cual se digirió mediante microondas, se analizó con un espectrómetro modelo iCAP Qc marca Thermo Scientific. Las muestras, secadas y molidas, se caracterizaron por microscopía electrónica de barrido (MEB) con un microscopio Low Vacuum Scanning Electron Microscope (JSM-IT100LV), JEOL, México. El análisis elemental del suelo se realizó por espectroscopia dispersiva de rayos X (EDS).

La información del lixiviado, agua de pozo, suelo y aire se integró para calcular los sistemas de gestión integral (SGI) y se establecieron los factores ambientales que mostraron los impactos sobre el agua, la atmósfera y el suelo (Araiza Aguilar et al., 2018). En la tabla 1 se muestran las interacciones causa–efecto y los componentes de la matriz.

Los resultados de la caracterización de los lixiviados (tabla 2) indican altos valores de DBO 1,634.25 mg/l O₂; DQO 8912.50 mg/l O₂, relación DBO/DQO de 0.18 y pH 8.3, una alta carga de compuestos orgánicos, característicos de los lixiviados maduros de vertederos antiguos (Tejera et al., 2021; Wijekoon et al., 2022; Yu et al., 2017). Se observó una concentración significativa de 2,892.50 mg/l N-NH₃ 33.75 mg/l N-NO₃-; 3,625 mg/l N-Tot, estas concentraciones a lixiviados de 3-8 años, ya que la biodegradación se produce rápidamente (Przydatek & Kanownik, 2019). La concentración de 4,646.79 mg/l Cl-, representa alta salinidad y riesgo potencial de infiltración hacia el agua subterránea debido a su movilidad (Ali & Ahmad, 2020). Concentraciones moderadas de Cd, Cr, Mn, Ni, Al, B, Sr, Zn, Fe y en concentraciones más elevadas Na, K, S, Ca, P, Mg y Si. La contaminación con metales pesados es uno de los problemas más importantes que afectan al ambiente, por su toxicidad y los daños que provocan en la salud humana. Debido a su naturaleza química, éstos permanecen en el ambiente, acumulándose como iones o como metalo-compuestos en los organismos por largos periodos (Rodríguez & Al, 2020).

La muestra de agua del pozo más cercano al RS (Parque Industrial) (tabla 3) presentó una acidez de 3.68 mg/l CaCO₃, un pH de 7.0, y alcalinidad de 54.90 mg/l CaCO₃, que corresponde a iones HCO3-, una baja concentración de iones Cl- (19.33 mg/l), que puede deberse al efecto de la materia nitrogenada (6.36 mg/l NO₃) y pH neutro (7.0), que favorecen la formación de Cl₂ y NH₄⁺, lo que explica que en el agua de pozos se ha detectado Cl₂ residual antes del proceso de cloración en la época de recarga (noviembre y diciembre), lo que indica la afectación del agua por la presencia nitrogenada (ecuación 2) procedente de los lixiviados del RS.

La DBO (4.45 mg/l O₂) y la DQO (9.25 mg/l O₂) demuestran la infiltración de los lixiviados procedentes del RS, con un índice de biodegradabilidad de 0.48. La presencia de turbidez (0.26 UTN) y color (1 U Pt-Co), aunque es bajo, es atípico del agua. La presencia de coliformes es de 20 UFC/100 ml, sobrepasa la NOM-127-SSA1-2021 (Secretaría de Salud, 22 de noviembre de 2000), lo que corrobora la infiltración de los lixiviados. Los resultados demostraron una permeabilidad de los lixiviados en agua y suelo con respecto a la materia orgánica y nitrogenada. La figura 2 muestra los perfiles de altitud entre el pozo evaluado y el RS, con una distancia promedio de 1.38 km y una diferencia de altitud entre 28 y 10 m, ubicando la disposición de los RSU a una mayor altura con respecto al pozo; lo que confirma su contaminación, debido a la cercanía y la diferencia de alturas que favorecen el flujo de los lixiviados en dirección al pozo (Parvin & Tareq, 2021).

La figura 3 presenta los resultados del análisis de regresión simple de los contaminantes con respecto a las condiciones ambientales de VV y HR, estas condiciones influyen en su disipación, se ha determinado que a mayores condiciones de turbulencia y menor humedad los contaminantes se dispersan con mayor rapidez (Ren et al., 2019). En las figuras 3 inciso a e inciso b se presentan las concentraciones de NO₂ con respecto a la VV y HR, que disminuyen cuando aumenta la VV y es mayor al incrementar la HR, los valores de los coeficientes fueron R= -0.4000 y R= 0.2222, respectivamente; el ANOVA indica una relación estadísticamente significativa entre la concentración del NO₂ y los parámetros ambientales (p= 0.000).

