Uso de la evaluación multicriterio en sistemas de información geográfica para determinar la localización óptima de un relleno sanitario en el distrito de Conchán, Chota, Perú.

• Autor: Idrogo Tarrillo, Rosa Nilda
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Autónoma de Chota
• Repositorio: UNACH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unach.edu.pe:20.500.14142/542
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14142/542
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Sistemas de Información Geográfica; Evaluación multicriterio; Model Builder; Relleno sanitario; Ponderación; Áreas óptimas; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02

El presente estudio tuvo como objetivo, utilizar un sistema de información geográfica, para determinar la ubicación óptima para un relleno sanitario en la provincia de Chota – distrito de Conchán, en base a la normativa del D.S. 014-2017 –MINAM y la guía de diseño, construcción, operación, mantenimiento y cierre de rellenos sanitarios”. El modelado espacial se realizó en software ArcGIS 10.5 utilizando la herramienta Model Builder, a través de un análisis de evaluación m multicriterio, las ponderaciones para cada criterio fueron: 0, 1 y 2 donde 0, es no óptimo, 1 es óptimo y 2 es aceptable para la instalación de un relleno, también se le asignó un porcentaje de influencia a cada parámetro en base al 100%, hidrología y distancia a vías de acceso tuvo un 16%, a pendiente y capacidad de uso mayor de suelo se le estableció un 15%, a la distancia a centros poblados, distancia a fallas geológicas y distancia a sitios arqueológicos, se le asignó una ponderación de 10% y, por último, las distancias a infraestructuras una ponderación del 8%, este análisis multicriterio permitió obtener nueve áreas óptimas y 14 áreas aceptables de las cuales con verificación en campo y con la ayuda de imágenes satelitales se concluyó que existe cinco áreas óptimas para la disposición final adecuada de residuos sólidos con una extensión de 7, 04 ha, 13,62 ha, 9,37 ha, 25,30 ha y 31, 26 ha respectivamente.