Resumen de Análisis de incertidumbre de diferentes alternativas para la gestión de residuos sólidos en el municipio xalatlaco (méxico)

María Consuelo Hernández Berriel, Isis Neftaly Martínez Morales, Laura Verónica Díaz Archundia, María del Consuelo Mañón Salas, Nicolás Flores Álamo, Elena Rosa Domínguez

• español

  RESUMEN Introducción: El análisis de ciclo de vida (ACV) pretende ser una herramienta cuantitativa de apoyo a la toma de decisiones. La evaluación de las incertidumbres permite evaluar las fortalezas y debilidades de las estimaciones realizadas. El Análisis de Monte Carlo es uno de los métodos más utilizado para propagar los resultados de incertidumbre. Objetivo: Conocer la incertidumbre asociada a los datos y los modelos utilizados para evaluar el impacto en cada categoría considerada, de acuerdo a la metodología de ACV, para la gestión de los Residuos Sólidos Urbanos (RSU) en el municipio Xalatlaco, México. Materiales y Métodos: En este estudio se realiza un análisis de incertidumbre, usando el método de Monte Carlo, para evaluar la propagación de la incertidumbre de los datos en los resultados de cada categoría de impacto considerada en el estudio y de la comparación de los escenarios, para seleccionar el más conveniente. Resultados y Discusión: Los resultados demuestran que los datos del inventario influyen en los resultados de cada una de las categorías, sin embargo, los coeficientes de variación son inferiores al 25%. La comparación del Escenario base con la mejor opción (Escenario 3), permite identificar que en todas las categorías los resultados presentan impactos inferiores con respecto al escenario base excepto en el agotamiento de la capa de ozono. Conclusiones: Se corrobora la importancia del análisis de incertidumbre en el Análisis de Ciclo de Vida como apoyo en la toma de decisiones. La implementación del Escenario 3 es factible.

• English

  ABSTRACT Introduction: The life cycle analysis (LCA) is intended to be a quantitative tool to support decision making. The evaluation of uncertainties allows evaluating the strengths and weaknesses of the estimates made. Monte Carlo Analysis is one of the most widely used methods to propagate uncertainty results. Objective: To know the uncertainty associated with the data and the models used to assess the impact on each category considered, according to the LCA methodology, for the management of Municipal Solid Waste in the Xalatlaco municipality, Mexico. Materials and Methods: In this study, an uncertainty analysis is carried out, using the Monte Carlo method, to evaluate the propagation of data uncertainty in the results of each impact category considered in the study and the comparison of the scenarios, to select the most convenient. Results and Discussion: The results show that the inventory data influence the results of each of the categories; however, the coefficients of variation are less than 25%. The comparison of the Base Scenario with the best option (Scenario 3), allows us to identify that in all the categories the results present lower impacts with respect to the Base Scenario except for ozone layer depletion. Conclusions: The importance of the uncertainty analysis in the Life Cycle Analysis as support in decision making is verified. The implementation of Scenario 3 is feasible.