1. Introducción

En el transcurso de los últimos años la problemática que representa la producción, manejo y disposición de los residuos que producimos en México se ha incrementado con un porcentaje alarmante ya que, al realizar el estudio de los residuos producidos sólo conociendo un problema que es el exceso de producción de basura por individuo podemos aspirar a llevar a cabo un análisis para concretar un método de manejo o bien una solución.

A lo largo de este trabajo se analizará la información proporcionada para seleccionar un método eficaz para la acumulación de basura en México elevando el porcentaje de reciclaje de esta misma pudiendo así clasificar los materiales que se encuentren dentro de los cúmulos de basura en los vertederos.

2. Método

Se determinara la correlacion que existe entre la cantidad que se genera anualmente en México con el número existente de rellenos sanitarios con una gráfica que demuestra su comportamiento, diagramas de dispersión, correlacion de pearson determinando la funcion que representa este comportamiento para después calcular la probabilidad de riesgo que sufren los ciudadanos con el teorema de bayes y cadenas de markov y preever el crecimiento anual hasta el año 2025

  • Diagramas de Dispersión
  • Correlacion por Pearson
  • Regresión Lineal Simple

3. Teoría

¿Qué es la basura?

La palabra basura significa para mucha gente algo despectivo, algo que carece de valor y de lo que hay que deshacerse lo más pronto posible. De esta manera lo útil, que no siempre necesario, se convierte en un estorbo y es causa del problema de cómo desentendernos de lo que consumimos o producimos. En el medio rural, la basura jamás representó un verdadero problema, ya que los residuos orgánicos continuaban el ciclo de la vida sirviendo de abono o de alimento para animales, los vertidos a los ríos eran depurados por las propias aguas. Caso contrario sucede en las ciudades, en las cuales la basura representa un serio problema casi desde la aparición de éstas, como resultado de la alta densidad poblacional y al hecho de arrojar la basura en la calle por el consumo exagerado de objetos innecesarios desechados casi siempre en un periodo corto.

BasuraImage

Residuo : Material, insumo, producto o subproducto, sólido, semisólido, líquido o gaseoso que esté contenido, generado en los procesos de extracción, beneficio, transformación, producción, consumo, utilización, control o procesamiento, y que se descarta, que pueda ser susceptible de ser aprovechado o requiera sujetarse a tratamiento o disposición final conforme a lo dispuesto en las legislaciones en la materia.

  • Residuos sólidos Urbanos
  • Residuos de manejo especial
  • Residuos peligrosos

Contaminación : Conforme a la Ley General del Equilibro Ecológico y Protección al Ambiente es: la presencia en el ambiente de uno o más contaminantes, o de cualquier combinación de ellos que cause desequilibrio ecológico.

Reciclaje : La transformación de los materiales o subproductos contenidos en los residuos sólidos a través de distintos procesos que permiten restituir su valor económico; método de tratamiento que consiste en la transformación de los residuos con fines productivos y de reutilización.

Relleno Sanitario :

El relleno sanitario es un método diseñado para la disposición final de la basura.

Este método consiste en depositar en el suelo los desechos sólidos, los cuales se esparcen y compactan reduciéndolos al menor volumen posible para que así ocupen un área pequeña. Luego se cubren con una capa de tierra y se compactan nuevamente al terminar el día.

Lixiviados :

Efluentes que contienen la materia que arrastra la lluvia al filtrarse entre los residuos sólidos.

  • Composición de Lixiviados

    La composición de los lixiviados puede variar dependiendo de varios factores como la composición de los residuos compactados o las condiciones climatológicas.

    Los principales puntos que influyen en su composición se describen a continuación:

    • Tipo de vertedero
    • Cantidad de aguas pluviales
    • Período de explotación del vertedero

4. Resultados y discusión

Obtención de Datos

basura <- read_csv("basura.csv")
## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   anio = col_double(),
##   basura = col_double(),
##   rellenos = col_double()
## )
grp <- read.csv("GRP.csv")

Tabla 1

Dataframe que Desglosa los Valores de las Toneladas de Basura Generadas, el Número de Rellenos Sanitarios y la Cantidad de Habitantes en México

data.frame(grp)
##   Anio Generacion_Basura._Toneladas numero_Rellenos Poblacion
## 1 1995                     30509.61              30  91158290
## 2 2000                     30733.26              71  97483412
## 3 2005                     35405.00              95 103263388
## 4 2010                     40058.75             186 112336538

