Modelo dinámico con Stella para la gestión de los residuos sólidos en el distrito de Ate, 2024
Descripción del Articulo
La investigación tuvo como objetivo desarrollar un modelo dinámico en Stella para crear un modelo causal actual y uno mejorado para la gestión de residuos sólidos en el distrito de Ate. Se utilizó una metodología cuantitativa, no experimental y longitudinal. La población consistió en residuos sólido...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/165598 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/165598 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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La investigación tuvo como objetivo desarrollar un modelo dinámico en Stella para crear un modelo causal actual y uno mejorado para la gestión de residuos sólidos en el distrito de Ate. Se utilizó una metodología cuantitativa, no experimental y longitudinal. La población consistió en residuos sólidos del distrito de Ate, con la recolección de datos a través de revisión documental y fichas de información. El análisis en Stella permitió crear gráficos que visualizaron el comportamiento de las variables. Los resultados mostraron que el diagrama causal actual evidenció el crecimiento descontrolado de residuos y la falta de segregación, subrayando la necesidad de un cambio en la gestión. En contraste, el modelo mejorado mostró un aumento del 251.6% en la segregación, un incremento en reciclaje de 2,601.76 toneladas en 2020 a 5,515.74 toneladas en 2030, y un significativo aumento en valorización de 424,78 toneladas en 2020 a 29,322.56 toneladas en 2030. Estas estimaciones a 10 años evidencian el potencial del modelo para enfrentar los retos actuales y generar un efecto favorable en la gestión de residuos sólidos a largo plazo. Se concluyó que la investigación promovió prácticas sostenibles y aumentó la conciencia ambiental, contribuyendo a una gestión de residuos más eficiente y sostenible a largo plazo. |
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En contraste, el modelo mejorado mostró un aumento del 251.6% en la segregación, un incremento en reciclaje de 2,601.76 toneladas en 2020 a 5,515.74 toneladas en 2030, y un significativo aumento en valorización de 424,78 toneladas en 2020 a 29,322.56 toneladas en 2030. Estas estimaciones a 10 años evidencian el potencial del modelo para enfrentar los retos actuales y generar un efecto favorable en la gestión de residuos sólidos a largo plazo. Se concluyó que la investigación promovió prácticas sostenibles y aumentó la conciencia ambiental, contribuyendo a una gestión de residuos más eficiente y sostenible a largo plazo.Lima NorteEscuela de Ingeniería AmbientalTratamiento y Gestión de los ResiduosBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientalDesarrollo sostenible y adaptación al cambio climáticoAcción por el climaPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVCrecimiento poblacionalGestión de residuos sólidosStellaUrbanizaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00Modelo dinámico con Stella para la gestión de los residuos sólidos en el distrito de Ate, 2024info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería AmbientalUniversidad César Vallejo. 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