La figura 3 incisos c y d muestra las concentraciones de CO, su disipación aumenta al incrementar la VV, por lo que esta condición meteorológica favorece su dispersión. Por otra parte, la HR favorece la concentración de este contaminante (figura 3 inciso d) (Ren et al., 2019; Tavella et al., 2022). Las partículas PM10 se muestran en las figuras 3 incisos e, b, c d, e y f; el coeficiente de correlación indica una baja relación entre la VV vs. PM₁₀ y HR vs. PM₁₀ (R= -0.0635 y R= -0.0093, respectivamente), el ANOVA indica que no existe una relación estadísticamente significativa (p= 0.4034) entre las condiciones climáticas y las PM₁₀ que son partículas aerodinámicas con un diámetro de máximo 10 µm, formadas por sustancias orgánicas e inorgánicas que pueden tener un impacto en la salud en el sistema inmunológico; lo que puede generar asma, enfermedades respiratorias y cardiovasculares (Biancofiore et al., 2017; Masseran & Safari, 2020), de acuerdo con el límite máximo permisible de la NOM-025-SSA1-2014 (75 µg/m³) (Secretaría de Salud, 20 de agosto de 2014) y al de la directiva del Parlamento Europeo (50 µg/m³)(Unión Europea, 2008); en diversos momentos estos valores fueron superados.

El RS se ubica cercano a una zona industrial, agrícola y de extracción de materiales pétreos para la construcción, lo que podría explicar las concentraciones de las PM₁₀. Punsompong y Chantara (2018) indicaron que las zonas agrícolas pueden contribuir a las concentraciones de las PM₁₀, sobre todo en las temporadas de estiaje y quema de pastizales (Punsompong & Chantara, 2018). Las elevadas concentraciones de PM₁₀ pueden también ser el resultado de una meteorología desfavorable (Biancofiore et al., 2017). La remoción podría ser favorecida a flujos turbulentos de aire (Ren et al., 2019); durante el periodo de análisis no se presentaron precipitaciones, por lo que podrían permanecer hasta la temporada de lluvias.

Las figuras 3 incisos g y h presentan las concentraciones de las partículas PM_2.5 y sus correlaciones con las condiciones meteorológicas es baja (-0.2706 y 0.1897), lo que indica una correlación relativamente débil; el ANOVA indica una relación estadísticamente significativa (p= 0.0000); al incrementar la VV la concentración de partículas disminuye y es mayor con el incremento de la HR. Las PM_2.5 son partículas primarias y secundarias como sulfato, nitrato, amonio, carbono orgánico, carbono elemental (Ma et al., 2019), debido a que estas disminuyen al aumentar la VV, es posible que las PM_2.5 estén relacionadas con el NO₂, por lo que el coeficiente de correlación fue evaluado indicando una relación relativamente débil entre las PM_2.5 y la concentración de NO₂; el ANOVA indicó una relación estadísticamente significativa (p= 0.000). Los valores superiores límite máximo establecidos por la NOM-025-SSA1-2014 de 45 µg/m³ (Secretaría de Salud, 20 de agosto de 2014) y la directiva del Parlamento Europeo 2008/50/CE indica un valor máximo de 25 µg/m³.

Los coeficientes de correlación entre las concentraciones de O₃ y las condiciones climáticas (VV y HR) tienen una correlación moderadamente fuerte (figura 3 incisos i a j); al aumentar la VV el O3 incrementa y al aumentar la HR la concentración disminuye. El O₃ en la atmósfera está estrechamente relacionado con las condiciones climáticas que pueden contribuir a disipar o incrementar sus valores. El límite de acuerdo con la NOM-020-SSA1-2014 (Secretaría de Salud, 19 de agosto de 2014) es 0.07 ppm y 0.06 ppm conforme a la directiva del Parlamento Europeo 2008/50/CE (Unión Europea, 2008).