Transformación de Datos

Fecha = seq(from = as.Date("1995-01-01"), to = as.Date("2011-12-31"), by= 'year')

num_basura <- basura$basura
num_rellenos <- basura$rellenos
datosb <- data.frame(Fecha, num_basura)
datosr <- data.frame(Fecha, num_rellenos)

Gráfica 1

Gráfica de cantidad de basura generada en el período desde el año 1995 hasta el 2011.

ggplot(data = datosb)+
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = num_basura), colour="blue") +
  ggtitle("Cantidad de basura generada desde el año de 1995 hasta el 2011") + 
  xlab("Año") + ylab("Toneladas de Basura Generadas")

Gráfica 2

Gráfica de cantidad del crecimiento de la cantidad de basura generada en toneladas en el período de 1995 hasta el 2011

ggplot(data = datosr)+
  geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = num_rellenos), colour="green") +
  ggtitle("Número de rellenos sanitarios desde el año de 1995 hasta el 2011 ") +
  xlab("Año") + ylab("Número existente de Rellenos Sanitarios")

Se observa que en 1996 la generación de basura cayo en picada pero esto duro solo un año y apartir de ahí fue aumentando gradualmente y en el caso de la existencia de rellenos sanitarios este disminuyo a partir del año 2000 y durante esos años la generacion de basura volvio a crecer dando a entender que es significativo el número de rellenos sanitarios existan en el país la generación de basura es dependiente a este factor y se demuestra a continuación con un diagrama de correlación y un diagrama de dispersión.

-Análisis de Correlación

cor(basura)
##               anio    basura  rellenos
## anio     1.0000000 0.9495559 0.9435149
## basura   0.9495559 1.0000000 0.9393043
## rellenos 0.9435149 0.9393043 1.0000000

El resultado del análisis dio un resultado de correlación del 93% de relación entre el número existente de rellenos sanitarios y la cantidad generada de basura al año

-Diagrama de Dispersión

pairs(basura)

En el diagrama de dispersión se aprecia que si existe una relación el número existente de rellenos sanitarios y la cantidad generada de basura al año debido a los puntos que pueden observarse forman casi una linea recta

-Test de correlación de Pearson

cor.test(x = basura$basura, y = basura$rellenos, method = "pearson", digits = 4)
## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  basura$basura and basura$rellenos
## t = 10.604, df = 15, p-value = 2.299e-08
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.8361639 0.9782823
## sample estimates:
##       cor 
## 0.9393043

El test de pearson arrojo un 93% confirmando el resultado antes obtenido mediante el análisis de correlación

Diagrama de Dispersión de Pearson

ggpairs(basura, lower = list(continous = "smooth"), diag = list(continous = "bar"), axisLabels = "none")

Aqui se muestra la relaciòn de los 3 valores principales que son el número de rellenos sanitarios por año, la basura generada en un lapso de 1995-2011. podemos observar que la basura y rellenos fueron aumentando paralelamente duranto los años.

-Modelo lineal

modelo.lineal <- lm(basura ~ rellenos, data = basura)
summary(modelo.lineal)
## 
## Call:
## lm(formula = basura ~ rellenos, data = basura)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1813.9  -931.7  -156.9  1010.5  2301.5 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 27418.764    708.729   38.69  < 2e-16 ***
## rellenos       72.231      6.812   10.60  2.3e-08 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1297 on 15 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8823, Adjusted R-squared:  0.8744 
## F-statistic: 112.4 on 1 and 15 DF,  p-value: 2.299e-08

Aplicando la métodologia del modelo lineal definimos la ecuación de la recta de mínimos cuadrados

-Ecuacion de la recta de mínimos cuadrados

\[y = 27418.764 + 72.231x\]

-Porcentaje de confianza del Modelo Lineal

confint(modelo.lineal)
##                  2.5 %      97.5 %
## (Intercept) 25908.1437 28929.38400
## rellenos       57.7119    86.75084

El porcentaje de confianza del modelo lineal es del 97%

Importación de archivo .csv que contiene el número de habitantes de México y la basura generada en e impresion de su datatable

grp <- read.csv("GRP.csv")

