Consumo de combustible y su relación con la huella de carbono en la Municipalidad Provincial de Celendín durante el año 2023

• Autor: Valdivia Escuadra, Oswaldo César
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de Cajamarca
• Repositorio: UNC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unc.edu.pe:20.500.14074/9312
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14074/9312
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Huella de carbono; consumo de combustible; emisiones de GEI; análisis de regresión simple; sostenibilidad; impacto ambiental; gestión municipal; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

Se determinó la relación entre el consumo de combustible y la huella de carbono en la Municipalidad Provincial de Celendín durante el año 2023. Esta investigación sigue un enfoque cuantitativo, empleando un diseño no experimental, transversal y descriptivo, en el que se utilizó un análisis de regresión lineal simple para examinar la relación entre las variables. La población de estudio estuvo conformada por los registros de consumo de combustible generados por la Municipalidad Provincial de Celendín durante el año 2023, trabajando con la totalidad de los datos disponibles proporcionados por la entidad, los cuales fueron clasificados según el tipo de combustible utilizado (gasohol y diésel). Para la medición de las emisiones, se emplearon instrumentos específicos, como la guía técnica de Huella de Carbono Perú, que permitió calcular las emisiones de CO2, CH4 y N2O. Los resultados mostraron que el consumo total de combustible ascendió a 32,698.5 galones de diésel y 9,043.53 galones de gasohol, lo que generó una huella de carbono de 362.36 toneladas de CO2 equivalente (tCO2e), con un valor per cápita de 8.21 kg CO₂e/hab/año. El análisis de regresión lineal simple confirmó una fuerte relación entre el consumo de combustible y la huella de carbono, con un coeficiente de determinación (R²) de 0.998, lo que indica que el 99,8% de la variabilidad de la huella de carbono se explica por el consumo de combustible. Además, la significancia del modelo se evaluó mediante un análisis de varianza (ANOVA), obteniendo un valor de p < 0.05, lo cual respalda la relación entre ambas variables.