La tabla 4 muestra la composición del suelo limpio donde se observa alto porcentaje de C (32.23%) y O (47.96%), de la materia orgánica y minerales como Al, Si, Ca, y Fe. El suelo contaminado carece de C, lo que indica un suelo mineralizado con mayor concentración de O (52%), Si (25.95%), Al (9.86%) y Fe (3.32%). Los metales en menor concentración son Na, Cd, Au, Zn, Co, Cu y se identifican por ICP trazas de elementos como Al (292.0047 mg/l), Fe (180.8314 mg/l), Ca (121.24 mg/l), P (45.8971 mg/l), K (29.8961 mg/l), Mg (31.0678 mg/l), S (11.044 mg/l), Na (9.1581 mg/l), Zn (2.5953 mg/l), Ba (1.5568) y metales pesados Cr (0.4789 mg/l), V (0.4618), Cu (0.3923 mg/l), Pb (0.2940 mg/l), Ni (0.2657 mg/l) y Co (0.1363 mg/l), lo que demuestra que estos elementos se quedan retenidos en el suelo y/o probablemente se intercambien por Na (32.96 mg/l), cuya concentración inicial en el suelo limpio es mayor que en el suelo contaminado, lo que impide que las especies tóxicas migren. La morfología y el análisis MEB del suelo limpio indica presencia de partículas sólidas definidas y de mayor tamaño; mientras que el suelo contaminado contiene mayor mineralización, de estructura más particulada y fina que permite la retención de metales pesados provenientes de los lixiviados.

Con la matriz de Leopold se evaluó cualitativa y cuantitativamente las características físicas y químicas del agua, suelo y aire; así como la aplicación del método de gestión integral utilizado (ver anexo). En la figura 4 inciso a se muestra el principal efecto negativo en la recarga del agua subterránea debido al proceso de extracción (10.6 l/s) en el pozo y abastecimiento de la zona (-190). Aunque en la caracterización fisicoquímica del agua presenta cambios significativos debido a la incorporación de materia orgánica (DQO y DBO) y nutrientes (P y N), estos no se reflejan en la matriz causa-efecto debido a que estos parámetros generalmente no se determinan en agua de consumo; además de que la NOM-127-SSA1-2021 Agua Para Uso y Consumo Humano. Límites Permisibles De La Calidad Del Agua (Secretaría de Salud, 6 de diciembre de 2019; 22 de noviembre de 2000; 2 de mayo de 2022) no considera los parámetros orgánicos. Ma et al. (2022) encontraron concentraciones de DQO, N-NH₄⁺, metales pesados, (Mn, Cd, Ni) y el metaloide As en agua del pozo cercano al RS. En la figura 4 inciso b se muestra el principal efecto en el aire a causa de gases y partículas (-86) asociados al relleno sanitario, la descomposición de la materia orgánica y la extracción de materiales de construcción en la zona. Además, en el RS se carece de la captación y aprovechamiento energético del biogás y existe poca vegetación y reforestación en el área. En la figura 4 inciso c se muestra el mayor impacto asociado a la geomorfología (-108), a los factores físicos singulares (-45), materiales de construcción y recursos minerales (-40) debido a la alteración de la cubierta terrestre, excavación en el sitio, extracción de materiales pétreos para construcción; así como el uso del suelo para disposición final RSU; adicionalmente es una zona agrícola con impacto por el uso de plaguicidas y fertilizantes químicos, con alto crecimiento y desarrollo habitacional. La muestra de suelo más cercano al RS está contaminada en comparación con las muestras de suelo más alejadas debido al alto contenido de materia orgánica y metales pesados (Ingle, 2022). El lixiviado contiene la mayor concentración de metales pesados, DBO y DQO; si se permite que el lixiviado drene hacia las aguas superficiales o se infiltre en las aguas subterráneas puede provocar efectos adversos en la salud humana y el ambiente. En la figura 4 inciso d se muestran los impactos del método de gestión, siendo el de mayor efecto negativo el servicio municipal directo (-969) debido a que se carece de una gestión adecuada de los RSU desde la recolección, almacenamiento y manejo; así como a una limitada capacidad de inversión municipal y falta de seguimiento de políticas públicas para el manejo de RSU. La concesión es el sistema de gestión de mayor impacto positivo (1580) debido a que la ejecución de este sistema presenta mejor organización, manejo de los RSU y calidad del servicio. En la figura 4 inciso e se muestra los efectos sobre las distintas esferas ambientales: atmósfera (-60), suelo (62), agua (128) y métodos de gestión (2844). La atmósfera es la que mayor impacto recibe debido a gases y partículas emitidas por la descomposición de materia orgánica en el RS; además fuentes externas al RS como extracción de materiales pétreos para la construcción, la zona agrícola donde se usan plaguicidas y los desarrollos habitacionales incrementan el impacto sobre la atmósfera.