Tabla 2

data.frame(grp)
##   Anio Generacion_Basura._Toneladas numero_Rellenos Poblacion
## 1 1995                     30509.61              30  91158290
## 2 2000                     30733.26              71  97483412
## 3 2005                     35405.00              95 103263388
## 4 2010                     40058.75             186 112336538

Como podemos observar, existe una clara relación entre el número de rellenos sanitarios, aumento de población y la generación total de basura conforme a los años transcurridos, teniendo un aumento de alrrededor de 10 millones de toneladas de basura en 15 años (1995 a 2010)

Mapa 1

Basureros a lo largo de México

Importación de un archivo .shp que contiene las coordenadas y caracteristicas de los Basureros en el país y generación de un mapa interactivo con la ayuda del paquete mapview

Basureros <- shapefile("Locaciones3.shp")


mapview::mapview(Basureros, labels=T, map.types="OpenTopoMap")

En este mapa interactivo se muestran los basureros existentes a lo largo de todo México, con su respectivo nombre

Transformación de Datos

poblacion <- read.csv("pob.csv")
periodo <- poblacion$ANIO

tBasura <- poblacion$GENERACION_TOTAL_.MILLONES_DE_TONELADAS.

nHabitantes <- poblacion$POBLACION

datosPH <- data.frame(periodo, nHabitantes)

datosPB <- data.frame(periodo, tBasura)

Gráfica 3

Gráfica de el número de habitantes en México

ggplot(data = datosPH) +
  geom_line(mapping = aes(x = periodo, y = nHabitantes), colour="green") +
  ggtitle("Población de México") + xlab("Años")+ ylab("Número de Habitantes")+
  transition_reveal(periodo)

Gráfica que muestra el crecimiento de habitantes de México desde 1995 a 2010

Gráfica 4

Gráfica de la cantidad de basura generada

ggplot(data = datosPB) +
  geom_line(mapping = aes(x = periodo, y = tBasura), colour="blue") +
  ggtitle("Toneladas de Basura generada en México") + xlab("Años") +  ylab("Toneladas de Basura Generadas") +
  transition_reveal(periodo)

Gráfica que muestra la generación de basura de México desde 1995 a 2010

Importación de archivo .csv de Basureros en México

pxc <- read.csv("Peligro contaminación por residuos solidos urbanos.csv")

Gráfica 5

Gráfica de pastel sobre los Basureros que cuentan con algún tipo de Monitoreo de Higiene y Salud

porcentajesMonitoreo <- as.numeric(round(((prop.table(table(pxc$Monitoreo_de_higiene_y_seguridad)))*100),2))

etiquetasMonitoreo <- c("No", "Si", "SIN DATO")

etiquetasMonitoreo <- paste(etiquetasMonitoreo, porcentajesMonitoreo)

etiquetasMonitoreo <- paste(etiquetasMonitoreo, "%", sep = "")

pie(porcentajesMonitoreo, etiquetasMonitoreo, 
  main = "Basureros cuentan con Monitoreo de Higiene y Seguridad",
  sub = "Cuentan con monitoreo")

Gráfica 6

Gráfica de pastel sobre los Basureros que cuentan con algún tipo de Proceso respectos a sus residuos albergados

porcentajesProceso <- as.numeric(round(((prop.table(table(pxc$Ningun_proceso)))*100),2))

etiquetasProceso <- c("No", "Si", "SIN DATO")

etiquetasProceso <- paste(etiquetasProceso, porcentajesProceso)

etiquetasProceso <- paste(etiquetasProceso, "%", sep = "")

pie(porcentajesProceso, etiquetasProceso,
  main = "Basureros sin proceso para sus residuos",
  sub = "Manejan un proceso")

##Gráfica 7

Gráfica de pastel sobre los Basureros que cuentan con Tratamiento de lixiviados

porcentajesTratamiento <- as.numeric(round(((prop.table(table(pxc$Tratamiento.de.lixiviados)))*100),2))

etiquetasTratamiento <- c("No", "Si", "SIN DATO")

etiquetasTratamiento <- paste(etiquetasTratamiento, porcentajesTratamiento)

etiquetasTratamiento <- paste(etiquetasTratamiento, "%", sep = "")

pie(porcentajesTratamiento, etiquetasTratamiento,
   main = "Basureros cuentan con Tratamiento de Lixiviado",
   sub = "Cuenta con Tratamiento de Lixiviados")

Gráfica 8

Gráfica de pastel sobre los Basureros conforme a su nivel de riesgo presentado

porcentajesRiesgo <- as.numeric(round(((prop.table(table(pxc$Riesgo)))*100),2))

etiquetasRiesgo <- c("ALTO", "BAJO", "MEDIANO", "MUY ALTO")

etiquetasRiesgo <- paste(etiquetasRiesgo, porcentajesRiesgo)

etiquetasRiesgo <- paste(etiquetasRiesgo, "%", sep = "")

pie(porcentajesRiesgo, etiquetasRiesgo, 
   main = "Basureros según su Nivel de Riesgo",
   sub = "Nivel de riesgo")

Tabla 3

Dataframe con el nombre de Entidades que cuentan con uno ó más Basureros que manifiestan un nivel de riesgo MUY ALTO

entRMA <- read.csv("entidad.riesgos.csv")
data.frame(entRMA$Nombre_de_la_entidad , entRMA$Riesgo)
##         entRMA.Nombre_de_la_entidad entRMA.Riesgo
## 1                          GUERRERO      MUY ALTO
## 2                            MEXICO      MUY ALTO
## 3                           NAYARIT      MUY ALTO
## 4               BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 5               MICHOACAN DE OCAMPO      MUY ALTO
## 6                            SONORA      MUY ALTO
## 7                           CHIAPAS      MUY ALTO
## 8                           YUCATAN      MUY ALTO
## 9               BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 10                          SiNALOA      MUY ALTO
## 11  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 12                          CHIAPAS      MUY ALTO
## 13              BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 14                       GUANAJUATO      MUY ALTO
## 15                           SONORA      MUY ALTO
## 16                           SONORA      MUY ALTO
## 17                           SONORA      MUY ALTO
## 18                         CAMPECHE      MUY ALTO
## 19                       GUANAJUATO      MUY ALTO
## 20  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 21                           SONORA      MUY ALTO
## 22              MICHOACAN DE OCAMPO      MUY ALTO
## 23              BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 24                          YUCATAN      MUY ALTO
## 25                       NUEVO LEON      MUY ALTO
## 26  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 27                          TABASCO      MUY ALTO
## 28                       TAMAULIPAS      MUY ALTO
## 29                          JALISCO      MUY ALTO
## 30                       TAMAULIPAS      MUY ALTO
## 31                          TABASCO      MUY ALTO
## 32             COAHUILA DE ZARAGOZA      MUY ALTO
## 33  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 34                          SiNALOA      MUY ALTO
## 35                           OAXACA      MUY ALTO
## 36                        ZACATECAS      MUY ALTO
## 37                        CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 38  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 39  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 40  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 41                           MEXICO      MUY ALTO
## 42                           OAXACA      MUY ALTO
## 43                       TAMAULIPAS      MUY ALTO
## 44              MICHOACAN DE OCAMPO      MUY ALTO
## 45                           SONORA      MUY ALTO
## 46                       GUANAJUATO      MUY ALTO
## 47                          CHIAPAS      MUY ALTO
## 48  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 49                     QUINTANA ROO      MUY ALTO
## 50                          TABASCO      MUY ALTO
## 51                       NUEVO LEON      MUY ALTO
## 52                          SiNALOA      MUY ALTO
## 53                  BAJA CALIFORNIA      MUY ALTO
## 54  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 55                          CHIAPAS      MUY ALTO
## 56                           OAXACA      MUY ALTO
## 57  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 58  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 59                          MORELOS      MUY ALTO
## 60                 CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 61                 CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 62                 CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 63                 CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 64                 CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 65                 CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 66                           MEXICO      MUY ALTO
## 67                 CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 68                           MEXICO      MUY ALTO
## 69                           MEXICO      MUY ALTO
## 70                        QUERETARO      MUY ALTO
## 71                          YUCATAN      MUY ALTO
## 72                           OAXACA      MUY ALTO
## 73                         GUERRERO      MUY ALTO
## 74  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 75                          SiNALOA      MUY ALTO
## 76                           SONORA      MUY ALTO
## 77                          JALISCO      MUY ALTO
## 78                         CAMPECHE      MUY ALTO
## 79                        QUERETARO      MUY ALTO
## 80                          JALISCO      MUY ALTO
## 81                       GUANAJUATO      MUY ALTO
## 82                        QUERETARO      MUY ALTO
## 83                       GUANAJUATO      MUY ALTO
## 84                        QUERETARO      MUY ALTO
## 85                          JALISCO      MUY ALTO
## 86                          YUCATAN      MUY ALTO
## 87                          YUCATAN      MUY ALTO
## 88                          YUCATAN      MUY ALTO
## 89  VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 90                          YUCATAN      MUY ALTO
## 91                          JALISCO      MUY ALTO
## 92                     QUINTANA ROO      MUY ALTO
## 93                       GUANAJUATO      MUY ALTO
## 94                   AGUASCALIENTES      MUY ALTO
## 95                   AGUASCALIENTES      MUY ALTO
## 96              BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 97              BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 98              BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 99             COAHUILA DE ZARAGOZA      MUY ALTO
## 100             BAJA CALIFORNIA SUR      MUY ALTO
## 101                          SONORA      MUY ALTO
## 102                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 103                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 104                 BAJA CALIFORNIA      MUY ALTO
## 105                 BAJA CALIFORNIA      MUY ALTO
## 106             MICHOACAN DE OCAMPO      MUY ALTO
## 107                          MEXICO      MUY ALTO
## 108                       QUERETARO      MUY ALTO
## 109                 BAJA CALIFORNIA      MUY ALTO
## 110                         CHIAPAS      MUY ALTO
## 111                         MORELOS      MUY ALTO
## 112                CIUDAD DE MEXICO      MUY ALTO
## 113                         HIDALGO      MUY ALTO
## 114                    QUINTANA ROO      MUY ALTO
## 115                       QUERETARO      MUY ALTO
## 116                         HIDALGO      MUY ALTO
## 117                         JALISCO      MUY ALTO
## 118                       QUERETARO      MUY ALTO
## 119                    QUINTANA ROO      MUY ALTO
## 120                  AGUASCALIENTES      MUY ALTO
## 121                 SAN LUIS POTOSi      MUY ALTO
## 122 VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 123                 SAN LUIS POTOSi      MUY ALTO
## 124                      TAMAULIPAS      MUY ALTO
## 125                      TAMAULIPAS      MUY ALTO
## 126            COAHUILA DE ZARAGOZA      MUY ALTO
## 127            COAHUILA DE ZARAGOZA      MUY ALTO
## 128            COAHUILA DE ZARAGOZA      MUY ALTO
## 129                          MEXICO      MUY ALTO
## 130                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 131                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 132                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 133                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 134                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 135 VERACRUZ DE IGNACIO DE LA LLAVE      MUY ALTO
## 136                          MEXICO      MUY ALTO
## 137            COAHUILA DE ZARAGOZA      MUY ALTO
## 138                       CHIHUAHUA      MUY ALTO
## 139                       CHIHUAHUA      MUY ALTO