Los resultados indican que deben proponerse estrategias de mitigación como la separación en origen y el tratamiento centralizado para mejorar la gestión integral de los residuos; de modo que los responsables y generadores puedan identificar las medidas más adecuadas para el tratamiento de los RSU (Sun et al., 2018). Diversos estudios se basan en la metodología de evaluación del ciclo de vida (ECV), que permite una evaluación holística de los posibles impactos ambientales. Los estudios de ECV presentan grandes diferencias como la composición de los residuos, el desarrollo tecnológico, el sistema energético local, las condiciones climáticas, las elecciones metodológicas, las políticas públicas; por lo que es recomendable evaluar el impacto del manejo de los RSU (Istrate et al., 2020).

Deus, Mele, Bezerra y Battistelle (2020) informaron que en los próximos 30 años el aumento de la población, la rápida urbanización y el crecimiento económico pueden aumentar los RSU mundiales en 70%, llegando a 3,4 mil millones de toneladas anualmente. Además, la heterogeneidad en su composición y los complejos procesos de gestión y recuperación han limitado el rendimiento del tratamiento tradicional. Es urgente innovar la gestión de los residuos hacia modos más eficientes (Lin et al., 2022). La gestión de los RSU requiere de la cooperación de partes interesadas y un amplio plan de acción en términos de objetivos y políticas de sostenibilidad (Batista et al., 2021). Otra medida de mitigación es identificar las ubicaciones más adecuadas para los RS y considerar los factores ambientales cuando el RS pueda tener un efecto adverso en el agua, suelo y aire de la zona circundante (Chabuk et al., 2017). Proporcionar acceso a servicios de RSU adecuados, seguros y asequibles, evitar los sitios a cielo abierto, y la quema incontrolada de RSU son objetivos estratégicos internacionales del desarrollo sostenible (ODS) que en 2015 establecieron las Naciones Unidas (Reyna-Bensusan et al., 2018). Otra estrategia es tomar en consideración las características fisicoquímicas del lixiviado para comprender los mecanismos de contaminación del agua subterránea; así como los factores intrínsecos de los acuíferos, incluidas características geológicas e hidráulicas y los tipos de uso del suelo y generación de residuos capaces de provocar cambios químicos en el agua (Peixoto, 2020). Es también pertinente la consulta de la Norma Oficial Mexicana NOM-001-ECOL-1996 (SEMARNAT, 6 de enero de 1997).

Hoy en día existen desafíos y oportunidades en el tratamiento de lixiviados. Se produce una mayor cantidad de lixiviados a partir de vertederos no diseñados, lo que requiere un costo inicial más alto y procesos técnicos para manejarlos de manera ambientalmente segura y técnicamente sólida. La necesidad de espacios es otra limitación para establecer los vertederos avanzados que pueden ayudar a controlar la generación de lixiviados. La concentración de lixiviados puede ser variada, por lo que debe caracterizarse en consecuencia, de modo que se puedan aplicar métodos adecuados para tratar y recuperar la energía y los recursos. Existe la necesidad de un sistema integrado de procesos porque un método particular no puede tratar los lixiviados debido a la variabilidad de las características. Como tratamientos biológicos se pueden utilizar para biotransformar la materia orgánica en energía y otros productos químicos. Sin embargo, una mayor fracción de metales pesados no se recupera con estos métodos. Además, otras técnicas físicas y químicas no son apropiadas para lixiviados más jóvenes que tienen mayor contenido de materia orgánica.

Otros métodos, como la extracción de metales, la generación de energía a partir de la digestión anaeróbica y las pilas de combustible microbianas han despertado mucho interés entre los investigadores porque pueden tratar eficazmente los lixiviados de alta persistencia. Sin embargo, estos métodos requieren mucho trabajo de investigación para optimizar los parámetros del proceso para lograr resultados óptimos. Las perspectivas a futuro de la gestión de los lixiviados pueden aumentar debido a que la acumulación de RSU aumenta día a día debido al crecimiento exponencial de la población. Además, es necesario establecer los objetivos estratégicos que deben ser fijados por el gobierno y otros financiadores. Hay una falta de investigación para evaluar los materiales tóxicos presentes en los lixiviados; también de estudios de análisis de ciclo de vida y análisis tecno-económico de procesos integrados que deben explorarse antes de su implementación a nivel industrial y del establecimiento de políticas públicas (Upadhyay et al., 2023).

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