Existen 139 Basureros que presentan un riesgo MUY ALTO causando que los habitantes que viven a su alrededor puedan enfermermar debido a los residuos que allí se encuentran.

Como podemos ver en esta gráfica (Gráfica 8) de pastel y en la tabla de datos (Tabla 3) una gran cantidad de basureros de entidades y municipios tienen riesgo realmente grandes.

Según la gráfica 13 el 4.61% de los basureros está en un riesgo bajo y un 49.36% con un riesgo mediano, mas sin embargo la gráfica 10 y 11 nos dicen que no existen monitoreos en la gran mayoría de los basureros, por lo que estos porcentajes de riesgos son engañosos o mejor dicho no son lo suficientemente ACERTADOS.

Para aproximarnos a saber que tanto es más riesgoso para las poblaciones que existan estos basurones sin monitoreos o gestión tomaremos como referencia lo toxico que es para un trabajador mexicano promedio que haya trabajado durante un periodo de 24 meses para un basurón mexicano. Para esto usaremos la siguiente fórmula:

\[ DDE_ij = C_i * Q_j * T * (F/P) * Tm \] Donde:

DDEij = dosis diaria de exposición relacionada con una exposición al medio i por vía de exposición j (en mg/kg/día) Ci = concentración de exposición relativa al medio i Qj = tasa de contacto, cantidad del medio suministrada por la vía j al día T = duración de exposición (años) F = frecuencia de exposición (días/año) P = peso corporal del afectado (kg) Tm = periodo de tiempo en el cual se determina la cantidad media de exposición (días)

Si el Ci promedio es de 0.9, el Qj el promedio es de 8 kg por vía cutánea, en un T de 2 años, con una F de 350 días/año, un peso promedio del mexicano mayor de 18, (74.8 kg) añosy Tm de 6 días.

DDEij = 0.9 * 8 * 2 * (350 / 74.8) * 6
DDEij
## [1] 404.2781

Según la NOM-010-STPS-2014 estos números (404.2781) se encuentran como moderadamente peligroso para una persona, y que hay posibilidad de tener efectos severos reversibles, lo cual no es bueno para un trabajador que se exponga a estas circunstancias.

Si tomamos en cuenta que también existe exposición de gases y cancerígenos (no solamente exposición cutánea), además que tampoco hay control de higiene ni administración de lixiviados este moderadamente peligroso de la NOM se vuelve aún más riesgoso para los trabajadores y las poblaciones aledañas, así como para la naturaleza de los alrededores.

Podemos decir que la generación de basura en México es un problema más grande de lo que realmente el sector gobierno está midiendo, pues cada día hay más generación de residuos per cápita, además que el control que se lleva de esta es muy deficiente, generando riesgos altos en la población y el ecosistema de los sitios en donde se arroja la basura

¿La pobreza en una entidad federativa representa alguna relación con la cantidad de basura generada?

A continuación probaremos si esta hipótesis resulta ser cierta comparando los estados de Chiapas y Nuevo León

Esto es debido a que Chiapas es la entidad federativa el 1er lugar de pobreza del páis y Nuevo León es la 3er entidad más rica y otro factor es que su superficie en \(km^2\) es similar estas creando un contraste para observar mejor que tan cierta es esta hipótesis

  • Superficie de Chiapas: 73.311 \(km^2\)

  • Superficie de Nuevo León: 64.924 \(km^2\)

Importacion de datos que contiene archivo que compara población y toneladas de basura entre las entidades de Chiapas y Nuevo León

Transformación de Datos

Gráfica 9

Gráfico comparativo de la Cantidad de Toneladas de Basura Generada en el Estado de Chiapas y Nuevo León

Gráfica 10

Gráfico comparativo de la Cantidad Habitantes en el Estado de Chiapas y Nuevo León

Entonces por que si la superficie de estas Entidades Federativas es similar y al final del año 2007 terminaron con una diferencia mínima de habitantes, ¿por qué Nuevo León genera mucha más toneladas de Basura?

Una de las razones es que Chiapas aporta 4 de los 179 municipios y delegaciones que no cuentan con recolección de basura afectando a 73,829 de sus habitantes

Considerando que per cápita se generan 860 gr. de basura estos 4 municipios y delegaciones generan 63,492.94 Kg. diarios.

y otra pregunta es: ¿Dónde termina esta basura?, segun datos del INEGI los municipios donde no cuentan con servicio de recolección de basura estas son sus formas de desecharla:

FormaDesecharla

Es decir que 53,968.999 Kg. de basura son quemados al dia solo en Chiapas y sólo 4,444.51 Kg. terminan en un basurero, En pocas palabras entre más desarrollada este una Entidad Federativa como lo es Nuevo León más basura generara, basandose en que todos sus municipios y delegaciones cuentan con este servicio sus habitantes confian en que su basura tiene un destino a donde llegar, pero una vez ya allí no es su problema

5. Conclusión

  • El presente trabajo analiza los aspectos a tener en cuenta la cantidad de basura que se acumula en México, por medio de una serie de estudios, uno de ellos se demuestra, la cantidad de basura que se genera en el año 1995 hasta el 2011 y es un gran cambio por que a medida que pase los años más personas habitan en el país por lo tanto hay aumenta la basura en él.

  • Otro estudio se demuestra, la basura que se monitorea en el país y se demuestra que el 14.31 % si tiene monitoreo, el 76.62 no tiene y el resto no tiene datos, esto quiere decir que es que hay que atender a esa situación porque es uno de los factores por que se acumule la basura en el país.

  • Debemos destacar que en el estudio se analizó todos los basureros a lo largo de México, el nombre de cada uno y su ubicación, esto con el fin de poder que la gente sepa donde se encuentra y les facilite donde tirar la basura, queremos dejarles un concepto pósito de por qué es importante hacer actividades para la reducción de basura y que tengan conciencia de la bausa que es no realizarlas.

6. Bibliografía